AppleMark
Door bestaande dataverzamelingen slimmer te gebruiken hoeven instanties als inspecties, zorgverzekeraars en beroepsverenigingen tot 19 procent minder gegevens bij ziekenhuizen op te vragen bij hun kwaliteitsmetingen. Veel kwaliteitsparameters kunnen eenvoudig uit deze datasets worden afgeleid. Dat constateert KPMG Plexus in een onderzoek in opdracht van ZonMW en Zorginstituut Nederland.
Op dit moment lopen er in Nederland meerdere kwaliteitsmetingen op basis van variabelen die worden uitgevraagd bij ziekenhuizen. Er was tot op heden echter geen overzicht van de uitgevraagde variabelen en van de mate van overlap tussen de variabelen. Wel is duidelijk dat de constante vraag naar gegevens wordt gevoeld als een aanzienlijke verzwaring van de administratieve lastendruk en een bron van irritatie is bij de ziekenhuizen.
In opdracht van ZonMw en Zorginstituut Nederland heeft KPMG Plexus een overzicht gemaakt. Hieruit blijkt dat 23 instanties ruim drieduizend variabelen (3026) uitvragen. Hieronder niet alleen zorgverzekeraars maar ook wetenschappelijke en beroepsverenigingen, brancheorganisaties, kwaliteitslabels en academische ziekenhuizen.
Meer dan de helft van de variabelen is aandoening-specifiek is (55 procent), 33 procent is doelgroep-specifiek en 12 procent is ziekenhuis-breed. Meer dan de helft van alle variabelen (54 procent of 1647) heeft betrekking op de top 30 van meest voorkomende aandoeningen.
Structuurmaten
De aandoeningen die de meeste aandacht krijgen zijn cystic fibrosis (178 variabelen), heupvervanging (166), knievervanging (154), osteoporose (106) en borstkanker (95). Opvallend is dat maar 9 procent van de gevraagde informatie betrekking heeft op uitkomsten. Bovendien kan nog niet de helft hiervan worden aangemerkt als op case-mix gecorrigeerde, “echte uitkomsten”. Het leeuwendeel van de data-uitvraag betreft structuurmaten (55 procent), gevolgd door procesmaten (25 procent).
Lastig vergelijkbaar
De onderzoekers noteerden verschillende knelpunten bij het meten van kwaliteit van zorg. De belangrijkste hebben betrekking op de administratieve lasten en kosten voor zowel de ziekenhuizen als de uitvragende instanties. Hoewel betrokkenen overlap ervaren tussen uitgevraagde variabelen, loopt de wijze van uitvraag sterk uiteen. Waar de ene instantie nog met Excel-sheets werkt kiest de andere voor interactieve web-tools. Door dit verschil in aanlevering als ook de gebrekkige betrouwbaarheid van data en het gebrek aan case-mix correctie zijn de uitkomsten van kwaliteitsmetingen onderling lastig vergelijkbaar.
Afleidbaar
Volgens de onderzoekers valt er administratieve winst te behalen bij de uitvraag van kwaliteitsgegevens. Die ligt echter maar zeer ten dele bij het terugdringen van de dubbele uitvraag. Volgens de onderzoekers is deze oplossing goed voor een gemiddelde reductie van de administratieve lasten van 3 procent. Effectiever is het gebruik van reeds bestaande data om de benodigde kwaliteitsvariabelen uit af te leiden. Bijna één op de vijf variabelen (19 procent) kan volgens de onderzoekers berekend worden op basis van bestaande data. In de meeste gevallen volstaan gegevens uit het DBC Informatie Systeem (DIS), in enkele gevallen is koppeling tussen databases, zoals DIS en Vektis, nodig.
