Behandeluitkomsten: bron voor kwaliteitsbeleid in de GGZ. Gebruikersraad 16 mei 2017 Lisanne Warmerdam en Astrid van Meeuwen

Transcriptie

1 Behandeluitkomsten: bron voor kwaliteitsbeleid in de GGZ Gebruikersraad 16 mei 2017 Lisanne Warmerdam en Astrid van Meeuwen

2 Het boek.. 2

3 Hoofdlijnen Deel 1: achtergrond van benchmarken Deel 2: de betekenis van benchmarken voor patiënten, behandelaars en zorgverzekeraars Deel 3: benchmarken in verschillende zorgdomeinen Deel 4: methodologische uitdagingen 3

4 Deel 1 achtergrond Transparantie over uitkomsten niet GGZ specifiek Meten in de GGZ kent een lange traditie Maar wat is dan benchmarken? En wat is het niet. 4

5 Hoofdstuk 3, Marko Barendregt Marko vertelt het zelf: Primair: leren van elkaar (PDCA) 5

6 6

7 Vergelijken Globaal Gedetailleerd Wat is het complete beeld van mijn organisatie Hoe scoort mijn organisatie ten opzichte van andere organisaties? Waar zit mijn verbeterpotentieel? Waardoor worden de uitkomsten bepaald? Wat zijn de best practices? Hoe kan ik de best practice zelf toepassen? Overview Je positie in het veld (alleen hele ZA) Data-exploratie & analyse (subgroepkenmerken, locaties) Vergelijken tussen instellingen Act Plan 7

8 Benchmarken ROM: middel in primair proces (SDM) Financiering: hoogte uitkomsten ROM niet van invloed op inkoop én data niet robuust genoeg voor uitkomstbekostiging Verantwoorden: benchmarken legt verschillen bloot maar zegt niet wat goed is of goed genoeg Richtlijn hoe je het anders moet doen 8

9 Deel 2: betekenis geven vanuit drie perspectieven 9

10 Hoofdstuk 5: perspectief van de zorgaanbieder Genoemde indicatoren voor benchmarken: Behandeluitkomst* Patienttevredenheid* Behandelduur* Behandelminuten* Kostprijs *Geaggregeerd beschikbaar in BRaM 10

11 Verschillen in uitkomst en behandelduur tussen aanbieders (zorgtrajecten Cure 2015) 11

12 Idem, maar nu bij eenmalige depressie 12

13 Productgroepen in de Basis GGz Volwassenen Cure % van de productgroep Intensief heeft voor- en nameting 55% 13

14 Klachtenreductie en behandelduur Doorlooptijd wordt langer naarmate het product zwaarder wordt 14

15 Deel 3: benchmarken in verschillende zorgdomeinen 15

16 Hoofdstuk 9: Zorgdomein verslavingszorg mensen zoeken jaarlijks hulp in de verslavingszorg, 80% doet dat niet voor het eerst en de helft heeft naast de verslaving een comorbide psychische aandoening ¾ betreft curatieve behandeling. ¼ betreft chronische problematiek Verschillen met andere zorgdomeinen: stoornisspecifiek meetdomein Gebruik 16

17 Deep dive 17

18 Meten is weten Maar er zijn ook verbeterpunten (o.b.v. pilots): Verbeteren van interne processen om data goed vast te leggen Verhogen respons Eenduidige afname wijze (moment van afname en wijze van afname) 18

19 Eenduidige toewijzing ROM in behandelprotocollen Succes VZ Uniform meetinstrumentarium Uitkomstmaat 19

20 Stip op de horizon Wat doe je concreet met verschillen in uitkomsten Hoe breng je zorg op de lange duur in kaart (follow-up) Hoe koppel je dit aan terugvalpreventie 20

21 Deel 4: methodologische uitdagingen 21

22 Hoofdstuk 13: Confounding en selectiebias Veel onderzoek gedaan op diverse onderwerpen, doel: uitspraken kunnen doen over betrouwbaarheid en validiteit van data Acties uitzetten indien nodig (denk aan beperking meetinstrumenten) Een voorbeeld is onderzoek naar de representativiteit van de data 22

23 Representativiteit en selectiebias Groep patiënten met voor- en nameting Verschilt deze groep van de rest op kenmerken die samenhangen met behandeluitkomst? Zo ja, uitkomsten zijn vertekend = bias als gevolg van selectie Zo nee, groep patiënten met voor- en nameting is representatief voor gehele patientenpopulatie 23

24 Responsstatus Volwassenen Cure (initiele dbc s 2015) Responsstatus N (%) 1. Voor en nameting > T (46,4) 2. Wel voormeting, geen nameting (26,1) 3. Geen voormeting, wel nameting (5,7) 4. Geen voormeting, geen nameting (21,9) Schatten van nameting (en dus Delta-T) op grond van casemixvariabelen (voormeting, GAF, diagnostische informatie, leeftijd, SES) > geschatte Delta-T 24

25 Geobserveerde en geschatte Delta T per zorgaanbieder Totaal geschatte Delta T multilevel Delta_T Afwijking tussen geobserveerde en geschatte Delta T = Bias

26 Afwijking tussen geobserveerde en geschatte Delta T Relatie tussen responspercentage en afwijking (bias) 10 9 Respons van 50% of meer: Kans op vertekening klein Respons percentage 26

27 Methodologische successen en stippen Meer uniformiteit in meten Klachten en symptomen bij Volwassenen Cure Ook stoornis specifiek meten Onderzoek meetmomenten (verplaatsing meetmoment Volwassenen cure) Ontwikkeling casemixmodel 1.0 Methodiek bepalen selectiebias Stippen op horizon: Onderzoek naar gelijkwaardigheid meetinstrumenten Meetinstrument Functioneren Bron van informatie (maakt het uit wie vragenlijst invult?) Verfijning casemixmodel Afbakening zorgdomeinen 27

28 Indicatoren en uitkomst PROCES wat is gedaan STRUCTUUR kenmerken organisatie UITKOMST status van de patiënt Leren Leren Corrigeren Leren Elimineren

29 Verschillen gelijk trekken Van verschillen leren

30 Ten slotte Aan de slag: pilots en trainingen Meer lezen: tkomsten?h=63 30