3.3 Gegevensanalyse

Voor de gegevensanalyse worden verschillende databronnen gebruikt die hieronder worden toegelicht. Daarnaast wordt de methode voor een aantal vragen meer specifiek toegelicht.

3.3.1 Gegevensbronnen

Deze audit gebruikt verschillende gegevensbronnen. Hieronder staat een lijst met een korte beschrijving per databron en met een indicatie van de instantie waar deze bron ressorteert.

  • RIZIV: Documenten “P” 2017-2019 met o.a. verstrekkingsnummer, identificatienummer van het ziekenhuis, datum van de verstrekking, aantal verstrekkingen.
  • RIZIV: Kadaster zware medische beeldvorming van januari 2020 met o.a. toesteltype, toestelnummer, identificatienummer van het ziekenhuis, facturatienummer.
  • FOD VVVL: landelijk kadaster voor zware medische apparatuur van oktober 2019 en juli 2020 met o.a. toesteltype, toestelnummer, identificatienummer van het ziekenhuis, exploitant, fysiek adres, gedeeld gebruik.
  • Anonieme Ziekenhuisverblijven (AZV-HA) en Anonieme DagHospitalisatie (ADH) - afkomstig van de verzekeringsinstellingen en via het RIZIV overgemaakt aan de Technische Cel.

3.3.2 Statistische methoden

Afhankelijk van de specifieke onderzoeksvragen worden de relevante descriptieve statistieken gegeven. Hierbij worden onder meer de regionale variaties meegewogen. Omdat gekozen is voor een geïndividualiseerd rapport wordt voor ieder ziekenhuis de resultaten gegeven voor dat ziekenhuis, voor dit rapport is dat het Voorbeeld Ziekenhuis. Daarbij is er een vergelijking mogelijk met de descriptieve statistieken berekend voor alle ziekenhuizen (waar toepasselijk ook gestratificeerd naar regio) ofwel kan er worden vergeleken met geanonimiseerde resultaten van andere ziekenhuizen via onder meer boxplots.

3.3.2.1 Berekening van herhalingen over ziekenhuizen

Voor het berekenen van de herhalingen wordt gebruikt gemaakt van de nomenclatuur codes en een pseudoniem nummer voor de patiënt.7 We kijken of er binnen een periode van \(90\) dagen eenzelfde verstrekking wordt uitgevoerd op basis van het nomenclatuurcode of wanneer het gaat om een herhaling met een verschillend type toestel of het om een onderzoek gaat dat in dezelfde anatomisch regio wordt uitgevoerd.

3.3.3 Statistische getallen

Voor de evolutie van de beeldvormingsmodaliteiten MRI en CT is gekozen om te werken met de proportie MRI op het totaal van de verstrekkingen van MRI en CT. Anders gezegd wordt de fractie \(\frac{MRI}{MRI+CT}\) gebruikt. Hoewel in het protocolakkoord over een verhouding \(\frac{CT}{MRI}\) gesproken wordt, is dit om wiskundige reden geen praktische maat gezien de mogelijkheid dat er in sommige gevallen door \(0\) gedeeld zou moet worden.

Wanneer er gebruik gemaakt wordt van trendlijnen dan zijn deze o.b.v. een simpele lineare regressie, d.i. de correlatie tussen de uitkomst en de co-variabele ofwel een Loess smoother. Het is niet aangewezen om deze trendlijnen te extrapoleren buiten de periode 2017-2019, specifiek naar 2020 toe. Zowel om statistische redenen als vanwege uitzonderlijke events zoals de (start van de) Covid-epidemie in 2020.

3.3.3.1 Interpretatie van kaarten

Er worden in het rapport twee soorten kaarten gebruikt.

  1. De eerste kaart is op provincieniveau waarbij uitgegaan wordt van de locatie van het ziekenhuis.
  2. De tweede soort kaart is op arrondissementsniveaus o.b.v. het arrondissement waar de patiënt geregistreerd staat.

Bij de kaarten is het mogelijk om dynamisch te filteren d.m.v. de drop-down velden van de figuur. Hierdoor kan er gekozen worden voor een specifieke weergaven o.b.v. type toestel, ambulant of gehospitaliseerde patiënt en type uitkomst waar men geïnteresseerd in is. Door de veelheid aan informatie in deze figuren is er slechts een summiere beschrijving in de tekst van deze figuren opgenomen.

Wanneer er gebruik gemaakt wordt van een verhouding zal aangegeven staan wat als de deler en de noemer genomen is. Zo wordt bijvoorbeeld het aantal verstrekkingen per populatie weergegeven als: “# per persoon” of “# per 100.000”.

Doordat sommige variabelen grote verschillen vertonen tussen de verschillende categorieën zijn de assen niet altijd op dezelfde schaal weergegeven. Het is dus sterk aanbevolen om bij het interpreteren van de figuren goed op de waarden aangegeven in de assen te letten.

3.3.3.2 Interpretatie van boxplot figuren met geïndividualiseerde elementen

In het rapport is gekozen om zoveel mogelijk de individuele resultaten van een ziekenhuis weer te geven. Om deze resultaten te kunnen vergelijken met de resultaten van de andere Belgische ziekenhuizen, zonder dat deze te identificeren zijn, is gekozen voor figuren waarin de verdeling van de ziekenhuizen anders dan het ‘doelziekenhuis’ zijn weergegeven. Hierbij wordt gebruikt gemaakt van kleuring om het individueel ziekenhuis weer te geven. In dit rapport staat de kleur rood dus voor het Voorbeeld Ziekenhuis.

  1. Audit Ziekenhuizen beschikt niet over de informatie om patiënten te depseudonimiseren.↩︎