Maandelijks archief: januari 2014

interviews

Ik heb het afgelopen jaar heel veel mensen geïnterviewd over de (on)meetbaarheid van zorg.

Hoe meet je zorg?
Hoe wordt het een dialoog? (ipv een debat)
Waar kijken we te weinig naar? (en teveel)

Ik heb heel erg genoten van deze gesprekken met artsen, apothekers, beleidsmakers, bestuurders en cijferaars. Iedereen had er duidelijk goed over nagedacht. Men was zich bewust van de vele stokpaardjes die rondtrappelen tussen de valkuilen.

Belangrijke pijnpunten waren:

Wat gemiddeld is, geldt meestal niet voor het individu.
Hoe meet je échte aandacht, echte zorg?
Statistiek wordt te weinig begrepen en teveel misbruikt.

Dat is wel heel kort door de bocht voor zoveel mooie gesprekken. Ik ben aan het zoeken naar een vorm om al deze informatie uit te werken. Ik begin met deze blog(s).

Advertenties

Gemiddeld te dik

Wat als de gemiddelde Nederlander te dik is of teveel eet?

Allereerst: dat zijn twee verschillende dingen. Niet iedereen die teveel eet is te dik en niet iedereen die te dik is eet teveel. Een sterke correlatie is geen causale en zeker niet voor het individu.

Wat moet je als overheid met die dikke burgers? Iedereen hetzelfde advies geven, of hetzelfde verbod? Een represaille voor alle bewoners van een stad waar het gemiddelde gewicht te hoog is? “We zullen die ongehoorzame dikkerds wel eens laten zien wie hier de baas is?”

En als ik nu in een ‘dunne wijk’ in een ‘dikke stad’ woon? Heb ik dan mazzel of pech?

Zou het een optie zijn dat die overheid ook naar zichzelf kijkt. Waarom krijgen kinderen geen voedingsleer op school, maar wel onbeperkt reclame? Waarom zo weinig belasting op suiker en worden subsidies voor sportclubs steeds kleiner? Waarom krijgt Nederland kookles van een grutter in plaats van op school? U weet vast betere vragen, ik verzin deze aan het einde van een vermoeiende avond.

En ik stel vooral graag vragen. Wat gebeurt er bij te dikke en te dunne mensen? Waar lopen mensen die gezonder willen leven tegenaan? Waar hebben ze behoefte aan? Wat denken ze?

Gewoon in dialoog uitzoeken wat er gebeurt en misschien ontdekken wat er nodig is. Iemand een beter idee?

afbeelding 5

Kwaliteit is steeds in- en uitzoomen

Mijn ervaring is dat er leuke dingen uit de data komen, maar dat het niets waard is als je daar niet mee in dialoog gaat.

“Waar lopen jullie tegenaan?”
“Zeg hoe zit dat precies?”
“Ik snap het nog niet.”
“Hoe werkt dat bij jullie?”
“Wat heb je nodig?”

Dan is het leuk, omdat je steeds nieuwe inzichten krijgt.

Of zoals iemand het laatst voor me samenvatte:

Dat zijn niet de waarheid, ze helpen het uit te leggen. Data kunnen vertellen waar je nog meer moet vragen.

Je wil een wisselwerking tussen kwantitatieve en kwalitatieve informatie.

afbeelding 4

Ik ben niet een gemiddelde

Nog een diagram uit mijn proefschrift waar ik vaak aan denk.

Wetenschappelijk onderzoek wordt altijd op een beperkte groep gedaan. Zoveel als mogelijk en betaalbaar is. De vraag is altijd zijn die mensen representatief voor de groep die het middel in de toekomst gaat gebruiken? Dat noemen we extrapoleerbaarheid. Dat wat in cirkel A gebeurt, geldt dat ook voor B of C?

Als 1000 mannen tussen de 20 en de 50 jaar en uit een bepaald land baat hebben bij mijn therapie is dat goed. De beleidsmaker wil weten hoe groot het verschil is tussen cirkel A en cirkel C.

