Her kan du lese hvordan NRK kom fram til at 166 000 mennesker bor utenfor områdene som kan nås av legehelikopter på 45 minutter. Metoden som er brukt er kobling av befolkningsstatistikk, fakta om helikopterbaser og norske postnummer for analyse på kart.
Red.anm.: NRKs kartlegging viser at over 160 000 nordmenn bor mer enn 45 minutter unna hjelp fra legehelikopter. I tidligere versjoner av denne saken ble det fremstilt som at myndighetenes krav til legehjelp ikke ble oppfylt. NRK presiserer at det per i dag ikke eksisterer noe formelt krav om at 100 prosent av befolkningen skal få et slikt tilbud.
Vi fikk gjennom flere kilder tips og informasjon om hvordan tilbudet om helikopterbistand i helsevesenet slår ut ulikt etter hvor i landet du befinner deg. På bakgrunn av dette gikk vi i gang med videre undersøkelser med mange telefoner og jakt på dokumenter.
Vi velger her å dele alle detaljene i hvordan vi jobbet fordi det kan hjelpe andre som skal gjøre tilsvarende analyser. Både mediefolk, studenter og andre.
I arbeidet fant vi myndighetenes egne beskrivelser av hvilke mål som settes:
90 % av landets befolkning skal nås av legebemannet ambulanse i løpet av 45 minutter.
St.meld. nr. 43 (1999-2000) – Om akuttmedisinsk beredskap
Dette gjelder alle ambulanser, både helikoptre og biler. Alle helikoptrene i luftambulansetjeneste har lege, men ikke alle bilambulanser har med lege.
Antallet som er dekket av sirklene i vår analyse tilsvarer 96,8 prosent av den totale befolkningen. Likevel er det 166 000 personer som ikke nås innen 45 minutter med legehelikopter.
Med bakgrunn i dokumentresearch og kildesamtaler stilte vi oss følgende spørsmål:
- Hvordan er egentlig dekningen med legehelikoptre?
- Kan vi fortelle våre lesere hvor lang tid helikoptrene bruker til akkurat dem?
For å undersøke dette har vi brukt data fra flere ulike kilder for å gjøre beregningene som kan gi svar på dette.
De mest sentrale kildene er:
- Luftambulansetjenesten ANS: Informasjon om basestruktur, helikoptertyper og marsjfart
- SSB: Befolkningsstatistikk på rutenett
- Yr.no / Erik Bolstad: Posisjoner for norske postnummer samlet inn på dugnad
Dekning i sirkler
For å kunne gjøre beregninger valgte vi å bruke nettjenesten CartoDB som er en blanding mellom kart og database. Tjenesten baserer seg på databasesystemet PostgreSQL med tillegget PostGIS som gjør det mulig å effektivt behandle geografiske data.
Sammen med et grafisk brukergrensesnitt og kartvisning gjør CartoDB det enklere å jobbe med større mengder data på kart. Data kan både analyseres og visualiseres i tjenesten.
Det er med dette verktøyet vi har gjort analyser og beregninger for å finne ut hvor mange som bor utenfor 45 min utrykningstid for legehelikoptrene i Norge. For å finne ut tallet 166 000 har vi koblet informasjon fra SSB og de ansvarlige for luftambulansetjenesten i Norge.
Les også nyhetssaker:
- 166 000 får ikke legehelikopterhjelp innen 45 minutter
- Fikk hjertestans i det sorte hullet – overlevde
For å kunne starte analysearbeidet måtte vi bearbeide og systematisere den nødvendige informasjonen teknisk slik at den kunne brukes i analyser og visualiseringer.
Da startet vi med å samle inn nøyaktig informasjon om hvor helikopterbasene ligger i landet som koordinater. Koordinater og informasjon om basene ble samlet i en tabell i CartoDB – ambuhelikopter_baser_punkter.
Sentralt var:
- koordinater for basene
- marsjfart for helikoptrene på den enkelte base
- i tillegg la vi inn noe nyttig faktainformasjon om basene
Kilde for denne informasjonen var den offisielle oversikten til Luftambulansetjenesten ANS som kjøper inn tjenester fra operatører på vegne av norske helseforetak.
Det ga oss et kart med enkle punkter for alle de 17 basene med helikoptre som flyr ambulanseoppdrag med faktainformasjon.
Noen steder i landet, blant annet Finnmark, er det også luftambulansefly. Disse kan derimot ikke lande hvor som helst, og pasienter må da som regel fraktes i vanlig ambulansebil til nærmeste flyplass. Denne forskjellen og at responstiden før flyene er i lufta er ulik gjør at vi ikke har med flyene i oversikten.
