Mobiele menu

The right treatment for the right patient

Projectomschrijving

De juiste behandeling voor de juiste patiënt

Doel

Inzicht in welke behandeling het beste past bij welke patiënt, en met welke voorkeuren van de patiënt rekening gehouden moet worden om het behandeltraject zo effectief en kosteneffectief mogelijk te laten zijn. Het project draagt daarmee bij aan het bepalen van de juiste behandeling voor de juiste patiënt in de Generalistische basis GGz (GbGGz).

Werkwijze

In het project verzamelen we informatie over de typen behandelingen die cliënten in de GbGGz ontvangen en koppelen dit aan kosten en effecten van behandelingen. Hierdoor zijn alle bouwstenen beschikbaar om in kaart te brengen hoe effectief en kosteneffectief behandelingen in de praktijk zijn, maar ook hoe dit verschilt voor verschillende type patiënten (in termen van leeftijd, geslacht, leefsituatie, etc.). Aanvullend worden cliëntvoorkeuren uitgebreid onderzocht, zodat zorgaanbieders alle informatie hebben om de aangeboden zorg continu te verbeteren en daardoor steeds beter in staat te zijn om de juiste behandeling aan de juiste cliënt te bieden.

Verslagen


Eindverslag

Dit project maakte een bijdrage aan het beter kunnen bepalen van welke behandeling het beste past bij patiënten binnen de GGZ. De insteek hierbij was enerzijds om beter gebruik te maken van de beschikbare data binnen de GGZ, en anderzijds om inzichtelijk te maken hoe dit soort datagedreven inzichten zich verhouden tot (en het beste kunnen aansluiten bij) de voorkeuren en expertise van behandelaar en patiënt.

Dit betekent dat binnen dit project veel verschillende methoden werden toegepast. Er werden systematische reviews uitgevoerd waarin alle beschikbare kennis over de behandeling van specifieke aandoeningen in kaart werden gebracht. Er werden studies uitgevoerd die behandelaar en patiënt helpen voorspellen welke kant het opgaat met een patiënt, zodat proactieve gepersonaliseerde zorg deze prognose kan verbeteren. Er werden studies uitgevoerd waarin systematisch de voorkeuren werden uitgevraagd van patiënten over de vorm waarin een behandeling wordt gegeven, maar ook naar de vorm waarin voorspellingen het beste kunnen worden gecommuniceerd. Daarnaast werden GGZ-instellingen gestimuleerd om meer kennis uit de aanwezige data te halen door het trainen van professionals middels een masterclass ‘machine learning in de (klinische) praktijk’ en door instellingen te helpen met het opzetten van Data Science teams. Als laatste werden er workshops gehouden waarin de ethische aspecten werden belicht van het werken met voorspellingen in de behandelkamer. Ook werden methoden ontwikkeld waarmee inzichten uit de data toegankelijker beschikbaar kunnen worden gemaakt in de behandelkamer.

Dit project droeg daarmee op verschillende manieren bij aan het vergroten van de bewustwording van de beschikbaarheid van data binnen de GGZ en de mogelijkheden om hier additionele inzichten uit te halen die de behandelaar en patiënt kunnen helpen bij het maken van betere keuzes. Maar dit project droeg daarnaast ook bij aan de bewustwording dat datagedreven inzichten niet leidend, maar ondersteunend zijn aan het behandelproces.

De GGZ-sector heeft in vergelijking tot andere sectoren nog een lange weg te gaan met betrekking tot het zo goed mogelijk gebruik maken van de beschikbare data. Tegelijkertijd neemt het aantal GGZ-instellingen dat investeert in data science capaciteit toe, worden er meer en meer onderzoeken uitgevoerd waarbij gepersonaliseerde en prognostische technieken als machine learning worden toegepast, wordt steeds vaker relevante informatie gehaald uit databronnen waar voorheen nauwelijks gebruik van werd gemaakt (zoals de geschreven teksten van behandelaars) en lijkt er bij steeds meer instellingen een bereidheid te zijn om hier gezamenlijk in op te trekken door inzichten te delen en van elkaar te leren.

