Bijlage bij
Marktscan ggz 2016
Bronnen en methoden

mei 2017

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

Inhoud
Inleiding

5

1. Bronnen
1.1
NZa-gegevens
1.2
Budgetten langdurige ggz
1.3
Vektis
1.4
DIS (dbc-informatiesysteem)
1.5
Zorginstituut Nederland
1.6
Websites wachttijden
1.7
GIP databank

7
7
7
7
7
8
8
8

2. Methoden
11
2.1
Hoofdstuk 2: Patiënten en patiëntstromen
11
2.1.1
Aantal patiënten Wlz/ZZP-B in de Zvw
11
2.1.2
Ontwikkeling gemiddelde uitgaven per patiënt 2013-2014
12
2.1.3
Analyses Crisis
13
2.2
Hoofdstuk 3: Zorggebruik en uitgaven
13
2.2.1
Achterliggende cijfers uitgaven curatieve ggz 2012-2016
13
2.2.2
Gecontracteerde en niet-gecontracteerde zorg
15
2.2.3
Uitgaven ggz-gerelateerde geneesmiddelen
16
2.2.4
Uitgaven Zvw basis-ggz naar product en gespecialiseerde-ggz
naar dbc-productgroep
17
2.2.5
Analyse dbc-prijzen ten opzichte van maximumtarieven
17
2.2.6
Uitgaven Wlz: Budgetten langdurige ggz
17
2.2.7
Tariefs- en prijsontwikkeling langdurige ggz
18
2.3
Hoofdstuk 4: Wachttijden
18
2.3.1
Analyse wachttijden websites
18
2.3.2
Verdeling aanmeldwachttijd gespecialiseerde-ggz
20
2.3.3
Aanmeldwachttijd per regio
21
2.3.4
Analyse langste wachttijden gespecialiseerde ggz
22
2.3.5
DIS-wachttijden 2010-2014 op patiëntniveau
22
2.4
Hoofdstuk 5: Oorzaken van en oplossingen voor de wachttijden
in de ggz
24
2.5
Hoofdstuk 7: Zorgaanbieders
25
2.5.1
Aantal aanbieders/instellingen
25
2.5.2
Beroepeninzet
25
2.6
Hoofdstuk 8: Financiële ontwikkelingen
26
2.7
Hoofdstuk 9: Contracteerproces vrijgevestigde zorgaanbieders
van ggz 28

3

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

4

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

Inleiding

In deze bijlage wordt een overzicht gegeven van de gebruikte bronnen. Na een beschrijving
van de gebruikte bronnen volgt per hoofdstuk een toelichting op de gebruikte methoden bij de
analyses.

5

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

6

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

1. Bronnen
1.1 NZa-gegevens
Voor marktstructuur-, marktgedrag- en betaalbaarheidsanalyses van gebudgetteerde
aanbieders is gebruik gemaakt van NZa-gegevens. De NZa verwerkt de budgetten van
gebudgetteerde zorgaanbieders in een rekenstaat. Dat gebeurt in een systeem dat Menza is
genoemd. Hierin worden de productie- en nacalculatieafspraken tussen aanbieders en
zorgverzekeraars (curatieve ggz) dan wel zorgkantoren (lggz) in het budget verwerkt.

1.2 Budgetten langdurige ggz
Hiervoor zijn alle AWBZ-/Wlz-prestaties geselecteerd die betrekking hebben op de langdurige
ggz. Toeslagen zijn hierbij niet meegenomen, omdat deze niet specifiek betrekking hebben op
de ggz.

1.3 Vektis
Vektis-declaratiegegevens worden gebruikt voor de marktstructuur- en
betaalbaarheidsanalyses. Het gaat om bestanden die betrekking hebben op de volgende
deelsectoren:
− eerstelijns-ggz (elp 2009 t/m 2013)
− tweedelijns-ggz (QG 2009 t/m 2013)
− basis-ggz (2014 en 2015)
− gespecialiseerde ggz (2014 en 2015)
− AWBZ-ggz (2012 - 2014)
− Wlz-ggz (2015)
− poh-ggz uit Vektis huisartsenzorg, te herkennen aan prestatie S104 (2010-2015). Merk op
dat hierin alleen de ggz van de praktijkondersteuner van de huisarts is opgenomen, dus niet
de ggz die de huisarts zelf levert.

1.4 DIS (dbc-informatiesysteem)
Zorgaanbieders zijn verplicht om elke gedeclareerde dbc aan te leveren aan het DIS. De
gegevens in het DIS bevatten aanvullende informatie over de dbc die niet op de factuur
zichtbaar is zoals de registreerde tijd en de diagnose van de patiënt. Patiëntgegevens worden
via een ‘trusted third party’ gepseudonimiseerd. Dan is wel zichtbaar welke dbc’s bij dezelfde
patiënt horen, maar de patiënt is zelf niet meer te identificeren. Voor deze marktscan zijn
declaraties uit de tweedelijns-ggz (2009 t/m 2013) en gespecialiseerde ggz (2014 en 2015)
gebruikt.
Het DIS is niet volledig gevuld (zie ook eerdere marktscans). Om een indruk te krijgen van de
vulling hebben we het aantal dbc’s gesloten in 2014 en 2015 vergeleken tussen DIS en Vektis,
naar type AGB-code. Dis heeft als peildatum 1 mei 2016, Vektis heeft als peildatum 1 juni
2016. Deze peildatum is bepaald door te kijken naar de meest recente dbc sluitdatum
aanwezig in de dataset.

7

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

Tabel 1. Vergelijking DIS en Vektis aantal gesloten dbc’s 2014
DIS 2014 gesloten
INSTELLING_STRATUM

Vektis 2014 gesloten
dbc

INSTELLING_STRATUM

dbc

ggz-instelling

485.652

ggz-instelling

549.302

88%

PAAZ/PUK/PP

46.227

PAAZ/PUK/PP

52.788

88%

psychiater

22.634

psychiater

43.352

52%

psycholoog

42.032

psycholoog

55.158

76%

overig

14.020

overig

46.468

30%

Bron: DIS, Vektis

Tabel 2. Vergelijking DIS en Vektis aantal gesloten dbc’s 2015
DIS 2015
INSTELLING_STRATUM

Vektis 2015
dbc

INSTELLING_STRATUM

dbc

ggz-instelling

390.469

ggz-instelling

471.956

83%

PAAZ/PUK/PP

29.559

PAAZ/PUK/PP

51.399

58%

psychiater

17.303

psychiater

35.152

49%

psycholoog

29.649

psycholoog

36.113

82%

overig

13.163

overig

30.062

44%

Bron: DIS, Vektis

Omdat beide bestanden een specifieke peildatum hebben is dit een momentopname.
Let op: hier is de jaartoewijzing gebaseerd op de sluitdatum van de dbc.
In de marktscan echter worden dbc’s op basis van openingsdatum aan jaren toegewezen, Dit
om aan te sluiten bij de contractering, en de schadelast cijfers van verzekeraars.

