Az egészségbiztosítási adatbázisok kapcsolása egészségi állapot felmérések és népszámlálás során keletkező adatbázisokhoz az ellátás hatékonyságát befolyásoló tényezők azonosítása érdekében
| dc.contributor.department | ETK Egészségtudományi Doktori Iskola | |
| dc.contributor.supervisor | Sándor János | |
| dc.contributor.university | Pécsi Tudományegyetem | |
| dc.creator | Pálinkás Anita | |
| dc.date.accessioned | 2021-11-19T11:19:41Z | |
| dc.date.available | 2021-11-19T11:19:41Z | |
| dc.date.defended | 2021-11-18 | |
| dc.date.issued | 2021-11-30 | |
| dc.description.abstract | A magyar lakosság egészségi állapotáról a legátfogóbb adatbázist a Nemzeti Egészségbiztosítási Alapkezelő (NEAK) tartja fent. Az adatbázis elsősorban az egészségügyi ellátás finanszírozásához kapcsolódik, így nem tartalmaz a társadalmi-gazdasági státuszra, az életmódra és az attitűdre vonatkozó adatokat, amelyek jelentős hatással vannak az egészségi állapotra és az ellátás igénybevételére. Ezért csak az egészségbiztosítási adatbázisokat felhasználva nehezen valósítható meg a zavaró hatások figyelembevétele az ellátás hatékonyságának értékelésekor. Az adatok más adatforrásokkal történő összekapcsolásával azonban lehetőség nyílik a befolyásoló tényezők figyelembevételére is az elemzésekben, ami hozzájárul a rutinszerűen gyűjtött adatok intenzívebb és gyakorlati igényeket jobban kielégítő hasznosításához. Annak demonstrálására, hogy a hazai jogi és technikai feltételek mellett is lehetséges és hasznos a különböző adatforrások összekapcsolása két linkage study-t hajtottunk végre. Első vizsgálatunkban az Alapellátás-fejlesztési modellprogram keretében végzett Egészségi Állapot Felmérés adatait kapcsoltuk a NEAK szakellátási és gyógyszerfogyasztási adatbázisaihoz. A kapcsolt adatbázis alapján meghatároztuk, hogy a kezeletlen depresszió prevalenciája 27% volt a hipertóniás és/vagy diabeteses betegek körében, illetve a kezeletlen depresszió és a szekellátás fokozott igénybevétele között súlyosságfüggő, szignifikáns kapcsolatot találtunk. Becslésünk szerint a depresszió rendszeres szűrésével praxisonként 67 közepesen súlyos/súlyos kezeletlen esetet lehetne felfedezni a hipertóniás és/vagy diabeteses betegek körében. Ehhez 42 szűrés elvégzésére lenne szükség havonta. Eredményeink alapján indokoltnak tűnik az alapellátás szintjén megvalósuló rendszeres depressziószűrés a hipertóniás és/vagy diabeteses betegek körében. A másik vizsgálatunkban a NEAK háziorvosi teljesítményértékelési rendszerének hatékonyságát értékeltük, amely jelenleg nem veszi figyelembe a lakosság szociodemográfiai összetételét. Az indikátorok korrigált változatának előállítása rávilágított, hogy a jelenlegi értékelés nem képes azonosítani a jobb teljesítményeket, ami miatt a finanszírozás 66%-a átlagos teljesítményű szolgálatokhoz kerül. Ezek alapján indokolt a jelenlegi teljesítményértékelési rendszer továbbfejlesztése. Összességében az eredmények alátámasztják, hogy a megfelelő adatkapcsolási módszerek alkalmazásával a meglévő NEAK adatok hasznosítása javítható. A kapcsolt adatbázisok másodlagos elemzése hozzájárulhat az egészségügyi kockázatok jobb értékeléséhez. | |
| dc.identifier.uri | http://pea.lib.pte.hu/handle/pea/24897 | |
| dc.language.iso | hu | |
| dc.subject.other | Egészségtudomány | hu |
| dc.subject.other | adatbázisok kapcsolása | hu |
| dc.subject.other | depresszió | hu |
| dc.subject.other | ellátás igénybevétele és hatékonysága | hu |
| dc.subject.other | indikátoralapú háziorvosi finanszírozás | hu |
| dc.subject.other | Health Sciences | en |
| dc.subject.other | linking of databases | en |
| dc.subject.other | depression | en |
| dc.subject.other | use and efficiency of care | en |
| dc.subject.other | indicator-based GP financing | en |
| dc.title | Az egészségbiztosítási adatbázisok kapcsolása egészségi állapot felmérések és népszámlálás során keletkező adatbázisokhoz az ellátás hatékonyságát befolyásoló tényezők azonosítása érdekében | |
| dc.title.eng | Linking health insurance databases with data from health status assessments and population censuses to identify factors influencing the efficiency of health care | |
| pea.author | ;;name,,Pálinkás Anita;;lastname,,Pálinkás;;restofname,,Anita;;mtmtid,,10066504;;email,,p.anita1002@gmail.com;; | |
| pea.schooladmin | ;;name,,Prémusz Viktória;;lastname,,Prémusz;;restofname,,Viktória;;email,,viktoria.premusz@etk.pte.hu;; | |
| pea.themeleader | ;;name,,Sándor János;;lastname,,Sándor;;restofname,,János;; |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- palinkas-anita-phd-2021.pdf
- Size:
- 2.66 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Disszertáció
Loading...
- Name:
- palinkas-anita-tezis-hun-2021.pdf
- Size:
- 513.27 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Tézisek (hun)
Loading...
- Name:
- palinkas-anita-tezis-eng-2021.pdf
- Size:
- 500.95 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Tézisek (eng)