SIZU project. Pilot stuurinformatie integrale zorg en preventie op wijk, buurt en geïntegreerde eerstelijnszorg niveau in de wijk Noordwest in Utrecht

Transcriptie

1 SIZU project Pilot stuurinformatie integrale zorg en preventie op wijk, buurt en geïntegreerde eerstelijnszorg niveau in de wijk Noordwest in Utrecht

2 Het onderzoek werd mogelijk gemaakt door een subsidie van ZonMw binnen het programma academische werkplaatsen Publieke Gezondheid aangevuld met eigen middelen van de verschillende partijen. Frederike Büchner (UMC Utrecht, Julius Centrum en Gemeente Utrecht, Volksgezondheid) Erik van Ameijden (Gemeente Utrecht, Volksgezondheid) Mattijs Numans (UMC Utrecht, Julius Centrum) Hanneke Schreurs (Gemeente Utrecht, Volksgezondheid) Wilma de Buck (Raedelijn) Danielle Fiolet (Gemeente Utrecht, Onderzoek) Niek de Grunt (GES Ondiep en De Dame) Abdilaziz Musa Yusuf (Gemeente Utrecht, Maatschappelijke Ontwikkeling) Ellen van der Vorst (Achmea) 2

3 Inhoudsopgave Samenvatting Inleiding Achtergrond Doel Afbakening Producten Organisatie Leeswijzer Stappenplan Informatiebehoefte professionals & beleidsmedewerkers Methode Kenmerkende problemen in Noordwest Informatiebehoefte Stuurinformatie Databronnen en indicatoren Inventarisatie van databronnen Beschrijving individuele databronnen Indicatoren Wijkprofiel Individuele koppeling data Methode Stapeling Hoog risicogroepen Reflectie en aanbevelingen Meerwaarde Beperkingen Conclusie BIJLAGE 1: Laatste versie reglement BIJLAGE 2: Beschrijvende tabellen databronnen BIJLAGE 3: De fysieke leefomgeving in de wijk Utrecht Noordwest (apart document) BIJLAGE 4: Stageverslag integrale zorg in de wijk (apart document) BIJLAGE 5: Programma en presentatie eindsymposium (apart document) 3

4 4

5 Samenvatting Het project Pilot stuurinformatie integrale zorg en preventie op wijk, buurt en geïntegreerde eerstelijnszorg niveau in de wijk Noordwest in Utrecht (SIZU) heeft laten zien dat het mogelijk is om diverse databronnen uit verschillende leefgebieden op individueel niveau te koppelen. Dit zou niet mogelijk geweest zijn zonder de nauwe betrokkenheid van professionals en beleidsmedewerkers vanaf de start. Het project bestond uit twee delen die elkaar aanvullen. Het eerste deel bestaat uit het in kaart brengen van het netwerk van professionals en beleidsmedewerkers in de wijk en het inventariseren van hun beelden over de wijk en informatiebehoefte. Deze informatiebehoefte was de leidraad voor het tweede deel van het project: het verzamelen en selecteren van indicatoren uit beschikbare databronnen van voldoende kwaliteit, en deze waar mogelijk op individueel niveau koppelen. Aan de hand van de gekoppelde data kon individuele stapeling van problemen uit verschillende domeinen inzichtelijk worden gemaakt. Het project heeft de samenwerking tussen de verschillende betrokken domeinen bevorderd. Het heeft netwerkopbouw en de dialoog tussen verschillende professionals en beleidsmedewerkers gestimuleerd. De onderzoeksresultaten gebaseerd op individueel gekoppelde databestanden hebben meerwaarde door inzicht te bieden in stapeling van problematiek binnen wijkbewoners en identificatie van risicogroepen hiervoor. Op geleide van het beeld van beleidsmedewerkers en professionals werden aandachtgroepen gekozen voor verdiepende data-analyse. Dit betrof bewoners van krachtwijken, mensen die vaak naar de huisarts gaan, en mensen die al lang bijstand ontvangen. De cijfermatige resultaten bevestigden dat dit risicogroepen zijn. Het voorkomen van stapeling, hier gedefinieerd als het hebben van drie of meer problemen, kon in absolute zin niet geschat worden. Redenen hiervoor zijn onder meer het niet beschikbaar zijn van relevante databronnen, de kwaliteit en volledigheid van registraties, en de gehanteerde definities. De gevonden geringe omvang van de groep met 3 of meer problemen is dus vertekend. Meer betrouwbaar is de bevinding dat het hebben van 3 of meer problemen verhoogd voorkwam onder bewoners met het vrouwelijk geslacht, die gescheiden of weduwe zijn, een eenoudergezin hebben, en in een sociale huurwoning wonen. Er kon binnen het huidige project dus geen betrouwbaar en compleet beeld van de stapeling van problemen op verschillende leefgebieden worden gegeven. Hierdoor is het resultaat op dit moment nog onvoldoende om als stuurinformatie gebruikt te kunnen worden, of om integraal beleid op detail te ontwikkelen. Verschillende beperkingen liggen hieraan ten grondslag. Sommige beperkingen zijn het gevolg van keuzes gemaakt bij de opzet en uitvoer van de pilot, zoals de keuze om gegevens te verzamelen voor uitsluitend één wijk, over één jaar, en alleen voor de volwassen populatie. Daarnaast waren de kwaliteit en volledigheid van de databronnen wisselend, en konden - mede vanwege de beperkte tijd voor het project - niet alle relevante databronnen op individueel niveau gekoppeld worden. Het SIZU project heeft, ondanks de beperkingen van de pilot, waardevolle informatie opgeleverd voor de professionals en de beleidsmedewerkers die werken in de wijk Noordwest. Om de gebruikte 5

6 methode breder te implementeren in wijken van de gemeente Utrecht of elders is doorontwikkeling van de methodiek noodzakelijk. Met name is een meer gestandaardiseerde en geautomatiseerde manier van koppeling van relevante databronnen nodig om de methode meer efficiënt en de informatie actueler te maken. Aanbevolen wordt om een selectie te maken van een beperkte set van structureel beschikbare registratiedata van voldoende kwaliteit. Dit kan de basis vormen voor stuurinformatie voor integrale zorg en preventie, die eventueel aangevuld kan worden met andere data voor specifieke vragen. Ook na de officiële afronding van het SIZU project blijven de resultaten van het project gebruikt worden voor beleid en praktijk. Niet alleen zijn de registratiedata van verschillende partijen bij elkaar gebracht, maar ook de verschillende organisaties waar de professionals en beleidsmedewerkers werken. 6

7 1 Inleiding 1.1 Achtergrond Intensievere samenwerking op wijkniveau tussen welzijn, preventie en gezondheidszorg wordt gezien als een belangrijk middel om (gezondheids)verschillen te verkleinen en (zorg)kosten in de hand te houden. Vanuit de diverse beleidsvelden wordt steeds meer gewerkt aan een integrale aanpak van maatschappelijke, sociale en gezondheidsproblemen. In de landelijke nota Gezondheidsbeleid Gezondheid dichtbij wordt het belang benadrukt om verbindingen te leggen tussen lokale gezondheidsgegevens en die van andere zorgsectoren zoals AWBZ, eerstelijnszorg en Wmo. De gezonde wijkaanpak en sociale gebiedsteams (buurtteams) zijn hiervan concrete Utrechtse voorbeelden. Inhoudelijk gezien is individuele stapeling van problemen op meerdere levensgebieden (gezondheid, leefstijl, wonen, werk, financiën, etc.) een belangrijk aandachtspunt. Het aanbod van preventie, welzijn en zorg is nu erg versnipperd en het is vaak onmogelijk om problemen op meerdere gebieden tegelijk aan te pakken. Om een integraal aanbod te kunnen vormgeven en sturen is inzicht nodig in individuele stapeling van problemen. Koppeling van databronnen (registraties) op individueel niveau kan helpen dit inzicht te verkrijgen. In het project Pilot stuurinformatie integrale zorg en preventie op wijk, buurt en geïntegreerde eerstelijnszorg niveau in de wijk Noordwest in Utrecht (SIZU) wordt in een interactief proces onderzocht wat de informatiebehoefte is van de belangrijkste stakeholders. Beschikbare en bruikbare databronnen worden geïnventariseerd en waar mogelijk op individueel niveau gekoppeld. Hierbij wordt gelet op de toegevoegde waarde van individuele koppeling van data en op de privacy aspecten die hierbij komen kijken. 1.2 Doel Het hoofddoel van het pilotonderzoek is het genereren van inzicht in de mogelijkheden en beperkingen van integrale monitoring op laag aggregatieniveau (wijk, buurt, geïntegreerde eerstelijns zorg). Hierbij gaat het primair om de toegevoegde waarde van individuele koppeling van databronnen ten opzichte van het gebruik van de informatie uit de aparte databronnen. De gewenste vorm, inhoud en de uitvoerbaarheid (beschikbare databronnen, privacy aspecten, kosten, etc) worden onderzocht. Daarnaast worden aanbevelingen gedaan voor structurele inbedding en uitrol naar andere wijken en steden. De volgende vraagstellingen zijn geformuleerd: 1. Wat is de informatiebehoefte van de professionals en de beleidsmedewerkers in de wijk? 2. Welke databronnen zijn beschikbaar en bruikbaar? 3. Welke gegevens kunnen op individueel niveau gekoppeld worden? a. Wat is de toegevoegde waarde van individueel gekoppelde data boven data uit aparte databronnen? b. Wat zijn de randvoorwaarden voor individuele koppeling? 7