1.5 Zorginstituut Nederland
Zorgverzekeraars leveren zogeheten kwartaalstaten en jaarstaten aan het Zorginstituut
Nederland (ZiNL). Dit gebeurt conform de voorschriften in het Handboek Zorgverzekeraars en
betreft ramingen van de schadelast in een door ZiNL voorgeschreven segmentering.

1.6 Websites wachttijden
MediQuest heeft wachttijdgegevens verzameld van de websites van
aanbieders. Voor details zie de methoden bij het hoofdstuk wachttijden en de bijsluiter van
MediQuest. De wachttijden worden als open dataset beschikbaar gemaakt op GitHub. Ook de
broncode van de statistische analyses (R-scripts) is hier te vinden.

1.7 GIP databank
De gegevens van het Genees- en hulpmiddelen Project (GIP) zijn gebaseerd op de
declaratiegegevens voor de farmaceutische zorg (inclusief dieet- en voedingsmiddelen) en
hulpmiddelenzorg afkomstig van 25 (van de 26) zorgverzekeraars. Het gaat daarbij om

8

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

geneesmiddelen die extramuraal door huisarts of specialist zijn voorgeschreven en vervolgens
zijn afgeleverd door een apotheker of leverancier van hulpmiddelen en op grond van de
Zorgverzekeringswet (basispakket) door de zorgverzekeraar zijn vergoed. De
gegevensbestanden zijn gebaseerd op het gebruik van genees- en hulpmiddelen van circa 16,4
miljoen verzekerden; dit betekent een dekking van 98% van het totale aantal verzekerden in
Nederland. Sinds 2004 zijn de gegevensbestanden van het GIP op een voor iedereen
toegankelijke manier ontsloten via www.gipdatabank.nl.

9

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

10

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

2. Methoden

2.1 Hoofdstuk 2: Patiënten en patiëntstromen
De analyses van dit hoofdstuk zijn zoveel mogelijk gebaseerd op Vektis data met peildatum 1
juni 2016 (zie paragraaf 1.3 voor meer informatie). Voor enkele analyses is DIS-data gebruikt,
omdat informatie op activiteitniveau nodig was. Het gaat hierbij om analyses die gedaan zijn in
figuur 3 ‘Kortdurende ggz-behandelingen in de gespecialiseerde-ggz’ en figuur 4 ‘Aantal
patiënten met een crisis-dbc’.
Vektis-data van 2015 was nog niet compleet op peildatum 1 juni 2016. Uitzondering hierop
betreft de Vektis-data van de poh-ggz. Poh-ggz declaraties kennen een kortere doorlooptijd
dan de declaraties voor basis-ggz en gespecialiseerde ggz.
Wanneer we kijken naar het aantal patiënten per echelon dient opgemerkt te worden dat het
totaal aantal patiënten niet overeenkomt met de optelsom van het aantal unieke patiënten per
echelon. In 2014 gaat het bijv. per echelon om 368.315 + 281.597 + 710.020 (= 1.359.932)
patiënten, terwijl het totaal (over alle echelons heen) om 1.232.103 unieke patiënten gaat. Dit
betekent dat 127.829 patiënten in meerdere sectoren zorg hebben ontvangen (10,4% van het
totaal).
2.1.1 Aantal patiënten Wlz/ZZP-B in de Zvw
Bron: Vektis AWBZ/Wlz

Patiënten zijn aangemerkt als zzp-b (voortgezet verblijf vanwege de behandeling) of zzp-c
(beschermd wonen) voor jaar t wanneer deze in het desbetreffende jaar een prestatie zzp-b
(zzp-codes beginnend met een 2) dan wel zzp-c/vpt-c prestatie hebben (zzp-/vpt-codes
beginnend met een 3).
Bron: Vektis Zvw declaratiegegevens

Patiënten zijn aangemerkt als zzp-b (voortgezet verblijf vanwege de behandeling) wanneer
Vektis deze declaratie als ‘lggz’-declaratie heeft aangemerkt (declaratiecodes 270010 t/m
270022). De Zvw omzet voor deze prestaties is opgeteld bij de Wlz zzp-b uitgaven voor 2015
om tot een gecombineerd totaal te komen.
Ten aanzien van de analyses die in hoofdstuk 2 (‘Verzwaring gespecialiseerde ggz’) zijn
gedaan, dient het volgende te worden opgemerkt. Doordat in 2015 jeugd-ggz is overgeheveld,
werden zorgtrajecten voor deze doelgroep op 31 december 2014 afgesloten. Omdat deze
ingreep een groot aantal korte dbc’s veroorzaakte is ervoor gekozen de analyse op 18+ uit te
voeren. Ook zijn 176 declaraties uitgesloten omdat die een extreem hoog aantal verblijfsdagen
hadden (met soms 15.000 dagen op één dbc).
Tenslotte wordt in dit hoofdstuk aangegeven dat de gemiddelde prijs per verblijfsdag is
gestegen. De reden hiervan is dat relatief vaker de zwaardere verblijfsdagen zijn gedeclareerd.
In tabel 3 is voor de jaren 2013 en 2014 voor de verblijfsdagen a t/m g uitgesplitst wat de
verhouding was.

11

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

Tabel 3. Verhouding voorkomen van verblijfsdagen t.o.v. totaal verblijfsdagen

jaar

percentage
verblijf a

2013

3,1%

7,9%

2014

2,5%
-19,4%

verschil

percentage
verblijf b

percentage
verblijf c

percentage
verblijf d

percentage
verblijf e

percentage
verblijf f

percentage
verblijf g

22,5%

23,1%

26,2%

15,7%

1,5%

7,2%

21,3%

21%

28,7%

17,4%

1,9%

-8,9%

-5,3%

-9,1%

9,5%

10,8%

26,7%

Bron: Vektis

Figuur 1. Verhouding voorkomen verblijfsdagen t.o.v. totaal verblijfsdagen

percentage

verhouding verblijfsdagen a t/m g
35
30
25
20
15
10
5
0

2013
2014

verblijf verblijf verblijf verblijf verblijf verblijf verblijf
a
b
c
d
e
f
g
2.1.2 Ontwikkeling gemiddelde uitgaven per patiënt 2013-2014
Bron: Vektis

Methode: Er is bij de analyses gerekend met de vergoede bedragen uit Vektis, er is niet
gecorrigeerd voor tariefeffecten. In de marktscan ggz 2015 deel a 1 is beschreven dat de
maximumtarieven voor behandeling in 2014 ongeveer 10% en voor verblijf 1,5% zijn
gestegen. Niet iedere verzekeraar heeft de stijging van de NZa-tarieven op eenzelfde manier
vertaald in de contractering. In zijn algemeenheid kan gezegd worden dat de geconstateerde
stijging van gemiddelde uitgaven per patiënt 2013-2014 van 15,0% hoger is dan de
gemiddelde stijging van de maximumtarieven in die jaren.
Onderstaande tabel toont ook aan dat er gemiddeld genomen ook daadwerkelijk meer tijd is
besteed per patiënt en de verzwaring niet alleen uit de tariefstijging kan worden verklaard.
Elke dbc valt in een tijdsinterval. Dit interval heet een start en eind aantal minuten. Dit
noemen we startinterval en eindinterval. In de tabel wordt het gemiddelde startinterval
getoond van gedeclareerde dbc’s (in doelgroep 18+) in 2013 en 2014.
Tabel 4. Gemiddelde startinterval van gedeclareerde dbc’s

