Prestatie-indicatoren gezondheidszorg | Zorgbehoeften | Beter worden

Relatieve 5-jaarsoverleving bij baarmoederhalskanker

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

5-jarige trend

Relatieve 5-jaarsoverleving bij baarmoederhalskanker, 2010-2014

[container]

Bron: CONCORD-3

De cijfers zijn gecorrigeerd voor verschillen in bevolkingsopbouw tussen landen door standaardisatie naar de 'International Cancer Survival Standard' (ICSS-2)
Naast het percentage overleving zijn ook de onder- en bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval weergegeven.

Trend relatieve 5-jaarsoverleving bij baarmoederhalskanker

[container]

Bron: Nederlandse Kanker Registratie (NKR)

De cijfers zijn gecorrigeerd voor verschillen in bevolkingsopbouw tussen jaren en landen door standaardisatie naar de 'International Cancer Survival Standard' (ICSS-2)
Naast het percentage overleving zijn ook de onder- en bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval weergegeven.

Deze cijfers zijn ook onderdeel van:
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid Onderwerp: bevolkingsonderzoek Onderwerp: kanker

	Toelichting
Volledige naam indicator	Relatieve 5-jaarsoverleving bij baarmoederhalskanker
Bron	CONCORD-3 (prestatie-indicator en internationale vergelijking) Nederlandse Kanker Registratie (NKR) (Nederlandse trend)
Berekening	Teller: percentage patiënten met baarmoederhalskanker dat 5 jaar na de diagnose nog in leven is. Noemer: percentage personen uit een vergelijkbare groep qua leeftijd en geslacht in de algemene bevolking dat na 5 jaar nog in leven is.
Interpretatie	5-jaarsoverleving is de uitkomst van enerzijds vroege opsporing en anderzijds effectieve behandeling en is daarmee een indicator voor de effectiviteit van de kankerzorg.
Toelichting bij de referentiewaarde	Mediaan 28 OECD-landen (Portugal/Australië)
Jaar	2014

Relatieve 5-jaarsoverleving bij borstkanker

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

3-jarige trend

Relatieve 5-jaarsoverleving bij borstkanker, 2010-2014

[container]

Bron: CONCORD-3

De cijfers zijn gecorrigeerd voor verschillen in bevolkingsopbouw tussen landen door standaardisatie naar de 'International Cancer Survival Standard' (ICSS-2)
Naast het percentage overleving zijn ook de onder- en bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval weergegeven.

Trend relatieve 5-jaarsoverleving bij borstkanker

[container]

Bron: NKR

De cijfers zijn gecorrigeerd voor veranderingen in omvang en leeftijdsopbouw van de bevolking door standaardisatie naar de 'International Cancer Survival Standard' (ICSS-2).
Naast het percentage overleving zijn ook de onder- en bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval weergegeven.

Deze cijfers zijn ook onderdeel van:
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid Onderwerp: bevolkingsonderzoek Onderwerp: kanker

	Toelichting
Volledige naam indicator	Relatieve 5-jaarsoverleving bij borstkanker
Bron	CONCORD-3 (prestatie-indicator en internationale vergelijking); Nederlandse Kanker Registratie (NKR) (Nederlandse trend)
Berekening	Teller: percentage patiënten met borstkanker dat 5 jaar na de diagnose nog in leven is. Noemer: percentage personen uit een vergelijkbare groep qua leeftijd in de algemene bevolking dat na 5 jaar nog in leven is.
Interpretatie	5-jaarsoverleving is de uitkomst van enerzijds vroege opsporing en anderzijds effectieve behandeling en is daarmee een indicator voor de effectiviteit van de kankerzorg.
Toelichting bij de referentiewaarde	Mediaan 28 OECD-landen (Zwitserland/België)
Jaar	2014

Relatieve 5-jaarsoverleving bij colonkanker

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

3-jarige trend

Relatieve 5-jaarsoverleving bij colonkanker, 2010-2014

[container]

Bron: CONCORD-3

Internationale cijfers zijn alleen beschikbaar voor colon- en endeldarmkanker afzonderlijk. Daarom staan in deze figuur alleen overlevingscijfers voor colondarmkanker.

De cijfers zijn gecorrigeerd voor verschillen in bevolkingsopbouw tussen landen door standaardisatie naar de 'International Cancer Survival Standard' (ICSS-2).
Naast het percentage overleving zijn ook de onder- en bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval weergegeven.

Trend relatieve 5-jaarsoverleving bij colonkanker

[container]

Bron: Nederlandse Kanker Registratie (NKR)

De cijfers zijn gecorrigeerd voor verschillen in bevolkingsopbouw tussen jaren en landen door standaardisatie naar de 'International Cancer Survival Standard' (ICSS-2).
Naast het percentage overleving zijn ook de onder- en bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval weergegeven.

	Toelichting
Volledige naam indicator	Relatieve 5-jaarsoverleving bij dikkedarmkanker
Bronnen	Nederlandse Kanker Registratie (NKR); CONCORD-3
Berekening	Teller: percentage patiënten met dikkedarmkanker dat 5 jaar na de diagnose nog in leven is. Noemer: percentage personen uit een vergelijkbare groep qua leeftijd en geslacht in de algemene bevolking dat na 5 jaar nog in leven is.
Interpretatie	5-jaarsoverleving is de uitkomst van enerzijds vroege opsporing en anderzijds effectieve behandeling en is daarmee een indicator voor de effectiviteit van de kankerzorg.
Toelichting bij de referentiewaarde	Mediaan 28 OECD-landen (Frankrijk/Nieuw Zeeland)
Jaar	2014

Relatieve 5-jaarsoverleving bij endeldarmkanker

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

5-jarige trend

3-jarige trend: De trend is stijgend; dat is gunstig

Relatieve 5-jaarsoverleving bij endeldarmkanker, 2010-2014

[container]

Bron: CONCORD-3

Internationale cijfers zijn alleen beschikbaar voor colon- en endeldarmkanker afzonderlijk. Daarom staan in deze figuur alleen overlevingscijfers voor endeldarmkanker.

Naast het percentage overleving zijn ook de onder- en bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval weergegeven.

Trend relatieve 5-jaarsoverleving bij endeldarmkanker

[container]

Bron: Nederlandse Kanker Registratie (NKR)

De cijfers zijn gecorrigeerd voor verschillen in bevolkingsopbouw tussen jaren en landen door standaardisatie naar de 'International Cancer Survival Standard' (ICSS-2)
Naast het percentage overleving zijn ook de onder- en bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval weergegeven.

	Toelichting
Volledige naam indicator	Relatieve 5-jaarsoverleving bij endeldarmkanker
Bronnen	Nederlandse Kanker Registratie (NKR); CONCORD-3
Berekening	Teller: percentage patiënten met endeldarmkanker dat 5 jaar na de diagnose nog in leven is. Noemer: percentage personen uit een vergelijkbare groep qua leeftijd en geslacht in de algemene bevolking dat na 5 jaar nog in leven is.
Interpretatie	5-jaarsoverleving is de uitkomst van enerzijds vroege opsporing en anderzijds effectieve behandeling en is daarmee een indicator voor de effectiviteit van de kankerzorg.
Toelichting bij de referentiewaarde	Mediaan getoonde OECD-landen (Oostenrijk)
Jaar	2014

Ziekenhuisopnamen astma en COPD

Indicatorwaarde (2019)

Referentiewaarde

3-jarige trend (2017 - 2019)

Ziekenhuisopnamen voor astma en COPD 2017

Personen van 15 jaar en ouder

Nederlandse naam	Astma	COPD	Totaal
Australië (2016)	7,1	33,2	40,3
Ierland	4,1	28,8	32,9
Denemarken	5,4	27,1	32,5
België	2,9	26,2	29,1
Duitsland	3	25,9	29
Verenigd Koninkrijk	7,3	20,8	28,1
Verenigde Staten (2016)	3,9	22,9	26,8
Litouwen	5,3	21,1	26,3
Zuid Korea	8,1	18,2	26,3
Oostenrijk	2,2	22,6	24,8
Noorwegen	2,5	21,9	24,4
Letland	9,3	14,8	24,2
NEDERLAND (2016)	3,7	20	23,6
Polen (2016)	8,6	15	23,6
Israël	4,2	17,2	21,4
Spanje	3,5	17,5	21
Slowakije	8,2	12,7	20,9
Finland	4,9	13,3	18,2
Tsjechië	3,1	14,4	17,4
Zweden	1,7	15,2	16,9
Frankrijk (2015)	3	12	15
Zwitserland (2015)	2,8	11,1	13,8
Slovenië	3,3	9,5	12,8
Estland	2,6	9,7	12,2
Portugal	1,3	7,7	9
Italië	1	5,4	6,4

Bron: OECD Health Statistics

Gestandaardiseerd naar OECD-standaard

Trend ziekenhuisopnamen voor astma en COPD

Personen van 15 jaar en ouder

Jaar	Astma	BI ondergrens astma	BI bovengrens astma	COPD	BI ondergrens COPD	BI bovengrens COPD	Totaal	BI ondergrens totaal	BI bovengrens totaal
2006	2,47	2,38	2,55	15,31	15,10	15,52	17,78	17,48	18,07
2007	2,76	2,67	2,85	15,45	15,23	15,66	18,21	17,91	18,51
2008	2,79	2,70	2,88	15,25	15,04	15,46	18,04	17,74	18,33
2009	3,00	2,91	3,09	15,31	15,11	15,52	18,32	18,02	18,61
2010	3,20	3,10	3,29	15,81	15,60	16,01	19,00	18,70	19,31
2011	3,11	3,01	3,20	15,59	15,39	15,80	18,70	18,40	18,99
2012	3,60	3,50	3,70	16,61	16,40	16,82	20,21	19,91	20,52
2013
2014	3,36	3,27	3,46	18,75	18,54	18,97	22,11	21,80	22,42
2015	3,50	3,40	3,59	21,17	20,95	21,40	24,67	24,35	24,99
2016	3,67	3,57	3,77	19,90	19,69	20,12	23,57	23,26	23,89
2017	3,60	3,50	3,70	18,65	18,44	18,86	22,25	21,95	22,55
2018	3,26	3,17	3,35	17,93	17,73	18,13	21,19	20,90	21,48
2019	3,26	3,16	3,35	17,56	17,37	17,76	20,82	20,53	21,11

Bron: Landelijke Basisregistratie Ziekenhuiszorg (LBZ)

Gestandaardiseerd naar de OECD-standaard

Deze cijfers zijn ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid Onderwerp: COPD Onderwerp: astma

	Toelichting
Volledige naam indicator	Aantal ziekenhuisopnamen met als hoofddiagnose astma of COPD
Bron	Ziekenhuisgegevens: tot en met 2012: LMR; vanaf 2014: Landelijke Basisregistratie Ziekenhuiszorg (LBZ ); Bevolkingsgegevens: Basisregistratie personen (BRP); Internationaal: OECD Health Statistics
Bronhouder primaire bron	DHD (LMR en LBZ); CBS (BRP); OECD
Berekening	Teller: aantal personen van 15 jaar en ouder dat in de periode van een jaar opgenomen is geweest in een ziekenhuis met als hoofddiagnose astma of COPD. Noemer: bevolking van 15 jaar en ouder.
Toelichting bij berekening	Exclusie van dagopnamen, opnamen bij vrouwen met een diagnose in verband met zwangerschap, bevalling of kraambed, opnamen waarbij de patiënt overleed tijdens de opname en opnamen vanuit een ander ziekenhuis. Bij astma: opnamen bij mensen met een diagnose cystische fibrose of aangeboren afwijking van het ademhalingsstelsel.
Interpretatie	Ziekenhuisopnamen voor astma of COPD zijn in de meeste gevallen te voorkomen door goede en tijdige ambulante zorg, veelal in de eerste lijn.
Toelichting bij de referentiewaarde	Mediaan 26 OECD landen: Nederland/Polen (meting 2017)
Jaar	Nederlands cijfer: 2019 Internationale vergelijking: 2017 (of laatst beschikbare jaar)
Volledigheid van de gegevens	In 2013 was van ongeveer 2,3% van alle opnamen geen diagnose geregistreerd. De schatting van het aantal opnamen vanwege astma of COPD is daarom mogelijk iets te laag. Na 2014 was de onvolledigheid zeer klein. In de periode voor 2014 is gecorrigeerd voor de onvolledigheid.
Literatuur	OECD, 2019

