1 Definitief eindrapport

1 Definitief eindrapport Voorspelling extramurale Verpleging en Verzorging 3.0 Choose Steef Baeten an item. Choose Sonja an Boas item. Gabriëlle Choose an Mazzola item. Choose Piet Stam an item. Choose an item. Choose an item. SiRM Strategies in Regulated Markets B.V. Nieuwe Uitleg 24 2514 BR Den Haag Den Haag, 6 april 2016 Contactpersoon: Steef Baeten E-mail: steef.baeten@sirm,nl Telefoonnummer: 0638073878

Inhoudsopgave Inhoudsopgave... 2 Managementsamenvatting... 4 1 Inleiding... 6 2 Data... 7 2.1 DISH... 8 2.2 Overall Toets 2016... 8 2.3 Data koppeling... 9 3 Resultaten... 9 3.1 Schatting basismodel en vergelijking met officiële normbedragen... 10 3.2 Selectie van het analysemodel... 11 3.2.1 Vergelijking van voorspelkracht van de vier mogelijke analysemodellen... 12 3.2.2 Selectie van het analysemodel... 13 3.3 Toevoeging hulpmiddelen aan analysemodel... 13 3.3.1 Generiek hulpmiddelgebruik... 14 3.3.2 Gebruik van één specifiek hulpmiddel... 15 3.4 Ontwikkeling nieuwe HKG-kenmerk... 17 3.4.1 Indeling van verzekerden bij één enkel hulpmiddel... 17 3.4.2 Ward clustering voor reductie van het aantal categorieën... 18 3.4.3 Toevoegen van nieuwe HKG-kenmerk aan analysemodel... 19 3.5 Beoordelen effecten van toevoegen nieuwe HKG-kenmerk aan het risicovereveningsmodel... 20 3.5.1 Mitigeert voor een deel de verwijdering van het VGG-kenmerk 20 3.5.2 De verschillen tussen verzekeraars verkleinen... 21 3.5.3 Verklaart vooral extra variantie voor verzekerden met kosten V&V in het voorgaande jaar... 22 4 Conclusie... 23 5 Bijlagen... 24 Bijlage I: Beperkte overlap met somatische HKG... 24 2 2/25

Bijlage II: Vergelijking met officiële normbedragen... 25 Bijlage III Normbedragen van de modellen... 25 2 3/25

Managementsamenvatting Per 2017 worden verzekeraars volledig risicodragend voor de kosten van de extramurale verpleging en verzorging (V&V). Hierop anticiperend heeft SiRM, in opdracht van de zorgverzekeraars Zilveren Kruis, CZ, DSW en Menzis, een gezondheidsgerelateerd hulpmiddelkostengroep (HKG)-kenmerk ontwikkeld voor een adequate verevening van extramurale V&V kosten. Dit kenmerk verbetert de werking van het risicovereveningsmodel substantieel. Het is van belang dat de mogelijke impact van dit HKG-kenmerk bekend is bij VWS en andere partijen, zodat het meegenomen kan worden in het formele traject van de Overall Toets 2017 (OT2017). Het huidige model voor de risicoverevening V&V (OT2016) voorspelt 38,3% (R 2 ) van de variatie in kosten extramurale V&V. Dit als hoog beschouwde percentage volgt uit de inclusie van historische V&V kosten door middel van het kenmerk V&Vgebruikersgroepen (VGG) in de risicovereveningsformule. Een historisch kenmerk compenseert variatie in kosten ongeacht de oorzaak en niet alleen variatie veroorzaakt door gezondheidsverschillen tussen verzekerden, wat het ultieme doel van de risicoverevening is. Deze bredere scope van het VGG-kenmerk neemt een prikkel tot doelmatige inkoop van zorg weg. In de toekomst verdwijnt het VGG-kenmerk daarom mogelijk uit het model. Dit onderzoek toont aan dat bij verwijdering van het VGGkenmerk de voorspellende waarde voor de extramurale V&V kosten van 38,3% naar 12,4% verlaagt. Deze daling geeft duidelijk de noodzaak aan voor de ontwikkeling van nieuwe, gezondheidsgerelateerde kenmerken voor een adequate verevening van extramurale V&V kosten. Een deel van de historische V&V kosten kan immers gezondheidsgerelateerd zijn, zodat volledige verwijdering van het kenmerk een te rigoureuze stap is. De huidige somatische HKG kan de verwijdering van de VGG niet afdoende opvangen, aangezien het slechts 0,5%-punt van de resterende 12,4% verklaart. Met de informatie van de gezondheidsenquête is bepaald welk deel van de overgebleven kostenvariatie nog compensatie behoeft in de risicoverevening. Het in deze studie ontwikkelde kenmerk voor de extramurale V&V is gebaseerd op het gebruik van hulpmiddelen. Op medisch inhoudelijke gronden is een selectie gemaakt van hulpmiddelen met een potentiele relatie met ADL- (algemene dagelijkse levensverrichtingen) en HDL- (huishoudelijk dagelijkse levensverrichtingen) beperkingen. Voor elk van de geselecteerde hulpmiddelen is deze veronderstelde relatie ook aangetoond in een sample van 37.773 kwetsbare ouderen. Door deze relatie stimuleert het ontwikkelde HKG-kenmerk efficiënte zorginkoop en compenseert het 2 4/25