Jaar

Gemiddelde start
interval per dbc in
minuten

2013

1.246

2014

1.790

verschil

43,7%

Bron: Vektis

1

https://www.nza.nl/1048076/1048181/Marktscan_ggz_2015_deel_A.pdf pagina 40

12

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

2.1.3 Analyses Crisis
Onderstaande figuur toont het aantal crisiscontacten per maand. Uit deze analyse blijkt dat het
aantal contacten (de hoeveelheid minuten tijdsbesteding aan een crisis) relatief stabiel is.

aantal minuten

Miljoenen

Figuur 2. Aantal minuten besteed aan crisiscontacten, per maand
Crisiscontact binnen kantooruren

Crisiscontact buiten kantooruren

Farmacotherapie crisisinterventie

Intake en screening crisisinterventie

Psychiatrisch onderzoek crisisinterventie

Steunend en structurerend crisiscontact

3

1

2,5

2

1,5

1

0,5

0
1

2

4

5

6

7

8

9

10 11 12

2

2014

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12

2015
activiteitdatum

Bron: DIS-data aangeleverd tot en met 31 december 2016)

Vektis-data:
Voor het berekenen van totale aantallen en bedragen is de data niet geschoond. Voor het
berekenen van gemiddelde bedragen per patiënt zijn records van één dummy-BSN uitgesloten,
omdat deze extreem veel zorg en de bijbehorende kosten heeft. Bovendien is voor de
gemiddelden de jeugd uitgesloten. Daarvoor selecteren we patiënten die 18 jaar of ouder zijn
op de begindatum van de zorgprestatie. Omdat we de exacte leeftijd niet hebben, gebruiken
we een benadering aan de hand van het geboortekwartaal.

2.2 Hoofdstuk 3: Zorggebruik en uitgaven
2.2.1 Achterliggende cijfers uitgaven curatieve ggz 2012-2016
Door de invoering van de basis- en gespecialiseerde ggz en door de overheveling van de
jeugd-ggz naar gemeenten, is een gedetailleerd overzicht van de uitgaven voor de curatieve
ggz-complex.
In deze tabel staan de uitgaven aan ggz (poh, curatief (zvw) en langdurig (wlz))
gespecificeerd. Hierbij merken we op dat de uitgaven van de poh-ggz niet onder hetzelfde
budgettair macrokader valt als de basis- en gespecialiseerde ggz. Uitgaven in de tabel zijn in
miljoenen euro's.

13

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

Tabel 5. Specificatie uitgaven Zvw en Wlz

1)

Voor 2014 t/m 2016 gebaseerd op Q3 2016 ZiNL

2)

Voor 2014 t/m 2016 gebaseerd op Q3 2016 ZiNL; Voor 2013 gebaseerd op zorgcijfersdatabank.nl

3)

Zzp-b in de Zorgverzekeringswet

4)

Met ingang van 2014 zitten deze bedragen in de gespecialiseerde ggz post

5)

Zie tabel 6 voor onderbouwing:

14

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

Tabel 6. Onderbouwing uitgaven overige regelingen (in miljoenen €)

Onderbouwing "overige regelingen"
Bes chi kba a rhei ds bi jdra gen code 450,
Bron: NZa ; Ges peci a l i s eerde
ps ychotra uma zorg en zorg Joods e
oorl ogs s l a chtoffers
Bes chi kba a rhei ds bi jdra ge GGZ
tra ns i ti ebedra gen NHC Bron: NZa
Kwa l i tei ts gel den
6)

4,7

4,2

3,8

8,5

9,3

5,5

5

5

5

18,2

18,5

14,3

Voor een toelichting zie Marktscan ggz 2015 deel A

Aanvullende toelichting
Zoals te zien in kolom “Hoofdrubriek” is de post “voortgezet verblijf vanwege de behandeling
(zzp-b)” een combinatie van posten. Deze regel is een combinatie van alle zorg die via een zzp
ggz-b prestatie gedeclareerd wordt (dus alle jaren verblijf met behandeling na het eerste jaar),
hetzij uit de AWBZ (tot en met 2014), hetzij uit de Zvw of Wlz (2015 en verder).
Tussen 2012 en 2015 groeiden de uitgaven van zorg door huisartsen en praktijkondersteuners,
terwijl de uitgaven van de overige ggz daalden. Over het geheel bezien waren de ggz-uitgaven
in de jaren 2012, 2013 en 2014 ongeveer gelijk aan elkaar.
Toelichting bij 2013
Voor 2013 is de uiteindelijke schadelast nog circa € 60 mln lager uitgevallen dan in de vorige
marktscan is gerapporteerd.
Toelichting bij 2014
De cijfers voor 2014 moeten gecorrigeerd worden voor het overhevelen van de jeugd-ggz naar
de gemeenten vanwege het “hard” sluiten van alle dbc’s die eind 2014 open stonden. Dit
verhoogt de onzekerheid voor 2014 cijfers.
Toelichting bij 2015 en 2016
Voor 2015 en 2016 geven we expliciet aan dat er nog veel onzekerheid is, en er nog
verschuivingen kunnen optreden. Deze bedragen zijn namelijk nog voor een groot deel
gebaseerd op inschattingen van zorgverzekeraars.
2.2.2 Gecontracteerde en niet-gecontracteerde zorg
Bron: Zorginstituut Nederland, NZa-uitvragen 2011-2014.

Gegevens over de schadelastverdeling naar contractvorm werden voor de jaren 2011-2014
door de NZa uitgevraagd bij zorgverzekeraars. In overleg met VWS en de NZa heeft het
Zorginstituut per 2015 de uitvraag van de verwachte schadelast naar soorten contracten
opgenomen in de kwartaalstaten.
De percentages die worden getoond voor de jaren tot en met 2014 zijn afkomstig uit eerdere
scans, het percentage voor 2015 afkomstig uit de tweede kwartaalstaat 2015, en het
percentage voor 2016 afkomstig uit de tweede kwartaalstaat 2016.
Zie voor meer informatie inclusief definities de publicatie ‘handboek zorgverzekeraars
informatie zorgverzekeringswet 2016’ van ZiNL. Het gaat hier om een verwachting van
verzekeraars, omdat deze gegevens worden opgevraagd op een moment dat de schadelast
nog niet definitief is (bijvoorbeeld het bedrag voor 2016 is medio 2016 uitgevraagd, tweede
kwartaalstaat ZiNL).

