Tanggapan & Masukan “Panelis Sesi I Seminar Nasional Kajian Hukum Atas Pelayanan Kesehatan-BPJS” Budi Hidayat FKM UI

Topik Bahasan Panelis Sesi I: Potensi Kecurangan Pelayanan Jaminan Kesehatan, antara Harapan dan Kenyataan Mencegah Kecurangan dalam Pelayanan Jaminan Kesehatan Figur Sengketa dan Kecurangan dalam Jaminan Kesehatan-BPJS 2014 Penegakan Hukum Dalam Penyelenggaraan Jaminan Kesehatan-BPJS

Mari kita bahas satu persatu Agenda diatas. Agenda Pembahasan Potensi kecurangan (Abuse, fraud: motif ekonomi) dalam praktik jaminan kesehatan terjadi pada semua pelaku: Peserta & Asuradur  terkait policy kepesertaan: sukarela (komersial) vs wajib (sosial) Bias selection (favorable selection & adverse selection) merupakan pencetus kegagalan pasar (market failures) Fasilitas Kesehatan  terkait skema pembayaran provider yang diterapkan; Pemerintah  terkait dg setting kebijakan Upaya pencegahan kecurangan dalam pelayanan kesehatan harus memahami konsekuensi logis dari setiap kebijakan yang diadopsi: Identifikasi figur kecurangan (penyelidikan) dalam praktik jaminan harus dilakukan dengan mengoptimalkan sistem informasi (SIM BPJS, Catatan Medis, SIM RS/Billing RS, & exit-pools); serta mengacu standar (SOP). Pengembangan sistem penegakan hukum atas kecurangan dan sengketa harus disusun dan ditegakan. Catatan: Link antara karakteristik kesehatan (ketidakpastian, ketidakseimbangan informasi, dll) dg: Response kebijakan jaminan (mandarory vs voluntary, regulated vs market based) Pengembangan sistem penegakan hukum – harus terkait dengan natural karakteristik pasar kesehatan serta berbagai response kebijakan yang diadopsi tsb diatas. Mari kita bahas satu persatu Agenda diatas.

I. Potensi Kecurangan Potensi kecurangan oleh provider terkait erat dengan skema pembayaran. Dalam JKN, model pembayaran provider terdiri atas: Kapitasi  FKTP INA-CBGs  FKRTL Bundle  1077 CBGs: 288 (RJTL) & 789 (RITL) Un-bundle CMG  Top Up dan Obat Kanker FFS utk kasus-kasus ttt. Masing-masing skema pembayaran provider tsb memiliki potensi kecurangan. Apa potensinya?

3 Caveat Kapitasi (motif ekonomi) Kecenderungan underutilisasi karena faskes memaksimalkan profit (misal: jam buka terbatas)  akses terhambat; Potensi under-treatment dg mengurangi jenis layanan yang dibutuhkan pasien (jenis obat-obatan, reduce lab test, dll)  mutu turun; Tendensi pola rujukan berlebih  cost-shifting ke faskes tingkat lanjut.

8 Caveat DRGs (motif ekonomi) Dumping or cost-shifting  menghindari kasus-kasus yang tidak profitable (via transfer pasien ke faskes lain). Bloody Discharge  pemulangan pasien yang belum sembuh Substititusi pelayanan mahal dengan pelayanan murah Skimping  under-treatment via withheld service yang dibutuhkan Cream-skimming  hanya pilih pasien yang butuh pengobatan “murah” dalam suatu jenis kasus DRG; Hanya memfokuskan pasien yang menguntungkan faskes Up-coding  “fraudulent” dengan reklasifikasi pasien (tambah diagnosis sekunder yang tidak ada) Unbundling  split pelayanan kedalam beberapa kunjungan (readmission) Gaming/Overtreatment  memberikan pelayanan kesehatan yang berimplikasi pada reklasifikasi pasien ke dalam DRGs yang mahal

Unbundle CBGs: 22 (RITL) dan 7 (RJTL) memiliki potensi tersendiri sebagaimana layaknya skema FFS

II. Upaya Pencegahan Salah satu rambu-rambu upaya pencegahan bisa merujuk pada isi Pasal 42; PerPres 12/2013 jo 111/2013; Pelayanan kesehatan kepada Peserta Jaminan Kesehatan harus memperhatikan mutu pelayanan, berorientasi pada aspek keamanan pasien, efektifitas tindakan, kesesuaian dengan kebutuhan pasien, serta efisiensi biaya. Penerapan sistem kendali mutu pelayanan Jaminan Kesehatan dilakukan secara menyeluruh meliputi pemenuhan standar mutu Fasilitas Kesehatan, memastikan proses pelayanan kesehatan berjalan sesuai standar yang ditetapkan, serta pemantauan terhadap luaran kesehatan Peserta. Ketentuan mengenai penerapan sistem kendali mutu pelayanan Jaminan Kesehatan sebagaimana dimaksud pada ayat (2) diatur dengan Peraturan BPJS. Lembagakan Paket Kendali Mutu dan Kendali Biaya, via aplikasi Sistem Utilization Review (UR) Manajemen. Lihat contoh slide berikut

Aplikasi UR: Komplemen Kapitasi Upaya Pencegahan: Jangan dibiarkan jika ada angka kunjungan dan/atau rujukan pada dokter-dokter tertentu berada pada angka “outlier”. kurang Lebih Standar Gold di Wilayah X: Rerata Angka Kunjungan Rerata Angka Rujukan Idealnya Dokter yang dibayar kapitasi akan memiliki (a) angka kunjungan dan (b) angka rujukan berada pada nilai mean. Alamiah.

