Notat 1. juni 2016 Forklaring af demografimodel Gennemgang af forudsætninger og beregninger i ny demografimodel på ældreområdet. Indledning Formålet med dette notat er at forklare detaljerne i den nye demografimodel på ældreområdet. I forbindelse budget 2016 blev det besluttet i Byrådet, at demografimodellen skulle evalueres. Dette skulle gøres for at sikre, at der på sigt tildeles det korrekte budget til ældreområdet. Dato 1. juni 2016 Din reference Camilla Hvass Tlf: 87947066 Formålet med en budgetmodel er ud fra demografiske data at beregne det budget, der skal tildeles et specifikt område. Selve udmøntningen af budgettet til de enkelte kontraktholdere er ikke en del af demografimodellen. Tidligere har demografimodellen taget udgangspunkt i hele den voksne befolkning i Skanderborg Kommune. Den nye demografimodel på ældreområdet tager udgangspunkt i antallet af endte livsforløb (mortalitet), da der er en stærkere sammenhæng mellem endte livsforløb og behov for hjælp i forhold til den samlede befolkning og behovet for hjælp. I det efterfølgende afsnit beskrives først den tidligere demografimodel og herefter den nye demografimodel baseret på mortalitet. Tidligere demografimodel Den tidligere model (anvendt til budget 2016) tager udgangspunkt i befolkningsprognosen og behovet for ældreydelser. Budget beregnes klassisk som: Budget = Mængde (M) * Pris (P) Med andre ord skal der beregnes et budget til borgere ud fra de hidtil kendte beslutninger om en stykpris P (timepris) P = (produktionsmåde inkl. medarbejdersammensætning Økonomi/Innovation + og teknologi IT + effektivitet + kvalitetsstandard) Denne er oftest forudsat konstant, eventuelt modificeret med en forudsat årlig effektiviseringsfaktor på f.eks. ½ %.
For de borgerrettede ydelser som børnepasning, skole og ældre er det afgørende, hvor mange borgere der er i de relevante aldersgrupper, som har brug for ydelsen, og med hvilken intensitet, de modtager ydelsen f.eks. timer/uge. Mængden (M) er klassisk defineret som: M = (Antal borgere * Ydelse i timer/år for gennemsnitsborgeren) I den klassiske model forudsættes, at borgere i samme aldersgruppe har samme gennemsnitlige behov for timer i alle kalenderår. Der korrigeres således ikke for de forhold som systematisk ændrer sig over tid i borgernes behov, kun antallet af borgere i hver aldersgruppe påvirker den beregnede mængde. Historisk har vi i Skanderborg Kommune set, at den manglende korrektion for udvikling i behov fra det ene år til det næste fører til overvurdering af borgernes konstaterede behov med 3-4 % årligt. Derfor er der i de seneste år arbejdet med en dæmpet klassisk demografimodel, hvor forventningen til kommende års mængdebehov dæmpes med en procentsats pr. år for at få en bedre prognose som budgetgrundlag. Økonomistaben har beregnet, at en dæmpning på 3,14 % p.a. bedst beskriver den samlede udvikling fra 2009 til 2014, og har været anvendt i budget 2016. Udfordringerne med både den klassiske model og den dæmpede klassiske model er, at udviklingen i opgavebehovet ikke kun følger folketallet, men at dæmpningsfaktorerne flytter sig ganske meget fra år til år og flytter sig forskelligt for aldersgrupperne. Den klassiske model er derfor ikke et robust afsæt til beregning af de timers hjælp som Skanderborg Kommunes borgere har behov for. Særligt andelen af borgere med brug for hjælp i hver aldersgruppe ændrer sig år for år. Med andre ord så har den klassiske demografimodel