15

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

Tabel 7. Specifieke contractinformatie ggz (in miljoenen €)

Specificatie contractinformatie GGZ
2016

Contractinformatie GGZ
Aanneemsommen
Plafond

totaal door
zorgverzekeraar
s gerapporteerd
0,0
3.145,2

Nacalculatie bij aanneemsommen en plafondafspraken
Open einde contracten

0,0
137,1

Lopende onderhandelingen

14,1

Niet gecontracteerd

138,6

Aansluitverschillen
TOTAAL

3.434,9

Dekkingspercentage o.b.v. verzekerdenaantallen
Afgesproken maximumomzet plafondcontracten GGZ

0,0
100,0%
3.209,3

Aansluitverschillen
Dekkingspercentage o.b.v. verzekerdenaantallen

0,0
100,0%

Bron: tweede kwartaalstaat 2016

2.2.3 Uitgaven ggz-gerelateerde geneesmiddelen
Bron: ZiNL, GIP databank.

De geneesmiddelen zijn gerubriceerd binnen het Anatomisch Therapeutisch Chemisch (ATC-)
classificatiesysteem. Er zijn tenminste zeven verschillende ATC-groepen die toegepast kunnen
worden bij psychische aandoeningen (psychofarmaca). Dit betreft (met tussen haakjes een
raming van de uitgaven 2014 door ZiNL):
− middelen bij ADHD (N06B, 27 miljoen);
− antidepressiva (N06A, 100 miljoen);
− antipsychotica (N05A, 84 miljoen, ook ouderenzorg);
− anxiolytica (kalmeringsmiddelen, onder andere voorgeschreven bij angststoornissen)
(N05B, 20 miljoen);
− dementiemiddelen (N06D);
− anti-epileptica (N03A, worden soms voor angststoornissen toegepast);
− middelen bij alcoholverslaving (N07B).
Drie groepen geneesmiddelen die vaak bij psychische problemen worden toegepast zijn
antidepressiva 100 miljoen in 2014), antipsychotica (€ 84 miljoen) en ADHD-middelen (€ 26
miljoen). In de vorige marktscan heeft de NZa cijfers t/m 2014 gepresenteerd. Hier zijn de
cijfers 2015 aan toegevoegd.
Kosten versus vergoeding ggz-gerelateerde geneesmiddelen
In tegenstelling tot de vorige marktscan wordt nu de totale vergoedingen getoond. Dit is een
andere definitie dan “kosten”.
Vergoeding:
De vergoeding zijn de kosten die apotheken in rekening brengen exclusief BTW. De feitelijke
vergoeding komt tot stand op basis van afspraken tussen verzekeraars en apotheken en kan
dus per apotheek verschillen. Bovendien is de vergoeding exclusief het aflevertarief van de
apotheek.

16

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

2.2.4 Uitgaven Zvw basis-ggz naar product en gespecialiseerde-ggz naar dbcproductgroep
Bron: Vektis declaraties

Toelichting: deze bedragen komen niet overeen met de bedragen die in de totale ggz-uitgaven
tabel staan. Dit komt omdat tabel 7a en 8 zijn gebaseerd op microdata (Vektisdeclaratievergoedingen) en tabel 4 op o.a. de bedragen die zorgverzekeraars opgeven aan het
Zorginstituut. Deze sluiten niet exact aan. Zorginstituut cijfers zijn de beste inschatting van de
zorgverzekeraars voor de uiteindelijke schadelast, waarbij rekening gehouden wordt met
afwikkeling contracten en nog niet ontvangen declaraties. Vektis-cijfers zijn de daadwerkelijk
vergoede bedragen voor declaraties, maar bevatten geen correctie voor contractafwikkeling.
2.2.5 Analyse dbc-prijzen ten opzichte van maximumtarieven
Bron: Vektis

Methode: per jaar worden alle zogeheten “tariefrecords” geselecteerd waarvoor de vergoeding
groter dan 0 is en een maximumtarief beschikbaar is. Het prijsniveau wordt berekend als de
som van alle vergoedingen gedeeld door de som van de bijbehorende maximumtarieven.
De prijzen en percentages uit de tabel “Daadwerkelijke prijzen voor behandelingen in de basisggz” zijn gebaseerd op gewogen gemiddelden.
Prijzen basis-ggz 2016:
We hebben voor deze marktscan een inschatting gemaakt van de prijzen in 2016 door in de 3e
kwartaalstaat 2016 op basis van aantallen en uitgaven per product een gemiddelde prijs per
basis-ggz product te berekenen. De berekende prijzen worden vervolgens vergeleken met de
in dat jaar geldende maximumtarieven.
2.2.6 Uitgaven Wlz: Budgetten langdurige ggz
Bron: rekenstaten NZa

Hiervoor zijn alle Wlz-prestaties geselecteerd die betrekking hebben op de langdurige ggz.
Toeslagen zijn hierbij niet meegenomen, omdat deze niet specifiek betrekking hebben op ggz.
Voor de budgetgegevens over de langdurige ggz bestaat voor 2013 minimaal 95% van de data
uit realisatiegegevens. Voor 2014 is gebruik gemaakt van de productieafspraken uit zowel de
budgetronde als de herschikkingsronde. De ervaring leert dat op landelijk niveau de maximale
afwijking tussen de definitieve productieafspraken en de realisatie 10% bedraagt. Voor 2015 is
gebruik gemaakt van de cijfers uit de budgetronde en niet de herschikkingsronde. Voor 2016 is
gebruik gemaakt van de cijfers uit de budgetronde. De cijfers van 2015 en 2016 zijn daarom
nog onzeker en worden als ‘voorlopig’ gepresenteerd.
Inschatting kapitaallasten Langdurige ggz
Bron: rekenstaten NZa

Op basis van de normatieve huisvestingscomponent (NHC) en normatieve
inventariscomponent (NIC) tarieven 2014 en het aantal zzp-dagen 2014 ontstaat een beeld
van de kapitaallasten- en inventarisvergoeding. Dat beeld gaat uit van 100% bekostiging op
basis van NHC en NIC. Voor ggz-b bedraagt de NHC-vergoeding 100 miljoen en de NICvergoeding 15 miljoen euro. Voor ggz-c bedraagt de NHC-vergoeding 190 miljoen euro en de
NIC-vergoeding 21 miljoen euro. Het totale NHC-bedrag is daarmee 289 miljoen euro en het
totale NIC-bedrag is 35 miljoen euro. Dit bedrag gebruiken we om het aandeel van de ggzkapitaallasten in de Wlz-budgetten te schatten en volumeontwikkelingen hierin te
verwaarlozen. Daarom wordt voor de jaren 2012-2014 een bedrag van circa 300 miljoen euro
gerapporteerd in de scan. Vanwege de overheveling van de zzp-c naar het gemeentelijk
domein wordt dit bedrag vanaf 2015 verlaagd met 2/3 gebaseerd op de verhouding NHC+NIC
zzp-c/(NHC+NIC zzp-b) + (NHC+NIC zzp-c) in 2014.

17

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

2.2.7 Tariefs- en prijsontwikkeling langdurige ggz
Bron: rekenstaten NZa.

Methode: de totale zzp-volumes zijn per jaar per prestatie gekoppeld met
maximumbeleidsregelwaarden t en t+1. Vervolgens zijn twee omzetten berekend (volume t
uitgedrukt in tarief t, volume t uitgedrukt in tarief t+1) en met elkaar gedeeld. Dit geeft de
procentuele ontwikkeling in de zzp-tarieven. Eenzelfde operatie is ook uitgevoerd met
werkelijke prijzen voor jaar t en t+1.
In 2016 zijn, ten opzichte van 2015, als gevolg van de budgetneutrale invoering van de
prestatie zzp-meerzorg in de ggz de zzp-b maximumtarieven 3,64% verlaagd.

