Datagedreven voorspellingen van personeelsinzet in zorg

Nederlandse zorginstellingen ervaren steeds meer druk van het zo optimaal mogelijk inrichten van de zorgplanning. Er moet een balans gevonden worden tussen het leveren van kwalitatief hoogwaardige zorg tegen de laagst mogelijke kosten, én een acceptabele werkdruk voor de werknemers.

Nederlandse zorginstellingen ervaren steeds meer druk van het zo optimaal mogelijk inrichten van de zorgplanning. Er moet een balans gevonden worden tussen het leveren van kwalitatief hoogwaardige zorg tegen de laagst mogelijke kosten, én een acceptabele werkdruk voor de werknemers. In opdracht van een zorginstelling in Nederland onderzocht Berenschot de factoren die het verschil verklaren tussen de gerealiseerde zorguren en de door de Nederlandse Zorgautoriteit (NZa) gestelde norm aan zorguren. Deze factoren zijn met behulp van een zogenaamde ‘linear mixed-effects model’ vastgesteld. Zo zijn onder andere het aantal cliënten, het aantal personeelsleden, maar ook de gemiddelde leeftijd van personeelsleden verklarende factoren. Het Support Vector Machine (SVM) classificatie algoritme – een instrument waarmee men voorspellingen doet door data in groepen te verdelen -  kan deze afwijkingen tussen norm en realisatie met 77% zekerheid voorspellend classificeren. Door dit onderzoek weet de zorginstelling met welke factoren er, naast de normuren, rekening gehouden moet worden om realistisch te plannen. Daarmee kan de discussie over urennormering in de langdurige zorg op een hoger niveau worden gevoerd.

1.1   Normuren

De norm aan zorguren die frequent wordt gehanteerd binnen de personeelsplanning van zorginstellingen is vaak gebaseerd op een voorgeschreven maatstaf vanuit de overheid. In het geval van de gehandicaptenzorg heeft de NZa op basis van zogenaamde zorgzwaartepakketten in 2012 voorgeschreven hoeveel uren zorg een cliënt zou moeten ontvangen. Voor een cliënt met een lichamelijke handicap met een zorgzwaarte 4 wordt bijvoorbeeld 14,65 uren aan zorg per week voorgeschreven, terwijl voor een cliënt met een verstandelijke handicap met een zorgzwaarte 1 bijvoorbeeld 5,93 uren aan zorg per week wordt voorgeschreven.[1] Op basis van deze maatstaf ontvangen zorginstellingen een passende vergoeding vanuit de overheid. Uiteraard kan het zo zijn dat de realisatie aan zorguren van een zorginstelling substantieel afwijkt van de norm aan zorguren.

Het aantal uren dat de zorginstelling daadwerkelijk aan een cliënt spendeert, verschilt natuurlijk van cliënt tot cliënt. Cliënten met hetzelfde zorgzwaartepakket kunnen uiteraard alsnog variëren in de zorguren die zij nodig hebben, gezien het gegeven dat er andere factoren kunnen zijn die van invloed zijn op de zorguren. Wel stellen zorginstellingen zichzelf vaak als doel om de realisatie aan zorguren van het personeel voor de langere termijn af te stemmen op de door de NZa gestelde norm. Zo wordt getracht situaties te voorkomen waarbij de realisatie aan zorguren beduidend hoger of lager ligt dan de norm, om zowel de kwaliteit van zorg, kosten van zorg en het welzijn van het personeel te garanderen. Een goed gestelde norm geeft instellingen een handvat om de benodigde zorguren van tevoren in te schatten, terwijl voldoende ruimte wordt gelaten om op korte termijn af te wijken. Er is dus een mogelijkheid om af en toe af te wijken van de richtlijn en daarnaast is er tevens de mogelijkheid om de balans toch te bewaken vanwege de gegeven richtlijn.

1.2   Datagedreven beslissingen in de zorg

Zorginstellingen ontdekken de laatste jaren in toenemende mate de aanvullende waarde van het datagedreven werken. Het analyseren van de data genereert vaak relevante inzichten voor een zorginstelling. Deze inzichten kunnen op verschillende niveaus bijdragen aan betere besluitvorming. Het hiernavolgende model geeft een overzicht van deze niveaus. Hierbij is elk opvolgend stadium uitdagender qua technieken, maar neemt de waarde van de uitkomsten ook toe wanneer de technieken correct worden toegepast. Het doel van de analyses verplaatst zich in toenemende mate van licht ondersteunend tot automatisch voorschrijvend.

