Ziekenhuisopnamen en -patiënten

Wat behelst het onderzoek

Doel

Het publiceren van cijfers over ziekenhuisopnamen en de opgenomen patiënten vanaf 2013, gecombineerd met kenmerken van de opname en de patiënt.

Doelpopulatie

Ziekenhuisopnamen en opgenomen patiënten onder inwoners van Nederland. Hieronder verstaan we personen die op enig moment in het verslagjaar ingeschreven zijn geweest in de Basisregistratie Personen (BRP) en woonachtig waren in Nederland. De ziekenhuisopnamen betreffen klinische opnamen, dagopnamen en vanaf 2015 ook langdurige observaties zonder overnachting. Het gaat om opnamen met een ontslagdatum in het betreffende verslagjaar. De opnamen hebben plaatsgevonden in algemene ziekenhuizen, academische ziekenhuizen en categorale ziekenhuizen (kankerkliniek(en) (één kliniek tot 2018, twee klinieken vanaf 2018) en een oogziekenhuis). De overige categorale ziekenhuizen en andere instellingen voor medisch specialistische zorg zijn niet opgenomen in deze statistieken.

Statistische eenheid

Ziekenhuisopnamen, klinische verpleegdagen, gemiddelde verpleegduur per klinische opname en personen met minimaal één ziekenhuisopname in het verslagjaar.

Aanvang onderzoek

Het onderzoek heeft betrekking op de jaren vanaf 2013.
Over de jaren vóór 2013 zijn StatLine-publicaties over ziekenhuisopnamen en -patiënten beschikbaar op basis van de Landelijke Medische Registratie (LMR), de voorganger van de huidige bron, de Landelijke Basisregistratie Ziekenhuiszorg (LBZ). Vanwege een aantal belangrijke veranderingen in de LBZ-registratie ten opzichte van de LMR, waaronder de overgang naar een nieuwe versie van de diagnoseclassificatie, is een nieuwe reeks StatLinetabellen gestart vanaf 2013.

Frequentie

Jaarlijks.

Publicatiestrategie

De cijfers over het laatste publicatiejaar zijn voorlopig; de cijfers over eerdere jaren zijn definitief.

Hoe wordt het onderzoek uitgevoerd

Soort onderzoek

In dit onderzoek worden de gegevens over ziekenhuisopnamen afgeleid uit jaarbestanden van de Landelijke Basisregistratie Ziekenhuiszorg (LBZ) van Dutch Hospital Data (DHD, Utrecht). Deze gegevens worden gecombineerd met gegevens uit de BRP en andere registratiegegevens aanwezig bij het CBS.

Waarnemingsmethode

De administratieve en medische gegevens van de ziekenhuisopnamen worden door de ziekenhuizen aan de LBZ aangeleverd. De houder van de registratie (DHD) voert vervolgens een aantal rubrieks- en relatiecontroles uit op de aangeleverde gegevens, waarna ziekenhuizen zo nodig gecorrigeerde gegevens kunnen aanleveren. Na het vaststellen van de definitieve LBZ-jaarbestanden door DHD worden deze aan het CBS geleverd. Voor de verslagjaren 2013 en 2014 heeft het CBS eenmalig van enkele ziekenhuizen opnamegegevens opgevraagd, omdat deze ziekenhuizen nog niet alle opnamen in de LBZ hadden geregistreerd. Deze gegevens zijn vervolgens toegevoegd aan de LBZ-jaarbestanden.

Berichtgevers

De berichtgevers van de LBZ zijn alle algemene en academische ziekenhuizen en enkele categorale ziekenhuizen. Bij de doelpopulatie zijn deze verder beschreven.

Steekproefomvang

Er is geen sprake van een steekproef. In principe worden alle opnamen van de aan de LBZ deelnemende ziekenhuizen in de LBZ geregistreerd. Het nieuwe zorgtype ‘langdurige observatie zonder overnachting’ wordt vanaf 2015 in het onderzoek meegenomen, omdat de registratie in 2014 (het jaar van introductie) nog niet volledig was.

