Variaties in gezondheid: een aanknopingspunt voor kwaliteitsbewaking in de zorg

Klinische praktijk
H.F. Treurniet
J.P. Mackenbach
P.J. van der Maas
Citeer dit artikel als
Ned Tijdschr Geneeskd. 1998;142:388-92
Abstract
Download PDF

Samenvatting

Variaties in gezondheid kunnen in bepaalde gevallen een weerspiegeling zijn van variaties in de kwaliteit van de zorg.

Het monitoren van deze variaties (verschillen in uitkomsten tussen bijvoorbeeld ziekenhuizen of groepen zorgverleners) kan daarom een instrument zijn voor kwaliteitsbewaking in de zorg.

Omdat de zorg niet als enige van invloed is op de gezondheid, is altijd nader onderzoek nodig om na te gaan of de gezondheidsverschillen daadwerkelijk veroorzaakt worden door variaties in de kwaliteit van de zorg.

Uitkomstmaten voor kwaliteitsbewaking zijn tot op heden overwegend gebaseerd op gegevens over sterfte en ziekte.

In Nederland zijn er verschillende registraties beschikbaar die zich in principe lenen voor het monitoren van variaties in uitkomsten. Voorbeelden van dergelijke registraties zijn de ‘Doodsoorzakenstatistiek’, de ‘Landelijke medische registratie’, de ‘Landelijke verloskunde registratie’ en de ‘Complicatieregistratie’ van de Nederlandse Vereniging voor Heelkunde.

Variaties in de gezondheidszorg kunnen een aangrijpingspunt zijn voor kwaliteitsbewaking in de zorg. Zo werd er in het begin van de jaren tachtig relatief veel onderzoek verricht naar variaties in het proces van de zorg. Op grond van deze variaties zou men terreinen kunnen identificeren waarop consensusontwikkeling gewenst is.1 Ook in Nederland zijn meermalen variaties geconstateerd in medisch handelen.2-4

In de loop der tijd ontstond er een verschuiving van de belangstelling: van variaties in het zorgproces naar variaties in de uitkomst van de zorg. Eén van de argumenten hiervoor is dat medisch handelen uiteindelijk gericht is op het verbeteren van de gezondheidstoestand van mensen. Het ligt dan ook voor de hand om de uitkomst te gebruiken als toetssteen voor de beoordeling van de zorg. Variaties in bepaalde uitkomsten (bijvoorbeeld tussen ziekenhuizen of zorgverleners) kunnen aanleiding zijn tot evaluatie en waar nodig verbetering van het zorgproces.

Vooral in de VS is relatief veel ervaring opgedaan met het meten van uitkomsten met het oog op kwaliteitsbewaking. Steeds meer wordt daarbij gebruikgemaakt van reeds beschikbare registraties in de gezondheidszorg.

In dit artikel gaan wij in op de methoden die worden gebruikt bij het monitoren van gezondheidsverschillen in het kader van kwaliteitsbewaking. Tevens wordt in grote lijnen aangegeven in hoeverre deze vorm van kwaliteitsbewaking op dit moment in Nederland mogelijk is.

het selecteren van uitkomstmaten

Het is gebruikelijk om 5 mogelijke uitkomstmaten voor kwaliteitsbewaking aan te dragen: sterfte, ziekte, beperking, ongemak en ontevredenheid (‘de 5 d's’, zo genoemd op basis van de Engelse termen ‘death, disease, disability, discomfort, dissatisfaction’). Een uitkomst is hierbij wel gedefinieerd als ‘de gevolgen met betrekking tot de gezondheidstoestand van een patiënt die toegeschreven kunnen worden aan een handelend ingrijpen van de hulpverlener’.5 Voor kwaliteitsbewaking zijn slechts die gezondheidsmaten interessant waarvan bekend is dat ze door medisch handelen te beïnvloeden zijn. Zo heeft het geen zin om voor kwaliteitsbewaking de sterfte aan pancreascarcinoom in verschillende ziekenhuizen te vergelijken, daar de medische zorg nauwelijks effect heeft op de overleving van deze patiënten.