8 4. Wat is de meest geschikte inhoud en vorm van een integraal wijkprofiel, gericht op ondersteuning van een proactief beleid naar aanleiding van de maatschappelijke- en gezondheidsproblemen en het zorggebruik in de wijk Noordwest? 1.3 Afbakening Er is gekozen voor een pilot in de wijk Noordwest van de gemeente Utrecht met speciale aandacht voor de achterstandsbuurten (subwijken) Zuilen en Ondiep. Er is gekozen voor de wijk Noordwest omdat deze wijk een aandachtswijk is binnen de gemeente Utrecht en er nog weinig andere initiatieven zijn op het gebied van geïntegreerde zorg. Daarnaast kan SIZU de pilot van het buurtteam die loopt in de wijk versterken. In de wijk Noordwest is gekozen voor de populatie van het geïntegreerd eerstelijns samenwerkingsverband (GES) gezondheidscentrum Ondiep/De Dame vanwege hun dominantie in de krachtwijken Ondiep en Zuilen-Oost in de wijk Noordwest. Uitgangspunt zijn bestaande databronnen. Er worden geen nieuwe gegevens verzameld. Alleen gegevens over volwassenen en ouderen zijn opgenomen, omdat de jeugd minder goed vertegenwoordigd is in allerlei registraties. Het accent ligt sterk op kwantitatieve informatie. Wel kan geput worden uit resultaten van eerder en lopend antropologisch onderzoek van de GG&GD Utrecht in Noordwest. De kwantitatieve data is verzameld voor het jaar Er is voor 2010 gekozen omdat voor dat jaar alle registraties volledig zijn. Er wordt vooralsnog alleen informatie gegenereerd voor de sturing van beleid op wijk-, buurt- en praktijkniveau, dus niet ten behoeve van patiëntendossiers voor de dagelijkse praktijkvoering. De terugkoppeling zal daarom niet plaatsvinden op individueel niveau, maar op een hoger aggregatieniveau. Het aggregatieniveau hangt samen met de informatie verkregen uit de verschillende databronnen en de behoeftes van de professionals en beleidsmedewerkers uit de wijk. 1.4 Producten Het voorgestelde project zal een factsheet voor de wijk Noordwest en een rapportage van het geheel opleveren, met de antwoorden op de 4 vraagstellingen en aanbevelingen voor implementatie. De factsheet zal los van de huidige rapportage worden uitgebracht en omvat het wijkprofiel. De rapportage omvat ook een exploratief onderzoek over de beschikbaarheid en bruikbaarheid van gegevens specifiek op het gebied van de fysieke omgeving in relatie tot gezondheid (bijlage 3) en het stageverslag over integrale zorg van een student die gebruik heeft gemaakt van een deel van de verzamelde data (bijlage 4). Inhoudelijk leidt het project tot nieuw inzicht in informatiebehoeftes, relevante databronnen, praktische aandachtspunten en meerwaarde van individuele koppeling van gegevensregistraties. Omdat een deel van de informatie in Noordwest mogelijk ook in andere Utrechtse wijken beschikbaar is, kan de methodologie resulterend uit het project ook in andere wijken worden toegepast. Omdat een bredere implementatie afhankelijk is van de lokale situatie in een wijk (draagvlak, behoeftes, informatiebronnen, middelen, etc.), betreft het huidige rapport ook aandachtspunten en tips en trics (lessons learned) met betrekking tot het proces. Op 10 oktober 2013 zijn de resultaten gepresenteerd op een eindsymposium. Het programma en de PowerPointpresentatie van het symposium zijn opgenomen in bijlage 5. Daarnaast zijn de resultaten 8

9 gepresenteerd op een netwerkbijeenkomst (8 oktober 2013) voor professionals werkzaam in de wijk Utrecht Noordwest. De resultaten van het eindsymposium en de netwerkbijeenkomst zijn verwerkt in de huidige rapportage. 1.5 Organisatie Het project was ook gericht op het versterken van de samenwerking tussen beleid, onderzoek en praktijk. Al deze functies zijn binnen het projectteam vertegenwoordigd, en zijn betrokken bij de opzet, uitvoering en evaluatie. Het project is uitgevoerd door een onderzoeksteam en begeleid door een projectteam. De primaire uitvoering lag bij de GG&GD Utrecht (Gemeente Utrecht) en het UMC Utrecht Julius Centrum. Daarnaast zijn Achmea, geïntegreerd eerstelijnssamenwerkingsverband (GES) gezondheidscentrum Ondiep/De Dame, adviesbureau Raedelijn (ROS), ontwikkelingsorganisatie Maatschappelijke Ontwikkeling (Gemeente Utrecht) en intern bedrijf Onderzoek (gemeente Utrecht) nauw betrokken geweest bij het project als lid van het projectteam. 1.6 Leeswijzer In hoofdstuk 2 wordt eerst de gevolgde methode besproken. Hierna wordt verslag gedaan van de informatiebehoefte, naar voren gekomen in gesprekken met de professionals en beleidsmedewerkers (hoofdstuk 3). De inventarisatie van de databronnen, de beschrijvingen van deze databronnen en de indicatoren die uit deze databronnen voortkomen, worden besproken in hoofdstuk 4. Het wijkprofiel vanuit de aparte databronnen is beschreven in hoofdstuk 5. In hoofdstuk 6 wordt de individuele koppeling besproken. Welke informatie levert de gekoppelde data boven de ongekoppelde gegevens? In hoofdstuk 7 wordt ingegaan op de mogelijkheden en onmogelijkheden van de gevolgde methode ook uit te voeren in andere wijken in Utrecht en andere steden in Nederland. Ook worden aanbevelingen voor doorontwikkeling van de methodiek gegeven. In het laatste hoofdstuk wordt een eindconclusie getrokken over het geheel van de pilot. 9

10 2 Stappenplan Voor het beantwoorden van de onderzoeksvragen is een stappenplan opgesteld. De stappen worden niet altijd na elkaar opgevolgd, maar kunnen ook gelijktijdig lopen. Dit hoofdstuk geeft alleen een beknopte uitwerking weer van de gevolgde methodes bij elke stap. In de verschillende hoofdstukken wordt de gebruikte methode in meer detail besproken. STAP 1A: INVENTARISATIE NETWERK STAP 1B: INVENTARISATIE INFORMATIEBEHOEFTE - Welke problemen spelen? - Informatiebehoefte STAP 2: INVENTARISATIE REGISTRATIE DATA OVER DE WIJK - Welke informatie, welke jaren? - Contactpersonen? - Aanvraagprocedure? STAP 3: SELECTIE DATA EN OPSTELLEN INDICATOREN STAP 4: INTEGRATIE DATA - Toestemming databronnen - Reglement - Koppelen - Analyse STAP 5: TERUGKOPPELING AAN NETWERK STAP 6: RAPPORTAGE Figuur 2.1: Stappenplan tot het komen van integrale informatie op wijkniveau. Stap 1: Inventarisatie netwerk en informatiebehoefte Er zijn gesprekken gevoerd met de leden van het projectteam over de contacten die zij en hun organisaties al hebben in de wijk. Vanuit daar zijn vervolggesprekken gevoerd met centrale personen in het netwerk, o.a. de huisarts en de procesmanager gezondheidsbevordering Noordwest. Het netwerk bestaat aan de ene kant uit professionals die werken in de wijk en direct contact hebben met de wijkbewoners. Maar ook betreft het beleidsmedewerkers die werken voor de gemeente of 10

11 organisaties die werken in de wijk. Zij hebben niet direct contact met de wijkbewoners, maar hebben wel invloed op de dagelijkse gang van zaken in de wijk. In individuele gesprekken met de professionals en de beleidsmedewerkers worden de belangrijkste problemen die spelen in de wijk geïnventariseerd. Ook de informatiebehoefte wordt in kaart gebracht. In twee bijeenkomsten zijn deze inventarisaties voorgelegd en aangevuld en is besproken hoe deze informatie kan worden gebruikt als stuurinformatie. Stap 2: Inventarisatie (registratie) data over de wijk Gelijktijdig met gesprekken van centrale personen in het netwerk van de wijk zijn er ook gesprekken gevoerd met de organisaties die registraties bijhouden van hun cliënten die wonen in de wijk. Daarnaast is een literatuuronderzoek uitgevoerd naar registraties op landelijk niveau. Van de verschillende databronnen zijn de volgende kenmerken in beeld gebracht: - Welke informatie bevat de databron - Structureel of eenmalige registratie (welke jaren) - Aanvraagprocedure - Kosten voor gebruik - Individuele koppeling met andere databronnen mogelijk - Contactpersoon Stap 3: Selectie data en opstellen indicatoren Het was niet mogelijk alle gevonden databronnen mee te nemen in de pilot. De kenmerkende problemen en informatiebehoefte die in de gesprekken met de professionals en beleidsmedewerkers naar voren zijn gekomen waren leidend bij de keuze. Daarnaast is de keuze van de databronnen gebaseerd op: - Generaliseerbaarheid - Dekking - Kwaliteit van de data - Tijdige beschikbaarheid (met name voor het jaar 2010) - Toegevoegde waarde van data naast de al beschikbare databronnen (relevantie) - Kosten voor gebruik - Toestemming voor gebruik Voor (individuele) koppeling is verder nodig dat er toestemming is voor (individuele) koppeling en dat er identificerende variabelen in de dataset aanwezig zijn waarop gekoppeld kan worden. De beschikbare databronnen bevatten zeer veel informatie, welke niet allemaal meegenomen zijn. Relevante indicatoren zijn met name geselecteerd op basis van de gesprekken die zijn gevoerd met professionals en beleidsmedewerkers zodat de indicatoren aan sluiten bij hun informatiebehoefte. Daarnaast moeten de indicatoren meetbaar en valide zijn en dienen de indicatoren de verschillende groepen wijkbewoners kunnen te identificeren, er moet dus spreiding zijn in waarden tussen wijkbewoners. Stap 4: Integratie van de data 11