Datum publicatie

18-05-2021

Bronnen en literatuur

Literatuur

OECD. Health at a Glance 2019. Paris: OECD; 2019. Bron

Ziekenhuisopnamen diabetes mellitus

Indicatorwaarde (2019)

Referentiewaarde

3-jarige trend (2017 - 2019)

Ziekenhuisopnamen voor diabetes mellitus 2017

Personen van 15 jaar en ouder

Land	Aantal ziekenhuisopnamen per 10.000
Zuid Korea	24,5
Slowakije	21,9
Litouwen	21,8
Polen (2016)	21,0
Duitsland	20,9
Verenigde Staten (2016)	17,0
Tsjechië	16,5
Oostenrijk	16,2
Frankrijk (2015)	15,1
Australië (2016)	14,4
België	13,9
Letland	11,9
Chili	11,9
Finland	11,7
Estland	10,8
Slovenië	10,2
Denemarken	9,8
Canada	9,6
Zweden	7,9
Ierland	7,8
Noorwegen	7,7
Verenigd Koninkrijk	7,4
Zwitserland (2015)	7,3
Israël	6,6
NEDERLAND (2016)	5,9
Portugal	5,2
Spanje	4,5
Italië	4,3

Bron: OECD Health Statistics

Gestandaardiseerd naar OECD standaard

Trend ziekenhuisopnamen voor diabetes mellitus

Personen van 15 jaar en ouder

Jaar	Mannen	BI ondergrens (m)	BI bovengrens (m)	Vrouwen	BI ondergrens (v)	BI bovengrens (v)	Totaal	BI ondergrens (t)	BI bovengrens (t)
2006	8,4	8,1	8,6	6,3	6,2	6,5	7,3	7,1	7,4
2007	7,8	7,5	8,0	5,9	5,8	6,1	6,8	6,6	6,9
2008	7,8	7,6	8,1	5,9	5,8	6,1	6,8	6,7	6,9
2009	8,0	7,8	8,2	5,7	5,5	5,9	6,8	6,6	6,9
2010	8,4	8,2	8,6	6,1	5,9	6,3	7,2	7,0	7,3
2011	7,8	7,6	8,0	5,8	5,6	6,0	6,7	6,6	6,9
2012	8,4	8,2	8,6	5,8	5,6	6,0	7,0	6,8	7,1
2013
2014	7,7	7,5	7,9	5,0	4,9	5,2	6,3	6,1	6,4
2015	7,5	7,3	7,7	5,0	4,8	5,2	6,1	6,0	6,2
2016	7,4	7,2	7,6	4,6	4,4	4,8	5,9	5,8	6,0
2017	7,4	7,2	7,6	4,4	4,3	4,6	5,8	5,7	5,9
2018	7,1	6,9	7,2	3,9	3,8	4,1	5,4	5,2	5,5
2019	6,7	6,5	6,9	3,8	3,7	4,0	5,2	5,0	5,3

Bron: Landelijke Basisregistratie Ziekenhuiszorg (LBZ)

Gestandaardiseerd naar de OECD standaard

Deze cijfers zijn ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid Onderwerp: diabetes mellitus

	Toelichting
Volledige naam indicator	Aantal ziekenhuisopnamen met als hoofddiagnose diabetes mellitus
Bron	Ziekenhuisgegevens: tot en met 2012: LMR; vanaf 2014: Landelijke Basisregistratie Ziekenhuiszorg (LBZ); Bevolkingsgegevens: Basisregistratie personen (BRP); Internationaal: OECD Health Statistics;
Berekening	Teller: aantal personen dat in een jaar opgenomen is geweest met hoofddiagnose diabetes mellitus Noemer: bevolking van 15 jaar en ouder
Toelichting bij de berekening	Exclusie van dagopnamen, opnamen met een diagnose diabetes verband houdend met ondervoeding, opnamen bij vrouwen met een diagnose in verband met zwangerschap, bevalling of kraambed, opnamen waarbij de patiënt overleed tijdens de opname en opnamen vanuit een ander ziekenhuis.
Interpretatie	Wanneer mensen met diabetes goede zorg krijgen en in staat worden gesteld goed voor zichzelf te zorgen (zelfmanagement), kan dat een positief effect hebben op meerdere risicofactoren, zoals bloedglucosewaarde, bloeddruk, cholesterolgehalte en roken. Dit kan complicaties en ziekenhuisopnamen voorkomen. Goede en tijdige zorg, gecombineerd met ondersteuning en zelfmanagement-educatie zijn daarom van groot belang. Dit wordt met name geleverd in de eerste lijn, en zo nodig op een polikliniek. Daarnaast kan een gezonde leefstijl het ontstaan van diabetes voorkómen, en daarmee ook het ontstaan van complicaties en ziekenhuisopnamen.
Toelichting bij de referentiewaarde	Mediaan getoonde OECD-landen (Estland & Finland)
Jaar	Nederlands cijfer: 2019 Internationale vergelijking: 2017 (of laatst beschikbare jaar)
Volledigheid van gegevens	In 2013 was de gegevensbron (LBZ) onvolledig, daarom worden er van dat jaar geen gegevens getoond. In 2014 was van ongeveer 2,3% van alle opnamen geen diagnose geregistreerd. De schatting van het aantal opnamen vanwege diabetes mellitus is daarom mogelijk iets te laag. Na 2014 was de onvolledigheid zeer klein. In de periode voor 2013 is gecorrigeerd voor deze onvolledigheid.
Literatuur	OECD, 2019

Datum publicatie

18-05-2021

Bronnen en literatuur

Literatuur

OECD. Health at a Glance 2019. Paris: OECD; 2019. Bron

Ziekenhuisopnamen hartfalen

Indicatorwaarde (2019)

Referentiewaarde

3-jarige trend (2017 - 2019)

Ziekenhuisopnamen voor hartfalen 2017

Personen van 15 jaar en ouder

Land	Opnamen hartfalen per 10.000
Polen (2016)	51,1
Litouwen	50,3
Slowakije	47,9
Duitsland	38,9
Verenigde Staten (2016)	37,1
Tsjechië	35,4
Finland	28,6
Frankrijk (2015)	26,6
Italië	25,0
Estland	24,9
Oostenrijk	23,6
Zweden	23,4
Australië (2016)	22,7
Israël	22,6
Slovenië	22,4
Zwitserland (2015)	17,5
Canada	17,0
Noorwegen	16,4
NEDERLAND (2016)	15,3
Spanje	14,3
Denemarken	14,0
Ierland	11,7
Portugal	11,1
Verenigd Koninkrijk	10,0
Chili	9,6
Zuid Korea	8,8

Gestandaardiseerd naar de OECD standaard

Bron: OECD Health Statistics

Trend ziekenhuisopnamen voor hartfalen

Personen van 15 jaar en ouder

Jaar	Mannen	BI ondergrens (m)	BI bovengrens (m)	Vrouwen	BI ondergrens (v)	BI bovengrens (v)	Totaal	BI ondergrens (t)	BI bovengrens (t)
2006	22,1	21,7	22,5	14,7	14,4	15	17,9	17,7	18,1
2007	22,2	21,8	22,6	15	14,7	15,3	18	17,8	18,3
2008	21,5	21,1	21,9	14,8	14,6	15,1	17,7	17,4	17,9
2009	22,2	21,8	22,6	15,8	15,5	16	18,5	18,3	18,7
2010	22,4	22	22,8	15,9	15,6	16,1	18,6	18,4	18,8
2011	21,7	21,3	22,1	14,9	14,6	15,1	17,8	17,5	18
2012	22,1	21,7	22,5	15,1	14,8	15,4	18,1	17,9	18,3
2013
2014	18,0	17,7	18,4	12,6	12,3	12,8	14,9	14,7	15,1
2015	18,7	18,3	19,0	13,3	13,1	13,6	15,6	15,4	15,8
2016	18,1	17,8	18,5	13,1	12,9	13,4	15,3	15,1	15,4
2017	16,7	16,4	17,1	11,7	11,5	11,9	13,8	13,6	14,0
2018	15,7	15,4	16,0	11,2	11,0	11,4	13,1	12,9	13,2
2019	16,7	16,4	17,0	11,6	11,4	11,8	13,7	13,5	13,9

Bron: Landelijke Basisregistratie Ziekenhuiszorg (LBZ)

Gestandaardiseerd naar de OECD standaard

	Deze cijfers zijn ook onderdeel van
	Staat van volksgezondheid en Zorg Onderwerp: hartfalen preventie en zorg

	Toelichting
Volledige naam indicator	Aantal ziekenhuisopnamen met als hoofddiagnose hartfalen
Bron	Ziekenhuisgegevens: tot en met 2012: LMR; vanaf 2014: Landelijke Basisregistratie Ziekenhuiszorg (LBZ); Bevolkingsgegevens: Basisregistratie personen (BRP); Internationaal: OECD Health Statistics
Berekening	Teller: aantal personen dat in een jaar opgenomen is geweest met hoofddiagnose hartfalen Noemer: bevolking van 15 jaar en ouder
Toelichting bij berekening	Exclusie van dagopnamen, opnamen waarbij de patiënt overleed tijdens de opname, opnamen vanuit een ander ziekenhuis, opnamen bij vrouwen met een diagnose in verband met zwangerschap, bevalling of kraambed, opnamen waarbij een hartoperatie plaatsvond.
Interpretatie	Hartfalen wordt in de meeste gevallen veroorzaakt door hoge bloeddruk, diabetes of cardiovasculaire aandoeningen. De zorg hiervoor vindt in de meeste gevallen plaats in de eerste lijn. Acute verslechtering en ziekenhuisopnamen door hartfalen kunnen in de meeste gevallen worden voorkomen indien men beschikt over een goed functionerend gezondheidszorgsysteem, waar eerstelijnszorg toegankelijk en van hoge kwaliteit is. Daarnaast kan een gezonde leefstijl het ontstaan van oorzaken voor hartfalen voorkomen. Het aantal opnamen ten gevolge van hartfalen kan geïnterpreteerd worden als maat voor kwaliteit en toegankelijkheid van de eerstelijnszorg en publieke gezondheid.
Toelichting bij de referentiewaarde	Mediaan getoonde OECD-landen (Israël/Australië)
Jaar	Nederlands cijfer: 2019 Internationale vergelijking: 2017 (of laatst beschikbare jaar)
Volledigheid van de gegevens	In 2013 was de gegevensbron (LBZ) onvolledig, daarom worden er van dat jaar geen gegevens getoond. In 2014 was van ongeveer 2,3% van alle opnamen geen diagnose geregistreerd. De schatting van het aantal opnamen vanwege hartfalen is daarom mogelijk iets te laag. Na 2014 was de onvolledigheid zeer klein. In de periode voor 2013 is gecorrigeerd voor deze onvolledigheid.
Literatuur	OECD, 2019

Datum publicatie

18-05-2021

Bronnen en literatuur

Literatuur

OECD. Health at a Glance 2019. Paris: OECD; 2019. Bron

Ervaren problemen in afstemming tussen eerste en tweede lijn

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

3-jarige trend*

Percentage personen dat problemen heeft ervaren met afstemming tussen eerste en tweede lijn 2016

Land	Percentage
Noorwegen	35
Ver. Staten	31
Zweden	31
NEDERLAND	28
Canada	27
Zwitserland	26
Frankrijk	25
Australië	20
Ver. Koninkrijk	20
Duitsland	19
Nieuw-Zeeland	17

Bron: International Health Policy Survey, 2016

Trend personen dat problemen heeft ervaren met afstemming tussen eerste en tweede lijn

Jaar	Specialist mist info huisarts	Huisarts mist info specialist	Beide
2010	11	15
2013	10	9	15
2016	16	18	28

Bron: International Health Policy Survey, 2016

In de cijfers van 2010 is alleen 'beide' opgenomen, niet één van beide.

