Regiobeelden die leiden tot samenwerking zijn waardevol

Regiobeelden kunnen regionale samenwerking stimuleren en dragen zo bij aan bereikbare, beschikbare en houdbare zorg voor iedereen in Nederland. In de afgelopen jaren zijn er op veel plaatsen al goede stappen gezet om regiobeelden gezamenlijk te ontwikkelen. Population Health Data NL heeft onderzoek gedaan naar de bouwblokken om de bestaande regiobeelden verder te ontwikkelen.

Regiobeelden geven een beeld van de huidige en toekomstige zorgvraag, hoe het aanbod daarop aansluit en de regionale opgaven die daaruit voortvloeien. Deze beelden zijn gebaseerd op data. Data is dan ook een cruciaal hulpmiddel bij de transitie die nodig is om de zorg goed, toegankelijk en betaalbaar te houden. Landelijk, maar vooral in de regio.

Grote verschillen tussen regiobeelden

Er zijn grote verschillen tussen de regiobeelden, zagen de onderzoekers. Sommige indicatoren komen in alle regiobeelden terug, zoals inwonertal, ‘grijze druk’, de ervaren gezondheid en het aantal rokers. Maar verder is er een grote variatie; 70% van de gevonden indicatoren komt in slechts 1 van de 10 onderzochte regiobeelden voor.

De onderzoekers verwijzen naar thema’s die de OESO (Organisatie voor Economische Samenwerking en Ontwikkeling) heeft gedefinieerd:

• Bevolkingsontwikkeling
• Gezondheid en welbevinden
• Sociale determinanten van gezondheid
• Zorggebruik
• Zorgaanbod
• Zorgkosten

Niet alle thema’s komen aan bod in de onderzochte regiobeelden. Zo ontbreken de zorgkosten in 40% van de regiobeelden en komen ze in andere regiobeelden vaak maar beperkt aan de orde. De regiobeelden gebruiken uiteenlopende indicatoren voor de thema’s.

Knelpunten

De opstellers van de regiobeelden ervaren diverse knelpunten. De onderzoekers spreken van ‘passionate idiots’, gedreven doorzetters die zich niet gemakkelijk laten afschrikken. Maar soms wel gefrustreerd raken door praktische problemen. Zo maken ze meestal gebruik van open data op het niveau van een gemeente of het zorgkantoor. Deze data zijn vaak niet specifiek genoeg om de informatie te geven die nodig is. Bijvoorbeeld gegevens over bepaalde categorieën, zoals leeftijds- of risicogroepen.

Een terugkerende hindernis is de privacywetgeving. Vooral kleinere regionale zorgorganisaties hebben geen capaciteit en kennis van de AVG om te bepalen wat ze wel en niet mogen delen. Uit angst of het fout te doen delen ze dan maar helemaal geen gegevens.

Aanbevelingen

Op basis van deskresearch en de interviews doen de onderzoekers aanbevelingen voor het maken van regiobeelden:

• Specificeer de participatie en verantwoordelijkheden van verschillende organisaties bij initiële regiobeelden, om zo voor verbinding en samenwerking te zorgen.
• Laat in de regiobeelden indicatoren terugkomen over alle thema’s (bevolkingsontwikkeling, gezondheid en welbevinden, sociale determinanten van de gezondheid, zorggebruik, zorgaanbod en zorgkosten). Bedenk per thema indicatoren. Dit draagt bij aan eenduidigheid en maakt regiobeelden beter vergelijkbaar.
• Leer het veld om kwalitatieve data op te halen en maak dit een vast onderdeel van de regiobeelden. Vergroot de kennis over data van professionals (tijdens opleidingen, door een learning community, e-learnings, bijscholing).

Aanpak en doel van het onderzoek

 Population Health Data NL heeft in opdracht van het Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport onderzocht welke bouwstenen er nodig zijn om regiobeelden verder te ontwikkelen. Het onderzoek bestond uit de analyse van de indicatoren en datasets van 10 bestaande regiobeelden en gesprekken met 18 betrokkenen bij organisaties die al ver zijn in het gebruik van data. Het doel van het onderzoek was om bouwblokken te definiëren voor regiobeelden en boven tafel te krijgen wat er te leren valt van de koplopers. Vanwege grote variatie in de context en indicatoren van regiobeelden bleek het echter niet mogelijk om eenduidige bouwstenen te definiëren.