Uitkomstmaten voor kwaliteitsbewaking zouden dus idealiter geselecteerd moeten worden op basis van een veronderstelde of bewezen relatie tussen het zorgproces en de uitkomst. Deze aanpak werd in de jaren tachtig al gevolgd door Rutstein et al., toen zij lijsten opstelden met aandoeningen, beperkingen en sterfgevallen die dankzij de stand van de medische wetenschap (deels) als vermijdbaar beschouwd mogen worden.67 Hannan et al. volgden dezelfde methode, maar richtten zich op ‘vermijdbare’ postoperatieve sterfte.8

Tot op heden is voor kwaliteitsbewaking vooral gebruikgemaakt van gegevens over sterfte en ziekte. Deels vallen deze uitkomsten in de categorie ‘ongewenste gebeurtenissen met nadelige gevolgen voor de patiënt’ (‘adverse patient occurrences’ (APO's)). Voorbeelden hiervan zijn postoperatieve sterfte, ziekenhuisinfecties, wondinfecties en bijwerkingen van geneesmiddelen.9

het gebruik van uitkomstmaten in de praktijk

Hoe uitkomsten gebruikt kunnen worden voor het opsporen van variaties kan geïllustreerd worden aan de hand van een voorbeeld. In ons land is de ‘Landelijke verloskunde registratie’ (LVR) gebruikt voor het vergelijken van de perinatale sterfte in verschillende ziekenhuizen. Uit de registratie werden per verloskundige afdeling gegevens verkregen over de perinatale sterfte en over 16 factoren die ‘buiten de zorg’ van invloed kunnen zijn op de uitkomst (waaronder de zwangerschapsduur, het geboortegewicht, de leeftijd van de moeder en haar pariteit). In de LVR worden jaarlijks de gegevens van ongeveer 80.000 pasgeborenen geregistreerd. Deze gegevens werden gebruikt om met behulp van logistische regressie het gemiddelde sterfterisico van een pasgeborene te berekenen, gegeven de aanwezigheid van één of meer risicofactoren. De berekening werd uitgevoerd voor elk jaar in de periode 1985-1991. Het regressiemodel werd vervolgens gebruikt om voor elke verloskundige afdeling (elk jaar ongeveer 125 afdelingen) te voorspellen welk sterftepercentage verwacht mocht worden op grond van het risicoprofiel van de patiëntengroep. Tenslotte werd nagegaan of het verschil tussen de waargenomen en de voorspelde sterfte groter was dan op grond van toeval te verwachten was. De resultaten werden anoniem naar de betreffende zorgverleners teruggekoppeld zodat zij die binnen de afdeling konden evalueren,10 om zodoende eventuele aanknopingspunten voor verbetering van de zorg te vinden.

De informatie voor een dergelijke evaluatie zal meestal afkomstig zijn uit het medisch dossier of uit gesprekken met de verantwoordelijke zorgverleners. Op die manier kan op individueel niveau meer informatie verzameld worden over factoren die buiten de zorg van invloed zijn op de gezondheid van de patiënten alsmede over zorgaspecten die mogelijk voor verbetering vatbaar zijn. Dergelijk nader onderzoek (ook wel aangeduid met de term ‘medical audit’) wordt onder meer uitgevoerd binnen de Nederlandse Vereniging voor Obstetrie en Gynaecologie, waar alle gevallen van maternale sterfte besproken en geanalyseerd worden. Ook is er een aantal publicaties geschreven over onderzoek op individueel niveau naar aanleiding van gevallen van perinatale respectievelijk maternale sterfte.11 12 Daaruit kwamen inderdaad concrete zorgaspecten naar voren die voor verbetering vatbaar waren.