Controle- en correctiemethoden

Het CBS controleert de waarden en frequenties van de aangeleverde LBZ-variabelen globaal op plausibiliteit. Daarnaast zijn de volgende specifieke bewerkingen uitgevoerd:

• In 2013 en 2014 was een klein deel van de opnamen niet in de LBZ geregistreerd. De betreffende ziekenhuizen zijn door het CBS gevraagd om de belangrijkste kenmerken van deze opnamen aan het CBS te verstrekken. Over beide jaren samen is vervolgens informatie geleverd en verwerkt over 140.000 opnamen.
• Opnamen voor behandelingen die slechts door enkele ziekenhuizen in de LBZ geregistreerd worden, zijn verwijderd. Dit betreffen poliklinische bevallingen (gedefinieerd als dagopnamen met ICD-10 hoofddiagnosen O80.0-O80.9 of O84.0), dagopnamen voor reguliere nierdialyses (alleen bij ziekenhuizen die relatief zeer veel dagopnamen hebben met ICD-10 hoofddiagnose N18.5, N18.9, Z49.1 of Z49.2) en opnamen bij de specialismen revalidatie en psychiatrie.
• Vanaf 2020 worden de opnamen verwijderd die niet voldoen aan de registratieregels van de Nederlandse Zorgautoriteit (NZa).
• De persoonsinformatie van de opnamen uit de LBZ is gekoppeld aan de BRP, waarna de doelpopulatie is afgebakend tot de opnamen van personen die op enig moment in het verslagjaar inwoner waren van Nederland. Een klein deel van de opnamen kon niet gekoppeld worden aan de BRP: in 2013 was dit ongeveer 3%, vanaf 2015 was dit gereduceerd tot minder dan 1%. Voor de niet gekoppelde opnamen van personen met woonland Nederland (volgens de LBZ) is via een weegfactor gecorrigeerd (zie ‘Weging’).
• Aan de hand van BRP-gegevens over geboorte en sterfte zijn extra plausibiliteitscontroles en –correcties uitgevoerd op de LBZ-data. Ook is gecorrigeerd voor onmogelijke combinaties van diagnose, leeftijd en geslacht.
• De verpleegduur van een ziekenhuisopname is in deze statistiek afgekapt op maximaal 365 dagen. Hoewel een verpleegduur langer dan 365 dagen mogelijk is en incidenteel voorkomt, zou deze in cellen met weinig waarnemingen teveel domineren.
• Bij een deel van de opnamen waren wel administratieve opnamegegevens geregistreerd in de LBZ, maar geen hoofddiagnose en andere medische gegevens. Voor deze zogenaamde ‘incomplete opnamen’ zijn de binnen de opname ontbrekende gegevens door het CBS geïmputeerd (zie ‘Imputatie’). Behalve voor de incomplete opnamen waar de hoofddiagnose ontbrak, zijn incidenteel ook hoofddiagnosen geïmputeerd bij opnamen met een onmogelijke combinatie van hoofddiagnose, leeftijd en geslacht en bij ziekenhuizen die een groot deel van de dagopnamen met een onvoldoende gespecificeerde diagnosecode hadden geregistreerd. In totaal werden hoofddiagnosen geïmputeerd bij 16% (2013) en 3% (2014) van de klinische opnamen. Vanaf 2015 zijn er nagenoeg geen gegevens meer geïmputeerd bij dit zorgtype. Bij de dagopnamen werden hoofddiagnosen geïmputeerd bij 31% (2013), 23% (2014), 14% (2015), 17% (2016), 23% (2017 en 2018), 29% (2019), 27% (2020) en 32% (2021) van de opnamen. De mate waarin diagnosen ontbreken verschilt ook per regio per jaar. Bij het presenteren van cijfers naar regio is de onzekerheidsmarge in de cijfers groter in regio’s waar relatief veel diagnosen zijn bijgeschat via de imputatiemethode. Informatie over het percentage opnamen waarvan de diagnose is bijgeschat, per regio, jaar en soort opname, is hier te vinden.
  Bij de LMR, waarop de oude StatLinetabellen (tot en met 2012) over ziekenhuisopnamen gebaseerd zijn, werden deze incomplete opnamen niet op microniveau geregistreerd en in zijn geheel bijgeschat op basis van enkele randtotalen.
• Vanaf verslagjaar 2018 is bij een beperkt aantal klinische opnamen voor geboortezorg het gehele integrale geboortezorgtraject meegeteld bij het registreren van de ontslagdatum. De ontslagdatum geeft bij deze opnamen dus meestal niet aan wanneer de patiënt het ziekenhuis heeft verlaten. Het betreft tot nu toe 1-2 ziekenhuizen. Per verslagjaar wordt bepaald bij welke opnamen de verpleegduur aanzienlijk langer is bij geboortezorgdiagnosen in vergelijking met andere ziekenhuizen. Bij die opnamen wordt de geregistreerde verpleegduur vervangen door de gemiddelde landelijke verpleegduur van de opnamehoofddiagnose op ICD-10 niveau.