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage personen dat problemen heeft ervaren met afstemming tussen de eerste en de tweede lijn
Bron	International Health Policy Survey, 2016; IQ healthcare, 2017
Berekening	Teller: aantal geënqueteerden (volwassen burgers in 11 landen) dat in de voorgaande twee jaar een specialist had bezocht en positief antwoordde op minimaal één van de volgende vragen: "Hebt u de afgelopen 2 jaar meegemaakt toen u een medisch specialist zag … dat de specialist niet over de medische basisinformatie beschikte van uw huisarts? uw huisarts niet geïnformeerd leek en niet op de hoogte was van de zorg die u van de specialist had ontvangen? Noemer: alle geënqueteerden die aangaven in de voorgaande twee jaar een specialist bezocht te hebben (n=587 in 2016)
Interpretatie	Voor een optimale medisch-specialistische behandeling is het van belang dat zowel de huisarts als de medisch specialist over de juiste informatie over de patiënt beschikken. Dat komt effectiviteit, veiligheid en vraaggerichtheid ten goede.
Toelichting bij de referentiewaarde	Mediaan 11 landen (Zwitserland)
Jaar	2016

Bronnen en literatuur

Literatuur

IQ healthcare. International Health Policy Survey 2016; Onderzoek onder volwassen burgers in 11 landen . Nijmegen: IQ healthcare; 2017. Bron

Zorginfecties in ziekenhuizen

Indicatorwaarde

Referentiewaarde (niet beschikbaar)

3-jarige trend

Trend in zorginfecties in het ziekenhuis

Puntprevalentie

	Totaal	POWI	Sepsis/bacteriëmie	Urineweginfecties	Infecties van de onderste luchtwegen
2015	5,3	1,9	0,7	0,7	1,1
2016	5,5	1,8	0,9	0,7	1,3
2017	5,3	1,8	0,8	0,9	1,1
2018	4,9	1,4	0,8	0,7	1,4
2019	5,9	1,9	1,1	0,8	1,1

Bron: PREZIES, 2020

POWI = postoperatieve wondinfecties
Urineweginfecties = symptomatische urineweg infecties
Sepsis/bacteriëmie = primaire- en secundaire sepsis
Infecties van de onderste luchtwegen = longontsteking en andere lagere luchtweginfecties

* De puntprevalentie van de totale zorginfecties in de ziekenhuizen die aan PREZIES deelnemen is in 2019 significant gestegen ten opzichte van de jaren 2015-2018 (PREZIES, 2020).

** De daling in puntprevalentie van postoperatieve wondinfecties tussen 2014 en 2018 is significant (p <0.01). De puntprevalentie van sepsis is in 2019 significant gestegen ten opzichte van de jaren 2015-2018 (PREZIES, 2019)(PREZIES, 2020).

Deze cijfers zijn ook onderdeel van
VolksgezondheidenZorg.info: zorginfecties Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Aantal zorginfecties aanwezig of behandeld op peildatum, per 100 beoordeelde patiënten die op die peildatum waren opgenomen in het ziekenhuis.
Bron	PREventie van ZIEkenhuisinfecties door Surveillance (PREZIES)
Berekening	Teller: aantal zorginfecties aanwezig of behandeld op peildatum (dit zijn zowel de zorginfecties ontstaan tijdens de huidige opname als de zorginfecties die al aanwezig waren op het moment van heropname). Noemer: aantal patiënten die op peildatum waren opgenomen in het ziekenhuis (x 100%).
In- en exclusie	Inclusie: patiënten die op de registratiedag met ontslag gaan. Exclusie: patiënten die op de registratiedag worden opgenomen in een ziekenhuis en patiënten opgenomen op de afdelingen dagbehandeling, psychiatrie of (hemo)dialyse.
Toelichting	Het prevalentieonderzoek is opgezet als een puntprevelantie meting. De gegevens worden idealiter voor het hele ziekenhuis verzameld op één dag. In de praktijk is dit onmogelijk en worden de gegevens vaak verzameld in één maand. Per afdeling worden de gegevens wel verzameld op één dag (registratiedag). De cijfers gerapporteerd in PREZIES omvatten niet alle ziekenhuizen. In het jaar 2019 betreft het 30 van de 69 ziekenhuisinstellingen die vrijwillig participeren.
Interpretatie	Zorginfecties zijn infecties die ontstaan tijdens of in aansluiting op een opname of behandeling in een zorginstelling. Zorginfecties kunnen ernstige gevolgen hebben voor patiënten. Van oppervlakkige ontstekingen tot ontstekingsreacties in het hele lichaam, tot aan overlijden. Zorginfectes veroorzaken verlenging van opname, heropname, heroperaties en verhoging van kosten.
Toelichting bij de referentiewaarde	N.v.t.
Jaar	2019
Literatuur	PREZIES, 2019, PREZIES, 2020

Datum publicatie

10-11-2020

Bronnen en literatuur

Literatuur

PREZIES. Referentiecijfers 2014 t/m 2018: Prevalentieonderzoek ziekenhuizen. PREZIES. Bilthoven: Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM); 2019. Bron
PREZIES. Referentiecijfers 2015 t/m 2019: Prevalentieonderzoek ziekenhuizen. PREZIES. Bilthoven: Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM); 2020. Bron

Patiënten met potentieel vermijdbare schade in ziekenhuizen

Indicatorwaarde

Referentiewaarde*

3-jarige trend

Trend potentieel vermijdbare schade in ziekenhuizen

Jaar	Zorggerel. schade	Pot. vermijdbare schade	BI benedengrens (zorggerelateerde schade)	BI bovengrens (zorggerelateerde schade)	BI benedengrens (potentieel vermijdbare schade)	BI bovengrens (potentieel vermijdbare schade)
2004	5,7	2,3	5,1	6,4	1,9	2,7
2008	8	2,9	6,9	9,2	2,3	3,7
2011/2012	7,1	1,6	6,1	8,3	1,1	2,2

Bron: Monitor Zorggerelateerde Schade, NIVEL/EMGO

BI = 95% betrouwbaarheidsinterval (alleen zichtbaar in de tabel lay-out)

Dit cijfer is ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage patiënten dat tijdens een opname in een ziekenhuis potentieel vermijdbare schade opliep.
Bron	Monitor Zorggerelateerde Schade, NIVEL/EMGO
Berekening	Teller: aantal patiënten dat tijdens een opname in een ziekenhuis potentieel vermijdbare schade opliep. Noemer: aantal personen ontslagen uit het ziekenhuis (levend of dood).
Interpretatie	Hoe minder vermijdbare schade hoe beter. Een positieve patiëntveiligheidscultuur draagt bij aan verlaging van de kans op het optreden van vermijdbare schade. Daarbij is er onder meer aandacht voor implementatie van kwaliteits- en veiligheidsprogramma's, opleiding van professionals, stroomlijning van zorgprocessen en goede communicatie en samenwerking.
Definities	Zorggerelateerde schade is een onbedoelde uitkomst die is ontstaan door het (niet) handelen van een zorgverlener en/of door het zorgsysteem met schade voor de patiënt zodanig ernstig dat er sprake is van tijdelijke of permanente beperking dan wel overlijden van de patiënt. Vermijdbare schade is een onbedoelde uitkomst die is ontstaan door het onvoldoende handelen volgens de professionele standaard en/of door tekortkomingen van het zorgsysteem met schade voor de patiënt zodanig ernstig dat er sprake is van tijdelijke of permanente beperking dan wel overlijden van de patiënt. Potentieel vermijdbare schade is zorggerelateerde schade die meer dan waarschijnlijk vermijdbaar was.
Toelichting bij de referentiewaarde	-
Jaar	2012

Patiënten met potentieel vermijdbare sterfte in ziekenhuizen

Indicatorwaarde

Referentiewaarde*

3-jarige trend

Potentieel vermijdbare sterfte in ziekenhuizen

Jaar	Zorggerel. schade	Pot. vermijdbare schade	Pot. vermijdbare sterfte	BI benedengrens (zorggerelateerde schade)	BI bovengrens (zorggerelateerde schade)	BI benedengrens (potentieel vermijdbare schade)	BI bovengrens (potentieel vermijdbare schade)	BI benedengrens (potentieel vermijdbare sterfte)	BI bovengrens (potentieel vermijdbare sterfte)
2004	10,7	5,2	4,1	9,8	11,7	4,5	5,9	3,5	4,8
2008	15,6	7,3	5,5	14	17,3	6,2	8,6	4,5	6,6
2011/12	11,9	4	2,6	10,6	13,4	3,2	4,9	2	3,4
2015/16	9,9	4,3	3,1	8,9	11	3,6	5,1	2,5	3,8

Bron: Monitor Zorggerelateerde Schade, NIVEL/EMGO

BI = 95% betrouwbaarheidsinterval (alleen zichtbaar in de tabel lay-out)

Dit cijfer is ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage in een ziekenhuis overleden patiënten bij wie potentieel vermijdbare schade tijdens het verblijf bijdroeg aan het overlijden.
Bron	Monitor Zorggerelateerde Schade, NIVEL/EMGO
Berekening	Teller: aantal in een ziekenhuis overleden patiënten bij wie potentieel vermijdbare schade bijdroeg aan het overlijden. Noemer: aantal patiënten dat tijdens een ziekenhuisopname is overleden.
Interpretatie	Hoe minder vermijdbare sterfte hoe beter. Een positieve patiëntveiligheidscultuur draagt bij aan verlaging van de kans op het optreden van vermijdbare sterfte. Daarbij is er onder meer aandacht voor implementatie van kwaliteits- en veiligheidsprogramma's, opleiding van professionals, stroomlijning van zorgprocessen en goede communicatie en samenwerking.
Definities	Zorggerelateerde schade is een onbedoelde uitkomst die is ontstaan door het (niet) handelen van een zorgverlener en/of door het zorgsysteem met schade voor de patiënt zodanig ernstig dat er sprake is van tijdelijke of permanente beperking dan wel overlijden van de patiënt. Vermijdbare schade is een onbedoelde uitkomst die is ontstaan door het onvoldoende handelen volgens de professionele standaard en/of door tekortkomingen van het zorgsysteem met schade voor de patiënt zodanig ernstig dat er sprake is van tijdelijke of permanente beperking dan wel overlijden van de patiënt. Potentieel vermijdbare schade is zorggerelateerde schade die meer dan waarschijnlijk vermijdbaar was. Potentieel vermijdbare sterfte is sterfte waarbij potentieel vermijdbare schade mogelijk of zeker heeft bijgedragen aan het overlijden van de patiënt.
Toelichting bij de referentiewaarde	-
Jaar	2016

Suïcides in de geestelijke gezondheidszorg

Indicatorwaarde (2019)

Geen referentiewaarde

3-jarige trend (2017 - 2019)

Trend suïcides in de geestelijke gezondheidszorg 2007 - 2019

	Totaal	In de GGZ	Buiten	Bevraagde instellingen	Suïcidepogingen met ernstig schadelijk gevolg
2007	1353	539	814
2008	1435	574	861
2009	1525	628	897
2010	1600	607	993
2011	1647	651	996	105	153
2012	1753	677	1076	170	176
2013	1857	696	1161	264	246
2014	1839	727	1112	254	210
2015	1871	684	1187	168	186
2016	1893	724	1169	326	243
2017	1917	759	1158	349	155
2018	1829	764	1065	348	242
2019	1811	721	1090	346	241

Bron: Meldingssysteem voor suïcides en suïcidepogingen met ernstig letsel van de IGJ; CBS Doodsoorzakenstatistiek

Inclusief PAAZ/PUC en crisisopvang.
Exclusief justitiële instellingen en zelfstandig gevestigde beroepsbeoefenaren (solistisch werkende zorgverleners) in de ggz.
In 2011 en 2013 is er een trendbreuk omdat het aantal instellingen dat informatie heeft aangeleverd, toenam.
In 2015 is er een trendbreuk omdat het aantal instellingen dat informatie heeft aangeleverd, afnam (instellingen die uitsluitend zorg leveren die wordt bekostigd vanuit de generalistische basis-ggz, de Wmo en/of de Jeugdwet).
In 2016 is er een breuk in de trend omdat uitvraag is gedaan bij alle instellingen waarvan een kwaliteitsstatuut is geregistreerd bij ZiN. Dat leidde tot een toename van het aantal instellingen.
In 2017 is er een breuk in de trend omdat de uitvraag over zorg in het kader van de Jeugdwet binnen de ggz-instellingen is hervat, wat kan hebben bijgedragen aan een stijging van het aantal suïcides in de ggz.

