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La spesa sanitaria costituisce uno, se non addirittura il principale, elemento di criticità del welfare con cui le nazioni moderne si trovano oggi nella necessità di doversi confrontare.
Dobbiamo infatti considerare che il sistema di welfare degli stati occidentali costituisce non solo un elemento macroeconomico di vitale importanza, ma, nello stesso tempo, rappresenta una componente imprescindibile atta a definire il livello socio culturale di una nazione e rappresenta uno delle condizioni che costituiscono le fondamenta del patto sociale alla base della forma stato.
Il sistema sanitario rappresenta pertanto una parte sostanziale del core del sistema di welfare degli stati nazionali in quanto investe il bene salute che rappresenta fattore strategico del loro sviluppo.
Fra i diversi elementi costituenti la spesa sanitaria, la gestione delle strutture ospedaliere – che raccolgono e concentrano la maggioranza delle funzioni legate alla gestione sanitaria della società – costituisce uno fra i punti di snodo privilegiati utili per poter controllare il livello della spesa sanitaria stessa.
La valutazione dell’efficienza di tali strutture diventa quindi un momento essenziale per qualunque analisi su tali ambiti.
L’importanza di tale aspetto, ovvero la valutazione dell’efficienza in funzione del miglioramento della performance, è stato ciò che mi ha spinto a sviluppare il modello di ricerca che costituisce l’oggetto di questo lavoro e che investe direttamente le strutture ospedaliere.
Il lavoro si articola in quattro capitoli.
Il primo capitolo ha la funzione di inquadrare la mia analisi nel framework più generale del sistema sanitario e della sua funzione dal punto di vista socio-economico.
Ho pertanto voluto dare un senso all’analisi da me condotta quale elemento determinante e fondamentale della più complessiva spesa sanitaria, ponendo l’attenzione sul suo manifestarsi nei principali Paesi OCSE, attraverso il ricorso ad una modellizzazione, riconosciuta a livello internazionale, dei sistemi sanitari: il modello Beveridge ed il modello Bismark che ne costituiscono i due poli di riferimento teorico. Esistono infatti altri modelli condivisi dalla letteratura i quali, però, non sono costituiti da elementi originali, ma rappresentano forme ibride fra i primi due contemperando caratteristiche tipiche dell’uno o dell’altro.
Il raffronto fra i due modelli mi ha dato modo di mettere in evidenza i fattori determinanti della spesa sanitaria e quali siano gli indicatori macroeconomici più utilizzati in questo campo.
Ho fornito anche alcuni cenni relativi alle condizioni in cui la spesa in ambito sanitario si manifesta e su come le riforme sanitarie in Europa si stiano indirizzando in relazione alle condizioni di spesa. In particolare ho sottolineato come esse siano dirette al miglioramento dell’efficienza della spesa stessa attraverso il miglioramento delle performance del sistema e dei suoi componenti. Di tali componenti le strutture ospedaliere costituiscono un elemento cruciale per dimensione degli investimenti e dei costi di funzionamento.
Essendo quindi obiettivo delle riforme l’efficienza del sistema nel suo complesso e, nel contesto generale, il miglioramento delle performance dei suoi componenti, ed avendo, come già detto, quale obiettivo di questo lavoro quello di misurare l’efficienza delle strutture ospedaliere, nel secondo capitolo, abbiamo applicato a tale ambito il modello D.E.A. per la valutazione dell’efficienza.
La Data Envelopment Analysis è una tecnica di benchmarking e valutazione delle performance che negli ultimi anni si è affermata soprattutto grazie allo sviluppo di software specifici.
Il benchmarking è una metodologia per misurare e incrementare le performance di un’unità operativa individuando riferimenti eccellenti con cui confrontare le prestazioni delle varie unità.
L’utilizzo sistematico di metodologie e di strumenti di benchmarking stimola e integra i processi di apprendimento e cambiamento e, allo stesso tempo, stimola l’efficacia e l’efficienza dei processi aziendali e il rinnovamento della cultura aziendale, assicurando un miglioramento continuo grazie al costante confronto con le altre unità interne o esterne. È una tecnica che prevede diverse fasi come l’identificazione dell’area su si ritiene necessario fare l’analisi, gli indicatori da confrontare, la raccolta dei dati, l’elaborazione dei risultati e, infine, la valutazione e il controllo di questi.
La Data Envelopment Analysis (DEA) è un metodo impiegato per la misurazione dell’efficienza delle unità decisionali, decision-making units (DMU), come, ad esempio, imprese o istituti pubblici. Ampia è la letteratura che ha utilizzato la DEA per studiare l’efficienza di ospedali e più in generale per analizzare le performance dei sistemi sanitari. Lo studio di Campedelli, Guerrini, Romano Leardini del 2014, di cui tratteremo nel secondo capitolo, pone in evidenza la vastità degli studi in cui la stessa è impiegata in Italia ed all’estero e la validità della metodologia in ordine all’interpretazione dei risultati
Nel terzo capitolo ho individuato un caso che potesse costituire un momento di applicazione dell’analisi e che ponesse a confronto due sistemi organizzativi delle strutture ospedaliere che contenessero elementi di confrontabilità.
Per questo abbiamo selezionato due ambiti di riferimento nel cui contesto individuare le strutture da porre sotto osservazione: quello portoghese, di livello nazionale, e quello veneto. Non abbiamo usato come riferimento il sistema nazionale italiano in quanto l’organizzazione sanitaria e la relativa spesa, com’è noto, sono, in Italia, in carico alle Regioni.
