Terveydenhuollon palveluverkon optimointi lokaatio-allokaatio-menetelmillä OYS-erityisvastuualueella
Hakkarainen, Tommi (2015-01-28)
T. Hakkarainen
28.01.2015
© 2015 Tommi Hakkarainen. Tämä Kohde on tekijänoikeuden ja/tai lähioikeuksien suojaama. Voit käyttää Kohdetta käyttöösi sovellettavan tekijänoikeutta ja lähioikeuksia koskevan lainsäädännön sallimilla tavoilla. Muunlaista käyttöä varten tarvitset oikeudenhaltijoiden luvan.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-201502261121
https://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-201502261121
Tiivistelmä
Hallituspuolueet sopivat 23.3.2014 oppositiopuolueiden kanssa sosiaali- ja terveyspalveluiden uudistuksesta. Viiden sote-alueen mallin tavoitteita ovat muun muassa yhdenvertaiset palvelut asuinkunnasta riippumatta, toimivat palveluketjut, hallinnollisten raja-aitojen ja palvelujen päällekkäisyyksien vähentäminen sekä kustannussäästöt. Tämän pro gradu -tutkielman tarkoituksena on tutkia GIS- perusteisten, lokaatio-allokaatio-menetelmien hyödyntämistä terveydenhuollon palveluverkon optimoinnissa ja saavutettavuusanalyyseissä OYS-erityisvastuualueella. Aineistona tutkimuksessa käytetään Tilastokeskuksen ruututietokanta-aineistoa, kansallista tie- ja katuverkkojärjestelmä Digiroadia sekä terveyden ja hyvinvoinninlaitoksen (THL) ylläpitämää TOPI-toimipaikkarekisteriä. Paikkatieto-ohjelmistona käytettiin ArcGIS 10.2.1.
OYS-erityisvastuualueen palveluverkon optimoinnissa hyödynnetään ArcGIS:n Network Analyst -laajennusosan lokaatio-allokaatio-menetelmiä. Tehtävät saavutettavuusanalyysit kohdistetaan OYS-erityisvastuualueen terveydenhuollon kiinteisiin toimipisteisiin, Oulun yliopistollisesta sairaalasta terveysasemiin. Yhteensä palveluverkon optimoinnin pohjana käytetään 101 toimipistettä. Saavutettavuusanalyysit koostuvat yhteensä yhdeksästä analyysistä, joissa kussakin tarkastellaan terveydenhuollon toimipisteiden saavutettavuutta erikokoisella palveluverkostolla, suhteessa tutkimusalueen väestön alueelliseen jakaumaan. Palveluverkkoskenaariot alkavat 7 toimipisteestä, jonka jälkeen kuhunkin skenaarioon lisätään valittaviksi 10 kpl toimipisteitä lisää. Tulokset esitetään karttoina ja taulukoina, joista ilmenee erikokoisten palveluverkkoskenaarioiden vaikutus koko OYS-erityisvastuualueen saavutettavuuteen. Lisäksi tulokset sisältävät yksikkökohtaista tietoa potentiaalisista potilasmääristä ja matka-ajoista kullakin skenaariolla.
Tuloksista ilmeni, että Minimize impedance -menetelmä soveltui parhaiten palveluverkon optimointiin. Optimaalisimpana palveluverkkona OYS-erityisvastuualueella voidaan tulosten perusteella pitää 77 toimipisteen kokoista verkostoa, huomioiden väestön saavutettavuuden sekä tavoitellut kustannussäästöt.
Hierarkkisten sijoituspaikka-analyysien avulla tehtävä monitasoisen palveluverkon optimointi, missä huomioidaan väestön alueellinen muutos sekä yksikköjen koko ja varustetaso, on selkeä jatkotutkimuksen aihe. Alueellisen ikärakenteen ja väestöennusteen avulla tehdyt palveluverkon optimoinnit vastaavat tulevaisuuden palveluverkkojen optimoinnin tarpeeseen, joka on keskeinen lähtökohta päätöksenteossa.
OYS-erityisvastuualueen palveluverkon optimoinnissa hyödynnetään ArcGIS:n Network Analyst -laajennusosan lokaatio-allokaatio-menetelmiä. Tehtävät saavutettavuusanalyysit kohdistetaan OYS-erityisvastuualueen terveydenhuollon kiinteisiin toimipisteisiin, Oulun yliopistollisesta sairaalasta terveysasemiin. Yhteensä palveluverkon optimoinnin pohjana käytetään 101 toimipistettä. Saavutettavuusanalyysit koostuvat yhteensä yhdeksästä analyysistä, joissa kussakin tarkastellaan terveydenhuollon toimipisteiden saavutettavuutta erikokoisella palveluverkostolla, suhteessa tutkimusalueen väestön alueelliseen jakaumaan. Palveluverkkoskenaariot alkavat 7 toimipisteestä, jonka jälkeen kuhunkin skenaarioon lisätään valittaviksi 10 kpl toimipisteitä lisää. Tulokset esitetään karttoina ja taulukoina, joista ilmenee erikokoisten palveluverkkoskenaarioiden vaikutus koko OYS-erityisvastuualueen saavutettavuuteen. Lisäksi tulokset sisältävät yksikkökohtaista tietoa potentiaalisista potilasmääristä ja matka-ajoista kullakin skenaariolla.
Tuloksista ilmeni, että Minimize impedance -menetelmä soveltui parhaiten palveluverkon optimointiin. Optimaalisimpana palveluverkkona OYS-erityisvastuualueella voidaan tulosten perusteella pitää 77 toimipisteen kokoista verkostoa, huomioiden väestön saavutettavuuden sekä tavoitellut kustannussäästöt.
Hierarkkisten sijoituspaikka-analyysien avulla tehtävä monitasoisen palveluverkon optimointi, missä huomioidaan väestön alueellinen muutos sekä yksikköjen koko ja varustetaso, on selkeä jatkotutkimuksen aihe. Alueellisen ikärakenteen ja väestöennusteen avulla tehdyt palveluverkon optimoinnit vastaavat tulevaisuuden palveluverkkojen optimoinnin tarpeeseen, joka on keskeinen lähtökohta päätöksenteossa.
Kokoelmat
- Avoin saatavuus [37887]