Het beschreven LVR-voorbeeld bevat de twee hoofdelementen van uitkomstbewaking: het opsporen van variaties en het zoeken naar een verklaring hiervoor. De constatering van variaties kan hier beschouwd worden als een signaal dat wijst op mogelijke tekortkomingen in het zorgproces. De betrouwbaarheid van dit signaal wordt in belangrijke mate bepaald door de mogelijkheid rekening te houden met verschillen in kenmerken van de patiëntengroep (ook wel ‘case-mix’ genoemd). Ziekenhuizen met relatief ernstig zieke patiënten zullen immers mogelijk ook relatief slecht presteren, zonder dat de kwaliteit van de zorg in het geding is. Zeker als men nog moet beginnen met het verzamelen van gegevens met uitkomstbewaking als doel is het van belang om als zorgverleners overeenstemming te bereiken over de benodigde case-mixgegevens. Welke gegevens dit zijn, is uiteraard sterk afhankelijk van de context, maar in algemene termen zal het gaan om sociodemografische kenmerken van de patiënt (waaronder leeftijd, geslacht, sociaal-economische status), de ernst van de aandoening, comorbiditeit en de gezondheidstoestand vóór de medische interventie.

In het beschreven voorbeeld was correctie voor case-mix goed mogelijk, omdat de LVR relatief veel achtergrondinformatie bevat. Zelfs dan echter kunnen de resterende variaties niet zonder meer beschouwd worden als een weerspiegeling van variaties in de kwaliteit van de zorg. Het is immers nagenoeg onmogelijk om aan de hand van routinematig verzamelde informatie volledig te corrigeren voor verstorende factoren. Sterker nog, het komt in de praktijk veel vaker voor dat gegevens over case-mix niet of nauwelijks beschikbaar zijn.13 Om die reden is er ook veel discussie geweest over de publicatie van ziekenhuissterftecijfers, waarmee men in 1987 in de VS begon.14 Men beoogde hiermee onder meer het publiek te informeren over de ‘kwaliteit’ van ziekenhuizen. Het bleek echter niet mogelijk te zijn om voldoende te corrigeren voor variaties in de ernst van de aandoeningen waarmee patiënten opgenomen waren. In latere jaren is benadrukt dat variaties in uitkomsten niet meer kunnen zijn dan een aanwijzing voor mogelijke tekortkomingen in het zorgproces; om definitieve uitspraken te kunnen doen over zulke tekortkomingen moet men altijd een gedetailleerde evaluatie van dat proces uitvoeren. Dit betekent dat de eerder beschreven definitie van het begrip ‘uitkomst’ genuanceerd moet worden. De term ‘uitkomst’, hoe suggestief ook, wordt ook gebruikt als nog niet is aangetoond dat het betreffende resultaat aan medisch handelen kan worden toegeschreven.

gegevensbronnen voor uitkomstmeting in nederland

Behalve op het niveau van ziekenhuizen kunnen uitkomsten ook op andere niveaus vergeleken worden; zo kan men uitkomsten in verschillende regio's of op verschillende afdelingen binnen dezelfde instelling met elkaar vergelijken. Of uitkomstbewaking op elk van deze niveaus mogelijk is, hangt mede samen met de aanwezigheid van bruikbare gegevensbronnen. In het vervolg van dit artikel geven wij een eerste indicatie van de beschikbaarheid van relevante registraties. We beperken ons hier tot continue gegevensbronnen binnen een aantal deelgebieden in de zorg.

Binnen de Nederlandse gezondheidszorg worden op diverse niveaus (bijvoorbeeld door wetenschappelijke beroepsverenigingen, ziekenhuiscommissies, verzekeraars, patiëntenverenigingen, de Inspectie voor de Gezondheidszorg) continue registraties bijgehouden; er is een overzicht van de registraties gepubliceerd.15 Ondanks het feit dat registraties vaak voor een ander doel zijn opgezet, kunnen ze bruikbaar zijn voor de meting van uitkomstindicatoren.

De tabel bevat een selectie van registraties die hun nut voor de meting van variaties bewezen hebben. De registraties zijn ingedeeld naar het niveau waarop de vergelijking van uitkomsten kan plaatsvinden.

