Drs. Sylvia P. Snoeck-Krygsman, Dr. Jan L. Hoving, Dr. Birgit H.P.M. Donker-Cools, MSc. L.P. Jansen (onderzoeksassistent), Prof. Dr. F.G. Schaafsma, Prof. dr. Angela A.G.E.M. de Boer
Na werk als psycholoog en als AIOS psychiatrie, startte ik in 2011 bij UWV. In 2016 voltooide ik de opleiding tot verzekeringsarts. De verzekeringsgeneeskunde, het breedste en diepgaandste medisch specialisme, vind ik nog altijd het mooiste vak dat er bestaat. Het is volop in ontwikkeling en daar wil ik graag aan bijdragen. Met veel plezier werk ik sinds oktober 2018 aan dit onderzoek: het ontwikkelen van een methodiek voor het bepalen van de verzekeringsgeneeskundige prognose.
In de verzekeringsgeneeskunde is prognose gedefinieerd als verbetering van de functionele mogelijkheden. Uit onderzoek blijkt dat verzekeringsartsen het stellen van deze prognose, mede in relatie tot de toe te passen wettelijke kaders, moeilijk vinden (Hoving et al 2016a; 2016b). Verzekeringsartsen hebben geregeld vragen met betrekking tot prognose. Als zij evidence hierbij zoeken, kunnen zij die moeilijk vinden en als ze die vinden, is de vertaalslag naar de praktijk niet eenvoudig. Er blijkt behoefte te zijn aan ondersteuning en hulpmiddelen bij het bepalen van de prognose.
Daarom wordt een methodiek en training ontwikkeld die de verzekeringsarts ondersteunt bij het beoordelen van de prognose van de functionele mogelijkheden. In het voortraject is onderzocht welke aspecten verzekeringsartsen hierbij meewegen (Kox et al 2019): (1) Aandoening: aard en ernst; (2) Behandeling: type, effect en kwaliteit van de behandeling en alternatieve opties; (3) Beloop: inzicht in beloop aandoening en ziekte onderhoudende factoren alsmede oorzaak daarvan; (4) Informatie: van de specialist of behandelaar of uit de literatuur (bijv. richtlijnen, predictietools, protocollen); (5) Patiënt-gerelateerde overwegingen: eigen visie patiënt op herstel, ziekte-inzicht, ziektewinst, omgaan met ziekte en veranderde rol, werkperspectieven, betekenis van werk en sociale problemen; (6) Verzekeringsarts-gerelateerde overwegingen: bijv. empathie, interpretatie, rol-anticipatie.
Het doel van het onderzoek is de ontwikkeling en evaluatie van een ondersteunende methodiek en training ten behoeve van de prognosebeoordeling door verzekeringsartsen.
Met behulp van informatie uit de eerdere studies, uit de literatuur en van stakeholders, wordt een methodiek ontwikkeld. De methodiek zal een stappenplan omvatten om tot de verzekeringsgeneeskundige prognose te komen. Daarbij zit de mogelijkheid tot het raadplegen van evidence. De methodiek zal worden aangeboden in de vorm van een ondersteunende (software)tool en een training.
De training zal bestaan uit een scholing over verzekeringsgeneeskundige prognosebeoordeling, over de methodiek en het gebruik van de ondersteunende tool. Een belangrijk onderdeel daarvan betreft het aanleren of ‘opfrissen’ van EBM vaardigheden (conform Kok et al 2013), toegespitst op prognose.
De interventie (bestaande uit een methodiek, tool en training voor de verzekeringsgeneeskundige prognosestelling) wordt in een haalbaarheidsonderzoek op kleine schaal uitgetest. Er wordt gekeken of verzekeringsartsen het acceptabel en bruikbaar vinden, maar ook of ze denken dat het in de praktijk kan gaan werken en of de prognosestelling ermee lijkt te verbeteren.
Uiteindelijk wordt voor de verzekeringsartsen een hulpmiddel opgeleverd, de stapsgewijze methodiek ‘Prognosable’. Hiermee wordt het voor de professionals gemakkelijker om belangrijke aspecten voor de prognose te overzien en te wegen. Er is ondersteuning bij het vinden en toepassen van informatie uit wetenschappelijke onderzoeksliteratuur. Ook is er hulp bij het formuleren van de beslissing op een transparante, begrijpelijke en bruikbare manier.
Met dit hulpmiddel wordt een hoogwaardige, evidence-based prognosestelling gefaciliteerd. Dit kan bijdragen aan de kwaliteit en uniformiteit van de verzekeringsgeneeskundige (prognose)beoordeling. Ook kan het bijdragen aan een betere timing en inzet van herbeoordelingen.
Het onderzoek loopt tot augustus 2025.
In een workshop werd aan de hand van een casus met evidence fragmenten geëxploreerd welke aspecten (zie Kox 2019) verzekeringsartsen wanneer meer of minder belangrijk vinden. Ook werden nadere details voor een te ontwikkelen hulpmiddel geïnventariseerd. [Snoeck-Krygsman et al, #1]
Met behulp van raamwerken voor interventieontwikkeling werden alle elementen, wensen, eisen en uitdagingen voor de prognosemethodiek bijeengebracht. Op een systematische manier werden deze tot een eerste ontwerp gebracht van de interventie ‘Prognosable’ [Snoeck-Krygsman et al, #2]. Deze is inmiddels doorontwikkeld tot een prototype. De interventie ‘Prognosable’ bestaat uit een methodiek van vijf stappen, waarvan de principes van evidence-based medicine (EBM) een belangrijk onderdeel uitmaken. Daarnaast bevat ze een eendaagse training, om de methodiek aan te leren en een softwaretool om de methodiekstappen te ondersteunen met automatisering.
De stapsgewijze methodiek, de training en de softwaretool van Prognosable worden onderzocht. In een haalbaarheidsstudie onder 30 (verzekerings)artsen is de interventie ‘Prognosable’ onlangs getest. Participanten krijgen een eendaagse training, waarbij de methodiek aan de hand van een casus werd aangeleerd. In de tussentijd, werd het gebruik van de Prognosable softwaretool getraind. Voor en na de training werd een prognosebeschouwing gemaakt om een indruk te krijgen van de werkzaamheid voor de kwaliteit. Om een indruk te krijgen van de werkbaarheid, werden achteraf vragen gesteld over de acceptatie, passendheid, haalbaarheid en bruikbaarheid van de interventie. Eind 2024 worden de resultaten van dit onderzoek verwacht.
Email: s.p.snoeck-krygsman@amsterdamumc.nl
Up date datum: 11-11-2024