Deze cijfers zijn ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Aantal personen dat behandeld wordt in de geestelijke gezondheidszorg dat suïcide pleegt in één kalenderjaar.
Bron	Meldingssysteem voor suïcides en suïcidepogingen met ernstig letsel van de IGJ
Berekening	Het aantal personen in behandeling van een instelling voor geestelijke gezondheidszorg (GGZ) dat suïcide heeft gepleegd in één kalenderjaar. Deze indicator heeft zowel betrekking op personen die zijn opgenomen, als personen die ambulant worden behandeld.
Interpretatie	Het aantal suïcides van mensen die in behandeling zijn van de GGZ zegt iets over de implementatie en doeltreffendheid van suïcidepreventie binnen de GGZ. Als dit kengetal in de loop van de tijd stijgt, kan dat betekenen dat de doeltreffendheid van de preventie niet toereikend is. Zorgverleners in de GGZ worden ondersteund met de generieke module diagnostiek en behandeling van suïcidaal gedrag uit 2018, de multidisciplinaire richtlijn diagnostiek en behandeling van suïcidaal gedrag uit 2012, en het kwaliteitsdocument ketenzorg bij suïcidaliteit uit 2010.
Beperking indicator	Als gevolg van verschillende manieren van het verzamelen van de gegevens en de wijzigingen in het zorgstelsel, wisselt het aantal instellingen waarbij gegevens zijn uitgevraagd van jaar tot jaar (zie de voetnoten bij de cijfers). Daarom kunnen op basis van deze indicator niet al te harde conclusies over trends in de tijd worden getrokken.
Jaar	2019

Tevredenheid zorgverleners met de kwaliteit van de geleverde zorg in de eigen instelling binnen ziekenhuizen en de GGZ

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

4-jarige trend

Tevredenheid van verpleegkundigen met de kwaliteit van de geleverde zorg in de eigen instelling

Schaal 1 t/m 5

Jaartal	Ziekenhuis	GGZ	Totaal
2013	3,46	3,66	3,51
2015	3,34	3,5	3,4
2017	3,45	3,48	3,48
2019	3,35	3,30	3,34

Bron: Panel Verpleging & Verzorging, Nivel

De cijfers zijn gecorrigeerd voor verschillen in samenstelling van het panel tussen de jaren voor wat betreft leeftijd en omvang van elke beroepsgroep.
De trend voor alle beroepsgroepen samen is getoetst met multilevel analyses, daaruit blijkt dat er geen statistisch significante stijging/daling zichtbaar is.

Deze cijfers zijn ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Gemiddelde score op een schaal voor tevredenheid van zorgverleners in ziekenhuizen en GGZ-instellingen met de kwaliteit van geleverde zorg in de eigen instelling
Bron	Panel Verpleging & Verzorging, Nivel
Berekening	De scores betreffen een gemiddelde van de antwoorden op 3 vragen naar de kwaliteit van zorg. Dit betreft een sub-schaal van de Maastrichtse arbeidstevredenheidsschaal voor de gezondheidszorg (MAS-GZ). De antwoorden worden gegeven op een vijfpuntsschaal, waarbij: 5=zeer tevreden, 4=tevreden, 3=neutraal, 2=ontevreden en 1=zeer ontevreden. Het gemiddelde kan variëren tussen 1 en 5.
Toelichting bij de berekening	Vragen worden ingevuld door verpleegkundigen en verzorgenden in vijf sectoren (waarvan twee hier weergegeven) (n=327 in 2019). Voor deze indicator zijn de volgende 3 vragen uit de MAS-GZ gebruikt: "Hoe tevreden bent u met: de mate waarin u over het algemeeen tijd hebt uw patiënten/cliënten goed te verzorgen?", "Hoe tevreden bent u met: de mate waarin u individuele zorgverlening aan uw patiënten/cliënten kunt geven?", "Hoe tevreden bent u met: de mate waarin u het gevoel hebt psychosociale begeleiding aan uw patiënten/cliënten te geven?".
Interpretatie	Een van de deelaspecten van arbeidstevredenheid is de kwaliteit van de zorg in de eigen instelling. Als zorgverleners ontevreden zijn over de kwaliteit van zorg, kan dat erop duiden dat patënten zorg van onvoldoende kwaliteit ontvangen, bijvoorbeeld dat er in het algemeen te weinig tijd beschikbaar is om goede zorg te ontvangen of dat de zorg te weinig toegespitst is op de individuele zorgbehoefte. Een hoger cijfer duidt op een betere kwaliteit in de ogen van zorgverleners.
Toelichting bij de referentiewaarde	Een score van 4 staat gelijk aan "tevreden".
Jaar	2019
Literatuur	Verest et al., 2019

Datum publicatie

10-11-2020

Bronnen en literatuur

Literatuur

Verest W., de Veer A., de Groot K., Francke A. Kwaliteit en veiligheid van zorg aan cliënten. Utrecht : Nivel; 2019. Bron

Onvoldoende kwaliteit van zorg op de eigen afdeling volgens verpleegkundigen binnen ziekenhuizen en de GGZ

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

4-jarige trend

Trend onvoldoende kwaliteit van zorg op eigen afdeling volgens verpleegkundigen in ziekenhuizen en de GGZ

	Ziekenhuis	GGZ	Totaal
2013	14,6	9,1	12,9
2015	16,1	13,8	15,5
2017	13,2	13,3	13,1
2019	15,3	18,2	16,3

Bron: Panel Verpleging & Verzorging, Nivel

De cijfers zijn gecorrigeerd voor verschillen in samenstelling van het panel tussen de jaren voor wat betreft leeftijd en omvang van elke beroepsgroep.
De trend voor alle beroepsgroepen samen is getoetst met multilevel analyses, daaruit blijkt dat er geen statistisch significante stijging/daling zichtbaar is.

Deze cijfers zijn ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage verpleegkundigen en verzorgenden in ziekenhuizen en GGZ-instellingen dat van mening is dat de kwaliteit van zorg binnen de eigen afdeling of team regelmatig of vaak niet goed is
Bron	Panel Verpleging & Verzorging, Nivel
Berekening	Teller: verpleegkundigen en verzorgenden in ziekenhuizen en GGZ die 'regelmatig’ of ‘vaak' antwoordden op de vraag: "Hoe vaak komt het volgens u in het algemeen binnen uw afdeling of team voor dat de kwaliteit van zorg verleend door verpleegkundigen en/of verzorgenden niet goed is?". Noemer: alle verpleegkundigen en verzorgenden die de vraag hebben beantwoord (n=328 in 2019).
Interpretatie	Het oordeel van zorgverleners is subjectief, maar is gebaseerd op ervaring die dagelijks wordt opgedaan en geeft daarmee een belangrijke indicatie voor de kwaliteit van zorg vanuit professioneel perspectief.
Toelichting bij de referentiewaarde	Er is geen beleidsnorm, veldnorm of internationale vergelijking voorhanden. De referentiewaarde is voor discussie vatbaar, maar is gebaseerd op de aanname dat het wenselijk is dat de vraag door minder dan 10% positief beantwoord zal worden. Er wordt vanuit gegaan dat een 0% score per definitie niet haalbaar is.
Jaar	2019
Literatuur	Verest et al., 2019

Datum publicatie

12-11-2020

Bronnen en literatuur

Literatuur

Verest W., de Veer A., de Groot K., Francke A. Kwaliteit en veiligheid van zorg aan cliënten. Utrecht : Nivel; 2019. Bron

Onvoldoende gekwalificeerd personeel volgens zorgverleners binnen ziekenhuizen en de GGZ

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

4-jarige trend

3-jarige trend: De trend is stijgend; dat is ongunstig

Trend onvoldoende gekwalificeerd personeel volgens verpleegkundigen in ziekenhuizen en de GGZ

Jaar	Ziekenhuis	GGZ	Totaal
2013	23,9	24,6	24,2
2015	29,5	29,5	29,7
2017	33,3	41,8	36,4
2019	40,6	43,3	42,2

Bron: Panel verpleging & Verzorging, Nivel

De cijfers zijn gecorrigeerd voor verschillen in samenstelling van het panel tussen de jaren voor wat betreft leeftijd en omvang van elke beroepsgroep.
De trend voor alle beroepsgroepen samen is getoetst met multilevel analyses, daaruit blijkt dat er sprake is van een statistisch significante stijging over de tijd (2013 - 2019).

Deze cijfers zijn ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage verpleegkundigen en verzorgenden in ziekenhuizen en GGZ-instellingen dat van mening is dat er in de eigen instelling onvoldoende gekwalificeerd personeel is om goede kwaliteit van zorg te leveren.
Bron	Panel Verpleging & Verzorging, Nivel
Berekening	Teller: verpleegkundigen en verzorgenden die 'nee' antwoordden op de vraag: "Vindt u dat er voldoende gekwalificeerd personeel is om goede kwaliteit van zorg te leveren?" Noemer: alle verpleegkundigen en verzorgenden die de vraag hebben beantwoord (n=328 in 2019).
Interpretatie	Voldoende gekwalificeerd personeel is een belangrijke voorwaarde om kwaliteit van zorg te leveren. Het oordeel van zorgverleners is subjectief, maar is gebaseerd op ervaring die dagelijks wordt opgedaan en geeft daarmee een belangrijke indicatie voor de kwaliteit van zorg vanuit professioneel perspectief.
Toelichting bij de referentiewaarde	Er is geen beleidsnorm, veldnorm of internationale vergelijking voorhanden. De referentiewaarde is voor discussie vatbaar, maar is gebaseerd op de aanname dat het wenselijk is dat de vraag door drie kwart positief beantwoord zal worden. Er wordt vanuit gegaan dat een 100% score niet haalbaar is.
Jaar	2019
Literatuur	Verest et al., 2019

Datum publicatie

12-11-2020

Bronnen en literatuur

Literatuur

Verest W., de Veer A., de Groot K., Francke A. Kwaliteit en veiligheid van zorg aan cliënten. Utrecht : Nivel; 2019. Bron

Separaties in de geestelijke gezondheidszorg

Indicatorwaarde

Referentiewaarde (niet beschikbaar)

3-jarige trend

Trend bruto uren separatie van alle GGZ-instellingen

Jaar	Aantal uren
2014	377376

2017	367151
2018	378718

Bron: Openbare dataset op Zorginzicht.nl, bewerking door het RIVM

Voor de indicatorwaarde zijn 26 instellingen meegenomen en voor de trend maar 20 instellingen,
hierdoorwijkt de indicatorwaarde af van het cijfer in de trend.
De cijfers van 2014 zijn gevalideerd. Dat betekent dat alle dubbelingen eruit zijn gehaald en op het
niveau van de patiënt onderzocht is of patiënten in de verschillende gegevensbronnen voorkomen. In
de gegevens van 2017 en 2018 was deze controle niet mogelijk.

Trend bruto uren separatie per GGZ-instelling, gesommeerd

Richting	Aantal GGZ instellingen
Stijging	7
Daling	10
Gelijk	8

Bron: Openbare data op Zorginzicht.nl, bewerking door het RIVM

Dit diagram laat zien welk deel van de GGZ-instellingen in de periode 2014 - 2018 een stijging, daling of geen verschil in totale separatieuren hebben geregistreerd.
We spreken van een daling/stijging indien de jaarlijkse verandering +/- 3% bedraagd.
Voor dit diagram zijn alleen instellingen meegenomen die 2 of 3 metingen hebben gedaan (dit betreft 25 GGZ-instellingen).

