Download
Download
Download
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Etnische en sociaaleconomische verschillen<br />
in patiëntveiligheid van de ziekenhuiszorg<br />
in Nederland – een exploratie<br />
M.L. Essink-Bot<br />
M.C. de Bruijne<br />
J. Suurmond<br />
E.Uiters<br />
M. Droomers<br />
K.Stronks<br />
Eindrapport<br />
1 juli 2009
Projectleiding:<br />
Onderzoekers:<br />
Projectgroep:<br />
Dr. M.L. Essink Bot (AMC)<br />
Dr. M.C. de Bruijne (EMGO/VUmc)<br />
Prof. dr K Stronks (AMC)<br />
Dr. J. Suurmond (AMC)<br />
Dr. E. Uiters (RIVM)<br />
Prof. Dr. W. Devillé (Nivel)<br />
Dr. M. Droomers (RIVM)<br />
Prof. Dr. N.S. Klazinga (AMC)<br />
Dr. C. Wagner (Nivel)<br />
Prof. Dr. G. Westert (RIVM)<br />
2
Inhoudsopgave<br />
1. Samenvatting 5<br />
2. Inleiding 7<br />
2.1 Wat is het probleem? 7<br />
2.2 Vraagstellingen 8<br />
3. Data en methoden 9<br />
3.1 Kwantitatieve analyse 9<br />
3.2 Kwalitatieve analyse 12<br />
4. Resultaten 15<br />
4.1 Zijn er verschillen tussen etnische groepen in kenmerken van<br />
ziekenhuisopnames waarvan bekend is dat ze samenhangen met<br />
zorggerelateerde schade? 15<br />
4.2 Komen etnische verschillen in kans op heropname en verlengde ligduur in<br />
verhoogde mate voor bij bepaalde groepen patiënten (naar etniciteit, leeftijd,<br />
geslacht, diagnosegroep, hoofdverrichting)? 17<br />
4.3 Zijn er verschillen tussen sociaaleconomische groepen in kenmerken van<br />
ziekenhuisopnames waarvan bekend is dat ze samenhangen met<br />
zorggerelateerde schade? 18<br />
4.4 Welke processen kunnen een rol spelen in de verklaring van verschillen in<br />
patiëntveiligheid tussen etnische groepen, in het bijzonder die tussen auto- en<br />
allochtone patiënten? 20<br />
4.5 Is het mogelijk met reguliere patiëntveiligheidsindicatoren etnische verschillen<br />
in patiëntveiligheid op landelijk niveau te monitoren? 22<br />
5. Conclusies en aanbevelingen 27<br />
Bijlagen 31<br />
Bijlage 1.<br />
Ethnic disparities in readmission rates and excess length of hospital stay. A<br />
nationwide record linked retrospective cohort study. MC de Bruijne, E. Uiters,<br />
M. Droomers, J. Suurmond, M.L. Essink-Bot, K. Stronks 33<br />
Bijlage 2.<br />
Explaining ethnic disparities in patient safety: a qualitative analysis. J.<br />
Suurmond, E. Uiters, MC de Bruijne, K. Stronks, M.L. Essink-Bot 51<br />
Bijlage 3.<br />
Tabellen analyses Sociaaleconomische verschillen in het risico op heropname<br />
en verlengde ligduur 65<br />
3
1. Samenvatting<br />
Patiëntveiligheid is de minimum voorwaarde voor goede kwaliteit van zorg. Anno 2009<br />
zijn ongeveer 1,8 miljoen Nederlanders van niet-westerse herkomst. Patiënten van nietwesterse<br />
herkomst vormen een groeiende groep in de Nederlandse gezondheidszorg.<br />
Doel van dit onderzoek was te exploreren of niet-westerse allochtonen in Nederland een<br />
risicogroep zijn voor patiëntveiligheidsproblemen in de Nederlandse ziekenhuizen, en<br />
of er specifieke oorzaken van patiëntveiligheidsproblemen aanwijsbaar zijn die bij<br />
allochtone patiënten mogelijk anders zijn dan bij autochtone. Vanwege de verwevenheid<br />
van etnische met sociaaleconomische factoren hebben we ook geëxploreerd of er<br />
aanwijzingen zijn voor sociaaleconomische verschillen in patiëntveiligheid. Voor deze<br />
laatste analyse zijn de allochtone en de autochtone bevolking samen genomen.<br />
Het onderzoek is uitgevoerd met een combinatie van kwantitatieve en kwalitatieve<br />
methoden. In een gegevensbestand van alle ziekenhuisopnamen in Nederland tussen<br />
1995 en 2005 zijn etnische en sociaaleconomische verschillen in de kans op een klinische<br />
heropname binnen 30 dagen na een klinische opname en de kans op een verlengde<br />
opnameduur geanalyseerd. Kans op heropname en verlengde opnameduur zijn te<br />
beschouwen als grove (‘distale’) indicatoren voor patiëntveiligheid.<br />
Het kwalitatieve deel van het onderzoek is beperkt tot de factor etniciteit. Door middel<br />
van kwalitatieve interviews met zorgprofessionals en met patiënten hebben we gezocht<br />
naar patronen die aannemelijk kunnen maken dat allochtone patiënten hogere patiëntveiligheidsrisico’s<br />
lopen. Expertinterviews gaven inzicht in patiëntveiligheidsindicatoren<br />
die mogelijk geschikt zijn voor evaluatie van etnische verschillen in patiëntveiligheid<br />
op landelijk niveau.<br />
De resultaten van de analyse van ziekenhuisopnames lieten zien dat niet-westerse<br />
allochtone patiënten vaker worden heropgenomen en vaker langer in het ziekenhuis liggen<br />
dan verwacht kon worden op grond van de leeftijd, diagnose en behandeling. Deze<br />
bevindingen kunnen wijzen op verhoogde patiëntveiligheidsrisico’s voor niet-westerse<br />
allochtonen in de Nederlandse ziekenhuiszorg. Dit is in overeenstemming met de<br />
internationale literatuur. Heropname en verlengde ligduur zijn echter geen directe maten<br />
voor patiëntveiligheid. De interpretatie van deze bevindingen kan ook zijn dat een langere<br />
ligduur passend is voor allochtone patiënten, bijv. vanwege een meer complexe<br />
zorgbehoefte.<br />
De verhoogde risico’s op heropname en verlengde ligduur voor allochtone patiënten<br />
konden deels, maar niet geheel worden toegeschreven aan verschillen in sociaaleconomische<br />
status. Andere (niet nader gespecificeerde) factoren dan sociaaleconomische<br />
status spelen dus ook een belangrijke rol in de verklaring van de gevonden relaties<br />
tussen etnische herkomst en de kans op heropname respectievelijk verlengde ligduur.<br />
Het risico op heropname en verlengde ligduur lijkt onder Surinamers en Antillianen<br />
meer verhoogd dan onder patiënten van Turkse of Marokkaanse herkomst. Dit sluit aan<br />
bij het gegeven van grote diversiteit tussen etnische groepen. Bij de interpretatie van de<br />
cijfers over verschillen tussen etnische groepen kan het onderzoekstechnisch een probleem<br />
zijn dat de Turkse en Marokkaanse groepen als geheel jonger zijn dan de<br />
Surinaamse, Antilliaanse en autochtone Nederlanders.<br />
5
Wanneer de autochtone en de allochtone bevolkingsgroepen worden samengenomen,<br />
bleek een lage sociaaleconomische positie ook geassocieerd met een hogere kans op<br />
heropname en verlengde ligduur. De hogere kans werd niet verklaard door verschillen<br />
in etnische herkomst. Ook hier geldt dat deze resultaten kunnen wijzen op minder<br />
patiëntveiligheid of juist op passende zorg. Het is belangrijk in vervolgonderzoek naar<br />
verschillen in patiëntveiligheidsrisico’s tussen groepen in de bevolking ook<br />
sociaaleconomische status mee te nemen.<br />
In de interviews met zorgverleners vonden wij drie mogelijke patronen die een verhoogd<br />
risico op patiëntveiligheidsincidenten bij patiënten van allochtone herkomst<br />
plausibel maken: een niet-passende reactie op objectieve kenmerken van de patiënt, zoals<br />
lage Nederlandse taalvaardigheid en genetische kenmerken; misverstanden tussen<br />
patiënt en zorgverlener als gevolg van verschillen in ziektepercepties en verwachtingen<br />
van de zorg; en vooroordelen aan de kant van de zorgverleners. Uit de patiënteninterviews<br />
kwamen vooral communicatieproblemen naar voren, en een groot wantrouwen<br />
jegens de zorg als men het gevoel had niet goed begrepen of niet goed behandeld te zijn.<br />
In geval van taalproblemen gaven patiënten een voorkeur aan voor een formele tolk,<br />
maar zij wisten niet dat patiënten daar in Nederland zonder extra kosten recht op hebben.<br />
Zorgverleners maakten liever gebruik van informele tolken.<br />
Uit de interviews met patiëntveiligheidsexperts kwamen een goede kwaliteit van<br />
zorgregistraties (in het bijzonder de Landelijke Medische Registratie, LMR) en registratie<br />
van etnische herkomst van patiënten in de zorg naar voren als voorwaarden waaraan<br />
voldaan moet zijn om etnische verschillen in patiëntveiligheid op landelijk niveau<br />
betrouwbaar en valide te kunnen evalueren met patiëntveiligheidsindicatoren die<br />
specifieker zijn dan de kans op heropname of verlengde ligduur. De kwaliteit van de<br />
LMR is onvoldoende voor de berekening van de patiëntveiligheidsindicatoren die de<br />
OECD voorstelt. Etnische herkomst wordt nog zelden routinematig vastgelegd.<br />
De resultaten van de exploratie wijzen in de richting van verhoogde patiëntveiligheidsrisico’s<br />
onder patiënten van niet-westerse allochtone herkomst. De gevonden etnische<br />
verschillen in kans op heropname en verlengde ligduur liggen in de grootte-orde van<br />
rond de 10% en zijn daarmee niet klein te noemen. Daarnaast wijzen alle resultaten<br />
consistent in dezelfde richting van een verhoogd risico voor niet-westerse allochtonen.<br />
Deze studie en deze resultaten zijn echter niet voldoende om te kunnen concluderen dat<br />
niet-westerse allochtonen meer risico’s op patiëntveiligheidsincidenten lopen. Vervolgonderzoek<br />
is nodig om vast te stellen of er in allochtone groepen vaker sprake is van<br />
zorggerelateerde schade en om inzicht te krijgen in hoe deze te vermijden is. Daarom is<br />
er nu alle aanleiding voor gedetailleerd epidemiologisch onderzoek naar de aard en<br />
omvang van etnische verschillen in patiëntveiligheid in de Nederlandse ziekenhuiszorg,<br />
en naar mechanismen die deze kunnen verklaren.<br />
6
2. Inleiding<br />
2.1 Wat is het probleem?<br />
In 2005 en 2006 zijn in het kader van het landelijk dossieronderzoek Patiëntveiligheid<br />
in Nederlandse Ziekenhuizen in 21 ziekenhuizen bijna 8000 dossiers onderzocht door<br />
ervaren en getrainde beoordelaars (artsen en verpleegkundigen), om vast te stellen hoe<br />
vaak onbedoelde en vermijdbare zorggerelateerde schade optreedt. De methoden en<br />
resultaten zijn beschreven in het rapport “Onbedoelde schade in Nederlandse ziekenhuizen.<br />
Dossieronderzoek van ziekenhuisopnames in 2004” (De Bruijne 2007), in artikelen<br />
(o.a. Zegers 2009) en in het proefschrift van Marieke Zegers (2009). Gemiddeld werd<br />
bij 5,7% van de ziekenhuisopnames onbedoelde schade en bij 2,3% vermijdbare schade<br />
vastgesteld. In dit onderzoek is geen onderscheid gemaakt in het optreden van onbedoelde<br />
schade tussen patiënten uit verschillende etnische groepen.<br />
Er zijn op grond van buitenlands onderzoek redenen om te veronderstellen dat nietwesterse<br />
allochtonen een risicogroep vormen in termen van patiëntveiligheid. Empirische<br />
gegevens hierover zijn voor Nederland niet voorhanden. Een aantal Amerikaanse<br />
studies liet zien dat bij etnische groepen meer adverse events voorkwamen (Romano<br />
2003, Miller 2003, Coffey 2005, Flores 2006, Chang 2008). Chang vond dat bij zwarte<br />
patiënten ongeveer 20% meer adverse events voorkwamen, maar bij andere etnische<br />
groepen ongeveer evenveel als bij blanken. Coffey vond dat zwarte patiënten een hoger<br />
risico op sommige adverse events hadden, maar een lager op andere zoals obstetrisch<br />
trauma. De systematische review van Flores vond etnische verschillen in bepaald<br />
adverse events bij kinderen, waaronder infecties als gevolg van medische zorg. Het is<br />
niet bekend of deze etnische verschillen in patiëntveiligheid verband houden met<br />
specifieke diagnostische of therapeutische ingrepen en ook niet of het beeld<br />
overeenkomt met etnische verschillen in kwaliteit van zorg.<br />
Allochtonen, met name die van niet-westerse herkomst, vormen een kwetsbare groep in<br />
de gezondheidszorg. In Nederland woonden op 1 januari 2009 1.809.310 Nederlanders<br />
van niet-westerse herkomst, 1.478.396 allochtonen met een westerse achtergrond, en<br />
13.198.081 autochtone Nederlanders (CBS Statline, www.cbs.nl). De getalsmatig grootste<br />
groepen zijn van Turkse, Marokkaanse, Surinaamse en Antilliaanse herkomst. In de<br />
groep Nederlanders van niet-westerse herkomst bevonden zich op 1 januari 2009<br />
378.330 Turkse Nederlanders, 341.528 Marokkaanse Nederlanders, 338.678<br />
Surinaamse Nederlanders en 134.774 Nederlanders van de Nederlandse Antillen en<br />
Aruba. Volgens de in Nederland gangbare definitie van allochtone herkomst op basis<br />
van geboorteland is iemand van allochtone herkomst als hijzelf (eerste generatie) of ten<br />
minste één van de ouders (tweede generatie) in het buitenland geboren is. Van de 1,8<br />
miljoen allochtonen van niet-westerse origine behoren er ongeveer 1 miljoen tot de eerste<br />
generatie. De meeste niet-westerse allochtonen wonen in de Randstad. In de grote<br />
steden is nu ongeveer 35% van de bevolking van niet-westerse allochtone herkomst<br />
(CBS Statline). Naar schatting zullen in 2050 ongeveer 3 miljoen mensen van nietwesterse<br />
herkomst deel uitmaken van de Nederlandse bevolking, dan ongeveer gelijk<br />
verdeeld over eerste en tweede generatie (CBS Statline).<br />
7
Gelet op de groeiende omvang van deze groep is het is van groot belang om te exploreren<br />
of niet-westerse allochtonen in Nederland een risicogroep zijn in termen van<br />
patiëntveiligheid, en of er binnen de niet-westerse allochtonen risicogroepen zijn te<br />
onderscheiden. Daarnaast is het voor een gerichte aanpak, toezicht en preventie van belang<br />
te weten wat specifieke oorzaken van patiëntonveiligheid zijn die mogelijk bij<br />
allochtone patiënten anders zijn dan bij autochtonen.<br />
2.2 Vraagstellingen<br />
Het doel van dit onderzoek was exploratie van eventuele verschillen in onbedoelde<br />
zorggerelateerde schade tussen etnische groepen bij ziekenhuisopname in Nederlandse<br />
ziekenhuizen. De hypothese is dat het risico op zorggerelateerde schade verhoogd is in<br />
patiëntengroepen van allochtone herkomst. Deze exploratie dient om de juiste richting<br />
te bepalen voor systematisch vervolgonderzoek ter kwantificering van etnische<br />
verschillen in patiëntveiligheid bij ziekenhuisopname.<br />
Vraagstellingen van de exploratie waren:<br />
1. Zijn er verschillen tussen etnische groepen in kenmerken van ziekenhuisopnames<br />
waarvan bekend is dat ze samenhangen met zorggerelateerde schade?<br />
2. Komen etnische verschillen in de bovengenoemde kenmerken van<br />
ziekenhuisopnames in verhoogde mate voor bij bepaalde groepen patiënten (naar<br />
etniciteit, leeftijd, geslacht, diagnosegroep, hoofdverrichting)?<br />
3. Zijn er verschillen tussen sociaaleconomische groepen in kenmerken van<br />
ziekenhuisopnames waarvan bekend is dat ze samenhangen met zorggerelateerde<br />
schade? 1<br />
4. Welke processen kunnen een rol spelen in de verklaring van verschillen in<br />
patiëntveiligheid tussen etnische groepen, in het bijzonder die tussen auto- en<br />
allochtone patiënten?<br />
5. Is het mogelijk met reguliere patiëntveiligheidsindicatoren etnische verschillen in<br />
patiëntveiligheid op landelijk niveau te monitoren?<br />
1 Deze vraagstelling is na de start van het project door de opdrachtgever toegevoegd.<br />
8
3. Data en methoden<br />
Voor de beantwoording van deze vraagstellingen hebben we ‘mixed methods’ gebruikt<br />
(Johnson 2004): een kwantitatieve analyse, op basis van ziekenhuisopnames over de<br />
periode 1995-2005 (3.1), en een kwalitatieve analyse op basis van interviews met zorgprofessionals,<br />
patiënten en experts op het gebied van indicatoren voor patiëntveiligheid<br />
(3.2).<br />
3.1 Kwantitatieve analyse<br />
Steekproefkader<br />
Voor dit onderzoek hebben we gegevens over alle ziekenhuisopnames tussen 1995 en<br />
2005 uit de Landelijke Medische Registratie (LMR, Prismant) gebruikt. Door koppeling<br />
aan de Gemeentelijke Basis Administratie (GBA) was het mogelijk in dit bestand individuen<br />
te volgen en kon een etnisch herkomstgegeven aan het bestand worden toegevoegd.<br />
Eerder onderzoek heeft laten zien dat unieke matches van opnames uit het LMR<br />
bestand met de GBA gegevens van patiënten in 97% van de opnames correct zijn gekoppeld<br />
(Reitsma 2003). Omdat personen die illegaal in Nederland verblijven niet in de<br />
GBA zitten zijn opnames van illegale patiënten niet in het onderzoek betrokken.<br />
Exclusie<br />
Vanwege de lage risico’s op adverse events bij dagopnames zijn alleen meerdaagse<br />
klinische opnames geanalyseerd. Opnames in categoriale ziekenhuizen, zwangerschapsgerelateerde<br />
opnames en opnames op een afdeling psychiatrie zijn uitgesloten, vanwege<br />
problemen met correctie voor kenmerken in de patiëntenpopulatie (casemix). Ook<br />
opnames van patiënten die in het ziekenhuis zijn overleden werden uitgesloten, omdat<br />
overleden patiënten niet kunnen worden heropgenomen en omdat de verwachte verblijfduur<br />
niet goed te vergelijken is met patiënten die niet overleden zijn. Ten slotte hebben<br />
de analyses zich beperkt tot patiënten behorend tot de autochtone bevolking en de nietwesterse<br />
allochtone herkomstgroepen.<br />
Variabelen<br />
Etnische herkomst van de patiënten is bepaald aan de hand van de definitie van het CBS.<br />
Afhankelijk van het geboorteland van de persoon zelf en zijn of haar ouders, zijn alle<br />
patiënten geclassificeerd als autochtoon, Turks, Marokkaans, Surinaams, Antilliaans of<br />
overig niet-westers.<br />
Informatie over de sociaaleconomische positie is verkregen van het Sociaal Cultureel<br />
Planbureau (www.scp.nl/onderzoek/statusscores/) Dit betrof gegevens over de sociaaleconomische<br />
status van Nederlandse buurten, gebaseerd op opleiding, werkloosheid en<br />
inkomen voor de jaren 1994, 1998, 2002, 2006. De buurtscores worden ingedeeld in 4<br />
groepen, waarbij ‘> 75%’ de groep met de laagste sociaaleconomische status aangeeft.<br />
Daarnaast is verzekeringsvorm (particulier of ziekenfonds, tot en met 2005) zoals op<br />
individueel niveau geregistreerd in de LMR, gebruikt als tweede SES indicator.<br />
Per ziekenhuisopname werden uit de LMR gegevens verkregen over leeftijd en geslacht<br />
van de patiënt, de hoofd- en neven diagnosen, de hoofd- en neven verrichtingen, de opname-<br />
en ontslagdatum, de opnameafdeling en het type ziekenhuis. Diagnoses zijn in de<br />
LMR gecodeerd met de International Classification of Diseases (ICD-9-CM). Om in de<br />
9
statistische modellen te corrigeren voor verschillen in hoofddiagnose is de ICD-codering<br />
omgezet in 12 homogene diagnosegroepen volgens de Clinical Classifications<br />
Software (CCS) (HCUP 1999). Comorbiditeit is bepaald aan de hand van de Charlsonindex<br />
van de primaire diagnose van iedere opname (Charlson 1987). Verrichtingen worden<br />
in de LMR geregistreerd aan de hand van de ICD-9-CM. De hoofdverrichting van<br />
iedere opname is voor ons onderzoek ingedeeld in één van 9 hoofdcategorieën.<br />
Indicatoren<br />
In dit onderzoek hebben we indicatoren voor de patiëntveiligheid van ziekenhuisopnames<br />
gedefinieerd op basis van administratieve gegevens van ziekenhuisopnames. Ter<br />
voorbereiding is met behulp van de gegevens van het dossieronderzoek Onbedoelde<br />
schade in Nederlandse ziekenhuizen (de Bruijne 2007) een valideringsstudie uitgevoerd<br />
naar de associatie tussen kenmerken van ziekenhuisopnames (verlengde ligduur, heropname,<br />
specifieke complicatiegerelateerde diagnosen) en het optreden van<br />
zorggerelateerde schade. Hiertoe is een vergelijking gemaakt tussen zorggerelateerde<br />
schade in ziekenhuizen in 2004 en gegevens uit de LMR (m.b.t. kenmerken van die<br />
ziekenhuisopnames). Multilevel logistische regressieanalyse liet zien dat patiënten met<br />
een verlengde ligduur (werkelijke ligduur is 25% langer dan de verwachte ligduur) een<br />
verhoogd risico hebben op adverse events tijdens opname: odds ratio 3.13 (95% BI 2.39<br />
– 4.09). Deze associatie was sterker bij patiënten met een electieve opname dan bij<br />
patiënten met een spoedopname. Patiënten die werden heropgenomen in het ziekenhuis<br />
hadden eveneens een verhoogd risico op adverse events: odds ratio 2.42 (95% BI 1.86 –<br />
3.16). Patiënten met de ICD-codes in de LMR registratie die duiden op complicaties van<br />
medische procedures hadden ook meer kans op een adverse event: odds ratio 2.98 (1.70-<br />
5.21). Multivariate analyse, waarbij werd gecorrigeerd voor patiëntgebonden factoren<br />
die onafhankelijk zijn van de kwaliteit van zorg, veranderde weinig aan deze<br />
bevindingen.<br />
In deze exploratieve studie analyseren we daarom heropname, verlengde ligduur en<br />
gecodeerde complicaties als indicatoren voor patiëntveiligheid van ziekenhuisopnames.<br />
Heropname<br />
In deze analyse zijn klinische heropnames binnen 30 dagen na ontslag van een klinische<br />
opname geanalyseerd. Hierbij is geen onderscheid gemaakt tussen geplande en niet-geplande<br />
heropnames. Met betrekking tot de relatie met onbedoelde schade zijn de nietgeplande<br />
heropnames mogelijk interessanter, aangezien deze, in tegenstelling tot geplande<br />
heropnames, vaker te maken hebben met onvoorziene omstandigheden. De aantallen<br />
ongeplande heropnames zoals geregistreerd in de LMR in de verschillende<br />
etnische groepen waren echter te klein om deze apart te analyseren.<br />
Verlengde opnameduur<br />
De verlengde opnameduur is berekend door het verschil te bepalen tussen de werkelijke<br />
opnameduur en de verwachte opnameduur. De verwachte opnameduur is berekend met<br />
een ‘generalized equation model’ met de onafhankelijke variabelen leeftijd (4 klassen),<br />
registratiejaar, diagnose (50 ICD-9-CM klassen), verrichting (37 klassen gebaseerd op<br />
de ICD-9-CM) en opnameziekenhuis (n=139), rekening houdend met de clustering van<br />
verblijfsduur op patiëntniveau. Gelet op de verdeling van verlengde ligduur is ervoor<br />
gekozen om deze variabele als een dichtome variabele mee te nemen in de analyses,<br />
waarbij een ligduur van minimaal 3 dagen langer dan verwacht als afkappunt fungeerde.<br />
10
OECD-indicatoren<br />
Bij de OECD wordt in het kader van het OECD Health Care Quality Indicators Project<br />
gewerkt aan een set van Patiëntveiligheidsindicatoren (Kristensen 2009). Het streven is<br />
om deze indicatoren zodanig te bepalen op basis van administratieve zorggegevens van<br />
elk OECD land, dat vergelijkingen tussen landen mogelijk zijn (Drösler 2008). Behalve<br />
zwangerschapsgerelateerde indicatoren (zwangerschapsgerelateerde opnames waren in<br />
ons onderzoek uitgesloten), betreft dit de volgende indicatoren:<br />
• Complicaties anesthesie<br />
• Decubitus<br />
• Lichaamsvreemd voorwerp achtergebleven na behandeling<br />
• Iatrogene pneumothorax<br />
• Infectie door medisch handelen<br />
• Postoperatieve heupfractuur<br />
• Postoperatief respiratoir falen<br />
• Postoperatieve pulmonale embolie of diepe veneuze trombose<br />
• Postoperatieve sepsis<br />
• Technische moeilijkheden met de procedure<br />
• Transfusie reactie<br />
Voor de berekening van de indicatoren heeft de OECD algoritmes opgesteld (Drösler et<br />