Dit project heeft bijgedragen aan deze beweging. Het steeds beter benutten van de beschikbare data binnen de GGZ en ontwikkelingen op het gebied van hoe deze inzichten optimaal kunnen bijdragen aan de dynamiek tussen de patiënt en behandelaar, zullen de zorg steeds effectiever, kosteneffectiever en acceptabeler maken voor mensen die zich in de GGZ laten behandelen.

Dit project draagt bij aan het bepalen van de juiste behandeling voor de juiste patiënt in de
GGZ.

Met informatie over behandelingen, behandelkosten en behandeleffecten, wordt in kaart gebracht hoe effectief en kosteneffectief behandelingen in de praktijk zijn, en in welke mate dit verschilt voor verschillende type patiënten (in termen van leeftijd, geslacht, leefsituatie, etc.).
Aanvullend worden patiëntvoorkeuren uitgebreid onderzocht, zodat zorgaanbieders alle informatie hebben om de aangeboden zorg continu te verbeteren door steeds beter in staat te zijn om de juiste behandeling aan de juiste patiënt te bieden, daarbij expliciet rekening houdend met de voorkeuren van de patiënt.

Dit project leidt daarmee tot nieuwe inzichten in welke behandeling het beste past bij welke patiënt, en met welke voorkeuren van de patiënt rekening gehouden moet worden om het behandeltraject zo effectief en kosteneffectief mogelijk te laten zijn.

Samenvatting van de aanvraag

A clear understanding of the effectiveness and cost-effectiveness of different treatments in clinical practice is a necessity to be able to continuously improve healthcare. Such an understanding is currently lacking, however, due to a lack of structured registration of the type of treatments that patients are given. As a result, clinical practice cannot meaningfully contribute to the scientific evidence-base concerning the effectiveness and cost-effectiveness of interventions. Unfortunately, randomized controlled trials often do not report beyond the effectiveness and cost-effectiveness of the average patient, due to a lack of a sufficient sample size. Even though a treatment might be effective on average, there will always be patients who do and do not respond to a particular treatment. Increasing our understanding of the type of patients (in terms of age, gender, education, work status, etc) who do and do not respond well to particular treatments could have an enormous impact on the quality of care, as this could increase the overall effectiveness of treatments, reduce unnecessary treatment and help to contain healthcare costs. Contrary to most randomized trials, the large number of patients treated in clinical practice offers the opportunity to look at subgroups of patients and provide meaningful insights into the type of patients that respond particularly well (or particularly poorly) to specific treatments. This project aims to use the large amounts of data available in clinical practice, complemented with data collected on the type of treatment given, to determine the effectiveness and cost-effectiveness of the different treatments for different types of patients treated in basic mental healthcare (“Generalistische basis GGZ”) in the Netherlands. This novel approach will be the first time administrative data will be used on a large-scale basis to learn about effectiveness and cost-effectiveness of different treatments in clinical practice, and provides a unique opportunity to learn about the right treatment for the right patient. A better understanding of the right treatment for the right patient makes it possible for healthcare providers to improve their healthcare. This approach is complemented with extensive patient preferences research to optimally guide the process of improving healthcare. With all the right measurements in place (with information being collected on the type of patient, type of treatment, treatment effects and treatment costs), improvement of the healthcare process could automatically be monitored and evaluated. By keeping the additional efforts required to measure the right data to a minimum, this project aims to construct a continuously improving and self-learning healthcare system, which healthcare providers could keep using after the project has been finished. This project will therefore make it possible for the first time to continuously assess the effectiveness and cost-effectiveness of different types of treatments delivered in practice. This opens up the opportunity to continuously improve healthcare, both in terms of effectiveness and cost-effectiveness, by having a constant flow of patient, treatment and outcome data continuously increasing our understanding on the right treatment for the right patient.

Onderwerpen

Kenmerken

Projectnummer:
636320003
Looptijd: 100%
Looptijd: 100 %
2017
2023
Onderdeel van programma:
Gerelateerde subsidieronde:
Projectleider en penvoerder:
Dr. J. Lokkerbol
Verantwoordelijke organisatie:
Trimbos-instituut