2.3 Hoofdstuk 4: Wachttijden
2.3.1 Analyse wachttijden websites
In 2000 zijn in het Treekoverleg, door zorgaanbieders en zorgverzekeraars gezamenlijk,
normen vastgesteld om de grens te kunnen bepalen tussen aanvaardbare en problematische
wachttijden. Deze zogenoemde ‘treeknormen’ worden sinds 2001 breed gehanteerd in de ggz.
De normen zijn als volgt:
− Toegangstijd: tot aan eerste consult (intake) – bij géén spoed: maximaal 4 weken, 80%
binnen 3 weken.
− Wachttijd: tot aan diagnose (indicatiestelling) - bij géén spoed: maximaal 4 weken, 80%
binnen 3 weken.
− Wachttijd: tot aanvang behandeling extramuraal - bij géén spoed: maximaal 6 weken, 80%
binnen 4 weken.
− Wachttijd: tot aanvang behandeling semimuraal - bij géén spoed: maximaal 6 weken, 80%
binnen 4 weken.
− Wachttijd: tot aanvang behandeling intramuraal - bij géén spoed: maximaal 7 weken, 80%
binnen 5 weken.
In 2016 heeft de NZa MediQuest opnieuw gevraagd om wachttijd-gegevens te verzamelen. De
meting heeft in september 2016 plaatsgevonden. Zie ook de documentatie van MediQuest met
details over de gegevensverzameling, als bijlage gepubliceerd bij deze marktscan (‘Methodiek
verzameling wachttijd-gegevens ambulante ggz’). De verzamelde ggz wachttijd gegevens zijn
gepubliceerd als open dataset, te vinden via het dataportaal van de Nederlandse overheid
https://data.overheid.nl
Waar de populatie in eerdere marktscans gebaseerd was op het digiMV (met aanvullingen), is
er nu voor gekozen om vanuit de Vektis declaratiegegevens een populatie samen te stellen. De
steekproef van AGB-codes is als volgt gecreëerd:
Bronbestand op basis van Vektis declaraties 2014
Voor prestaties geopend in 2014 is door de NZa per AGB-code in Vektis het aantal volwassen
patiënten basis- en gespecialiseerde-ggz geteld. Ook zijn voor elke AGB code de NAW
gegevens uit het AGB-register gekoppeld. Dit gaat niet altijd goed omdat er twee aparte lijsten
met AGB-codes zijn, de zorgverlener- AGB-codes, en de zorgaanbieder AGB-codes. Sommige
AGB-codes komen in beide lijsten voor, en is daarom in zeldzame gevallen mogelijk dat
onjuiste NAW-gegevens worden gekoppeld.
Steekproef samenstelling
Alle AGB-codes met tenminste 500 volwassen patiënten bij basis-ggz en/of tenminste 500
volwassen patiënten bij gespecialiseerde ggz in 2014 zijn aangemerkt als “instelling” en door
MediQuest allemaal meegenomen in de website meting.
De overige AGB-codes zijn aangemerkt als “vrijgevestigde praktijk”. Hieruit zijn door de NZa
apart voor zowel de subpopulatie “tenminste 1 volwassen patiënt basis-ggz” en de

18

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

subpopulatie “tenminste één volwassen patiënt gespecialiseerde ggz” twee willekeurige
steekproeven van 300 AGB-codes getrokken via de R-functie sample().
Dit heeft een lijst van 709 unieke AGB-codes opgeleverd. Deze populatie (lijst met AGB-codes
inclusief NAW-gegevens) is door de NZa aan MediQuest verstrekt als basis voor de
gegevensverzameling. In overleg met de NZa heeft MediQuest de NAW-gegevens leidend laten
zijn bij het koppelen van een AGB-code aan een website van een praktijk of instelling. Dit
betekent dat de naam van een behandelaar dan naar een praktijk kan leiden. Zie verder de
documentatie van MediQuest.
Abusievelijk zijn voor PsyQ niet alle locaties verzameld. De NZa heeft in oktober deze locaties
nog zelf verzameld en toegevoegd. Deze locaties hebben dus peildatum oktober en niet
september zoals de overige wachttijden.
MediQuest heeft elke gevonden wachttijd getypeerd als “basis-ggz” of “gespecialiseerde ggz”
of beiden. Een deel van de wachttijden kon niet getypeerd worden door MediQuest. De NZa
heeft deze wachttijden handmatig gecontroleerd en getypeerd op basis van informatie op de
website. Wanneer ook dit geen duidelijkheid bood is de wachttijd getypeerd als “basis-ggz/
s-ggz”.
Alle records die betrekking hebben op leesstoornis/dyslexie, forensische zorg en niet-Zvw-zorg
(AWBZ-/Wlz-zorg, werk- en relatietherapie, burn-out, arbeidstraining, maatschappelijk
opvang, beschermd wonen, verstandelijke beperking, ggz voor doven en slechthorenden),
diagnostiek, online ggz zijn handmatig gelabeld en niet meegenomen in de analyses. Deze zijn
nog wel aanwezig in het openbare bestand. Ook klinische ggz, acute/crisis-ggz en ggz voor
jong volwassenen (adolescenten, 18-23 jaar) is apart gelabeld, deze wachttijden worden wel
geanalyseerd, maar worden apart gehouden van de “reguliere” ggz voor volwassenen, ouderen
of verslavingszorg.
De door MediQuest opgeleverde bestanden zijn ingelezen in R. Hier zijn vervolgens de data
schonings- en verrijkingstappen in geprogrammeerd.
Opmerkingen:
− Wachttijden aantoonbaar ouder dan 1 juli 2016 zijn op “niet actueel” gezet. Wachttijden
waarbij geen actualisatiedatum staat zijn als “actueel” aangemerkt.
− Om op het openbare analysebestand de NZa-resultaten te reproduceren moet worden
geselecteerd op HEEFT_AANMELD = 1, ACTUEEL = 1 voor de aanmeldwachttijd, en op
HEEFT_BEHANDEL=1 en ACTUEEL =1 voor de behandelwachttijd.
− In het gegevensbestand is het veld LOCATIE_ID leidend om een locatie te onderscheiden.
Elke unieke combinatie van “Naam zorgaanbieder” en “vestigingslocatie” (ook als deze leeg
is), krijgt een unieke LOCATIE_ID.
− Tabel 8 en 9 laten voor de wachttijdmeting 2016 het aantal unieke LOCATIE_ID’s (aantal
concernlocaties per type aanbieder, circuit en type ggz) zien op basis waarvan de
gemiddelde wachttijden voor elke subgroep in de scan zijn gebaseerd.
− Subgroepen met minder dan 20 observaties zijn niet weergegeven in de scan en in
onderstaande tabel vanwege de te kleine steekproef.
Tabel 8. Aanmeldwachttijd: Aantal unieke locaties 2016 per subgroep
Circuit

basis-ggz

basis-/gespec. ggz

gespecialiseerde ggz

Instellingen
Volwassenen

219

137

303

Ouderen

-

-

70

Verslavingszorg

-

-

34

Jong-volwassenen

-

33

29

114

151

51

Vrijgevestigden
Volwassenen

19

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

Tabel 9. Behandelwachttijd: Aantal unieke locaties 2016 per subgroep
Circuit

basis-ggz

basis-/gespec. GGZ

gespecialiseerde ggz

Instellingen
Volwassenen
Ouderen

203

99

281

-

-

67

Verslavingszorg

-

-

31

Jong-volwassenen

-

32

27

62

97

27

Vrijgevestigden
Volwassenen

2.3.2 Verdeling aanmeldwachttijd gespecialiseerde-ggz
In de marktscan wordt de gemiddelde wachttijd en het percentage locaties met een wachttijd
langer dan de Treeknorm getoond. In aanvulling presenteren we hier de complete
wachttijdverdeling voor de aanmeldwachttijd in de gespecialiseerde ggz, voor zowel
instellingen als vrijgevestigden.
Figuur 3. Verdeling aanmeldwachtijd 2016 gespecialiseerde ggz bij instellingen

