mkg 2004 in beeld - Ministerie van Sociale Zaken, Volksgezondheid ...

Deel C : Kwaliteitsindicatoren
Voorstelling van de indicatoren
De indicatoren die we hier voorstellen zijn afkomstig uit een set indicatoren, de
Inpatients Quality Indicators (IQI), opgesteld door het Agency for Healthcare
Research and Quality (AHRQ) 3 .
(http://www.qualityindicators.ahrq.gov./iqi_download.htm).
De indicatoren zijn:
1. intramuraal letaliteitcijfer na opname voor een acuut myocard infarct (AMI) (IQI 15)
2. intramuraal letaliteitcijfer voor congestief hartfalen (IQI 16)
3. intramuraal letaliteitcijfer na opname voor acuut cerebrovasculaire ziekte (Acute
Stroke Mortality Rate) (IQI 17)
4. intramuraal letaliteitcijfer na opname voor een heupfractuur (IQI 19)
5. intramuraal letaliteitcijfer na opname voor pneumonie (Community-Acquired
Pneumonia) (CAP) (IQI 20)
6. keizersnedencijfer (IQI 21)
7. open cholecystectomiecijfer (IQI 23)
Methodologie
Voor de kwaliteitsindicatoren, de derde grote thematische groep die we weerhielden, hebben
we voor redenen van coherentie dezelfde analytische benadering gevolgd als in de
multidimensionele feedback 6 voor deze indicatoren. Op deze manier voegen we een
bijkomend aspect toe aan deze indicatoren, namelijk de geografische spreiding van de
bestudeerde ingrepen- en letaliteitcijfers. Dit zou spatiale praktijkverschillen aan het licht
kunnen brengen.
Naar analogie van de gevolgde benadering wordt elk Arrondissement vergeleken met de
andere arrondissementen. We beperken ons hier echter tot de analyse van een cijfer over het
geheel van de bestudeerde periode, namelijk 4 jaar.
In de literatuur werd er gesuggereerd dat administratieve gegevens niet de nodige informatie
van voldoende kwaliteit bevatten om systematische verschillen in case mix te corrigeren
wanneer het gaat over een eerder klein relatief risico (RR), zoals een RR van 0,75. 7
Daarom bepaalden we een zone van niet-interpretatie waarin het cijfer van een
arrondissement, vergeleken met het cijfer van de andere arrondissementen, als niet
interpreteerbaar in termen van “hoger” of “lager” beschouwd werd. Om de grenzen van dit
gebied vast te leggen berekenden we eerst de afwijking van een arrondissement ten opzichte
van het cijfer van de andere arrondissementen als volgt: afwijking (in %) = (RR -1) x 100.
Vervolgens werd voor het cijfer de ondergrens gedefinieerd als een afwijking van - 25 % -
wat overeenstemt met de RR van 0,75 - en de bovengrens (het statistische equivalent van de
ondergrens) als een afwijking van + 35%.
In de andere gevallen, met een belangrijke afwijking, werden de resultaten van deze eerste
screening in functie van de beschikbare statistische evidentie geïnterpreteerd.
Deze getallen werden niet op een absolute manier gebruikt maar eerder als een maatstaf van
statistische evidentie. Indien de afwijking van een arrondissement zich buiten de zone van
niet-interpretatie bevond, noemden we ze
1) “sterk” indien de probabiliteit om een even grote of nog grotere afwijking aan te
treffen als die van het bestudeerde arrondissement, gelijk is aan of kleiner dan
0,05/aantal te vergelijken arrondissementen (de zogenaamde Bonferroni-correctie voor
het meervoudig gelijktijdige toetsen 8-10 ),
103