Frequente bezoekers van de huisarts maken hoge kosten in de eerste en tweede lijn*

Onderzoek
24-03-2014
Frans T. Smits, Henk J. Brouwer, Aeilko H. Zwinderman, Jacob Mohrs, Hugo M. Smeets, Judith E. Bosmans, Aart H. Schene, Henk C. van Weert en Gerben ter Riet

Samenvatting

Doel

Onderzoeken in hoeverre patiëntgegevens en huisartskenmerken de zorgkosten verklaren van patiënten die hun huisarts frequent bezoeken gedurende 1-3 jaar.

Opzet

Observationeel onderzoek.

Methode

Er werd gebruikgemaakt van huisartsregistratiebestanden en declaratiegegevens van een zorgverzekeraar. Gepseudonimiseerde gegevens uit de dossiers van 16.531 patiënten (39 huisartsen) werden gekoppeld aan eerste- en tweedelijns kosten vergoed door een zorgverzekeraar in de periode 2007-2009. Huisartskenmerken werden verzameld via administratieve gegevens en een vragenlijst. Via multilevel lineaire regressieanalyse schatten we het effect van de duur van het frequente bezoek op de zorgkosten, na correctie voor aandoeningen van de patiënt en huisartskenmerken.

Resultaten

De ongecorrigeerde gemiddelde uitgaven in 3 jaar waren voor niet-frequente bezoekers €5.044 en voor frequente bezoekers €15.824. Na correctie voor bekende confounders bleven de zorgkosten voor frequente bezoekers aanzienlijk hoger. Hoe langer het frequente bezoek bestond, hoe hoger de kosten waren. Vergeleken met niet-frequente bezoekers waren de gecorrigeerde kosten voor 3 jaar zorg €1723 hoger voor patiënten die gedurende 1 jaar frequente bezoeker waren, en €5293 hoger voor patiënten die 3 jaar lang frequent bezoeker waren.

Conclusie

Frequente bezoekers van de huisarts genereren hoge zorgkosten, zowel in de eerste als in de tweede lijn. Deze kosten kunnen deels worden verklaard door de aandoeningen van patiënten en door kenmerken en werkstijl van de huisarts. Mogelijk spelen aandoeningen die nu niet door de huisarts worden geregistreerd, een rol. De mechanismen die deze extra uitgaven veroorzaken vereisen nader onderzoek.

Inleiding

Huisartsen besteden een onevenredig groot deel van hun tijd aan een relatief kleine groep patiënten die de praktijk frequent bezoekt.1,2 In de meeste studies worden deze frequente bezoekers (FB’ers) gedefinieerd als de 10% meest bezoekende patiënten per leeftijds- en geslachtsgroep.3-5 Van FB’ers uit een bepaald jaar blijft ongeveer 15% de huisarts frequent bezoeken in de daaropvolgende 2 jaar.1,6 FB’ers gedurende 1 jaar waren verantwoordelijk voor 39% van alle directe, persoonlijke contacten met de huisarts in dat jaar; de patiënten die gedurende 3 jaar FB waren (langdurig frequente bezoekers (LFB’ers), 1,6% van het patiëntenbestand), waren verantwoordelijk voor 8% van de directe contacten.

FB’ers, en vooral LFB’ers, hebben meestal meerdere – gewoonlijk chronische – somatische en psychiatrische aandoeningen en daarnaast sociale problemen.1,7,8 Bovendien worden zij vaker dan niet-frequente bezoekers (non-FB’ers) verwezen naar specialisten.9 Het is echter onbekend in welke mate non-FB’ers en FB’ers verschillen in zorggebruik en zorgkosten. Eventuele verschillen kunnen samenhangen met kenmerken van de patiënt en zijn of haar huisarts. Het opsporen en behandelen van aandoeningen die aan het frequente bezoek ten grondslag liggen, kan een betere kwaliteit van leven en lagere zorgkosten opleveren.

In deze studie gingen we na in hoeverre eventuele meerkosten van FB’ers verklaard worden door patiënt- en huisartskenmerken.