A tal fine sono stati selezionati in collaborazione con il Professor Ferreira i 27 ospedali completamente pubblici in Portogallo.
Nel Veneto abbiamo selezionato tutte le strutture ospedaliere completamente pubbliche, compresi i due grandi nosocomi universitari della regione: Verona e Padova, per un totale di 23 strutture.
La scelta del Veneto è stata determinata principalmente dalla disponibilità a collaborare della Regione Veneto, rispetto alle altre Regioni, e grazie alla disponibilità completa dei bilanci e delle altre informazioni necessarie disponibili all’interno della sezione “Amministrazione Trasparente” di ciascun ente coinvolto. Ringraziamo quindi Regione Veneto per la trasparenza della sua azione amministrativa, come potrà essere rilevato visitando i link riportati nella sitografia, e per la disponibilità data nel fornire i dati altrimenti non reperibili on line. Per questo rivolgo un ringraziamento doveroso al Professor Andrea Guerrini dell’Università di Verona che mi ha dato l’opportunità di comunicare con gli apparati regionali.
Per poter procedere nell’analisi ho quindi dovuto costruire un data base nel quale inserire tutti gli elementi ritenuti imprescindibili per l’analisi stessa.
Costruire il data base e individuare e rilevare gli indicatori da utilizzare nell’analisi, ha rappresentato un’operazione lunga e complessa di ricerca e ricombinazione. In particolare ho dovuto procedere all’analisi dei bilanci delle diverse aziende ospedaliere per estrapolare i dati necessari.
Al termine di questa operazione ho individuato come significativi i seguenti indicatori:
• il totale dei costi di produzione annuali;
• il numero dei posti letto disponibili per ciascuna struttura nell’anno di riferimento;
• il numero dei medici full time a contratto di ciascuna struttura ospedaliera;
• il numero degli infermieri impiegati direttamente dalla struttura ospedaliera;
• il totale dei giorni di ricovero dei pazienti nell’anno di riferimento;
• il totale dei ricavi ospedalieri in un anno;
• il numero dei pazienti dimissionati per anno;
• il numero delle setticemie post operatorie verificatesi nell’anno di riferimento;
• il numero dei decessi avvenuti nella struttura ospedaliera nell’anno.
Questi indicatori sono stati scelti perché certi e comparabili fra il sistema veneto e quello portoghese.
Nel quarto e ultimo capitolo, con l'aiuto e la supervisione di entrambi i professori, abbiamo predisposto tre modelli diversi su cui applicare il modello DEA usando il software MATLAB.
La costruzione di questi tre modelli è stata il frutto di una scelta fra diverse opzioni.
I tre individuati rappresentano, infatti, quelli che, ad avviso di chi scrive, meglio potevano dare una visione significativa della situazione di entrambi i paesi.
Infine, nella parte conclusiva del capitolo, mi sono dedicato all’analisi dei risultati emersi dall’applicazione dei tre modelli scelti.
E’ qui opportuno fornire alcune precisazioni, in quanto questo studio deve essere considerato un lavoro preliminare. In effetti, anche se abbiamo analizzato un elevato numero di imprese ospedaliere, considerando quanto solitamente fatto solitamente dai ricercatori europei, quest’analisi presenta alcuni limiti.
Il primo è il confronto temporale. Per quanto concerne il Portogallo, infatti, i dati oggetto di analisi sono relativi all’anno 2015, mentre, per quanto concerne l'Italia, abbiamo deciso di costruire il database prendendo in considerazione sia il 2013 che il 2014. I dati del Veneto sono gli ultimi disponibili. Per rendere i dati confrontabili gli stessi sono stati inflazionati all’anno di riferimento 2015.
Il secondo limite è insito nello stesso modello DEA. Il modello permette, infatti, solo di calcolare se la Decision Makers Units è efficiente o meno. Il modello non ci fornisce alcuna informazione sulle cause di una possibile inefficienza. In ogni caso abbiamo cercato di dare una spiegazione, per quanto preliminare, ai risultati, soprattutto nelle situazioni in cui il punteggio del modello DEA era inefficiente.
Abbiamo analizzato i risultati attraverso i vari modelli precedentemente enunciati, questo mi ha portato ad affermare che, secondo la mia personale opinione, il primo modello tende a sopravvalutare l’efficienza delle varie DMU come appare evidente sia nel caso della Regione Veneto che nel caso del Portogallo. E’ quindi più opportuno prendere in considerazione il secondo ed il terzo modello che si presentano molto simili tra loro come risultati, ma che fanno emergere maggiormente le differenze tra le diverse DMU.
Nel secondo modello vediamo come, infatti, in entrambi i casi presi in esame in questo lavoro, appare fortemente caratterizzato lo scostamente dei risultati rispetto al primo modello. Questo sta a significare, secondo la mia opinione, che incidono in misura rilevante sul modello le variabili che vengono prese in considerazione all’interno dell’input sintetico, variabili che non sono presenti nel primo modello analizzato.
E’ quindi possibile dedurre che fra queste variabili sussitono gli elementi di fragilità del sistema e che, attraverso il miglioramento di questi parametri nelle strutture che presentino valori inefficienti, gli enti potrebbero giungere ad avere, in entrambi i casi analizzati, una situazione di efficienza più simile a quella emergente dal primo modello in cui gli ospedali paiono essere quasi totalmente efficienti.
Riteniamo possibile affermare, inoltre, che, attraverso continui studi sull’efficienza e attraverso un’analisi approfondita delle variabili che incidono sulle situazioni maggiormente inefficienti, sarebbe possibile giungere a determinare le cause che portano ai risultati di inefficienza precedentemente esposti.