ikke tæt kobling til den afgørende cost-driver (borgere der modtager ydelser). Dette er forsøgt afhjulpet i den nye model. Ny demografimodel Den ny model tager bedre højde for borgernes længere levetid og sund aldring, hvor der for den gennemsnitlige borger er kortere tid med sygdom og dermed relativt mindre brug for intens hjælp. Fra forskningsrapporter og egne data kan udledes, sagt lidt populært, at den enkelte gennemsnitlige borger ikke har brug for mindre hjælp i sit livsforløb, men får brug for det senere og særligt intensivt i de sidste 3 leveår. Derfor er lavet den nye model, der som central demografisk komponent har fokus på antallet af borgere i den sidste den af deres livsforløb og dermed fokus på den gruppe af borgere, som vides at forbruge den største del af ældreydelser - i stedet for hele ældrebefolkningen inklusiv de mange som ikke aktuelt har brug for hjælp. Side 2 af 14
Baggrundsinformation Den nye demografimodel, med virkning fra budget 2017, tager udgangspunkt i antallet af borgere i den sidste del af deres livsforløb. Udvikling i antallet af borgere, der har endt deres livsforløb, har de sidste 10 år været relativt stabilt omkring 400 dødsfald pr. år i Skanderborg Kommune. Antallet har varieret mellem 385 424 døde. Tabel 1 Antal endte livsforløb pr. år for Skanderborg Kommune Alder 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Gns. Døde 423 406 412 401 389 405 408 385 407 424 406 I anden halvdel af 2015 afgik 236 borgere ved døden i Skanderborg Kommune, heraf var der 71 %, der modtog ydelser fra ældreplejen. Det støtter også hypotesen omkring, at borgere i den sidste tid af deres livsforløb modtager ydelser fra kommunen. Dette taler også for at tage udgangspunkt i antallet af døde frem for hele befolkningen. Dette er illustreret i nedenstående tabel. Andelen af borgere under 70 år, der modtager ydelser fra kommunen, er under 10%. I aldersgruppen 75-79 år er det ca. hver 5. borger der modtager ydelser. Af de 80-84 årige modtager ca. 45 % ydelser og for de 85-89 årige er det 3 ud fra 4, der modtager en form for ydelser. Borgere over 90 år modtager alle i større eller mindre omgang ydelser. Årsagen til at det er 125% af borgere i aldersgruppen 95-99 år der modtager ydelser er, at der er opgjort ydelser for alle borgere der har modtaget ydelser i 2015 og befolkningstallet er fra 1. januar 2016. Der vil i denne ældre aldersgruppe have været en række dødsfald (ca. 33%), hvorfor det faktiske befolkningstal er lavere end de der modtager ydelser. Tabel 2 Andel af borgere der modtager ydelser fra kommunen Aldersgruppe Borgere der modtog ydelser i 2015 Befolkning 1. jan. 2016 Andel der modtager ydelser i aldersgruppen 0-59 193 45.714 0 % 60-64 99 3.574 3 % 65-69 181 3.675 5 % 70-74 240 2.840 8 % 75-79 358 1.765 20 % 80-84 430 1.010 43 % 85-89 422 557 76 % 90-94 259 268 97 % 95-99 99 79 125 % 2.281 59.482 4 % Kilde: Egen beregning ud fra KMD Care og borger data I den nedenstående tabel er den gennemsnitlige tid på plejecenter i Skanderborg kommune beregnet for de borgere, der i 2015 har endt deres livsforløb. I gennemsnit er borgerne ca. 3 år på plejecenter. Side 3 af 14