Methoden

Studieopzet

Dit onderzoek was een historische cohortstudie van 3 jaar in 7 gezondheidscentra, de continue morbiditeitregistratie van de afdeling Huisartsgeneeskunde van het Academisch Medisch Centrum. Hiervoor gebruikten wij gegevens van patiënten die waren verzekerd bij 1 zorgverzekeraar. Dit betrof 45% van de patiëntenpopulatie in de 7 gezondheidscentra.10 De databases van de afdeling Huisartsgeneeskunde en van de verzekeraar werden door een gecertificeerde ‘trusted third party’ versleuteld en daarna gekoppeld.

Onderzoekspopulatie

Alle in 2009 ingeschreven patiënten van 18 jaar en ouder werden geïncludeerd; in deze populatie werden per geslacht 4 leeftijdsgroepen onderscheiden. FB’ers werden gedefinieerd als de 10% meest bezoekende patiënten per leeftijd- en geslachtsgroep in 2007, 2008 en 2009.3 Patiënten konden FB zijn gedurende 1, 2 of 3 jaar, aangeduid met respectievelijk 1jFB’ers, 2jFB’ers en 3jFB’ers; deze laatste groep waren LFB’ers.

Alleen directe contacten met de huisarts werden meegenomen om de FB-status te bepalen. Alle andere ingeschreven patiënten (non-FB’ers) werden gebruikt als controlegroep.

Determinanten

Kosten De eerste- en tweedelijns zorgkosten van 3 opeenvolgende jaren werden gebruikt als afhankelijke variabele.

Geregistreerde aandoeningen Ten behoeve van de correctie voor patiëntkenmerken gebruikten we de probleemlijst – een registratie van belangrijke medische problemen door de huisarts –, gecodeerd met de International Classification of Primary Care (ICPC).11 De probleemlijsten werden geëxtraheerd eind 2009. We selecteerden alle aandoeningen waarin FB’ers volgens de literatuur kunnen verschillen van non-FB’ers.1,4,12-14

Huisartskenmerken en werkstijl Huisartskenmerken werden gemeten met behulp van een vragenlijst Tevens gebruikten wij het gemiddelde aantal geregistreerde medische problemen en consulten per patiënt (gestandaardiseerd voor leeftijd en geslacht), en de praktijkgrootte.

Statistische analyse

Het effect van de duur van frequent bezoek op de kosten werd geschat met multilevel multipele lineaire regressieanalyse. We corrigeerden voor patiënt- en huisartskenmerken, waarbij de huisartsidentificatiecode als het ‘random intercept’ werd gebruikt om te corrigeren voor verschillen in gemaakte kosten tussen huisartsen. Voor meer details en onderzoeksgegevens verwijzen wij naar onze oorspronkelijke publicatie.15

Resultaten

Frequente bezoekers

Van alle patiënten kon 2% niet gekoppeld worden aan het bestand van de verzekeraar. Van de beschikbare 16.531 patiënten waren er 1208 niet ingeschreven in 2008 en/of 2007. We vonden 2540 1jFB’ers, 843 2jFB’ers, 334 LFB’ers en 12.814 non-FB’ers. De FB’ers waren iets ouder, vaker vrouw, iets vaker niet-Nederlands en hadden meer medische klachten dan non-FB’ers.

Zorgkosten

De zorgkosten waren hoger in de FB-groepen dan bij de non-FB’ers (p < 0,001). De gemiddelde 3-jaarskosten in de eerstelijns gezondheidszorg voor non-FB’ers, 1jFB’ers, 2jFB’ers en LFB’ers bedroegen respectievelijk 1645, 2650, 3872 en 4674 euro. De tweedelijns kosten vertoonden een vergelijkbaar patroon: respectievelijk 3399, 5866, 6911 en 11.150 euro (tabel 1).