12 Voor het gebruik, maar in het bijzonder voor de individuele koppeling, van de databronnen moet toestemming worden gevraagd aan de beheerders van de databronnen. Hierbij is gebruik gemaakt van een reglement dat is opgesteld (bijlage 1). Het reglement beschrijft het doel van het onderzoek, door wie het wordt uitgevoerd en wat hun taken en verantwoordelijkheden zijn. Ook wordt beschreven welke informatie uit de databronnen verzameld wordt en hoe de verschillende databronnen aan elkaar worden gekoppeld, welke data wordt gepresenteerd en hoe er kan worden gegarandeerd dat de resultaten die aan het einde van het project openbaar worden gemaakt niet herleidbaar zijn tot individuele wijkbewoners. De data wordt geanonimiseerd door een koppelvariabele toe te voegen aan de data. Deze variabele vervangt de identificerende gegevens. Aan de hand van de koppelvariabele kunnen de individuele datasets aan elkaar worden gekoppeld. De losse datasets worden opgeschoond en aan de hand van beschrijvende analyses wordt de beschikbare informatie uit de datasets in kaart gebracht. Bij de analyse van de gekoppelde data is vooral aandacht besteed aan stapelingen en de hoog-risicogroepen die naar voren zijn gekomen tijdens de gesprekken met de professionals en beleidsmedewerkers. Hierbij wordt rekening gehouden dat de resultaten niet terug te leiden zijn naar individuele personen. Uitgangspunt hierbij zijn de richtlijnen opgesteld door het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS). Belangrijkste richtlijn is dat als een cel minder dan 10 personen bevat de resultaten niet worden gepresenteerd. Stap 5:Terugkoppeling aan netwerk Tijdens de analyses van de individuele databronnen en de gekoppelde data zijn de voorlopige resultaten voorgelegd aan een selectie van professionals en beleidsmedewerkers. Gezien de grote hoeveelheid informatie die beschikbaar is gekomen is overlegd op welke resultaten nadruk wordt gelegd in de rapportage. Stap 6: Rapportage Uiteindelijk zijn alle resultaten bij elkaar gezet in deze rapportage. De resultaten zijn ook gepresenteerd bij verschillende bijeenkomsten, waaronder het eindsymposium. 12

13 3 Informatiebehoefte professionals & beleidsmedewerkers Om zeker te zijn dat de te verzamelen informatie aansluit bij de behoeftes van de professionals en beleidsmedewerkers, is de informatiebehoefte opgehaald bij de professionals die in de wijk werkzaam zijn op het gebied van welzijn, gezondheidszorg en preventie, en van de beleidsmedewerkers van instanties die mede het beleid op deze gebieden bepalen. 3.1 Methode Er zijn individuele gesprekken gevoerd met de professionals in de wijk. Kenmerkende eigenschappen van de wijk en de wijkbewoners die een rol spelen bij de dagelijkse werkzaamheden zijn daarbij geïnventariseerd. Ook is gevraagd welke informatie de werkzaamheden in de dagelijkse praktijk kunnen helpen. Het beeld dat gevormd is tijdens de individuele gesprekken is verder uitgewerkt tijdens twee bijeenkomsten waar een grotere groep werd gesproken over de informatiebehoefte en stuurinformatie van professionals en beleidsmedewerkers Bijenkomst professionals Professionals van verschillende werkvelden zijn uitgenodigd zodat alle werkvelden zo goed mogelijk werden vertegenwoordigd. Uiteindelijk waren aanwezig: - Huisarts - Geïntegreerde Eerstelijns Samenwerking (GES) ondersteuner - Fysiotherapeuten - Lid van buurtteam Ondiep - Hoofd kenniscentrum welzijnsorganisatie De assistent wijkmanager, de sociaal makelaar en de sociaal psychiatrisch verpleegkundige konden niet aanwezig zijn. De sociaal psychiatrisch verpleegkundige en de sociaal makelaar hebben wel input geleverd voor de bijeenkomst. De focus van de bijeenkomst lag op de kenmerkende problemen die een grote rol spelen in de dagelijkse praktijk van deze professionals. De volgende vragen zijn voorgelegd tijdens de bijeenkomst: 1. Welke problemen spelen een belangrijke rol bij de inwoners van de wijk Utrecht Noordwest? 2. Welke problemen worden vaak samen gezien? 3. Over welke problemen, of combinatie van problemen, zou u graag meer zicht willen hebben om uw werk beter vorm te kunnen geven en uw patiënten/cliënten beter van dienst te kunnen zijn? Bijeenkomst beleidsmedewerkers Gelijk aan de bijeenkomst met de professionals zijn er beleidsmedewerkers uitgenodigd uit zoveel mogelijk werkvelden. Het gaat hierbij om beleidsmedewerkers die nauw verbonden zijn met de werkzaamheden in de wijk. De volgende beleidsmedewerkers waren aanwezig bij de bijeenkomst: - Coördinator GES Ondiep en De Dame - programmacoördinator GGZ organisatie - procesmanager gezondheidsbevordering GG&GD Utrecht, 13

14 - projectleider integrale zorg Achmea - projectleider professionalisering integrale zorg Achmea - procesmanager leefomgeving GG&GD Utrecht - adviseur Raedelijn Het hoofd van het kenniscentrum van de welzijnsorganisatie, de wijkmanager Noordwest en de beleidsmedewerker van de afdeling Werk en Inkomen van de gemeente Utrecht konden niet aanwezig zijn. Tijdens de bijeenkomst zijn de volgende vragen voorgelegd aan de aanwezigen, waarbij de eerste vraag dient ter bevestiging en aanvulling van het beeld dat de professionals hebben geschetst: 1. Welke problemen en/of combinatie van problemen spelen een belangrijke rol bij de inwoners van de wijk Utrecht Noordwest? 2. Op welke (combinatie van) problemen zou u graag meer zicht willen hebben om uw werk beter vorm te kunnen geven of uw organisatie beter te kunnen sturen? 3. Hoe kan de informatie voor u het beste inzichtelijk worden gemaakt? 3.2 Kenmerkende problemen in Noordwest Tijdens de individuele gesprekken en de twee bijeenkomsten met professionals en beleidsmedewerkers uit de wijk zijn de volgende problemen naar voren gekomen die frequent worden gezien in de dagelijkse praktijk. Tabel 3.1 Kenmerkende problemen Utrecht Noordwest Onderwerp Probleem Toelichting Multiproblematiek - Meerdere problemen binnen hetzelfde werkveld, maar ook uit verschillende werkvelden - Veel fysieke problemen met psychosociale achtergrond - Comorbiditeit Meerdere ziektes, gezondheidsklachten - Jonge ouderen Relatief jonge mensen met problematiek passend bij ouderen Leefstijl - Verslaving (roken, alcohol, cocaïne, tv, computer) - Overgewicht - Lage mobiliteit (fysiek, maar ook sociaal) - Seksueel moraal Psychosociale factoren Economische factoren Bereiken van wijkbewoners - Eenzame ouderen - Verborgen depressie - Armoede - Schulden - Werkloosheid - Slecht verzekerd (bezuinigen of verkeerd geïnformeerd) - Wantrouwen en angst - Lage gezondheidsvaardigheden - Ongeletterdheid - (Randje van) licht verstandelijk beperkt 14

15 Onderwerp Probleem Toelichting Kennis van wijkbewoners Sociale vaardigheden wijkbewoners - Weinig kennis over gezonde leefstijl - Slecht geïnformeerd (alleen negatieve informatie blijft hangen) - Korte termijn denken - Problemen met begrijpen regels, procedures, complexheid maatschappij - Weinig steunend netwerk Voorheen sterke familiebanden in de wijk. Dit neemt af. Realiseren zich niet altijd dat ze een netwerk hebben. - Isolement (ook door angst) Huisvesting - Renovaties geweest maar nu on hold Mensen zitten vast in nog te renoveren woningen De professionals en de beleidsmedewerkers geven tijdens de bijeenkomsten aan dat de opsommingen van de problemen een heel negatief beeld geeft van de wijk terwijl de groep met de grote problemen waarschijnlijk maar een klein deel betreft. Met grote delen van de wijk en de wijkbewoners gaat het eigenlijk gewoon goed. 3.3 Informatiebehoefte Naast de kenmerkende problemen die een rol spelen bij de dagelijkse praktijk hebben we ook gevraagd naar de informatie die helpt hun werkzaamheden in te richten. De inventarisatie van de informatiebehoefte staat los van de data die is verzameld in de pilot, dus niet alle vragen die naar boven komen kunnen worden beantwoord met de verzamelde data. Ook het aggregatieniveau waarop deze informatie bij voorkeur beschikbaar moet zijn is geïnventariseerd. De professionals die direct werken met de wijkinwoners hebben bij voorkeur de informatie op individueel niveau. De professionals stelden als alternatief voor dat weten met welke andere professionals een wijkbewoner contact heeft, zonder precies te weten waarvoor, al veel informatie geeft en de kans biedt tot het contact opnemen met de andere professional. Voor beleidsmedewerkers is het gewenste aggregatieniveau verschillend per vraag. Het gaat om het niveau waarop beleid moet worden aangepast. Daarnaast hangt het samen met het niveau waarop de informatie is. Voor de beleidsmedewerkers is individuele terugkoppeling van gegevens minder van belang. 15