al., 2008). In 2007/2008 heeft Nederland geparticipeerd in een pilotgroep van 16 landen<br />
om de indicatoren te berekenen. Hiertoe zijn de OECD-algoritmes uitgewerkt voor de<br />
Nederlandse situatie. Deze uitwerkingen hebben wij gebruikt in dit onderzoek naar etnische<br />
verschillen in patiëntveiligheid. De indicatoren berekenden wij op basis van de<br />
LMR-gegevens die verzameld zijn tussen 1995 en 2005. Hoewel de beschikbare dataset<br />
een periode van 11 jaar besloeg verwachtten wij zeer kleine aantallen onder de etnische<br />
groepen te vinden per indicator. Daarom hebben wij ons beperkt tot de indicatoren die<br />
volgens eerder onderzoek de hoogste uitkomsten laten zien: decubitus, infectie door medisch<br />
handelen, postoperatieve pulmonale embolie of diepe veneuze trombose, en<br />
lichaamsvreemd voorwerp achtergebleven na behandeling. In principe worden OECD<br />
indicatoren alleen bepaald voor patiënten vanaf 18 jaar. De indicatoren zijn in ons<br />
onderzoek volgens de officiële richtlijnen berekend, maar er is aanvullend ook per<br />
indicator een uitsplitsing voor patiënten van 1 t/m 18 jaar.<br />
Analyses<br />
Vanwege beperkingen van de software met de omvang van het gegevensbestand is uit<br />
de oorspronkelijke dataset van 18.262.091 opnames van autochtone patiënten een<br />
random sample van 283.379 opnames getrokken. In het oorspronkelijke bestand betrof<br />
de meerderheid van de opnames patiënten met een autochtone achtergrond (95%), 5 %<br />
van de opnames betrof patiënten behorend tot een niet-westerse herkomstgroep. De<br />
steekproef is op persoonsniveau getrokken, zodat alle opnames van een persoon in de<br />
steekproef behouden bleven. Het criterium voor de steekproefomvang was een aantal<br />
opnames voor autochtonen dat vergelijkbaar was met het grootste aantal in de nietwesterse<br />
allochtone groepen. Alle opnames van niet-westerse allochtone patiënten zijn<br />
wel in het bestand gebleven (n=893.925).<br />
Stepwise logistische regressie is gebruikt om de associatie tussen etniciteit en heropname<br />
en verlengde ligduur te bepalen. In de tabellen zijn de berekende odds ratio’s en<br />
95% betrouwbaarheidsintervallen weergegeven. De analyses zijn als volgt opgebouwd.<br />
11
De analyses zijn gedaan zonder rekening te houden met afhankelijkheid tussen de waarnemingen.<br />
We verwachten echter dat er sprake zou kunnen zijn van clustering van opnamekenmerken<br />
binnen ziekenhuizen. Daarom hebben we een sensitiviteitsanalyse<br />
uitgevoerd met behulp van multilevelanalyse, om te kijken in hoeverre clustering op het<br />
niveau van ziekenhuis van invloed is op de gevonden resultaten.<br />
Etnische verschillen<br />
In de eerste stap van de analyses zijn verschillen tussen etnische groepen in heropname<br />
en verlengde ligduur gecorrigeerd voor de confounders leeftijd (5-jaarsgroepen) en<br />
geslacht. (model 1)<br />
In de volgende stap van de analyses is rekening gehouden met verschillen in patiëntenpopulatie<br />
(casemix), door de volgende variabelen aan het model toe te voegen: diagnose<br />
(CCS classificatie), comorbiditeit (Charlson index), urgentie (spoedopname ja/nee), en<br />
hoofdverrichting tijdens opname (ICD hoofdklasse). Het resultaat van deze analyse<br />
(model 2) geeft een schatting van de etnische verschillen in verlengde ligduur resp.<br />
heropname, nadat rekening is gehouden met confounders (leeftijd en geslacht) en andere<br />
kenmerken van de patiëntenpopulatie die wél gerelateerd zijn aan de kans op heropname<br />
en verlengde ligduur maar niet aan kwaliteit van zorg.<br />
In de laatste analysestap wordt, door toevoeging van verklarende variabelen (verzekeringsstatus,<br />
en sociaaleconomische status op basis van postcode) onderzocht in hoeverre<br />
de gevonden etnische verschillen in kans op heropname resp. verlengde ligduur zijn toe<br />
te schrijven aan verschillen in sociaaleconomische status (model 3).<br />
Sociaaleconomische verschillen<br />
Hierbij worden verschillen in heropname en verlengde ligduur gerelateerd aan de<br />
sociaaleconomische status van buurten waarin patiënten woonachtig zijn. Autochtone<br />
en allochtone patiënten worden bij elkaar genomen. Etnische herkomst is in deze analyses<br />
een mogelijke verklarende variabele. Model 1 is weer het model waarin sociaaleconomische<br />
verschillen zijn gecorrigeerd voor de confounders leeftijd en geslacht. In<br />
model 2 is vervolgens ook gecorrigeerd voor verschillen in kenmerken van de<br />
patiëntenpopulatie (casemix). Het resultaat van deze analyse levert een schatting van de<br />
sociaaleconomische verschillen in verlengde opnameduur resp. heropname, gecorrigeerd<br />
voor confounders. In de laatste analyse wordt, door toevoeging van etnische herkomst<br />
als verklarende variabele, geanalyseerd in hoeverre de gevonden sociaaleconomische<br />
verschillen in kans op heropname resp. verlengde ligduur zijn toe te schrijven aan<br />
verschillen in etniciteit (model 3).<br />
3.2 Kwalitatieve analyse<br />
Voor vraagstelling 4 zijn incidenten in de zorg waarbij een allochtone patiënt betrokken<br />
was geanalyseerd. We hebben ervoor gekozen de analyse niet in te perken tot ‘adverse<br />
events’, omdat incidenten die tot schade hadden kunnen leiden ook een goed inzicht<br />
kunnen geven in achterliggende mechanismen. Daarnaast zijn adverse events veel<br />
zeldzamer en kan het voor de geïnterviewde gemakkelijker zijn om over incidenten,<br />
waarbij niet noodzakelijkerwijs schade is opgetreden, te spreken.<br />
De incidenten zijn met name verzameld door kwalitatieve interviews met zorgverleners,<br />
die vooral geworven zijn via het eigen netwerk van de onderzoekers. We hebben geprobeerd<br />
gevalsbeschrijvingen te vinden met een zekere variatie over factoren die naar<br />
verwachting een rol zouden kunnen spelen bij veiligheidsincidenten met allochtone<br />
12
patiënten, zoals vooroordelen en stereotypering, communicatie- en taalproblemen, en<br />
naar variatie over ziekenhuisafdelingen (SEH, heelkunde, cardiologie, e.a.)<br />
De verzamelde casuïstiek is geanalyseerd volgens standaardanalyse technieken voor<br />
kwalitatieve gegevens (zie voor meer informatie Bijlage 2).<br />
Naast de interviews met zorgverleners zijn er incidenten verzameld door middel van<br />
interviews met allochtone patiënten. Deze patiënten zijn vooral benaderd via allochtone<br />
zelforganisaties (organisaties opgezet vanuit de allochtone bevolking, die zich inzetten<br />
voor de specifieke belangen van één of meerdere allochtone bevolkingsgroepen). Er is<br />
gestreefd naar variatie in etnische achtergrond van de patiënten. De meeste interviews<br />
zijn in het Nederlands gehouden, twee interviews zijn gehouden m.b.v. een tolk.<br />
Om een indruk te krijgen van de mogelijkheden om etnische verschillen in patiëntveiligheid<br />
op landelijk niveau te exploreren en te monitoren met behulp van reguliere<br />
indicatoren voor patiëntveiligheid hebben we 6 experts geïnterviewd in de periode<br />
maart-april 2009. De expertise varieerde, van wetenschappelijke onderzoeksexpertise<br />
op het gebied van patiëntveiligheid of op het gebied van ontwikkeling en evaluatie van<br />
patiëntveiligheidsindicatoren tot specifieke expertise op het gebied van etniciteit en<br />
gezondheid. De eerste vraag aan de experts was aan welke voorwaarden voldaan zou<br />
moeten om op basis van reguliere indicatoren een indruk te krijgen van etnische verschillen<br />
in patiëntveiligheid in de Nederlandse ziekenhuiszorg. Daarna nam de interviewer<br />
een aantal specifieke indicatoren met de expert door, met de vraag in hoeverre elke<br />
indicator geschikt zou zijn. Ook de OECD-indicatoren voor patiëntveiligheid zijn aan<br />
respondenten voorgelegd, maar omdat al snel bleek dat de kwaliteit van de Nederlandse<br />
gegevens waarop deze indicatoren zouden moeten worden berekend hiertoe ontoereikend<br />
is, bespreken we ze verder niet.<br />
De resultaten van de interviews zijn verwerkt in een matrix, en met behulp van een<br />
cross-case analyse (Miles & Huberman 1994), is per indicator de belangrijkste uitkomst<br />
beschreven.<br />
13
4 Resultaten<br />
4.1 Zijn er verschillen tussen etnische groepen in kenmerken van<br />
ziekenhuisopnames waarvan bekend is dat ze samenhangen met<br />
zorggerelateerde schade?<br />
In totaal bevatte de dataset 1.177.304 opnames van 433.501 patiënten in 139 ziekenhuizen.<br />
In totaal 283.379 hiervan waren opnames van patiënten met een autochtone achtergrond.<br />
Daarnaast waren er 111.265 opnames van patiënten met een Marokkaanse herkomst,<br />
226.598 met een Turkse achtergrond, 73.489 met een Antilliaanse achtergrond<br />
en 241.168 met een Surinaamse achtergrond. Er waren 241.405 opnames in de groep<br />
patiënten met een overige niet-westerse achtergrond (zie tabel 1 in bijlage 1).<br />
Na 73.938 (6.3%) klinische opnames volgde een klinische heropname binnen 30 dagen<br />
na de initiële opname. Een ligduur die minimaal 3 dagen langer duurde dan verwacht,<br />
deed zich voor bij 143.302 (17.5%) opnames. De resultaten van het onderzoek naar verschillen<br />
in verlengde ligduur en heropnames zijn uitgebreid beschreven in het artikel<br />
‘Ethnic disparities in readmission rates and excess length of stay – a nationwide record<br />
linked cohort study’, dat is ingediend voor publicatie (bijlage 1).<br />
Heropname<br />
Tabel 4.1geeft een overzicht van de verschillen tussen etnische groepen in het risico op<br />
een heropname binnen 30 dagen na de initiële opname. Omdat bleek dat de relatie tussen<br />
etnische herkomst en kans op heropname verschillend was tussen jongere en oudere<br />
patiëntengroepen (effectmodificatie), zijn deze resultaten apart voor de leeftijdsgroep tot<br />
45 jaar en ouder dan 45 jaar weergegeven.<br />
In model 1 wordt alleen rekening gehouden met een verschillende leeftijds- en geslachtsopbouw<br />
van de etnische groepen in vergelijking met de autochtone bevolking.<br />
Bij patiënten tot 45 jaar hebben Surinamers en Antillianen na correctie voor verschillen<br />
in leeftijd en geslacht een significant hoger risico op heropname dan de autochtone bevolking<br />
(de odds ratio (OR) is groter dan 1, en 1 valt niet in het 95% betrouwbaarheidsinterval<br />
(95%BI)). De OR van 1.12 kan geïnterpreteerd worden als een verhoging van<br />
het risico op heropname ten opzichte van de autochtone bevolking van 12%. Onder<br />
Turkse patiënten in deze jongere leeftijdscategorie is het risico op heropname daarentegen<br />
significant lager dan in de autochtone bevolking.<br />
Na rekening te hebben gehouden met verschillen in de patiëntenpopulatie worden de<br />
verschillen tussen de etnische groepen en de autochtone bevolking kleiner, maar het risico<br />
op heropname blijft significant hoger onder Surinamers en Antillianen (model 2).<br />
Dit verschil kan niet worden toegeschreven aan verschil in sociaaleconomische positie,<br />
want na toevoeging van sociaaleconomische variabelen blijven de verschillen tussen de<br />
autochtone bevolking en de etnische groepen nagenoeg gelijk (model 3). Het risico op<br />
heropname onder Turken jonger dan 45 jaar blijft significant lager dan onder de<br />
autochtone bevolking.<br />
Onder patiënten ouder dan 45 jaar was, na correctie voor verschillen in leeftijd en geslacht,<br />
het risico op heropname binnen 30 dagen onder Turken, Surinamers en<br />
Antillianen hoger dan in de autochtone bevolking (model 1). Door toevoeging van correctie<br />
voor verschillen in de patiëntenpopulatie aan het model veranderden deze resultaten<br />
relatief weinig (model 2). Het hogere risico op heropname onder Turken en<br />
Surinamers wordt statistisch verklaard door verschillen in sociaaleconomische status<br />
15
(niet-significante odds ratio’s in model 3), maar onder Antillianen blijft de kans op<br />
heropname binnen 30 dagen groter dan de autochtone bevolking (OR = 1.14, 95% CI<br />
1.09-1.20).<br />
Tabel 4.1. Verschil in heropname binnen 30 dagen na de initiële opname onder patiënten jonger en ouder dan<br />
45 jaar naar etnische herkomst<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
model 1 model 2 model 3<br />
45 jaar<br />
Marokkanen (n=9055) 1.02 (0.94 - 1.10) 1.02 (0.94 - 1.11) 1.00 (0.92 - 1.09)<br />
Turken (n=67544) 1.04 (1.01 - 1.08) 1.05 (1.01 - 1.08) 1.02 (0.99 - 1.06)<br />
Surinamers (n=116402) 1.05 (1.02 - 1.08) 1.03 (1.00 - 1.06) 1.01 (0.98 - 1.04)<br />
Antillianen (n=26875) 1.18 (1.13 - 1.24) 1.15 (1.10 - 1.21) 1.14 (1.09 - 1.20)<br />
Overig niet westers (n=66069) 1.01 (0.98 - 1.05) 1.01 (0.98 - 1.05) 1.00 (0.97 - 1.04)<br />
• Aantallen (n) betreffen ziekenhuisopnames<br />
• Significante verschillen zijn vetgedrukt<br />
• In model 1 is rekening gehouden met leeftijd en geslacht (confounders)<br />
• In model 2 is rekening gehouden met leeftijd, geslacht, CCS diagnose, co-morbiditeit, hoofdverrichting<br />
(casemix)<br />
• In model 3 is rekening gehouden met leeftijd, geslacht, casemix, verzekeringsvorm en SCP indicator<br />
voor sociaaleconomische positie op buurtniveau<br />
Verlengde ligduur<br />
In tabel 4.2 wordt ingegaan op verschillen in verlengde ligduur tussen etnische groepen<br />
en de autochtone bevolking. Ook deze resultaten worden apart gepresenteerd voor de<br />
leeftijdscategorieën tot 45 jaar en ouder dan 45 jaar. In het algemeen blijken nietwesterse<br />
allochtone groepen een hoger risico te hebben om minimaal 3 dagen langer<br />
dan verwacht te worden opgenomen. Voor bijna alle etnische groepen is dit risico<br />
significant hoger dan onder de autochtone bevolking na rekening te hebben gehouden<br />
met leeftijd en geslacht (model 1). Na toevoeging van respectievelijk kenmerken van de<br />
patiëntenpopulatie en sociaaleconomische variabelen worden de verschillen tussen de<br />
etnische herkomstgroepen kleiner, maar ze blijven voor bijna alle groepen significant<br />
hoger dan onder de autochtone bevolking. Dit betekent dat de gevonden etnische<br />
verschillen in de kans op verlengde ligduur slechts voor een deel zijn toe te schrijven<br />
aan verschillen in patiëntenpopulatie en aan verschillen in sociaaleconomische status.<br />
2 De aantallen opnames genoemd in de tabellen zijn afkomstig uit analyses van gemodelleerde gegevens.<br />
16
Tabel 4.2. Verschil in verlengde ligduur onder patiënten jonger en ouder dan 45 jaar naar etnische herkomst<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
model 1 model 2 model 3<br />
45 jaar<br />
Marokkanen (n=6013) 1.17 (1.09 - 1.25) 1.14 (1.07 - 1.22) 1.09 (1.02 - 1.16)<br />
Turken (n=47389) 1.13 (1.10 - 1.16) 1.10 (1.07 - 1.13) 1.04 (1.01 - 1.07)<br />
Surinamers (n=75954) 1.13 (1.11 - 1.16) 1.08 (1.06 - 1.11) 1.04 (1.02 - 1.07)<br />
Antillianen (n=17857) 1.14 (1.10 - 1.19) 1.11 (1.07 - 1.16) 1.08 (1.04 - 1.13)<br />
Overig niet westers (n=44042) 1.07 (1.04 - 1.10) 1.05 (1.02 - 1.08) 1.03 (1.00 - 1.05)<br />
• Aantallen (n) betreffen ziekenhuisopnames<br />
• Significante verschillen zijn vetgedrukt<br />
• In model 1 is rekening gehouden met leeftijd en geslacht<br />
• In model 2 is rekening gehouden met leeftijd, geslacht, CCS diagnose, co-morbiditeit, hoofdverrichting<br />
(casemix)<br />
• In model 3 is rekening gehouden met leeftijd, geslacht, casemix, verzekeringsvorm en SCP indicator<br />
voor sociaaleconomische positie op buurtniveau<br />
OECD indicatoren<br />
Na analyse van de OECD-indicatoren bleek dat de aantallen incidenten onder de etnische<br />
herkomstgroepen veel lager waren dan verwacht kon worden op grond van andere<br />
onderzoeksgegevens. De frequenties op de berekende indicatoren was voor alle herkomstgroepen<br />
lager dan 0.001%. Om deze reden hebben wij geconcludeerd dat de<br />
OECD-indicatoren niet betrouwbaar genoeg te berekenen zijn op basis van de beschikbare<br />
LMR gegevens, om een goede vergelijking te kunnen maken tussen etnische<br />
herkomstgroepen.<br />
4.2 Komen etnische verschillen in kans op heropname en verlengde<br />
ligduur in verhoogde mate voor bij bepaalde groepen patiënten (naar<br />
etniciteit, leeftijd, geslacht, diagnosegroep, hoofdverrichting)?<br />
Eerst is gekeken of bekende risicofactoren voor patiëntveiligheidsproblemen (leeftijd,<br />
chirurgische ingrepen) ook voor de indicatoren heropname en verlengde ligduur werden<br />
gevonden binnen de patiëntengroep van niet-westerse herkomst. In beide leeftijdsstrata<br />
was het risico op een heropname en op een verlengde ligduur in oudere groepen groter<br />
in vergelijking met de jongste referentiegroep, maar er was geen eenduidig verband tussen<br />
stijgende leeftijd en een toenemende kans op heropname / verlengde ligduur. De<br />
verschillen naar hoofddiagnose en naar hoofdverrichting lieten geen consistent patroon<br />
zien bij vergelijking van de resultaten van de analyses van heropname en verlengde<br />
ligduur.<br />
17
Als we kijken naar de verschillen in risico’s tussen etnische groepen, dan waren de extra<br />
risico’s op heropname en verlengde ligduur in vergelijking met de autochtone bevolking<br />
het grootst onder patiënten van Surinaamse en Antilliaanse herkomst.. Er was effectmodificatie<br />
naar leeftijd (de interactieterm etnische groep * leeftijd was significant): bij<br />
jongere Surinamers was het risico op heropname in vergelijking tot de autochtone bevolking<br />
meer verhoogd dan bij ouderen. Bij de Turkse bevolkingsgroep lag het verband<br />
andersom. We vonden geen aanwijzingen voor variatie in etnische verschillen in kans<br />
op heropname / verlengde ligduur naar sexe, diagnose of hoofdverrichting.<br />
4.3 Zijn er verschillen tussen sociaaleconomische groepen in kenmerken<br />
van ziekenhuisopnames waarvan bekend is dat ze samenhangen met<br />
zorggerelateerde schade?<br />
Heropname<br />
In tabel 4.33 staat een overzicht van de verschillen in de kans op heropname binnen 30<br />
dagen na de initiële opname naar sociaaleconomische positie (SCP indicator op buurtniveau).<br />
Na rekening te hebben gehouden met verschillen in leeftijd en geslacht blijkt dat,<br />
met name in de oudere leeftijdscategorie, de lagere sociaaleconomische groepen een hogere<br />
kans te hebben om binnen 30 dagen te worden heropgenomen dan de groep met de<br />
hoogste sociaaleconomische status (model 1). Correctie voor verschillen in patiëntenpopulatie<br />
door toevoeging van CCS diagnose, comorbiditeit, hoofdrichting en verzekeringsvorm<br />
verandert weinig aan de verschillen tussen de groepen (model 2). De verschillen<br />
tussen sociaaleconomische groepen in de kans op heropname worden niet verklaard<br />
door verschillen in etnische herkomst (opname van etnische herkomst in het<br />
analysemodel leidt niet tot een verandering in de odds ratio’s (model 3)). In de leeftijdsgroep<br />
t/m 45 jaar heeft alleen de laagste sociaaleconomische groep een verhoogde kans<br />
om te worden heropgenomen in vergelijking met de hoogste groep (model 1). Correctie<br />
voor kenmerken van de patiëntenpopulatie verkleint deze kans op heropname, maar het<br />
verschil blijft significant. (model 2). Ook hier wordt het verschil niet verklaard door<br />
verschillen in etnische herkomst (model 3).<br />
18
Tabel 4.3. Verschil in klinische heropname binnen 30 dagen na de initiële opname onder patiënten jonger en<br />
ouder dan 45 jaar naar sociaaleconomische positie<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
model 1 model 2 model 3<br />
45 jaar<br />
Scores tussen 26-50 % (n=134214) 1.04 (1.02-1.07) 1.06 (1.03 - 1.09) 1.06 (1.03 - 1.09)<br />
Scores tussen 51-75% (n=113402) 1.06 (1.03-1.09) 1.05 (1.02 - 1.09) 1.05 (1.02 - 1.09)<br />
Score > 75% (n=109356) 1.12 (1.09-1.15) 1.09 (1.06 - 1.13) 1.09 (1.05 - 1.12)<br />
• Aantallen (n) betreffen ziekenhuisopnames<br />
• Een hogere score op de sociaaleconomische positie refereert aan een lagere sociaaleconomische positie<br />
op buurtniveau (de groep >75% is de groep met de laagste sociaaleconomische status)<br />
• In model 1 is rekening gehouden met leeftijd en geslacht<br />
• In model 2 is rekening gehouden met leeftijd, geslacht, CCS diagnose, comorbiditeit, hoofdverrichting<br />
(casemix)<br />
• In model 3 is rekening gehouden met leeftijd, geslacht, casemix en etnische herkomst als verklarende<br />
variabele<br />
Verlengde ligduur<br />
In tabel 4.4 staat een overzicht van de verschillen in verlengde ligduur tussen groepen<br />
met een verschillende sociaaleconomische status. Uit tabel 4.4 komt duidelijk naar<br />
voren dat voor beide leeftijdscategorieën de lagere sociaaleconomische groepen een<br />
hogere kans hebben om langer in het ziekenhuis te liggen dan verwacht in vergelijking<br />
met de groep met de hoogste sociaaleconomische positie. Dit patroon verandert niet<br />
door correctie voor verschillen in patiëntenpopulatie (model 2). De verschillen worden<br />
niet verklaard door verschillen in etnische herkomst (model 3).<br />
19
Tabel 4.4. Verschil in verlengde ligduur in patiënten jonger en ouder dan 45 jaar naar sociaaleconomische<br />
positie<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
OR<br />
(95%BIs)<br />
model 1 model 2 model 3<br />
45 jaar<br />
Scores tussen 26-50 % (n=90293) 1.07 (1.04 - 1.09) 1.07 (1.04 - 1.09) 1.06 (1.04 - 1.09)<br />
Scores tussen 51-75% (n=76830) 1.11 (1.08 - 1.13) 1.09 (1.06 - 1.11) 1.07 (1.05 - 1.10)<br />
Score > 75% (n=74539) 1.19 (1.16 - 1.22) 1.14 (1.06 - 1.17) 1.12 (1.09 - 1.14)<br />
• Aantallen (n) betreffen ziekenhuisopnames<br />
• Een hogere score op de sociaaleconomische positie refereert aan een lagere sociaaleconomische status<br />
op buurtniveau (de groep >75% is de groep met de laagste sociaaleconomische status)<br />
• In model 1 is rekening gehouden met leeftijd en geslacht<br />
• In model 2 is rekening gehouden met leeftijd, geslacht, CCS diagnose, comorbiditeit, hoofdverrichting<br />
(casemix)<br />
• In model 3 is rekening gehouden met leeftijd, geslacht, casemix en etnische herkomst als verklarende<br />
variabele<br />
Bijlage 3 geeft de resultaten van de analyses van sociaaleconomische verschillen in de<br />
kans op heropname resp. verlengde ligduur in meer detail weer.<br />
4.4 Welke processen kunnen een rol spelen in de verklaring van<br />
verschillen in patiëntveiligheid tussen etnische groepen, in het<br />
bijzonder die tussen auto- en allochtone patiënten?<br />
De interviews met in totaal 12 zorgverleners leverden in totaal 30 casusbeschrijvingen<br />
op van incidenten waarbij een patiënt van allochtone herkomst betrokken was. De resultaten<br />
van deze interviews zijn uitgebreid beschreven in het artikel ‘Explaining ethnic<br />
disparities in patiënt safety: a qualitative analysis’, dat in het najaar van 2009 zal verschijnen<br />
in de American Journal of Public Health (bijlage 2). Op deze plek geven wij<br />
een korte samenvatting.<br />
Kwalitatieve analyse leverde drie patronen op die een verhoogd risico op patiëntveiligheidsincidenten<br />