Allereerst is de ‘Doodsoorzakenstatistiek’ vermeld, die in Nederland is aangewend voor het bewaken van regionale variaties in een aantal categorieën van ‘vermijdbare’ sterfte.16 Voor het vergelijken van uitkomsten in verschillende instellingen leent zich de ‘Landelijke medische registratie’ (LMR). Deze registratie is overigens door ‘derden’ ook gebruikt voor het beschrijven van variaties in de tijd in het optreden van ongevallen tijdens medische behandeling.17 Ook specifieke beroepsgroepen houden uiteenlopende, deels landelijke, registraties bij. Recentelijk is een overzicht van door specialisten bijgehouden registraties gepubliceerd.18 Naast de reeds genoemde LVR is hier als voorbeeld de ‘Complicatieregistratie’ van de Nederlandse Vereniging voor Heelkunde vermeld.19 Hoewel primair opgezet voor de patiëntenbehandeling, is deze registratie in de toekomst mogelijk bruikbaar voor het vergelijken van uitkomsten in bijvoorbeeld verschillende ziekenhuizen. Zo is in de VS gebleken dat het analyseren van verschillen in sterfte van patiënten na een bypassoperatie (gemeten bij individuele chirurgen) daadwerkelijk kan leiden tot verbeteringen in het zorgproces.20

De in de tabel genoemde registraties op instellingsniveau tenslotte vormen een selectie van uiteenlopende plaatselijke initiatieven. Over het algemeen overschrijden deze registraties niet de grenzen van de instelling, waardoor ze zich alleen lenen voor het vergelijken van uitkomsten binnen de instelling (vergelijkingen in de tijd, vergelijkingen tussen afdelingen of vergelijkingen met literatuurgegevens). De vorm en de inhoud van deze registraties lopen uiteen, maar over het algemeen zijn het registraties van de eerdergenoemde APO's. In Ziekenhuis Oudenrijn te Utrecht bijvoorbeeld is de ziekenhuisbrede ‘Registratie van ziekenhuisinfecties’ gebruikt voor het vergelijken van uitkomsten in de tijd.21 Naar aanleiding van de resultaten zijn verschillende diepteonderzoeken uitgevoerd, die daadwerkelijk tot kwaliteitsverbetering hebben geleid. Zo was de hoge incidentie van infecties samenhangend met kathetergebruik bij gynaecologische hersteloperaties de aanleiding om antibiotische profylaxe toe te dienen. De werkzaamheid van deze maatregel was eerder al aangetoond in klinische trials. De incidentie van urineweginfecties daalde vervolgens van 14,2 tot 0,9 per 100 opnamen.21

Een registratie kan ook afdelingsspecifiek zijn, zoals in het Academisch Ziekenhuis Maastricht, waar de registratie in eerste instantie is opgezet bij de afdeling KNO.22 Ook in Ziekenhuis De Weezenlanden te Zwolle bestond tot voor kort een ziekenhuisbrede registratie met ruim 70 indicatoren die deels betrekking hadden op de uitkomst van de zorg.23 Recentelijk is deze registratie sterk ingekrompen en is voor een nieuwe registratie aansluiting gezocht bij het ‘Maryland indicator project’ in de VS. Aan dit grootschalige project werken meer dan 1100 ziekenhuizen (hoofdzakelijk in de VS) mee, die allemaal dezelfde 15 kwaliteitsindicatoren verzamelen. Voorbeelden van deze indicatoren zijn ziekenhuisinfecties, wondinfecties en perioperatieve sterfte. Per kwartaal worden de gegevens naar de ziekenhuizen teruggekoppeld.24

Het medisch dossier tenslotte is in de tabel eveneens vermeld als belangrijke informatiebron voor kwaliteitsbewaking binnen instellingen. Ook de individuele hulpverlener kan immers de kwaliteit van de zorg bewaken door de gezondheidstoestand van (één van) zijn of haar patiënten te vergelijken met de gezondheidstoestand van een vergelijkbare patiëntengroep van een ander. Een zo volledig mogelijk medisch dossier is hierbij van belang, zowel voor de uitkomstinformatie als voor de gegevens betreffende het zorgproces.

beschouwing

In dit artikel hebben wij uiteengezet dat en hoe de bewaking van gezondheidsverschillen een rol kan spelen bij kwaliteitsbewaking in de zorg. Onder ‘kwaliteit’ wordt bij deze methode verstaan ‘de mate waarin de verbetering in de gezondheidstoestand die mogelijk is, daadwerkelijk gerealiseerd wordt’.5 Het oordeel over de kwaliteit van de zorg komt bij deze bewakingsvorm vergelijkenderwijs tot stand.

