Betere risicoverevening kan zorgverzekeraars prikkelen tot meer doelmatigheid

Jaargang 101 (4729) 3 maart 2016
Betere risicoverevening
kan zorgverzekeraars prik-
kelen tot meer doelmatigheid
GEZONDHEIDSZORG
I
n de afgelopen jaren is het risicovereveningsmodel
(kader 1) uitgebreid en verbeterd. Door het uit –
breiden van het risicovereveningsmodel met groe –
pen verzekerden worden de prikkels tot risicose –
lectie verkleind. Echter, zoals Stam et al. (2015)
en Van Kleef et al. (2015) betogen, kan het toevoegen
van groepen ook leiden tot een afname van de prikkels tot
doelmatigheid voor zorg verzekeraars. Zo is de afname van
prikkels tot doelmatigheid groter naarmate de compensatie
voor zorg verzekeraars voor een groter deel bepaald wordt
door aanbodfactoren, zoals praktijkvariatie (kader 2). De
afname van de prikkels tot doelmatigheid maken echter op
dit moment geen expliciet onderdeel uit van het beoorde –
lingskader dat gehanteerd wordt voor de beoordeling van
verbeteringen in het risicovereveningsmodel (WOR 760). Wanneer verzekeraars – onbedoeld – gecompenseerd
worden voor praktijkvariatie, neemt de prikkel tot verbete –
ring van de doelmatigheid van de zorg voor zorg verzekeraars
af. Immers, zolang zij gecompenseerd worden voor een ken –
merk waarmee doelmatigheidsverschillen (geheel of gedeel –
telijk) samenvallen, is de potentiële doelmatigheidswinst
van hun handelen beperkt. Het verbeteren van de doelma –
tigheid leidt weliswaar tot een verlaging van de kosten, maar
tegelijkertijd tot een verlaging van de compensatie. Voor zover kostenverschillen tussen verzekerden door
doelmatigheidsverschillen tussen zorgaanbieders worden
veroorzaakt, moet compensatie via de risicoverevening
voorkomen worden. In deze studie onderzoeken we in wel –
ke mate zorg verzekeraars via de risicoverevening onbedoeld
gecompenseerd worden voor doelmatigheidsverschillen.
DOELMATIGHEIDSVERSCHILLEN
In dit onderzoek meten we doelmatigheidsverschillen door
middel van een indicator voor praktijkvariatie. Om deze
indicator vast te stellen zijn alle verzekerden ingedeeld bij
de verzorgingsgebieden van de ziekenhuizen. De declara –
tiebestanden van Vektis vormen de basis voor de indicator
voor praktijkvariatie. Iedere verzekerde is op basis van de
ziekenhuisbezoeken van verzekerden met dezelfde leeftijd,
geslacht en afkomstig uit dezelfde driecijferige postcode in –
gedeeld bij een verzorgingsgebied van een ziekenhuis. Het kenmerk ‘verzorgingsgebied’ is vervolgens toege –
voegd aan het risicovereveningsmodel 2015. In dit risico –
vereveningsmodel verklaren we verschillen in kosten aan de
hand van kenmerken van verzekerden. Het toevoegen van
de verzorgingsgebieden van de ziekenhuizen aan het risico –
vereveningsmodel geeft daarmee de relatie tussen de hoog –
te van de kosten en het verzorgingsgebied, gecorrigeerd
voor de andere vereveningskenmerken. Daarmee vormt de
indicator een maat voor praktijkvariatie op het niveau van
een ziekenhuis. De gehanteerde indicator geeft een eerste aanzet voor
een indicator voor praktijkvariatie. De indicator kent een
aantal beperkingen, waardoor niet alle verschillen in doel –
matigheid in deze indicator vervat zijn. Allereerst betreft
het een indicator voor praktijkvariatie op het niveau van
een ziekenhuis, waardoor praktijkvariatie tussen aandoe –
ningen mogelijk onvoldoende tot uiting komt. Ten tweede
vindt de correctie voor de verschillen in populatie plaats op
basis van de vereveningskenmerken. De vereveningsken –
merken zijn niet primair bedoeld om te corrigeren voor SILVIA
KOERHUIS
Master student aan
de Vrije Universiteit
Amsterdam (ten
tijde van schrijven)
JOHAN VISSER
Senior Consultant
bij SiRM
XANDER
KOOLMAN
Associate partner bij
SiRM, directeur bij
het Talma Instituut
aan de Vrije Univer-
siteit Amsterdam
(VU), universitair
hoofddocent aan
de VU
PIET STAM
Partner bij SiRM
Zorg verzekeraars worden via de risicoverevening gecompenseerd
voor kostenverschillen tussen verzekerden op basis van leeftijd,
geslacht en gezondheidskenmerken. Dit onderzoek laat zien dat
zorg verzekeraars onbedoeld ook worden gecompenseerd voor
verschillen in praktijkvariatie tussen ziekenhuizen. Daardoor wor –
den de prikkels tot doelmatige zorginkoop voor de zorg verzeke –
raars beperkt.