Figuur 4. Verdeling aanmeldwachtijd 2016 gespecialiseerde ggz bij vrijgevestigden

20

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

2.3.3 Aanmeldwachttijd per regio
Het landelijk gemiddelde voor de aanmeldwachttijd voor gespecialiseerde-ggz bij een instelling
is ongeveer zes weken. We onderzochten of er verschillen zijn tussen regio’s in deze wachttijd.
Figuur 5. Gemiddelde aanmeldwachttijd per provincie

Het blijkt dat locaties van grote instellingen gemiddeld genomen langere wachttijden hebben
dan locaties van kleine instellingen. Voor de provincie Limburg blijkt uit de data dat de relatief
lage gemiddelde wachttijd voor de gespecialiseerde ggz wordt veroorzaakt door het in gelijke
mate meetellen van grote instellingen, en kleine instellingen die zich op bepaalde doelgroepen
binnen de sggz richten, en dus niet voor alle doelgroepen beschikbaar zijn.
Uit de landelijke data blijkt dat de wachttijd 2016 voor volwassenen in de sggz een functie is
van de omvang van de ggz-aanbieder. De omvang van de ggz-aanbieder is hierbij
geoperationaliseerd als het aantal patiënten (ongeacht leeftijd of type ggz) met een ggzprestatie geopend in 2014. De gemiddelde wachttijd stijgt van gemiddeld vier weken naar
zeven weken. Het omslagpunt ligt ongeveer rond de 4900 patiënten.
Wanneer we alleen instellingslocaties van AGB-codes die in 2014 meer dan 4900 patiënten
(ongeacht leeftijd of type ggz) hebben gezien (hierna “grote instellingen”), verandert het beeld
voor de provincie Limburg aanzienlijk. Voor de overige provincies is het verschil minder groot.
Onderstaande figuur geeft per provincie de gemiddelde wachttijd voor gespecialiseerde ggz bij
instellingen weer, zowel wanneer alle locaties worden meegenomen, als wanneer alleen
locaties van grote instellingen worden meegenomen. Beide wachttijden zijn verbonden met
een lijn segment om aan te geven dat, afhankelijk van de specifieke zorgvraag (binnen de
gespecialiseerde ggz), de wachttijd gemiddeld tussen deze twee uitersten ligt.

21

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

Figuur 6. gemiddelde wachttijd per provincie alle locaties vs locaties van grote
instellingen (zwarte stip)

2.3.4 Analyse langste wachttijden gespecialiseerde ggz
We selecteren (enigszins arbitrair) alle records met een aanmeldwachttijd langer dan 10
weken. Dit zijn 78 records. Vervolgens is elke wachttijd op basis van de nadere typering
geclassificeerd als "’utisme-spectrum en/of persoonlijkheidsstoornis’, ‘Angst en/of depressie
stoornis’ of ‘Overige stoornissen’.
We berekenen de procentuele verdeling over deze drie groepen.
Tabel 10. Verdeling langste wachttijden naar type stoornis
Autismespectrum &

Angst en

persoonlijksheidsstoornissen

depressieve

Overige stoornissen

stoornissen
44.8%

14.9%

38.8%

Bron: MediQuest, NZa

2.3.5 DIS-wachttijden 2010-2014 op patiëntniveau
Bron: DIS

Methode: Geselecteerd zijn de dbc-trajecten geopend in 2010 tot en met 2014. Uitgesloten
van de analyse zijn:
− vervolg-dbc’s;
− crisis-dbc’s;
− jeugd-dbc’s;
− dbc’s waarvan de openingsdatum van de dbc meer dan twee jaar na de openingsdatum van
het zorgtraject ligt;
− dbc’s waarvan de datum van het eerste directe contact voor (0,5%) of op (27%) de
openingsdatum van het zorgtraject ligt;
− dbc’s waarvan de datum van het eerste behandelcontact eerder ligt dan de datum van het
eerste intakecontact.

22

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

Voor het berekenen van de wachttijden per uniek zorgtraject, instelling en volgnummer
instelling is het volgende aangenomen:
− De datum waarop de eerste afspraak wordt gemaakt (aanmelding) is de datum waarop het
zorgtraject wordt geopend.
− De datum van intake is de datum waarop de eerste intake-activiteit met directe tijd
geregistreerd is in DIS.
− De datum van eerste behandeling is de datum waarop de eerste behandelactiviteit met
directe tijd geregistreerd is in DIS.
De aannames zijn gebaseerd op de spelregels dbc-ggz.
De aanmeldwachttijden op basis van DIS zijn gebaseerd op het verschil in datum van intake en
datum waarop de eerste afspraak wordt gemaakt. De behandelwachttijden zijn gebaseerd op
het verschil in datum van de eerste behandelactiviteit en de datum van intake. In de periode
waarop deze behandelwachttijden zijn gebaseerd, is de wachttijd tot aan diagnose en wachttijd
tot aanvang behandeling samengenomen. De bijbehorende Treeknormen voor deze twee
wachttijden zijn respectievelijk vier weken en zes (voor extra- en semimurale zorg) of zeven
weken (voor intramurale zorg). In de figuren hebben we deze twee normen samengevoegd tot
een enkele norm voor de behandelwachttijd van tien weken.
In de analyses zijn voor de volledigheid zowel dbc’s met als zonder verblijf meegenomen. De
(gecombineerde) behandelwachttijd van tien weken hoeft mogelijk niet te gelden voor dbc’s
met verblijf. Van de initiële dbc’s met verblijf, is er bij 62 procent van de dbc’s nog geen
sprake van verblijf in de eerste week na de intake. De overige dbc’s vormen zo’n klein
gedeelte van de totale groep dbc’s (2%) dat we niet verwachten niet dat het includeren van
deze dbc’s een effect zal hebben op de gemiddelde behandelwachttijd.
De gegevens voor datum van intake of eerste behandeling zijn niet altijd beschikbaar. Hierdoor
kunnen wachttijden niet goed berekend worden. Deze dbc’s worden dan ook geëxcludeerd van
de analyse. Het percentage voor dbc’s zonder aanmeld- of behandelwachttijd voor
vrijgevestigden en instellingen is te zien in de volgende twee figuren:
Figuur 7. Percentage aanbieders zonder aanmeldwachttijd

23

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

Figuur 8. Percentage aanbieders zonder behandelwachttijd

In de figuren voor wachttijden per diagnosegroep is een mate van onzekerheid te zien. Deze is
berekend door middel van een bootstrapmethode met 1000 samples (m.b.v. het boot package
voor R). Er wordt op deze manier een standard error van het gemiddelde en een
betrouwbaarheidsinterval berekend. Dit betrouwbaarheidsinterval is terug te vinden in de
figuren in de marktscan.