Dit cijfer is ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Totaal aantal uren separatie in de geestelijke gezondheidszorg.
Bron	Openbare dataset op Zorginzicht (2017 - 2018) en Casusregister Argus (2014)
Bronhouder primaire bron	Zorginstituut Nederland (2017 - 2018) en GGNet (2014)
Berekening	Som van het aantal uren separatie per GGZ-instelling (teller van de indicator 'Separatieduur per opnameduur')
Extra toelichting	De indicator is berekend op basis van gegevens van alle grote GGZ-instellingen. Met uitzondering van afdelingen of instellingen voor forensische zorg, instellingen voor specifieke patiëntengroepen (bv kinder/jeugd) en afdelingen psychiatrie in ziekenhuizen (PAAZ). Voor de berekening van de indicatorwaarde in 2018 konden de gegevens van 2 van de 28 algemene GGZ-instellingen niet meegenomen worden. Voor het berekenen van een landelijke trend konden de gegevens van 6 instellingen niet meegenomen worden, omdat: (1) er geen gegevens van alle jaren beschikbaar waren, (2) er extreme verschillen waren tussen jaren, of (3) de separatieduur voor de betreffende instelling als onjuist werd aangemerkt. Voor de berekening van het percentage instellingen met een stijgende, gelijkblijvende of dalende trend, werden alle instellingen met twee of drie metingen meegenomen; dat waren er 25.
Interpretatie	Het terugdringen van aantal en duur van vrijheidsbeperkende interventies is een belangrijk doel van de brancheorganisatie in de GGZ, beroepsverenigingen, cliëntenorganisaties en Rijksoverheid. Vrijheidsbeperkende interventies, zoals separatie, zijn ingrijpende maatregelen die niet zelden leiden tot verergering van angsten, depressie, psychose of tot suïcidaliteit. Er zijn alternatieve aanpakken beschikbaar maar die worden niet altijd toegepast.
Indicatorontwikkeling	De Argus-registratie van vrijheidsbeperkende interventies bestaat niet meer. Om toch inzicht te krijgen in landelijke ontwikkelingen in het toepassen van vrijheidsbeperkende interventies, is voor de actualisatie van de indicator gebruik gemaakt van een andere bron (Zorginzicht), met als kanttekening dat de betrouwbaarheid van de cijfers niet helemaal duidelijk is, terwijl aan de validatie van de cijfers uit de Argus-registratie veel zorg besteed is. Er wordt gewerkt aan de opzet van een nieuwe registratie voor vrijheidsbeperkende interventies.
Toelichting bij de referentiewaarde	N.v.t.
Jaar	2018
Literatuur	Het Dolhuys Manifest, 2016; IGJ, 2018; IGJ, 2019; Rijksoverheid, 2018; TNO, 2013

Experts en redactie

E.O. Noorthoorn (GGNet)

Datum publicatie

24-06-2021

Bronnen en literatuur

Literatuur

Het Dolhuys Manifest. Het Dolhuys Manifest. Haarlem: Dolhuys; 2016. Bron
IGJ. Dwangtoepassing en separatiepraktijk in de GGZ: toezicht 2015 en 2016. Utrecht: Inspectie Gezondheidszorg en Jeugd; 2018. GoogleScholar
IGJ. Toezicht terugdringen separeren en afzonderen in de GGZ 2016 - 2019. Utrecht: IGJ; 2019. Bron
Rijksoverheid. Bestuurlijk akkoord geestelijke gezondheidszorg (GGZ) 2019 t/m 2022. Den Haag: Rijksoverheid; 2018. GoogleScholar
TNO. Vrijheidsbeperking in de GGZ: veldnorm insluiting . Soesterberg: TNO; 2013. Bron

Huisarts betrekt patiënt bij beslissingen

Indicatorwaarde (2020)

Referentiewaarde (2016)

5-jarige trend (2016 - 2020)

Personen die aangeven dat de huisarts hen betrekt bij beslissingen (laatst beschikbare jaar)

Land	Jaar	Percentage
Israël (2018)	2018	92,4
NEDERLAND (2017)	2017	91,9
Portugal (2015)	2015	90,9
Verenigd Koninkrijk (2016)	2016	88,9
Nieuw-Zeeland (2016)	2016	87,9
Australië (2016)	2016	87,8
Duitsland (2016)	2016	87,2
Zwitserland (2016)	2016	86,9
Verenigde Staten (2016)	2016	85,2
Canada (2016)	2016	84,8
Zuid-Korea (2018)	2018	82,4
Estland (2016)	2016	80,9
Hongarije (2019)	2019	80,1
Zweden (2016)	2016	79,5
Noorwegen (2016)	2016	78,8
Spanje (2016)	2016	78,0
Polen (2016)	2016	61,5

Bron: OECD Health Statistics

Door een verschil in de noemer bij de internationale berekening, wijkt het internationale cijfer iets af van het trendcijfer. Daarnaast wordt het internationale cijfer niet gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht.

Trend patiënten die aangeven dat de huisarts hen meestal/altijd betrekt bij het nemen van beslissingen

Jaar	Percentage
2016	88
2017	92
2018	92
2019	92
2020	93

Bron: Consumentenpanel Gezondheidszorg, Nivel

Om een verandering in de periode 2016 - 2020 vast te stellen is een regressieanalyse uitgevoerd, waarbij is gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht. De lineaire regressie laat een significante stijging zien, er is sprake van een stijgende lineaire trend.

*Deze cijfers zijn ook onderdeel van*
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage personen dat aangeeft dat de huisarts hem of haar meestal of altijd betrekt bij beslissingen over de zorg en behandeling.
Bron	Consumentenpanel Gezondheidszorg, Nivel; OECD
Berekening	Teller: aantal respondenten dat aangeeft dat de huisarts hen meestal of altijd betrekt bij het maken van beslissingen. Noemer trend: aantal respondenten van 18 jaar en ouder met een vaste huisarts óf een vaste huisartsenpraktijk (n=701 (2020)) Noemer internationaal: aantal respondenten van 18 jaar en ouder met een vaste huisarts óf een vaste huisartsenpraktijk (n=630 (2017)).
Toelichting bij de berekening	De cijfers in de trendfiguur zijn tot stand gekomen na weging van de resultaten, waardoor deze wat betreft leeftijd en geslacht representatief zijn voor de algemene bevolking. De internationale cijfers worden ongecorrigeerd weergegeven. Om een verandering in de periode 2016 - 2020 vast te stellen is een regressieanalyse uitgevoerd, waarbij is gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht.
Interpretatie	Het betrekken van de patiënt bij beslissingen maakt deel uit van een patiëntgerichte zorg en is daarmee een indicator voor de kwaliteit van zorg.
Toelichting indicator- en referentiewaarde	De indicatorwaarde is gemeten in 2020. De referentiewaarde is het laatst beschikbare jaar zoals gepubliceerd in Health at a Glance (OECD) en is de mediaan van 17 OECD landen (gemiddelde van VS).
Jaar	2020

Huisarts besteedt voldoende tijd aan patiënt

Indicatorwaarde (2020)

Referentiewaarde

5-jarige trend (2016 - 2020)

Personen die aangeven dat de huisarts voldoende tijd aan hen besteed (laatst beschikbare jaar)

Land	Jaartal	Percentage
Israël (2018)	2018	96,1
Nederland (2017)	2017	93,3
Australië (2016)	2016	91,6
Portugal (2015)	2015	89,7
Nieuw-Zeeland (2016)	2016	87,9
Hongarije (2019)	2019	87,5
Estland (2016)	2016	87,4
Zwitserland (2016)	2016	87,4
Duitsland (2016)	2016	85,8
Verenigd Koninkrijk (2018)	2018	84,9
Frankrijk (2016)	2016	83,7
Verenigde Staten (2016)	2016	81,5
Zuid-Korea (2018)	2018	80,8
Canada (2016)	2016	79,9
Noorwegen (2016)	2016	78,8
Zweden (2016)	2016	73,7
Polen (2016)	2016	70,0
Japan (2017)	2017	42,1

Bron: OECD

Door een verschil in de noemer bij de internationale berekening, wijkt het internationale cijfer iets af van het trendcijfer. Daarnaast wordt het internationale cijfer niet gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht.

Trend patiënten die aangeven dat eigen huisarts voldoende tijd aan hen besteedt

Jaar	Percentage
2016	94
2017	93
2018	94
2019	93
2020	92

Bron: Consumentenpanel Gezondheidszorg, Nivel

Om een verandering in de periode 2016 - 2020 vast te stellen is een regressieanalyse uitgevoerd, waarbij is gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht. Hierbij is geen significante stijging of daling te zien.

*Deze cijfers zijn ook onderdeel van*
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage personen dat aangeeft dat de huisarts meestal of altijd voldoende tijd voor hen neemt.
Bron	Consumentenpanel Gezondheidszorg, Nivel; OECD
Berekening	Teller: aantal respondenten met aangeeft dat de huisarts meestal of altijd voldoende tijd voor hen neemt. Noemer trend: aantal respondenten van 18 jaar en ouder met een vaste huisarts óf een vaste huisartsenpraktijk (n= (701)). Noemer internationaal: aantal respondenten van 18 jaar en ouder met een vaste huisarts óf een vaste huisartsenpraktijk (n=630 (2017)).
Toelichting bij de berekening:	De cijfers in de trendfiguur zijn tot stand gekomen na weging van de resultaten, waardoor deze wat betreft leeftijd en geslacht representatief zijn voor de algemene bevolking. De internationale cijfers worden ongecorrigeerd weergegeven. Om een verandering in de periode 2016 - 2020 vast te stellen is een regressieanalyse uitgevoerd, waarbij is gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht.
Interpretatie	Het besteden van voldoende tijd maakt deel uit van een patiëntgerichte zorg en is daarmee een indicator voor de kwaliteit van zorg.
Toelichting indicator- en referentiewaarde	De indicatorwaarde is gemeten in 2020. De referentiewaarde is het laatst beschikbare jaar zoals gepubliceerd in Health at a Glance (OECD) en is de mediaan van 18 OECD landen (gemiddelde van VK en Duitsland).
Jaar	2020

Huisarts geeft de gelegenheid om vragen te stellen

Indicatorwaarde (2020)

Referentiewaarde (2016)

5-jarige trend (2016 - 2020)

Personen die aangeven dat de huisarts voldoende gelegenheid geeft om vragen te stellen (laatst beschikbare jaar)

Land	Jaar	Percentage
NEDERLAND (2018)	2017	94,8
Zwitserland (2010)	2010	94,7
Tsjechië (2010)	2010	93,9
Duitsland (2010)	2010	93,7
Israël (2016)	2016	93
Verenigd Koninkrijk (2010)	2010	92,4
Nieuw-Zeeland (2010)	2010	92,3
Portugal (2015)	2015	91,6
Australië (2010)	2010	88,9
Canada (2010)	2010	88
Verenigde Staten (2010)	2010	87,8
Estland (2016)	2016	83,2
Noorwegen (2010)	2010	83,1
Frankrijk (2010)	2010	82,7
Zweden (2016)	2016	81,3
Polen (2016)	2016	67,9

Bron: OECD

Door een verschil in de noemer bij de internationale berekening, wijkt het internationale cijfer iets af van het trendcijfer. Daarnaast wordt het internationale cijfer niet gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht.

Trend patiënten die aangeven dat de huisarts hen meestal/altijd de gelegenheid geeft om vragen te stellen

Jaar	Percentage
2016	95
2017	95
2018	96
2019	96
2020	93

Bron: Consumentenpanel Gezondheidszorg, Nivel

Om een verandering in de periode 2016 - 2020 vast te stellen is een regressieanalyse uitgevoerd, waarbij is gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht. Hierbij is geen significante stijging of daling te zien.