voor niet-westerse allochtone groepen plausibel maken:<br />
1. De zorg kan niet-passend zijn in reactie op objectieve kenmerken van de patiënt,<br />
zoals lage Nederlandse taalvaardigheid en genetische kenmerken. De zorg wordt als<br />
niet-passend beschouwd omdat hij afwijkt van professionele normen. Passende zorg<br />
bij een patiënt met een lage Nederlandse taalvaardigheid houdt bijvoorbeeld volgens<br />
de veldnormen (IGZ 2003) in dat de zorgverlener een professionele tolk inschakelt<br />
op belangrijke momenten in het zorgproces (zoals intake, diagnose, slecht<br />
nieuwsgesprek, het maken van moeilijke keuzes).<br />
20
2. Het risico op incidenten kan groter zijn door misverstanden tussen patiënt en<br />
zorgverleners die ontstaan als gevolg van verschillen in ziektepercepties en<br />
verwachtingen van de zorg. De casus van het jonge kind dat niet wilde eten,<br />
waarvan de arts vond dat dit normaal was, maar waarvoor de ouders in Turkije<br />
prednisontabletjes voorgeschreven kregen, illustreert dit patroon. Het gaat hierbij<br />
om subjectieve ideeën en verwachtingen van de patiënt. In tegenstelling tot het<br />
eerste patroon is de patiënt hier actief. Zorgverlener en patiënt handelen in elkaars<br />
ogen beiden onverwacht en onbegrijpelijk.<br />
3. Tenslotte kan schade ontstaan als gevolg van vooroordelen aan de zijde van de<br />
zorgverleners, bijvoorbeeld als een zorgverlener pijnklachten niet meteen serieus<br />
neemt bij een patiënt met een niet-Nederlandse etnische herkomst.<br />
Deze patronen maken het aannemelijk dat patiënten van allochtone herkomst een hoger<br />
risico op patiëntveiligheidsincidenten lopen: doordat de zorg vaak niet goed aansluit bij<br />
kenmerken van juist niet-westerse allochtonen. De gevonden patronen zijn niet per sé<br />
etnisch-specifiek (maar de processen rond taalvaardigheid en genetische kenmerken zijn<br />
dat wel). Patronen als hier beschreven kunnen deels ook bij autochtone patiënten<br />
optreden. De gevonden patronen helpen ons te begrijpen waarom niet-westerse<br />
allochtonen een hoger risico lopen. Beschrijvend epidemiologisch onderzoek,<br />
bijvoorbeeld op basis van dossieronderzoek, is nu nodig om vast te stellen hoe groot de<br />
extra risico’s zijn en welke rol de gevonden patronen hierbij spelen.<br />
Hiernaast hebben we in 7 interviews met 18 allochtone patiënten van verschillende etnische<br />
herkomst informatie verzameld over het patiëntenperspectief op etnische verschillen<br />
in patiëntveiligheid. Bij analyse bleek dat de beschreven ‘incidenten’ lastig interpreteerbaar<br />
waren, omdat we de medische kant van elk verhaal niet kenden en de meeste<br />
patiënten dit niet goed onder woorden konden brengen. Daarom beperken we ons hier<br />
tot algemene observaties. Uit de patiënteninterviews kwam naar voren dat communicatieproblemen<br />
ook volgens de patiënten een belangrijke rol spelen. Opvallend was dat de<br />
patiënten de voorkeur gaven aan een formele tolk. Ze vonden dat informele tolken minder<br />
goed in staat zouden zijn om het medische verhaal van de arts te begrijpen, ze voelden<br />
zich geremd in het uiten van hun medische klachten en ze vonden het lastig om telkens<br />
een familielid te moeten regelen voor een afspraak met een arts. Dit laatste kan ervoor<br />
zorgen dat het bezoek aan de arts zo lang mogelijk uitgesteld wordt. De geïnterviewden<br />
waren niet op de hoogte van het feit dat zij recht hebben op een formele tolk en<br />
dat het de verantwoordelijkheid van de zorgverlener is om daarvoor te zorgen. Artsen<br />
geven juist vaak de voorkeur aan informele tolken (Diamond 2008). Een andere observatie<br />
die uit de patiënteninterviews naar voren kwam was het grote wantrouwen jegens<br />
de zorgverlening dat ontstaat als patiënten het gevoel hebben niet begrepen te worden of<br />
‘vreemd’ behandeld te zijn. Zulk wantrouwen is niet typisch voor allochtone patiënten,<br />
maar de kans dat het ontstaat, kan bij allochtone patiënten wel groter zijn. Dit kan er o.a.<br />
voor zorgen dat men liever een arts in het land van herkomst consulteert.<br />
Een methodologische conclusie die van belang is voor vervolgonderzoek is dat patiënteninterviews<br />
zeker aanvullende informatie kunnen opleveren over patiëntveiligheidsincidenten,<br />
maar dat het voor de interpretatie van patiënteninterviews noodzakelijk is<br />
ook de medische kant van het verhaal te kennen. Een design waarin patiënt en zorgverlener<br />
over hetzelfde incident worden geïnterviewd, zoals ook gebruikt voor de<br />
casuïstiek van het leerboek ‘Een arts van de wereld’ (Seeleman 2005) is aan te bevelen.<br />
21
4.5 Is het mogelijk met reguliere patiëntveiligheidsindicatoren etnische<br />
verschillen in patiëntveiligheid op landelijk niveau te monitoren?<br />
Uit de gesprekken met de experts kwamen om te beginnen 3 voorwaarden naar voren<br />
waaraan voldaan zou moeten zijn om op basis van reguliere patiëntveiligheidsindicatoren<br />
een indruk te kunnen krijgen van etnische verschillen in patiëntveiligheid op landelijk<br />
niveau. Deze voorwaarden zijn registratie van etnische herkomst in zorgregistraties,<br />
een goede kwaliteit van medische registratiegegevens, en plausibiliteit van een verband<br />
tussen de indicator en etnische verschillen in patiëntveiligheid op basis van de beschikbare<br />
kennis over etnische verschillen in kwaliteit van zorg. De geschiktheid van de<br />
indicatoren wordt mede bepaald door deze factoren.<br />
Registratie etnische herkomst<br />
Met indicatoren op basis van gegevens uit zorgregistraties kunnen etnische verschillen<br />
in patiëntveiligheid routinematig zichtbaar gemaakt worden als etnische herkomst van<br />
patiënten standaard in zorgregistraties is opgenomen. Op dit moment wordt etnische<br />
herkomst nog in vrijwel geen enkele medische registratie standaard vastgelegd (de<br />
Perinatale Registratie Nederland is een uitzondering). Daardoor is het pas na koppeling<br />
met andere gegevensbestanden mogelijk om op basis van zorgregistraties inzicht te krijgen<br />
in etnische verschillen in patiëntveiligheid of kwaliteit van zorg (Essink-Bot, 2009).<br />
In principe is het nl. mogelijk om achteraf GBA-gegevens over het geboorteland van<br />
patiënten en hun ouders te koppelen aan zorgregistraties, zoals gebeurt in het<br />
Gezondheid Statistisch Bestand van het CBS, en zoals ook voor het kwantitatieve deel<br />
van ons onderzoek gebeurd is. Dit is slechts een gedeeltelijke oplossing van het probleem<br />
van het ontbreken van routinematige registratie van etnische herkomst. Juist bij<br />
personen van niet-westerse allochtone herkomst is de geboortedatum niet altijd precies<br />
bekend. Zij staan daarom geregistreerd op bijvoorbeeld '01-01-19xx', en dan levert een<br />
koppeling aan de GBA problemen op. De tweede beperking is dat men met het geboortelandcriterium<br />
geen onderscheid kan maken tussen verschillende bevolkingsgroepen<br />
met dezelfde geografische herkomst, bijvoorbeeld tussen creoolse en Hindostaanse<br />
Surinamers. De derde beperking is dat de derde generatie, die nu nog klein is, niet meer<br />
als zodanig herkenbaar is (Essink Bot 2009).<br />
Bij andere registraties die mogelijk ook iets zouden kunnen zeggen over etnische verschillen<br />
in patiëntveiligheid, bijvoorbeeld die van FOBO-meldingen, wordt voor zover<br />
bekend de etnische herkomst van patiënten ook niet standaard geregistreerd. Ook in<br />
patiëntendossiers wordt etnische herkomst niet standaard vastgelegd.<br />
Kwaliteit van zorgregistraties<br />
Etnische herkomst wordt in de LMR niet geregistreerd, maar door koppeling met het<br />
GBA kan de etnische herkomst van patiënten achterhaald worden. Dit maakt de LMR in<br />
principe tot een geschikte gegevensbron voor etnische verschillen in patiëntveiligheid,<br />
ware het niet dat de kwaliteit van de geregistreerde gegevens (o.a. van secundaire<br />
diagnoses) vaak niet goed genoeg is om patiëntveiligheidsindicatoren (zoals die van de<br />
OECD) betrouwbaar en valide te kunnen berekenen.<br />
Het rapport van de OECD over de vergelijking tussen landen (OECD 2008) beveelt aan<br />
om specifieke criteria te definiëren voor de validiteit van gegevens op nationaal niveau,<br />
om landen die niet aan die criteria voldoen te kunnen uitsluiten. Zulke criteria zouden<br />
kunnen zijn (OECD 2008):<br />
22
- A minimum mean number of secondary diagnoses, such as 1,5 for inpatients<br />
(excluding cases with length of stay < 1 day), and<br />
- At least one case in the numerator population (except PSI 16, transfusion reaction).<br />
[…] “As the 1980 version of the ICD-9-CM is used in the Netherlands, several<br />
numerator-defining codes are not available. However, despite the fact that far broader<br />
definitions of certain numerators were used (e.g., PSI 7, PSI 13), rather low rates were<br />
reported for most PSIs [Patient Safety Indicators]. The mean number of secondary<br />
diagnoses was second lowest among the participating countries. The findings support an<br />
interpretation of underreporting in the administrative data base. […] It is noted that<br />
application of these criteria to currently available data would remove The Netherlands<br />
from reporting of PSI rates.” (OECD 2008)<br />
In een eerste publicatie over de toepassing van deze indicatoren zijn de Nederlandse<br />
gegevens niet opgenomen (Drösler, in druk)<br />
Plausibiliteit van verband tussen indicator en etnische verschillen in<br />
patiëntveiligheid<br />
Een patiëntveiligheidsindicator wint aan geloofwaardigheid om etnische verschillen in<br />
patiëntveiligheid zichtbaar te kunnen maken als een verband tussen de indicator en<br />
etnische verschillen in patiëntveiligheid inhoudelijk aannemelijk te maken is, op basis<br />
van beschikbare kennis over etnische verschillen in gezondheid en kwaliteit van zorg.<br />
Bijvoorbeeld omdat denkbaar is dat patronen die wij gevonden hebben in de<br />
kwalitatieve studie (niet-passende reactie op lage Nederlandse taalvaardigheid of<br />
genetische kenmerken, misverstanden als gevolg van verschillen in ziektepercepties en<br />
verwachtingen van de zorg, en vooroordelen) een rol spelen in het zorgproces waar een<br />
indicator betrekking op heeft.<br />
Hierna bespreken we de oordelen van de experts over de theoretische geschiktheid van<br />
zes IGZ-indicatoren voor patiëntveiligheid om etnische verschillen te kunnen aangeven.<br />
Ook de 6 veiligheidsthema’s die IGZ voor de zomer van 2009 heeft vastgesteld worden<br />
in dit kader besproken. De geschiktheid is theoretisch, omdat voor het merendeel van de<br />
indicatoren niet is voldaan aan de voorwaarden van beschikbaarheid van goede kwaliteit<br />
gegevens waarin ook etnische herkomst van patiënten is geregistreerd.<br />
1. HSMR (Hospital Standardized Mortality Rate)<br />
De HSMR kan volgens de experts theoretisch een goede indicator voor etnische<br />
verschillen in patiëntveiligheid zijn. Hij wordt berekend op grond van de LMR,<br />
waaraan etnische herkomst van de patiënt door koppeling achteraf met het GBA kan<br />
worden toegevoegd. Een HSMR geaggregeerd over alle opnamediagnoses is een hele<br />
grove indicator voor patiëntveiligheid. De experts suggereren de SMR<br />
diagnosespecifiek te gebruiken.<br />
2. Vermijdbare sterfte en vermijdbare schade<br />
De experts vinden deze indicatoren in principe bruikbaar om etnische verschillen in<br />
patiëntveiligheid in beeld te brengen. De bruikbaarheid van de LMR voor dit doel is<br />
in het kwantitatieve deel van het huidige onderzoek, waarin we etnische verschillen<br />
in heropname en verlengde ligduur analyseerden, geïllustreerd. Vanwege de<br />
onderregistratie van secundaire diagnoses is het waarschijnlijk niet mogelijk om<br />
specifieker te worden op basis van de LMR. Via dossieronderzoek aangevuld met<br />
bijv. interviews kan, als het mogelijk is om een etnisch herkomstgegeven aan<br />
23
dossiers te koppelen, meer inzicht kunnen worden verkregen in etnische verschillen<br />
en incidenties van vermijdbare sterfte en schade en mogelijke mechanismen die die<br />
etnische verschillen zouden kunnen verklaren.<br />
3. De aanwezigheid van een veiligheidsmanagementsysteem<br />
Dit is geen geschikte indicator voor etnische verschillen in patiëntveiligheid omdat<br />
het een structuurindicator is.<br />
4. Postoperatieve wondinfecties<br />
Dit kan volgens de experts een goede indicator zijn voor etnische verschillen in<br />
patiëntveiligheid, omdat aannemelijk is te maken dat er etnische verschillen optreden<br />
bijvoorbeeld als gevolg van communicatieproblemen.<br />
5. Sepsis<br />
Het wel of niet optreden van sepsis lijkt ook theoretisch geen goede indicator voor<br />
etnische verschillen in patiëntveiligheid. Mogelijk wordt sepsis bij verschillende<br />
etnische groepen later onderkend, o.a. door communicatieproblemen, maar dan is er<br />
nog steeds geen verschil in incidentie. Het is mogelijk meer zinvol om te kijken naar<br />
etnische verschillen in sterfte als gevolg van sepsis.<br />
6. Bedreigde vitale functies<br />
Dit wordt door een deel van de experts potentieel als een goede indicator gezien,<br />
omdat aannemelijk is dat etnische verschillen kunnen optreden bijvoorbeeld ten<br />
gevolge van communicatieproblemen. Exploratief zou gekeken kunnen worden of er<br />
etnische verschillen zijn in de frequentie van reanimatie. Andere mogelijkheden zijn<br />
dossieronderzoek naar heroperaties en heropnames op IC binnen 1<br />
ziekenhuisopname (beide zijn ‘triggers’ in het gestructureerde dossieronderzoek naar<br />
zorggerelateerde schade).<br />
7. Medicatieveiligheid<br />
Deze indicator is als procesindicator gedefinieerd (bijv. medicatieverificatie door<br />
deskundig medewerker bij opname en ontslag); de experts vinden het een gemiste<br />
kans dat deze indicator geen uitkomstindicator is. De indicator zegt niets over de<br />
frequentie van incidenten met medicatie. Medicatieveiligheid als uitkomstindicator<br />
zou theoretisch geschikt zijn omdat aannemelijk is dat er etnische verschillen zijn in<br />
communicatie tussen zorgverlener en patiënt over de medicatie, maar betrouwbaar<br />
meten van medicatie-incidenten kan een probleem zijn.<br />
Zes thema’s van IGZ waarvoor interventies voor de zomer 2009 worden<br />
vastgesteld<br />
Door IGZ zijn voor het Veiligheidsmanagementprogramma nog 6 thema’s geformuleerd,<br />
waarop veel winst te behalen valt als het gaat om het terugdringen van de onbedoelde<br />
vermijdbare schade in ziekenhuizen. Voor deze thema’s zullen in de zomer van 2009<br />
indicatoren worden vastgesteld (http://www.vmszorg.nl/4424/Themas.html). De experts<br />
is gevraagd een oordeel te geven over de relevantie van deze thema’s voor etnische<br />
verschillen in patiëntveiligheid.<br />
24
1. Voorkómen van onbedoelde vermijdbare schade bij oudere patiënt (herkennen delier,<br />
valpreventie, voorkómen mobiliteitsverlies, voorkómen ondervoeding)<br />
De experts zien dit als relevant thema, omdat oudere allochtone patiënten een<br />
kwetsbare groep vormen met o.a. veel communicatieproblemen (als gevolg van<br />
taalproblemen, verschillen in percepties en verwachtingen, en vooroordelen).<br />
2. Voorkómen van sterfte ten gevolge van acuut myocard infarct<br />
Ook dit wordt gezien als een mogelijk thema om etnische verschillen te exploreren.<br />
kunnen zijn, omdat aannemelijk is dat door communicatieproblemen (als gevolg van<br />
taalproblemen, verschillen in percepties en verwachtingen, en vooroordelen) te laat<br />
wordt ingegrepen waardoor etnische verschillen in sterfte kunnen ontstaan. Westert<br />
et al (2008) en Agyemang et al (2009) hebben recent laten zien dat etnische<br />
verschillen in sterfte aan cardiovasculaire aandoeningen bestaan. Verder onderzoek<br />
is nodig om oorzaken daarvan te achterhalen en de relatie tussen de verschillen en<br />
patiëntveiligheid te leggen.<br />
3. Voorkómen van onnodig lijden van patiënten door pijn<br />
Wordt gezien als relevant thema voor etnische verschillen, omdat uit de literatuur<br />
bekend is dat pijnuiting en pijnbeleving cultuurbepaald zijn. Het is aannemelijk dat<br />
pijn bij verschillende etnische groepen onder- of overgerapporteerd wordt. De<br />
validiteit van de gangbare methoden om pijnbeleving te meten (visueel analoge<br />
schaal) is bij allochtone groepen niet vastgesteld. Op grond van ander onderzoek zijn<br />
hier problemen te verwachten in verband met het extreem lage opleidingsniveau van<br />
m.n. ouderen van Turkse en Marokkaanse herkomst (Hoopman 2008).<br />
4. Voorkómen van incidenten met betrekking tot het bereiden en toedienen high risk<br />
medicatie<br />
Niet –westerse patiënten zouden een verhoogd risico op medicatie-incidenten kunnen<br />
lopen, bijv. door communicatieproblemen tussen zorgverlener en patiënt (als gevolg<br />
van taalproblemen, verschillen in percepties en verwachtingen, en vooroordelen).<br />
Het thema richt zich echter op bereiding en toediening van medicatie en lijkt daarom<br />
minder geschikt voor exploratie van etnische verschillen.<br />
5. Voorkómen van verwisseling van patiënten en bij patiënten<br />
Ook een thema dat mogelijkheden kan bieden voor exploratie van etnische<br />
verschillen, omdat etnische groepen mogelijk een groter risico lopen op verwisseling<br />
door onbekendheid van niet-Nederlandse achternamen bij zorgverleners of door<br />
communicatieproblemen ((als gevolg van taalproblemen, verschillen in percepties en<br />
verwachtingen, en vooroordelen).<br />
6. Voorkómen van nierinsufficiëntie bij gebruik van contrastmiddelen en medicatie<br />
Dit kan volgens de experts ook een goed thema zijn, omdat etnische groepen een<br />
groter risico op nierinsufficiëntie zouden kunnen lopen door bijv.<br />
communicatieproblemen in het vooronderzoek bij de patiënt (als gevolg van<br />
taalproblemen, verschillen in percepties en verwachtingen, en vooroordelen).<br />
25
5 Conclusies en aanbevelingen<br />
1. Wij vonden dat niet-westerse allochtone patiënten significant vaker worden<br />
heropgenomen en significant vaker langer in het ziekenhuis liggen dan verwacht kon<br />
worden op grond van de leeftijd, diagnose en behandeling. De gevonden verschillen<br />
ten op zichte van de autochtone bevolking liggen in de grootte-orde van 10% en zijn<br />
consistent. Deze bevindingen kunnen wijzen op verhoogde patiëntveiligheidsrisico’s<br />
voor niet-westerse allochtonen in de Nederlandse ziekenhuiszorg. Dit is in<br />
overeenstemming met buitenlandse studies (Miller 2003, Romano 2003, Coffey<br />
2005, Flores 2006, Chang 2008). Heropname en verlengde ligduur zijn echter geen<br />
directe maten voor patiëntveiligheid. Het zou bijvoorbeeld ook zo kunnen zijn dat<br />
een langere ligduur passend is voor allochtone patiënten, omdat de zorg complexer<br />
is o.a. als gevolg van taal- en communicatieproblemen.<br />
2. De verhoogde risico’s op heropname en verlengde ligduur voor allochtone patiënten<br />
konden deels, maar niet geheel worden toegeschreven aan verschillen in<br />
sociaaleconomische status. Andere factoren dan sociaaleconomische status spelen<br />
dus ook een belangrijke rol.<br />
3. Het risico lijkt onder Surinamers en Antillianen meer verhoogd dan onder patiënten<br />
van Turkse of Marokkaanse herkomst. Dit sluit aan bij het gegeven van grote<br />
diversiteit tussen etnische groepen. Bij de interpretatie van de cijfers over<br />
verschillen tussen etnische groepen kan het een probleem zijn dat de Turkse en<br />
Marokkaanse groepen als geheel jonger zijn dan de Surinaamse, Antilliaanse en<br />
autochtone Nederlanders. De kleine aantallen in de oudere leeftijdsgroepen zijn<br />
mogelijk een verklaring voor het feit dat de risico’s in de Turkse en Marokkaanse<br />
groepen niet significant verschilden van de autochtone bevolking.<br />
4. Wij vonden 3 mogelijke mechanismen die een verhoogd risico op<br />
patiëntveiligheidsincidenten bij patiënten van allochtone herkomst plausibel maken:<br />
een niet-passende reactie op lage Nederlandse taalvaardigheid of genetische<br />
kenmerken, misverstanden als gevolg van verschillen in ziektepercepties en<br />
verwachtingen van de zorg, en niet-passende zorg als gevolg van vooroordelen. Bij<br />
taalproblemen hebben patienten een voorkeur voor een formele tolk. Patiënten zijn<br />
niet altijd op de hoogte van het feit dat zij in Nederland zonder kosten recht hebben<br />
op een formele tolk.<br />
5. Voor de populatie van auto- en allochtone patiënten als geheel was ook lage<br />
sociaaleconomische positie geassocieerd met een hogere kans op heropname en<br />
verlengde ligduur. De hogere kansen konden niet worden toegeschreven aan<br />
verschillen in etnische herkomst. Ook hier geldt dat deze resultaten kunnen wijzen<br />
op minder patiëntveiligheid, of juist op passende zorg omdat een patiënt met een<br />
lage sociaaleconomische status bijvoorbeeld minder snel kan worden ontslagen door<br />
minder goede opvang thuis. Het is belangrijk in vervolgonderzoek naar verschillen<br />
in patiëntveiligheidsrisico’s tussen groepen in de bevolking ook sociaaleconomische<br />
status, bijv. op basis van postcode, mee te nemen.<br />
Dit onderzoek kent een aantal beperkingen. Etnische herkomst van patiënten is bepaald<br />
door koppeling met het GBA. We weten niet precies hoe goed die koppeling is; juist<br />
voor allochtone groepen zou die minder goed kunnen zijn (Nielen 2007; Volkers 2007).<br />
27
Voorts konden wij in de analyses van heropname geen onderscheid maken tussen<br />
geplande en ongeplande heropnames. De gebruikte SCP-indicator voor<br />
sociaaleconomische positie is gemeten op buurtniveau en niet op individueel niveau.<br />
De resultaten van dit explorerende onderzoek wijzen in de richting van verhoogde<br />
patiëntveiligheidsrisico’s onder patiënten van niet-westerse allochtone herkomst. Deze<br />
studie en deze resultaten zijn echter niet voldoende om te kunnen concluderen dat nietwesterse<br />
allochtonen meer risico’s op patiëntveiligheidsincidenten lopen.<br />
Vervolgonderzoek is nodig om vast te stellen of er in allochtone groepen vaker sprake is<br />
van zorggerelateerde schade en om inzicht te krijgen in hoe deze te vermijden is.<br />
Daarom is er nu alle aanleiding voor gedetailleerd epidemiologisch onderzoek naar de<br />
aard en omvang van etnische verschillen in patiëntveiligheid in de Nederlandse<br />
ziekenhuiszorg, en naar mechanismen die deze kunnen verklaren. Vervolgonderzoek<br />
kan zich in eerste instantie richten op oudere patiënten. Om te bestuderen of dezelfde of<br />
andere mechanismen een rol spelen is het nodig ook informatie te hebben over<br />
autochtone patiënten.<br />
Deze exploratie geeft ook methodologische aanwijzingen voor vervolgonderzoek. Zo<br />
heeft ons onderzoek aangetoond dat interviews met patiënten over patiëntveiligheid<br />