Patiëntkenmerken en zorgkosten

Ook na multivariate correctie voor patiënt- en huisartskenmerken waren de verschillen tussen non-FB’ers en de FB-groepen groot. LFB’ers kostten gemiddeld 1268 en 4025 euro meer in respectievelijk de eerste en de tweede lijn (tabel 2).

Huisartskenmerken en zorgkosten

Aan deze studie namen 39 huisartsen in 7 gezondheidscentra deel. De gemiddelde praktijkgrootte was 1312 patiënten (uitersten: 312-2714) en 82% van de huisartsen participeerde in onderwijs en/of onderzoek. Na correctie voor patiëntkenmerken waren de intraklassecorrelaties tussen de zorgkosten van de patiënten binnen 1 huisartsenpraktijk 0,011 voor eerstelijns zorgkosten en 0,006 voor tweedelijns kosten.

Beschouwing

De zorgkosten van FB’ers, en vooral LFB, zijn beduidend hoger dan voor non-FB’ers. Na multivariate correctie voor demografische en medische patiëntfactoren en huisartskenmerken bleef frequent bezoek en de duur van de periode waarin frequent bezoek plaatsvond, geassocieerd met hogere uitgaven in zowel de eerste- als de tweedelijns zorg. Dit suggereert dat de hogere kosten van FB’ers slechts deels verklaard kunnen worden door de aandoeningen van de patiënt – voor zover gedocumenteerd door de huisarts in de probleemlijst – en de huisartskenmerken.

Sterke punten van deze studie

In deze studie combineerden wij – voor zover bekend voor het eerst – klinische patiëntgegevens en huisartskenmerken met eerste- en tweedelijns zorgkosten bij FB’ers. Wij gebruikten een proportionele definitie van frequent bezoek.3-5 Dit vergemakkelijkt een vergelijking tussen praktijken en tussen landen. De kwaliteit van de probleemregistratie wordt als goed beoordeeld.16

De gemeten kosten weerspiegelen de zorgkosten in verstedelijkt Nederland.17 De methode voor het versleutelen en koppelen van beide databases was betrouwbaar. Van slechts 2% van de patiënten konden de gegevens van de huisartsregistratie en de verzekeraar niet worden gekoppeld. Dit betreft waarschijnlijk illegaal in Nederland verblijvende patiënten.

Beperkingen van deze studie

Het registreren en coderen van medische problemen door de huisarts heeft beperkingen.18,19 Omdat huisartsen deze problemen registreren tijdens consulten, kan dit leiden tot onderrapportage bij non-FB’ers, omdat hier patiënten bij zijn die niet of weinig contact met de huisarts hebben. Bij LFB’ers zal de kans dat de probleemlijst de morbiditeit van de patiënt weerspiegelt, groter zijn, maar kan wel overrapportage optreden bij recidiverende of tijdelijke problemen die niet van de lijst worden verwijderd. Dit zou kunnen leiden tot differentiële misclassificatie, doordat de grootte van de meetfouten in de probleemlijst afhangt van de bezoekfrequentie.20

De bescheiden variatie in huisartskenmerken verlaagde het zogenoemde ‘analytisch contrast’ op huisartsniveau. Bijzondere interesses van huisartsen zouden een effect kunnen hebben, maar de neiging om positief te antwoorden op vragen naar interesses kan geleid hebben tot een ogenschijnlijk homogene groep van huisartsen en tot onderschatting van dat effect.

Mogelijk zijn er andere, niet-geregistreerde determinanten van kosten, zoals ernst van de ziekte, niet-geregistreerde ziekten, de kwaliteit van leven, de mening van de patiënt over ziekte en gezondheid (‘illness attitude’), levensgebeurtenissen en sociaaleconomische status. Deze residuele confounding kan geleid hebben tot overschatting van de associatie tussen frequent huisartsbezoek en kosten.

