Kuulsin lugu Eesti perearstist, kes ei võtnud ise vajalikke ravimeid ega kirjutanud teistele, sest ei uskunud ravimitesse. See ravi puudumine põhjustas tal vaimseid probleeme, nii et tal võeti lõpuks nimistu ära. Kahtlustan, et enne jõudis ta oma nimistusse kuuluvaid patsiente ravist ilma jättes teatud kahju teha. Soodapuhujast perearst ilmselt tekitas sarnast kahju. Tõenäoliselt oleks sekkumine kiirem ja kahju väiksem olnud kui nimistu suremust ja haiglasse sattumist oleks teiste arstidega võrreldud ja järeldused tehtud. Ilmselt on selliseid arste vähe, aga kuna kontrolliga ära hoitav kahju on potentsiaalselt suur, siis oleks hea ravitulemusi kontrollida.

Meditsiini ja hariduse kvaliteedi mõõtmine on keeruline nii isikuandmete kaitse kui alternatiivstsenaariumi puudumise tõttu (milline oleks haiguskulg või teadmistepagas olnud teise raviarsti või õpetaja korral). Suure valimi põhjal saab siiski statistikat teha. Perearsti nimistu on umbes kaks tuhat inimest (Otsing – Terviseameti registrid (sm.ee)), suure dispersiooniga. Kui keskmine eluiga on 80, siis keskmiselt sureb kahetuhandelises nimistus aastas 25 inimest, nii et paariaastase libiseva keskmise põhjal saaks juba statistiliselt olulisi mõõtetulemusi.

Kui ühel perearstil sureb kahtlaselt suur protsent nimistusse kuulujaid võrreldes teiste sarnaste nimistutega, siis peaks selle arsti kutsesobivust kontrollima, näiteks litsentsi säilitamiseks korduseksamile suunama. Võrdlusbaasi puhul on oluline, et nimistud oleksid vanuse, krooniliste haiguste ja muude suremust mõjutavate tegurite osas sarnased, sest peamiselt vanuritest koosnevas nimistus sureb loomulikult suurem protsent kui noores nimistus.

Võrrelda saab ka sama nimistut ajas. Kui surijate protsent mingil aastal järsku suureneb, võrreldes riigi taustsuremusega, siis peaks samuti kontrollima, miks. Inimese töövõime võib äkitselt halveneda ja talle endale märkamatult, sealhulgas arstidel. Vahel on aga suurem suremus juhus.

Isikuandmeid ei pea ükski inimene suremuste võrdluseks töötlema. Piisab arvutiprogrammist, mis teeb päringu surmade registrist ja perearstide nimistutest ja kuvab iga nimistu kohta, kui suur protsent sellest antud aastal suri. Näiteks Terviseameti perearstide registris võiks iga nimistu kõrval olla sellest viimase aastase perioodi jooksul surnute protsent, mis jooksvalt uueneb surmade registri kannete põhjal. Pikema aja statistikat iga nimistu kohta ja vanuselist struktuuri võiks samuti avalikult vaadata saada.

Haiglasse sattumiste andmed on tõenäoliselt digiloos olemas, nii et need saaks samuti nimistutega automaatselt kokku viia ja teha jooksvat statistikat, kui suur protsent igast nimistust viimase aasta jooksul haiglaravi vajas.

Surma- ja haiglasse sattumise põhjuse andmed annaksid veelgi täpsema mõõtmise. Esimene samm oleks õnnetusjuhtumite eristamine haigustest, kuna õnnetus pole tõenäoliselt arsti tegevuse või tegevusetuse tagajärg. Reisilt saadud nakkus pole samuti arsti süü, aga protseduuri tagajärjel tekkinu võib olla. Kroonilise haiguse ägenemine võib olla täpsem signaal arsti oskuste kohta kui nakkus.

Pole isegi vaja ette paika panna, millised surmapõhjused kirjutada arsti arvele ja millised juhuse, sest andmed näitavad, kui palju iga surmapõhjus arstide lõikes erineb. Õnnetusi juhtub ilmselt igas nimistus enamvähem sama tõenäosusega, arvestades nimistu vanuselist, soolist jne koosseisu. Seevastu need tegurid, mida arst rohkem mõjutada saab, erinevad nimistute vahel ka rohkem.

Kui riigiasutused ei taha seda statistikat teha, saab rahvas asja ka oma kätesse võtta – teha arvutustabel, mida internetis täita saab ja lähedase surma korral kirjutada tabelisse, millise perearsti nimistus inimene oli, umbkaudne surma aeg ja põhjus.

Kaudne viis osaliselt sama teavet saada on võrrelda suremust väikestes eraldatud asulates, kus on ainult üks perearst. Tõenäoliselt on enamik asula inimesi selle arsti nimistus. Kui mõni küla on statistiliselt olulisel määral ebatervislikum kui teised, siis oleks elanikel ehk huvitav seda teada. Statistikaamet kahjuks pakub surmastatistikat ainult maakonna täpsusega (RV56: Surnud surmapõhjuse, soo ja vanuserühma järgi (stat.ee)).

Kui suremusprotsenti korrigeerida vastavalt krooniliste haiguste esinemissagedusele, siis tekib arstidel manipuleerimismotiiv: kui määrata paljudele krooniline haigus, siis näib antud suremus parema tööna, sest kroonilisi haigeid on raskem elus hoida. Kes hakkama saab, on hea tegija. Pole vaja otseselt valetada, et tervel inimesel on mingi haigus, sest piiripealseid juhtumeid on piisavalt palju. Vahel on vererõhk, veresuhkur, TSH või muu mõõtetulemus normist väljas, vahel mitte. Arsti otsus on, kas lugeda sellised tulemused krooniliseks haiguseks või mitte. Terviseökonoomikas on haiglate ja arstide tegutsemist rahalisele motiivile vastavalt palju mõõdetud ja tõestatud.