mogelijk zijn, maar relatief weinig informatie opleveren zonder de informatie van de<br />
betrokken professionals over de gebeurtenissen.<br />
Verder heeft ons onderzoek opnieuw laten zien dat de LMR van onvoldoende kwaliteit<br />
is voor betrouwbare en valide berekening van patiëntveiligheidsindicatoren die een<br />
meer directe relatie hebben met patiëntveiligheidsproblemen (meer ‘proximaal’ zijn)<br />
dan heropname en verlengde ligduur. Voorbeelden van meer proximale indicatoren zijn<br />
de OECD-patiëntveiligheidsindicatoren. Deze problemen met de gegevensinfrastructuur,<br />
die recent ook werden gesignaleerd in het RGO-advies ‘Van Gegevens Verzekerd’<br />
(RGO, 2008), kan een aandachtspunt voor IGZ zijn met het oog op een effectief<br />
veiligheidsbeleid.<br />
Tenslotte is registratie van etnische herkomst van patiënten in de zorg noodzakelijk om<br />
op routinematige wijze inzicht te kunnen krijgen in etnische verschillen in<br />
patiëntveiligheid en kwaliteit van zorg.<br />
28
Literatuur<br />
Agyemang C, Vaartjes I, Bots ML, et al. Risk of death after first admission for cardiovascular diseases by<br />
country of birth in The Netherlands: a nationwide record-linked retrospective cohort study. Heart 2009; 95:747-<br />
753.<br />
Chang DC, Handly N, Abdullah F, et al. The occurrence of potential patient safety events among trauma patients.<br />
Are they random? Annals of surgery 2008; 247-327-334.<br />
Charlson ME, Pompei P, Ales KL, Mackenzie CR. A new method of classifying prognostic comorbidity in<br />
longitudinal studies: development and validation. J Cron Dis 1987;40:373-383.<br />
Coffey RM, Andrews RM, Moy e. Racial, ethnic and socioeconomic disparitieis in estimates of AHRQ patient<br />
safety indicators. Med Care 2005; 43(3) Suppl I48-57.<br />
de Bruijne MC, Zegers M, Hoonhout LHF, Wagner C. Onbedoelde schade in Nederlandse ziekenhuizen,<br />
Dossieronderzoek van ziekenhuisopnames in 2004. Utrecht/Amsterdam, Nivel / EMGO, 2007.<br />
Diamond LC, Schenker Y, Curry L, Bradley EH, Fernandez A. Getting By: Underuse of interpreters by resident<br />
physicians. J Gen Intern Med. 2008;24(2):256-262.<br />
Drösler SE. Facilitating cross-national comparisons of indicators for patient safety at the health-system level in<br />
the OECD countries. OECD Health Technical Paper No. 19, 2008.<br />
http://www.oecd.org/dataoecd/24/48/40401929.pdf.<br />
Drösler SE, Klazinga NS, Romano PS et al. Application of patient safety indicators internationally: a pilot study<br />
among 7 countries. Int J Qual Health Care, in press.<br />
Essink-Bot ML, Stronks K. Verantwoorde zorg vereist registratie van etnische herkomst. Ned Tijdschr Geneeskd.<br />
2009;153:A337.<br />
Flores G, Ngui E. Racial / ethnic disparities and patient safety. Pediatr Clin N Am 2006;53:1197-1215.<br />
Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP). Clinical classifications software (CCS). Rockville, MD:<br />
Agency for Healthcare Quality and Research; 1999.<br />
Hoopman R, Terwee C, Muller M, Ory FG, Aaronson NK. Methodological challenges in quality of life research<br />
among Turkish and Moroccan ethnic minority cancer patients. Ethnicity and Health 2008; Nov 15: 1-16.<br />
Inspectie voor de Gezondheidszorg (IGZ). Kortschrift. Tolken in de gezondheidszorg. Den Haag, 2003.<br />
Johnson RB, Onwuegbuzie AJ. Mixed methods research: a research paradigm whose time has come. Educational<br />
Researcher 2004; 33(7):14-26.<br />
Kristensen S, Mainz J, Bartels P. Selection f indicators for continuous monitoring of patient safety:<br />
recommendations of the project ‘safety improvements for patients in Europe’. Int J Qual Health Care 2009; April<br />
9.<br />
Miller MR, Elizhauser A, Zhan C. Patient safety events during pediatric hospitalizations. Pediatrics 2003;<br />
111:1358-1366.<br />
Miles MB, Huberman AM. Qualitative data analysis. An expanded source book, Thousand Oaks/New<br />
Delhi/London, Sage; 1994.<br />
Nielen M, Verheij R, De Bakker D, Deville W. Vooronderzoek naar verbetering kwaliteit huisartsenzorg in<br />
achterstandsgebieden. Utrecht: NIVEL; 2007.<br />
OECD - Prepared by Saskia E. Drösler, Patrick S. Romano, Daniel J. Tancredi. Report on the 2008 oecd patient<br />
safety indicators pilot data collection. DELSA/HEA/HCQ(2008)8. September 2008.<br />
29
Raad voor GezondheidsOnderzoek. Van gegevens verzekerd – kennis over de volksgezondheid in Nederland nu<br />
en in de toekomst (advies nr. 58; www.gr.nl). Den Haag: RGO, 2008.<br />
Reitsma JB, Kardaun JW, Gevers E, de Bruin A, van der Wal J, Bonsel GJ. Possibilities for anonymous followup<br />
studies of patients in Dutch national medical registrations using the Municipal Population Register: a pilot<br />
study. Ned Tijdschr Geneesk 2003; 147:2286-90.<br />
Romano PS, Geppert JJ, Davies S, Miller MR, Elixhauser A, McDonald KM. A national profile of patient safety<br />
in US hospitals. Health Affairs 2003;22: 154-166.<br />
Seeleman C, Suurmond J, Stronks K. Arts van de wereld, Etnische diversiteit in de medische praktijk. Houten:<br />
Bohn Stafleu Van Loghum, 2005.<br />
Volkers A, Bus A, Uiters E. Zorggebruik in de huisartspraktijk. In: Jennissen RPW, Oudhof J, editors.<br />
Ontwikkeling in de maatschappelijke participatie van allochtonen. Een theoretische verdieping en een<br />
thematische verbreding van de integratiekaart 2006. Den Haag: WODC/CBS; 2007<br />
Westert GP, Van den Berg MJ, Koolman X, Verkleij H. Zorgbalans 2008 – de prestaties van de Nederlandse<br />
gezondheidszorg. Bilthoven, RIVM, 2008 (http://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/260602003.pdf)<br />
Zegers M, de Bruijne MC, Wagner C, et al. Adverse events and potentially preventable deaths in Dutch hospitals:<br />
results of a retrospective patient record review study. Qual Saf Health Care 2009, in press.<br />
Zegers M. Adverse events among hospitalised patients. Proefschrift. Amsterdam, Vrije Universiteit (EMGO /<br />
Nivel), 2009.<br />
30
BIJLAGEN<br />
31
Bijlage 1<br />
Ethnic disparities in readmission rates and excess length of hospital stay. A<br />
nationwide record linked retrospective cohort study.<br />
Martine C. de Bruijne, Ellen Uiters, Mariël Droomers, J. Suurmond, M.L. Essink-Bot,<br />
K. Stronks<br />
33
Ethnic disparities in readmission rates and excess length<br />
of hospital stay. A nationwide record linked retrospective<br />
cohort study.<br />
Martine C. de Bruijne 1<br />
Ellen Uiters 2<br />
Mariël Droomers 2<br />
J. Suurmond 3<br />
M.L. Essink-Bot 3<br />
K. Stronks 3<br />
1. EMGO+ , Institute for Health and Care Research, VU University Medical Centre (VUmc), Department of<br />
Public and Occupational Health, Amsterdam, The Netherlands<br />
2. Department of Public Health and Healthcare, National Institute for Public Health and the Environment,<br />
Bilthoven, The Netherlands<br />
3. Department of Social Medicine, Academic Medical Centre, University of Amsterdam, The Netherlands<br />
Correspondence to:<br />
Martine C. de Bruijne<br />
EMGO+ Institute for Health and Care Research<br />
VU University Medical Centre (VUmc)<br />
Department of Public and Occupational Health, Office C-570<br />
Van der Boechorststraat 7<br />
1081 BT Amsterdam<br />
The Netherlands<br />
Telephone: +31 20 4448166<br />
Email: mc.debruyne@vumc.nl<br />
Word count: xxxx (main text) and xxx (abstract)<br />
34
ABSTRACT<br />
Introduction<br />
Increasingly, studies have found ethnic disparities in quality of care. Little is known about<br />
ethnic disparities in patient safety, the minimum prerequisite for good quality of care. We<br />
aimed to explore ethnic disparities in readmission rates and excess length of hospital<br />
(LOS) stay to get an indication of potential differences in patient safety.<br />
Method<br />
We constructed a cohort of all admissions to Dutch hospitals (1995-2005) by linking<br />
information from 3 national databases to study readmissions within 30 days after<br />
discharge and excess LOS. Multivariable and multilevel analyses were applied to assess<br />
variation in both outcomes across migrant groups while adjusting stepwise for<br />
demographics, patient-mix and socio-economic indicators.<br />
Results<br />
Overall, migrant groups had higher rates of readmissions and excess LOS after<br />
controlling for demographics and patient mix. The largest risks were observed among<br />
older patients and in Surinamese and Antillean patients. These disparities were partly but<br />
not largely accounted for by socio-economic indicators.<br />
Conclusions<br />
Migrant groups seem to be systematically at a disadvantage when it comes to<br />
readmission rates and excess LOS. Future research is needed to explain patient and<br />
health-care related mechanisms underlying these results and to facilitate the<br />
development of targeted interventions.<br />
Introduction<br />
Patient safety has worldwide been recognised as an important health care challenge.<br />
Patient safety forms the minimum prerequisite of good quality of care. This equally<br />
applies to all patients, independent of their ethnic background.<br />
Record review studies in several countries have shown that a substantial number of<br />
hospitalised patients experience adverse events (AEs), defined as unintended injuries<br />
caused by the medical management, which may even result in the patients’ death.<br />
Approximately half of the AEs were judged to be preventable (1-11). Causes have mainly<br />
been sought in technical, organisational and human factors in the delivery of health care<br />
(12-13). Based on these findings, patient safety interventions are being implemented in<br />
hospitals and national patient safety programmes are initiated to reduce the amount of<br />
AEs.<br />
Until now, little is known about disparities in patient safety between ethnic groups. A few<br />
studies in the US indicated an adverse position of ethnic groups in the occurrence of<br />
specific adverse events (14-18). For example, Chang et al (17) found that black patients<br />
were approximately 20% more likely to experience some AEs, but were less likely to<br />
experience other AEs. Flores & Ngui (15) performed a systematic review and found ethnic<br />
disparities in specific pediatric adverse events such as higher rates of newborn birth<br />
trauma and infections attributable to medical care. It is largely unknown whether these<br />
ethnic patient safety disparities are related to specific diagnostic or therapeutic groups or<br />
whether they are representative for ethnic disparities in a broad range of medical care.<br />
Insight in patient safety patterns across a broad range of health care may provide clues<br />
of mechanisms underlying ethnic disparities in patient safety. In addition, it will enable<br />
the identification of ethnic patient groups at increased risk and the development targeted<br />
patient safety interventions.<br />
Record review studies have shown that AEs during hospitalisation often result in<br />
readmissions and extra bed-days (2, 19-22). Unpublished analyses from the Dutch study<br />
35
(11) showed that patients with an extended LOS of at least 25% suffered more often<br />
from an adverse event during hospital admission (odds ratio 3.1; 95% confidence<br />
interval 2.4 – 4.1). In addition, an unplanned readmission after hospitalisation was<br />
associated with a higher risk of adverse events (OR 2.4; 95% confidence interval 1.9-<br />
3.2). Therefore, we chose to study differences in readmission rates and extended LOS to<br />
get an indication of potential differences in patient safety across ethnic groups.<br />
The aim of this study was to assess ethnic disparities in readmission rates and extended<br />
LOS in hospitalisations over a 10-year period in Dutch hospitals. The linkage of data from<br />
three national databases with information on hospitalisation, ethnicity and socioeconomic<br />
indicators offered an unique opportunity to explore ethnic disparities in<br />
outcomes of hospitalisations.<br />
Our second aim was to identify ethnic patient groups at high risk of readmissions and<br />
excess LOS and to assess the effect of age on these risks. We minimized the contribution<br />
of disease related causes to these outcomes by adjusting for these factors in a<br />
multivariable multilevel model.<br />
Methods<br />
Population<br />
We constructed a cohort of patients hospitalised in all Dutch hospitals between January 1,<br />
1995 and December 31, 2005 by linking information from the national hospital discharge<br />
register (HDR), the Dutch population register (PR) and socioeconomic data of Statistics<br />
Netherlands.<br />
Data on hospital admissions were derived from the HDR. Since 1986, all general and<br />
academic hospitals and most single specialty hospitals participate in the hospital<br />
discharge register. For each hospital admission a new record is created in the HDR,<br />
including information on date of<br />
birth, sex, numeric part of postal code (since 1991), hospital-specific patient<br />
identification code, type of hospital, admission date and principal diagnosis of the<br />
admission. The principal diagnosis is determined at discharge and is coded using the<br />
ninth revision of the International Classification of Diseases (ICD-9-CM) (23).<br />
The PR is a dynamic register and comprises information on all registered persons living in<br />
the Netherlands, and contains information on date of birth, sex, current address, postal<br />
code, nationality, country of origin (both of the registered person and his/her parents)<br />
and the date of emigration. The registry is longitudinal and all changes since 1995 are<br />
traceable with their period of validity. It is known that for the entire Dutch population<br />
approximately 85% of the combinations of date of birth, gender and postal code is<br />
unique (i.e., occurs only once in the registry, and thus identifies one person) (24).<br />
The HDR is a database on admissions, not persons. Following individuals over time based<br />
on HDR-information alone is troublesome due to difficulties in identification of different<br />
admissions from the same person in time and admission for the same condition at a<br />
different hospital. Yet, linkage with the PR may solve the majority of these problems. It<br />
has been shown recently that 99% of the personal, admission, and discharge data, and<br />
84% of the principal diagnoses (validated through medical record review by medical<br />
specialists) were correctly registered in a random sample of all hospital admissions<br />
registered in the hospital discharge register (25). In addition, over 97% of the uniquely<br />
linked hospital admissions resulting from linkage of the hospital discharge register with<br />
the population register were shown to be correctly linked (26).<br />
Information on socioeconomic status has been derived from the Social and Cultural<br />
Planning Office of the Netherlands (27). For the years 1994, 1998, 2002, 2006 the social<br />
status of all neighbourhoods in the Netherlands was computed based on education,<br />
unemployment and income. In addition to the definition of social status of<br />
36
neighbourhoods, the HDR provided information about the insurance type, which can be<br />
interpreted as an indicator for socio-economic position. Type of insurance was classified<br />
as private or social insurance. Both types of insurance give access to the identical health<br />
care facilities. Private insurance indicates that a person has an income above the<br />
threshold for social insurance.<br />
We excluded specialised hospitals because of their highly specific patient population,<br />
admissions related to obstetrics because of insufficient possibilities to adjust for patient<br />
mix, patients who died during hospital admission because they could not be readmitted<br />
and the expected LOS is hard to estimate, and migrant patients from modern Western<br />
countries because of a lack of contrast with native Dutch patients from our analyses.<br />
Assessment of ethnicity<br />
We classified migrant groups according to their country of birth and/or the country of<br />
birth of the parents in accordance with the Netherlands Statistics definition (26). The<br />
main non-OECD migrant groups in the Dutch population (16 million inhabitants) include<br />
Surinamese (335.000 persons in 2008), Antilleans/Arubans (130.000 persons in 2008),<br />
Turkish (370.000 persons in 2008), Moroccans (335.000 persons in 2008), and other<br />
non-OECD migrant groups. Surinam was a former Dutch colony. The Surinamese<br />
population is ethnically diverse and mainly consists of people who originate from West<br />
Africa, South Asia and mixed origin people. The Antillean/Aruban population is<br />
predominantly of West African, European and mixed origin and its migration to The<br />
Netherlands has been relatively stable over time. Turkish and Moroccan men came to The<br />
Netherlands as labour migrants in the 1960s and 1970s and were later followed by their<br />
families. The term ‘other other non-OECD migrant groups’ comprise of people who came<br />
to the Netherlands from other parts of the world including China, South Asia, Sub-<br />
Saharan Africa, Caribbean islands , Middle East and South America (28).<br />
Assessment of patient mix<br />
Age, sex, primary and secondary diagnoses, principal intervention and type of insurance<br />
were obtained for each hospitalisation from the HDR.<br />
The primary diagnosis was coded with ICD-9 –CM and then classified according to the<br />
Clinical Classifications Software (CCS) into 12 homogenous diagnostic groups (29).<br />
Comorbidity was assessed by the Charlson-index based on the secondary diagnoses<br />
registered for each admission in the HDR (30).<br />
Principal intervention was classified by ICD-9-CM main categories.<br />
Assessment of readmission and excess length of stay<br />
Readmission was defined as a clinical hospitalisation within 30 days after a initial clinical<br />
hospitalisation with a duration of 24 hours or more.<br />
Excess LOS was computed as the difference between observed LOS and the mean<br />
expected LOS. The expected length of stay was estimated based on a generalized<br />
estimating equation model with a gamma distribution using STATA version 9 , taking into<br />
account age (4 classes), registration year (1995-2005), diagnosis (50 classes based on<br />
ICD-9-CM), intervention (37 classes based on ICD-9-CM), and hospital (n=139) , while<br />
accounting for clustering of length of stay within patients (31).<br />
Based on the distribution of excess LOS we chose to dichotomize hospital admissions<br />
with and without excess LOS using a threshold of 3 days excess LOS.<br />
Data analysis<br />
Descriptive statistics of all clinical hospitalisations with a duration of more than 24 hours<br />
were calculated for each migrant group in SPSS 14.0.<br />
Due to the large sample size and technical limitations of the software, we needed to<br />
reduce our dataset. Therefore, we took a random sample of ethnic Dutch patients to<br />
achieve about the same size as the other ethnic groups (283,379 of 18,262,091<br />
admissions).<br />
37
In the analysis of the readmission indicator patients who never had an admission of more<br />
than 24 hours were excluded. In the analysis of excess LOS only admissions of more<br />
than 24 hours were included.<br />
As effect modification between age and migrant groups was present we performed all<br />
analyses in two strata, notably patients younger than 45 years and patients of 45 years<br />
and older.<br />
To assess differences in the incidence of readmission within 30 days after a prior<br />
admission, we used stepwise multilevel logistic regression analysis. In the first model<br />
only migrant group and demographics (i.e. age and sex) were taken into account. In the<br />
second model we adjusted for potential confounding by patient mix by adding diagnosis,<br />
comorbidity and principal intervention. In the third model we examined the contribution<br />
of socio-economic indicators to the observed ethnic disparities. The associations between<br />
these factors and the incidence of readmissions within 30 days were assessed by odds<br />
ratios with 95% confidence intervals.<br />
Analogously, a stepwise multivariable logistic regression analysis was applied to assess<br />
disparities in excess LOS between migrant groups, while adjusting for confounding by<br />
patient-mix and finally for socio-economic indicators.<br />
The data in this study were hierarchical: admissions (level 1) are nested within hospitals<br />
(level 2). In a sensitivity analysis we assessed differences in the incidence of readmission<br />
within 30 days after a prior admission and excess LOS using stepwise multivariable<br />
multilevel logistic regression analysis, in which variation in readmission rate was<br />
apportioned to the admission, and hospital level (32,33). Based on the total variance,<br />
intra class correlations (ICCs) were calculated, which give an indication of the extent of<br />
the variance. For example, a high ICC at the hospital level, means that there is more<br />
homogeneity (low variation) within hospitals (patient are treated alike in a hospital), but<br />
high variation between hospitals.<br />
Results<br />
In total 1177,304 admissions from 433,501 patients in 139 hospitals locations were<br />
included in our sample. About 95 % were native Dutch and 5% were from non-OECD<br />
migrant groups. Most migrants were from the first generation, varying from 49% in<br />
Moroccan to 79% in Surinamese patients. Patients from migrant groups were younger<br />
and suffered less often from diseases of the heart, diseases of the arteries and<br />
neoplasms than their Dutch counterparts (Table 1).<br />
After 73,938 (6.3%) clinical admissions a clinical readmission occurred within 30 days<br />
after prior admission. Mean excess LOS of at least 3 days was present in 143,302<br />
(17.5%) admissions.<br />
The risk of readmission within 30 days after the initial admission is presented in table 2a<br />
and 2b for patients younger and older than 45 years of age respectively. In patient<br />
younger than 45 years, without adjustment for patient mix and socio-economic factors,<br />
the risk for readmission within 30 days is higher among Surinamese and Antillean<br />
patients and lower in Turkish patients compared to Dutch patients. After adjustment for<br />
patient-mix the odds ratios became closer to zero but the differences for all three<br />
migrant groups stayed statistically significant. After further adjustment for socioeconomic<br />
factors the differences between migrant groups and Dutch patients slightly decreased.<br />