Imputatie

Om de niet geregistreerde hoofddiagnosen (en andere niet geregistreerde variabelen bij de incomplete LBZ-opnamen) bij te schatten, is een zogenaamde imputatiemethode ontwikkeld. In het kort houdt deze methode in dat voor elke incomplete opname waarbij de hoofddiagnose ontbrak (‘ontvanger’), gezocht is naar een complete opname met een hoofddiagnose (‘donor’) die op basis van enkele algemene kenmerken van de opname de meeste overeenstemming vertoonde met de opname van de ontvanger. Vervolgens is de hoofddiagnose van de donor overgenomen in het opnamerecord van de ontvanger. Deze methode wordt toegepast om cross-sectionele populatieschattingen op opnameniveau te maken (b.v. aantal ziekenhuisopnamen voor diagnose x in regio y); voor longitudinale analyses op individueel niveau is deze manier van bijschatten van diagnosen niet geschikt, omdat bij de imputatie geen rekening wordt gehouden met relaties tussen opnamen van dezelfde persoon. Een rapport over de ontwikkeling en validatie van de imputatiemethode is hier te vinden.

Weging

Een klein en (over de jaren) afnemend deel van de opnamen kon niet gekoppeld worden aan personen in de BRP (zie ‘controle- en correctiemethoden’). Uit de administratieve informatie uit de LBZ was bekend dat dit opnamen zijn van inwoners van Nederland, die dus feitelijk meegenomen moeten worden in de berekening van de uitkomsten. Om te corrigeren voor dit verlies aan data is een weegprocedure uitgevoerd, waarvoor alle opnamen in een verslagjaar worden ingedeeld in subgroepen op basis van gelijke waarden voor de combinatie van geslacht, zorgtype (dagopname, klinische opname, observatie), opnamespecialisme en woongemeente. Binnen elke op deze manier gevormde subgroep wordt aan de opnamen van gekoppelde personen een gewicht toegekend, zodanig dat er gecorrigeerd wordt voor het aandeel opnamen van personen binnen die subgroep die niet aan de BRP waren gekoppeld. Om de opnamegewichten ook toe te kunnen passen voor de persoonsstatistieken is er in de weegprocedure voor gezorgd dat (meerdere) opnamen van dezelfde persoon hetzelfde gewicht krijgen (binnen een verslagjaar). Het gewogen aantal personen met een ziekenhuisopname kan evenwel licht afwijken van de werkelijke (onbekende) waarde.

Personen met één of meer opnamen

De methode waarmee de ontbrekende hoofddiagnosen worden bijgeschat (zie ‘Imputatie’) is geschikt voor schattingen van het aantal opnamen voor een bepaalde diagnose, maar is niet altijd geschikt voor het schatten van het aantal personen met (één of meer) opnamen voor de betreffende diagnose, omdat de methode geen rekening houdt met zogenaamde ‘zorgtrajecten’ (meerdere opeenvolgende opnamen bij een bepaalde diagnose): bijgeschatte diagnosen worden willekeurig over personen met dezelfde opnamekenmerken verdeeld. Dit leidt tot een vertekening van de uitkomsten bij diagnosen waarbij er relatief veel (dag)opnamen zijn bij dezelfde persoon, bijvoorbeeld bij chemotherapie of de behandeling van huidziekten.
Om deze reden wordt het aantal personen met één of meer opnamen per diagnose indirect afgeleid, namelijk door uit te gaan van het aantal opnamen voor een bepaalde diagnose (na imputatie en weging) en dat aantal te delen door het gemiddelde aantal opnamen per persoon voor deze diagnose. Dit gemiddelde wordt bepaald in de populatie van personen van wie alle opnamen compleet (dus met een hoofddiagnose) zijn geregistreerd en is daardoor de beste weerspiegeling van het werkelijke gemiddelde aantal opnamen per persoon per diagnose in het verslagjaar. Het gemiddelde aantal opnamen per persoon wordt per diagnose en zorgtype berekend, en deze factor wordt vervolgens ook toegepast op alle onderverdelingen naar leeftijd en geslacht. De indirecte afleiding van het aantal personen met opnamen wordt alleen toegepast op de cijfers naar diagnose; de cijfers die niet uitgesplitst zijn naar diagnose worden direct bepaald op basis van het (gewogen) aantal personen in het gehele bestand.