For å lage sirkler i CartoDB-kartet som viste rekkevidde på 30 minutter måtte vi først regne ut hvor langt de ulike helikoptrene kommer hvis de flyr i en rett linje på den tiden.
Egentlig et ganske enkelt regnestykke med hastighet ganger flytid.
For eksempel: 230 km/t * 0,5t = 115 km rekkevidde
Regnestykket kunne vi gjøre som en kjøring i CartoDB slik at vi fikk informasjonen for alle basene i én kommando:
// ]]>
Med denne informasjonen kunne vi lage sirklene som viser dekningen med 30 minutters flytid i et interaktivt kart. Sirklene vi lagde var viktige fordi de gjør det mulig å gjøre kartanalyser der vi kobler dem med andre data, f.eks. befolkningsdataene fra SSB.
Slik lagde vi sirklene for dekning:
Vi lagde en tabell med sirkler hvor radius var rekkevidden og helikopterbasenes koordinater var sentrum.
Helt konkret brukte vi denne spørringen i CartoDB:
// ]]>
(merk her at vi må gange med 1000 fordi kart- og databasesystemet opererer med meter og ikke kilometer)
Vi lagde også en tabell med én felles multipolygon for hele dekningsområdet som var nyttig i videre analyser:
// ]]>
Norges befolkning i rutenett
Nå satt vi igjen med dekningssirkler for 30 minutters flytid.
Dermed hadde vi muligheten til å gjøre avanserte analyser der vi koblet kartet vårt med informasjon fra SSB.
Slik ser befolkningen i Oslo-området ut i SSBs egen karttjeneste fordelt på ruter.
Målet var å sjekke hvor mange som bor innenfor og utenfor sirklene som definerer dekningen til legehelikoptrene.
Statistisk sentralbyrå (SSB) har publisert en del geografisk definert statistikk. Grunnlag for noe av denne statistikken er et referanse-rutenett.
SSB har delt hele Norge inn i ruter med ulike størrelser, blant annet 533 918 ruter på 1km x 1 km.
En av statistikkene som finnes geografisk definert er befolkningsstatistikken med sist oppdaterte tall fra 2013. Befolkningsstatistikk på rutenett gir informasjon om hvor mange som bor inni hver enkelt av de over 500 000 rutene.
Rutenettet og statistikken kommer hver for seg og må kobles sammen.
Første tanke var å gjøre koblingen i samme verktøy som vi hittil hadde brukt. Litt nervøse forsøkte vi oss på å laste inn hele rutenettet rett i CartoDB. Da fikk vi feilmeldingen:
// ]]>
Dermed gikk veien innom programmet QGIS lokalt på maskinen. QGIS er et open source program for bearbeiding av geografiske data, så kalte GIS-data. I programmet knyttet vi rutenettet til tabellen med befolkningsdata ved å bruke funksjonen «Join layer» der felles kolonne i de to kildene var en id som definerer hvilken rute hver rad er (ssbid_1000m).
Etter å ha knyttet befolkningsdataene til rutenettet kunne vi gjøre filen mindre. For det bor bare mennesker i 55 130 av rutene, altså bare 10,3 prosent.
Vi fjernet alle rutene det ikke bodde noen i, og eksporterte en GeoJSON-fil. Denne filen fikk vi så lastet opp i CartoDB som en egen tabell (ssb1kmbefolket)
Hvor mange innenfor og utenfor 45 minutter?
Med både et dekningskart og SSBs befolkningsdata i CartoDB kunne vi gjøre analysene.
Vi ville finne ut hvor mange som bodde utenfor dekningsområdet definert til 45 minutters utrykningstid.
For å finne ut dette sjekket vi hvilke ruter med befolkning som ikke blir berørt av dekningsområdet i det hele tatt. Deretter teller vi opp hvor mange som bor i disse.
Dette gjorde vi med følgende kjøring i CartoDB for befolkning utenfor 30 minutters flytid:
// ]]>
Tallet vi da fikk var 165 969 personer som bor utenfor rekkevidden til legehelikoptrene ved 45 minutters utrykningstid (15 minutter klargjøring og 30 minutter flytid).
For å kontrollsjekke at dette kunne stemme regnet vi også ut hvor mange som ble dekket av sirklene, og sammenlignet med totaltallet for befolkning.
// ]]>
Antall dekket av sirklene: 4 863 013 personer
// ]]>
Totaltall for befolkning i Befolkningsstatistikk på rutenett (SSB) per 2013: 5 028 982 personer
Totaltall befolkning (5 028 982) minus de som blir dekket (4 870 497) = 165 969
Dette tilsvarer at antallet som er dekket av sirklene i vår analyse er 96,8 prosent av den totale befolkningen.