In patients older than 45 years the risk of readmission within 30 days was higher in<br />
Turkish, Surinamese and Antillean patients than in Dutch patients (model 1). After<br />
adjustment for patient-mix the odds ratios remained stable but became borderline<br />
significant for Surinamese patients. After further adjustment for socioeconomic factors<br />
the differences between Turkish and Surinamese patients compared to Dutch patients<br />
decreased. However, Antillean patients still had a 14% readmission rate within 30 days<br />
than Dutch patients, which were not accounted for by socio-economic status.<br />
38
The risk of excess LOS of at least 3 days is presented in table 3a and 3b for patients<br />
younger and older than 45 years of age respectively. As in the case of readmission,<br />
overall, the migrant groups showed an increased risk, after controlling for demographics<br />
and patient mix. However, ethnic disparities appeared to be more pronounced for the<br />
excess LOS. In addition, in contrast with the readmission indicator, now all migrant<br />
groups showed an increased risk, including the Moroccan population. After further<br />
adjustment for socio-economic indicators, most of the increased risks remained in both<br />
age groups.<br />
The sensitivity analyses showed that the amount of clustering at the hospital level was<br />
small. With regard to readmission rates, the ICC values varied from 1.6% tot 2.0% for<br />
the three models in both age groups. For excess LOS rates the ICCs varied from 0.1% to<br />
0.7%. The odds ratios were hardly affected by taking into account clustering at hospital<br />
level.<br />
Discussion<br />
This study provides the first nationwide estimates of ethnic disparities in rates of<br />
readmissions and excess LOS. The results show that, overall, migrant groups had an<br />
increased risk of readmission within 30 days and excess LOS of at least 3 days during<br />
hospitalisation. These risks were more pronounced in patients older than 45 years<br />
compared to younger patients and for the excess LOS indicator compared to the<br />
readmission indicator. For the readmission indicator the risks were higher for Surinamese<br />
and Antillean patients. These disparities were partly but not largely accounted for by<br />
socio-economic indicators.<br />
These results may be explained in two ways. First, they may reflect a difference in the<br />
occurrence in adverse events during hospitalisation between migrant groups. Second,<br />
they may reflect the higher need of health care in migrant patients, for instance because<br />
of language problems, compared to ethnic Dutch patient with the same diagnosis and<br />
treatment. Our results may than be explained as an indication of adequate care for<br />
ethnic minorities.<br />
The impact of both mechanisms is unknown and needs to be investigated in future<br />
research.<br />
Although each country has a specific ethnic composition, our results with regard to<br />
Turkish, Moroccan and other non-OECD migrant groups are probably generalisable to<br />
other European countries. We found differences with regard to outcomes related to a<br />
broad range of hospital care which probably reflect general characteristics of migrant<br />
groups related to poorer patient safety of hospital care or higher needs of health care.<br />
For instance, language differences between physician and patient may incur a higher risk<br />
of incidents (34-37). Differences in health care access and ‘everyday racism’ of health<br />
care providers may also play a role (14). Findings from a qualitative study of our own<br />
group suggested three distinct mechanisms for an increased risk of patient safety<br />
incidents in patients from migrant groups, i.e. inappropriate reactions to objective<br />
characteristics of the patient (including language and genetic predisposition); different<br />
perceptions of disease and expectations of care; and discrimination and prejudice<br />
(Suurmond et al, Am J Public Health, accepted for publication)<br />
Ethnic disparities in readmission rates and excess LOS were larger in patients older than<br />
45 years of age. In older migrant patient a larger proportion is from the first migrant<br />
generation, i.e. not born in the Netherlands. Therefore the cultural distance and language<br />
problems compared to Dutch patients are larger in older patients. In addition, diseases of<br />
the elderly may start at a younger age in specific migrant patient groups. Moreover, the<br />
risk of adverse events increases with age and therefore the statistical power to assess<br />
ethnic disparities is larger in older age groups.<br />
Although the ethnic disparities were smaller in younger migrant patients, who were more<br />
often 2 nd and 3 rd generation, the patterns were similar to those in older patients. This<br />
39
finding suggests that differences do not simply disappear with increasing length of stay of<br />
migrants.<br />
Although we observed increased risks for all migrant groups, the risk appeared to be<br />
particularly high for people from Surinam and the Dutch Antilles. How can we explain<br />
these findings? Surinamese and Antillean patients emigrated from the Dutch colonies. As<br />
a result they speak the Dutch language and are assumed to be closer the Dutch culture<br />
than Turkish and Moroccan patients, who came to the Netherlands as labour migrants in<br />
the 1960s and 1970s and were later followed by their families. Perhaps, the cultural<br />
distance or specific needs of Surinamese and Antillean patients are underestimated by<br />
care givers because these patients speak Dutch. In addition, language problems and<br />
cultural distance may not the predominant factors responsible for this difference. Beside<br />
organisational and human factors in the delivery of health care, patient related factors<br />
seem to play an important role which needs to be further disentangled. In a high risk<br />
migrant group, such as the Antillean and Surinamese population, patient related causes<br />
of adverse patient safety can be further explored. This will ultimately provide insight in<br />
patient related factors which play a role for all patients admitted to hospital, independent<br />
of their ethnic background.<br />
Ethnic disparities may also be explained by poorer quality of hospitals in regions where<br />
most migrant patients live. However, national data suggest otherwise. A national<br />
structured record review study on adverse events in Dutch hospitals found no statistically<br />
significant differences in adverse event rates between hospitals and in the Dutch health<br />
care system there is no distinction between private and social acute care hospitals (11).<br />
Our findings confirm and extend the results from the US, that ethnic disparities in specific<br />
adverse events may exist, independent from socioeconomic disparities (14-18).<br />
Our findings are also in line with European studies on ethnic disparities in mortality from<br />
specific causes that indicate that quality of care may differ between migrant groups (38-<br />
42).<br />
The fact that our results are in line with those from other countries suggest that generic<br />
causes, valid for all migrant groups, of ethnic disparities in patient safety exist.<br />
Limitations and strengths<br />
Our study has some limitations. The classification of ethnicity was based on country of<br />
birth, which is a reliable method for the Netherlands (28). However, this method does<br />
not allow to identify migrant groups within a country, which is of particular interest for<br />
Surinamese patients with consists of several subpopulations. For explanatory studies on<br />
ethnic disparities assessment of ethnic identity, degree of acculturalisation, mastery of<br />
the language of the host country, and religion may be helpful to disentangle patient<br />
related factors (28).<br />
Adjustment for potential confounding by patient-mix heavily relied on data in the HDR.<br />
Although the quality of the coded data have been validated, systematic coding<br />
differences between hospitals may exist (43). Some hospitals have more coding staff and<br />
stricter quality control than others. These coding differences apply to all patients<br />
admitted to a hospital, regardless of their ethnicity. Adjustment for clustering at hospital<br />
level also diminishes the effect of hospital related coding differences on the ethnic<br />
disparities we found and did not effect our results.<br />
Although we used a very large dataset, the size of the migrant groups limited our<br />
possibilities to adjust for patient-mix in a more detailed way. Especially when genetic or<br />
clinical differences are expected, precise case-mix control is important. Since we included<br />
the vast majority of the most important diagnoses and procedures over a 10-year period<br />
in almost all patients admitted to hospital, we consider our results robust and<br />
representative for the majority of health care delivered in Dutch acute care hospitals. The<br />
fact that the pattern for both outcomes in our study point in the same direction is also<br />
convincing.<br />
It might have been better to use unplanned readmission rather than any readmission<br />
within 30 days as an outcome. However, due to insufficient unplanned readmissions<br />
40
within each migrant group this was not possible. In addition, coding differences between<br />
hospitals were suspected. ‘Unplanned’ may either mean ‘acute’ or ‘unexpected’. Moreover,<br />
a readmission planned at discharge from the first admission may be needed because of<br />
an adverse event.<br />
It is clear that readmission within 30 days after initial admission and excess LOS are<br />
associated with the occurrence of patient safety events during hospital admission(2, 19-<br />
22). Of course, clinical and physiologic patient characteristics as well as specific patient<br />
needs may also cause excess LOS or readmission. We do not know whether health carerelated<br />
and patient-related causes contributed equally to the origin of these outcomes in<br />
each migrant group. However, there is currently no evidence to support the idea that<br />
clinical or genetic disparities have a major impact outcomes on ethnic disparities in<br />
patient safety from a broad perspective. Future research, using structured record review<br />
or root cause analysis, may overcome these limitations.<br />
The strengths of our study are the validity of the registries, the linkage methods, the<br />
large sample size, the 10-year time frame and the outcome measures which reflect a<br />
broad range of health care delivered in Dutch hospitals. This enabled identify migrant<br />
groups at high risk and to get a first impression of mechanisms underlying ethnic<br />
disparities in general hospital care.<br />
Conclusions<br />
Migrant groups seem to be systematically at a disadvantage when it comes to rates of<br />
readmissions and extended LOS. The largest risks were observed among patients older<br />
than 45 years, and in Surinamese and Antillean patients. These disparities were<br />
attenuated but not largely accounted for by socio-economic indicators. The fact that we<br />
found disparities using broad indicators of hospitalisations, suggests the importance of<br />
general explanations for these disparities.<br />
Future research is needed to explain patient and health-care related mechanisms<br />
underlying these results. More research into ethnic disparities in the occurrence, nature<br />
and causes of adverse events during hospitalisation is needed to facilitate the<br />
development of appropriate interventions to reduce potential ethnic inequalities in patient<br />
safety. Special attention should be paid to patient-related factors underlying the<br />
occurrence of adverse events. Eventually, regardless of their ethnic background, all<br />
patients might profit from these.<br />
41
References<br />
1. Brennan TA, Leape LL, Laird NM, et al. Incidence of adverse events and negligence in hospitalized patients.<br />
Results of the Harvard Medical Practice Study I. New Engl J Med 1991;324:370-6.<br />
2. Baker GR, Norton PG, Flintoft V, et al. The Canadian Adverse Events Study: the incidence of adverse<br />
events among hospital patients in Canada. Can Med Assoc 2004;170:1678-86.<br />
3. Leape LL, Brennan TA, Laird N, et al. The nature of adverse events in hospitalized patients. Results of the<br />
Harvard Medical Practice Study II. New Engl J Med 1991;324:377-84.<br />
4. Davis P, Lay-Yee R, Briant R, et al. Adverse events in New Zealand public hospitals II: preventability and<br />
clinical context. N Z Med J 2003;116:U624.<br />
5. Davis P, Lay-Yee R, Briant R, et al. Adverse events in New Zealand public hospitals I: occurrence and<br />
impact. N Z Med J 2002;115:U271.<br />
6. Michel P, Quenon JL, de Sarasqueta AM, et al. Comparison of three methods for estimating rates of adverse<br />
events and rates of preventable adverse events in acute care hospitals. BMJ 2004;328:199.<br />
7. Schioler T, Lipczak H, Pedersen BL, et al. [Incidence of adverse events in hospitals. A retrospective study of<br />
medical records]. Ugeskr Laeger 2001;163:5370-8.<br />
8. Thomas EJ, Studdert DM, Burstin HR, et al. Incidence and types of adverse events and negligent care in<br />
Utah and Colorado. Med Care 2000;38:261-71.<br />
9. Vincent C, Neale G, Woloshynowych M. Adverse events in British hospitals: preliminary retrospective record<br />
review. BMJ 2001;322:517-9.<br />
10. Wilson RM, Runciman WB, Gibberd RW, et al. The Quality in Australian Health Care Study. Med J Aust<br />
1995;163:458-71.<br />
11. Zegers M, de Bruijne MC, Wagner C, Hoonhout LHF, Waaijman R, Smits M et al.: Adverse events and<br />
potentially preventable deaths in Dutch hospitals: results of a retrospective patient record review study.<br />
Qual Saf Health Care 2009, Accepted for publication.<br />
12. Vincent C. Framework for analysing risk and safety in clinical medicine. BMJ 1998;3416:1154-1157<br />
13. Reason JT. Undestading adverse events: human factors. In: Vincent CA, ed. Clinical risk management:<br />
enhancing patient safety. London: BMJ, 2001:9-30.<br />
14. Coffey RM, Andrews RM, Moy E. Racial, ethnic and socioeconomic disparities in estimates of AHRQ patient<br />
safety indicators. Medical Care, 2005; 43(3) suppl: I-48-57.<br />
15. Flores G, Ngui E. Racial/Ethnic disparities and patient safety. Pediatr Clin N Am. 2006;53:1197-1215.<br />
16. Romano PS, Geppert JJ, Davies S, Miller MR, Elixhauser A, McDonald KM. A national profile of patient safety<br />
in U.S. hospitals. Health affairs, 2003:22, 154-166.<br />
17. Chang DC, Handly N, Abdullah F, Efron DT, Haut ER, Haider AH, Pronovost PJ, Cornwell EE. The occurrence<br />
of potential patient safety events among trauma patients. Are they random? Annals of surgery, 2008;<br />
247:327-334.<br />
18. Miller MR, Elizhauser A, Zhan C. Patient safety events during pediatric hospitalizations. Pediatrics, 2003;<br />
111: 1358-1366.<br />
19. Hoonhout LH, de Bruijne MC, Wagner C, Zegers M, Waaijman R, Spreeuwenberg P, Asscheman H, van der<br />
Wal G, van Tulder MW. Direct medical costs of adverse events in Dutch hospitals. BMC Health Serv Res.<br />
2009. 9:27.<br />
20. Paradis AR, Stewart VT, Bayley KB, Brown A, Bennett AJ. Excess cost and length of stay associated with<br />
voluntary patient safety event reports in hospitals. Am J Med Qual. 2009 Jan-Feb;24:53-60.<br />
21. Kronman MP, Hall M, Slonim AD, Shah SS. Charges and lengths of stay attributable to adverse patient-care<br />
events using pediatric-specific quality indicators: a multicenter study of freestanding children's hospitals.<br />
Pediatrics. 2008 Jun;121:e1653-9.<br />
42
22. Rivard PE, Luther SL, Christiansen CL, Shibei Zhao, Loveland S, Elixhauser A, Romano PS, Rosen AK. Using<br />
patient safety indicators to estimate the impact of potential adverse events on outcomes. Med Care Res<br />
Rev. 2008; 65:67-87.<br />
23. U.S. Department of Health and Human Services. The International Statistical Classification of Diseases,<br />
Injuries and Causes of Death. Ninth Revision. Clinical Modification. Washington DC: U.S. Department of<br />
Health and Human Services, 1979.<br />
24. Reitsma JB, Kardaun JW, Gevers E, de Bruin A, van der Wal J, Bonsel GJ. Possibilities for anonymous<br />
follow-up studies of patients in Dutch national medical registrations using the Municipal Population<br />
Register: a pilot study. Ned Tijdschr Geneesk 2003; 147:2286-90.<br />
25. Paas GR, Veenhuizen KC. [Research on the validity of the LMR]. Utrecht: Prismant, 2002 (in Dutch).<br />
26. De Bruin A, Kardaun JW, Gast A, Bruin E, van Sijl M, Verweij G, Record linkage of hospital discharge<br />
register with population register: experiences at Statistics Netherlands. Stat J UN Econ Comm Eur 2004;<br />
21:23–32.<br />
27. http://www.scp.nl/onderzoek/statusscores/<br />
28. Stronks K, Kulu-Glasgow I, Agyemang C. The utility of 'country of birth' for the classification of ethnic<br />
groups in health research: the Dutch experience. Ethn Health 2008. 3:1-14. [Epub ahead of print]<br />
29. Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP). Clinical classifications software (CCS). Rockville, MD:<br />
Agency for Healthcare Quality and Research; 1999.<br />
30. Charlson ME, Pompei P, Ales KL, Mackenzie CR. A new method of classifying prognostic comorbidity in<br />
longitudinal studies: development and validation. J Cron Dis 1987;40:373-383<br />
31. Borghans I, Heijink R, Kool T, Lagoe RJ, Westert GP. Benchmarking and reducing length of stay in Dutch<br />
hospitals. BMC Health Serv Res 2008. 24;8:220.<br />
32. Twisk JWR. Applied multilevel analysis: a practical guide. Cambridge: Cambridge University Press, 2006.<br />
33. Snijders TAB, Bosker RJ. Multilevel analysis; an introduction to basic and advanced multilevel modelling.<br />
Londen: Sage Publications, 1999.<br />
34. Johnstone M-J, Kanitsaki O. Culture, language, and patient safety: making the link. Int J Qual Health C.<br />
2006;18:383-388.<br />
35. Flores G. The impact of medical interpreter services on the quality of health care: a systematic review. Med<br />
Care Res Rev. 2005;62:255-299.<br />
36. Cohen AL, Rivara F, Marcuse EK, McPhillips H, Davis R. Are language barriers associated with serious<br />
medical events in hospitalized pediatric patients? Pediatrics. 2005;116:575-579<br />
37. Divi C, Koss RG, Schmaltz SP, Loeb JM. Language proficiency and advers events in US hospitals: a pilot<br />
study. Int J Qual Health C. 2007;19:60-67.’<br />
38. Agyemang C, Vaartjes I, Bots ML, Van Valkengoed IG, de Munter JS, de Bruin A, Berger-van Sijl M,<br />
Reitsma JB, Stronks K. Risk of death after first admission for cardiovascular diseases by country of birth<br />
in The Netherlands: a nationwide record-linked retrospective cohort study. Heart. 2009 May;95:747-53.<br />
39. Alderliesten ME, Stronks K, Van Lith JMM, et al. Ethnic differences in perinatal mortality. A perinatal audit<br />
on the role of substandard care. Eur J Obst Gyn and Reproductive Biology 2008, 6: 602-607<br />
40. Stirbu I, Kunst AE, Bos V, Mackenbach JP. Differences in avoidable mortality between migrants and the<br />
native Dutch in the Netherlands. BMC Public Health 2006, 6:78.<br />
41. Lanting LC, Joung IMA, Mackenbach JP, Lamberts SWJ, Bootsma AH. Ethnic differences in mortality, endstage<br />
complications and quality of care among diabetic patients: a review. Diabetes Care 2005; 28:<br />
2280-2288.<br />
42. Merlo J, Gerdtham, UG, Eckerlund I, Hakansson S, Otterblad-Olausson P, Pakkanen M, Lindqvist PG.<br />
Hospital level of care and neonatal mortality in low- and high-risk deliveries. Med Care 2005;43:1092-<br />
1100.<br />
43
43. Mohammed MA, Deeks JJ, Girling A, Rudge G, Carmalt M, Stevens MJ, Lilford RJ. Evidence of<br />
methodological bias in hospital standardised mortality ratios: retrospective database study of English<br />
hospitals. BMJ 2009. 338;b780<br />
44
Table 1. Characteristics of hospital admissions in Dutch hospitals between January 1,<br />
1995 and December 31, 2005 by ethnic group.<br />
Dutch Moroccans Turks Antillean Surinamese<br />
45<br />
Other<br />
non-<br />
OECD<br />
migrant<br />
groups<br />
Number of admissions (n) 283379 111.265 226.598 73.489 241.168 241.405<br />
First generation (%) 48.7 68.3 77.7 78.8 76.2<br />
Sex (% male)<br />
48.3 54.0 54.6 44.6 44.5 52.8<br />
Age (%)<br />
1-17 7.2 46.9 26.7 18.2 13.5 26.1<br />
18-30 6.3 25.4 18.5 17.1 12.0 16.9<br />
31-40 8.4 15.4 17.9 18.9 16.8 20.5<br />
41-50 11.9 7.1 13.6 18.5 20.3 17.2<br />
51-60 15.9 3.5 13.4 14.8 16.1 10.0<br />
61-65 8.7 1.0 5.7 4.6 6.6 3.1<br />
>= 66<br />
41.6 0.7 4.2 7.9 14.7 6.2<br />
CCS diagnosis (%)<br />
Diseases of the heart 9.9 1.9 6.2 4.3 8.1 4.4<br />
Neoplasms 8.2 2.2 3.2 4.2 3.8 3.7<br />
Coma, shock 2.0 2.7 2.2 2.6 3.1 3.9<br />
Septicemia 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.1<br />
Acute cerebrovascular disease 1.3 0.2 0.5 0.7 1.2 0.6<br />
Diseases of the arteries, arterioles, and 2.2 0.3 0.7 0.9 1.1 0.6<br />
capillaries<br />
Diseases of the respitoir system 3.8 3.7 3.5 3.1 3.4 3.2<br />
Diseases of the digestive system 3.9 3.8 3.5 3.6 3.7 3.7<br />
Diseases of the urinary system 0.8 0.9 1.2 1.4 1.5 1.2<br />
Fractures 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1<br />
Incranial injury 0.6 1.5 0.9 1.0 0.7 1.1<br />
Complication of surgical medical<br />
procedure<br />
1.5 1.0 1.2 1.7 1.5 1.2<br />
Other<br />
64.7 81.6 76.8 76.1 71.4 77.0<br />
Charlson index (co-morbidity scale) >= 2 (%) 13.3 4.0 6.0 8.6 8.9 7.3<br />
ICD-9 Procedures/ interventions (%)<br />
No procedure/ intervention 38.8 45.5 41.8 43.8 45.1 43.4<br />
Operations on the eye 9.1 5.7 8.7 8.6 10.4 8.4<br />
Other miscellaneous therapeutic/<br />
0.1 0.1 0.1 0.2 0.3 0.1<br />
diagnostic procedures<br />
Operations on the ear 0.2 0.1 0.2 0.2 0.2 0.2<br />
Operations on the respiratory system 1.7 0.7 1.1 1.1 1.2 1.0<br />
Operations on the digestive system 18.8 21.6 22.3 16.3 16.7 19.9<br />
Operations on the urinary system 23.5 21.1 20.3 24.6 20.5 21.3<br />
Operations on the muscoskeletal system 1.7 2.0 1.9 1.5 1.3 1.7<br />
Operations on the integumentary system 2.1 0.6 1.3 1.2 1.3 1.0<br />
Miscellaneous diagnostic and therapeutic<br />
procedures<br />
3.9 2.4 2.4 2.7 3.0 2.9
Quartiles social-economic status (%) *<br />
< 25% 39.1 14.9 12.1 25.3 23.1 27.0<br />
26-50% 33.8 21.0 22.2 23.3 18.3 24.8<br />
51-75% 18.8 30.9 31.4 26.1 23.0 24.6<br />
> 75% 6.2 33.1 34.3 25.5 35.6 23.6<br />
Private insurance (%)<br />
29.1 6.9 6.1 18.0 16.0 17.2<br />
Readmissions within 30 days (%) 7.1 5.2 5.6 6.7 6.8 5.8<br />
Excess length of hospital stay >= 3 days (%) 19.6 14.6 15.8 17.5 18.9 16.5<br />
* a higher quartile is associated with a lower socio-economic score<br />