geen inefficiënte zorginkoop. Met dit HKG-kenmerk is nagegaan welk deel van de resterende kostenvariatie door gezondheidsverschillen zijn veroorzaakt. Toevoeging van het nieuwe, gezondheidsgerelateerde HKG-kenmerk verhoogt de voorspelkracht van het huidige vereveningsmodel (R 2 ) van 11,9% naar 14,3%. Dat betekent dat 1,9 procentpunt (= 14,3% - 12,4%) van de in totaal 25,9 procentpunten (= 38,3% -12,4%) die de historische V&V kosten aan voorspelkracht toevoegen door ons gezondheidsgerelateerde HKG-kenmerk wordt verklaard. Dat komt neer op 7,3%, wat betekent dat 92,7% van de door historische V&V kosten voorspelde kostenvariatie niet met gezondheidsverschillen lijken samen te hangen. Merk verder op dat een R 2 van 14,3% goed vergelijkbaar is met de R 2 van 15,1% van het geneeskundige GGZ-model (Tabel 11, P. 48 Groot onderhoud FKG s GGZ ), maar beiden zijn substantieel lager dan de R 2 van 22,5% voor de somatische zorg (Tabel 42, P97, Groot onderhoud FKG s somatische zorg ). Het GGZ-model kenmerkt zich door grote groepen zonder kosten en kleine aantallen (1 promille van de verzekerden) met extreem hoge kosten. Deze eigenschappen zijn ook relevant voor V&V-kosten, maar in tegenstelling tot het GGZ-model corrigeert het V&V-model zonder VGG hier niet voor. Het ontwikkelde hulpmiddelenkenmerk bestaat uit twee categorieën plus een afslagklasse. De eerste categorie (hulpmiddelen met monitorcodes R10 /A10 / I10 / L10 / K10 / G05 / N05) levert een normbedrag van 1.978, de tweede categorie (hulpmiddelen G10 / I30 / R05) een normbedrag van 6.989 en de afslag klasse leidt tot een negatief normbedrag van - 37. Het HKG-kenmerk verkleint de variatie in gemiddelde meerkosten V&V tussen de verzekeraars. Door toevoeging van het HKGkenmerk aan het vereveningsmodel verlaagt de bandbreedte van de gemiddelde meerkosten V&V tussen de vier verzekeraars met 26%. In het vereveningsmodel OT2016 worden de compensaties voor de somatische en de extramurale V&V kosten gebaseerd op dezelfde set kenmerken. In het OT2017 worden de extramurale V&V kosten en de somatische kosten samengevoegd. Bij de ontwikkeling van nieuwe vereveningskenmerken op basis van de totale kosten is er een risico dat de V&V kosten, die een relatief klein deel van de totale kosten opmaken, niet goed verevend worden. Daarom is het van belang om de opgedane kennis in deze studie, specifiek gericht op de verevening van extramurale V&V kosten, mee te nemen in de ontwikkeling van de Overall Toets 2017. Mocht het VGG-kenmerk in de toekomst uit het vereveningsmodel verdwijnen, dan is het van belang dat de voorspelkracht hiervan gerelateerd aan verschillen in gezondheid gecompenseerd wordt. Uit deze studie volgen specifieke hulpmiddelen die meegenomen moeten worden in het traject van de Overall Toets. 2 5/25

1 Inleiding Zorgverzekeraars zijn vanaf 2017 volledige risicodragend voor de kosten van de extramurale verpleging en verzorging (V&V). In de Overall Toets 2016 (OT2016) worden de extramurale V&V kosten en de somatische kosten apart geschat met hetzelfde risicovereveningsmodel. Hierin zijn historische kosten V&V opgenomen door middel van het kenmerk V&V-gebruikersgroepen (VGG). Inclusie van historische kosten beperkt de risico s voor verzekeraars, maar compenseert ook inefficiënte zorginkoop. Daarom verdwijnt dit kenmerk mogelijk in de toekomst uit het model. Deze ontwikkelingen naar extra risico s voor de verzekeraars vergroten de noodzaak voor een adequate compensatie van de extramurale V&V. Dit onderzoek bestudeert daarom de mogelijkheid om hulpmiddelgegevens te gebruiken als kenmerk binnen de risicoverevening voor de extramurale V&V. Een goed kenmerk voor de risicoverevening is gezondheidsgerelateerd en landelijk beschikbaar. Uit een eerder onderzoek naar de compensatie voor verzekerden met V&V is gebleken dat beperkingen van ouderen (o.b.v. ADL-/HDL-score) voorspellend zijn voor de kosten van de V&V 1. Deze kenmerken zijn echter niet centraal geregistreerd en daardoor niet direct geschikt voor de risicovervening. De centrale hypothese in dit onderzoek is dan ook dat beperkingen vervangen kunnen worden in het vereveningsmodel door hulpmiddelgebruik, wat wel centraal geregistreerd is. Het onderzoek bestaat uit drie fases: Fase 1: Beoordeling van de datakwaliteit van de hulpmiddelendeclaraties Fase 2: Bepalen van de relatie tussen hulpmiddelgebruik en beperkingen Fase 3: Ontwikkelen van een nieuw HKG-kenmerk voor de verevening van V&V kosten 1 Einddocument voorspelmodel V&V op sample gezondheidsenquête. 10 juni 2015. Door: SiRM in opdracht van Zilveren Kruis, CZ, Menzis en DSW. 2 6/25