Allereerst is als selectiecriterium voor bruikbare uitkomstindicatoren genoemd dat er een relatie moet bestaan tussen het zorgproces en de uitkomst. Daarmee is direct ook een eerste belemmering voor het gebruik van uitkomstmaten geïntroduceerd, aangezien de kennis omtrent de relatie tussen het proces en de uitkomst nog steeds schaars is. Toekomstig effectiviteitsonderzoek kan een bijdrage leveren tot het inzicht in deze relatie. Ook het samenvatten van het beschikbare klinische bewijsmateriaal is belangrijk; daarbij speelt de Cochrane Collaboration een centrale rol.25

Overigens worden de begrippen ‘effectiviteitsonderzoek’ en ‘kwaliteitsbewaking’ ten onrechte wel door elkaar gebruikt. Effectiviteitsonderzoek richt zich op de vraag ‘of de behandeling werkt’, kwaliteitsbewaking op de vraag ‘of datgene gedaan wordt waarvan bekend is dat het werkt’. Dit neemt niet weg dat beide vragen soms aan de hand van dezelfde registratie beantwoord kunnen worden. Zo kan een complicatieregistratie nuttig zijn om het effect van antibioticaprofylaxe op het optreden van complicaties te bestuderen (dat is effectiviteitsonderzoek).19 Wanneer er consensus bestaat omtrent het nut van deze preventieve handeling, kunnen toekomstige variaties in complicaties de vraag oproepen of deze handeling wel (goed) uitgevoerd wordt (dat is kwaliteitsbewaking).

Uitkomstindicatoren zijn tot op heden overwegend gebaseerd op gegevens over sterfte en ziekte. Deels is dit een gevolg van het feit dat het om klassieke uitkomstmaten gaat, waarover ook het meest bekend is wat betreft de relatie tussen het proces en de uitkomst van de zorg. In het bijzonder voor sterfte geldt echter dat deze uitkomstmaat minder relevant is in de zorg voor chronische (psychiatrische) patiënten, bij wie levensverlenging niet het primaire doel is. Het is inmiddels duidelijk dat het ontwikkelen van bruikbare uitkomstmaten voor kwaliteitsbewaking in de zorg voor chronisch zieken niet eenvoudig is.26 Van nieuw ontwikkelde gezondheidsmaten, zoals de ‘gezondheid-gerelateerde kwaliteit van leven’, zal nog nader onderzocht moeten worden in hoeverre ze een functie kunnen hebben als uitkomstindicator.27

Een deel van de registraties binnen de Nederlandse zorg is reeds nuttig gebleken voor de bewaking van uitkomstindicatoren. Deze bewaking kan op diverse niveaus plaatsvinden, afhankelijk van degene die geïnteresseerd is. Zo kan het voor een specialisme binnen een ziekenhuis interessant zijn om de eigen resultaten, afgezet tegen het landelijke gemiddelde, teruggekoppeld te krijgen. Dergelijke gegevens zijn dan primair bedoeld voor interne kwaliteitsbewaking en een buitenstaander zal daarom eerder gebruikmaken van een algemeen toegankelijke registratie als de ‘Doodsoorzakenstatistiek’. Helaas geldt wel dat bewaking op een hoger aggregatieniveau een minder betrouwbare indicatie oplevert voor variaties in de kwaliteit van de zorg. Op dit niveau ontbreekt immers over het algemeen de gedetailleerde informatie over factoren die buiten de zorg van invloed zijn op de gezondheidstoestand. Wel kan de constatering van variaties (bijvoorbeeld in sterfte aan cervixcarcinoom) op dit niveau voor de betrokken zorgverleners of beroepsgroepen aanleiding zijn tot een evaluatie van de zorg.