16 Tabel 3.2: Informatiebehoefte professionals en beleidsmedewerkers Noordwest Probleem Informatiebehoefte Multiproblematiek - Waar begint het? Wat is het probleem waar de rest aan vast hangt? - Wie kan multiproblematiek signaleren? (komt verderop terug) Chronisch zieken - Is de gezondheidstoestand in Ondiep de laatste 10 jaar verslechterd? - Hoe hebben diabetes mellitus en COPD zich in de loop van afgelopen jaren ontwikkeld? Zorgvraag huisarts - Weten mensen wanneer ze de huisarts moeten bellen? - Weten mensen welke kleine aandoeningen je met zelfzorgmiddelen kan behandelen zonder de huisarts te raadplegen? - Weten mensen waarmee ze wel en niet naar de Huisartsenpost moeten gaan? Leefstijl - Hoe is de prevalentie van (risicovolle) leefstijlfactoren de afgelopen jaren ontwikkeld? - Welke factoren hebben een rol gespeeld bij eventuele (positieve) ontwikkelingen? - Luchtkwaliteit versus roken - Zijn er voldoende beweegpunten in de wijk? - Is kennis over gezonde voeding genoeg aanwezig? - Wat voor 'gezondheidsprojecten' leven er op basisscholen (voedingsprojecten, traktatiebeleid, sport, spel) en op hoeveel scholen? Seksualiteit - Neemt de prevalentie van SOA's toe? - Neemt de kennis over SOA s toe? - Is er voldoende kennis over anticonceptie en zwangerschap? - Is het aantal abortussen afgenomen in onze wijk? - Hoe vaak komt seksueel misbruik voor? Ouderen - Hoeveel ouderen zijn eenzaam en hoeveel voelen zich eenzaam? - Hoeveel ouderen (%) gaan er per jaar naar een verzorgingshuis? - Hoeveel informele mantelzorg is er te regelen? - Zijn er vrijwilligersclubjes die ouderen willen helpen? Welke? - Zijn er genoeg ouderenvoorzieningen in de wijk op loopafstand voor ouderen? Sociaal economische - Hoe groot zijn de SEGV? gezondheidsverschillen (SEGV) - Nemen SEGV toe? Sociale factoren - Wat zijn de meest voorkomende leefverbanden (alleenstaand, gescheiden, kinderen) - Wat is het aantal buurtverenigingen en het aantal actieve vrijwilligers? - Welke activiteiten zijn er in de wijk en voor wie? - Wat is het aantal kerkelijke gemeenschappen in de wijk en welke activiteiten worden aangeboden? Economische factoren - Informatie over inkomen/schulden/huursubsidie - Informatie over werk en werkeloosheid - Informatie over opleidingsniveau Huisvesting en leefomgeving - Aantal en verhouding huur- en koopwoningen? - Welke voorzieningen zijn aanwezig in de wijk (winkels, sport, hobby e.d.)? - (Verborgen) effecten (positief en negatief) van leefomgeving? - Gegevens over het gezamenlijk voorkomen van problemen in leefomgeving en op gebied van gezondheid. Veiligheid - Hoe vaak komt huiselijk geweld voor? Algemeen - Zijn er verschillen tussen allochtone en autochtone bewoners? 16

17 3.4 Stuurinformatie Stuurinformatie is informatie die professionals en beleidsmedewerkers kunnen gebruiken bij het nemen van beslissingen en bij het achteraf beoordelen van de resultaten van de genomen beslissingen. Stuurinformatie kan gebruikt worden voor het signaleren van problemen, doelgroepen en/of ontwikkelingen, maar kan ook gebruikt worden om samenwerking te stimuleren. Uit de bijeenkomsten kwam naar voren dat het begrip stuurinformatie niet eenduidig is. Het is afhankelijk van het doel en de persoon of organisatie die wil sturen. Verder wordt er onderscheid gemaakt tussen sturen op beleidsniveau en sturen op patiëntniveau. Voor professionals is stuurinformatie vaak een bevestiging van eigen observaties met data. De bevestiging van gesignaleerde problemen met data kan gebruikt worden om meer geld, tijd en/of middelen beschikbaar te maken. Lokale data zijn hierbij van belang om werkzaamheden te verantwoorden en te ondersteunen. Het gaat dus minder om het vinden van nieuwe verbanden, maar meer lokale bevestiging van wat op grotere schaal al bekend is. Voor beleidsmedewerkers is stuurinformatie de informatie die helpt bij het maken van keuzes en vervolgens de gevolgen van deze keuzes zichtbaar maakt. Het gaat hierbij om het identificeren van problemen, het identificeren van risicopopulaties, het in kaart brengen van gebruikte zorg en door wie deze zorg wordt geleverd. Beleidsmedewerkers geven aan dat het lastig sturen is met informatie als er geen (werk)relatie is tussen de partijen. Er kan dan niet direct gestuurd worden op elkaars werkzaamheden. Beleidsmedewerkers zagen ook een duidelijke rol voor de mening en ervaringen van de wijkbewoners zelf. Hoe wordt de zorg beoordeeld? Hoe staat het met de professionaliteit, bejegening en toegankelijkheid van zorg en zorgverleners? Tijdens de bijeenkomst komt naar voren dat data geen doel op zich is, maar dient ter ondersteuning van beleid en de dagelijkse praktijk van professionals. Hierbij is vergelijking met andere wijken, steden en/of landelijk gewenst voor interpretatie. Verder moet de informatie zo actueel mogelijk zijn en makkelijk toegankelijk. Het is wenselijk dat de data interactief is, zodat eigen selecties kunnen worden gemaakt voor een specifieke vraag. Maar er is meer nodig dan alleen cijfers. Om problemen te signaleren en beleid te kunnen maken is een platform in de wijk nodig. Een draagvlak voor het door ontwikkelen van gezamenlijke visie. De gesprekken kunnen gefaciliteerd worden met data. Welke keuzes worden waarom gemaakt? Met wie werken de verschillende professionals samen? Informatie kan onderlinge samenwerking in de wijk stimuleren. Ten slotte rees de vraag wie eigenaar is van de verschillende data en met wie data gedeeld mag worden. Weten de inwoners welke informatie over hun beschikbaar is en met wie deze informatie wordt gedeeld? Hier zijn geen eenduidige antwoorden op. Er wordt voorgesteld om de wijkbewoner zelf eigenaar te maken van zijn eigen informatie. De wijkbewoner kan dan ook zelf kiezen met wie hij data wil delen en met wie niet. Maar (h)erkent de wijkbewoner het belang van het delen van informatie? In het kader hiervan wordt ook opgemerkt dat doelen van inwoners niet overeen hoeven te komen met die van de professionals/beleidsmakers. 17

18 4 Databronnen en indicatoren In dit hoofdstuk wordt een overzicht gegeven van de databronnen en de informatie die beschikbaar is voor de wijk Noordwest in Utrecht. Eerst geven we een inventarisatie van de databronnen. Vervolgens beschrijven we de selectie van indicatoren uit de databronnen die uiteindelijk beschikbaar en gebruikt zijn binnen SIZU. 4.1 Inventarisatie van databronnen Er is een grote verscheidenheid aan databronnen beschikbaar. Van registraties van de huisarts, welzijnsorganisaties, schuldhulpverlening en aanwezigheid van groen in de wijk naar de gezondheidsenquête van de GG&GD en declaraties bij een ziektekostenverzekeraar. Sommige bronnen zijn stadsbreed, andere zijn alleen van ingeschreven wijkbewoners, weer anderen gaan uit van een steekproef. Al deze databronnen bevatten in zichzelf veel waardevolle informatie op verschillende gebieden (tabel 4.1). Bij de inventarisatie van beschikbare databronnen is nadruk gelegd op registraties van instanties en professionals werkzaam in de wijk. Data uit eenmalige en/of kleinschalige onderzoeken zijn niet meegenomen bij de inventarisatie. Tabel 4.1: Overzicht van beschikbare databronnen in Utrecht Noordwest Organisatie Databron Beschikbare informatie (verkorte omschrijving, niet volledig) Gezondheidszorg UMC Utrecht, Julius centrum Achmea Stichting farmaceutische kengetallen (SFK) UMC Utrecht Upot GES, Julius Huisartsen Netwerk (JHN) Achmea Health Database (AHD) Aggregatie niveau (individueel, buurt, wijk, etc.) Koppelniveau Eenmalig of structureel eerstelijnszorg gebruik GES individueel structureel, continu eerste- en tweedelijnszorg gebruik, medicatie landelijk, stad, wijk individueel Vragen opmerkingen structureel ziekenhuisapotheek en over-the-counter medicijnen niet bekend, follow-up soms niet compleet door overstap andere ziektekostenverzeker aar; wel data van afname medicatie bij apotheek, maar niet over het daadwerkelijke gebruik geneesmiddelen uitgifte apotheek individueel structureel geen data over gebruik geneesmiddelen in ziekenhuizen of via apotheekhoudende huisartsen apotheekgegevens UMC UMC Utrecht individueel structureel Utrecht 18

19 Organisatie Databron Beschikbare informatie (verkorte omschrijving, niet volledig) Vektis Saltro Raedelijn GG&GD IKNL gemeente gemeente Utrecht, afdeling Burgerzaken gemeente Utrecht, afdeling Onderzoek gemeente Utrecht, afdeling Onderzoek Saltro database monitor voorschrijfgedrag huisartsen ROSwijkscan declaratiebestanden van zorgverzekeraars (medicijngebruik, eersteen tweedelijnszorggebruik) laboratorium onderzoek, functieonderzoek, ECG, echo, tyrombose check bevolkingsprognose, vergrijzing, verjonging, inkomensniveau, leefbaarheid, zorgvraag, zorgaanbod, zorgverloop, ziektebeelden. Psychiatrisch diagnose (DSM-IV, AS-I, AScasus II), soort zorg (klinisch, register poliklinisch), aantal Midden zorgevents, instelling Nederland (PCR-MN) landelijke kankerregistratie Gemeentelijke Basis Administratie (GBA) armoede monitor diagnose kanker, behandeling, ziekenhuis leeftijd, burgelijke staat, etniciteit, gezinssamenstelling Aggregatie niveau (individueel, buurt, wijk, etc.) Koppelniveau Eenmalig of structureel landelijk GES structureel Utrecht en omgeving Utrecht en omgeving Utrecht en omgeving negatieve Utrecht (wijk, toekomstverwachting, subwijken, buurt) sociale samenhang, actief in buurt, netheid in wijk, waardering woning, aandeel sociale huursector, jongerenoverlast, buurtonveiligheidsgevoelen s, woninginbraak, basisschoolleerlingen met achterstandscore, laag opgeleiden, doorstroming havo/vwo, huishoudens met bijstandsuitkering, niet-werkende werkzoekenden, uitkeringontvangers wijkwijzer bevolking & wonen, sociaaleconomisch, veiligheid, sociale infrastructuur, openbare ruimte & verkeer individueel postcode individueel structureel landelijk individueel structureel utrecht individueel structureel Utrecht (wijk, subwijk, buurt) individueel individueel Vragen opmerkingen demografische data en zorggebruik data komen van externe bronnen. Aangevuld met data van ROS over aanbod eerstelijnszorg structureel 60% overlap met Achmea Health Database structureel De gebruikte data is gekoppeld door Onderzoek, maar Onderzoek is niet de eigenaar van alle data. De inwoners enquête is van onderzoek. Toestemming moet worden gevraagd aan de eigenaren van de data (afdeling Werk & Inkomen van de gemeente Utrecht en UWV structureel wistudata 19