ESB Gezondheidszorg
172

Gezondheidszorg ESB
Jaargang 101 (4729) 3 maart 2016
Huidige model:Compensatiefactoren Modelschatting
Stap 1: Verklaringsmodel: Compensatiefactoren +Correctiefactoren
Gemiddelde van
correctiefactorenModelschatting
Stap 2: Compensatiemodel: Compensatiefactoren +
populatiesamenstelling bij het berekenen van een indicator
voor praktijkvariatie. De resultaten geven een ondergrens
van de bijdrage van praktijkvariatie aan de compensaties
voor zorg verzekeraars in de risicoverevening.
VORMGEVING RISICOVEREVENINGSMODEL
In het huidige risicovereveningsmodel zijn alleen kenmer –
ken opgenomen waarvoor de zorg verzekeraars gecompen –
seerd dienen te worden, zijnde leeftijd, geslacht en gezond –
heidskenmerken. Schokkaert et al. (2006) geven aan dat
zorg verzekeraars hierdoor mogelijk ook gecompenseerd
worden voor andere factoren. Dit is het geval als er een
correlatie bestaat tussen de vereveningskenmerken waar –
voor zorg verzekeraars wel gecompenseerd worden in het
risicovereveningsmodel en risicofactoren waarvoor ze niet
gecompenseerd moeten worden. Om te voorkomen dat verzekeraars onbedoeld toch
gecompenseerd worden voor de risicofactoren moeten de
compensaties in twee analysestappen bepaald worden. De
eerste stap is het schatten van het model met de huidige ver –
eveningskenmerken in combinatie met de risicofactoren;
in deze studie is dat de indicator voor praktijkvariatie. Dit
levert het zogenoemde verklaringsmodel op. In de tweede stap stellen we de hoogte van de compensatie voor verzeke
–
raars vast op basis van de individuele vereveningskenmer –
ken van verzekerden en een gemiddelde compensatie voor
de risicofactoren die voor alle verzekerden gelijk is. Dit
vormt het zogenaamde compensatiemodel (figuur 1). Bij
het vaststellen van de compensatie voor verzekeraars ver –
vangen we derhalve in ons model de normbedragen voor
de verzorgingsgebieden door de gemiddelde compensatie
voor alle verzorgingsgebieden gezamenlijk. De verandering in de verevenende werking ten op –
zichte van het huidige risicovereveningsmodel geeft de in –
vloed van praktijkvariatie voor de zorg verzekeraars weer. In
het beoordelingskader is de verevenende werking van een
risicovereveningsmodel gedefinieerd als de mate waarin de
compensaties aansluiten op de werkelijke kosten
PRAKTIJKVARIATIE BEÏNVLOEDT HET MODEL
Het resultaat van de schatting van het risicoverevenings-
model met zowel de vereveningskenmerken als de risico –
factoren geeft inzicht in de mate waarin praktijkvariatie de
kostenverschillen tussen verzekerden voorspelt. De band –
breedte van de normbedragen van de verzorgingsgebieden
geeft inzicht in de invloed die praktijkvariatie heeft op het
model. Figuur 2 geeft de normbedragen voor de verzor –
gingsgebieden van ziekenhuizen weer. Het totale bereik
van de normbedragen komt uit op 439 euro. Dit betekent
dat de gemiddelde zorgkosten van verzekerden kunnen met
439 euro verschillen, enkel doordat zij in een ander verzor –
gingsgebied wonen. Dit duidt op substantiële praktijkva –
riatie tussen Nederlandse ziekenhuizen. Dit sluit aan bij
eerdere studies naar praktijkvariatie in Nederland (Pomp,
2009; ZN, 2011; 2014).