Omdat 7% van de in 2009 geselecteerde patiënten niet alle 3 jaren was ingeschreven, hebben we mogelijk het effect van LFB’ers onderschat. Tot slot heeft de verzekeraar, als voormalig ziekenfonds, enige oververtegenwoordiging van patiënten met een lage economische status.17

Relevante literatuur

Het aantal gezondheidsproblemen van een patiënt hangt samen met een verhoogd gebruik van zorg.8,21 Onze studie bevestigt dit, maar evalueert ook de invloed van klinische patiëntgegevens en huisartskenmerken op zorgkosten.

Het mechanisme waardoor FB’ers artsen triggeren om meer verrichtingen te doen, wordt niet volledig begrepen. Het concept van de ‘somatische fixatie’ zoekt de verklaring in een negatieve dynamiek tussen patiënt en huisarts die resulteert in – wellicht onnodige – verrichtingen.22-24 Ook bij onverklaarde klachten zou de verklaring meer gezocht moeten worden in de dokter-patiëntinteractie dan in de psychische toestand van de patiënt.25-27 De kleine variatie in kosten tussen huisartsen suggereert echter dat bij FB’ers patiëntdeterminanten belangrijker zijn voor extra uitgaven dan huisartsdeterminanten. De nestor van de Nederlandse huisartsgeneeskunde, Frans Huygen, toonde al aan dat gezinnen, door jaren en generaties heen, neigen tot hetzelfde ziektegedrag.28,29 Dit kan inhouden dat frequent bezoek zou mogen worden opgevat als een vorm van aangeleerd gedrag.

Consequenties voor de praktijk en verder onderzoek

Deze studie toont aan dat FB’ers grotere gebruikers zijn van alle klinische zorg, in de eerste zowel als de tweede lijn. Omdat de meeste chronische somatische problemen van FB’ers al worden behandeld in bestaande zorgprogramma’s, valt de meeste winst waarschijnlijk te behalen bij nog onbekende psychische en sociale problemen. Adequate opsporing en behandeling van deze problematiek én een verbeterde arts-patiëntcommunicatie zou kunnen resulteren in minder verwijzingen en kosten.30-33

Toekomstig onderzoek zal zich moeten richten op de etiologie van langdurig frequent bezoek; hierbij moeten meer kenmerken van de patiënt onderzocht worden.34,35 Duidelijker moet worden hoe en waarom FB’ers hun huisartsen triggeren om meer te doen. Vervolgens zullen gerandomiseerde studies moeten bepalen of interventies die gericht zijn op deze kenmerken patiënten helpen en de kosten verlagen.

Conclusie

Frequente bezoekers van de huisarts maken aanzienlijke zorgkosten in de eerste én de tweede lijn, vergeleken met patiënten die de huisarts niet frequent bezoeken. De medische aandoeningen en de sociale problemen van de patiënt en de kenmerken van de huisarts lijken slechts een deel van deze hogere uitgaven te verklaren. Frequent bezoek kan daarom gezien worden als een onafhankelijke, nog niet goed begrepen kostenverhogende factor in de eerste en tweede lijn.

Leerpunten

  • Patiënten die de huisarts frequent bezoeken hebben gemiddeld hogere zorgkosten dan niet-frequente bezoekers, in de eerste zowel als de tweede lijn.

  • Hoe langer het frequente bezoek aanhoudt, des te hoger zijn deze extra kosten.

  • Deze kosten kunnen niet volledig verklaard worden door meer medische problemen of sociale kenmerken van de patiënt

  • Kenmerken en werkstijl van de huisarts kunnen de extra kosten van frequente bezoekers evenmin verklaren.

  • Mogelijke verklaringen voor deze extra kosten zijn niet-geregistreerde aandoeningen, maar ook eigenschappen van de betrokken patiënten en de arts-patiëntinteractie.


Literatuur

  1. Smits FT, Brouwer HJ, ter Riet G, van Weert HC. Epidemiology of frequent attenders: a 3-year historic cohort study comparing attendance, morbidity and prescriptions of one-year and persistent frequent attenders. BMC Public Health. 2009;9:36 Medline. doi:10.1186/1471-2458-9-36

  2. Neal RD, Heywood PL, Morley S, Clayden AD, Dowell AC. Frequency of patients’ consulting in general practice and workload generated by frequent attenders: comparisons between practices. Br J Gen Pract. 1998;48:895-8 Medline.

