Monika Riedel

Measuring Hospital Efficiency in Austria – A DEA Approach

We investigate the evolution of efficiency and productivity in the hospital sector of an Austrian province for the time period 1994–1996. We use panel data to design non-parametric frontier models (Data Envelopment Analysis) and compare efficiency scores and time patterns of efficiency across medical fields. As health outcomes hardly can be measured in a direct way we make use of two different approaches for output measurement: In a first approach, we employ the number of case mix-adjusted discharges and of inpatient days, in a second we use credit points, which are calculated in course of the newly introduced diagnosis related group-type financing system. We calculate and compare individual efficiency scores for hospital wards as decision making units (DMU) in specified medical fields. To our knowledge the calculation of ward-specific efficiency scores has not up till now been the unit of non-parametric efficiency analysis. Our two models find different results: Model 1 with conservative output measurement calculates an average efficiency level of 96%, while model 2 with credit points for output measurement puts average efficiency at 70%. Whereas average efficiency in model 1 hardly changes and in model 2 increases modestly in the period 1994–1996, a closer look at single hospitals displays a variety of different efficiency developments over time.

How European Nations Care for Their Elderly: A New Typology of Long-Term Care Systems

Table of Contents: Introduction; Evidence and analysis; Policy implications and recommendations; Research parameters;

The Long-Term Care System for the Elderly in Austria

Launched in January 2009, ANCIEN is a research project that runs for a 44-month period and involves 20 partners from EU member states. The project principally concerns the future of long-term care (LTC) for the elderly in Europe and addresses two questions in particular: 1) How will need, demand, supply and use of LTC develop? 2) How do different systems of LTC perform? This case study on Austria is part of the first stage in the project aimed at collecting the basic data and necessary information to portray long-term care in each country of the EU. It will be followed by analysis and projections of future scenarios on long-term care needs, use, quality assurance and system performance. State-of-the-art demographic, epidemiologic and econometric modelling will be used to interpret and project needs, supply and use of long-term care over future time periods for different LTC systems.

Gesundheitsausgaben und -versorgung von Kindern im internationalen Vergleich

Die Altersausgabenprofile in der OECD-Studie „Projecting OECD Health and Long-term care expenditures: What are the main drivers?“ erwecken den Eindruck, dass Osterreich im internationalen Vergleich wenig fur die Gesundheitsversorgung von Kindern ausgibt. Wir haben diese Annahme uberpruft: Fur einen Vergleich der Ausgabenhohe mit anderen Landern sind die Altersausgabenprofile (vgl. Abbildung 1) in ihrer Globalbetrachtung allerdings schlecht geeignet: Erstens weisen die einzelnen Lander unterschiedliche Abdeckungsgrade der Profile auf, d.h. zum Teil werden einzelne Ausgabenkomponenten in Landern nicht abgedeckt oder sind nicht nachvollziehbar. Zweitens existieren in den betrachteten Landern unterschiedliche Gesundheitssysteme, Organisationsformen und Berechnungsmethoden, welche die Vergleichbarkeit erschweren. Drittens musste beispielsweise fur Osterreich eine Adjustierung des Profils vorgenommen werden, um eine Konformitat mit der offiziell publizierten Ausgabenquote nach dem System of Health Accounts (SHA) zu erhalten. Vielmehr dienen die Altersausgabenprofile als Ausgangsbasis fur landerspezifische Vorausschatzungen der offentlichen Gesundheitsausgaben. Weiters sei darauf hingewiesen, dass eine isolierte Betrachtung der Gesundheitssausgabenseite ohne Miteinbeziehung des Gesundheitszustandes wenig aussagekraftig erscheint, da in Betracht gezogen werden muss, dass hohe Ausgaben nicht automatisch auch einen guten Gesundheitszustand der Bevolkerung implizieren mussen (siehe bspw. die USA). Mehr Geld fur das Gesundheitswesen ist eine notwendige, aber nicht hinreichende Bedingung fur bessere Gesundheit. Geld kann nur in eine gerechte, effiziente und effektive Gesundheitsversorgung ubergefuhrt werden, wenn geeignete Finanzierungsmethoden verwendet werden und institutionelle Kapazitat und Arbeitskrafte vorhanden sind. Ohne diese Bedingungen konnen zusatzliche finanzielle Mittel fur Gesundheit sogar Schaden anrichten. Durch die Starkung von Gesundheitsforderung und Pravention bei Kindern (Forderung von Bewegung und gesunder Ernahrung – Kampf dem Ubergewicht bei Kindern, Kampf dem Rauchen/Alkohol, Haltungsschaden etc.) Abb. 1: Offentliche Gesundheitsausgaben, in Prozent des Bruttoinlandsproduktes (BIP) pro Kopf, 2000

Health Status Transitions

This paper was prepared as Work Package IV of the AHEAD project – Ageing, Health Status and the Determinants of Health Expenditure – which has received financing from the European Commission under the 6th Research Framework Programme. The purpose of this work package was to build up a picture of the movements in health status of the elderly population of each country in the EU by age and sex. Residential care and death were considered as well as states of health. Due to the scarcity of data regarding residential care, however, we calculated transition probabilities between the different states of health only for Belgium, Germany and UK. In addition, we calculated healthy life expectancies for those three countries. The calculations/estimations were derived from various micro- and macro-data sources (e.g. ECHP), and build upon results of WP III. The Stone-algorithm was used as a means of calibration.

Serotonin-selektive Antidepressiva(SSRI, DSA)

Die Hauptgruppe der serotonin-selektiven Antidepressiva stellen die serotonin-selektiven Ruckaufnahme-Inhibitoren (Wiederaufnahmehemmer) (SSRI)dar. In deutschsprachigen Landern derzeit verfugbare Substanzen sind> Citalopram/Escitalopram Fluoxetin Fluvoxamin Paroxetin Sertralin