In fase 1 van het project is de datakwaliteit van de hulpmiddelgegevens gecontroleerd. Hieruit is geconcludeerd dat er geen rede is om aan te nemen dat declaraties onjuist zijn gedeclareerd. Ook is het aannemelijk dat verzekeraars op geaggregeerd niveau een vergelijkbare declaratiemethodiek hanteren en dat de registratie van vergelijkbare kwaliteit is voor verzekerden met en zonder beperkingen. Ook is in deze fase een medisch inhoudelijke selectie gemaakt van hulpmiddelen waarvan het gebruik mogelijk is gecorreleerd met beperkingen. In fase 2 is er een relatie aangetoond tussen hulpmiddelgebruik en beperkingen (ADL- /HDL-score). Dit suggereert dat hulpmiddelgebruik gezondheidsgerelateerd is en daarom een goed kenmerk zou kunnen zijn voor de riscoverevening. Dit rapport behandelt de resultaten van fase 3 waarin de relatie tussen hulpmiddelgebruik en V&V kosten centraal staat. Eerst volgt een korte beschrijving van de gebruikte steekproef 2 voor hulpmiddelgebruik (zie ook verslag fase 1 3 ) en van het OT-bestand 2016. Vervolgens is voor de borging van de externe validiteit op het OT-bestand het basis vereveningsmodel geschat. Dit model is daarbij vergelijken met de gerapporteerde cijfers van het OT-2016 uit de WOR 749 4 (zie Bijlage II). Aan dit model zijn de in fase 1 geselecteerde hulpmiddelen toegevoegd om de onafhankelijke bijdrage aan de verevening te bepalen. Ten slotte, zijn de hulpmiddelen geclusterd in een HKG-kenmerk. De verevenende effecten van dit kenmerk zijn uitvoerig beschreven. 2 Data In deze sectie volgt een korte beschrijving van de gegevens voor hulpmiddelgebruik en van het OT-bestand 2016. Tenslotte zijn de verzekerdengegevens uit het OT2016 gekoppeld aan de hulpmiddelgegevens om het analysebestand te genereren. 2 In dit onderzoek is alleen data beschikbaar voor verzekerden van de vier participerende verzekeraars: Zilveren Kruis, CZ, Menzis en DSW 3 Beoordeling kwaliteit hulpmiddelgegevens V&V, 12 nov 2015, uitgevoerd door SiRM in opdracht van de zorgverzekeraars Zilveren Kruis, CZ, DSW en Menzis 4 Onderzoek risicoverevening 2016: Berekening Normbedragen (WOR 749), 30 september 2015,uitgevoerd door ibmg in opdracht van VWS 2 7/25

2.1 DISH Het Detail Informatiesysteem Hulpmiddelen (DISH) registreert het hulpmiddelgebruik van verzekerden. In fase 3 is het DISH 2012 voor de bij CZ, DSW, Menzis of Zilveren Kruis aangesloten verzekerden gebruikt. Hulpmiddelen worden hierin onder andere aan de hand van de monitorcode geclassificeerd in hoofd- en subcategorieën (zie Figuur 1). In onze analyse maken we gebruik van niveau 3 van de monitorcode, waarbij de eerste letter de hoofdcategorie aangeeft en de combinatie van deze letter met de twee eerstvolgende cijfers de subcategorie. Deze codes zijn medisch inhoudelijk geclusterd. In Fase 1 van het project is de datakwaliteit van het bestand DISH 2012 als voldoende beoordeeld. Er is geen rede om aan te nemen dat declaraties op basis van monitorcode- 3 onjuist zijn of dat er een verschil is in de wijze van declareren voor verzekerden met en zonder beperkingen. Zie het verslag 3 van fase 1 voor een gedetailleerde beschrijving van de DISH data. Figuur 1: DISH monitorcode registratie 2.2 Overall Toets 2016 Tijdens de Overall Toets 2016 (OT2016) worden uitgangsmodellen voor de risicovereveningsmodellen van 2016 doorgerekend. Het OT2016 schat de kosten van 2013 op basis van twaalf (zie Figuur 2) risicovereveningskenmerken die zijn gebaseerd op persoonskenmerken in 2012. Zowel de somatische kosten als de extramurale V&V kosten worden met behulp van hetzelfde model apart van elkaar geschat. Voor deze studie hebben we het OT2016 tot onze beschikking gekregen voor de verzekerden die in 2013 aangesloten waren bij CZ, DSW, Menzis of Zilveren Kruis. 2 8/25