*Deze cijfers zijn ook onderdeel van*
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage personen dat aangeeft dat de huisarts hem of haar meestal/altijd de gelegenheid geeft om vragen te stellen.
Bron	Consumentenpanel Gezondheidszorg, Nivel; OECD
Berekening	Teller: aantal respondenten dat aangeeft dat de huisarts hen meestal of altijd de gelegenheid geeft om vragen te stellen. Noemer trend: aantal respondenten van 18 jaar en ouder met een vaste huisarts óf een vaste huisartsenpraktijk (n=701 (2020)) Noemer internationaal: aantal respondenten van 18 jaar en ouder met een vaste huisarts óf een vaste huisartsenpraktijk (n=630 (2017)).
Toelichting bij de berekening	De cijfers in de trendfiguur zijn tot stand gekomen na weging van de resultaten, waardoor deze wat betreft leeftijd en geslacht representatief zijn voor de algemene bevolking. De internationale cijfers worden ongecorrigeerd weergegeven. Om een verandering in de periode 2016 - 2020 vast te stellen is een regressieanalyse uitgevoerd, waarbij is gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht.
Interpretatie	Ruimte bieden voor vragen maakt deel uit van patiëntgerichte zorg en is daarmee een indicator voor de kwaliteit van zorg.
Toelichting indicator- en referentiewaarde	De indicatorwaarde is gemeten in 2020. De referentiewaarde is het laatst beschikbare jaar zoals gepubliceerd door de OECD en is de mediaan van 16 OECD landen (gemiddelde van Australië en Portugal).
Jaar	2020

Antibioticavoorschriften buiten het ziekenhuis

Indicatorwaarde (2020)

Referentiewaarde (2019)

3-jarige trend (2018 - 2020)

Antibioticavoorschriften buiten het ziekenhuis 2019

Land	DDD per 1000 inwoners per dag
Griekenland (v)	32,4
Frankrijk (v)	23,3
Spanje (b)	23,3
Polen (v)	22,2
Ierland (v)	21
België (g)	19,8
Italië (b)	19,8
Slowakije (v)	18
Portugal (g)	17,9
Kroatië (g)	16,9
Tsjechië (v)*	16,9
Verenigd Koninkrijk (g)	15,6
Lithouwen (v)	13,8
Noorwegen (b)	13,6
Denemarken (v)	13,4
Hongarije (v)	13,3
Finland (v)	12,6
Letland (v)	12
Slovenië (b)	11,5
Duitsland (g)	11,4
Zweden (v)	10,3
Estland (v)	10,2
Oostenrijk (g)	9,9
NEDERLAND (v)	8,7

Bron: ESAC-Net

Tussen haakjes is weergegeven van welk type bron de gegevens afkomstig zijn: v = verkoopcijfers,
g = gedeclareerde afleveringen, b = beide typen gegevens. Bronnen gebaseerd op verkoopcijfers zijn mogelijk vollediger dan bronnen gebaseerd op gedeclareerde afleveringen, omdat antibiotica die zonder recept zijn verkregen of niet worden vergoed vaak wel in de verkoopcijfers zijn meegeteld, maar niet bij de gedeclareerde cijfers.
In 2019 heeft de WHO veranderingen aangebracht aan het ATC/DDD systeem, de ESAC-Net interactieve database heeft deze veranderingen overgenomen. Dit heeft geleid tot veranderingen in gerapporteerde consumptie die ook met terugwerkende kracht zijn doorgevoerd in eerder gepubliceerde cijfers in de ESAC-Net database. Hierdoor kunnen cijfers afwijken van cijfers die in het verleden zijn gerapporteerd.

Trend in hoeveelheid verstrekte antibiotica buiten het ziekenhuis 2005-2020

Jaar	Gebruik (oude DDD)	Gebruik (nieuwe DDD)
2005	10,51
2006	10,73
2007	11,10
2008	11,24
2009	11,21
2010	11,23
2011	11,37
2012	11,34
2013	10,83
2014	10,58
2015	10,72
2016	10,44
2017	10,06
2018	10,06	8,90
2019		8,68
2020		7,77

Bron: SFK via NethMap, 2015, NethMap, 2021

* Vanaf 2019 heeft de WHO veranderingen aangebracht aan het ATC/DDD systeem. Daarom zijn de cijfers vanaf 2019 niet meer goed te vergelijken met voorgaande jaren. Voor het jaar 2018 is de DDD herberekend en worden beide methoden getoond.

Deze cijfers zijn ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid Onderwerp: antimicrobiële resistentie

	Toelichting
Volledige naam indicator	Antibioticavoorschriften buiten het ziekenhuis
Bronnen	ESAC-NET; Nethmap 2020
Berekening	Teller: Som DDD van alle antibioticavoorschriften in de eerste lijn voor systemisch gebruik (= voor het hele lichaam, ATC-code J01) Noemer: Populatie van de gebruikte database
Interpretatie	De Defined Daily Dose (DDD) is de gemiddelde onderhoudsdosis van een geneesmiddel voor de hoofdindicatie bij volwassenen, vastgesteld door de WHO. Lager is beter: hoe meer antibiotica er wordt voorgeschreven, des te groter de kans op resistente stammen. Antibiotica moeten alleen worden voorgeschreven als er een kans is op een (ernstige) bacteriële infectie. Vanaf 2019 heeft de WHO veranderingen aangebracht aan het ATC/DDD systeem. Daarom zijn de cijfers vanaf 2019 niet meer goed te vergelijken met voorgaande jaren. Voor het jaar 2018 is de DDD herberekend.
Toelichting bij de referentiewaarde	Mediaan 24 Europese landen (Litouwen & Verenigd Koninkrijk)
Jaar	Nederlandse cijfer: 2020 Internationale vergelijking: 2019
Literatuur	ECDC, 2014; NethMap, 2020; World Health Organization Essential Medicines and Health Products

Datum publicatie

20-07-2021

Bronnen en literatuur

Literatuur

ECDC ECentr. Antimicrobial consumption interactive database (ESAC-Net). Stockholm: European Centre for Disease Prevention And Control; 2014. Bron
NethMap. NethMap 2020: Consumption of antimicrobial agents and antimicrobial resistance among medically important bacteria in the Netherlands in 2019. Bilthoven: Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM); 2020. Bron
World Health Organization Essential Medicines and Health Products. ATC/DDD Toolkit. Vol 2019. Geneva: World Health Organization;. Bron

Wachttijd tot poliklinisch consult medisch specialistische zorg langer dan de Treeknorm

Indicatorwaarde (2020)

Referentiewaarde

Door trendbreuk geen conclusie mogelijk

Trend wachttijd tot poliklinisch consult medisch specialistische zorg langer dan de Treeknorm

Jaar	Percentage wachttijden polikliniek
2010	25,7
2011	25,0
2012	21,9
2013	17,4
2014	18,0
2015	19,4
2016	24,0
2017	30,8
2018	28,7

Bron: Wachttijdenonderzoek, Mediquest

2018 betreft januari t/m juli
Tot en met juli 2018 werden wachttijdgegevens verzameld en bewerkt door Mediquest.
Door verandering van de bron en methode is het niet verantwoord om een conclusie te trekken over het percentage in 2019 ten opzichte van voorgaande jaren

Wachttijd tot poliklinisch consult medisch specialistische zorg langer dan de Treeknorm 2019 en 2020

Per maand

Maand	2019	2020
Jan	29,8	35,3
Feb	29,2	35,9
Mrt	30,5	34,8
Apr	35,6	26,9
Mei	34,6	25,6
Jun	37,1	30,3
Jul	39,7	36,2
Aug	41,4	39,4
Sep	34,5	38
Okt	38,3	39,6
Nov	37,2	34,2
Dec	43,4	37,5

Bron: NZa

Veranderingen over het jaar heen kunnen onder andere te maken hebben met seizoenspatronen van ziekten en aanbod van zorgpersoneel (zomer- en kerstvakanties).
Totaalcijfers: 34,5% (2020); 35,9% (2019)
In 2020 zijn door de Covid-19-crisis in sommige maanden minder wachttijden aangeleverd. Ook zijn de wel aangeleverde wachttijden mogelijk verstoord door de Coronacrisis.

Deze cijfers zijn ook onderdeel van:
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid Volksgezondheidenzorg.info: wachttijden

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage wachttijden tot een poliklinisch consult medisch specialistische zorg langer dan de Treeknorm.
Bron	Wachttijdenonderzoek, Mediquest (t/m juli 2018); Wachttijdenregistratie NZa (2019 en 2020).
Berekening	Teller: aantal wachttijden voor een eerste poliklinisch consult langer dan de Treeknorm. Noemer: totaal aantal wachttijden voor een eerste poliklinisch consult.
Toelichting bij de berekening	Voor de berekening van de indicator is per maand voor de wachttijden van alle hoofdspecialismen en alle zorgaanbieders samen, het percentage wachttijden berekend dat de Treeknorm van 4 weken overschrijdt. Een jaarcijfer is berekend door een gemiddeld percentage over alle maanden te berekenen. De indicator is aldus gebaseerd op zo’n 12 metingen per hoofdspecialisme per zorgaanbieder. Hierbij is gewogen voor de frequentie waarin specialismen voorkomen; specialismen die weinig voorkomen (bijvoorbeeld allergologie) tellen minder zwaar mee dan specialismen die veel voorkomen (bijvoorbeeld chirurgie).
Vaststelling van de wachttijd	De instelling kan een actuele wachttijd registreren of een retrospectief bepaalde wachttijd. De actuele wachttijd is het aantal dagen tussen het moment dat een patiënt een afspraak maakt voor een eerste poliklinisch consult tot het moment dat de patiënt terecht kan. Hierbij wordt gekozen voor de derde mogelijkheid in het afsprakenregister op het moment dat de patiënt de afspraak maakt. Met het kiezen van de derde mogelijkheid worden eventuele toevalstreffers, die een realistische wachttijd kunnen beïnvloeden (zoals onverwachte afzegging van een afspraak), voorkomen. De retrospectief bepaalde wachttijd is de gemiddelde effectieve wachttijd van de laatste drie maanden.
Inclusie/exclusie	Inclusie: alle instellingen die medisch specialistische zorg bieden (ziekenhuizen of ZBC’s). Voor 23 specialismen (afdelingen) zijn wachttijden vastgesteld. Exclusie: Subspecialismen; zorgaanbieders die poliklinieken georganiseerd hebben rond subspecialismen kunnen wachttijden publiceren voor subspecialismen, bijvoorbeeld voor vaatchirurgie het hoofdspecialisme chirurgie. Voor subspecialismen gelden andere wachttijden (en overschrijdingen). Deze subspecialismen zijn hier buiten beschouwing gelaten. Zorginstellingen die specialistische zorg aanbieden dat onder geen van de subspecialismen valt, registreren de wachttijd onder het hoofdspecialisme. Die wachttijden zijn dus wel meegenomen. Dat geldt bijvoorbeeld voor de wachttijd tot een consult met een chirurg in een hand- en polscentrum, wat geregistreerd wordt onder het hoofdspecialisme chirurgie. acute zorg.
Interpretatie	Alle instellingen voor medisch specialistische zorg zijn per 1 januari 2008 verplicht om maandelijks de wachttijden voor electieve medisch specialistische zorg op hun website te publiceren. Dit volgt uit de ‘Regeling verplichte publicatie wachttijden somatische zorg’ (2008) van de NZa en de aangepaste 'Regeling Wachttijden en wachttijdbemiddeling medisch specialistische zorg' (NZa, 2018, regeling NR/REG-1823a). Zorgaanbieders en zorgverzekeraars hebben afspraken gemaakt over maximaal aanvaardbare wachttijden in de zorg. Deze wachttijden worden Treeknormen genoemd. De Treeknorm voor poliklinische zorg is 4 weken (NZa, 2017, regeling TH/BR-025). De indicator is een samenvattende maat voor het totaal van alle aanbieders en alle specialismen. Het geeft een indruk van de algemene trend in wachttijden, en laat zien of het totale aanbod van medisch specialistische zorg passend is bij de vraag naar deze zorg.
Kantekening	De omvang van het specialisme en de zorgaanbieder (in termen van hoeveelheid personeel, voorzieningen zoals bedden of productie) worden in deze indicator niet meegewogen. De wachttijd van een kleine afdeling in een perifeer ziekenhuis heeft evenveel invloed op deze indicator als een grote afdeling in een universitair medisch centrum. Daarnaast is deze indicator ongevoelig voor de duur van de wachttijd boven of onder de Treeknorm. Bij een Treeknorm van 4 weken maakt het voor de uitkomst van de indicator niet uit of een zorgaanbieder een wachttijd heeft van 1 dag of 3,5 weken (beide onder de norm). Ook een wachttijd van 5 weken of 10 weken maakt geen verschil (beide boven de norm).
COVID-19 toelichting	In 2020 zijn door de Covid-19-crisis in april en mei minder wachttijden aangeleverd (30% minder in april, 35% minder in mei). In juni stabiliseert het weer, vanaf juli zijn de aanleveringen weer ongeveer op het oude niveau. Ook zijn de wel aangeleverde wachttijden mogelijk verstoord door de Coronacrisis.
Toelichting bij de referentiewaarde	De Treeknorm bedraagt 4 weken (28 kalenderdagen). De bijbehorende norm dat 80% van de burgers binnen 3 weken terecht moet kunnen, wordt niet geregistreerd (NZa, 2017, beleidsregel TH/BR-025).
Jaar	2020
Toelichting bij de trend	Tot en met juli 2018 werden wachttijdgegevens verzameld en bewerkt door Mediquest. Door verandering van de bron en methode is het niet verantwoord om een conclusie te trekken over het percentage in 2019 ten opzichte van voorgaande jaren.