DALING VAN DE VERKLAARDE VARIANTIE
Hoewel op individueel niveau de verklaarde variantie niet
wijzigt is er tegelijkertijd wel sprake van grote verschuivin –
gen in de compensaties per verzekerde. Dat blijkt ook uit
de daling van de verklaarde variantie op het niveau van de
verzekeraars en uit de toename van de bandbreedte van het
verwachte resultaat voor verzekeraars (tabel 1). Deze laten
zien dat de onbedoelde compensatie voor praktijkvariatie
verschilt tussen verzekeraars.
CORRELATIE TUSSEN VERZORGINGSGEBIED EN
HET REGIOKENMERK
Praktijkvariatie blijkt gecorreleerd aan het regiokenmerk
in het model. Door het toevoegen van en daardoor corri-
173
Schematische weergave schatten
risicovereveningsmodel in twee stappenFIGUUR 1
RisicovereveningKADER 1
Risicoverevening is bedoeld om verzekeraars een hogere
compensatie te geven voor ongezonde verzekerden en
een lagere compensatie voor gezonde verzekerden. Ri-
sicoverevening is noodzakelijk, omdat zorgverzekeraars
niemand mogen weigeren en omdat er een verbod op pre-
miedifferentiatie is.
Zonder aanvullende maatregelen zouden zorgverzeke-
raars een prikkel hebben om zo min mogelijk verzekerden
met voorspelbare verliezen in hun portefeuille te hebben
en zich vooral te richten op verzekerden met voorspelbare
winsten. Dit wordt risicoselectie genoemd; om dit te voor-
komen ontvangen de verzekeraars een compensatie uit
het Vereveningsfonds.
De hoogte van de compensatie voor een verzekeraar
wordt bepaald door de kenmerken van de verzekerden van
de verzekeraar. De kenmerken die van belang zijn voor het
vaststellen van de hoogte van de compensatie zijn:
• Leeftijd en geslacht
• Diagnose kosten groepen (ziekenhuisbezoek voor chro-
nische aandoeningen)
• Farmacie kosten groepen (geneesmiddelengebruik voor
chronische aandoeningen)
• Hulpmiddelen kosten groepen (hulpmiddelengebruik
voor chronische aandoeningen)
• Meerjarige hoge kosten
• Sociaal-economische status
• Aard van inkomen
• Regio (een clustering van postcodes met vergelijkbare
groepen inwoners en aanbod van zorg)

ESB Gezondheidszorg
Jaargang 101 (4729) 3 maart 2016
-250 -200 -150 -100 -50 0 50 10 0 15 0 20 0 250
Normbedragen in euro’s
V erz o rg in gsg eb ie d v a n z ie k en hu is
geren voor praktijkvariatie dalen de normbedragen van de
risicoklassen behorende bij het regiokenmerk met gemid –
deld 25 procent (figuur 3). Dit laat zien dat een deel van de
compensaties voor regionale verschillen wordt veroorzaakt
door praktijkvariatie tussen ziekenhuizen.
CONCLUSIE
In Nederland lijkt er sprake van substantiële praktijkvari-
atie tussen ziekenhuizen. Het toevoegen van een indicator
voor praktijkvariatie aan het risicovereveningsmodel leidt
tot verschuivingen in de compensaties van groepen verze –
kerden. De omvang van de compensatie voor het vereve –
ningskenmerk regio neemt gemiddeld met 25 procent af.