2.4 Hoofdstuk 5: Oorzaken van en oplossingen voor de wachttijden
in de ggz
We hebben een verdiepend (kwalitatief) onderzoek gedaan naar aanleiding van resultaten uit
de vorige marktscan ggz 2 en signalen uit het veld. Vooral bij autisme en
persoonlijkheidsstoornissen bestaan de langste wachttijden, waardoor wij specifiek voor deze
groepen meer inzicht willen hebben in de oorzaken. Het onderzoek is in 2016 gestart en
bestond uit drie fasen:
− interviews bij 15 ggz-instellingen;
− schriftelijke reactie van brancheorganisaties van aanbieders en verzekeraars, en
patiëntenverenigingen;
− rondetafelgesprek met zorgaanbieders en patiëntenverenigingen.
Het onderzoek is gestart met interviews met inhoudelijk deskundigen van 15 instellingen.
Omdat we inzicht wilden hebben waarom de wachttijden bij autisme en
persoonlijkheidsstoornissen langer zijn dan andere stoornissen, hebben we instellingen
benaderd. Vrijgevestigde zorgaanbieders kennen doorgaans geen gedifferentieerde wachttijden
voor afzonderlijke diagnosegroepen. Bij ggz-instellingen is in sommige gevallen wel sprake van
een langere wachttijd voor autisme en persoonlijkheidsstoornissen (in vergelijking met de
andere doelgroepen), waardoor het wel mogelijk is hier nader onderzoek naar te doen. Bij
deze interviews stonden twee vragen centraal:
− Wat zijn de belangrijkste oorzaken van de langere wachttijden bij de twee diagnosegroepen
autisme en persoonlijkheidsstoornissen?
− Wat zijn mogelijke oplossingen om de wachttijden te verminderen?
Vervolgens hebben wij deze uitkomsten schriftelijk voorgelegd aan patiëntorganisaties en
branchepartijen van zorgaanbieders en zorgverzekeraars. 3 Wij vroegen hen om vanuit hun

2

marktscan 2015 deel a. Zie: https://www.nza.nl/publicaties/1048188/Marktscan_ggz_2015_deel_A
lpggz (samen met Nederlandse Vereniging voor Autisme (NVA), Stichting Borderline, Landelijke Stichting
Zelfbeschadiging, Caleidoscoop en Ypsilon), GGZNL, ZN, NFU, NVVP, PsyNIP, LVVP, NVP
3

24

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

ervaring en vanuit hun invalshoek aanvullende informatie over oorzaken en oplossingen voor
de hogere wachttijden bij deze twee doelgroepen te geven.
Tenslotte hebben wij de uitkomsten besproken in een vergadering waarbij branchepartijen van
zorgaanbieders en patiëntenverenigingen aanwezig waren. Het ging hierbij niet alleen om de
langere wachttijden bij de twee genoemde diagnosegroepen. Tijdens deze bijeenkomsten zijn
namelijk ook de resultaten voorgelegd van eerdere onderzoeken die de NZa heeft uitgevoerd
rondom wachttijden en de eerste (concept) resultaten van de regionale bijeenkomsten die
vanuit het ministerie van VWS zijn georganiseerd. Dit hebben we als input voor de algemene
oorzaken van de wachttijden in de ggz gebruikt.

2.5 Hoofdstuk 7: Zorgaanbieders
2.5.1 Aantal aanbieders/instellingen
Bron: Vektis en het Algemeen Bedrijven Register van het Centraal Bureau van de Statistiek (CBS)

Methode: Het aantal aanbieders is gebaseerd op het aantal unieke AGB-codes in Vektis
(eerstelijns psychologen, Zvw, poh en Wlz) met een vergoed bedrag van meer dan € 0 per
jaar. Deze gegevens hebben we gekoppeld met het Algemeen Bedrijven Register van het CBS.
Zorgaanbieders die hierin te vinden waren, zijn gedefinieerd als instelling en gegroepeerd op
basis van de ABR-groep (~ ondernemingengroep). Alle overige zorgaanbieders zijn
gedefinieerd als vrijgevestigde. In sommige gevallen declareert een zorgaanbieder met
verschillende AGB-codes. Door de koppeling met het ABR valt daarvoor te corrigeren voor de
instellingen. Voor de vrijgevestigden is dit niet mogelijk en is er waarschijnlijk sprake van een
overschatting van het aantal aanbieders.
Om zorgaanbieders toe te wijzen aan één sector hebben we gekeken naar het aandeel van de
verschillende sectoren in de totale omzet. Om tot een sector gerekend te worden, moest deze
sector minstens 5% van de totale omzet beslaan. Zorgaanbieders waarvan bijvoorbeeld 10%
van de omzet gegenereerd wordt door de basis-ggz en 90% door de gespecialiseerde-ggz zijn
aan een combinatiecategorie toegerekend. In 2012 was er sprake van één aanbieder waarvan
7% van haar omzet gegenereerd werd door eerstelijns-ggz en de overige 93% door langdurige
zorg. Omdat deze combinatie van zorgsectoren na 2012 niet meer voorkwam en gezien het
grote verschil in omzetaandeel is deze zorgaanbieder meegenomen bij de langdurige ggz.
2.5.2 Beroepeninzet
Bron: DIS en Vektis

Methode: Voor de beroepeninzet in 2014 is gebruik gemaakt van de tijdschrijfgegevens binnen
de basis-ggz en gespecialiseerde ggz van Vektis. Vektis beschikt sinds 2014 over de
geschreven minuten per beroep per dbc. Deze minuten zijn per beroep bij elkaar opgeteld om
tot de totale aantallen te komen. Voor de informatie m.b.t. geschreven minuten in de jaren
voor 2014 is gebruik gemaakt van DIS, omdat Vektis geen informatie over geschreven tijd
heeft van die jaren.