Figuur 2: Kenmerken OT2016 2.3 Data koppeling De dataset voor deze studie wordt in twee stappen gegenereerd: 1. Behoud alleen de verzekerden in het verkregen OT2016 die ook in 2012 aangesloten waren bij CZ, DSW, Menzis of Zilveren Kruis. Van de overige verzekerden missen de hulpmiddelgegevens in 2012. 2. Koppel de resterende verzekerden in het OT2016 aan de hulpmiddelgegevens uit het DISH 2012. Verzekerden die niet in DISH 2012 zaten, gebruikten geen hulpmiddelen. 3 Resultaten Het ontwikkelde hulpmiddelkostengroep (HKG)-kenmerk stimuleert efficiënte zorginkoop door de getoonde relatie met gezondheid. Het nieuwe gezondheidsgerelateerde HKG-kenmerk verhoogt de R 2 van het risicovereveningsmodel (excl. somatische HKG en VGG) van 11,9 % naar 14,3%. Het bestaat uit drie categorieën van hulpmiddelen: - Afslagklasse (negatief normbedrag van - 37,-): Verzekerden die geen van de hulpmiddelen in categorie 2 en 3 gebruiken - Categorie 1 (normbedrag van 1.978,-): Verzekerden die gebruik maken van o Robotmanipulator (R10) 2 9/25

o o o o o o Voorzieningen voor stomapatiënten (A10) Zuurstofapparaten en toebehoren (I10) Hulpmiddelen voor mobiliteit (L10) Alarmering voor lichamelijke gehandicapten (K10) Hulpmiddelen voor lichaamshouding (G05) Voedingshulpmiddelen (N05) - Categorie 2 (normbedrag van 6.989,-): Verzekerden die gebruik maken van o o o Hulpmiddelen V&V op bed (G10) Slijmuitzuigapparatuur (I30) Hulpmiddelen arm-hand-vingerfunctie (R05) De ontwikkeling van het nieuwe gezondheidsgerelateerde HKG-kenmerk voor de verevening van V&V kosten is opgedeeld in vijf stappen: 1. Schatting basismodel en vergelijking met officiële normbedragen 2. Selectie van het analysemodel 3. Toevoeging hulpmiddelen aan analysemodel 4. Ontwikkeling nieuwe HKG-kenmerk 5. Beoordelen effecten van toevoegen nieuwe HKG-kenmerk aan het risicovereveningsmodel 3.1 Schatting basismodel en vergelijking met officiële normbedragen Ter controle van de validiteit van de beschikbare data zijn de bestaande vereveningsmodellen voor somatische en V&V kosten geschat en vergeleken met gerapporteerde 4 normbedragen voor OT2016. Deze geschatte normbedragen voor onze subset van de populatie komen over het algemeen goed overeen met de normbedragen zoals geschat voor de gehele Nederlandse bevolking (zie Bijlage II). Hier bespreken we kort de meest opvallende verschillen. 2 10/25

Binnen het kenmerk leeftijd en geslacht wijken de categorieën voor 0-jarigen af voor zowel mannen als vrouwen. Dit komt doordat ongeveer de helft van deze verzekerden niet zijn opgenomen in het OT2015 en DISH 2012. Daarom zijn er voor deze 0-jarigen nog geen gegevens over hulpmiddelgebruik bekend en hebben we deze mensen niet meegenomen in de analyses. Voor enkele categorieën kan de afwijking van het geschatte normbedrag verklaard worden door een zeer lage prevalentie (<0,05%). Dit geldt voor de categorieën FKG30, DKG14, SES0, VGG3, VGG4, AVI IVA 18-34, en HKG1 t/m 4. Voor het regiokenmerk bestaat een significante afwijking van de geschatte normbedragen vergeleken met de schatting van het OT2016 op de gehele populatie. Dit is conform verwachting aangezien de verzekeraars in deze studie verschillende marktaandelen per regio hebben. 3.2 Selectie van het analysemodel Het OT2016 bevat twee kenmerken die wellicht een interactie hebben met de in fase 1 geselecteerde hulpmiddelen: de VGG (kosten V&V t-1) en de somatische HKG. Om de impact van de hulpmiddelen zuiver te kunnen beoordelen zijn deze twee kenmerken uit de vereveningsformule gehaald. Door dit voor beide kenmerken afzonderlijk te doen, ontstaan vier mogelijke analysemodellen: 1) Het volledige OT2016 2) OT2016 zonder de somatische HKG 3) OT2016 zonder VGG 4) OT2016 zonder de somatische HKG en zonder VGG In dit project gebruiken we het model V&V OT2016 excl. VGG en somatische HKG (model 4) voor de analyses (zie Figuur 3). Dit model geeft de zuiverste schatting van de effecten van de hulpmiddelen. De analyses zijn ook uitgevoerd op modellen 1-3. De resultaten van deze modellen zijn beschreven in Bijlage III. Schattingen worden uitgevoerd op V&V kosten, en niet op somatische kosten, om een zo goed mogelijke verevende werking voor extramurale V&V kosten te bereiken. Dit neemt het risico weg dat de hogere somatische kosten de impact van de hulpmiddelen bepaalt, terwijl deze geselecteerd zijn vanwege hun mogelijke impact op V&V kosten. 2 11/25

Figuur 3: Samenstelling van het analysemodel 3.2.1 Vergelijking van voorspelkracht van de vier mogelijke analysemodellen Figuur 4 toont voor alle vier de mogelijke analysemodellen de voorspelkracht (R 2 ) en de gemiddeld gewogen absolute afwijking (GGAA) voor de extramurale V&V kosten zonder toevoeging van hulpmiddelen. Verwijdering van het VGG-kenmerk uit het vereveningsmodel vermindert de voorspellende waarde (R 2 ) voor de extramurale V&V kosten van 38,3% naar 12,4%. Van deze resterende voorspelkracht is slechts 0,5%-punt toe te schrijven aan de somatische HKG. Beoordeling van de gemiddelde gewogen absolute afwijking een alternatieve maat om de verklaarkracht van een model te beschrijven geeft een vergelijkbaar beeld: een sterke impact van verwijdering van de VGG, maar een beperkte impact van het somatische HKG-kenmerk. Figuur 4: De voorspelkracht (R 2 ) en de gemiddeld gewogen absolute afwijking (GGAA) voor de extramurale V&V kosten berekent op basis van de vier mogelijke analysemodellen 2 12/25

