We zeiden in het begin dat de Verenigde Staten tot de landen met de hoogste kosten en ongelijke toegang behoren, met slechts gemiddelde gezondheidsresultaten. De onderstaande figuur (welke figuur??) presenteert gegevens van de OESO (Organisatie voor Economische Samenwerking en Ontwikkeling). De OESO verzamelt gegevens over economie en beleid voor de 34 aangesloten landen. Gezondheid is een van de vele themagebieden. Onderstaande figuur geeft de resultaten weer uit het 2011 rapport van gezondheidsindicatoren.
“Kwaliteit is de mate waarin gezondheidsdiensten voor individuen en populaties de kans op gewenste gezondheidsresultaten vergroten en in overeenstemming zijn met de huidige professionele kennis.”
Institute of Medicine , McGlynn, 1997, zoals geciteerd in Shi & Singh, 2008
Volgens Shi en Singh (2013) bepalen zowel micro- als macro-perspectieven de kwaliteit. Micro-kwaliteitsindicatoren zijn bijvoorbeeld variaties in kleine gebieden, medische fouten, patiënttevredenheid, kwaliteit van leven en gezondheidsuitkomsten. Macro-kwaliteitsindicatoren zouden kosten, toegang en gezondheid van de populatie kunnen zijn.
|
Micro-kwaliteitsindicatoren |
Macro-kwaliteitsindicatoren |
Macro-kwaliteitsindicatoren. Kwaliteitsindicatoren |
|
|
Structuur, proces en uitkomsten bij het bepalen van kwaliteit zijn nauw met elkaar verbonden, zoals hieronder is aangegeven. Hier volgen enkele eenvoudige definities:
- Structuur
- Proces
Uitkomsten
In principe zijn deze horizontaal met elkaar verbonden. De structurele kenmerken beïnvloeden of informeren de processen.
In kwaliteitsverbetering wordt wel gezegd dat je niet kunt verbeteren wat je niet kunt meten. Is dat waar? Misschien. Of misschien kun je verbetering niet bijhouden. Wat als je inspanningen om dingen beter te maken, ze juist slechter maken?
Wat vinden we het belangrijkst, of zouden we het belangrijkst moeten vinden, als we uitgaan van het patiëntgerichte perspectief? Uitkomsten. We willen weten hoe de dingen voor de patiënt uitpakken. Wat zijn we geneigd te meten? Processen. Waarom? Omdat we dat onder controle hebben (kunnen verbeteren) en het is wat we het gemakkelijkst kunnen meten. We hopen dat wat we doen echt een verschil maakt voor het resultaat van de patiënt.
Denk eens aan dit voorbeeld. We willen de sterfte aan hart- en vaatziekten terugdringen in een cohort van patiënten die in een artsenpraktijk worden gevolgd. Dat kan moeilijk te meten zijn. Tenzij je cohort vrij oud is, zul je lang moeten wachten om het resultaat te zien, of misschien kun je dat niet eens. Mensen verhuizen, veranderen van verzekering of van eerstelijnszorg.
Dan komt er nog een laag bij. Hoeveel van de gezondheid is toe te schrijven aan medische zorg? We zagen dat ras/etniciteit, inkomen en opleiding een verschil maken. Kan een PMD deze patiëntkenmerken veranderen? Vanuit het biofysische perspectief, wat is volgens ons van invloed op hart- en vaatziekten: genetica, dieet, diabetes, leeftijd (hoewel we de resultaten voor leeftijd kunnen aanpassen), obesitas, roken, en ga zo maar door.
Wat zou de praktijk kunnen besluiten te meten? Cholesterolgehalte van patiënten – resultaat voor de patiënt. Maar nogmaals, hoeveel invloed heeft de arts daarop? Je kijkt naar een absolute maatstaf. Wat als een patiënt binnenkomt met een cholesterol van 350 (hoog) en in samenwerking met de PMD het cholesterol omlaag krijgt naar 200 (nog steeds verhoogd). De PMD krijgt geen krediet.
Wat wel gemeten zou kunnen worden, vooral in een praktijk met een elektronisch dossier, zijn: hoeveel procent van de patiënten liet het cholesterol controleren (proces) hoeveel procent van de patiënten met een verhoogd cholesterol kreeg de juiste medicatie; en hoeveel procent van de patiënten met een verhoogd cholesterol had documentatie van counseling met betrekking tot dieet en lichaamsbeweging.
Maken deze procesmaatregelen werkelijk uit voor wat er met de patiënt gebeurt in termen van cardiovasculaire mortaliteit? Antwoord: onduidelijk.