20 Organisatie Databron Beschikbare informatie (verkorte omschrijving, niet volledig) GG&GD gezondheids peiling stapeling gezondheidsproblemen, lichamelijke gezondheid (ADL-beperkingen), psychische gezondheid (psychological distress scale, Sense of Mastery Scale), leefstijl, fysieke leefomgeving, sociale leefomgeving, zorggebruik (zelfrapportage) Aggregatie niveau (individueel, buurt, wijk, etc.) Utrecht (wijk, subwijk, buurt) Koppelniveau Eenmalig of structureel individueel elke twee jaar Vragen opmerkingen enquête onder een steekproef Centrum AWBZ bijzondere ziektekosten landelijk individueel structureel indicatiestelli ng zorg (CIZ) gemeente GBA Welzijn Portes registratie cliënten buurt, wijk individueel structureel regipro. Dubbel registratie KRIS Politie politieregistr atie leefomgeving RIVM luchtkwaliteit NO2 metingen Utrecht postcode Zoals in hoofdstuk 2, onder stap 3, al is aangegeven konden niet alle databronnen worden meegenomen in dit pilot onderzoek. Daar zijn ook de criteria opgenomen die zijn aangehouden bij de keuze van de databronnen. Leidend bij de keuze waren de kenmerkende problemen en de informatiebehoefte die tijdens de gesprekken met professionals en beleidsmedewerkers naar voren waren gekomen (hoofdstuk 3). Uiteindelijk zijn de databronnen opgenomen in tabel 4.2 meegenomen in de pilot. 4.2 Beschrijving individuele databronnen In onderstaande paragraven wordt nader ingegaan op de databronnen die zijn meegenomen binnen de pilot en welke informatie ze bevatten. Beschrijvende tabellen van de databronnen zijn opgenomen in bijlage 2. 20

21 Tabel 4.2: Selectie van databronnen uit Utrecht Noordwest opgenomen in de pilot SIZU Huisartsen en Databron Eigenaar data Onderwerp Voorbeelden van indicatoren Gemeentelijke Basis Gemeente Demografie Leeftijd, geslacht, burgelijke staat, Administratie (GBA) Utrecht gezinssamenstelling, etniciteit Achmea Health Database Achmea Zorg, Ziekte en Zorgconsumptie, farmaceutische (AHD) aandoening voorschriften, specialistische zorg Julius Huisartsen Netwerk Zorg, ziekte Ziekte (ICPC), leefstijl (JHN) * aandoening Gezondheidspeiling Gemeente Zorg, ziekte, sociaal Leefstijl, zelfrapportage gezondheid, GG&GD * Utrecht (GG&GD) maatschappelijk welzijn en sociaal maatschappelijke Psychiatrisch Casusregister Midden Nederland (PCR- MN Stuurgroep PCR- MN participeren Zorg, ziekte en aandoening participatie DSM IV diagnoses, type zorg, zorggebruik Cliëntenregistratie Portes Portes Zorg Werkveld SUWI Gemeente Sociaal Bijstand, loonkostensubsidie, Utrecht (Werk & maatschappelijk inburgering, schoolverlaters Inkomen) participeren Schuldhulpverlening Gemeente Sociaal Schuldhulpverlening Utrecht (Werk & maatschappelijk Inkomen), participeren Stadsgeldbeheer, Portes Leefomgeving Gemeente Utrecht *niet op individueel niveau koppelbaar Fysieke omgeving Gebruiksgroen, zichtgroen, type woningen, woonvorm, luchtkwaliteit, geluidsoverlast Demografie Uit de gemeentelijke basis administratie (GBA) zijn de wijkbewoners van Utrecht Noordwest geselecteerd die in het jaar jaar of ouder zijn. GBA bevat algemeen beschrijvende indicatoren van de wijkbewoners zoals: geslacht, leeftijd, burgerlijke stand, gezinsomvang, gezinsverhouding, etniciteit van de wijkbewoners, verblijfduur op adres, gemeente en Nederland. GBA is beschikbaar in jaarbestanden. Voor SIZU is gebruik gemaakt van twee jaarbestanden, één geeft de stand van de wijk op 1 januari 2010 en één bestand geeft de stand van de wijk op 1 januari Deze twee bestanden zijn samengevoegd tot één bestand. Er zijn data van unieke personen. Hiervan wonen personen zowel op 1 januari 2010 en op 1 januari 2011 in de wijk personen komen alleen voor in de registraties van 1 januari 2010, dat betekent dat zij zijn verhuisd uit de wijk (n=3362) of zijn overleden (n=216). Daarnaast zijn er 4977 personen die alleen geregistreerd staan op 1 januari 2011 als inwoner van de wijk Noordwest, deze zijn in het jaar 2010 in de wijk komen wonen personen zijn verhuisd binnen de wijk Fysieke omgeving De leefomgeving waarin mensen wonen heeft invloed op hun gezondheid en op het gevoel van welbevinden. Binnen het SIZU project is, in samenwerking met de afdeling Gezondheidsbevordering van de GG&GD, een aparte inventarisatie gemaakt van databronnen op het gebied van leefomgeving (zie bijlage 3). Databronnen omtrent leefomgeving worden nu nog maar weinig gebruikt in relatie tot gezondheid. Er wordt zowel gekeken naar objectieve data als subjectieve data over de leefomgeving, waarbij de subjectieve data afkomstig is van de gezondheidsenquête van de GG&GD Utrecht. 21

22 Het gaat hierbij om gegevens over de groenvoorziening, geluid, luchtkwaliteit en woningvoorraad. De meeste informatie over de leefomgeving is niet beschikbaar op individueel niveau, maar op buurt of postcode niveau Sociaal-maatschappelijke participatie Werk en Inkomen (W&I) is een uitvoeringsorganisatie van de gemeente Utrecht. De organisatie levert en organiseert ondersteuning aan bewoners om actief mee te kunnen doen in de samenleving. Bewoners kunnen bij W&I terecht voor o.a. begeleiding naar werk, een bijstandsuitkering, schuldhulpverlening, voorzieningen voor gehandicapten en ouderen en inburgeringscursussen. Wanneer mensen niet voldoende inkomen of vermogen hebben om in hun levensonderhoud te voorzien kan men in aanmerking komen voor een bijstandsuitkering. De gemeente is verantwoordelijk voor het verstrekken van de uitkeringen en bij het helpen van vinden van passend werk. Eén van de instrumenten die de gemeente in het kader van haar re-integratiebeleid kan inzetten is de loonkostensubsidie. De hoofddoelstelling van de verstrekking van loonkostensubsidie is dat bijstandsgerechtigden een betaalde baan krijgen en daardoor geen beroep meer hoeven te doen op een bijstandsuitkering. De loonkostensubsidie moet het voor werkgevers interessant maken om mensen uit het bijstandsbestand in dienst te nemen; voor bijstandsgerechtigden biedt de baan met loonkostensubsidie de mogelijkheid werkervaring op te doen en competenties te versterken door scholing en coaching. De gemeente Utrecht kent twee hoofdvormen van loonkostensubsidies: Opstapbanen en Vangnetbanen. In jaarregistraties wordt bijgehouden wie gebruik maakt van de diensten van W&I. De registraties van 1 januari 2010 en 1 januari 2011 zijn gecombineerd om de informatie van de wijkbewoners in 2010 in kaart te brengen. Negen procent van de wijkbewoners uit Noordwest is bekend bij W&I Schuldhulpverlening Er zijn verschillende instanties waar mensen uit Utrecht Noordwest terecht kunnen voor schuldhulpverlening. Vanuit de gemeente is de afdeling Werk en Inkomen (W&I) verantwoordelijk. Naast W&I is Stadsgeldbeheer, dat onderdeel uitmaakt van Stichting de Tussenvoorziening, de tweede organisatie die schuldhulpverlening als hoofdtaak heeft in de gemeente Utrecht. De doelgroep van Stadsgeldbeheer bestaat uit (ex) dak- en thuislozen (OGGZ doelgroep) met problemen op het gebied van het zelfstandig beheer van inkomen en/of schulden. Daarnaast verzorgt de welzijnsorganisatie Portes (zie paragraaf ) ook diensten op het gebied van schuldhulpverlening. In totaal heeft 1,5% van de wijkbewoners te maken met één van deze vormen van schuldhulpverlening Leefstijl en Gezondheid Er zijn verschillende registraties beschikbaar op het gebied van gezondheid. Leefstijl daarentegen wordt niet systematisch geregistreerd. Informatie over leefstijl komt vooral van enquêteonderzoek Gezondheidspeiling GG&GD Utrecht De gezondheidspeiling is een schriftelijke enquête die elke twee jaar wordt afgenomen door de GG&GD onder de Utrechtse bevolking van 16 jaar en ouder. De enquête wordt uitgevoerd onder een steekproef van de bevolking en bevat vragen op het gebied van ziekten en aandoeningen, huisartsbezoek en welbevinden. Ook worden er vragen gesteld over de woonsituatie, sociale 22