Grootschalige initiatieven, zoals het eerdergenoemde ‘Maryland indicator project’ in de VS, bestaan binnen Nederland niet. Weliswaar kunnen ook ziekenhuizen in andere landen zich aansluiten bij de gegevensverzameling in de VS, maar een nadeel van terugkoppeling op internationaal niveau is dat bij de verklaring van verschillen ook rekening gehouden zal moeten worden met verschillen tussen landen die mogelijk bijdragen tot variaties in de betreffende indicatoren. Afgezien van de vraag of het wenselijk is, is het opzetten van een soortgelijk landelijk systeem binnen Nederland een complexe aangelegenheid. Een dergelijk plan zal ook alleen uitgewerkt kunnen worden wanneer het door de betreffende zorgverleners zelf bedacht of ondersteund wordt. Een mooi voorbeeld hiervan is het landelijke netwerk voor de surveillance van ziekenhuisinfecties.21 Het idee hiervoor ontstond naar aanleiding van geslaagde pogingen om in twee Nederlandse ziekenhuizen een surveillancesysteem op te zetten.28

De praktische aspecten van kwaliteitsbewaking tenslotte (wie is verantwoordelijk, wie gaat de ‘audit’ uitvoeren, wie gaat het betalen) hebben wij in dit artikel buiten beschouwing gelaten. Ook deze aspecten bepalen uiteraard in sterke mate de kans van welslagen van een ‘uitkomstbewakingssysteem’ voor kwaliteitsbewaking. Desondanks hebben wij in dit artikel een raamwerk geschetst voor de bewaking van uitkomstmaten in het kader van kwaliteitsbewaking. Zoals het een raamwerk betaamt, zal het in een specifieke situatie verder ingevuld moeten worden. Hopelijk vormen de gedachtegang en de beschreven voorbeelden een eerste houvast voor zorgverleners en andere geïnteresseerden die nadenken over het opzetten of gebruiken van registraties met uitkomstindicatoren.

Literatuur
  1. Barron M, Kazandjian VA. Geographic variation in lumbardiskectomy: a protocol for evaluation. QRB Qual Rev Bull 1992march:98-107.

  2. Koninklijke Nederlandsche Maatschappij tot bevordering derGeneeskunst (KNMG). Verschillen tussen gezondheidsregio's in het gebruikvan ziekenhuisvoorzieningen, 1985. Utrecht: KNMG, 1989.

  3. Casparie AF, Post D, Harten WH van, Gubbels JW.Differences in production between medical specialists. An inventory based onclaims data to identify potential areas for quality improvement activities.Eur J Public Health 1993;3:292-5.

  4. Elferink-Stinkens PM, Brand R, Le Cessie S, Hemel OJS van.Large differences in obstetrical intervention rates among Dutch hospitals,even after adjustment for population differences. Eur J Obstet Gynecol ReprodBiol 1996;68:97-103.

  5. Donabedian A. Explorations in quality assessment andmonitoring. Vol 1. The definition of quality and approaches to itsassessment. Ann Arbor, Mich.: Health Administration Press, 1980.

  6. Rutstein DD, Berenberg W, Chalmers TC, Child 3d CG,Fishman AP, Perrin EB. Measuring the quality of medical care. A clinicalmethod. N Engl J Med 1976;294:582-8.

  7. Rutstein DD, Berenberg W, Chalmers TC, Fishman AP, PerrinEB, Zuidema GD. Measuring the quality of medical care: second revision oftables of indexes. N Engl J Med 1980;302:1146.

  8. Hannan EL, Bernard HR, O'Donnell JF, Kilburn jr H. Amethodology for targeting hospital cases for quality of care record reviews.Am J Public Health 1989;79:430-6.

  9. Bates DW, Cullen DJ, Laird N, Petersen LA, Small SD, ServiD, et al. Incidence of adverse drug events and potential adverse drug events.Implications for prevention. ADE Prevention Study Group. JAMA1995;274:29-34.

  10. Hemel OJS van, Elferink-Stinkens PM, Brand R. How tocompare and report department specific mortality rates for peer review usingthe Perinatal Database of the Netherlands. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol1994;56:1-7.

  11. Eskes M. Het Wormerveer onderzoek. Meerjarenonderzoeknaar de kwaliteit van de verloskundige zorg rond een vroedvrouwenpraktijkproefschrift. Amsterdam: Universiteit van Amsterdam,1989.