Table 2a. Differences in clinical readmission within 30 days after principle admission in<br />
patients younger than 45 years between ethnic groups in the Netherlands between<br />
January 1, 1995 and December 31, 2005.<br />
Odds ratio<br />
(95%CIs)<br />
Odds ratio<br />
(95%CIs)<br />
Odds ratio<br />
(95%CIs)<br />
model 1 model 2 model 3<br />
Etnicity (reference: native Dutch patients )<br />
Moroccans 1.03 (0.99 - 1.08) 1.02 (0.97 - 1.06) 1.00 (0.96 - 1.05)<br />
Turks 0.95 (0.91 - 0.99) 0.96 (0.92 - 1.00) 0.94 (0.90 - 0.98)<br />
Surinamese 1.15 (1.10 - 1.19) 1.09 (1.05 - 1.14) 1.07 (1.03 - 1.12)<br />
Antilleans<br />
Other non- OECD migrant groups<br />
1.12 (1.07 - 1.18) 1.07 (1.02 - 1.13) 1.06 (1.00 - 1.12)<br />
1.04 (1.00 - 1.08)<br />
0.97 (0.94 - 1.01)<br />
0.96 (0.93 - 1.00)<br />
Age (reference: age 1-5 years)<br />
6-10 1.08 (1.03 - 1.13) 1.04 (0.99 - 1.09) 1.04 (0.99 - 1.09)<br />
11-15 1.17 (1.12 - 1.23) 1.18 (1.12 - 1.24) 1.18 (1.12 - 1.24)<br />
16-20 1.10 (1.05 - 1.15) 1.23 (1.17 - 1.29) 1.23 (1.17 - 1.29)<br />
21-25 1.07 (1.02 - 1.12) 1.21 (1.15 - 1.26) 1.20 (1.15 - 1.26)<br />
26-30 1.08 (1.03 - 1.12) 1.19 (1.14 - 1.24) 1.19 (1.14 - 1.24)<br />
31-35 1.13 (1.08 - 1.18) 1.21 (1.16 - 1.26) 1.21 (1.16 - 1.26)<br />
36-40<br />
41-45<br />
1.13 (1.09 - 1.18) 1.12 (1.08 - 1.17) 1.12 (1.08 - 1.17)<br />
Sex (reference: female)<br />
1.28 (1.23 - 1.33) 1.17 (1.13 - 1.22) 1.17 (1.13 - 1.22)<br />
CCS diagnosis (reference: diseases of the heart)<br />
0.98 (0.96 - 1.00) 0.95 (0.93 - 0.97) 0.95 (0.93 - 0.97)<br />
Neoplasms 0.70 (0.64 - 0.76) 0.70 (0.64 - 0.76)<br />
Coma, shock 0.72 (0.66 - 0.79) 0.72 (0.66 - 0.79)<br />
Septicemia 0.73 (0.57 - 0.94) 0.73 (0.57 - 0.94)<br />
Acute cerebrovascular disease<br />
Diseases of the arteries, arterioles, and<br />
0.41 (0.32 - 0.52) 0.41 (0.32 - 0.52)<br />
capillaries<br />
0.88 (0.75 - 1.03) 0.88 (0.75 - 1.03)<br />
Diseases of the respiratoir system 0.70 (0.65 - 0.77) 0.70 (0.65 - 0.77)<br />
Diseases of the digestive system 1.15 (1.06 - 1.24) 1.15 (1.06 - 1.24)<br />
Diseases of the urinary system 0.65 (0.59 - 0.72) 0.65 (0.58 - 0.72)<br />
Fractures 0.70 (0.42 - 1.16) 0.70 (0.42 - 1.16)<br />
Incranial injury 0.17 (0.14 - 0.20) 0.17 (0.14 - 0.20)<br />
Complication of surgical medical procedure 1.58 (1.43 - 1.74) 1.58 (1.43 - 1.74)<br />
Other 0.58 (0.54 - 0.62) 0.58 (0.54 - 0.62)<br />
Carlson index co-morbidity >= 2<br />
ICD-9 Procedures (reference: no intervention)<br />
5.26 (5.05 - 5.47) 5.25 (5.05 - 5.46)<br />
46
Operations on the eye<br />
Other miscellaneous therapeutic/ diagnostic<br />
0.50 (0.48 - 0.53) 0.50 (0.48 - 0.53)<br />
procedures<br />
0.52 (0.38 - 0.70) 0.52 (0.38 - 0.70)<br />
Operations on the ear 0.59 (0.45 - 0.78) 0.59 (0.45 - 0.78)<br />
Operations on the respiratory system 0.94 (0.84 - 1.04) 0.94 (0.84 - 1.04)<br />
Operations on the digestive system 0.40 (0.39 - 0.42) 0.40 (0.39 - 0.42)<br />
Operations on the urinary system 0.38 (0.36 - 0.39) 0.38 (0.36 - 0.39)<br />
Operations on the muscoskeletal system 0.61 (0.55 - 0.66) 0.61 (0.55 - 0.66)<br />
Operations on the integumentary system<br />
Miscellaneous diagnostic and therapeutic<br />
procedures<br />
0.36 (0.31 - 0.42) 0.36 (0.31 - 0.42)<br />
Insurance (reference: social insurance)<br />
0.80 (0.76 - 0.86) 0.81 (0.76 - 0.86)<br />
1.00 (1.00 - 1.01)<br />
Social-economic position (reference score < 25%)*<br />
Scores between 26-50 % 1.04 (1.01 - 1.08)<br />
Scores between 51-75 % 1.00 (0.97 - 1.03)<br />
Score > 75% 1.09 (1.05 - 1.12)<br />
* a higher quartile is associated with a lower socio-economic score<br />
Odds ration that were statistically significant are printed bold.<br />
Table 2b. Differences in clinical readmission within 30 days after principle admission in<br />
patients of 45 years and older between ethnic groups in the Netherlands between<br />
January 1, 1995 and December 31, 2005.<br />
Odds ratio Odds ratio Odds ratio<br />
(95%CIs) (95%CIs) (95%CIs)<br />
model 1 model 2 model 3<br />
Etnicity (reference: native Dutch patients )<br />
Moroccans 1.02 (0.94 - 1.10) 1.02 (0.94 - 1.11) 1.00 (0.92 - 1.09)<br />
Turks 1.04 (1.01 - 1.08) 1.05 (1.01 - 1.08) 1.02 (0.99 - 1.06)<br />
Surinamese 1.05 (1.02 - 1.08) 1.03 (1.00 - 1.06) 1.01 (0.98 - 1.04)<br />
Antilleans<br />
Other non- OECD migrant groups<br />
1.18 (1.13 - 1.24) 1.15 (1.10 - 1.21) 1.14 (1.09 - 1.20)<br />
1.01 (0.98 - 1.05)<br />
1.01 (0.98 - 1.05)<br />
1.00 (0.97 - 1.04)<br />
Age (reference: age 46-50 years)<br />
51-55 1.13 (1.09 - 1.17) 1.05 (1.01 - 1.09) 1.05 (1.01 - 1.09)<br />
56-60 1.23 (1.19 - 1.28) 1.10 (1.06 - 1.14) 1.10 (1.06 - 1.14)<br />
61-65 1.31 (1.26 - 1.36) 1.12 (1.08 - 1.17) 1.12 (1.08 - 1.17)<br />
66-70 1.34 (1.28 - 1.39) 1.13 (1.09 - 1.18) 1.13 (1.09 - 1.18)<br />
71-75 1.33 (1.27 - 1.39) 1.12 (1.07 - 1.17) 1.12 (1.07 - 1.17)<br />
76-80 1.21 (1.16 - 1.27) 1.04 (0.99 - 1.09) 1.04 (0.99 - 1.09)<br />
>= 81 1.07 (1.02 - 1.13) 0.90 (0.86 - 0.95) 0.90 (0.86 - 0.95)<br />
Sex (reference: female)<br />
0.82 (0.81 - 0.84) 0.87 (0.85 - 0.89) 0.87 (0.85 - 0.89)<br />
CCS diagnosistic group (reference: diseases of the heart)<br />
Neoplasms 1.06 (1.02 - 1.11) 1.07 (1.02 - 1.12)<br />
Coma, shock 0.97 (0.91 - 1.03) 0.97 (0.91 - 1.03)<br />
Septicemia 0.91 (0.74 - 1.13) 0.91 (0.73 - 1.13)<br />
Acute cerebrovascular disease<br />
Diseases of the arteries, arterioles, and<br />
0.33 (0.29 - 0.37) 0.33 (0.29 - 0.37)<br />
capillaries<br />
1.20 (1.12 - 1.29) 1.20 (1.12 - 1.29)<br />
Diseases of the respiratoir system 0.93 (0.88 - 0.98) 0.93 (0.88 - 0.98)<br />
Diseases of the digestive system 1.26 (1.19 - 1.32) 1.26 (1.19 - 1.32)<br />
Diseases of the urinary system 1.31 (1.21 - 1.41) 1.30 (1.21 - 1.40)<br />
Fractures 0.79 (0.67 - 0.93) 0.79 (0.67 - 0.93)<br />
Incranial injury 0.33 (0.25 - 0.43) 0.33 (0.25 - 0.43)<br />
Complication of surgical medical procedure 1.95 (1.82 - 2.08) 1.94 (1.82 - 2.08)<br />
47
Other 0.63 (0.61 - 0.65) 0.63 (0.61 - 0.65)<br />
Carlson index co-morbidity >= 2<br />
2.43 (2.36 - 2.50)<br />
2.43 (2.35 - 2.50)<br />
ICD-9-CM procedure (reference: no procedure)<br />
Operations on the eye<br />
Other miscellaneous therapeutic/ diagnostic<br />
0.69 (0.67 - 0.72) 0.69 (0.67 - 0.72)<br />
procedures<br />
0.65 (0.49 - 0.87) 0.65 (0.49 - 0.87)<br />
Operations on the ear 0.90 (0.74 - 1.10) 0.90 (0.74 - 1.10)<br />
Operations on the respiratory system 0.98 (0.91 - 1.05) 0.98 (0.91 - 1.05)<br />
Operations on the digestive system 0.42 (0.40 - 0.43) 0.42 (0.40 - 0.44)<br />
Operations on the urinary system 0.55 (0.54 - 0.57) 0.56 (0.54 - 0.57)<br />
Operations on the muscoskeletal system 0.54 (0.49 - 0.60) 0.55 (0.50 - 0.60)<br />
Operations on the integumentary system<br />
Miscellaneous diagnostic and therapeutic<br />
procedures<br />
0.44 (0.40 - 0.49) 0.44 (0.40 - 0.49)<br />
Insurance (reference: social insurance)<br />
0.56 (0.53 - 0.59) 0.56 (0.53 - 0.59)<br />
1.00 (1.00 - 1.00)<br />
Social-economic position (reference score < 25%)*<br />
Scores between 26-50 % 1.06 (1.03 - 1.09)<br />
Scores between 51-75 % 1.06 (1.02 - 1.09)<br />
Score > 75% 1.09 (1.05 - 1.12)<br />
* a higher quartiles is associated with a lower socio-economic score<br />
Odds ration that were statistically significant are printed bold.<br />
Table 3a. Differences in excess length of stay in patients younger than 45 years<br />
between ethnic groups in the Netherlands between January 1, 1995 and December 31,<br />
2005.<br />
Odds ratio<br />
(95%CIs)<br />
Odds ratio<br />
(95%CIs)<br />
Odds ratio<br />
(95%CIs)<br />
model 1 Model 2 Model 3<br />
Etnicity (reference: native Dutch patients )<br />
Moroccans 1.10 (1.06 - 1.13) 1.07 (1.04 - 1.11) 1.03 (1.00 - 1.07)<br />
Turks 1.00 (0.97 - 1.03) 1.00 (0.97 - 1.03) 0.96 (0.93 - 0.99)<br />
Surinamese 1.17 (1.14 - 1.21) 1.10 (1.07 - 1.13) 1.08 (1.04 - 1.11)<br />
Antilleans<br />
Other non- OECD migrant groups<br />
1.12 (1.08 - 1.17) 1.07 (1.03 - 1.11) 1.05 (1.01 - 1.09)<br />
1.12 (1.09 - 1.15)<br />
1.09 (1.05 - 1.12)<br />
1.06 (1.03 - 1.10)<br />
Age (reference: age 1-5 years)<br />
6-10 1.13 (1.09 - 1.17) 1.23 (1.18 - 1.28) 1.23 (1.18 - 1.28)<br />
11-15 1.15 (1.11 - 1.20) 1.34 (1.29 - 1.39) 1.34 (1.29 - 1.40)<br />
16-20 0.95 (0.92 - 0.99) 1.12 (1.08 - 1.16) 1.13 (1.09 - 1.17)<br />
21-25 0.98 (0.95 - 1.01) 1.12 (1.08 - 1.16) 1.11 (1.07 - 1.15)<br />
26-30 1.05 (1.01 - 1.08) 1.18 (1.14 - 1.22) 1.17 (1.13 - 1.21)<br />
31-35 1.19 (1.15 - 1.23) 1.32 (1.27 - 1.36) 1.31 (1.27 - 1.35)<br />
36-40<br />
41-45<br />
1.39 (1.35 - 1.43) 1.48 (1.43 - 1.53) 1.47 (1.43 - 1.52)<br />
Sex (female)<br />
1.57 (1.52 - 1.61)<br />
1.08 (1.07 - 1.10)<br />
1.57 (1.52 - 1.62)<br />
1.57 (1.52 - 1.62)<br />
1.07 (1.05 - 1.09) 1.06 (1.05 - 1.08)<br />
CCS diagnosis (reference: diseases of the heart)<br />
Neoplasms 0.74 (0.69 - 0.80) 0.75 (0.69 - 0.80)<br />
Coma, shock 0.81 (0.75 - 0.86) 0.80 (0.75 - 0.86)<br />
Septicemia 1.90 (1.63 - 2.22) 1.90 (1.63 - 2.22)<br />
Acute cerebrovascular disease 2.12 (1.87 - 2.41) 2.12 (1.87 - 2.41)<br />
Diseases of the arteries, arterioles, and 1.17 (1.04 - 1.31) 1.17 (1.04 - 1.31)<br />
48
capillaries<br />
Diseases of the respiratoir system 0.75 (0.70 - 0.79) 0.74 (0.70 - 0.79)<br />
Diseases of the digestive system 0.76 (0.72 - 0.81) 0.76 (0.72 - 0.81)<br />
Diseases of the urinary system 1.29 (1.20 - 1.39) 1.29 (1.20 - 1.39)<br />
Fractures 3.83 (3.15 - 4.66) 3.83 (3.15 - 4.66)<br />
Incranial injury 0.35 (0.32 - 0.38) 0.35 (0.32 - 0.38)<br />
Complication of surgical medical procedure 1.55 (1.44 - 1.66) 1.54 (1.44 - 1.66)<br />
Other 0.66 (0.63 - 0.69) 0.66 (0.63 - 0.69)<br />
Carlson index co-morbidity >= 2<br />
1.97 (1.89 - 2.04) 1.97 (1.90 - 2.05)<br />
ICD-9 Procedures/ interventions (reference: no<br />
intervention)<br />
Operations on the eye<br />
Other miscellaneous therapeutic/ diagnostic<br />
1.19 (1.15 - 1.23) 1.19 (1.15 - 1.23)<br />
procedures<br />
0.87 (0.69 - 1.10) 0.87 (0.69 - 1.10)<br />
Operations on the ear 1.59 (1.32 - 1.93) 1.60 (1.32 - 1.94)<br />
Operations on the respiratory system 1.20 (1.11 - 1.29) 1.20 (1.11 - 1.29)<br />
Operations on the digestive system 0.48 (0.47 - 0.49) 0.48 (0.47 - 0.49)<br />
Operations on the urinary system 0.69 (0.67 - 0.70) 0.69 (0.67 - 0.70)<br />
Operations on the muscoskeletal system 0.83 (0.78 - 0.89) 0.84 (0.78 - 0.89)<br />
Operations on the integumentary system<br />
Miscellaneous diagnostic and therapeutic<br />
0.95 (0.81 - 1.12) 0.95 (0.81 - 1.11)<br />
procedures<br />
1.02 (0.96 - 1.08) 1.02 (0.96 - 1.08)<br />
Insurance (reference: social insurance)<br />
0.86 (0.84 - 0.88)<br />
Social-economic position (reference score < 25%)*<br />
Scores between 26-50 % 1.06 (1.04 - 1.09)<br />
Scores between 51—75% 1.05 (1.03 - 1.08)<br />
Score > 75%<br />
1.04 (1.01 - 1.06)<br />
* a higher quartiles is associated with a lower socio-economic score<br />
Odds ration that were statistically significant are printed bold.<br />
Table 3b. Differences in excess length of stay in patients in patients of 45 years and<br />
older between ethnic groups in the Netherlands between January 1, 1995 and December<br />
31, 2005.<br />
Odds ratio<br />
(95%CIs)<br />
Odds ratio<br />
(95%CIs)<br />
Odds ratio<br />
(95%CIs)<br />
model 1 model 2 Model 3<br />
Etnicity (reference: native Dutch patients )<br />
Moroccans 1.17 (1.09 - 1.25) 1.14 (1.07 - 1.22) 1.09 (1.02 - 1.16)<br />
Turks 1.13 (1.10 - 1.16) 1.10 (1.07 - 1.13) 1.04 (1.01 - 1.07)<br />
Surinamese 1.13 (1.11 - 1.16) 1.08 (1.06 - 1.11) 1.04 (1.02 - 1.07)<br />
Antilleans<br />
Other non- OECD migrant groups<br />
1.14 (1.10 - 1.19) 1.11 (1.07 - 1.16) 1.08 (1.04 - 1.13)<br />
1.07 (1.04 - 1.10)<br />
1.05 (1.02 - 1.08)<br />
1.03 (1.00 - 1.05)<br />
Age (reference: age 46-50 years)<br />
51-55 1.16 (1.12 - 1.19) 1.12 (1.08 - 1.15) 1.12 (1.08 - 1.15)<br />
56-60 1.42 (1.38 - 1.46) 1.34 (1.30 - 1.38) 1.34 (1.30 - 1.38)<br />
61-65 1.58 (1.53 - 1.63) 1.45 (1.40 - 1.49) 1.44 (1.40 - 1.49)<br />
66-70 1.20 (1.16 - 1.24) 1.07 (1.04 - 1.11) 1.07 (1.03 - 1.11)<br />
71-75 1.47 (1.42 - 1.53) 1.29 (1.25 - 1.34) 1.29 (1.24 - 1.33)<br />
76-80 1.76 (1.70 - 1.83) 1.51 (1.45 - 1.57) 1.51 (1.45 - 1.56)<br />
>= 81<br />
2.21 (2.13 - 2.29) 1.79 (1.73 - 1.86) 1.79 (1.73 - 1.86)<br />
49
Sex (female)<br />
1.14 (1.12 - 1.16) 1.17 (1.15 - 1.19) 1.16 (1.14 - 1.18)<br />
CCS diagnosis (reference: diseases of the heart)<br />
Neoplasms 0.72 (0.69 - 0.75) 0.73 (0.70 - 0.76)<br />
Coma, shock 1.10 (1.04 - 1.15) 1.09 (1.04 - 1.15)<br />
Septicemia 2.19 (1.85 - 2.58) 2.19 (1.86 - 2.59)<br />
Acute cerebrovascular disease<br />
Diseases of the arteries, arterioles, and<br />
1.67 (1.58 - 1.77) 1.67 (1.58 - 1.77)<br />
capillaries<br />
1.00 (0.94 - 1.06) 0.99 (0.94 - 1.05)<br />
Diseases of the respiratoir system 1.43 (1.37 - 1.49) 1.42 (1.37 - 1.48)<br />
Diseases of the digestive system 1.18 (1.14 - 1.23) 1.19 (1.14 - 1.24)<br />
Diseases of the urinary system 1.30 (1.22 - 1.38) 1.29 (1.21 - 1.38)<br />
Fractures 4.08 (3.77 - 4.42) 4.09 (3.78 - 4.43)<br />
Incranial injury 1.09 (0.96 - 1.24) 1.10 (0.97 - 1.25)<br />
Complication of surgical medical procedure 2.15 (2.03 - 2.26) 2.14 (2.03 - 2.26)<br />
Other 0.86 (0.83 - 0.88) 0.86 (0.84 - 0.88)<br />
Carlson index co-morbidity >= 2<br />
1.81 (1.76 - 1.86) 1.81 (1.76 - 1.85)<br />
ICD-9 Procedures/ interventions (reference: no<br />
intervention)<br />
Operations on the eye<br />
Other miscellaneous therapeutic/ diagnostic<br />
1.13 (1.10 - 1.17) 1.13 (1.10 - 1.17)<br />
procedures<br />
0.83 (0.67 - 1.03) 0.83 (0.67 - 1.03)<br />
Operations on the ear 1.35 (1.14 - 1.61) 1.36 (1.14 - 1.61)<br />
Operations on the respiratory system 0.92 (0.86 - 0.98) 0.92 (0.86 - 0.98)<br />
Operations on the digestive system 0.84 (0.81 - 0.86) 0.84 (0.82 - 0.86)<br />
Operations on the urinary system 0.80 (0.79 - 0.82) 0.81 (0.79 - 0.83)<br />
Operations on the muscoskeletal system 1.29 (1.19 - 1.40) 1.29 (1.20 - 1.40)<br />
Operations on the integumentary system<br />
Miscellaneous diagnostic and therapeutic<br />
procedures<br />
0.78 (0.70 - 0.87) 0.79 (0.71 - 0.88)<br />
Insurance (reference: social insurance)<br />
0.78 (0.74 - 0.82) 0.78 (0.74 - 0.82)<br />
0.88 (0.86 - 0.90)<br />
Social-economic position (reference score < 25%)*<br />
Scores between 26-50 % 1.05 (1.02 - 1.07)<br />
Scores between 51-75% 1.05 (1.03 - 1.08)<br />
Score > 75%<br />
1.08 (1.06 - 1.11)<br />
* a higher quartiles is associated with a lower socio-economic score<br />
Odds ration that were statistically significant are printed bold.<br />
50
Bijlage 2<br />
Explaining ethnic disparities in patient safety: a qualitative analysis<br />
Suurmond J, Uiters E, De Bruijne MC, Stronks K, Essink-Bot ML.<br />
American Journal of Public Health, Fall 2009 (accepted).<br />
51
Explaining ethnic disparities in patient safety: a qualitative analysis<br />
Suurmond J, Uiters E, De Bruyne M, Stronks K, Essink-Bot ML, American Journal of<br />
Public Health, Fall 2009 (accepted).<br />
Abstract<br />
Objectives<br />
Research in the US has revealed ethnic disparities in patient safety. Serious medical errors<br />
and adverse medical events occur more often in the care for immigrant patients. We<br />
explored characteristics of in-hospital care and treatment to immigrant patients in order to<br />
better understand the processes underlying ethnic disparities in patient safety.<br />
Methods<br />
Semi-structured interviews were conducted with care providers about safety events involving<br />
immigrant patients in in-hospital medical care and treatment. A total of 30 cases was<br />
presented. Interviews were transcribed and qualitatively analyzed, using a framework<br />
method, a content and thematic analysis strategy.<br />
Results<br />
Three key patterns were identified from the analysis. Preventable harmful events occur<br />
because of: (1) inappropriate responses and practices by health care providers in relation to<br />
objective characteristics of immigrant patients, such as lack of Dutch language proficiency,<br />
lack of health insurance or genetic conditions; (2) misunderstandings between patient and<br />
health care professionals as a result of differences in illness perceptions and expectations<br />
about treatment and care; (3) inappropriate treatment and care because of providers’<br />
prejudices against or stereotypical ideas about immigrant patients.<br />
Conclusions<br />
These findings suggest that specific organizational and health professional practices<br />
contribute to the higher risk of safety events. Descriptive epidemiological research is needed<br />
to explore the impact of the three patterns on patient safety.<br />
INTRODUCTION<br />
Patient safety is generally seen as one of the most pressing health care challenges.<br />
Research in the US has shown that between 44,000 and 98,000 Americans die in hospitals<br />
each year as a result of adverse events, which are defined as an injury caused by the<br />
medical management, rather than the underlying disease. 1,2 A recent systematic review<br />
study showed that adverse events affect nearly one in ten patients during hospital stays. 3<br />
Several studies in the US pointed to ethnic differences playing a role in patient safety, with<br />
patient safety events in hospitals occurring more often in the care for immigrant patients in<br />
comparison with US-born patients. 4-8 Chang et al. 7 found that black patients were<br />
approximately 20 percent more likely to experience a patient safety event. Flores and Ngui 5<br />
systematically reviewed racial/ethnic disparities in pediatric patient safety and found higher<br />
rates of new born birth trauma and infections attributable to negligent medical care.<br />
Little is known about the processes that contribute to ethnic disparities in in-hospital patient<br />
safety, as the potential contributions of organizational and individual care characteristics in<br />
the prevention of patient safety events involving immigrant patients have rarely been the<br />
subject of research. 9 There is, as Johnstone and Kanitsaki 9 put it, a ”paucity” of literature<br />
addressing the critical relationship that exists between culture, language, and patient safety.<br />
52
A few studies indicate that language differences between physician and patient lead to a<br />
higher risk of incidents. 10-12 The use of family or friends as interpreters instead of professional<br />
interpreters may also lead to errors in medical interpretations, with potentially serious clinical<br />
consequences. 10,13 Apart from the above-mentioned studies, there is, to our knowledge, no<br />
research into different kinds of processes with regard to ethnic disparities in patient safety.<br />
We report here on a recent study that explored different processes of in-hospital care and<br />
treatment to immigrant patients in order to better understand the processes underlying ethnic<br />
disparities in patient safety.<br />
METHODS<br />
Design<br />
We conducted a qualitative study using semi-structured interviews with health care providers<br />
who work with immigrant patients. In the interview, they described a safety event from their<br />
own or from a colleague’s practice. Several definitions of patient safety events are used in<br />
research, but in contrast to most studies, we focused on unintended events. An unintended<br />
event is defined as an occurrence, no matter how seemingly trivial or commonplace, that was<br />
unintentional and could have harmed or did harm a patient. 14 We focused on unintended<br />
events for two reasons: (1) Since these events cover a wide range, it is relatively easy to<br />
record a large number of them to enable a comprehensive study of processes underlying<br />
ethnic disparities in patient safety; (2) Events with and without patient harm are believed to<br />
share the same underlying failure factors. 15 This makes them as informative about potential<br />
underlying processes as the relatively small number of adverse events. We selected a<br />
qualitative study design because of its appropriateness to provide an in-depth understanding<br />
of the characteristics of patients, care providers, and health care, which underlie an<br />
increased risk involving ethnic minority groups and unintended events. We agree with other<br />
researchers that valuable lessons can be learned from questions such as: What was the<br />
unintended event? What were the underlying contributory factors? 9<br />
Respondents<br />
We interviewed health care providers (N = 12) employed in various hospitals in the<br />
Netherlands and established a non-probabilistic, purposive sample to ensure as much variety<br />
as possible with regard to different ethnic backgrounds of patients and to medical disciplines<br />
and hospitals. Respondents were selected because we knew them to be involved in care for<br />
immigrant patients on a regular basis. They were recruited from a network of health care<br />
providers we have established the last few years in relation to other research projects. We<br />
stopped approaching health care providers at the point when interviews revealed no new<br />
information: in other words, when the data were saturated. 16 Patient ethnicity was classified<br />
by the respondents (i.e. they chose a patient they thought was an immigrant), and concerned<br />
patients born outside of the Netherlands or who had at least one parent born outside of the<br />
Netherlands.<br />
Ethical considerations<br />
In accordance with Dutch law, medical ethical approval of this study was not required,<br />
because no patients were participating in this study. The anonymity of respondents was<br />
guaranteed by using codes to designate them. Patients remained anonymous, and<br />
respondents gave verbal consent to participate in the study.<br />
Data collection<br />
Data was collected over a five-month period in 2008 and 2009. Health care providers were<br />
interviewed according to a semi-structured topic list of three questions: (1) Can you describe<br />
from your experience a case of something unintended happening in the clinical care of an<br />
immigrant patient? The respondent was prompted by way of other questions to describe the<br />
case in full detail: for example, “What happened next?” “Who were present?” (2) How did the<br />
ethnic or cultural background of the patient play a role? (3) How may the described<br />
53
unintended event be avoided in the future? The respondent was given the opportunity to<br />
describe different cases, and was prompted using the same questions. Respondents could<br />
also describe a case concerning a colleague if they were well enough acquainted with the<br />
details. Interviews were conducted by one of the researchers (JS) and each took between 20<br />
and 50 minutes. Some health care providers reported one singular case, others told us of up<br />
