Prestatie-indicatoren voor ziekenhuizen
Open

De invloed van onzekerheid
Onderzoek
22-04-2009
Anne-Margreet van Dishoeck, Caspar M.N. Looman, Els C.M. van der Wilden-van Lier, Johan P. Mackenbach en Ewout W. Steyerberg

Doel

Inzichtelijk maken wat de invloed van het toeval is op ogenschijnlijke verschillen in kwaliteit tussen ziekenhuizen, gemeten met prestatie-indicatoren.

Opzet

Retrospectief-statistisch.

Methode

Wij analyseerden de publiek toegankelijke data uit 2005 van de prestatie-indicatoren voor decubitus, cerebrovasculair accident en acuut myocardinfarct met 3 verschillende, moderne grafische weergaven: ‘forestplot’, ‘funnelplot’ en ‘rankplot’. De invloed van toeval werd inzichtelijk gemaakt door de weergave van betrouwbaarheidsintervallen. Bij funnelplots werd de uitkomst van de prestatie-indicator afgezet tegen het patiëntenaantal in het betreffende ziekenhuis; zo kon de rol van groepsgrootte op de uitkomst zichtbaar worden gemaakt.

Resultaten

Voor bijna alle prestatie-indicatoren waren er statistisch significante verschillen in de uitkomsten tussen ziekenhuizen (p < 0,001). De betrouwbaarheidsintervallen gaven echter aan dat een gering aantal ziekenhuizen significant beter of slechter presteerde dan de norm, weergegeven in een forestplot. Goed en slecht presterende ziekenhuizen waren gemakkelijker te identificeren met een funnelplot. In rankplots, waarbij betrouwbaarheidsintervallen rond de rang van ieder ziekenhuis met ‘bootstrapsampling’ waren berekend, bleek de rangordening van ziekenhuizen zeer onzeker.

Conclusie

De funnelplot is een gemakkelijk interpreteerbare weergave van de grootte van verschillen tussen ziekenhuizen. Deze weergave houdt rekening met onzekerheid in de resultaten. Bij de beoordeling van individuele ziekenhuizen tonen gerapporteerde prestatie-indicatoren statistisch significante verschillen, maar toeval is een essentiële factor die moet worden meegewogen.