  3. Smits FT, Mohrs J, Beem E, Bindels PJ, van Weert HC. Defining frequent attendance in general practice. BMC Fam Pract. 2008;9:21 Medline. doi:10.1186/1471-2296-9-21

  4. Vedsted P, Christensen MB. Frequent attenders in general practice care: a literature review with special reference to methodological considerations. Public Health. 2005;119:118-37 Medline. doi:10.1016/j.puhe.2004.03.007

  5. Luciano JV, Fernandez A, Pinto-Meza A, et al. Frequent attendance in primary care: comparison and implications of different definitions. Br J Gen Pract. 2010;60:49-55 Medline. doi:10.3399/bjgp10X483139

  6. Smits FT, Brouwer HJ, van Weert HC, Schene AH, ter Riet G. Predictability of persistent frequent attendance. A historic 3-year cohort study. Br J Gen Pract. 2009;59:e44-50. Medline

  7. Vedsted P, Fink P, Sorensen HT, Olesen F. Physical, mental and social factors associated with frequent attendance in Danish general practice. A population-based cross-sectional study. Soc Sci Med. 2004;59:813-23 Medline. doi:10.1016/j.socscimed.2003.11.027

  8. Dunlop S, Coyte PC, McIsaac W. Socio-economic status and the utilisation of physicians’ services: results from the Canadian National Population Health Survey. Soc Sci Med. 2000;51:123-33 Medline. doi:10.1016/S0277-9536(99)00424-4

  9. Heywood PL, Blackie GC, Cameron IH, Dowell AC. An assessment of the attributes of frequent attenders to general practice. Fam Pract. 1998;15:198-204 Medline. doi:10.1093/fampra/15.3.198

  10. Smeets HM, de Wit NJ, Hoes AW. Routine health insurance data for scientific research: potential andálimitations of the Agis Health Database. J Clin Epidemiol. 2011;64:424-30 Medline. doi:10.1016/j.jclinepi.2010.04.023

  11. Lamberts H, Wood M. International classification of primary care. Oxford: Oxford University Press; 1988.

  12. Gill D, Sharpe M. Frequent consulters in general practice: a systematic review of studies of prevalence, associations and outcome. J Psychosom Res. 1999;47:115-30 Medline. doi:10.1016/S0022-3999(98)00118-4

  13. Ferrari S, Galeazzi GM, Mackinnon A, Rigatelli M. Frequent attenders in primary care: impact of medical, psychiatric and psychosomatic diagnoses. Psychother Psychosom. 2008;77:306-14 Medline. doi:10.1159/000142523

  14. Robbins JM, Kirmayer LJ, Hemami S. Latent variable models of functional somatic distress. J Nerv Ment Dis. 1997;185:606-15 Medline. doi:10.1097/00005053-199710000-00003

  15. Smits FT, Brouwer HJ, Zwinderman AH, et al. Morbidity and doctor characteristics only partly explain the substantial healthcare expenditures of frequent attenders: a record linkage study between patient data and reimbursements data. BMC Fam Pract. 2013;14:138 Medline. doi:10.1186/1471-2296-14-138

  16. Brouwer HJ, Bindels PJ, van Weert HC. Data quality improvement in general practice. Fam Pract. 2006;23:529-36 Medline. doi:10.1093/fampra/cml040

  17. Smeets HM, de Wit NJ, Hoes AW. Routine health insurance data for scientific research: potential and limitations of the Agis Health Database. J Clin Epidemiol. 2011;64:424-30 Medline. doi:10.1016/j.jclinepi.2010.04.023

  18. Van den Dungen C, Hoeymans N, Gijsen R, et al. What factors explain the differences in morbidity estimations among general practice registration networks in the Netherlands? A first analysis. Eur J Gen Pract. 2008;14(Suppl 1):53-62 Medline. doi:10.1080/13814780802436218