Berenschot helpt zorginstellingen met het ontwerpen van datagedreven oplossingen op al deze niveaus. Zo helpen voorschrijvende inzichten een ziekenhuis aan de optimale planning van de OK (Operatiekamer). In een ander onderzoek is een voorspellend model gecreëerd waarmee de financiële gezondheid van een ziekenhuis is te voorspellen. En zoals hiervoor vermeld heeft Berenschot in opdracht van een zorginstelling onderzocht welke factoren het verschil kunnen verklaren in het aantal uren dat door de eerdergenoemde NZa-norm was voorgeschreven en de daadwerkelijk gerealiseerde zorguren van een zorginstelling.

Model: de verschillende niveaus van datagedreven werken en hun effect op besluitvorming en handelen (ontleent aan Gartner, 2012).

1.3   Resultaten

Omdat er binnen de zorginstelling nog relatief weinig kennis was over de toepassing van datagedreven beslissingen, is besloten om het onderzoek middels de eerste stap van het hiervoor beschreven model te beginnen. Met behulp van een beschrijvende data-analyse is gekeken in hoeverre de norm aan zorguren afweek van de realisatie aan zorguren. Hierbij bleek, zoals al door de zorginstelling werd vermoed, dat er een significant verschil was tussen de realisatie en norm in zorguren. Hierna is aan de hand van een diagnosticerende data-analyse bepaald welke cliënt-, personeel- of locatiegerelateerde factoren verklarend voor deze afwijkingen waren. De volgende factoren bleken verklarend voor de afwijking tussen de norm en de realisatie van zorguren:

  1. Het aantal cliënten op een locatie dat zorg behoeft. Meer cliënten zorgen voor een kleiner verschil.
  2. Het aantal personeelsleden dat zorg levert. Meer personeelsleden zorgen voor een groter verschil.
  3. De gemiddelde leeftijd van het personeel dat zorg levert. Een hogere leeftijd zorgt voor een groter verschil.
  4. Het geslacht van het personeel dat zorg levert. Mannelijke medewerkers zorgen voor een relatief groter verschil in zorguren.
  5. De bezettingsgraad van cliënten op een locatie. Een hogere bezettingsgraad zorgt voor een kleiner verschil.

De eerste, tweede en vijfde verklarende factor geven duidelijke handvatten voor het inrichten van een efficiënte zorg. Het aantal normuren wordt het minst overschreden (of het meest onderschreden) in gevallen waarbij op één locatie relatief veel cliënten zorg geleverd krijgen van relatief dezelfde werknemers. De derde en vierde factor zijn echter opvallend. Het model geeft aan dat de inzet van jongere of vrouwelijke werknemers zorgt voor mindere afwijkingen tussen de norm en de realisatie. Het Support Vector Machine classificatie algoritme kan deze afwijkingen tussen norm en realisatie met 77% zekerheid voorspellend classificeren.

1.4   Implicaties

Middels dit onderzoek is aan de zorginstelling kenbaar gemaakt wat zij kunnen bereiken met datagedreven werken. De instelling weet nu welke factoren van invloed zijn op het onder- of overschrijden van de normuren. Deze inzichten kunnen helpen om goede keuzes te maken met betrekking tot de personeelsinzet en dat leidt vervolgens tot betere zorgprocessen, verhoogde kwaliteit van zorg, gelukkiger personeel en ook tot kostenbesparingen.

Een andere belangrijke implicatie van het onderzoek is de kritische toets van de norm. De norm die het NZa heeft opgesteld voor zorgzwaartepakketten is gebaseerd op kostprijzen. De kosten van zorginstellingen zijn afhankelijk van verschillende factoren. Bij het bepalen van de norm voor zorguren is gekeken naar de zorgzwaartepakketten van de cliënt, maar zijn specifieke cliënt-, personeel- of locatiegerelateerde factoren niet meegenomen. Het huidige experiment heeft aangetoond dat er mogelijk meerdere factoren van invloed zijn op afwijkingen tussen norm en realisatie. Meer onderzoek is noodzakelijk om te toetsen of de gestelde kostprijzen wel reëel zijn. Mogelijk zijn er andere factoren die ook van invloed zijn, zoals bijvoorbeeld het type cliënt (denk aan geslacht, leeftijd), die uiteindelijk zorgen voor meer kosten die vooraf niet meegenomen zijn in de vanuit de norm gestelde kostprijs.

1.5   Realiseren datagedreven adviezen

Heeft u vragen over dit artikel of bent u op zoek naar advies over uw eigen datagedreven ontwikkelingen, dan kunt u altijd terecht bij Thomas van Biemen en Michelle Zomers. Wilt u graag verder lezen over wat Berenschot op het terrein van datagedreven adviezen voor u kan betekenen, lees dan door op de pagina data-analytics. Berenschot adviseert organisaties ook op tactisch en strategisch gebied van digitalisering, zie hiervoor de pagina’s digitalisering en digitale publieke sector.

[1] https://www.zorgkennis.net/kennisbank/474-urenopbouw-en-tarieven-2012-per-zzp/