Datum publicatie

06-04-2021

Bronnen en literatuur

Literatuur

NZa. Regeling Wachttijden en wachttijdbemiddeling medisch specialistische zorg - NR/REG-1823a.; 2018. Bron
NZa. Beleidsregel toezichtkader zorgplicht zorgverzekeraars Zvw - TH/BR-025.; 2017. Bron

Wachttijden behandeling in ziekenhuizen langer dan de Treeknorm

Indicatorwaarde (2020)

Referentiewaarde

Door trendbreuk geen conclusie mogelijk

Trend wachttijden voor behandeling langer dan de Treeknorm

Jaar	Percentage behandeling
2010	19,4
2011	16,6
2012	15,4
2013	13,5
2014	13,0
2015	13,0
2016	14,1
2017	17,7
2018	24,0

Bron: Wachttijdenonderzoek, Mediquest

2018 betreft januari t/m juli
Tot en met juli 2018 werden wachttijdgegevens verzameld en bewerkt door Mediquest.
Door verandering van de bron en methode is het niet verantwoord om een conclusie te trekken over het percentage in 2019 ten op zichte van voorgaande jaren.

Wachttijden behandeling langer dan de Treeknorm 2019 en 2020

Per maand

Maand	2019	2020
Jan	28,8	31,8
Feb	27,8	29,1
Mrt	28,2	28,1
Apr	27,0	29,3
Mei	27,7	28,3
Jun	25,0	28,7
Jul	26,6	30,6
Aug	25,8	36,6
Sep	26,0	37,8
Okt	26,9	34,9
Nov	29,6	34,9
Dec	32,9	32,3

Bron: NZa

Veranderingen over het jaar heen kunnen onder andere te maken hebben met seizoenspatronen van ziekten en aanbod van zorgpersoneel (zomer- en kerstvakanties).
Totaalcijfers: 31,9% (2020); 27,7% (2019)
In 2020 zijn door de Covid-19-crisis in sommige maanden minder wachttijden aangeleverd. Ook zijn de wel aangeleverde wachttijden mogelijk verstoord door de Coronacrisis.

Deze cijfers zijn ook onderdeel van:
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers van beleid Volksgezondheidenzorg.info: wachttijden

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage wachttijden voor behandeling medisch specialistische zorg langer dan de Treeknorm
Bron	Wachttijdenonderzoek, Mediquest (t/m juli 2018); Wachttijdenregistratie NZa (2019 en 2020).
Berekening	Teller: aantal wachttijden voor een behandeling/operatie langer dan de Treeknorm. Noemer: totaal aantal wachttijden voor een behandeling/operatie.
Toelichting bij de berekening	Voor de berekening van de indicator is per maand voor de wachttijden van alle behandelingen en alle zorgaanbieders samen, het percentage wachttijden berekend dat de Treeknorm van 7 weken overschrijdt. Een jaarcijfer is berekend door een gemiddeld percentage over alle maanden te berekenen. De indicator is aldus gebaseerd op zo’n 12 metingen per behandeling per zorgaanbieder. Hierbij is gewogen voor de frequentie waarin behandelingen voorkomen; behandelingen die minder vaak worden uitgevoerd tellen minder zwaar mee dan behandelingen die vaak uitgevoerd worden.
Vaststelling van de wachttijd	De wachttijd voor een behandeling is de tijd (in dagen) tussen het ordermoment en het uitvoeren van de behandeling. Het ordermoment is de datum waarop patiënt en arts besluiten dat een behandeling noodzakelijk is.
Inclusie/exclusie	Alle instellingen die medisch specialistische zorg bieden (ziekenhuizen of ZBC’s). Voor 40 behandelingen zijn wachttijden vastgesteld. Exclusie: spoedbehandelingen.
Interpretatie	Alle instellingen voor medisch specialistische zorg zijn per 1 januari 2008 verplicht om maandelijks de wachttijden voor electieve medisch specialistische zorg op hun website te publiceren. Dit volgt uit de ‘Regeling verplichte publicatie wachttijden somatische zorg’ (2008) van de NZa en de aangepaste 'Regeling Wachttijden en wachttijdbemiddeling medisch specialistische zorg' (NZa, 2018, regeling NR/REG-1823a). Zorgaanbieders en zorgverzekeraars hebben afspraken gemaakt over maximaal aanvaardbare wachttijden in de zorg. Deze wachttijden worden Treeknormen genoemd. De Treeknorm voor behandeling is 7 weken (NZa, 2017, regeling TH/BR-025). De indicator is een samenvattende maat voor het totaal van alle aanbieders en alle behandelingen. Het geeft een indruk van de algemene trend in wachttijden, en laat zien of het totale aanbod van medisch specialistische zorg passend is bij de vraag naar deze zorg.
Kanttekening	Het volume van de behandelingen en de grootte van de zorgaanbieder (in termen van hoeveelheid personeel, voorzieningen zoals bedden of productie) worden in deze indicator niet meegewogen. De wachttijd van een kleine afdeling in een perifeer ziekenhuis heeft evenveel invloed op deze indicator als een grote afdeling in een universitair medisch centrum. Daarnaast is deze indicator ongevoelig voor de duur van de wachttijd boven of onder de Treeknorm. Bij een Treeknorm van 7 weken maakt het voor deze indicator niet uit of een zorgaanbieder een wachttijd heeft van 1 dag of 6,5 weken (beide onder de norm). Ook een wachttijd van 8 weken of 16 weken maakt geen verschil (beide boven de norm).
COVID-19 toelichting	In 2020 zijn door de Covid-19-crisis in april en mei minder wachttijden aangeleverd (30% minder in april, 35% minder in mei). In juni stabiliseert het weer, vanaf juli zijn de aanleveringen weer ongeveer op het oude niveau. Ook zijn de wel aangeleverde wachttijden mogelijk verstoord door de Coronacrisis.
Toelichting bij de referentiewaarde	De Treeknorm bedraagt 7 weken (48 kalenderdagen). De bijbehorende norm dat 80% van de burgers binnen 5 weken terecht moet kunnen, wordt niet geregistreerd (NZa, 2017, beleidsregel TH/BR-025).
Jaar	2020
Toelichting op de trend	Tot en met juli 2018 werden wachttijdgegevens verzameld en bewerkt door Mediquest. Door verandering van de bron en methode is het niet verantwoord om een conclusie te trekken over het percentage in 2019 ten opzichte van voorgaande jaren.

Datum publicatie

06-04-2021

Bronnen en literatuur

Literatuur

NZa. Regeling Wachttijden en wachttijdbemiddeling medisch specialistische zorg - NR/REG-1823a.; 2018. Bron
NZa. Beleidsregel toezichtkader zorgplicht zorgverzekeraars Zvw - TH/BR-025.; 2017. Bron

Wachttijden diagnostiek in ziekenhuizen langer dan de Treeknorm

Indicatorwaarde (2020)

Referentiewaarde

Door trendbreuk geen conclusie mogelijk

Trend wachttijden diagnostiek langer dan de Treeknorm

Jaar	Percentage wachttijden diagnostiek
2010	13,8
2011	11,4
2012	9,4
2013	8,2
2014	9,9
2015	10,2
2016	13,2
2017	20,8
2018*	21,0

Bron: Wachttijdenonderzoek, Mediquest

2018 betreft januari t/m juli.
Tot en met juli 2018 werden wachttijdgegevens verzameld en bewerkt door Mediquest.
Door verandering van de bron en methode is het niet verantwoord om een conclusie te trekken over het percentage in 2019 ten opzichte van voorgaande jaren

Wachttijden diagnostiek langer dan de Treeknorm 2019 en 2020

Per maand

Maand	2019	2020
Jan	11,9	17,6
feb	13,5	21
mrt	14,2	18,3
Apr	13,6	18,3
Mei	14,9	15,4
Jun	15,9	16,8
Jul	14,5	16,2
Aug	15,1	19,1
Sep	13,0	17,5
Okt	13,3	21,5
Nov	15,1	19,8
Dec	18,3	20,8

Bron: NZa

Veranderingen over het jaar heen kunnen onder andere te maken hebben met seizoenspatronen van ziekten en aanbod van zorgpersoneel (zomer- en kerstvakanties).
Jaarcijfers: 18,5% (2020); 19,9% (2019)
In 2020 zijn door de Covid-19-crisis in sommige maanden minder wachttijden aangeleverd. Ook zijn de wel aangeleverde wachttijden mogelijk verstoord door de Coronacrisis.

Deze cijfers zijn ook onderdeel van:
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid Volksgezondheidenzorg.info: wachttijden

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage wachttijden voor diagnosiek langer dan de Treeknorm.
Bron	Wachttijdenonderzoek, Mediquest; Wachttijdenregistratie NZa
Berekening	Wachttijdenonderzoek, Mediquest (t/m juli 2018); Wachttijdenregistratie NZa (2019 en 2020).
Toelichting bij de berekening	Voor de berekening van de indicator is per maand voor de wachttijden voor diagnostiek en alle zorgaanbieders samen, het percentage wachttijden berekend dat de Treeknorm van 4 weken overschrijdt. Een jaarcijfer is berekend door een gemiddeld percentage over alle maanden te berekenen. De indicator is aldus gebaseerd op zo’n 12 metingen per specialisme (radiologie en gastro-entrologie) per zorgaanbieder.
Inclusie/exclusie	Inclusie: ale instellingen die medisch specialistische zorg bieden (ziekenhuizen of ZBC’s). Voor radiologie en gasto-enterologie zijn wachttijden vastgesteld. Exclusie: acute zorg.
Interpretatie	Alle instellingen voor medisch specialistische zorg zijn per 1 januari 2008 verplicht om maandelijks de wachttijden voor electieve medisch specialistische zorg op hun website te publiceren. Dit volgt uit de ‘Regeling verplichte publicatie wachttijden somatische zorg’ (2008) van de NZa en de aangepaste 'Regeling Wachttijden en wachttijdbemiddeling medisch specialistische zorg' (NZa, 2018, regeling NR/REG-1823a). Zorgaanbieders en zorgverzekeraars hebben afspraken gemaakt over maximaal aanvaardbare wachttijden in de zorg. Deze wachttijden worden Treeknormen genoemd. De Treeknorm voor diagnostiek is 4 weken (NZa, 2017, regeling TH/BR-025). De indicator is een samenvattende maat voor het totaal van alle aanbieders en alle specialismen. Het geeft een indruk van de algemene trend in wachttijden, en laat zien of het totale aanbod van medisch specialistische zorg passend is bij de vraag naar deze zorg.
Kanttekening	De omvang van het specialisme en de zorgaanbieder (in termen van hoeveelheid personeel, voorzieningen zoals bedden of productie) worden in deze indicator niet meegewogen. De wachttijd van een kleine afdeling in een perifeer ziekenhuis heeft evenveel invloed op deze indicator als een grote afdeling in een universitair medisch centrum. Daarnaast is deze indicator ongevoelig voor de duur van de wachttijd boven of onder de Treeknorm. Bij een Treeknorm van 4 weken maakt het voor de uitkomst van de indicator niet uit of een zorgaanbieder een wachttijd heeft van 1 dag of 3,5 weken (beide onder de norm). Ook een wachttijd van 5 weken of 10 weken maakt geen verschil (beide boven de norm).
COVID-19 toelichting	In 2020 zijn door de Covid-19-crisis in april en mei minder wachttijden aangeleverd (30% minder in april, 35% minder in mei). In juni stabiliseert het weer, vanaf juli zijn de aanleveringen weer ongeveer op het oude niveau. Ook zijn de wel aangeleverde wachttijden mogelijk verstoord door de Coronacrisis.
Toelichting bij de referentiewaarde	De Treeknorm bedraagt 4 weken (28 kalenderdagen). De bijbehorende norm dat 80% van de burgers binnen 3 weken terecht moet kunnen, wordt niet geregistreerd (NZa, 2017, beleidsregel TH/BR-025).
Jaar	2020
Toelicchting bij de trend	Tot en met juli 2018 werden wachttijdgegevens verzameld en bewerkt door Mediquest. Door verandering van de bron en methode is het niet verantwoord om een conclusie te trekken over het percentage in 2019 ten opzichte van voorgaande jaren.