  19. Van den Dungen C, Hoeymans N, Boshuizen HC, et al. The influence of population characteristics on variation in general practice based morbidity estimations. BMC Public Health. 2011;11:887 Medline. doi:10.1186/1471-2458-11-887

  20. Rothman K, Greenland S, Lash T. Modern epidemiology. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins; 2008.

  21. Wouterse B, Meijboom BR, Polder JJ. The relationship between baseline health and longitudinal costs of hospital use. Health Econ. 2011;20:985-1008 Medline. doi:10.1002/hec.1664

  22. Van Eijk J, Grol R, Huygen F, et al. [Somatic fixation. Prevention by the general practitioner] (Duits). ZFA (Stuttgart). 1982;58:717-25.Medline

  23. Rosendal M, Fink P, Bro F, et al. Somatization, heartsink patients, or functional somatic symptoms? Towards a clinical useful classification in primary health care. Scand J Prim Health Care. 2005;23:3-10 Medline. doi:10.1080/02813430510015304

  24. McDaniel SH, Campbell T, Seaburn D. Treating Somatic Fixation: A Biopsychosocial Approach: When patients express emotions with physical symptoms. Can Fam Physician. 1991;37:451-6 Medline.

  25. Salmon P, Humphris GM, Ring A, et al. Primary care consultations about medically unexplained symptoms: how do patients indicate what they want? Psychosom Med. 2006;68:570-7 Medline. doi:10.1097/01.psy.0000227690.95757.64

  26. Ring A, Dowrick CF, Humphris GM, et al. Doctors’ responses to patients with medically unexplained symptoms who seek emotional support: criticism or confrontation? Soc Sci Med. 2005;61:1505-15 Medline. doi:10.1016/j.socscimed.2005.03.014

  27. Salmon P, Ring A, Dowrick CF, Humphris G. What do general practice patients want when they present their medically unexplained symptoms, and why do their general practitioners feel pressurized? J Psychosom Res. 2005;59:255-60 Medline. doi:10.1016/j.jpsychores.2005.03.004

  28. Huygen FJ. Family Medicine- The medical life history of families. Assen: van Gorcum; 1978.

  29. Van den Bosch WJ, Huygen FJ, van den Hoogen HJ, van Weel C. Morbidity in early childhood: family patterns in relation to sex, birth order, and social class. Fam Med. 1993;25:126-130 Medline.

  30. Cuijpers P, van Straten A, Schuurmans J, et al. Psychotherapy for chronic major depression and dysthymia: A meta-analysis. Clin Psychol Rev. 2010;30:51-62 Medline. doi:10.1016/j.cpr.2009.09.003

  31. Cuijpers P, van Straten A, Warmerdam L. Problem solving therapies for depression: A meta-analysis. Eur Psychiatry. 2007;22:9-15 Medline. doi:10.1016/j.eurpsy.2006.11.001

  32. Reger MA, Gahm GA. A meta-analysis of the effects of Internet- and computer-based cognitive-behavioral treatments for anxiety. J Clin Psychol. 2009;65:53-75 Medline. doi:10.1002/jclp.20536

  33. Van der Feltz-Cornelis CM, van Os TW, van Marwijk HW, Leentjes AF. Effect of psychiatric consultation models in primary care. A systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials. J Psychosom Res. 2010;68:521-33 Medline. doi:10.1016/j.jpsychores.2009.10.012

  34. Morriss R, Kai J, Atha C, et al. Persistent frequent attenders in primary care: costs, reasons for attendance, organisation of care and potential for cognitive behavioural therapeutic intervention. BMC Fam Pract. 2012;13:39 Medline. doi:10.1186/1471-2296-13-39

  35. Rifel J, Svab I, Selic P, Rotar Pavlic D, Nazareth I, Car J. Association of Common Mental Disorders and Quality of Life with the Frequency of Attendance in Slovenian Family Medicine Practices: Longitudinal Study. PLoS ONE. 2013;8:e54241 Medline. doi:10.1371/journal.pone.0054241