to six cases. All interviews were tape-recorded and transcribed verbatim by one researcher<br />
(JS) and an assistant.<br />
Data analysis<br />
A framework approach, a content and thematic analysis strategy, was used to analyze the<br />
interview data, in which, after familiarization with the data, a thematic coding framework was<br />
identified. 17, 18 Within the coding framework key issues, concepts, and themes by which the<br />
data can be analysed were identified. Subsequently the interviews were systematically coded<br />
using the framework. Data were then charted 19 and three major charts were used: (1) How<br />
was the main problem in the case described? (2) How were patient characteristics described?<br />
(3) How were characteristics of the health care provider and organization described? Using<br />
these charts, patterns and connections could be described through an iterative comparative<br />
process of searching and reviewing the texts. 19<br />
Results<br />
In total, 12 health care providers described 30 cases (see Box 1 for a brief description of the<br />
five most illustrative cases; and see Appendix 1 for a description of all 30 cases). Three key<br />
patterns were identified from the analysis. Preventable harmful events occur because of: (1)<br />
inappropriate responses and practices by health care providers in relation to objective<br />
characteristics of immigrant patients, such as lack of Dutch language proficiency, lack of<br />
health insurance or genetic conditions; (2) misunderstandings between patient and health<br />
care professionals as a result of differences in illness perceptions and expectations about<br />
treatment and care; (3) inappropriate treatment and care because of providers’ prejudices<br />
against or stereotypical ideas about immigrant patients.<br />
Inappropriate response to objective patient characteristics<br />
The first pattern included an inappropriate health care response to the following objective<br />
characteristics of immigrant patients: limited Dutch language proficiency, the insurance<br />
status of the patient, and genetic characteristics. The response can be regarded as<br />
inappropriate because it deviates from accepted professional default guidelines or norms<br />
representing appropriate health care.<br />
Limited Dutch language proficiency<br />
The case 1 nurse explained the occurrence of the unintended event:<br />
“The woman fell out of bed during the night. The evening shift had handed out her sleeping<br />
medication, but she had also taken a tablet of her own. She then became so confused that<br />
she tried to climb out of her bed when she had to go to the toilet. That’s when she fell. [I: And<br />
she did not speak Dutch?] No, because when you asked her anything she only gave a smile<br />
as an answer. So that made things really difficult.”<br />
In the following part of the interview, the nurse explained that because it was so hard to<br />
communicate with the patient, it had not been checked whether she had taken other<br />
medication. Several other health care providers also presented us with a case involving an<br />
immigrant patient whose Dutch language skills were limited (case 1-5). Other cases reported<br />
were of a patient who unexpectedly refused a biopsy; a patient who did not understand the<br />
unfavorable test result of prenatal screening for Down’s syndrome; and a patient who did not<br />
understand that he needed to have fasted before an operation. The health care providers<br />
54
said they had the option of using a professional interpreter at any time but did not do so. In<br />
general, they did not use interpreters, because as one nurse explained:<br />
“I think because […], this may sound awful, but with Turkish people, there are always a lot of<br />
visitors, always a lot of family, and […] then it is easy just to ask them.”<br />
Even though a professional interpretation service is free of charge in the Netherlands, and<br />
every patient is entitled by law to be informed in a language that he or she understands,<br />
health care professionals preferred ad hoc interpreters or no interpreter at all. In addition, in<br />
the hospitals there often were no translated information leaflets on health, disease, and<br />
available treatment. This may also have caused misunderstandings: for example, about the<br />
need to fast before an operation.<br />
No insurance<br />
Insurance status was recognized as another objective patient characteristic that put<br />
immigrant patients at a higher risk of unintended events (cases 6-8). The pattern was the<br />
same: the patient was uninsured and the health care organization provided inappropriate<br />
care. A care provider (case 6) explained how such an unintended event could occur:<br />
A Polish woman who was in the Netherlands illegally, had a moped accident. Her major<br />
injury is an open fracture of the leg and the surgeon said she needed an operation, which is<br />
standard procedure. Everything for the operation had been prepared, but then the surgeon<br />
returned and told her “I am sorry, but the operation has been cancelled because you are not<br />
insured. You will be given a cast instead”.<br />
Cancellation of the operation because the patient was uninsured was in fact against her right,<br />
since uninsured patients in The Netherlands are entitled to receive appropriate health care,<br />
as was explained by the health care provider:<br />
“The surgeon has the legal obligation to treat the patient according to the standards, or<br />
according to the way he knows that he needs to act, and he is an autonomous professional.<br />
That means that he may absolutely not allow himself to be influenced by economic<br />
considerations, unless he is really convinced that the result will be the same.”<br />
Genetic and other physical characteristics<br />
Finally, genetic and other physical characteristics may put immigrant patients at risk when<br />
they are different from what health care providers and health care organizations are used to<br />
(cases 9-12). For example, the frequency of some blood groups antigens, such as Duffy<br />
antigen, is higher in white persons than in black persons. As a result, transfusion reactions<br />
may occur in case of a blood transfusion with blood from a Duffy antigen positive (white)<br />
donor. Duffy antigen negative donor blood may be insufficiently available if black donors are<br />
insufficiently represented in the pool of donors. Several cases were described to us, such as<br />
the Afro-Caribbean patient in case 10 who had rare blood antigens and antibodies, which<br />
made it hard to find matching blood when a transfusion was needed. Another case, but with<br />
a similar pattern, was that of a black patient whose skin had been stitched with black sutures.<br />
The nurse had great difficulty removing them, because they were not easily distinguishable.<br />
In most of these unintended events, organizational shortcomings contributed to the provision<br />
of inappropriate care or treatment. For example, despite increasing numbers of immigrant<br />
patients, health care organizations could not anticipate the growing numbers by recruiting<br />
immigrant blood donors in order to have sufficient blood supply matching non-white patients.<br />
Incongruent beliefs and expectations on the part of care providers and patients<br />
Misunderstandings between care providers and patients due to different cultural beliefs and<br />
expectations about health and disease provided a second pattern to understand the<br />
55
increased risk of unintended events (cases 13-25). In contrast to the first pattern, patients’<br />
beliefs and expectations were subjective rather than objective. Thus, patients displayed<br />
unexpected behavior in this pattern and hence played active roles in the chain of events. We<br />
recorded several cases that demonstrated how patients’ expectations about treatment and<br />
care and their cultural beliefs about health and illness were different to those shared by<br />
health professionals. For example, case 13 concerned an Afro-Caribbean baby whose<br />
mother declined to give it antibiotics. As the pediatrician explained:<br />
“We told the mother how important it was give antibiotics to the baby. The mother agreed,<br />
and so we prescribed Broxyl for the child, who was six months old. The woman had two<br />
further appointments but she cancelled them, saying that her child was in Surinam with her<br />
mother because she [the woman] had to return to work and that was difficult with a child. But<br />
after a while she brought the child back [to The Netherlands] because she missed him a lot.<br />
One night the baby was admitted to our hospital with high fever, very ill, at the age of nine<br />
months. The mother told us then that she had not given Broxyl to the baby and that she felt<br />
very guilty about it now. She also said the reason the baby had been taken back to Surinam<br />
was because her mother had told her that, with herbs, Surinamese-style voodoo, she could<br />
“make sure that he is not bothered any more by sickle cell disease.”<br />
This pattern illustrates differences between the perspectives of the health care provider and<br />
the patient. This difference has already been well described by medical anthropologist Arthur<br />
Kleinman, who referred to it as the difference between an ‘illness perspective’ of the patient<br />
and a ‘disease perspective’ of the health care provider. 20 The variation between perspectives<br />
was difficult for health care providers, because in their eyes patients act in irrational and<br />
unexpected ways. It was also difficult because the health care provider cannot always meet<br />
patients’ expectations. As a result, patients may become disappointed and lose confidence in<br />
the health care provider. For example, as another pediatrician explained (case 14):<br />
“Children from 2 to 3 years old are in a denying phase and just don’t eat well. As a western<br />
pediatrician you say, well that is part of their development and we do not worry about it very<br />
much. But in the parents’ eyes you are a bad doctor and so they go to Turkey or Morocco<br />
and there they get hold of tablets. And you ask them ”Oh that is interesting, what kind of<br />
tablets are they?” Often they turn out to be corticosteroids, which make you eat a lot. I think<br />
that is something very unsafe to do. Nevertheless, these parents are quite satisfied with the<br />
results, and are actually mad at you for not coming up with the idea yourself. So as far as<br />
patient safety is concerned, in their eyes you are not doing your job because you cannot do<br />
anything about their problem. And they cannot accept your explanation; they are not<br />
reassured when you tell them that not eating well is a phase specific for the child’s age.”<br />
Disparity in perspectives also caused differences in notions about patient safety. Situations<br />
seen by the health care providers as safe sometimes were seen by the patient as unsafe and<br />
vice versa. Other cases we found concerned a Moroccan woman who because of religious<br />
beliefs refused to have her leg amputated and a Moroccan child with diabetes whose<br />
parents stopped giving her insulin because a Moroccan healer had given herbs and<br />
pronounced the child healthy.<br />
Prejudices and presumptions on the side of care providers<br />
Prejudices and presumptions on the part of health care professionals provided a third pattern<br />
that play a role in unintended events (cases 26-30). One example can be seen in case 26.<br />
The post-operative patient’s pain was not taken seriously and was ignored. A care provider<br />
explained why:<br />
“The nurses and the orthopedist paid no attention to his complaints of pain. And afterwards<br />
they admitted that they thought the patient was simply expressing his pain more adamantly,<br />
in a manner they felt may have been the norm in his cultural context. But he kept on<br />
56
complaining, and three days after the operation they examined him and saw that his leg was<br />
in a strange position. They took an x-ray and it turned out a wrong gamma nail had been<br />
used in the operation, so he had to go back to surgery.”<br />
In this particular instance, the health care provider described a patient whose complaints of<br />
pain had been underestimated because of the presumption that his cultural background<br />
involved expressing his pain more intensely. Several other care providers have described<br />
this theme in which presumptions about the cultural background of the patient resulted in the<br />
provision of inadequate care: for example, an Afro-Caribbean woman whose early symptoms<br />
of cervical cancer were not taken seriously because she could not communicate well and<br />
was seen as an exaggerating patient. Another example was a Moroccan man who was<br />
removed from the kidney transplantation list because his passionate and – in the eyes of the<br />
care providers – irrational refusal of a parathyroidectomy had been wrongly interpreted as a<br />
sign of dementia.<br />
DISCUSSION<br />
We found three distinct patterns that gave valuable insights into potential processes that<br />
placed immigrant patients at higher risks for unintended events. We have described them as<br />
singular, but of course they may accumulate to become what Reason 21 has called ‘a<br />
trajectory of accident opportunity’, for example when language differences between a patient<br />
and care provider, as well as incongruent perspectives play a role.<br />
Disparities in safety do not merely exist because of ethnic characteristics of patients, but<br />
because health organisations and health professionals have not acquired ‘cultural<br />
competence’ (knowledge, attitudes, skills and resources). One important outcome involved<br />
the impact of not using official interpreters. Former studies have indicated that professional<br />
interpreters improve clinical care for patients with limited English proficiency. 22 A recent study,<br />
however, also revealed that medical residents found it easier to ”get by” without a<br />
professional interpreter even though they were aware of negative implications for the quality<br />
of care. 23 It is not only a question of time constraints or lack of availability but also of health<br />
care providers’ sense of morality and cultural competence, that is, attitudes, knowledge and<br />
skills. 23 Our study also revealed the risk of adverse events for uninsured patients. US studies<br />
disclosed similar results, confirming that the way patients are insured puts them at different<br />
risks for patient safety events. 24, 25 The cases that were reported to us all occurred several<br />
years ago, when Dutch law did not provide opportunities for reimbursement for hospitals that<br />
had made costs for care and treatment delivered to uninsured patients. In the Netherlands,<br />
this may have been solved since January 2009, by pointing out certain hospitals who are<br />
entitled to the imbursement of the costs of care and treatment provided to patients who are<br />
uninsured because they are illegally in The Netherlands. Still, care providers need to be<br />
aware of the rights on health care for all uninsured patients, and to act accordingly..<br />
The patterns we found help to understand increased risks of patient safety events for<br />
immigrant patients, but epidemiological studies are now needed to quantify the impact of<br />
each of the three patterns on the frequency and severity of patient safety events in ethnic<br />
minority populations. As the landmark report ”To Err is Human” concludes, mistakes can best<br />
be prevented by making it harder for people to do things wrong and easier to do things<br />
right. 26 Our results give reasons to believe that specific training for individual care providers<br />
should be developed. It is important for the safety of patients to ensure that health<br />
organizations and health professionals become culturally competent to be able to provide<br />
safe treatment and care to all patients. Care providers could be educated in cultural<br />
competences: namely, in knowledge, attitudes, and skills specific for the care of immigrant<br />
patients. 27, 28 For example, they may be trained in working with interpreters 23 and in other<br />
cultural competences to enable them to practice effectively and safely in a multicultural<br />
society. 29 Similar to health care providers’ individual cultural competences, organizational<br />
cultural competences need also to be increased. A culturally competent health care setting<br />
includes the provision of interpreters, clear policies and procedures about how to use them<br />
57
effectively, cultural competency education for health service providers that includes<br />
education about how culture (including their own) affects their institutions, their practices and<br />
attitudes. It also should include signage and instructional literature in the patient’s language 30<br />
and a diverse supply of materials such as white suture material, and a diverse supply of<br />
different blood types.<br />
Study limitations<br />
Participants made up a convenience sample and found cases may not be representative for<br />
other health care settings. More research is needed to study the impact of found patterns.<br />
Furthermore, we did not describe patients’ perspectives, even though it is known that they<br />
may offer valuable insights into patient safety. 31<br />
CONCLUSION<br />
This study is one of the few to examine patterns contributing to ethnic differences in patient<br />
safety, and it contributes to the literature by identifying specific processes. Further research<br />
is needed to investigate the quantitative importance of each of these patterns to ethnic<br />
disparities in patient safety.<br />
References<br />
1. Brennan TA, Leape LL, Laird NM, Hebert L, Localio AR, Lawthers AG, Newhouse JP, Weiler PC, Hiatt HH. Incidence of<br />
adverse events and negligence in hospitalized patients. Results of the Harvard Medical Practice Study 1. N Engl J Med<br />
1991;324(6):370-376.<br />
2. Thomas EJ Studdert DM, Burstin HR, Oray EJ, Zeena T, Williams EJ, Howard KM, Weiler PC, Brennan TA. Incidence and<br />
types of adverse events and negligent care in Utah and Colorado. Med Care. 2000;38(3):261-271.<br />
3. De Vries EN, Ramrattan MA, Smorenburg SM, Gouma DJ, Boermeester MA. The incidence and nature of in-hospital adverse<br />
events: a systematic review, QSHC online. 2008;17:216-223.<br />
4. Coffey RM, Andrews RM, Moy E. Racial, ethnic and socioeconomic disparities in estimates of AHRQ patient safety indicators.<br />
Med Care. 2005;43(3) (suppl):I-48- 57.<br />
5. Flores G, Ngui E. Racial/Ethnic disparities and patient safety. Pediatr Clin N Am. 2006;53:1197-1215.<br />
6. Romano PS, Geppert JJ, Davies S, Miller MR, Elixhauser A, McDonald KM. A national profile of patient safety in U.S.<br />
hospitals. Health Affair. 2003;22(2):154-166. 7. Chang DC, Handly N, Abdullah F, Efron DT, Haut ER, Haider AH, Pronovost PJ,<br />
Cornwell EE. The occurrence of potential patient safety events among trauma patients. Are they random? Ann Surg.<br />
2008;247(2):327-334.<br />
8. Miller MR, Elizhauser A, Zhan C. Patient safety events during pediatric hospitalizations. Pediatrics. 2003;111(6):1358-1366.<br />
9. Johnstone M-J, Kanitsaki O. Culture, language, and patient safety: making the link. Int J Qual Health C. 2006;18(5):383-388.<br />
10. Flores G. The impact of medical interpreter services on the quality of health care: a systematic review. Med Care Res Rev.<br />
2005;62(3):255-299.<br />
11. Cohen AL, Rivara F, Marcuse EK, McPhillips H, Davis R. Are language barriers associated with serious medical events in<br />
hospitalized pediatric patients? Pediatrics. 2005;116:575-579<br />
12. Divi C, Koss RG, Schmaltz SP, Loeb JM. Language proficiency and adverse events in US hospitals: a pilot study. Int J Qual<br />
Health C. 2007;19(2):60-67.<br />
13. Flores G, Barton Laws B, Mayo SJ, Zuckerman B, Abreu M, Medina L, Hardt EJ. Errors in medical interpretation and their<br />
potential clinical consequences in pediatric encounters. Pediatrics. 2003; 111(1):6-14.<br />
14. Bhasale AL, Miller GC, Reid SE, et al. Analysing potential harm in Australian general practice: an incident-monitoring study.<br />
Med J Australia. 1998;169:73-76.<br />
15. Kanse L, Schaaf TW van der, Vrijland ND, Mierlo H van. Error recovery in a hospital pharmacy. Ergonomics. 2006;49:503-<br />
516.<br />
16. Guest G, Bunce A, Johnson L. How many interviews are enough?: An experiment with data saturation and variability. Field<br />
Methods. 2006;18:59-82.<br />
17. Ritchie J. & Spencer L. Qualitative data analysis for applied policy research. In: Bryman A, Burgess RG. (eds). Analyzing<br />
qualitative data. London/New York, Routledge; 1993:173-194.<br />
18. Pope C, Ziebland S, Mays N. Analysing qualitative data. BMJ. 2000;20(7227): 114-116.<br />
58
19. Miles MB, Huberman AM. Qualitative data analysis. An expanded source book, Thousand Oaks/New Delhi/London, Sage;<br />
1994.<br />
20. Kleinman A, Eisenberg L, Good B. Culture, illness, and care. Clinical lessons from anthropologic and cross-cultural research.<br />
Ann Intern Med. 1978;88:251-258.<br />
21. Reason J Human error: models and management. BMJ. 2000;320(7237):768- 770.<br />
22. Karliner LS, Jacobs EA, Chen AH, Mutha S. Do professional interpreters improve clinical care for patients with limited<br />
English proficiency? A systematic review of the literature. Health Serv Res. 2007;42(2):727-754.<br />
23. Diamond LC, Schenker Y, Curry L, Bradley EH, Fernandez A. Getting By: Underuse of interpreters by resident physicians. J<br />
Gen Intern Med. 2008;24(2):256-<br />
262.<br />
24. Burstin HR, Lipsitz SR, Brennan TA. Socioeconomic status and risk for substandard medical care. JAMA.<br />
1992;268(17):2383-2387.<br />
25. Hakim RB, Benedict B, Merrick NJ. Quality of care for women undergoing a hysterectomy: effects of insurance and<br />
race/ethnicity, 2004; Am J Public Health. 2004;94(8):1399-1405.<br />
26. Institute of medicine. To err is human: building a safer health system. Washington DC: National Academy Press; 2000.<br />
27. Betancourt JR. Cross-cultural medical education: conceptual approaches and frameworks for evaluation. Acad Med.<br />
2003;78(6):560-569.<br />
28. Seeleman C, Suurmond J & Stronks K. Cultural competence: a conceptual framework for teaching and learning. Med Educ.<br />
2009;43:229-237.<br />
29. Brach C, Fraserirector I. Can cultural competency reduce racial and ethnic health disparities? A review and conceptual<br />
model. Med Care Res Rev. 2000;57:181- 215.<br />