Diagnose-indelingen

De uitkomsten naar diagnose zoals gepubliceerd in de StatLinetabellen zijn gebaseerd op de hoofddiagnosen van de LBZ-opnamen, die door de ziekenhuizen zijn geregistreerd in de 10e revisie van de ICD (ICD-10; International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th revision). In 2013 was een klein deel van de hoofddiagnosen (7%) nog geregistreerd volgens een voorloper van de ICD-10, de ICD-9-CM (International Classification of Diseases, 9th revision, Clinical Modification), deze diagnosen zijn geconverteerd naar ICD-10 codes. Vervolgens zijn de ICD-10 codes volgens verschillende diagnose-indelingen ingedeeld in diagnosegroepen die in de tabellen worden gepresenteerd. Gedetailleerde informatie over deze diagnose-indelingen en het gebruik ervan is beschreven in dit document.

Wat is de kwaliteit van de uitkomsten

Nauwkeurigheid

Bij de interpretatie van verschillen in het aantal ziekenhuisopnamen en –patiënten moet rekening gehouden worden met marges rond de cijfers. Door toevalsfluctuaties, onnauwkeurigheden in de registratie en de toegepaste weeg- en imputatieprocedure hebben de uitkomsten enige spreiding. Om die reden zijn de absolute cijfers afgerond op vijftallen. Verder zijn het aantal verpleegdagen en de gemiddelde verpleegduur onderdrukt bij cellen die gebaseerd zijn op minder dan vijf klinische opnamen. Indien de relatieve cijfers per 10 000 inwoners of de voor leeftijd en geslacht gestandaardiseerde totalen gebaseerd zijn op kleine absolute aantallen, is voorzichtigheid geboden bij de interpretatie van kleine verschillen vanwege de grotere relatieve marges rond deze cijfers. De cijfers van 2013 hebben een iets grotere onbetrouwbaarheid dan de cijfers uit de jaren daarna, omdat in dat jaar het aandeel opnamen waarvoor de hoofddiagnose geïmputeerd is, het hoogst was, evenals het aandeel niet aan de BRP gekoppelde opnamen (waarvoor gecorrigeerd is door weging).

Volgtijdelijke vergelijkbaarheid

De cijfers van opeenvolgende jaren zijn in het algemeen goed met elkaar vergelijkbaar. Er is echter wel een aantal zaken die de volgtijdelijke vergelijkbaarheid kan beïnvloeden:

• Wijzigingen in de regelgeving in de medisch specialistische zorg kunnen invloed hebben op de cijfers. Zo is de definitie (van de Nederlandse Zorgautoriteit, NZa) van een klinische verpleegdag in 2012 gewijzigd, waardoor het aantal klinische opnamen zonder overnachting is verminderd. Dit heeft invloed op de aantallen klinische opnamen en verpleegdagen vanaf 2013 ten opzichte van de aantallen in de jaren daarvoor in de StatLinetabellen gebaseerd op de LMR. Ook ten aanzien van het registreren van dagopnamen zijn er aanscherpingen in de regelgeving geweest, die waarschijnlijk hebben bijgedragen aan de daling van het aantal in de LBZ geregistreerde dagopnamen van 2013 op 2014. Verder is in 2014 het nieuwe zorgtype ‘langdurige observatie zonder overnachting’ geïntroduceerd (deze is vanaf 2015 meegenomen in de uitkomsten) wat ook tot verschuivingen kan hebben geleid in de aantallen per zorgtype.
• De kwaliteit van de registratie van diagnosen kan verschillen per ziekenhuis en per jaar. Grote afwijkingen die zichtbaar waren, zijn wel gecorrigeerd (zie ‘Controle- en correctiemethoden’), maar er kunnen nog steeds verschillen zijn in de kwaliteit van jaar op jaar. Verder is het aandeel van hoofddiagnosen dat geïmputeerd moest worden gedaald na 2013, waardoor de nauwkeurigheid van de cijfers naar diagnose in de tijd kan zijn toegenomen.
• De LBZ-registratie waarop de huidige StatLinetabellen gebaseerd zijn, is op een aantal punten verschillend van de LMR-registratie waarop de oude StatLinetabellen tot en met 2012 gebaseerd zijn. Dit betreft onder andere de diagnoseclassificatie waarin geregistreerd is (ICD-10 in de LBZ en ICD-9-CM in de LMR). In 2013 was nog een klein deel van de hoofddiagnosen gecodeerd in ICD-9-CM; in latere jaren zijn alle hoofddiagnosen in ICD-10 gecodeerd (Zie ‘diagnose-indelingen’). Verder worden in de huidige StatLinetabellen slechts twee categorale ziekenhuizen meegenomen, terwijl in de oude tabellen ook nog twee andere categorale ziekenhuizen geïncludeerd waren die toen nog aan de LMR deelnamen, waaronder een orthopedische kliniek. Verder worden in de huidige tabellen alle opnamen bij specialisme psychiatrie uitgesloten (vanwege variabele en teruglopende registratie), terwijl in de oude tabellen alleen de dagopnamen bij dit specialisme werden uitgesloten. Ook deze zaken kunnen invloed hebben op de vergelijkbaarheid van de cijfers vanaf 2013 ten opzichte van die van eerdere jaren.
• De ICD-10 diagnose-indeling wordt periodiek onderhouden. Wijzigingen in gebruikte codes en nieuw geïntroduceerde codes zijn hier te vinden. In zeldzame gevallen worden ICD-10 codes in een andere hoofdgroep ingedeeld. Een voorbeeld hiervan is de ICD-10 codering van hemorroïden (aambeien), die tot 2015 werden gecodeerd als I84 (ingedeeld bij ziekten van het hart- en vaatstelsel) en vanaf 2015 als K64 (ingedeeld bij ziekten van het spijsverteringsstelsel). Dit soort wijzigingen kunnen trendbreuken veroorzaken in de cijfers van de diagnosegroepen waar deze ICD-10 codes onderdeel van zijn.
• Wijzigingen in de diagnose-indelingen die in de StatLinetabellen worden getoond, kunnen trendbreuken tot gevolg hebben. Door de update van de VTV-diagnose-indeling die in verslagjaar 2020 is doorgevoerd zijn bijvoorbeeld de ICD-10 codes O00-O02 (ectopische zwangerschap en overige abnormale zwangerschapsproducten) verplaatst van VTV-diagnosegroep ’15.1 Zwangerschap’ naar ’15.4.2 Overige abortus’, waardoor de aantallen opnamen in de eerstgenoemde diagnosegroep zijn gedaald en in de tweede groep gestegen.
• Trendbreuken in de cijfers kunnen ook voorkomen als gevolg van wijzigingen in de registratierichtlijnen voor bepaalde diagnosen, welke worden verstrekt en bijgehouden door registratiehouder DHD in de vorm van codeadviezen. Een voorbeeld hiervan is de toename in 2017 van het aantal opnamen vanwege ‘overige chirurgische nabehandeling’ (ICD-10 code Z48) die gepaard gaat met een daling van het aantal opnamen vanwege ‘reconvalescentie’ (ICD-10 code Z54). Deze verschuiving is het gevolg van een gericht codeeradvies om ICD-10 code Z48 te gebruiken voor opnamen vanwege postoperatieve nazorg, omdat code Z54 meer van toepassing is op herstel in verpleeg- of verzorgingstehuizen. Een overzicht van alle codeadviezen is hier te vinden.
• Vanaf 2020 worden alleen de opnamen die voldoen aan de registratieregels van de Nederlandse Zorgautoriteit (NZa) meegenomen in de cijfers. Dit veroorzaakt een kleine trendbreuk van ca. 0,7% minder klinische opnamen, ca.1% minder dagopnamen en <0,1 % minder observaties dan voorheen in de LBZ StatLinestatistieken werden meegenomen. Op regionaal niveau kunnen deze verschillen meer uitgesproken zijn.

Beschrijving kwaliteitsstrategie

Uitkomsten van statistisch onderzoek worden pas gepubliceerd nadat deze zijn beoordeeld op plausibiliteit, en eventueel na aanpassing, akkoord zijn bevonden. Om de plausibiliteit van de uitkomsten vast te stellen zijn waar mogelijk de volgende controles uitgevoerd:

• Tijdreeksanalyse (consistentie in de tijd)
• Kengetallenanalyse (verhouding tussen variabelen)
• Confrontatie met uitkomsten uit andere bronnen.