Tabel 3 Antal år på plejecenter (gennemsnit) på aldersgrupper ved dødsfald i 2015 Aldersgruppe Antal borgere Dage på plejecenter Antal år på plejecenter 40-59 år 1 307 0,84 60-64 år 3 2.232 6,11 65-69 år 9 905 2,48 70-74 år 7 795 2,18 75-79 år 10 1.323 3,62 80-84 år 20 1.043 2,86 85-89 år 29 945 2,59 90-94 år 20 1.136 3,11 95+ år 13 1.490 4,08 Total 112 1.110 3,04 Kilde: Data fra plejeboligplanen Skanderborg 2016 Den nye model beregner demografibehovet ud fra to variable: mortalitet og behovet for ydelser pr. aldersgruppe. Forudsætninger for den nye model Beregning af inputvariabel - Mortalitet Den nye demografimodel tager også udgangspunkt i befolkningsprognosen for Skanderborg Kommune. Denne er beregnet internt i kommunen ud fra de kendte faktorer, der kan spille ind i forhold til befolkning. Ved at tage udgangspunkt i befolkningen er der også indregnet de til- og fraflytningsmønstre, der forventes i kommunen samt til- og afgang (fødsel og dødsfald). Som det er illustreret i Figur 1 bliver der en højere andel af ældre borgere i Skanderborg kommune frem til 2027. For borgere over 60 år stiger antallet af borgere med 28 %, og borgere over 80 år fordobles frem mod 2027. Figur 1 - Befolkning i Skanderborg Kommune 2016 og 2027 (orange) fordelt på alder Kilde: Skanderborg kommune Side 4 af 14
Den efterfølgende figur illustrerer mortaliteten pr. alderstrin for Danmark generelt. Tallene angiver (ud af 100.000) hyppigheden af dødsfald i løbet af et år, fra en fødselsdag til den næste. I 2016 var tallet for en 80 årig 14.140, hvilket betyder, at ud fra 100.000 borgere (M/K) ville 14,1 % ikke overleve til deres næste fødselsdag. Som figuren viser, falder mortaliteten og dermed sandsynligheden for ikke at opleve den næste fødselsdag over tid. Figur 2 Mortalitet for enkelte aldersgrupper (pr. 100.000 borgere), 2016 og 2027 (orange) Kilde: Danmarks statistik (FRDK416 og HISB8) og egne befolkningsprognose Da mortaliteten er for hele Danmark, vil den være en lidt anderledes i Skanderborg Kommune. Generelt ses en højere middellevetid i Skanderborg Kommune i forhold til landsgennemsnittet. Middellevetiden er ca. 1,6 år højere end landsgennemsnittet. For at håndtere dette, er der udarbejdet en korrektionsfaktor til at tage højde for den lavere mortalitet for borgere under 80 år og den højere for borgere over 80 år. Disse faktorer er beregnet ud fra historiske data og ved bedste matematiske fit. Selvom korrektionen kan syne stor har den ikke stor betydning for de videre beregninger, se nedenstående regneeksempel. Tabel 4 Korrektionsfaktor til mortalitetsberegning på Skanderborg niveau Kilde: Egen tilblivelse Side 5 af 14 Alder Korrektion 0-39 60,0 % 40-59 76,0 % 60-64 96,0 % 65-69 96,0 % 70-74 98,5 % 75-79 98,5 % 80-84 110,0 % 85-89 110,0 % 90-94 110,0 % +95 115,0 %
Herefter er det muligt ud fra de beskrevne variable at beregne den fremtidige forventede mortalitet i Skanderborg Kommune. Den beregnede mortalitet på alderstrin er illustreret i den nedenstående figur. Beregningen for de 80 årige er illustreret nedenfor: Antal døde Mortalitet for alderstrin = Antal borgere på alderstrin * ( 100.000 ) * Korrektionsfaktor 1 Beregnet antal døde 80 år = 267 * ( 4.547,79 100.000) + 1,22 døde * 110% = 13,36 Denne ville uden korrektionsfaktor have været 12 Det betyder, at af alle de borgere der er 80 år vil 13,36 borgere ende deres livsforløb inden de fylder 81 år. Disse beregninger er udarbejdet for hvert alderstrin og fra 2016 og frem. Figur 3- Beregnet mortalitet fordelt på alderstrin, 2016 Antal døde Kilde: Egen beregning fra befolkningsprognose og mortalitetstal. Nedenstående tabel viser den forventede mortalitet fra 2016-2020 på aldersgrupper, jf. beregningen ovenfor. Tabel 5 Beregnet mortalitet for Skanderborg Kommune 2016-2020 Aldersgruppe 2016 2017 2018 2019 2020 0-39 år 4,7 4,5 4,4 4,3 4,2 40-59 år 36,2 35,9 35,6 35,4 35,0 60-64 år 28,9 28,6 27,1 26,2 25,8 65-69 år 43,8 40,7 38,9 37,3 35,9 70-74 år 52,9 56,8 59,2 59,7 58,8 1 Denne ville uden korrektionsfaktor have været 12,14, dermed en forskel på +1,22 døde Side 6 af 14