Datum publicatie

06-04-2021

Bronnen en literatuur

Literatuur

NZa. Regeling Wachttijden en wachttijdbemiddeling medisch specialistische zorg - NR/REG-1823a.; 2018. Bron
NZa. Beleidsregel toezichtkader zorgplicht zorgverzekeraars Zvw - TH/BR-025.; 2017. Bron

Langer dan 2 jaar op wachtlijst voor donornier

Indicatorwaarde (2020)

Referentiewaarde

3-jarige trend (2018 - 2020)

Aantal jaren op wachtlijst voor donornier 2020

Aantal jaren	Minder dan 2 jaar	2 tot 5 jaar	Meer dan 5 jaar
Duitsland	38,8	35,4	25,8
Hongarije	47,8	38,5	13,7
Nederland	51,2	40,8	7,9
België	57,7	32,7	9,6
Slovenië	59,3	37,0	3,7
Kroatië	63,7	32,6	3,7
Oostenrijk	64,3	31,0	4,6

Bron: Eurotransplant

Trend langer dan 2 jaar op wachtlijst voor een donornier 2005-2020

Jaartal	Percentage
2005	58,3
2006	56,6
2007	55,6
2008	52,2
2009	50,9
2010	48,6
2011	48,7
2012	48,6
2013	48,0
2014	46,3
2015	45,8
2016	39,7
2017	42,3
2018	39,6
2019	40,0
2020	48,8

Bron: Nederlandse Transplantatie Stichting (NTS)

Deze cijfers zijn ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage mensen dat 2 jaar of langer wacht op een donornier
Bron	Nederlandse Transplantatie Stichting (NTS); Eurotransplant
Berekening	Teller: aantal mensen dat, op 31 december 2020, 2 jaar of langer wacht op een donornier. Noemer: aantal mensen dat op 31 december 2020 op de wachtlijst staat voor een donornier.
Interpretatie	Voor patiënten die wachten op een donororgaan kan lang wachten zeer ernstige gevolgen hebben, waaronder overlijden. Het beschikbaar komen van donororganen is afhankelijk van de stand van de medische wetenschap, de beschikbare ziekenhuiscapaciteit, omvang van de sterfte in de algemene bevolking, het herkennen door artsen en verpleegkundigen van potentiële donoren, de organisatie van de donatie, bereidheid van mensen om postmortaal organen af te staan, publieksvoorlichting en wetgeving. De situatie voor patiënten die wachten op een donornier is in vergelijking met patiënten die wachten op een ander orgaan uniek omdat de beschikbaarheid van een nier ook afhangt van de bereidheid van potentiële donoren om een geschikt orgaan tijdens het leven ter beschikking te stellen.
Toelichting bij de referentiewaarde	De mediaan van de landen die deelnemen aan Eurotransplant (België).
Toelichting bij de indicatorwaarde	Door de coronapandemie werd er met name in maart, april en mei een dip in het aantal transplantaties gezien. Dit heeft mogelijk invloed op het bovengenoemde cijfer.
Jaar	2020

Mensen die afzien van zorg vanwege de kosten

Indicatorwaarde (2020)

Geen referentiewaarde

3-jarige trend (2018 - 2020)

Afzien van zorg vanwege kosten

[container]

Bron: OECD

Afzien van zorg vanwege kosten

Jaar	Artsenbezoek	Onderzoek/(na)behandeling	Medicatie	Afzien van alle vormen van zorg	Afzien van enige vorm van zorg
2016	8	8	8	2	16
2017	7	6	3	1	11
2018	5	5	3	1	8
2019	5	5	5	1	9
2020	4	3	1	1	7

Bron: Consumentenpanel Gezondheidszorg, Nivel

Deze cijfers zijn ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage van de volwassen bevolking dat in de voorgaande 12 maanden wel eens afzag van zorg vanwege de kosten.
Bron	Consumentenpanel Gezondheidszorg, Nivel; OECD Health Statistics
Berekening	Teller: aantal personen dat aangeeft in de voorgaande 12 maanden een medisch probleem te hebben maar heeft afgezien van (a) artsenbezoek, (b) een aanbevolen medisch onderzoek of (na)behandeling en/of (c) afhalen of gebruik van medicijnen vanwege de kosten. Noemer: alle respondenten van 18 jaar en ouder (n=701, in 2020).
Toelichting bij de berekening	Nationaal: De groep respondenten was naar leeftijd en geslacht niet geheel representatief voor de samenstelling van de bevolking in Nederland. Er is daarom een weging toegepast om hiervoor te corrigeren. Internationaal: Het internationale cijfer wordt ongewogen weergegeven, daarom wijkt deze iets af van de Nederlandse trend.
Interpretatie	Dit kerncijfer betreft het percentage van de bevolking van 18 jaar en ouder dat in de voorgaande 12 maanden wel eens heeft afgezien van één of meer vormen van zorg, vanwege de kosten. Dit geeft een indruk van de mate waarin kosten als een belemmering wordt gezien om naar een arts te gaan voor een klacht, aanbevolen onderzoek of behandeling of als belemmering voor het afhalen of gebruik van medicijnen.
Jaar	2020

Mensen die afzien van tandheelkundige zorg die dringend nodig was, vanwege de kosten

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

3-jarige trend

Afzien van tandheelkundige zorg die (dringend) nodig was, vanwege kosten 2019

16 jaar en ouder, in de afgelopen 12 maanden

Nederlandse naam	Dringend nodig	Nodig
Letland	9,7
Portugal	9,6
Griekenland	8,6
Spanje	4,9
Noorwegen (2018)		4,4
Denemarken	4,3
Estland		4,1
België (2018)	3,1
Frankrijk (2018)		2,9
Litouwen	2,9
Zwitserland (2018)	2,8
Italië (2018)		2,7
Ierland (2018)	2
Slowakije (2018)	1,6
Hongarije	1,5
Verenigd Koninkrijk (2018)		1,4
Polen	1,2
Zweden	1,2
Duitsland (2018)	0,5
Oostenrijk		0,5
Tsjechië		0,5
Nederland	0,4
Finland		0,3
Slovenië		0,3

Bron: EU-SILC, Eurostat

Elk land gebruikt een vertaalde versie van de EU-SILC enquête, er zijn daarom verschillen in de vertaling van de vraag die gebruikt is voor deze indicator. De vertaling van de vraag die is gebruikt voor deze indicator is ruwweg op te delen in twee categorieën:

Heeft u in de afgelopen 12 maanden afgezien van tandheelkundige zorg die dringend nodig was, omdat dit teveel geld kostte?
Heeft u in de afgelopen 12 maanden afgezien van tandheelkundige zorg die nodig was, omdat dit teveel geld kostte?

Trend afzien van tandheelkundige zorg die dringend nodig was, vanwege de kosten

16 jaar en ouder, in de afgelopen 12 maanden

Jaar	Percentage
2008	0,5
2009	0,6
2010	0,8
2011	0,9
2012	0,9
2013	0,9
2014	1,5
2015	0,3
2016	0,3
2017	0,1
2018	0,2
2019	0,4

Bron: EU-SILC, Eurostat

Deze cijfers zijn ook onderdeel van:
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Percentage van de bevolking dat afziet van tandheelkundige zorg die dringend nodig was, vanwege de kosten.
Bron	Eurostat, EU-SILC
Berekening	Teller: alle respondenten in de EU-SILC enquête van 16 jaar en ouder die aangaven in de afgelopen 12 maanden te hebben afgezien van tandheelkundige zorg die (dringend) nodig was, omdat dit teveel geld kostte. Noemer: alle respondenten van 16 jaar en ouder.
Interpretatie	Deze indicator geeft een indruk van de financiële toegankelijkheid van tandheelkundige zorg. Tandheelkundige zorg is voor personen van 18 jaar en ouder niet opgenomen in het basispakket van de zorgverzekering.
Toelichting bij de referentiewaarde	Mediaan 24 Europese landen
Jaar	2019

Experts en redactie

s Brukx (RIVM)

Datum publicatie

13-11-2020

Wanbetalers zorgverzekering

Indicatorwaarde (2020)

Referentiewaarde

3-jarige trend (2018 - 2020)

Trend wanbetalers zorgpremie 2010 - 2020

Op 31 december

Jaar	Aantal
2010	266.306
2011	303.528
2012	297.954
2013	314.138
2014	325.810
2015	312.037
2016	277.023
2017	249.049
2018	223.714
2019	202.702
2020	189.652

Bron: Verzekerdenmonitor 2020

Deze cijfers zijn ook onderdeel van
Staat van Volksgezondheid en Zorg: kerncijfers voor beleid

	Toelichting
Volledige naam indicator	Aantal mensen met een zorgverzekering die tenminste zes maanden de premie voor de basisverzekering niet heeft betaald.
Bron	VWS Verzekerden Monitor
Berekening	Totaal aantal wanbetalers
Interpretatie	Mensen hun zorgpremie langer dan zes maanden niet betaald hebben (ondanks het aanbod om een betalingsregeling te treffen), worden door hun zorgverzekeraar als wanbetaler aangemeld. Wanbetaling van de zorgpremie staat vaak niet op zichzelf, vaak gaat dit gepaard met andere schulden.
Toelichting bij de referentiewaarde	Er bestaat geen beleidsnorm voor het aantal wanbetalers, maar iedereen is wettelijk verplicht om een basis zorgverzekering te hebben.
Jaar	2020

Prestatie-indicatoren gezondheidszorg→Zorgbehoeften

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

5-jarige trend

Relatieve 5-jaarsoverleving bij baarmoederhalskanker, 2010-2014

Trend relatieve 5-jaarsoverleving bij baarmoederhalskanker

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

3-jarige trend

Relatieve 5-jaarsoverleving bij borstkanker, 2010-2014

Trend relatieve 5-jaarsoverleving bij borstkanker

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

3-jarige trend

Relatieve 5-jaarsoverleving bij colonkanker, 2010-2014

Trend relatieve 5-jaarsoverleving bij colonkanker

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

5-jarige trend

Relatieve 5-jaarsoverleving bij endeldarmkanker, 2010-2014

Trend relatieve 5-jaarsoverleving bij endeldarmkanker

Indicatorwaarde (2019)

Referentiewaarde

3-jarige trend (2017 - 2019)

Ziekenhuisopnamen voor astma en COPD 2017

Trend ziekenhuisopnamen voor astma en COPD

Datum publicatie

Bronnen en literatuur

Literatuur

Indicatorwaarde (2019)

Referentiewaarde

3-jarige trend (2017 - 2019)

Ziekenhuisopnamen voor diabetes mellitus 2017

Trend ziekenhuisopnamen voor diabetes mellitus

Datum publicatie

Bronnen en literatuur

Literatuur

Indicatorwaarde (2019)

Referentiewaarde

3-jarige trend (2017 - 2019)

Ziekenhuisopnamen voor hartfalen 2017

Trend ziekenhuisopnamen voor hartfalen

Datum publicatie

Bronnen en literatuur

Literatuur

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

3-jarige trend*

Percentage personen dat problemen heeft ervaren met afstemming tussen eerste en tweede lijn 2016

Trend personen dat problemen heeft ervaren met afstemming tussen eerste en tweede lijn

Bronnen en literatuur

Literatuur

Indicatorwaarde

Referentiewaarde (niet beschikbaar)

3-jarige trend

Trend in zorginfecties in het ziekenhuis

Datum publicatie

Bronnen en literatuur

Literatuur

Indicatorwaarde

Referentiewaarde*

3-jarige trend

Trend potentieel vermijdbare schade in ziekenhuizen

Indicatorwaarde

Referentiewaarde*

3-jarige trend

Potentieel vermijdbare sterfte in ziekenhuizen

Indicatorwaarde (2019)

Geen referentiewaarde

3-jarige trend (2017 - 2019)

Trend suïcides in de geestelijke gezondheidszorg 2007 - 2019

Indicatorwaarde

Referentiewaarde

4-jarige trend

Tevredenheid van verpleegkundigen met de kwaliteit van de geleverde zorg in de eigen instelling

Datum publicatie

Bronnen en literatuur

Literatuur

Indicatorwaarde

Referentiewaarde