Geohealth

Det er betydelige regionale forskjeller i helse og i utnyttelsen av helsetjenester i Norge. Kunnskap om årsaker og konsekvenser av dette er dels mangelfull og kan være viktig for befolkningens og enkeltindividers helse, behandling og utfall. Å forstå mekanismene bak de regionale forskjellene er avgjørende for å etablere effektiv politikk for å møte de skiftende behovene til en aldrende, flerkulturell og relativt desentralisert norsk befolkning. En registerstudie av hele befolkningen vil gi relevant kunnskap om effekter av reiseavstander på regional fordeling av helsepersonell, på regional utnyttelse av helsevesenet (primær/spesialist) og på mulige regionale variasjoner i indikatorer for bedre helse. Siden reiseavstanden og følgene av denne kan påvirkes av politikken, ved f.eks. den geografiske plasseringen av helsetjenester, vil prosjektets analyser være direkte relevant for politikkutformingen.

Data hentes fra registre og studien vil kunne frambringe kunnskap av vesentlig betydning for samfunnet, herunder planlegging og organisering av helsetjenester. Slik vi ser det kan dette gi betydelige mulige fordeler på lengre sikt for personene som inkluderes – dersom helsetjenester kan organiseres og lokaliseres bedre. Dette vil særlig kunne gjelde for personer bosatt i distrikts-Norge.

Siden hovedfokuset er på reiseavstand, har vi inkludert helsetjenester med en fast adresse, slik at vi kan kalkulere avstand mellom pasientens bosted og helsetjenesten vi fokuserer på. Videre undersøker vi også hvorvidt avstanden mellom ulike typer helseinstitusjoner (e.g. primær og spesialist) har betydning for videresendingspraksis, bruk og uttak av legemidler (med vekt på antibiotika). Fordi det er velkjent at både helse og helsetjenestebruk er assosiert med demografiske og sosioøkonomiske kjennetegn ved pasienter og deres nettverk (særlig øvrige familiemedlemmer), har vi inkludert et omfattende sett med kontrollvariabler på dette området, slik at resultatene i størst mulig grad kan reflektere årsakssammenhenger og ikke bare assosiasjoner.

Det er flere fortrinn ved registerdata til dette formålet:

1. informasjonen er ikke preget av informasjonsbias. For eksempel er det vist at det i Norge er markerte forskjeller mellom registrert og selvrapportert inntekt, og at størrelsen og retningen på diskrepansen slår ulikt ut for ulike grupper;
2. Det vil være minimal 'attrition' i registerstudier. Det vil si at det vil være et svært beskjedent frafall, og at dette frafallet ikke vil være selektivt;
3. Antallet som inkluderes er så stort at man kan finne sammenhenger det ellers ville være vanskelig å vite om er reelle eller et utslag av tilfeldigheter.

På den annen side vil det være viktig å skille mellom 'relevante' forskjeller og statistisk signifikante forskjeller. I et så stort materiale som vi her etterspør vil en del forskjeller være statistisk signifikante uten at de nødvendigvis har noen klinisk og/eller samfunnsmessig relevans. Dette vil vi være særskilt oppmerksomme på. Norge har koblbare, unike registre over et langt tidsrom over helsetjenestebruk, dødelighet og geografisk lokalisasjon, samt informasjon om en lang rekke viktige dokumenterte kontrollvariabler (som for eksempel sykelighet, utdanning og trekk ved individet og individets familie) som gjør det mulig å undersøke forholdet mellom geografisk lokalisasjon og avstand til helsetjenester på den ene siden, og helse, helsetjenestebruk, legemiddelbruk, levealder, sykelighet, død og årsak til død på den andre siden.

Analysene vil utføres innenfor strenge rammer for å ivareta personvernhensyn, og ved hjelp av anerkjente metoder innenfor epidemiologi, samfunnsøkonomi og helseøkonomi (tradisjonelle regresjonsanalyser, bivariate estimeringsmetoder, forløpsanalyser, flernivåanalyser, etc.). Prosjektgruppen har lang erfaring med registerbaserte studier og slike metoder. Fordi populasjonen er dynamisk, er det viktig at analysemetoden tar hensyn til at individer går ut og inn av populasjonen, og at kontrollvariablene i stor grad vil være tidsvarierende. Både diskret tidsserie-modeller med tidsavhengige kovariater og modeller i kontinuerlig tid (e.g. Cox) vil ofte være hensiktsmessige metoder her, men også ordinære regresjonsmodeller vil benyttes. For å undersøke kausale sammenhenger, vil anerkjente modeller fra samfunnsøkonomi benyttes (difference-in-differences, instrumentvariable, regression discontinuity, etc).

For å etterlikne RCTer leter vi etter naturlige eksperimenter eller kvasi-tilfeldig variasjon i personers avstand til sykehus. I disse tilfellene leter vi etter variasjon i personers reiseavstand som er urelatert til karakteristika ved individet, slik som underliggende helse. Et eksempel kan illustrere: Person A og B er like som målt ved nabolag, alder, kjønn og inntekt og utdanning. Person A får hjerteinfarkt en dag hovedtunnelen mot sykehuset er stengt, mens person B får hjerteinfarkt en dag tunnelen er åpen. Dette gjør at person B har kortere reiseavstand til sykehuset. I dette tilfellet er det mer troverdig å sammenlikne dødelighetsrisikoen til person A og B; det eneste som skiller dem er reiseavstanden, som igjen skyldes om en tunnel tilfeldigvis er åpen. Andre eksempler på slik kvasi-tilfeldig variasjon kan være rigide geografiske opptaksgrenser, økning i antall ambulansehelikoptre, endringer i fergeruter, tunnelbygging og veisperringer. Et viktig mål er å være åpen om forutsetningene som ligger til grunn for å identifisere kausale effekter. Vi gjør vårt ytterste for å teste validiteten av antakelsene ved hjelp av robusthetstester og sensitivitetssjekker.

Finansiør: Norges forskningsråd (prosjektnummer 256678)

Periode: 2018-2022