  12. Schuitemaker NWE, Bennebroek Gravenhorst J, Geijn HP van,Dekker GA, Dongen PWJ van. Maternal mortality and its prevention. Eur JObstet Gynecol Reprod Biol 1991;42 Suppl:S31-5.

  13. Jencks SF, Daley J, Draper D, Thomas N, Lenhart G, WalkerJ. Interpreting hospital mortality data. The role of clinical riskadjustment. JAMA 1988;260:3611-6.

  14. Green J, Wintfeld N, Sharkey P, Passman LJ. Theimportance of severity of illness in assessing hospital mortality. JAMA 1990;263:241-6.

  15. Treurniet HF, Mackenbach JP, Maas PJ van der. Toezichtmet inzicht. Een oriëntatie op informatievoorziening voor het opsporenvan gezondheidsrisico's in de gezondheidszorg. Rotterdam: ErasmusUniversiteit, instituut Maatschappelijke Gezondheidszorg, 1994.

  16. Mackenbach JP, Looman CWN, Kunst AE, Habbema JDF, Maas PJvan der. Regional differences in decline of mortality from selectedconditions: the Netherlands, 1969-1984. Int J Epidemiol 1988;17:821-9.

  17. Beeck EF van, Mackenbach JP. Uitwendige oorzaken vanletsel en vergiftiging. In: Rijksinstituut voor Volksgezondheid enMilieuhygiëne. Volksgezondheid Toekomst Verkenning. Degezondheidstoestand van de Nederlandse bevolking in de periode 1950-2010. DenHaag: SDU, 1993.

  18. Theuvenet PJ, redacteur. Kwaliteitsbeleid medischespecialisten. Utrecht: Landelijke Specialisten Vereniging, 1995.

  19. Roukema JA, Werken Chr van der, Leenen LPH. Registratievan postoperatieve complicaties om de resultaten van chirurgie te verbeteren.Ned Tijdschr Geneeskd1996;140:781-4.

  20. Chassin MR, Hannan EL, DeBuono BA. Benefits and hazardsof reporting medical outcomes publicly. N Engl J Med1996;334:394-8.

  21. Mintjes-de Groot AJ. Preventie infecties genomineerd.Kwaliteit in beeld 1996;6:1-3.

  22. Bomhof J, Nieman FHM, Reerink E. Registration of adversepatient occurrences in a university hospital: relations between adversepatient occurrences and characteristics of hospitalized patients. Qual AssurHealth Care 1993;5:167-74.

  23. Colsen PJA. Onderzoek indicatorregistratie DeWeezenlanden. Fase 1: 1990-1993. Zwolle: Ziekenhuis De Weezenlanden,1993.

  24. Kazandjian VA, Thomson RG, Law WR, Waldron K. Doperformance indicators make a difference? Jt Comm J Qual Improv1996;22:482-91.

  25. Kleijnen J, Vet HCW de, Rinkel GJE, Keirse MJNC. DeCochrane Collaboration; systematische overzichten van kennis uitgerandomiseerd onderzoek. NedTijdschr Geneeskd 1995;139:1478-82.

  26. Maas PJ van der. Kwaliteit van zorg en wetenschappelijkonderzoek. Ned Tijdschr Geneeskd1994;138:2180-2.

  27. Treurniet HF, Essink-Bot ML, Mackenbach JP, Maas PJ vander. Health-related quality of life: an indicator of quality of care? QualLife Res 1997;6:363-9.

  28. Mintjes-de Groot AJ. Surveillance and control ofhospital-acquired infections in the Netherlands: ten-year experience in anacute care hospital proefschrift. Rotterdam: ErasmusUniversiteit, 1996.

Auteursinformatie

Erasmus Universiteit, instituut Maatschappelijke Gezondheidszorg, Postbus 1738, 3000 DR Rotterdam.

Mw.drs.H.F.Treurniet, epidemioloog; prof.dr.J.P.Mackenbach en prof. dr.P.J.van der Maas, epidemiologen/sociaal-geneeskundigen.

Contact mw.drs.H.F.Treurniet

Gerelateerde artikelen

Reacties