75-79 år 56,8 57,7 58,1 62,2 66,6 80-84 år 62,8 68,0 74,8 80,1 81,7 85-89 år 59,2 59,4 60,6 61,7 65,7 90-94 år 48,5 48,8 51,1 51,0 53,6 95 og ældre 23,3 25,7 26,0 27,7 28,7 I alt 417,2 426,1 435,9 445,8 456,1 I de videre beregninger beregnes kun på borgere fra 40 år Det skyldes, at der er meget få eller ingen borgere under 40 år, der modtager ydelser fra ældreområdet. Ligeledes anvendes et 3-års glidende gennemsnit for mortalitet. Det 3-års gennemsnit er valgt, ud fra en antagelse om at borgere hovedsagligt modtager ydelser i de 3 sidste år af deres livsforløb. Ligeledes er en borger i gennemsnit 3 år på plejecenter. Valget omkring de 3 år er som alt andet en gennemsnitsbetragtning, og der vil selvfølgelig være borgere der modtager ydelser mere end 3 år og nogle der modtaget ydelser færre år eller slet ikke. Mortalitet for aldersgruppen 70-74 i 2017 er beregnet som: Mortalitet i 2017 = Summen af mortalitet i 2017-2019 3 Mortalitet 70-74 år, 2017 = 56,8 + 59,2 + 59,7 3 = 175,70 3 = 58,47 59 I tabellen nedenfor vises mortalitet for Skanderborg kommune indregnet et 3-års glidende gennemsnit for borgere over 40 år. Mortalitet er den første af de to variable i demografiberegningen. Tabel 6 Beregnet mortalitet med 3-års glidende gennemsnit fremadrettet Aldersgruppe 2016 2017 2018 2019 2020 40-59 år 36 36 35 35 35 60-64 år 28 27 26 26 25 65-69 år 41 39 37 36 35 70-74 år 56 59 59 58 56 75-79 år 58 59 62 67 72 80-84 år 69 74 79 82 84 85-89 år 60 61 63 66 71 90-94 år 49 50 52 52 53 95 og ældre 25 26 27 29 31 I alt 422 431 442 452 463 Beregning af inputvariable - Antal visiterede timer Den anden variabel, der anvendes i demografiberegningen, er det forventede antal visiterede timer inkl. fravær 2, der skal leveres pr. år pr. endt livsforløb. 2 Fravær her henviser til borgeren fravær ved eksempelvis indlæggelse eller besøg ved familie og venner. Side 7 af 14
I Figur 4 er illustreret fordeling af alle visiterede timer på de enkelte alderstrin. De fleste timer bliver leveret til 90 årige borgere. Den anden figur er fordeling af visiterede timer på modtagere i forskellige aldersgrupper. Figur 4 Visiterede timer inkl. fravær fordelt på aldersgrupper og fordelt på antal borgere der har modtaget ydelser, 2015 Kilde: Data fra Care udtrukket via Targit Forventede antal visiterede timer beregnes ved at fordele antallet af alle visiterede timer inkl. fravær både for frit valg og plejecenter ud på antal endte livsforløb i det pågældende år. Ved denne beregning fordeles alle leverede timer i plejen ud til det antal borgere, der har afsluttet deres livsforløb. Det gøres velvidende, at der er en lang række borgere, der modtager ydelser uden at de afslutter deres livsforløb. Men som nævnt tidligere er der tale om en gennemsnitsbetragtning hvorfor det altid vil være borgere der afviger fra gennemsnittet. Tabel 7 Oversigt over visiterede timer inkl. fravær 2011-2016 2011 2012 2013 2014 2015 2016 est 0-59 år 40.173 41.122 40.097 37.916 44.424 42.208 60-64 år 39.140 38.834 53.773 37.286 26.578 23.393 65-69 år 44.935 43.021 48.708 53.800 53.712 55.350 70-74 år 66.304 71.320 60.159 