3.2.2 Selectie van het analysemodel De hiernavolgende analysis voor de ontwikkeling van een nieuwe HKG-kenmerk worden toegepast op het OT2016 excl. somatische HKG en VGG (model 4). Inclusie van de somatische HKG is niet wenselijk om drie redenen: 1. Het somatische HKG-kenmerk is ontwikkeld op basis van somatische kosten en zijn niet geoptimaliseerd voor V&V kosten. 2. Het somatische HKG-kenmerk heeft geen empirisch aangetoonde relatie met gezondheid. Wel zijn de hulpmiddelen medisch inhoudelijk voorgeselecteerd op basis van validiteit en prikkelwerking. Hierbij houdt validiteit in dat het gebruik van de hulpmiddelen theoretisch gerelateerd is aan (chronische) ongezondheid. Onder prikkelwerking wordt in dit verband verstaan: kan de toepassing van dit hulpmiddel in een HKG-vereveningskenmerk ongewenst gedrag uitlokken bij verzekeraars en/of zorgaanbieders? 3. Er is een beperkte overlap met de in dit project medisch inhoudelijk geselecteerde hulpmiddelen (Bijlage I). Inclusie van het VGG-kenmerk is niet wenselijk om drie redenen: 1. Het VGG-kenmerk beschrijft historische kosten en is zodanig een zeer sterke voorspeller, maar stimuleert niet tot doelmatigheid. 2. Het VGG-kenmerk zal in de loop van de tijd wellicht verdwijnen. 3. Het VGG-kenmerk vervaagt mogelijk de effecten van het nieuwe HKGkenmerk. In sectie 5 van dit hoofdstuk zullen we ook de eindresultaten vergelijken voor alle vier de mogelijke analysemodellen. Bijlage II beschrijft de details van de analyse. 3.3 Toevoeging hulpmiddelen aan analysemodel In de volgende stap tonen we een positieve relatie aan tussen hulpmiddelgebruik en de extramurale V&V kosten. In eerste instantie doen we dit we voor generiek hulpmiddelgebruik het gebruik van een willekeurig (geselecteerd) hulpmiddel en in tweede instantie voor het gebruik van individuele hulpmiddelen. 2 13/25

3.3.1 Generiek hulpmiddelgebruik Generiek hulpmiddelgebruik heeft een positieve relatie met V&V kosten en deze relatie is sterker is voor geselecteerde hulpmiddelen dan voor willekeurige hulpmiddelen. Om het effect van generiek hulpmiddelgebruik op de voorspelkracht van het vereveningsmodel (zonder de somatische HKG en VGG) voor de extramurale V&V kosten te bepalen zijn twee variabelen aangemaakt. De eerste variabele beschrijft of een verzekerde wel of niet één of meer willekeurige hulpmiddelen gebruikt. De tweede variabele beschrijft of een verzekerde wel of niet gebruik maakt van één of meer hulpmiddelen, die in dit onderzoek op basis van medisch inhoudelijke gronden zijn geselecteerd (zie de lijst van geselecteerde hulpmiddelen in Figuur 6). Figuur 5 toont dat toevoeging van generiek hulpmiddelgebruik aan het vereveningsmodel de voorspelkracht (R 2 ) van de extramurale V&V kosten verhoogt 5. Beide generieke hulpmiddelkenmerken hebben een significant effect op de V&V kosten. De toevoeging van willekeurige hulpmiddelgebruik geeft een stijging van 0,1%- punt in de R 2 en geeft een normbedrag van 341,- voor gebruikers. De toevoeging van het generieke gebruik van geselecteerde hulpmiddelen geeft een sterkere voorspelkracht (0,7%-punt stijging van de R 2 ) en geeft een normbedrag van 1.738,- voor gebruikers. Dit toont de sterkere relatie van de geselecteerde hulpmiddelen met V&V kosten en substantieert de gemaakte medisch inhoudelijke selectie. 5 De effecten op de andere vereveningskenmerken is gegeven in Bijlage III 2 14/25

Figuur 5: De relatie tussen generiek hulpmiddelgebruik en extramurale V&V kosten 3.3.2 Gebruik van één specifiek hulpmiddel Het gebruik van de geselecteerde hulpmiddelen leidt tot hoge voorspelde V&V kosten, waarvan een groot deel nog niet verklaard is door het analysemodel. Dit is beschreven in Figuur 6. Hierin tonen de blauwe balken de gemiddelde kosten voor de hulpmiddelgebruikers en is het gearceerde gebied het deel dat nog niet gecompenseerd wordt, oftewel de meerkosten. Hulpmiddelen voor verpleging en verzorging op bed (G10) lijken hierin van groot belang gezien de hoogte van de meerkosten en de hoge prevalentie. 2 15/25