Aplikasi UR: Komplemen INA-CBGs Apakah level keparahan penyakit tersebut merupakan angka alamiah? Apakah proporsi Severity III di Prop Bali memang demikian? [Mungkinkah terkait “perilaku” penentuan diagnosis sehingga proporsi Kasus III relatif sangat tinggi (outlier) dibandingkan di 4 propinsii lainnya?  JAWABAN ini perlu AUDIT MEDIS Implikasi dari poin 2 adalah rerata biaya satuan RANAP di BALI paling tinggi, jauh lebih rendah dibanding NASIONAL (Rp 4.8 juta), bahkan di Jateng. Tugas BPJS utk menjawabnya sbg salah satu strategi untuk memperlambat laju defisit dana JKN.

Best-practices Aplikasi UR: Komplemen DRGs di Berbagai Negara Sistem Audit mengglobal (diterapkan dalam praktik pembayaran DRGs disejumlah negara Eropa) Di Jerman, regional medical review board sickness fund mengevaluasi koding dan treatment via audit berkas catatan medis (random). Tahun 2009, sekitar 12% kasus di semua kasus RS diaduit. Sebanyak 800 Euro dana (per audit) bisa diselamatkan. Di Perancis, 1% kasus discharge RS diaduit oleh Regional Hospitalization Agencies. Hasil menemukan sekitar 60% record yang dianalisis “berkoding” salah. Alternatif lain: Penerapan batas/thresholds untuk memastikan RS tidak memungkinkan melakukan aktivitas melewati batas. Untuk kontrol readmisi (UK dan Jerman) menerapkan penalti bagi RS yang kedatangan pasien diagnosis sama < 30 hari setelah discharge. (yaitu RS tidak dibayar).

Pembayaran Kapitasi: Masalah & Solusi Kecenderungan underutilisasi untuk memaksimalkan profit Mutu Layanan turun Kepuasan peserta rendah Rujukan berlebih Solusi Aplikasi UR agar utilisasi optimal Manajemen mutu Perlu penanganan keluhan Kapitasi withold, or with P4P; Aplikasi UR

III. Upaya Penyelidikan Caveat Kapitasi Under-utilisasi Under-treatment Over -referral Caveat INA-CBGs Dumping or cost-shifting Bloody Discharge Substititusi pelayanan mahal Skimping/under-treatment Cream-skimming Up-coding Gaming/Overtreatment Split pelayanan ke beberapa kasus Optimalisasi sistem informasi (SIM BPJS, Catatan Medis, SIM RS/Billing RS, & exit-pools) utk deteksi dini  develop flag-system dan lakukan penyidikan Kaitkan hasil analysis data SIM dg standar, lalu flagging (Tahap I) Audit-medis kasus yang harus diaudit (via catatan pasien, jenis layanan) dg merujuk pada SOP dan benefit  lalu buat flagging tahap II Luaran flag II menjadi inputs utk bahan penegakan kecurangan

Contoh : Audit via catatan medis utk penyelidikan up-coding (Flag II) Contoh kasus: Optimalisasi SIM BPJS utk penyelidikan kasus Up-coding (Flag I) Rerata nasional angka proporsi Severity III adalah 9.16%. Anomali kasus di NTT & Bali memiliki rerata jauh diatas angka nasional. Kenapa? (sub-specialist) Jadi kasus-kasus penyakit severity III di NTT & Bali masuk [Flag I] yang perlu di foll-up utk penyelidikan Contoh : Audit via catatan medis utk penyelidikan up-coding (Flag II) Sampling CBGs (retrospektif) di NTT dan Bali; Audit catatan medis pasien di RS Bali dan NTT utk konfirmasi status pasien Flag I Jika ditemukan inkonsistensi antara diagnosis, prosedur treatmen serta jenis pelayanan yang tidak sejalan dg indikasi kasus severity III maka kasus tsb masuk dalam Flag-II

FKRTL kini menyarap sekitar 70% dari dana iuran yang terkumpul di BPJS. Bagaimana penyelidikan terhadap potensi-potensi kecurangan dari penerapan INA-CBGs selain up-coding? Pada prinsipnya sama dengan pendeteksian up-coding. Secara umum upaya penyidikan harus memahami karakterisik dasar pelayanan kesehatan, bisnis proses JKN, serta seluk-beluk kebijakan yang diterapkan dalam JKN. Selain itu perlu didukung oleh: regulasi untuk menerapkan kegiatan; manual & prosedur pelaksanaan kegiatan.

IV. Pengembangan Sistem Penegakan Regulasi: False Claims; Anti-Kickback; Physician Self-Referral Clear Definisi Operasional Abuse (bending the rules) Fraud (Intentional Deception) Moral Hazard Bias Selection (favorable dan adverse) Error Salah kode Waste Pelayanan yang tidak perlu Abuse Up-coding & unbundling Fraud Tidak melayani tapi mengklaim

Others Issues Kesinambungan Pendanaan Solusi sistemik Adverse selection vs. premi estimates

Terima Kasih