Los van de vraag of het onderzoek goed is uitgevoerd en of er een statistische significant verschil is, is er voor mij nog een belangrijkere vraag:

Waar sta ik? Welke D ben ik? Welke D is mijn vader? Waar is jouw stip?

afbeelding 1

Samen werken aan kwaliteit

Als je gedragsverandering bestudeert, zie je dat er heel veel onderzoek is gedaan. Ik heb eens geprobeerd om daar een soort samenvatting van te maken in één plaatje. Eigenlijk klopt het nog steeds. Het ging toen over nascholing aan huisartsen geven, maar het is veel algemener. Als je mensen wil ondersteunen in gedragsverandering helpt het als je feedback geeft. Als die feedback meteen is en regelmatig, is het effectiever dan wanneer je af en toe achteraf feedback geeft. Wanneer je bijvoorbeeld aan het eind van de maand steeds zegt hoeveel iemand gedronken heeft is dat een abstract getal wat een beetje ver weg is. Maar als ik elke morgen een SMS krijg met het aantal consumpties van de dag ervoor, kan ik daar sneller van leren. Idealiter kan ik daar dan ook nog regelmatig met een groep (lotgenoten) over sparren om tips en valkuilen te delen is dat een intensiever traject voor gedragsverandering. Daarbij werkt het nog intensiever als niet alleen ik, maar ook mijn omgeving (gezin, school, wijk) meehelpen om gezonder te leven of op een andere manier iets te veranderen. Gedragsbeïnvloeding, een vak apart.

Daar ging deze grafiek over, nog steeds actueel.

afbeelding 3

Gewoon het juiste middel op de juiste plek

Goed voorschrijven lijkt eenvoudig. Het juiste geneesmiddel bij de juiste patient op het juiste moment. Uiteraard, kan het niet zo zijn dat de behandeling van één persoon het hele BNP opslurpt, maar verder. En ach, o ja: Iedereen is anders. Je moet dus met een individu èn de samenleving rekening houden.

Eigenlijk is het nooit rechttoe rechtaan. Elk geneesmiddel heeft bijwerkingen en dit moet je meewegen als je voor het heilzame effect gaat. Bij HIV medicatie lijkt die keuze snel gemaakt. Betreft het antibiotica bij keelontsteking, dan is het al snel een persoonlijke voorkeur. Als een ‘interventie’ NU levensreddend is, zoals bij sommige vormen van kanker, dan neem je de langer termijn effecten er ‘gewoon’ bij. Zodra er minder directe noodzaak is worden de lange termijn effecten steeds belangrijker. Deze figuur suggereert dat er maar drie assen zijn waarover voorschrijvers en gebruikers balanceren. In werkelijkheid zijn het er veel meer. Denk aan de toestand van de patiënt en andere geneesmiddelen die hij of zij gebruikt.

Ik denk dat het zinvol is om je te realiseren dat voorschrijven altijd beslissen in onzekerheid is. Net als de meeste managementbeslissingen eigenlijk.

Afbeelding 2

Valkuilen als je zorg wil meten

De meeste zorgindicatoren gebruiken registraties die opgezet zijn met een ander doel dan kwaliteit meten. Een HIS (huisartseninformatiesysteem) is bedoeld om een patiënt goede zorg te kunnen geven en bevat relevante informatie over de geschiedenis, omgeving en wat de (huis)arts allemaal gevraagd en onderzocht heeft. Een AIS (apotheekinformatiesysteem) gaat over medicatiebewaking en uitgifte van medicijnen.

Wat de patiënt daarmee gedaan heeft is maar ten dele terug te vinden. Zijn de medicijnen op de juiste manier gebruikt (waarom niet, hoe niet)? Wat doet de patient nog meer voor zijn gezondheid? We realiseren ons vaak onvoldoende dat de registraties die we gebruiken slechts schaduwen zijn van wat er gebeurt in de ‘echte wereld’. Lang geleden maakte ik daar bijgaand schema van. Ik denk er vaak aan als ik het nieuws volg.

Ik ben niet tegen meten en verbeteren. Ik wil graag dat dit in een dialoog gebeurt.