Tid brukt til nrk.no-leseren
Ett av målene var også å vise leserne på nrk.no omtrent hvor lang tid legebemannede ambulansehelikoptre vil bruke til akkurat dem.
Hvor lang tid bruker helikoptrene til hytta mi? Hvor lang tid går det før helikopter kan være framme ved huset mitt?
Vi visste at dette kunne finnes ut omtrentlig med et regnestykke basert på avstand og fart:
Avstand delt på fart = tid brukt
F.eks: 54,5 km / 230 km/t = 0,2369565217391304 timer
Eller med tall for minutter: 54,5 km / 3,833333333333333 km/min = 14,22 minutter
Først regnet vi ut avstander for alle postnummer i Norge til helikopterbasene og tid brukt.
Nøyaktig posisjon for postnumrene ble hentet fra dugnaden yr.no og Erik Bolstad gjennomførte i 2009.
Avstand mellom et postnummer og basen på Lørenskog kunne f.eks. regnes ut slik med en kjøring:
// ]]>
(her har vi gjort det noe manuelt ved å mate inn koordinatene til helikopterbasen til Lørenskog direkte, men informasjonen kunne også vært hentet fra tabellen med posisjonene til basene)
Slike avstands og tidsutregninger gjorde det mulig å vise et kart med informasjon om hvor lang tid det tok til alle postnummer i Norge.
Vi valgte å dra det enda lenger, ved å la brukerne selv sette hvilket sted de vil sjekke ved å klikke i kartet, og så få svar for utrykningstid direkte tilbake.
Sjekk selv: Hvor lang tid bruker legehelikoptrene til meg?
Et klikk i kartet gav oss et koordinat vi kunne bruke til å regne ut nærmeste helikopterbase på samme måte som med postnumrene.
I bakgrunnen kjører blant annet en slik kjøring mot CartoDB:
// ]]>
Hvor store sirklene for dekning for den enkelte helikopterbase er avhenger av hvor fort helikoptrene som brukes der flyr.
Som eksempel kan det nevnes at helikopteret som brukes på luftambulansebasen i Tromsø har en marsjfart på 291 km/t, og redningshelikopteret Sea King en marsjfart på 200 km/t.
Vi har tatt hensyn til dette ved utregningen av tiden helikoptrene bruker til ulike steder i Norge.
Det er avstanden kartet i toppen av saken sjekker først ved klikk fra bruker, og ikke ferdig utregnet tid for alle helikoptre. Med bakgrunn i avstanden velges den basen som er nærmest. I randsonen mellom to ulike baser kan det derfor være slik at et helikopter fra en annen base med høyere marsjfart i noen tilfeller kan komme noe tidligere frem.
Mulige feilkilder
Slike beregninger som vi har gjort vil ha feilkilder.
Blant annet er SSBs rutenett med befolkningsdata fordelt på 1 km x 1 km er en ganske grov inndeling. Våre beregninger som ga tallet 166 000 utenfor 45-minutters dekning tar bare med ruter som er helt utenfor sirklene for 30 minutters flytid. Dermed vil f.eks. noen ruter der praktisk talt hele ruten egentlig vil kreve lengre flytid bli regnet som dekket.
Sentralt for alle utregningene er også hastigheter. Vi har regnet med oppgitt gjennomsnittlig marsjfart fra Luftambulansetjenesten ANS. Samtidig forutsetter våre regnestykker at helikoptrene flyr i en rett linje, og tar ikke hensyn topografi som høye fjell. Dermed kan flytiden noen ganger faktisk være lengre.
Vi har før publisering vist frem utregninger, kart og interaktive nettløsninger for flere med inngående kunnskap i helikopterbruk hos helsevesenet.
Fagfolk har gitt oss verdifulle tilbakemeldinger. Blant annet fikk vi innspill om hvilket helikopter ved basen på Lørenskog som oftest rykker ut til ulykker. Noe som endret opplysningen om hastighet for helikopteret på den basen, og igjen førte til ny gjennomgang av alle regnestykker.
Det skal også nevnes at det i en akuttmedisinsk kjede er mange faktorer som spiller inn for hvor raskt hjelpen kommer fram. Blant annet kan det ta tid før riktig informasjon kommer fram, vurderinger blir gjort og avgjørelser tatt. Helikoptre med leger er heller ikke eneste hjelpen, men for en del steder langt fra sykehus kan de være den raskeste hjelpen.
NRK velger å dele følgende bakgrunnsdata som er laget eller bearbeidet i prosessen:
- SSBs befolkningsstatistikk på rutenett (1 km x 1 km) vasket av NRK (CartoDB-tabell)
- Oversikt over helikopterbaser geografisk og med fakta, samlet og strukturert av NRK fra Luftambulansetjenesten ANS (CartoDB-tabell)