30. Anderson LM, Scrimshaw SC, Fullilove MT, Fielding JE, Normand J. Culturally competent health care systems. A systematic<br />
review. Am J Prev Med. 2003;24(3S); 68-79.<br />
31. Johnstone M-J, Kanitsaki O. Engaging patients as safety partners: some considerations for ensuring a culturally and<br />
linguistically appropriate approach. Health Policy. 2008; in press.<br />
59
Box 1 - Short description of five illustrative cases<br />
Case Description<br />
1 A Turkish female patient with very low Dutch proficiency was admitted to the<br />
hospital for knee surgery. When trying to get up to go to the bathroom she<br />
fell out of bed. She did not hurt herself, but her roommates were alarmed.<br />
2 A Polish female patient, who was illegally in the Netherlands, broke her leg in<br />
a moped accident. She was uninsured. The patient received a cast, but the<br />
leg got infected. An operation was needed, after the operation the patient<br />
remained crippled.<br />
3 Patient with thalassemia β was in need of a blood transfusion. Because of<br />
rare blood antibodies and antigens, and a shortage of immigrant blood<br />
donors, patient had to wait longer than usual for a blood transfusion. After a<br />
week, a matching blood type was found.<br />
4 An Afro-Carribean baby was diagnosed with sickle cell disease a few weeks<br />
after his birth. When the child was 6 months old the pediatrician prescribed<br />
an antibiotic according to the standard recommendation, and advised the<br />
mother to give this to the child daily, in order to avoid a crisis. A few months<br />
later the baby was admitted to the hospital in a crisis condition and his<br />
mother admitted that she never gave him the antibiotic.<br />
5 An Armenian man broke his hip, was admitted to the hospital, and during<br />
surgery a gamma nail was placed in his hip. Soon after the operation the<br />
man started complaining about severe pain and not being able to move his<br />
leg. After three days, when the patient was still complaining about pain, his<br />
hip was examined and an X-ray revealed that the wrong gamma nail had<br />
been used. A second operation was needed to correct the error.<br />
60
Appendix 1<br />
Case Ethnicity<br />
(as defined by<br />
country of birth)<br />
Gender Short description of cases<br />
Pattern 1 Objective characteristics of patients<br />
putting them at higher risk for unintended<br />
events<br />
1 Turkish Female Patient with very low Dutch proficiency was<br />
admitted to the hospital for knee surgery.<br />
Because of communication problems she<br />
received a doubled doses of sleeping<br />
medication. When trying to get up to go to the<br />
bathroom she fell out of bed. She did not hurt<br />
herself, but her roommates were alarmed.<br />
2 Somali Female Patient rejected biopsy because of<br />
misunderstandings resulting from her talks<br />
with the neurologist being interpreted by<br />
friends; she agreed after an official interpreter<br />
was used.<br />
3 Turkish Male Patient did not understand that he had to fast<br />
before an operation, because no translated<br />
information was available.<br />
4 Turkish Male Man whose wife was pregnant was given the<br />
news by telephone that the baby would have<br />
Down’s syndrome. The man, who did not<br />
speak Dutch well, did not understand what<br />
was wrong.<br />
5 Turkish Female Pregnant patient was informed about prenatal<br />
screening. She did not speak Dutch well. The<br />
gynecologist explained that it was possible to<br />
screen for Down’s syndrome, but she did not<br />
understand. The gynecologist looked on the<br />
internet for a picture of a Turkish child with<br />
Down’s syndrome, after which the patient<br />
understood what was meant.<br />
6 Polish Female Patient was illegally in The Netherlands, and<br />
broke her leg in a moped accident. She was<br />
uninsured. The patient was given a cast<br />
instead of an operation, but the leg became<br />
infected. An operation was needed, after<br />
which the patient remained crippled.<br />
7 Portuguese Male Patient was illegally in the Netherlands and<br />
uninsured and was diagnosed with penis<br />
carcinoma. The surgeon wanted to amputate,<br />
but volunteers intervened and convinced<br />
another surgeon to use (more expensive)<br />
laser treatment instead.<br />
8 Polish Female Patient was illegally in the Netherlands and<br />
uninsured and was sent to hospital for an<br />
operation after a suspect pap smear result. At<br />
the hospital reception desk she was told she<br />
first had to pay 600 euro. This is contrary to a<br />
patient’s legal right to health care. The patient<br />
could not pay and left the hospital.<br />
9 Ethiopian Male Patient’s skin had been stitched with black<br />
sutures, which the nurse could only remove<br />
with great difficulty because she could not<br />
distinguish the sutures easily against the<br />
10 Afro-<br />
Caribbean<br />
(Surinamese)<br />
black skin.<br />
Female Patient with thalassemia β was in need of a<br />
blood transfusion. Because of rare blood<br />
antibodies and antigens, and a shortage of<br />
61
immigrant blood donors, patient had to wait<br />
longer than usual for a blood transfusion.<br />
After a week, a matching blood type was<br />
found.<br />
11 Turkish Male Patient with leukemia received a bone<br />
marrow transplant later than usual because of<br />
rare genetic structures and a shortage of<br />
12 Afro-<br />
Caribbean<br />
(Surinamese)<br />
13 Afro-<br />
Caribbean<br />
(Surinamese)<br />
matching (immigrant) donors.<br />
Female Patient with complaints of fatigue and low Hb<br />
happened to be diagnosed by accident with<br />
sickle cell disease after her baby turned out<br />
to be a carrier, after a standard screening.<br />
Pattern 2 Incongruent perspectives between<br />
patient and care provider put patients at<br />
higher risk for unintended events<br />
Male Baby was diagnosed with sickle cell disease<br />
a few weeks after his birth. When the child<br />
was 6 months old the pediatrician prescribed<br />
an antibiotic according to the standard<br />
recommendation, and advised the mother to<br />
give this to the child daily, in order to avoid a<br />
crisis. A few months later the baby was<br />
admitted to the hospital in a crisis condition<br />
and his mother admitted that she never gave<br />
him the antibiotic.<br />
14 Turkish Male Parents gave corticosteroids, obtained from a<br />
official health care provider in Turkey, to their<br />
child, who did not want to eat. Afterwards the<br />
child started to eat well.<br />
15 Moroccan Male Child with hemophilia was taken belatedly to<br />
the hospital because his parents did not<br />
believe he had a serious disease. Because of<br />
the delay, the child has lost full use of its arm.<br />
16 Moroccan Male Child with hemophilia was circumcised in a<br />
care center instead of in hospital because the<br />
pediatrician was not convinced of the<br />
religious significance and tried to persuade<br />
the parents to cancel the operation.<br />
17 Moroccan Male Child with hemophilia was suddenly, without<br />
the pediatrician being notified, taken by his<br />
parents on holiday to Morocco. No<br />
instructions or medication from the<br />
pediatrician were taken along. The child had<br />
an accident in which he fell, and neither<br />
suturing nor blood transfusions could stop the<br />
bleeding. The father then took his child by<br />
plane back to the Netherlands to an ER,<br />
18 Hindustani<br />
(Surinamese)<br />
where its life was saved just in time.<br />
Female Patient with kidney insufficiency believed her<br />
cardiac arrest was caused by her care<br />
providers, though they knew they had in fact<br />
saved her life.<br />
19 Moroccan Female Child with diabetes was not given insulin by<br />
her parents because a Moroccan healer had<br />
given herbs and pronounced the child<br />
healthy.<br />
20 Moroccan Male Child with asthma was not given maintenance<br />
medication because parents did not believe<br />
asthma was a chronic disease.<br />
21 Iranian Female Mother of a child being treated by a<br />
pediatrician was being hit by her husband,<br />
but was not allowed to talk about her<br />
problems with the pediatrician. The<br />
pediatrician felt that both the child and his<br />
mother were in an unsafe situation but<br />
because of cultural differences in<br />
perspectives was not sure what to do.<br />
62
22 Somali Female Because of nausea, a teenager had to stay<br />
the night after a simple operation on her foot.<br />
Her mother wanted to stay with her but<br />
because there were no facilities on the ward,<br />
this was not possible. The mother and her<br />
husband became very angry and hostile<br />
towards the care providers.<br />
23 Moroccan Female Patient refused leg amputation because of<br />
religious beliefs; after a talk with the imam,<br />
the patient consented, but more leg needed<br />
to be amputated because of the delay.<br />
24 Pakistani Male Patient with terminal cancer did not<br />
understand why he was sent home after<br />
treatment, due to other expectations of health<br />
care. He wanted to stay in the hospital even<br />
though staff said this was not necessary.<br />
25 Afghan Male Patient with terminal cancer wanted to return<br />
to his homeland, Afghanistan. The physicians<br />
saw this as frivolous and as a denial that he<br />
was very ill. But the patient merely wanted to<br />
say goodbye to loved ones and to die in his<br />
own country.<br />
Pattern 3 Prejudices and stereotypical ideas<br />
care providers have about immigrant patients<br />
26 Armenian Male Patient broke his hip, was admitted to the<br />
hospital, and during surgery a gamma nail<br />
was placed in his hip. Soon after the<br />
operation the man started complaining about<br />
severe pain and not being able to move his<br />
leg. After three days, when the patient was<br />
still complaining about pain, his hip was<br />
examined and an X-ray revealed that the<br />
wrong gamma nail had been used. A second<br />
operation was needed to correct the error.<br />
27 Moroccan Male Patient was taken from the kidney<br />
transplantation list because his passionate<br />
and – in the eyes of the care providers –<br />
irrational refusal of a parathyroidectomy had<br />
been wrongly interpreted as a sign of<br />
28 Hindustani<br />
(Surinam)<br />
29 Afro-<br />
Caribbean<br />
(Surinamese)<br />
dementia.<br />
Female Patient’s complaints of abdominal pain and<br />
heavy blood loss were not taken seriously<br />
because physicians thought she was<br />
exaggerating. After 15 years, a cervical<br />
carcinoma was diagnosed.<br />
Male Patient with sarcoma was sent home after<br />
chemotherapy. During the night, he suffered<br />
from high fever, and his parents, who were<br />
extremely worried, called the hospital. The<br />
physician believed the parents were<br />
exaggerating – as may have been considered<br />
the norm within their cultural context – and<br />
advised them to come back in the morning.<br />
The patient returned the next morning but<br />
died soon after because nothing further could<br />
be done to save his life.<br />
30 Turkish Male Patient with a deep decubitus ulcer on his<br />
foot did not want to have a foot amputation,<br />
due to religious beliefs. As an alternative he<br />
had to follow a complex therapy at home,<br />
which was not successful because it was not<br />
understood. In the end he consented to an<br />
amputation.<br />
63
Bijlage 3<br />
Tabellen analyses Sociaaleconomische verschillen in het risico op heropname en verlengde<br />
ligduur<br />
65
Tabel A3-1. Verschil in klinische heropname binnen 30 dagen na de initiële opname in<br />
patiënten jonger dan 45 jaar naar sociale-economische positie<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
model 1 model 2 model 3<br />
Sociaaleconomische positie (referentie groep: score 75% 1.11 (1.07 - 1.14) 1.08 (1.05 - 1.12) 1.09 (1.05 - 1.12)<br />
leeftijd (referentie groep: 1-5)<br />
6-10 1.08 (1.03 - 1.14) 1.05 (1.00 - 1.10) 1.04 (0.99 - 1.10)<br />
11-15 1.19 (1.13 - 1.25) 1.19 (1.13 - 1.25) 1.18 (1.12 - 1.24)<br />
16-20 1.11 (1.05 - 1.16) 1.24 (1.18 - 1.30) 1.23 (1.17 - 1.29)<br />
21-25 1.08 (1.03 - 1.13) 1.21 (1.16 - 1.27) 1.20 (1.15 - 1.26)<br />
26-30 1.08 (1.04 - 1.13) 1.19 (1.14 - 1.25) 1.19 (1.14 - 1.24)<br />
31-35 1.14 (1.10 - 1.19) 1.22 (1.17 - 1.28) 1.21 (1.16 - 1.26)<br />
36-40 1.15 (1.11 - 1.20) 1.13 (1.09 - 1.18) 1.12 (1.08 - 1.17)<br />
41-45 1.31 (1.26 - 1.36) 1.19 (1.15 - 1.24) 1.17 (1.13 - 1.22)<br />
Geslacht (referentie groep: vrouw)<br />
0.99 (0.93 – 1.01) 0.95 (0.93 - 0.98) 0.95 (0.93 - 0.97)<br />
CCS diagnose (referentie groep: hartaandoeningen)<br />
Neoplasmata 0.69 (0.64 - 0.75) 0.70 (0.64 - 0.76)<br />
Coma, shock 0.72 (0.66 - 0.79) 0.72 (0.66 - 0.79)<br />
Sepsis 0.75 (0.58 - 0.96) 0.73 (0.57 - 0.94)<br />
Acute cerebrovasculaire aandoeningen 0.41 (0.32 - 0.52) 0.41 (0.32 - 0.52)<br />
Vaataandoeningen 0.88 (0.76 - 1.03) 0.88 (0.75 - 1.03)<br />
Aandoeningen van het ademhalingssysteem 0.70 (0.65 - 0.76) 0.70 (0.65 - 0.77)<br />
Aandoeningen van het spijsverteringssysteem 1.14 (1.06 - 1.24) 1.15 (1.06 - 1.25)<br />
Aandoeningen van de urinewegen 0.65 (0.59 - 0.72) 0.65 (0.58 - 0.72)<br />
Fracturen 0.69 (0.42 - 1.15) 0.70 (0.42 - 1.16)<br />
Hersenletsel 0.17 (0.14 - 0.20) 0.17 (0.14 - 0.20)<br />
Complicatie chirurgische ingreep 1.58 (1.43 - 1.73) 1.56 (1.43 - 1.74)<br />
Overig 0.58 (0.54 - 0.61) 0.58 (0.54 - 0.62)<br />
Carlson index co-morbiditeit >= 2<br />
5.28 (5.08 - 5.49) 5.25 (5.05 - 5.46)<br />
ICD-9 Procedures (referentie groep: geen interventie)<br />
Oogoperaties 0.50 (0.48 - 0.53) 0.50 (0.48 - 0.53)<br />
Overige therapeutische/ diagnostische ingrepen 0.53 (0.40 - 0.72) 0.52 (0.38 - 0.70)<br />
Ooroperaties 0.59 (0.45 - 0.78) 0.59 (0.45 - 0.79)<br />
Operaties ademhalingsorganen 0.93 (0.84 - 1.03) 0.94 (0.85 - 1.04)<br />
Operaties spijsverteringsorganen 0.40 (0.39 - 0.41) 0.40 (0.39 - 0.42)<br />
Operaties urinewegen 0.38 (0.36 - 0.39) 0.38 (0.36 - 0.39)<br />
Operaties bewegingsapparaat 0.60 (0.55 - 0.66) 0.61 (0.55 - 0.66)<br />
Huidoperaties 0.36 (0.31 - 0.42) 0.36 (0.31 - 0.43)<br />
Overig 0.81 (0.76 - 0.86) 0.81 (0.76 - 0.86)<br />
Etniciteit (referentie groep: autochtone bevolking )<br />
Marokkanen 1.00 (0.96-1.05)<br />
Turken 0.94 (0.90-0.98)<br />
Surinamers 1.07 (1.03-1.12)<br />
Antillianen 1.06 (1.00-1.12)<br />
66
Tabel A3-2. Verschil in klinische heropname binnen 30 dagen na de initiële opname in<br />
patiënten ouder dan 45 jaar naar sociaaleconomische positie<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
model 1 model 2 model 3<br />
Sociaaleconomische positie (referentie groep: score 75% 1.12 (1.09-1.15) 1.09 (1.06 - 1.13) 1.09 (1.05 - 1.12)<br />
Leeftijd (referentie groep: 1-5)<br />
51-55 1.13 (1.09 - 1.17) 1.05 (1.01 - 1.10) 1.05 (1.01 - 1.09)<br />
56-60 1.23 (1.19 - 1.28) 1.10 (1.06 - 1.14) 1.10 (1.06 - 1.14)<br />
61-65 1.31 (1.26 - 1.36) 1.12 (1.08 - 1.16) 1.12 (1.08 - 1.17)<br />
66-70 1.33 (1.28 - 1.38) 1.13 (1.08 - 1.17) 1.13 (1.09 - 1.18)<br />
71-75 1.32 (1.27 - 1.37) 1.11 (1.06 - 1.16) 1.12 (1.07 - 1.17)<br />
76-80 1.20 (1.15 - 1.26) 1.02 (0.98 - 1.07) 1.04 (0.99 - 1.09)<br />
0.89 (0.85 - 0.94) 0.90 (0.86 - 0.95)<br />
>= 81 1.06 (1.01 – 1.13)<br />
Geslacht (referentie groep: vrouw)<br />
0.82(0.81-0.85) 0.87(0.85-0.89) 0.87 (0.85 - 0.89)<br />
CCS diagnose (referentie groep: hartaandoeningen)<br />
Neoplasmata 1.07 (1.02 - 1.11) 1.07 (1.02 - 1.12)<br />
Coma, shock 0.97 (0.92 - 1.03) 0.97 (0.91 - 1.03)<br />
Sepsis 0.92 (0.74 - 1.14) 0.91 (0.73 - 1.13)<br />
Acute cerebrovasculaire aandoeningen 0.33 (0.29 - 0.37) 0.33 (0.29 - 0.37)<br />
Vaataandoeningen 1.20 (1.12 - 1.29) 1.20 (1.12 - 1.29)<br />
Aandoeningen van het ademhalingssysteem 0.93 (0.88 - 0.98) 0.93 (0.88 - 0.98)<br />
Aandoeningen van het spijsverteringssysteem 1.26 (1.19 - 1.32) 1.26 (1.19 - 1.32)<br />
Aandoeningen van de urinewegen 1.31 (1.22 - 1.41) 1.30 (1.21 - 1.40)<br />
Fracturen 0.79 (0.67 - 0.93) 0.79 (0.67 - 0.93)<br />
Hersenletsel 0.33 (0.25 - 0.43) 0.33 (0.25 - 0.43)<br />
Complicatie chirurgische ingreep 1.95 (1.82 - 2.09) 1.95 (1.82 - 2.08)<br />
Overig 0.63 (0.61 - 0.65) 0.63 (0.61 - 0.65)<br />
Carlson index co-morbiditeit >= 2<br />
2.43 (2.35 - 2.50) 2.43 (2.36 - 2.50)<br />
ICD-9 Procedures (referentie groep: geen interventie)<br />
Oogoperaties 0.69 (0.67 - 0.72) 0.69 (0.67 - 0.72)<br />
Overige therapeutische/ diagnostische ingrepen 0.65 (0.49 - 0.87) 0.65 (0.49 - 0.87)<br />
Ooroperaties 0.90 (0.74 - 1.10) 0.90 (0.74 - 1.10)<br />
Operaties ademhalingsorganen 0.98 (0.91 - 1.05) 0.98 (0.91 - 1.05)<br />
Operaties spijsverteringsorganen 0.42 (0.40 - 0.44) 0.42 (0.40 - 0.44)<br />
Operaties urinewegen 0.56 (0.54 - 0.57) 0.56 (0.54 - 0.57)<br />
Operaties bewegingsapparaat 0.55 (0.50 - 0.60) 0.55 (0.50 - 0.60)<br />
Huidoperaties 0.44 (0.40 - 0.49) 0.44 (0.40 - 0.49)<br />
Overig 0.56 (0.53 - 0.59) 0.56 (0.53 - 0.59)<br />
Etniciteit (referentie groep: autochtone bevolking )<br />
Marokkanen 1.00 (0.92 - 1.09)<br />
Turken 1.02 (0.99 - 1.06)<br />
Surinamers 1.01 (0.98 - 1.04)<br />
Antillianen 1.14 (1.09 - 1.20)<br />
Overig niet-westers allochtonen<br />
1.00 (0.97 - 1.04)<br />
67
Tabel A3-3. Verschil in verlengde ligduur in patiënten jonger dan 45 jaar naar<br />
sociaaleconomische positie<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
model 1 model 2 model 3<br />
Sociaaleconomische positie (referentie groep: score 75% 1.09 (1.06 - 1.11) 1.05 (1.03 - 1.08) 1.05 (1.03 - 1.08)<br />
Leeftijd (referentie groep: 1-5)<br />
6-10 1.13 (1.09 - 1.17) 1.23 (1.18 - 1.28) 1.23 (1.18 - 1.28)<br />
11-15 1.16 (1.17 - 1.20) 1.34 (1.29 - 1.40) 1.35 (1.30 - 1.40)<br />
16-20 0.96 (0.92-0.99) 1.13 (1.09 - 1.17) 1.13 (1.09 - 1.17)<br />
21-25 0.98 (0.94-1.01) 1.11 (1.07 - 1.15) 1.13 (1.09 - 1.17)<br />
26-30 1.05(1.01 - 1.08) 1.18 (1.14 - 1.22) 1.19 (1.15 - 1.23)<br />
31-35 1.19 (1.16 - 1.23) 1.32 (1.27 - 1.36) 1.33 (1.29 - 1.37)<br />
36-40 1.40 (1.36 - 1.44) 1.48 (1.44 - 1.53) 1.49 (1.45 - 1.54)<br />
41-45 1.58 (1.54 - 1.63) 1.58 (1.53 - 1.63) 1.59 (1.54 - 1.64)<br />
Geslacht (referentie groep: vrouw)<br />
1.07 (1.05 - 1.09) 1.07 (1.05 - 1.09)<br />
CCS diagnose (referentie groep: hartaandoeningen)<br />
Neoplasmata 0.74 (0.69 - 0.80) 0.75 (0.69 - 0.80)<br />
Coma, shock 0.81 (0.75 - 0.86) 0.80 (0.75 - 0.86)<br />
Sepsis 1.91 (1.63 - 2.22) 1.88 (1.61 - 2.19)<br />
Acute cerebrovasculaire aandoeningen 2.14 (1.87 - 2.41) 2.08 (1.83 - 2.36)<br />
Vaataandoeningen 1.17 (1.04 - 1.31) 1.16 (1.04 - 1.30)<br />
Aandoeningen van het ademhalingssysteem 0.75 (0.70 - 0.79) 0.74 (0.70 - 0.79)<br />
Aandoeningen van het spijsverteringssysteem 0.76 (0.72 - 0.81) 0.77 (0.72 - 0.82)<br />
Aandoeningen van de urinewegen 1.29 (1.20 - 1.39) 1.29 (1.19 - 1.38)<br />
Fracturen 3.81 (3.14 - 4.66) 3.83 (3.15 - 4.65)<br />
Hersenletsel 0.35 (0.32 - 0.38) 0.34 (0.32 - 0.38)<br />
Complicatie chirurgische ingreep 1.55 (1.44 - 1.66) 1.55 (1.44 - 1.66)<br />
Overig 0.66 (0.63 - 0.69) 0.66 (0.63 - 0.70)<br />
Carlson index co-morbiditeit >= 2<br />
1.98 (1.90 - 2.05) 1.97 (1.90 - 2.05)<br />
ICD-9 Procedures (referentie groep: geen interventie)<br />
Oogoperaties 1.19 (1.15 - 1.24) 1.17 (1.15 - 1.21)<br />
Overige therapeutische/ diagnostische ingrepen 0.88 (0.70 - 1.11) 0.86 (0.68 - 1.09)<br />
Ooroperaties 1.60 (1.32 - 1.94) 1.58 (1.31 - 1.91)<br />
Operaties ademhalingsorganen 1.20 (1.11 - 1.29) 1.19 (1.10 - 1.28)<br />
Operaties spijsverteringsorganen 0.48 (0.47 - 0.49) 0.48 (0.47 - 0.49)<br />
Operaties urinewegen 0.69 (0.67 - 0.70) 0.69 (0.67 - 0.70)<br />
Operaties bewegingsapparaat 0.84 (0.78 - 0.89) 0.83 (0.78 - 0.89)<br />
Huidoperaties 0.94 (0.81 - 1.11) 0.98 (0.84 - 1.14)<br />
Overig 1.02 (0.96 - 1.08) 1.01 (0.96 - 1.08)<br />
Etniciteit (referentie groep: autochtone bevolking )<br />
Marokkanen 1.06 (1.02 - 1.09)<br />
Turken 0.98 (0.95 – 1.01)<br />
Surinamers 1.09 (1.06 - 1.13)<br />
Antillianen 1.06 (1.02 - 1.10)<br />
Overig niet-westers allochtonen<br />
1.08 (1.05 - 1.11)<br />
68
Tabel A3-4. Verschil in verlengde ligduur in patiënten ouder dan 45 jaar naar<br />
sociaaleconomische positie<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
OR<br />
(95%CIs)<br />
model 1 model 2 model 3<br />
Sociaaleconomische positie (referentie groep: score 75% 1.19 (1.16 - 1.22) 1.14 (1.11 - 1.17) 1.12 (1.09 - 1.14)<br />
Leeftijd (referentie groep:1-5)<br />
51-55 1.15 (1.12 - 1.19) 1.12 (1.08 - 1.15) 1.12 (1.08 - 1.15)<br />
56-60 1.41 (1.36 - 1.45) 1.33 (1.29 - 1.37) 1.33 (1.29 - 1.38)<br />
61-65 1.56 (1.51 - 1.61) 1.44 (1.39 - 1.48) 1.45 (1.40 - 1.49)<br />
66-70 1.18 (1.14 - 1.22) 1.06 (1.02 - 1.09) 1.07 (1.04 - 1.11)<br />
71-75 1.42 (1.38 - 1.47) 1.26 (1.21 - 1.30) 1.28 (1.24 - 1.33)<br />
76-80 1.69 (1.63 - 1.78) 1.46 (1.41 - 1.52) 1.51 (1.45 - 1.56)<br />
>= 81 2.12 (2.05 -2.19) 1.74 (1.68 - 1.80) 1.79 (1.73 - 1.86)<br />
Geslacht (referentie groep: vrouw)<br />
1.14 (1.12 - 1.16) 1.17 (1.15 - 1.19) 1.17 (1.15 - 1.19)<br />
CCS diagnose (referentie groep: hartaandoeningen)<br />
Neoplasmata 0.72 (0.69 - 0.75) 0.73 (0.70 - 0.76)<br />
Coma, shock 1.11 (1.05 - 1.16) 1.10 (1.05 - 1.16)<br />
Sepsis 2.21 (1.88 - 2.61) 2.21 (1.87 - 2.60)<br />
Acute cerebrovasculaire aandoeningen 1.68 (1.59 - 1.78) 1.68 (1.59 - 1.78)<br />
Vaataandoeningen 0.98 (0.93 - 1.04) 0.99 (0.93 - 1.05)<br />
Aandoeningen van het ademhalingssysteem 1.42 (1.37 - 1.48) 1.42 (1.37 - 1.48)<br />
Aandoeningen van het spijsverteringssysteem 1.19 (1.14 - 1.24) 1.19 (1.14 - 1.24)<br />
Aandoeningen van de urinewegen 1.31 (1.23 – 1.39) 1.30 (1.22 - 1.38)<br />
Fracturen 4.06 (3.75 - 4.39) 4.08 (3.77 - 4.41)<br />
Hersenletsel 1.09 (0.96 - 1.23) 1.09 (0.96 - 1.24)<br />
Complicatie chirurgische ingreep 2.15 (2.03 - 2.27) 2.14 (2.03 - 2.26)<br />
Overig 0.86 (0.84 - 0.88) 0.86 (0.84 - 0.88)<br />
Carlson index co-morbiditeit >= 2<br />
1.81 (1.76 - 1.85) 1.81 (1.76 - 1.85)<br />
ICD-9 Procedures (referentie groep: geen interventie)<br />
Oogoperaties 1.12 (1.09 - 1.16) 1.12 (1.09 - 1.16)<br />
Overige therapeutische/ diagnostische ingrepen 0.83 (0.67 - 1.03) 0.83 (0.67 - 1.03)<br />
Ooroperaties 1.38 (1.16 - 1.64) 1.38 (1.16 - 1.64)<br />
Operaties ademhalingsorganen 0.91 (0.86 - 0.97) 0.92 (0.86 - 0.98)<br />
Operaties spijsverteringsorganen 0.84 (0.81 - 0.86) 0.84 (0.81 - 0.86)<br />
Operaties urinewegen 0.80 (0.78 - 0.82) 0.81 (0.79 - 0.83)<br />
Operaties bewegingsapparaat 1.29 (1.29 - 1.39) 1.29 (1.19 - 1.40)<br />
Huidoperaties 0.79 (0.71 - 0.88) 0.79 (0.71 - 0.88)<br />
Overig 0.78 (0.74 - 0.82) 0.78 (0.74 - 0.82)<br />
Etniciteit (referentie groep: autochtone bevolking )<br />
Marokkanen 1.12 (1.05 - 1.20)<br />
Turken 1.07 (1.04 - 1.10)<br />
Surinamers 1.06 (1.03 - 1.08)<br />
Antillianen 1.09 (1.05 - 1.14)<br />
Overig niet-westers allochtonen<br />
1.04 (1.01 - 1.07)<br />
69