Figuur 6: De voorspelde extramurale V&V kosten en de meerkosten voor het gebruik individuele hulpmiddelen Het toevoegen van het gebruik van een van de geselecteerde hulpmiddelen heeft vaak een positief effect op de verklaringskracht van het model. Figuur 7 toont dat bijvoorbeeld het toevoegen van alleen het gebruik van hulpmiddelen voor V&V op bed (G10) de voorspelkracht verhoogt van 11,9% naar 13,6%. De verevenende werking van de toevoeging van één enkel individueel hulpmiddel loopt op tot een compensatie van 8.097,- per verzekerde voor slijmuitzuigapparatuur (I30). Figuur 7: De relatie tussen het gebruik van individuele hulpmiddelen en extramurale V&V kosten 2 16/25

3.4 Ontwikkeling nieuwe HKG-kenmerk Het ontwikkelde gezondheidsgerelateerde HKG-kenmerk verhoogt de R 2 van 11,9% naar 14,3% en bestaat uit drie categorieën van hulpmiddelen. De verevenende werking van het nieuwe HKG-kenmerk loopt op tot een compensatie van 6.989,- per verzekerde. Dit nieuwe HKG-kenmerk is in drie stappen ontwikkeld: 1. Indeling van verzekerden bij één enkel hulpmiddel 2. Ward clustering voor reductie van het aantal categorieën 3. Toevoegen van het nieuwe HKG-kenmerk aan het analysemodel 3.4.1 Indeling van verzekerden bij één enkel hulpmiddel Bij de ontwikkeling van een vereveningskenmerk is het wenselijk dat de verzekerden exclusief kunnen worden ingedeeld in een van de categorieën van het kenmerk. Gebruik van meerdere hulpmiddelen leidt anders mogelijk tot extreem hoge compensaties. Om te waarborgen dat er geen overlap in verzekerden is voor de categorieën van het nieuwe hulpmiddelkenmerk is een herindeling noodzakelijk. Bij deze herindeling is elke verzekerde ingedeeld bij één enkel hulpmiddel binnen de groep van geselecteerde hulpmiddelen, namelijk het hulpmiddel met de hoogste meerkosten. Bij de afleiding van de DKG s (WOR 728 6 ) is dezelfde methodologie toegepast. Verzekerden die meerdere geselecteerde hulpmiddelen gebruiken, worden ingedeeld bij de hulpmiddelgroep met de hoogste meerkosten. De rangorde van de hulpmiddelgroepen wordt in als volgt bepaald: 1. Selectie van hulpmiddelgroep met de hoogste meerkosten 2. Herberekening meerkosten exclusief gebruikers bij -1- bepaalde hulpmiddel 3. Herhaling stap -1- en -2- tot alle gebruikers bij één hulpmiddel zijn ingedeeld Figuur 8 toont de verschuiving van het aantal verzekerden tussen de hulpmiddelgroepen. Met name het aantal verzekerden dat wordt aangemerkt als gebruikers van hulpmiddelen voor de lichaamshouding (G05) en robotmanipulatoren (R10) dalen sterk, met 41% en 53% respectievelijk. 6 Groot onderhoud van de diagnosekostengroepen (DKG s) in het risicovereveningsmodel voor de somatische zorgkosten (WOR 728), 16 april 2015, uitgevoerd door ibmg in opdracht van VWS 2 17/25

Figuur 8: Verschuiving van het aantal verzekerden binnen hulpmiddelgroepen door herindeling 3.4.2 Ward clustering voor reductie van het aantal categorieën Het nieuw ontwikkelde HKG-kenmerk heeft een toegevoegde voorspelwaarde van 2,4%-punt en bestaat uit drie categorieën: 1. Geen gebruik van geselecteerde hulpmiddelen 2. Gebruik van hulpmiddel R10/A10/I10/L10/K10/G05/N05 3. Gebruik van hulpmiddel G10/I30/R05 De indeling van de geselecteerde hulpmiddelen in categorieën is bepaald met behulp van de Ward methode, waarbij rekening werd gehouden met de prevalentie van de verzekerden in de hulpmiddelgroepen. De Ward methode schat clusters van hulpmiddelen waarbinnen de meerkosten homogeen verdeeld zijn, maar waartussen de meerkosten juist sterk verschillen. Tijdens de clustering wordt de heterogeniteit van de gemiddelde meerkosten binnen een cluster geminimaliseerd, waarbij rekening wordt gehouden met de prevalentie van de hulpmiddelgroepen. Figuur 9 beschrijft de clustering met een boomdiagram waarin van boven naar beneden in elke laag een cluster wordt toegevoegd. De prevalentie van de groepen is groot genoeg voor de indeling in één tot en met vier clusters. Het model met twee clusters lijkt vooraf al onvoldoende onderscheidend, terwijl bij het vijfde cluster de prevalentie binnen het kleinste cluster al minder dan 9.645 wordt. De volgende paragraaf beschrijft daarom de effecten van een vereveningsmodel met drie of vier clusters. 2 18/25