23 contacten en leefstijl, zoals rookgedrag, alcoholgebruik en bewegen. Ten slotte worden vragen gesteld over leeftijd, geslacht, opleiding en het wel of niet hebben van werk. Met deze informatie probeert de gemeente de activiteiten op het gebied van gezondheid te verbeteren en te vernieuwen. De gezondheidspeiling is anoniem opgeslagen en bevat geen identificerende gegevens meer, hierdoor kan de gezondheidspeiling niet op individueel niveau met de andere databronnen worden gekoppeld Huisarts De gegevens van de huisartsen wordt opgeslagen in het Huisartsen Informatie Systeem (HIS). In Utrecht en omgeving wordt van een groot aantal huisartsen die aan zijn gesloten bij het Julius Huisartsen Netwerk (JHN) routine huisartsengegevens uit het HIS anoniem geëxtraheerd. De data wordt gebruikt voor onderzoek, voor kwaliteitsmanagement projecten en zorginnovatie. Voor het SIZU is toestemming om de data van twee huisartsenpraktijken in Utrecht Noordwest die samenwerken in een geïntegreerd eerstelijnssamenwerkingsverband (GES)-verband. Het gaat hierbij om het Gezondheidscentrum Ondiep en huisartsenpraktijk De Dame. Ongeveer wijkbewoners ouder dan 16 jaar (31% van de wijkbewoners) zijn ingeschreven bij de betrokken GES. De HIS data omvat algemene variabelen als geslacht en leeftijd en gestelde diagnoses gecodeerd in 'International Classification of Primary Care (ICPC)'-codes. De gegevens uit de JHN zijn anoniem opgeslagen en bevatten geen identificerende gegevens meer, hierdoor kan deze informatie niet op individueel niveau met de andere databronnen worden gekoppeld Psychiatrisch Casusregister Midden Nederland (PCR-MN) Het Psychiatrisch Casusregister Midden Nederland (PCR-MN) is een anonieme registratie van psychiatrische patiënten. Het bevat informatie van alle patiënten die behandeld zijn in één van de psychiatrische klinieken in Midden-Nederland. Het gaat hierbij om zorg in de tweede- en derdelijn. Deelnemers van de registratie zijn Altrecht, Universitair Medisch Centrum Utrecht, St Antonius ziekenhuis, GGZ centraal, Victas, Stichting Beschermende Woonvormen Utrecht (SBWU) en Kwintes. De deelnemende instanties leveren jaarlijks gegevens aan uit hun patiëntenregistraties. De registraties bevatten DSM-IV diagnoses, het soort zorg dat is verleend en hoeveel dagen zorg er is verleend aan de cliënten. Twaalf procent van de wijkbewoners uit Noordwest zijn bekend in het PCR- MN Zorggebruik verzekerden De gemeente Utrecht en zorgverzekeraar Achmea werken samen met partners in de stad aan het realiseren van gezondheidswinst en betaalbare zorg. Achmea is de grootste zorgverzekeraar in de regio Utrecht en heeft ook een groot aandeel in de wijk Noordwest. De Achmea Health Database (AHD) is een epidemiologische databron, waarin alle gegevens van het zorggebruik van verzekerden zijn verzameld; kort gezegd alle zorgconsumptie waarvoor betaald wordt. Voor SIZU is met name gekeken naar het zorggebruik in de eerste- en tweedelijn en medicatie voorschriften. 23

24 Portes Portes is een brede welzijnsorganisatie in de stad Utrecht. Alle mensen die gebruikmaken van de diensten van Portes zijn opgenomen in een registratiesysteem. Hierin wordt ook opgenomen van welk werkveld de cliënt gebruik maakt. De registratie wordt onder andere gebruikt voor interne evaluaties. Het SIZU heeft van het managementteam toestemming gekregen om de registratie te gebruiken voor het SIZU project. Helaas was de volledigheid van de registratie niet optimaal. De organisaties schat zelf dat ongeveer twintig procent van de wijkbewoners gebruikmaakt van hun diensten, wij hebben echter maar gegevens van 3% van de wijkbewoners. Hierdoor konden maar een beperkt aantal mensen die gebruik maken van de diensten van Portes mee worden genomen binnen het SIZU project. Het is waarschijnlijk dat de cliënten met de grootste zorgvraag het beste zijn geregistreerd, daarmee is de informatie die beschikbaar is voor SIZU waarschijnlijk niet representatief voor de cliënten die zorg ontvangen bij Portes. 4.3 Indicatoren Naast een selectie van databronnen is er ook een selectie gemaakt van indicatoren die mee worden genomen uit de verschillende databronnen, zoals beschreven in hoofdstuk 2. Bij de selectie van de indicatoren is met name gekeken naar de informatiebehoefte van de professionals en beleidsmedewerkers. In hoofdstuk 5 en bijlage 2 worden deze indicatoren beschreven. Tabel 4.3: Overzicht geselecteerde indicatoren van de datasets die op individueel niveau kunnen worden gekoppeld onderwerp indicator dataset Algemeen beschrijvend Subwijk, buurt, subbuurt, postcode GBA Fysieke omgeving Sociaal-maatschappelijke participatie Geslacht Leeftijd Burgerlijke stand Etniciteit Gezinsomvang Gezinsverhouding Zichtgroen, gebruikersgroen en aantal bomen luchtkwaliteit Postcode rond stilteplekken Postcode rond lawaaigebieden (>65 db) Bijstand, duur bijstand Loonkostensubsidie (LKS), duur LKS GBA GBA GBA GBA GBA GBA WistUdata Project 'Luchtverontreiniging en gezondheid in de stad Utrecht, koppeling van lokale gezondheidspeiling aan lokale metingen van luchtkwaliteit' Academische Werkplaats Milieu en Gezondheid Atlas leefomgeving Atlas leefomgeving Registratie gemeente Utrecht, Werk & Inkomen Registratie gemeente Utrecht, Werk & Inkomen 24

25 onderwerp indicator dataset Gezondheid zorggebruik & Sociale werkvoorziening (WSW) en/of Gesubsidieerde arbeid Inburgeraars Schoolverlaters Schuldhulpverlening Maatschappelijk werk Chronisch zieken (diabetes, cholesterol, COPD, depressie) Consulten huisarts, visites, ANW consulten, consulten POH-S Farmaceutische voorschriften (antidepressiva, maagmiddelen, antibiotica, cholesterolverlagers, diabetesmiddelen, COPD middelen) Tweedelijnszorggebruik (Oogheelkunde, KNO, Maag-, lever-, darm, Chirurgie, Gynaecolologie, Orthopaedie, Interne, Cardiologie, Longarts, Neurologie, psychiatrie) Gebruik paramedische zorg (Fysiotherapie, Ergotherapie, Manuele therapie, Beweeg-programma, Oefentherapie, Logopedie, dieet DSM-IV diagnose tweede- en derdelijn psychiatrie (middelen gebruik, angststoornissen, depressie, bipolaire stoornissen, persoonlijksstoornis, psychotische stoornissen, pervasieve stoornissen) Dagen psychiatrische zorg in tweede- en derdelijn (klinisch, ambulant, deeltijd) Registratie gemeente Utrecht, Werk & Inkomen Registratie gemeente Utrecht, Werk & Inkomen Registratie gemeente Utrecht, Werk & Inkomen Registratie gemeente Utrecht, Werk & Inkomen, Stadsgeldbeheer, Welzijnsorganisatie Portes Registratie Portes Achmea Health Database Achmea Health Database Achmea Health Database Achmea Health Database Achmea Health Database Psychiatrisch Casusregister Midden Nederland (PCR-MN) PCR-MN 25

26 5 Wijkprofiel In dit hoofdstuk wordt vanuit de aparte databronnen de wijk beschreven. In bijlage 2 zijn beschrijvende tabellen opgenomen. Hieronder worden de resultaten kort besproken. Deze resultaten zijn ook opgenomen in een wijkprofiel die los van deze rapportage wordt uitgebracht Algemeen beschrijvend De wijk Utrecht Noordwest bestaat uit 4 subwijken (Pijlsweerd, Ondiep/2 e Daalsebuurt, Zuilen-West en Zuilen-Noord/Oost), die vervolgens weer zijn onderverdeeld in 13 buurten en 21 subbuurten. De meeste mensen wonen in de subwijk Ondiep/2 e Daalsebuurt terwijl de subwijk Pijlsweerd de kleinste wijk is. De verhouding mannen en vrouwen is redelijk vergelijkbaar tussen de verschillende wijken en buurten (rond de 47% mannen). De mediane leeftijd van de wijk is jaar. In de subwijk Zuilen- Noord/Oost de mediane leeftijd hoger (35-44 jaar). In Zuilen Noord/Oost is iets meer dan de helft van de inwoners alleenstaand tegenover ruim 70% in Pijlsweerd. Het percentage autochtone Nederlanders in de subwijken ligt tussen de 62% en 76%. In Zuilen Noord/Oost wonen vergeleken met de andere subwijken de meeste inwoners met een Marokkaanse (ruim 12%), Turkse (ruim 6%) en Surinaams/Antilliaanse/Arubaans achtergrond (ruim 4%) Fysieke omgeving Het merendeel van de wijkbewoners is tevreden met hun woning en woonomgeving. Ongeveer 45% van de wijkbewoners woont in een koopwoning, dit percentage ligt hoger in Zuilen-West (59%) en lager in Ondiep/2 e Daalsebuurt (40%). Er wordt geen duidelijke relatie gezien tussen de objectieve en subjectieve informatie over het groen in de wijk. Objectief heeft de subwijk Zuilen-West het meeste gebruikersgroen terwijl de subwijk Ondiep, 2 e Daalsebuurt maar zeer beperkt gebruikersgroen heeft. De subwijk Zuilen-Noord/Oost heeft het meeste zichtgroen. Subjectief zien we dat ongeveer de helft van de wijkbewoners tevreden is over het zichtgroen in hun wijk. In de subwijk Zuilen-West is 85% tevreden over het gebruiksgroen in de omgeving. In 2011 zijn stikstofdioxide (NO₂) metingen verricht in onder andere Utrecht Noordwest. Deze metingen zijn verricht in het kader van het project 'Luchtverontreiniging en gezondheid in de stad Utrecht, koppeling van lokale gezondheidspeiling aan lokale metingen van luchtkwaliteit' binnen de Academische Werkplaats Milieu en Gezondheid. Voor 60% van de postcodegebieden in Noordwest is de NO₂ waarde bekend. Stikstofdioxide is op zichzelf niet heel schadelijk, maar het is een indicatiestof voor stoffen die wél als schadelijk voor de gezondheid worden beschouwd. (RIVM, 2012). De norm voor langdurige blootstelling van de bevolking aan stikstofdioxide bestaat uit een grenswaarde van 40 µg/m³ voor de jaargemiddelde NO₂-concentratie. De gemiddelde NO2 waarde in Noordwest is 28,8 µg/m³. Er zijn 5 postcodegebieden (0,8% van de postcodes met een meetwaarde) met een gemiddelde waarde boven de norm van 40 µg/m³. De gemeente Utrecht heeft geluidskaarten van de locaties met stiltegebieden en gebieden met een geluidsoverlast van 65dB of meer. Vanuit deze kaarten zijn de postcodes ontleed waar mensen wonen in deze gebieden. Vier procent van de wijkbewoners woont in de buurt van een stiltegebied, terwijl 18% in de buurt woont met een hoge geluidsbelasting van 65dB of meer. In de subwijk Ondiep, 2 e Daalseweg zijn de minste stiltegebieden (2%) en de subwijk Pijlsweerd heeft de meeste gebieden met een hoge geluidsbelasting van 65dB of meer (23,5%). 26

