Koppelen van ggz- en CBS-microdata om zorgeffectiviteit te meten

Translated title of the contribution: Linking mental healthcare- and Statistics Netherlands microdata to assess the effectiveness of care

M. M.C. Storm*, W. M. van Eldik, E. C. Palstra, M. H. Özgen, C. L.M. van Vliet, R. R.J.M. Vermeiren

*Corresponding author for this work

Research output: Contribution to JournalArticleAcademicpeer-review

5 Downloads (Pure)

Abstract



Achtergrond Momenteel wordt de effectiviteit van de geestelijke gezondheidszorg in de meeste behandelsettings op een routinematige wijze gemonitord met kwantitatieve symptoomgerichte lijsten. Deze metingen lijken ontoereikend, met name voor doelgroepen met complexe, meervoudige problematiek. Tegelijkertijd is er momenteel nog geen alternatieve methode.

Doel 1. Beschrijven waarom kwantitatieve symptoomgerichte lijsten ontoereikend zijn voor het meten van zorgeffectiviteit en 2. introduceren van een nieuw dataplatform dat aan de hand van sociaal-maatschappelijke factoren de zorgeffectiviteit op een alternatieve manier beoogt te meten.

Methode Overzicht van ontwikkelingen aan de hand van literatuur en introductie van een uniek dataplatform.

Resultaten Bij complexe meervoudige problematiek, zoals bij kinderen met een lichte verstandelijke beperking (LVB) en een comorbide psychiatrische stoornis, kunnen we mentale klachten niet kwantificeren, isoleren en individualiseren, oftewel decontextualiseren. Om zorg te evalueren voor extern benchmarken en wetenschappelijk onderzoek,
adviseren wij een verschuiving van het meten van klinische symptomen binnen de behandelperiode naar het
sociaal-maatschappelijk functioneren op groepsniveau op langere termijn op meerdere levensdomeinen, met
aandacht voor de sociaal-demografische verschillen.

Het dataplatform van het Extramuraal LUMC Academisch Netwerk Gezond & Gelukkig Den Haag (ELAN-GGDH) maakt dit mogelijk door het koppelen van ggz-data met CBS-microdata.

Conclusie Het dataplatform kan een meerwaarde op groepsniveau bieden voor extern benchmarken en wetenschappelijk onderzoek.
Translated title of the contributionLinking mental healthcare- and Statistics Netherlands microdata to assess the effectiveness of care
Original languageDutch
Pages (from-to)383-387
Number of pages5
JournalTijdschrift voor Psychiatrie
Volume2023
Issue number6
Early online date15 Jun 2023
Publication statusPublished - Jun 2023

Fingerprint

Dive into the research topics of 'Linking mental healthcare- and Statistics Netherlands microdata to assess the effectiveness of care'. Together they form a unique fingerprint.

Cite this