Page 224 - Blatnik, Patricia. 2020. Mreža slovenskih splošnih bolnišnic. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 224
Mreža slovenskih splošnih bolnišnic
manjših sprememb lokacij bolnišnic znotraj regij. Večja sprememba je, da
Splošna bolnišnica Ptuj v 45-minutnem časovnem intervalu ni bila izbra-
na kot optimalna lokacija. Njeno vlogo je prevzela bolnišnica, ki mora
biti locirana v Logatcu. Skladno s tem optimalna bolnišnica v Logatcu
zajema večji delež prebivalstva v primerjavi z deležem prebivalstva, ki ga
pokriva Splošna bolnišnica Ptuj. Poleg tega ima dvanajst optimalno lo-
ciranih splošnih bolnišnic nižje število prebivalcev, ki gravitirajo k Uni-
verzitetnemu kliničnemu centru Ljubljana, ta delež namreč prevzemata
bolnišnici v Kranju in Logatcu. Univerzitetnemu kliničnemu centru Ma-
ribor pa se poveča zaledje zaradi ukinitve Splošne bolnišnice Ptuj.
Model MA se je izkazal kot najučinkovitejši model za določitev opti-
malne mreže sekundarne zdravstvene dejavnosti. Na podlagi tega mode-
la najlaže sledimo cilju opredelitve optimalnih lokacij in števila izvajalcev
224 sekundarne zdravstvene dejavnosti ob predpostavki iskanja ravnotežja
med maksimiranjem ekonomske učinkovitosti izvajalcev zdravstvene de-
javnosti in maksimiranjem dostopnosti do zdravstvenih storitev. Poveda-
li smo že, da lahko dosežemo teoretski optimum tedaj, ko se posamezna
splošna bolnišnica maksimalno geografsko približa vsakemu posamezne-
mu prebivalcu, hkrati pa mora biti organizirana na način, da preko opti-
malne velikosti dosega tudi maksimalno ekonomko učinkovitost.
To pomeni, da moramo pri iskanju lokacij in števila splošnih bol-
nišnic upoštevati dejstvo, da bolnišnic ni mogoče locirat na način, ki bi
omogočal pokritje vseh potreb prebivalstva. S tem bi namreč zadostili
zgolj cilju maksimiranja dostopnosti, hkrati pa bi zanemarili cilj dose-
ganja tudi ekonomske učinkovitosti izvajalcev zdravstvene dejavnosti. V
tej luči je torej iskanje določenega števila splošnih bolnišnic, ki poskuša-
jo v čim večji meri zagotoviti delež pokritosti prebivalstva z bolnišnični-
mi storitvami, najustreznejši način iskanja optimalne mreže sekundar-
ne zdravstvene dejavnosti. Minimalno število splošnih bolnišnic znotraj
različnih časovnih intervalov smo torej iskali s predpostavko osemdeset
odstotne pokritosti prebivalstva. To je delež pokritosti, ki je najpogosteje
omenjen kot merilo pokritosti prebivalstva z bolnišničnimi storitvami za
večino držav po svetu (World Health Organization 2014).
V nadaljevanju torej prikazujemo, kako smo s pomočjo MA-modela
poiskali optimalne lokacije slovenskih splošnih bolnišnic ob osemdeset
odstotni pokritosti prebivalstva v različnih časovnih intervalih. V zvezi s
primernimi potovalnimi časi do splošnih bolnišnic sicer obstaja tudi do-
ločena meja soglasja glede nekaterih časovnih intervalov dostopnosti. Pri
tem pa ni mogoče zaobiti dejstva, da je odločitev o tem, kakšni potoval-
ni časi naj bi bili sprejemljivi kot merilo za oblikovanje mreže zdravstve-
ne dejavnosti, še vedno na strani oblikovalcev zdravstvene politike. Skla-
manjših sprememb lokacij bolnišnic znotraj regij. Večja sprememba je, da
Splošna bolnišnica Ptuj v 45-minutnem časovnem intervalu ni bila izbra-
na kot optimalna lokacija. Njeno vlogo je prevzela bolnišnica, ki mora
biti locirana v Logatcu. Skladno s tem optimalna bolnišnica v Logatcu
zajema večji delež prebivalstva v primerjavi z deležem prebivalstva, ki ga
pokriva Splošna bolnišnica Ptuj. Poleg tega ima dvanajst optimalno lo-
ciranih splošnih bolnišnic nižje število prebivalcev, ki gravitirajo k Uni-
verzitetnemu kliničnemu centru Ljubljana, ta delež namreč prevzemata
bolnišnici v Kranju in Logatcu. Univerzitetnemu kliničnemu centru Ma-
ribor pa se poveča zaledje zaradi ukinitve Splošne bolnišnice Ptuj.
Model MA se je izkazal kot najučinkovitejši model za določitev opti-
malne mreže sekundarne zdravstvene dejavnosti. Na podlagi tega mode-
la najlaže sledimo cilju opredelitve optimalnih lokacij in števila izvajalcev
224 sekundarne zdravstvene dejavnosti ob predpostavki iskanja ravnotežja
med maksimiranjem ekonomske učinkovitosti izvajalcev zdravstvene de-
javnosti in maksimiranjem dostopnosti do zdravstvenih storitev. Poveda-
li smo že, da lahko dosežemo teoretski optimum tedaj, ko se posamezna
splošna bolnišnica maksimalno geografsko približa vsakemu posamezne-
mu prebivalcu, hkrati pa mora biti organizirana na način, da preko opti-
malne velikosti dosega tudi maksimalno ekonomko učinkovitost.
To pomeni, da moramo pri iskanju lokacij in števila splošnih bol-
nišnic upoštevati dejstvo, da bolnišnic ni mogoče locirat na način, ki bi
omogočal pokritje vseh potreb prebivalstva. S tem bi namreč zadostili
zgolj cilju maksimiranja dostopnosti, hkrati pa bi zanemarili cilj dose-
ganja tudi ekonomske učinkovitosti izvajalcev zdravstvene dejavnosti. V
tej luči je torej iskanje določenega števila splošnih bolnišnic, ki poskuša-
jo v čim večji meri zagotoviti delež pokritosti prebivalstva z bolnišnični-
mi storitvami, najustreznejši način iskanja optimalne mreže sekundar-
ne zdravstvene dejavnosti. Minimalno število splošnih bolnišnic znotraj
različnih časovnih intervalov smo torej iskali s predpostavko osemdeset
odstotne pokritosti prebivalstva. To je delež pokritosti, ki je najpogosteje
omenjen kot merilo pokritosti prebivalstva z bolnišničnimi storitvami za
večino držav po svetu (World Health Organization 2014).
V nadaljevanju torej prikazujemo, kako smo s pomočjo MA-modela
poiskali optimalne lokacije slovenskih splošnih bolnišnic ob osemdeset
odstotni pokritosti prebivalstva v različnih časovnih intervalih. V zvezi s
primernimi potovalnimi časi do splošnih bolnišnic sicer obstaja tudi do-
ločena meja soglasja glede nekaterih časovnih intervalov dostopnosti. Pri
tem pa ni mogoče zaobiti dejstva, da je odločitev o tem, kakšni potoval-
ni časi naj bi bili sprejemljivi kot merilo za oblikovanje mreže zdravstve-
ne dejavnosti, še vedno na strani oblikovalcev zdravstvene politike. Skla-