Figuur 9: Boomdiagram van de clustering van de hulpmiddelen voor de ontwikkeling van het nieuwe HKG-kenmerk 3.4.3 Toevoegen van nieuwe HKG-kenmerk aan analysemodel Figuur 10 toont dat het toevoegen van het nieuwe HKG-kenmerk met drie clusters aan het risicovereveningsmodel de voorspellende waarde met 2,4%-punt vergroot. Een indeling in vier clusters geeft nagenoeg dezelfde toegevoegde voorspellende waarde (2,5%-punt). Bij een indeling van drie categorieën heeft de afslagklasse een negatief normbedrag van - 37,-, categorie 2 een positief normbedrag van 1.978,- en categorie 3 een positief normbedrag van 6.989,-. De normbedragen van het eerste en laatste cluster komen sterk overeen met die bij het model met vier clusters, respectievelijk - 37 en 6.997. De normbedragen voor het tweede en derde cluster van dat model liggen zoals men zou verwachten rond het middelste cluster van het model met drie clusters, respectievelijk 1.381 en 3.039. Dit betekent dat toevoeging van een vierde cluster op individueel niveau maximaal leidt tot een verschuiving van 1.061 van het normbedrag. Een kleiner aantal clusters heeft over het algemeen de voorkeur vanwege de hogere prevalentie per cluster en uitvoerbaarheid van de verevening. Een model met drie clusters lijkt daarom geschikter voor de risicoverevening. De volgende paragraaf beschrijft daarom de effecten van het model met drie clusters op de risicoverevening. 2 19/25

Figuur 10: Voorspelkracht en normbedragen van een nieuw ontwikkeld HKG model met drie of vier clusters 3.5 Beoordelen effecten van toevoegen nieuwe HKGkenmerk aan het risicovereveningsmodel Het toevoegen van het nieuwe HKG-kenmerk verbetert het risicovereveningsmodel in verschillende opzichten: 1. Het mitigeert voor een deel de verwijdering van het VGG-kenmerk. 2. Het verkleint de verschillen tussen de verzekeraars. 3. Het verbetert met name de voorspelling van extramurale V&V kosten voor verzekerden met V&V kosten in het voorgaande jaar. In de volgende secties gaan we hier in meer detail op in. 3.5.1 Mitigeert voor een deel de verwijdering van het VGG-kenmerk Het nieuwe HKG-kenmerk compenseert voor een deel de verwijdering van het VGGkenmerk. Zonder VGG en de somatische HKG verliest het huidige OT-model 26,4%- punt van de voorspelkracht. Het nieuwe HKG-kenmerk vangt 2,4%-punt van dit verlies op. Tot nu toe zijn alle analyses uitgevoerd op het analysemodel dat het V&V OT2016 omvat excl. VGG en somatische HKG-kenmerk. Figuur 11 toont ook het effect van 2 20/25

het ontwikkelde HKG-kenmerk in aanwezigheid van het VGG-kenmerk en het somatische HKG-kenmerk. Uit Figuur 11 is af te leiden dat: Het nieuwe HKG-kenmerk een winst geeft in de R 2 van 0,2%-punt t.o.v. het huidige OT-model inclusief VGG en de somatische HKG. Het nieuwe HKG-kenmerk de schatting van V&V kosten meer verbetert dan de somatische HKG. De somatische HKG voegt maar 0,5%-punt toe aan de R 2 t.o.v. model 4, terwijl de nieuwe HKG 2,4%-punt toevoegt. Zelfs in combinatie met de somatische HKG (model 3) we een winst boeken van 2,1%-punt in de R 2 door toevoeging van het nieuwe HKG-kenmerk. Figuur 11: Vergelijking van het effect van het nieuwe HKG-kenmerk (bestaande uit 3 clusters) voor het risicovereveningsmodel inclusief en exclusief de somatische HKG en VGG 3.5.2 De verschillen tussen verzekeraars verkleinen Uit de analyse van de effecten voor verzekeraars blijkt dat de verwijdering van de VGG voor verzekeraars grote gevolgen kan hebben. Er ontstaan grote verschuivingen in de gemiddelde meerkosten per verzekeraar. Wanneer het nieuwe HKG-kenmerk vervolgens wordt toegevoegd aan het vereveningsmodel convergeren de verschillen tussen de verzekeraars weer voor een groot deel. Twee kwantitatieve maten beschrijven de variatie tussen verzekeraars, namelijk de bandbreedte en de R 2 tussen verzekeraars. De bandbreedte geeft het verschil in de gemiddelde meerkosten V&V tussen verzekeraars aan. Deze: o verdrievoudigt wanneer de VGG (en de somatische HKG) verdwijnt uit het model V&V OT2016 2 21/25

o en reduceert weer met een kwart (26%) door het nieuwe HKGkenmerk toe te voegen De R 2 tussen verzekeraars geeft de variatie in verklaarkracht van het model tussen de verzekeraars aan. Deze: o o daalt van 95% naar 43% wanneer de VGG (en de somatische HKG) verdwijnt uit het model V&V OT2016 stijgt weer naar 82% door toevoeging van het nieuwe HKG-kenmerk 3.5.3 Verklaart vooral extra variantie voor verzekerden met kosten V&V in het voorgaande jaar Het nieuwe HKG-kenmerk bereikt de juiste doelgroep, namelijk mensen met een historie van V&V kosten. Toevoeging van het nieuwe HKG-kenmerk verbetert met name de voorspelkracht van het risicovereveningsmodel voor mensen met V&V-kosten in het voorgaande jaar (met een factor 1,4). Voor verzekerden die ook V&V kosten hebben in het huidige jaar verbetert voorspelkracht het meest (met een factor van 1,7) Na toevoeging van het nieuwe hulpmiddelkenmerk aan het model V&V OT2016 excl. VGG en somatische HKG (model 4) worden vooral de kosten van verzekerden die in het voorgaande jaar V&V kosten hadden beter voorspeld (Figuur 12). Voor verzekerden met V&V kosten in het voorgaande jaar verbetert de R 2 met een factor van 1,4 door toevoeging van het hulpmiddelkenmerk t.o.v. model 4 Voor verzekerden zonder V&V kosten in het voorgaande jaar verbetert de R 2 amper Wanneer we inzoomen op de subset van verzekerden die V&V kosten hebben in het huidige jaar zien we dat toevoeging van het nieuwe HKG-kenmerk de voorspelling van V&V kosten het meest verbetert voor mensen met V&V kosten in beide jaren (Figuur 12). Voor de subset van verzekerden met V&V kosten in dit jaar: stijgt de R 2 met een factor van 1,7 voor verzekerden die ook V&V kosten hadden in het voorgaande jaar stijgt de R 2 met een factor van 1,3 voor verzekerden die geen V&V kosten hadden in het voorgaande jaar 2 22/25