Dit duidt op een correlatie tussen praktijkvariatie en het
regiokenmerk. Dit betekent dat zorg verzekeraars in het
huidige model via het regiokenmerk onbedoeld gecompen –
seerd worden voor praktijkvariatie tussen ziekenhuizen. De aanpassing van de schattingsmethodiek leidt tot
verschillen in de verklaarde variantie op het niveau van de
verzekeraars: de verklaarde variantie neemt af en de band –
breedte in het resultaat neemt toe. Dit duidt erop dat de
gemeten praktijkvariatie niet gelijk verdeeld is over de
zorg verzekeraars. De prikkelwerking voor zorg verzekeraars
verbetert als met deze gewijzigde rekenprocedure rekening
wordt gehouden met praktijkvariatie tussen ziekenhuizen. Door de aanpassing worden zorg verzekeraars niet langer
gecompenseerd voor verschillen in de gemeten praktijkva
–
riatie.
BELEIDSIMPLICATIES
De gehanteerde indicator voor praktijkvariatie is nog im –
perfect. Om de schattingsprocedure aan te passen en prak –
tijkvariatie in het model op te nemen zijn nog twee aan –
passingen aan de huidige indicator voor praktijkvariatie
noodzakelijk. In de eerste plaats corrigeert de gebruikte
indicator niet voor alle verschillen in praktijkvariatie. Een
goede meting van praktijkvariatie vindt plaats op aandoe –
ningsniveau. In verschillende onderzoeken wordt praktijk –
variatie reeds op het niveau van aandoeningen gemeten
(Pomp, 2009; ZN, 2011; 2014). Het is van belang om deze
onderzoeken te combineren met de verbetering van het ri-
sicovereveningsmodel. Een aanpassing van het huidige risi-
covereveningsmodel op basis van een verbeterde indicator
voor praktijkvariatie lijkt op zijn plaats. Ten tweede is het van belang om een besluit te nemen
over de vormen van praktijkvariatie waarvoor we verzeke –
raars verantwoordelijk houden. Zo is het niet gezegd dat
doelmatige zorginkoop praktijkvariatie volledig kan tegen –
gaan. Praktijkvariatie wordt immers niet alleen veroorzaakt
door informatieasymmetrie tussen de zorg verlener en de
Resultaten modelschatting huidige
risicovereveningsmodel en compensatiemodelTABEL 1
Huidige risico­
vereveningsmodel Compensatie model
R-kwadraat (individueel) 22,6%22,6%
R-kwadraat (verzekeraars) 98,9%98,7%
Bandbreedte verwachte
resultaat verzekeraars in
euro’s 208,40218,10
174
Normbedragen verzorgingsgebieden ziekenhuizenFIGUUR 2
PraktijkvariatieKADER 2
Praktijkvariatie geeft de verschillen in doelmatigheid tus-
sen aanbieders weer. Praktijkvariatie wordt gemeten door
verschillen in de behandelinzet tussen zorgaanbieders,
waarbij gecorrigeerd wordt voor de samenstelling van de
patiëntenpopulatie van de aanbieders. Een zorgaanbieder
met alle’ ‘zware’ patiënten zal gemiddeld genomen meer
behandelen dan een zorgaanbieder met de ‘lichte’ patiën-
ten. Normaal gesproken wordt praktijkvariatie gemeten
op het niveau van een aandoening (ZN, 2011). Praktijkvari-
atie kan echter ook veroorzaakt worden door verschillen
in kwaliteit. Dit is bijvoorbeeld het geval als een aanbieder
hogere kwaliteit zorg levert tegen hogere kosten. In dat
geval is het wenselijk om ook voor deze kwaliteitsverschil-
len te corrigeren.
Om praktijkvariatie vast te stellen is het van belang om
bij geconstateerde verschillen in behandeling goed te cor-
rigeren voor de samenstelling van de patiëntenpopulatie.