27 5.1.3 Sociaal-maatschappelijke participatie Vier en half procent van de wijkbewoners in Noordwest heeft een bijstandsuitkering. Dit percentage ligt het hoogst in de subwijk Zuilen-Noord/Oost (6%) en het laagst in de subwijk Zuilen-West (3%). De mediane duur van de bijstandsuitkering is 2-4 jaar en gelijk over de subwijken. In de subwijk Ondiep/2 e Daalsebuurt wonen de meeste bijstandsgerechtigden met een bijstand van 10 jaar of meer. Daarnaast heeft 0,6% van de wijkbewoners een loonkostensubsidie. Hiervan heeft 60-70% een vangnetbaan en 30-40% een opstapbaan. Zoals in paragraaf is beschreven kunnen de wijkbewoners van de gemeente, van Stadsgeldbeheer of van de welzijnsorganisatie Portes schuldhulpverlening ontvangen. In heel Noordwest maakt 1,5% van de bewoners gebruik van schuldhulpverlening. Dit percentage ligt het hoogste in de subwijk Zuilen-Noord/Oost (2,3%) en het laagst in Zuilen-West (0,9%) Gezondheid & zorggebruik Geïntegreerde eerstelijns samenwerkingsverband (GES) De patiënten die ingeschreven staan bij het GES-verband bestaande uit Gezondheidscentrum Ondiep en huisartsenpraktijk De Dame wonen grotendeels in de subwijken Ondiep/2 e daalsebuurt en Zuilen- Noord/Oost (61%). Het percentage mannen is vergelijkbaar met de wijk, maar de mediane leeftijd ligt met jaar wel boven de mediane leeftijd van de wijk. Huisartsen registreren niet standaard leefstijlfactoren, alleen wanneer deze in direct verband staan met een aandoening of van invloed zijn op de behandeling van een patiënt. De informatie over leefstijlfactoren is dus altijd een onderschatting van de werkelijke prevalentie. De top 10 van diagnoses die ooit bij de wijkbewoners in de GES zijn gesteld omvat: klachten van het bewegingsapparaat (28,9%), aandoeningen van bewegingsapparaat (10,7%), hypertensie (10,1%), slaapproblemen (5,3%), angstig en angststoornissen (5,0%), astma (4,9%), diabetes mellitis (4,1%), COPD (3,5%), stress (3,4%) en (gevoelens van) depressie (3,1%). Hierbij kan één patiënt meerdere diagnoses hebben Psychiatrisch casus register Midden-Nederland (PCR-MN) Ruim 12% van de wijkbewoners is bekend met een diagnose in de tweede en derdelijns psychiatrische zorg in het PCR-MN. Depressie is de meest voorkomende diagnose en is bij ruim 3% van de wijkbewoners gesteld, in Zuilen-Noord/Oost ligt dit zelfs op bijna 4%. Van de cliënten in PCR- MN ontvangt bij 40% ambulante zorg. Het aantal mediane dagen ambulante zorg in 2010 is 7 dagen. Het mediaan aantal dagen klinische zorg ligt met 31 dagen het hoogst, in de subwijk Zuilen- Noord/Oost ligt dit zelfs op 46 dagen Achmea De mediane leeftijd van de Achmea verzekerden ligt met jaar hoger dan gemiddeld in de wijk. Van de Achmea verzekerden heeft 65% een huisarts in Noordwest, 20% heeft een huisarts die is aangesloten bij de GES Gezondheidscentrum Ondiep/De Dame. Ruim 80% heeft tenminste één keer per jaar contact met de huisartsenpraktijk. Gemiddeld hebben de wijkbewoners, verzekerd bij Achmea, 6,7 keer per jaar contact met de huisartsenpraktijk en heeft 56% in 2010 een farmaceutisch voorschrift ontvangen. De meeste voorschriften werden uitgeschreven voor antibiotica (27,8%), maagmiddelen (25,7%) en cholesterolverlagers (16,7%). 27

28 In de tweedelijnszorg wordt de specialistische zorg van de chirurg, cardioloog en psychiater het meest gedeclareerd door de Achmea verzekeraars in de wijk Noordwest. Binnen de paramedische zorg komt fysiotherapie het meeste voor en men gaat daar meestal meer dan 5 keer per jaar heen. Wanneer we kijken naar de combinatie van zorggebruik bij de huisarts, farmaceutische zorg, tweedelijnszorg en paramedische zorg zien we dat in Noordwest Utrecht ongeveer de helft van de Achmea verzekerden zowel naar de huisarts gaan als een farmaceutisch voorschrift hebben (53%) of gebruik maken van tweedelijnszorg (45%). 34% maakt gebruik van zowel de zorg van de huisarts, tweedelijnszorg en farmaceutisch zorg. Twintig procent van de Achmea verzekerden in Utrecht Noordwest maakt gebruik van zowel huisartsenzorg als paramedische zorg. Tien procent van de Achmea verzekerden in Utrecht Noordwest maakt gebruik van de zorg van de huisarts, farmaceutische zorg, tweedelijnszorg en paramedische zorg. In figuur 5.1 zijn de verschillen van het zorggebruik in de subwijken, vergeleken met de wijk Utrecht Noordwest weergegeven. We zien dat in de subwijk Zuilen-West minder gebruik wordt gemaakt van zorg, terwijl in de andere subwijken er meer gebruik wordt gemaakt van zorg. De verschillen zijn echter klein. Alleen de farmaceutische zorg (56% versus 60%) en de combinatie van huisartsenzorg en farmacie gebruik (53% versus 57%) bereiken een verschil van vier procent. Zuilen-Noord/Oost Zuilen-West Ondiep, 2e Daalsebuurt Pijlsweerd Noordwest Huisarts Tweedelijnszorg Huisarts & Farmacie Huisarts & Paramedische zorg Huisarts, Farmacie & Paramedische zorg Farmacie Paramedische zorg Huisarts & Tweedelijnszorg Huisarts, Farmacie & Tweedelijnszorg Huisarts, Framacie, Tweedelijnszorg, paramedische zorg Figuur 5.1: Percentuele verschillen in zorggebruik Achmeaverzekerden per subwijk vergeleken met Noordwest Utrecht Portes Van de wijkbewoners komt 3,3% voor in de registratie van Portes. Hiervan komt ruim 60% voor sociaal raadsliedenwerk. Sociaal raadslieden geven cliënten informatie en advies over uitkeringen, belastingen, wonen, werken, onderwijs of de rechten ten opzichte van de overheid. 28

29 6 Individuele koppeling data Na de selectie van de databronnen en de indicatoren uit de databronnen worden de databronnen zoveel mogelijk op individueel niveau aan elkaar gekoppeld. 6.1 Methode De individuele datasets die mee worden genomen in de koppeling zijn anoniem gemaakt bij de bron. Om dit mogelijk te maken is een sleutelbestand gemaakt. Dit sleutelbestand bevat identificerende variabelen en een koppelvariabele. Het bestand is opgeslagen buiten het projectteam. Samen met de beheerder van de brondataset worden de identificerende variabelen van het bronbestand met het sleutelbestand vervangen door de koppelvariabele. Het databestand zonder identificerende variabelen, maar met de koppelvariabele wordt meegenomen voor analyse. Met de koppelvariabele kunnen de verschillende datasets aan elkaar worden gekoppeld op individueel niveau. Voordat de datasets aan elkaar worden gekoppeld worden de datasets eerst opgeschoond. De observaties van 16 jaar en ouder worden geselecteerd, de gekozen indicatoren worden geselecteerd en eventueel gehercodeerd. Indicatoren van leefomgeving worden op postcode of buurtniveau gekoppeld aan de individuele data. Bij de analyses is rekening gehouden met het feit dat veel informatie van één persoon alsnog kan leiden tot identificatie van deze persoon. Hierbij is uitgegaan van de richtlijnen van het Centraal bureau voor de Statistiek (CBS). Belangrijkste hierbij is dat als een cel minder dan tien observaties bevat de resultaten niet worden gepresenteerd. Bij de analyses is uitgegaan van de problemen die in de wijk spelen en de informatiebehoefte van de professionals en beleidsmedewerkers zoals deze naar voren zijn gekomen (zie hoofdstuk 3). 6.2 Stapeling Door de koppeling met de gemeentelijke basisadministratie kan een nauwkeurigere en eenduidige omschrijving worden gegeven van de populatie en de verschillen tussen de populaties in de aparte databronnen. In figuur 6.1 is een selectie van beschrijvende variabelen weergeven, waarbij de waarden van alle wijkbewoners als referentie zijn genomen. Hierbij zien we weinig verschillen in geslacht, alleen de bewoners die schuldhulpverlening ontvangen zijn vooral mannen. Dit is mogelijk te verklaren doordat als een gezin in financiële problemen komt de mannen onder de schuldhulpverlening vallen. We zagen in hoofdstuk 5 al dat zestig procent van de wijkbewoners niet getrouwd is, maar wanneer we kijken naar de verschillende populaties zien we dat er in deze populaties veel meer mensen getrouwd of weduwe of gescheiden zijn. Bij bewoners met schuldhulpverlening of die zorg ontvangen van de welzijnsorganisatie Portes zien we zelfs dat er 20% meer mensen weduwe of gescheiden zijn. Verder zijn er binnen de populaties minder autochtone Nederlanders. 29