Figuur 12: Voorspelkracht verbetert met name voor mensen met V&V kosten in het voorgaande jaar 4 Conclusie De resultaten van dit project tonen aan dat een HKG-kenmerk specifiek gericht op de kosten van extramurale V&V tot een extra compensatie kan leiden oplopend tot 6.989 per verzekerde. De voorspelkracht van het vereveningsmodel neemt hierbij met 2,4 procentpunt toe tot 14,3%. Een dergelijke toename kan substantieel genoemd worden. Deze resultaten zijn wel sterk context afhankelijk. De beschreven voorspelkracht blijft nog altijd achter bij die van het model met daarin historische kosten van extramurale V&V. Binnen dat model heeft de hier ontwikkelde HKG een marginale toegevoegde waarde. Desalniettemin verdient het aanbeveling om te anticiperen op een situatie waarin historische kosten niet langer gecompenseerd worden. Verdere ontwikkeling van de expliciete verevening van extramurale V&V is hier dan ook bij nodig. Aanknopingspunten voor nieuwe specifieke V&V-kenmerken zijn gewenst, omdat variatie in deze kosten onvoldoende gecompenseerd wordt door vereveningskenmerken specifiek ontwikkeld voor de somatische zorg. Dit project heeft aangetoond dat het geen sinecure is om een dergelijk kenmerk te ontwikkelen. Het traject is in 2012 gestart met het uitzetten van de gezondheidsenquête en leidt nu in 2016 pas tot een concreet voorstel voor een nieuw HKG-kenmerk voor de V&V. De in dit project gehanteerde methodiek verdient echter aanbeveling als vereveningskenmerken alleen variatie in kosten ten gevolge van verschillen in gezondheid mogen compenseren. Het hier ontwikkelde HKG-kenmerk voldoet hieraan. Eerst is een relatie aangetoond tussen een gezondheidskenmerk (ADL- / HDL-beperkingen) en kosten V&V. Deze relatie is daarna benaderd m.b.v. de hulpmiddelenregistratie. Alvorens de meerkosten van de hulpmiddelen te bepalen, is eerst de medisch inhoudelijk relatie met ADL- / 2 23/25

HDL-beperkingen vastgesteld door medisch experts. De empirische correlatie tussen beide variabelen is daarna afzonderlijk geschat. Pas in het laatste stadium is gekeken naar de relatie tussen hulpmiddelen en V&V kosten. Als gevolg hiervan is de ontwikkelde HKG een zuiver vereveningskenmerk dat efficiënte zorginkoop stimuleert. De toegevoegde waarde van dit kenmerk in de praktijk is afhankelijk van de integratie in het formele traject van de risicoverevening. Een directe opname in de risicoverevening is om een aantal redenen niet reëel. Allereerst is het onderzoek uitgevoerd op een steekproef van de Nederlandse populatie. Daarnaast heeft VWS de modellen voor de somatische en V&V kosten samengevoegd. Tijdens het OT-traject wordt idealiter vastgesteld wat het effect van de geselecteerde hulpmiddelen in de gehele populatie is en hoe deze eruit ziet voor somatische kosten. 5 Bijlagen Bijlage I: Beperkte overlap met somatische HKG Inhoudelijk gezien heeft alleen het derde somatische HKG-kenmerk (stoma s) een overlap, namelijk hulpmiddel A10, met de voor deze studie geselecteerde hulpmiddelen voor de verevening van V&V kosten De somatische HKG bevat de volgende hulpmiddelgroepen: HKG0: Geen HKG s HKG1: Insuline infuuspomp (F15) HKG2: Katheters/urine-opvangzakken (A15-25/30/35) HKG3: Stoma s (A10, excl. A1030) HKG4: Tracheo-stoma s (A15-41/42) Elke verzekerde is ingedeeld bij een bepaalde HKG-categorie en er is kruisbestuiving tussen de gebruikers van de geselecteerde hulpmiddelen en de somatische HKG (Figuur 13). 2 24/25

Figuur 13: Kruisbestuiving van de geselecteerde hulpmiddelen en somatische HKG Bijlage II: Vergelijking met officiële normbedragen Bijlage II is als afzonderlijk document beschikbaar bij deze rapportage. Bijlage III Normbedragen van de modellen Bijlage III is als afzonderlijk document beschikbaar bij deze rapportage. 2 25/25