25

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

2.6 Hoofdstuk 8: Financiële ontwikkelingen
Bron: De analyses uit hoofdstuk 7 zijn volledig gebaseerd op openbare informatie uit het
digiMV 2014. Hiervoor is het digiMV Excel bestand 2014 versie “2359” gedownload van de
website jaarverslagenzorg.nl.
Bewerkingen van de data: De startpopulatie bestaat uit alle instellingen die aangeven ggz-zorg
te leveren (N=484). Vervolgens worden instellingen zonder balans-totaal of met een balanstotaal van waarde 0 uitgesloten van analyse (resterend: N=314). Vervolgens worden
algemene ziekenhuizen en UMC’s uitgesloten van analyse (resterend: N=311). Tenslotte
worden nog enkele instellingen verwijderd omdat er voor 2014 geen opbrengsten zijn
(resterend: 306).
Classificatie/clustering: Op basis van informatie uit het digiMV over de productie zijn de
instellingen geclassificeerd in een zestal groepen. De volgende type producten/activiteiten zijn
gebruikt:
− aantal bedden;
− waarvan bedden ksw (kleinschalig wonen);
− aantal geopende dbc’s;
− aantal dagdelen ggz-dagbesteding (geestelijke gezondheidszorg);
− aantal dagdelen ghz-dagbesteding (gehandicaptenzorg);
− aantal ghz zzp-dagen;
− aantal ghz extramurale uren;
− aantal v&v zzp-dagen (verpleging en verzorging);
− aantal v&vt extramurale uren;
− maatschappelijke opvang/vrouwenopvang (mo/vo) ja/nee.
Het idee is om van elke activiteit het relatieve aandeel in de omzet te schatten, en op basis
hiervan het concern aan een “hoofdactiviteit” toe te wijzen. Als dit niet mogelijk is
(bijvoorbeeld wanneer er twee activiteiten zijn die elk de helft van de omzet genereren) wordt
het concern aan het cluster ‘overig’ toegewezen.
Voor een schatting van het omzetaandeel zijn (zeer) grove schattingen van bedragen
gehanteerd. Hierbij is het doel een orde van grootte te verkrijgen. De volgende bedragen zijn
gekozen: 200 euro voor een ggz-/ghz-/vvt-ligdag (bed*365) of zzp, € 3000 voor een dbc, € 40
voor een dagdeel dagbesteding en € 50 voor een extramuraal uur. De geschatte omzet is
vervolgens geaggregeerd naar vijf productiegroepen en van elke groep het procentuele
omzetaandeel berekend:
− omzetaandeel (%) intramurale ggz;
− omzetaandeel (%) ambulante ggz;
− omzetaandeel (%) ggz-dagbesteding;
− omzetaandeel (%) gehandicaptenzorg (ghz);
− omzetaandeel (%) verpleging, verzorging & thuiszorg (vvt).
Er blijken 32 instellingen waarvoor geen enkele productiecijfers beschikbaar zijn. Dit zijn met
name kleinere instellingen/groepspraktijken, instellingen die forensische psychiatrie leveren,
aanbieders die brede jeugdhulp bieden etc. De inschatting is dat het niet meenemen van deze
aanbieders in de analyse van financiële kengetallen een geringe impact heeft. Deze aanbieders
zijn in de classificatie aan de categorie “overig” toegevoegd.

26

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

De overige instellingen zijn vervolgens met een standaard cluster-algoritme (hiërarchische
clustering met “complete linkage” en euclidische afstand) geclusterd op omzetaandelen per
product en weergegeven in figuur 9:
Figuur 9. Geclusterde productie-profielen van ggz-instellingen (N=274)

In deze figuur is elke horizontale lijn (regel) één zorgaanbieder, en geeft de intensiteit van de
kleur aan wat het omzetaandeel van het desbetreffende product is (wit = 0%, donkerblauw =
100%).
Hier zijn duidelijke 6 groepen in te onderscheiden met als primaire activiteit (in de figuur van
boven naar beneden zichtbaar):
− ambulante ggz;
− verpleging, verzorging en thuiszorg;
− kleinschalig wonen;
− gehandicapten zorg;
− klinische zorg;
− geïntegreerde ggz (klinisch en ambulant, tussengroep);
− dagbesteding.
In de clustering voor hoofdstuk 1 zijn uiteindelijk klinische ggz en geïntegreerde ggz
samengevoegd tot de groep “klinisch met/zonder ambulante ggz”. Tevens zijn hier alle
instellingen aan toegevoegd die in eerste instantie tot het cluster ambulante ggz werden
gerekend maar die wel aanzienlijke klinische productie hebben. De ghz- en vvt-instellingen zijn
aan de restgroep “overig” toegevoegd. Voor de activiteit mo/vo zijn geen cijfers beschikbaar
die informatie bevatten over de relatieve omvang. Daarom hebben we deze instellingen
verdeeld op basis van hun productie over de andere groepen. Tussen de instellingen die
aangeven mo/vo te doen zitten voornamelijk geïntegreerde aanbieders. De restgroep “overig”
zit wel in het analyse bestand, maar wordt vanwege de heterogeniteit niet als aparte groep
geanalyseerd.

27

Bronnen en methoden bij Marktscan ggz 2016

De volgende ggz-aanbieder categorieën worden zo onderscheiden:
− ambulante ggz alleen Zvw;
− geïntegreerde zorginstellingen;
− instellingen voor beschermd / begeleid wonen (RIBW’s);
− ggz-dagbesteding;
− restgroep ‘overig’: Breed activiteitenprofiel, primair ghz of vvt, of geen informatie over
activiteitenprofiel;
− PAAZ/PUK ziekenhuispsychiatrie (buiten de analyse gehouden).
Onderstaande tabel heeft betrekking op de restgroep ‘overig’. De overige groepen worden in
de hoofdtekst beschreven.
Tabel 11. Financiële kengetallen overige zorgaanbieders
2013

2014

Kengetal

gemiddelde

gemiddelde

Rentabiliteit

1,4%

1,8%

Solvabiliteit

27%

29%

Liquiditeit

123%

136%

Weerstand

19%

21%

Rentabiliteit t.o.v.

2,0%

2,4%

balans
Bron: DigiMV

2.7 Hoofdstuk 9: Contracteerproces vrijgevestigde zorgaanbieders
van ggz
Voor het hoofdstuk over het contracteerproces voor vrijgevestigde zorgaanbieders van ggz
hebben we gebruik gemaakt van verschillende informatiebronnen:
− zorginkoopdocumenten 2017 van alle zorgverzekeraars;
− tien afgesloten contracten 2017 en (openbare) modelovereenkomsten;
− gesprekken met drie vrijgevestigde zorgaanbieders van ggz;
− gesprekken met twee koepels (LVVP, NIP);
− uitvraag bij alle zorgverzekeraars.
Om een beeld te krijgen van het contracteerproces hebben we de zorginkoopdocumenten en
modelovereenkomsten van zorgverzekeraars geanalyseerd. Daarnaast hebben we drie
vrijgevestigden benaderd uit drie verschillende steden. We hebben de door hen afgesloten
contracten met verzekeraars opgevraagd en geanalyseerd. Ook hebben we interviews
gehouden met deze vrijgevestigden om meer achtergrondinformatie te krijgen over het
contracteerproces. Bij de selectie hebben we rekening gehouden met het werkgebied van de
verschillende verzekeraars. Tenslotte hebben we gesprekken met LVVP en NIP gevoerd. De
verzamelde informatie op basis van de zorginkoopdocumenten, contracten en gesprekken
hebben we met een uitvraag bij de afzonderlijke verzekeraars gecheckt.
De onderwerpen die in dit hoofdstuk aan bod komen zijn, geselecteerd omdat ze expliciet in
het inkoopbeleid van de zorgverzekeraars als thema worden benoemd, of in de gesprekken
vaak ter sprake komen.

28