30 Figuur 6.1: Algemeen beschrijvende variabelen van de verschillende databronnen ten opzichte van Noordwest. Figuur 6.2: Overlap van wijkbewoners in de verschillende databronnen In figuur 6.2 is de overlap van de aanwezigheid van wijkbewoners in de verschillende databronnen weergegeven. Vanwege de gevoeligheid van informatie over het marktaandeel, is het aantal Achmea verzekerden in de wijk Noordwest niet gepresenteerd. Mensen die welzijnshulp of schuldhulpverlening krijgen hebben vaker een psychiatrische diagnose. Deze mensen zijn ook vaker bekend bij Werk en Inkomen (W&I). Terwijl mensen bekend bij W&I minder vaak een psychiatrische 30

31 diagnose hebben en minder vaak hulp ontvangen van welzijn, wel zijn ze vaker bekend bij schuldhulpverlening. Wanneer we kijken naar de aanwezigheid van wijkbewoners in meerdere registraties krijgen we een beeld hoeveel wijkbewoners problemen ervaren op meerdere gebieden (figuur 6.3a). De registraties die betrokken zijn in de figuur zijn: Achmea Health Datbase (AHD), PCR-MN, Portes, W&I en schuldhulpverlening. Wanneer mensen in geen van deze registraties voorkomen zijn deze wijkbewoners dus alleen bekend in de GBA. Echter de aanwezigheid in de AHD geeft geen gezondheidsprobleem weer wat het beeld vertekent. Daarom hebben we uit de AHD de personen geselecteerd die frequent contact hebben met de huisartsenpraktijk (paragraaf 6.3.2) en deze beschouwd als problematisch. In figuur 6.3b is, onder Achmea verzekerden, weergegeven hoe vaak problemen voorkomen: frequente huisartsbezoekers, PCR-MN, Portes, W&I en schuldhulpverlening. Figuur 6.3a: Het voorkomen van de wijkbewoners in verschillende registraties Figuur 6.3b: Het voorkomen van de wijkbewoners, verzekerd bij Achmea, in verschillende registraties Hierbij zien we dat de figuren 6.3a en 6.3b een redelijk gelijk beeld laten zien. Ongeveer tweederde van de wijk is niet geregistreerd met een probleem uit één van de databronnen, ruim een kwart is bekend in één registratie en zo n tien pocent in twee registraties. Een klein deel (2-3%) is in drie of meer registraties bekend. 31

32 In figuur 6.4 zijn algemeen beschrijvende variabelen weergeven van de Achmea verzekerden in Noordwest die in geen, één, twee of drie registraties voorkomen (zie figuur 6.3b). We zien dat de wijkbewoners die bekend zijn in meerdere registraties en dus problemen hebben op meerdere werkvelden vaker vrouw zijn, vaker weduwe of gescheiden zijn en minder vaak van autochtone afkomst zijn. Figuur 6.4: Algemeen beschrijvende variabelen voor de wijkbewoners die in geen, één, twee of drie registraties voorkomen binnen de Achmea populatie. Tien personen in de wijk zijn bekend bij alle vijf databronnen die zijn meegenomen. Deze personen hebben dus zowel frequent contact met de huisartsenpraktijk, ontvangen geestelijke gezondheidszorg in de tweede of derdelijn, ontvangen een bijstandsuitkering, ontvangen hulp van de welzijnsorganisatie en zitten in de schuldhulpverlening. Omdat de groep zo klein is kunnen we geen nauwkeurige omschrijving geven van deze groep. Wel kunnen we beter zicht geven op de personen die in drie registraties voorkomen. Hierbij is weer alleen binnen de Achmea verzekerden gekeken, omdat alleen van deze personen de frequentie van huisartsenzorg bekend is. De figuren 6.5a t/m 6.5d geven de overlap tussen wijkbewoners verzekerd bij Achmea weer met betrekking tot frequent contact met de huisartsenpraktijk, tweede of derdelijns GGZ zorg, welzijnszorg, bijstandsuitkering en schuldhulpverlening in verschillende combinaties weer. De overlap tussen drie registraties is klein, binnen de Achmea verzekerden maximaal 0,7% (figuur 6.5a en 6.5b). Hierbij is overlap mede afhankelijk van de grootte (en volledigheid) van de individuele databronnen. Mensen met een overlap van drie registraties, los van welke registraties deze zijn, zijn meestal vrouwen, relatief vaak gescheiden of weduwe en wonen bijna allemaal in een sociale huurwoning. 32

33 Databron % Achmea verzekerden (n) Alleen frequent contact huisarts (HA) 8,9% (1164) Alleen bekend bij tweede of derdelijns 10,9 %(1756) GGZ (PCR-MN) Alleen bekend bij welzijnsorganisatie 2,7% (348) (Portes) HA & PCR-MN 3,1% (407) HA & portes 0,9% (114) PCR-MN & portes 1,4% (179) HA & PCR-MN & portes 0,7% (95) Figuur 6.5a: Overlap tussen wijkbewoners verzekerd bij Achmea met frequent contact met de huisartsenpraktijk, tweede of derdelijns GGZ zorg en welzijnszorg. Databron % Achmea verzekerden (n) Alleen frequent contact huisarts (HA) 8,8% (1151) Alleen bekend bij tweede of derdelijns 12,2% (1593) GGZ (PCR-MN) Alleen een bijstandsuitkering (bijstand) 5,6% (734) HA & PCR-MN 3,1% (407) HA & bijstand 1,0% (127) PCR-MN & bijstand 2,6% (342) HA & PCR-MN & bijstand 0,7% (95) Figuur 6.5b: Overlap tussen wijkbewoners verzekerd bij Achmea met frequent contact met de huisartsenpraktijk, tweede of derdelijns GGZ zorg en bijstandsuitkering. 33

34 Databron % Achmea verzekerden (n) Frequent contact huisarts (HA) 9,6% (1250) Alleen bekend bij tweede of 13,9% (1810) derdelijns GGZ (PCR-MN) Alleen schuldhulpverlening (schuld) 1,5% (197) HA & PCR-MN 3,6% (466) HA & schuld 0,2% (28) PCR-MN & schuld 1,0% (125) HA & PCR-MN & schuld 0,3% (36) Figuur 6.5c: Overlap tussen wijkbewoners verzekerd bij Achmea met frequent contact met de huisartsenpraktijk, tweede of derdelijns GGZ zorg en schuldhulpverlening. Databron % Achmea verzekerden (n) Frequent contact huisarts (HA) 10,7% (1393) Alleen bekend bij welzijnsorganisatie 3,1% (401) (Portes) Alleen een bijstandsuitkering 7,3% (950) (bijstand) HA & welzijn 1,3% (165) HA & bijstand 1,4% (178) Welzijn & bijstand 1,0% (126) HA & welzijn & bijstand 0,3% (44) Figuur 6.5d: Overlap tussen wijkbewoners verzekerd bij Achmea met frequent contact met de huisartsenpraktijk, welzijnszorg en bijstandsuitkering. De figuren 6.6a en 6.6b geven de overlap tussen wijkbewoners verzekerd bij Achmea met tweede of derdelijns GGZ zorg, welzijnszorg, bijstandsuitkering en schuldhulpverlening in verschillende combinaties weer. De overlap tussen drie registraties is klein, binnen de Achmea verzekerden maximaal 0,6% (figuur 6.6a en 6.6b). Hierbij is overlap mede afhankelijk van de grootte (en volledigheid) van de individuele databronnen. Mensen met een overlap van drie registraties, los van welke registraties deze zijn, zijn wederom meestal vrouwen, vaak gescheiden of weduwe, het gaat vaker om eenoudergezinnen en wonen bijna allemaal in een sociale huurwoning. De Achmea verzekerden met tweede of derdelijns GGZ zorg, een bijstandsuitkering en welzijnszorg hebben 34

35 daarnaast vaker last van depressies. Terwijl we bij de Achmea verzekerden met tweede of derdelijns GGZ zorg, een bijstandsuitkering en schuldhulpverlening vaker middelengebruik zien. Databron % Achmea verzekerden (n) Alleen bekend bij tweede of 13,9% (1808) derdelijns GGZ (PCR-MN) Alleen bekend bij welzijnsorganisatie 2,9% (374) (Portes) Alleen een bijstandsuitkering 5,9% (773) (bijstand) PCR-MN & welzijn 1,5% (192) PCR-MN & bijstand 2,7% (355) welzijn & bijstand 0,7% (88) PCR-MN & welzijn & bijstand 0,6% (82) Figuur 6.6a: Overlap tussen wijkbewoners verzekerd bij Achmea met tweede of derdelijns GGZ zorg, welzijnszorg en een bijstandsuitkering. Databron % Achmea verzekerden (n) Alleen bekend bij tweede of 14,7% (1921) derdelijns GGZ (PCR-MN) Alleen een bijstandsuitkering 6,0% (779) (bijstand) Alleen schuldhulpverlening (schuld) 0,6% (143) PCR-MN & bijstand 2,7% (355) PCR-MN & schuld 0,6% (79) Bijstand & schuld 0,6% (82) PCR-MN & bijstand & schuld 0,6% (82) Tabel 6.6b: Overlap tussen wijkbewoners verzekerd bij Achmea met tweede of derdelijns GGZ zorg, een bijstandsuitkering en schuldhulpverlening. 6.3 Hoog-risicogroepen Vanuit de bijeenkomsten met de professionals en beleidsmedewerkers zijn verschillende hoog risicogroepen naar voren gekomen. Daaronder waren de krachtwijken, de mensen die regelmatig naar de huisarts gaan, en mensen die lang in de bijstand zitten de meest genoemde risicogroepen. Er wordt verwacht dat deze groepen vaker te maken hebben met problemen op het gebied van gezondheid, en op sociaal en economisch vlak Krachtwijken In 2007 is een lijst met 40 Nederlandse probleemwijken door minister Ella Vogelaar van Wonen, Wijken en Integratie bekend gemaakt. In deze woongebieden werden gedurende de kabinetsperiode 35