64.216 61.584 64.744 75-79 år 63.601 63.714 68.659 94.523 95.920 96.509 80-84 år 121.820 113.152 92.489 98.616 100.075 107.190 85-89 år 154.017 148.886 144.498 130.820 116.049 119.846 90-94 år 113.107 117.100 121.032 109.573 103.101 110.753 95 og ældre 43.943 52.261 57.644 55.482 55.166 51.782 Total visiterede timer inkl. fravær 687.041 689.410 687.059 682.232 656.609 671.774 Det forventede antal timer, der skal leveres til de enkelte aldersgrupper, beregnes som: Antal visiterede timer inkl. fravær Visiterede timer beregnet = Antal endte livsforløb Visiterede timer for 85 89 årige, 2015 = 116.049 = 1.934,15 60 Side 8 af 14
Antallet af visiterede timer pr. endt livsforløb beregnes for alle de foregående år, og ud fra de tal fastlægges antallet af visiterede timer (beregnet) som er illustreret nedenfor. Side 9 af 14
Tabel 8 Beregnet niveau for visiterede timer pr. dødsfald og korrektionsfaktor, (2015) Aldersgruppe Visiterede timer (beregnet) Korrektion 2009-2016 Korrektion 2017-40-59 år 1.155-2,0% -1,5% 60-64 år 1.055-1,0% -0,8% 65-69 år 1.170-0,5% 0,0% 70-74 år 1.250 1,0% 0,8% 75-79 år 1.500 1,0% 1,3% 80-84 år 1.635 2,5% 1,8% 85-89 år 2.075 2,0% 1,8% 90-94 år 2.325 1,0% 1,3% 95 og ældre 2.275 0,5% 0,5% Kilde: Visiterede timer (beregnet) er beregnet og fastlagt ud fra historiske data. I trin 2 af modellen indarbejdes en korrektionsfaktor på det beregnede antal visiterede timer. Formålet med denne faktor er at indarbejde effekten af flere raske leveår. Det vil sige, at historisk vil der være behov for mere hjælp end i udgangsåret (2015) og fremadrettet til der være behov for mindre hjælp end i udgangsåret. Dette vises nærmere i beskrivelsen af trin 2 af modellen. Side 10 af 14
Demografimodel trin 1 På baggrund af det beregnede antal visiterede timer, der skal leveres i hver aldersgruppe ved hvert afsluttet livsforløb, kan det samlede forbrug af timer estimeres for de kommende budgetår. Budgetterede timer = Antal dødsfald Visiterede timer (beregnet) Dette er illustreret ved den stiplede blå linje. Den røde linje er den oprindelige model, der tog udgangspunkt i hele befolkningen og behov for hjælp og herud fra beregnede det samlede antal visiterede timer. Denne tog ikke højde for sund aldring, ændrede arbejdsmetoder og teknologier. Dette er forsøgt indarbejdet i den grønne linje, der er dæmpet med 3,14 %. De 3,14 % var bedste beregnede skøn for, hvor meget den samlede forbedring i levering har været år for år. Figur 5 Demografimodel indregnet længere middellevetid Den stiplede blå linje tager højde for, at borgerne lever længere og dermed dør senere. Beregninger tager dog ikke højde for, at der generelt er en forbedret sundhedstilstand i befolkningen, og der opleves en generel tendens til at borgerne får flere raske leveår (færre sygdomsramte år) også selv om de lever længere. Dette er forsøgt afhjulpet ved ikke at fastholde niveauet for de beregnede visiterede timer, men derimod at lade det ændre sig i takt med sund aldring trin 2. Side 11 af 14