Zonder correctie voor de samenstelling van de populatie
kan bijvoorbeeld wel geconstateerd worden dat de behan-
delinzet gemiddeld genomen hoger is bij een aanbieder,
maar kan niet worden vastgesteld dat dit veroorzaakt
wordt doordat de aanbieder relatief veel ingrijpt.
Bij een adequate correctie voor verschillen in samenstel-
ling geeft een indicator voor praktijkvariatie verschillen
in doelmatigheid weer. Het is echter de vraag wanneer de
correctie voor samenstelling adequaat is. Als niet voor alle
verschillen in samenstelling gecorrigeerd wordt, geeft de
indicator naast verschillen in doelmatigheid ook verschil-
len in samenstelling van de patiëntenpopulatie weer.

Gezondheidszorg ESB
175Jaargang 101 (4729) 3 maart 2016
-50
-100 0
123 45 67 8
Regio 9
10Bereik
5
0
1
0 0
1
5 0
2
0 0 In procenten
N
orm bed ra g b asis m od elN orm bed ra g c om pen sa tie m od el
zorg verzekeraar, maar ook tussen de zorg verlener en de ver –
zekerde. Ook heeft het lokale WMO-beleid van gemeen –
ten invloed op het zorggebruik van verzekerden. Alleen
wanneer we de zorg verzekeraar verantwoordelijk houden
voor alle oorzaken van praktijkvariatie, is het wenselijk om
compensatie van verzekeraars voor praktijkvariatie tot nul
te reduceren. Daarnaast heeft een zorg verzekeraar niet altijd de
instrumenten in handen om te sturen op verschillen in
praktijkvariatie. Als een zorg verzekeraar bijvoorbeeld door
beperkingen in de regelgeving of de beschikbaarheid van
informatie over praktijkvariatie en kwaliteit van de behan –
deling niet in staat is om de verschillen in praktijkvariatie
terug te brengen, is het mogelijk wenselijk om de verschil –
len in praktijkvariatie wel te compenseren via het risico –
vereveningsmodel. In dat geval moet de verbetering van
de doelmatigheid via een ander beleidsinstrument worden
afgedwongen. Om in de risicoverevening een goede afweging te kun –
nen maken tussen de prikkels voor doelmatigheid en de
prikkels voor risicoselectie is het wenselijk om het beoorde –
lingskader voor de risicoverevening uit te breiden met een
normatieve en inhoudelijk onderbouwde keuze van risico –
factoren waarvoor verzekeraars wel en niet gecompenseerd
moeten worden. Gecombineerd met de hier gehanteerde
schattingsmethodiek leidt dit tot een adequate compensa –
tie van zorg verzekeraars voor verschillen in leeftijd, geslacht
en gezondheid van hun verzekerdenpopulaties met meer
prikkels om te werken aan doelmatige zorginkoop dan in
het huidige risicovereveningsmodel. In dat geval gaat bij de
beoordeling van het model de aandacht niet langer eenzij –
dig uit naar het tegengaan van de prikkels tot risicoselectie,
maar worden deze prikkels expliciet afgewogen tegen het
vergroten van de prikkels tot doelmatigheid.
LITERATUUR
Stam, P., J. Visser, R. Goudriaan (2015) Risicoverevening is geen penacee. ESB, 100(4720),
624-627.
Kleef, R.C. van, R.C.J.A. van Vliet en W.P.M.M. van de Ven (2015) Risicoselectie tegengaan
met behoud van risicoselectie. ESB, 100(4720), 628–631.
Schokkaert E., K. Beck, A. Shmueli, et al. (2006) Acceptable cost and risk adjustment: policy
choices and ethical trade-offs. Werkdocument aan de Katholieke Universieit Leuven.
Pomp, M. en F. Hasaart (2009) Aanbod-geïnduceerde vraag in de ziekenhuismarkt. ESB,
94(4562), 372–374.
Verschuiving normbedragen regiokenmerkFIGUUR 3