Demografimodel trin 2 I trin 2 holdes de visiterede timer ikke fast i de enkelte år, men der foretages en korrektion i forhold til, at borgerne bliver mere sunde og dermed får flere raske leveår færre sygdomsramte år. Dette er illustreret i Tabel 8, hvor korrektionsfaktoren historisk (2009-2016) og fremtidigt er illustreret. Det korrigerede antal visiterede timer pr. aldersgruppe er beregnet og vist i den nedenstående tabel. Udgangspunktet for de beregne visiterede timer er 2015 og niveauet for 2016 beregnes således: Beregnet antal visiterede timer 2016 = Visiterede timer 2015 * korrektionsfaktor Visiterede timer beregnet (80-84) 2016 = 1.635 * 2,5% = 1.595 Visiterede timer beregnet (80-84) 2017 = 1.595 * 1,8% = 1.568 Dette beregnes for alle budgetår og for alle aldersgrupper og de nye beregnede antal visiterede timer ganges på mortalitet. Herved fremkommer den blå linje på figuren (trin 2). Tabel 9 Antal visiterede timer pr. aldersgruppe inkl. korrektion Aldersgruppe 2015 2016 2017 2018 2019 2020 0-59 år 1.155 1.179 1.197 1.215 1.233 1.252 60-64 år 1.055 1.066 1.074 1.082 1.090 1.098 65-69 år 1.170 1.176 1.176 1.176 1.176 1.176 70-74 år 1.250 1.238 1.228 1.219 1.210 1.201 75-79 år 1.500 1.485 1.467 1.449 1.431 1.413 80-84 år 1.635 1.595 1.568 1.541 1.514 1.488 85-89 år 2.075 2.034 1.999 1.965 1.931 1.898 90-94 år 2.325 2.302 2.274 2.245 2.218 2.190 95 og ældre 2.275 2.264 2.252 2.241 2.230 2.219 Tabel 10 - Visiterede timer pr. aldersgrupper i 2009, 2015 og 2020 Trin 2 indeholder nu både længere levealder og flere raske leveår (færre syge år). Langs x-aksen er den procentviseændring fra år til Side 12 af 14
år i forhold til visiterede timer vist. Generelt er der en stigning på knap 2 % i antallet af visiterede timer inkl. fravær fra år til år. Figur 6 Demografiberegning over det samlede antal timer der beregnet skal leveres Modellen beror på antallet af visiterede timer og indeholder dermed de nuværende (allerede indarbejdede) arbejdsmetoder og velfærdsteknologier, der er kendt og anvendt i kommunen. Effektiviseringer eller ny teknologier er holdt uden for modellen, og en effektvisering som følge af nye tiltag skal håndteres udenfor modellen. Ligesom opgave glidning fra region til kommune og nye behandlingsmetode er holdt udenfor modellen. Demografimodellen skal genberegnes hvert år. Det vil sige, at befolkningsdata og mortalitet skal opdateres til de nyeste tal, og de beregnede antal visiterede timer for de enkelte aldersgrupper skal genovervejes. Sker der et niveauskifte i antallet af timer, skal dette indregnes i de nye budgetter. Side 13 af 14
Økonomiske konsekvenser Den nye model fremskriver budgettet med den beregnede procentstigning i aktivitetsniveau se Figur 6. Tabel 11 Økonomiske konsekvenser ved en ny model ift. budget 2016 i 1.000 kr. B2017 B2018 B2019 B2020 Nyt demografibehov ift. 2016 Eksisterende demografi i budget Korrektion i det tekniske budget 4.032 8.495 13.080 17.975 4.407 8.519 8.364 8.364-375 -24 4.716 9.611 Det eksisterende demografi i budget er det budget til demografi på ældreområdet, der før budgetlægning for 2017 ligger i det tekniske budget 2017-2020, og er et resultat af budgetaftalen for budget 2016. Her blev det aftalt at bruge beregningen i den tidligere demografimodel med en dæmpningsfaktor på 3,14 %, dog med en ekstra bufferpulje på 2 mio. kr. pr. år til demografi. Som det fremgår af ovenstående tabel, skal der i det tekniske budget reduceres minimalt i ældrebudgettet for 2017 og 2018, fra 2019 skal der tildeles ældreområdet flere budgetmidler til demografiregulering. Det skal her lige igen pointeres, at der med denne model kun er indregnet konsekvenser af en øget befolkning heraf mortalitet, længere middellevetid og flere raske leveår. Eventuelle effektviseringer, besparelser eller opgave glidning fra region til kommune samt lignende skal håndteres ved siden af modellen. Side 14 af 14