RIVM
3721 MA Bilthoven
Postbus 1
3720 BA Bilthoven
www.rivm.nl
T 030 274 2927
acutezorg@rivm.nl
Ons kenmerk
VPZ/2021-0004

Micromodellering acute zorg
Technische beschrijving van deelmodellen en data

Samenvatting

Het RIVM heeft in opdracht van de Nederlandse Zorgautoriteit (NZa) een
micro-simulatiemodel ontwikkeld voor het gebruik van acute zorg. Het
model omvat het aanbod en gebruik van Huisartsenposten (HAP’s),
Spoedeisende Hulpposten (SEH’s) en ambulancezorg. Deze
zorgaanbieders zijn in drie deelmodellen uitgewerkt waarin het
zorggebruik in de tijd als ‘patiëntenstromen’ is gemodelleerd. Doel van de
modelontwikkeling is om met de simulaties meer inzicht te krijgen in de
gevoeligheid van “het acute zorg systeem” en in het vermogen om te
zorgen voor tijdige behandeling van spoedklachten van patiënten.
Ontwikkeling van het model is op moment van schrijven van deze notitie
(eind 2020) nog niet gereed. Sommige delen van het model zijn minder
ver uitgewerkt dan andere delen. De mate van detaillering is mede
bepaald door de beschikbaarheid en mate van detail van de gegevens.
Deze notitie geeft een tussenverslag van de modellering en beschrijft het
model zoals deze tot eind 2020 is ontwikkeld. Het voornemen is om het
model in 2021 verder uit te werken tot een integraal model voor het
gebruik van acute zorg. Met het integrale model kunnen simulaties
worden uitgewerkt die meer genuanceerd inzicht kunnen geven in de
dynamiek van het acute zorgsysteem. De simulaties die in deze notities
zijn opgenomen zijn illustratief voor de gebruiksmogelijkheden van het
model maar kunnen niet gezien worden als doorrekening van interventies
of beleidsopties.
Modellering en gebruikte data
De structuur van het model is zodanig dat het patiëntenstromen in de
praktijk van de acute zorg simuleert. De kenmerken van de

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 1 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

patiëntenstromen zijn bepaald aan de hand van analyses van data van de
Zorgregistraties Eerste Lijn van het Nivel, data van spoedeisende
hulpafdelingen van twee ziekenhuizen en data van een Regionale
Ambulancevoorziening (RAV). Verschillende kenmerken van de
patiëntenstromen zijn gekwantificeerd en als parameters in het model
gebruikt. Voorbeelden van deze kenmerken zijn urgentieniveau, klacht en
bestemming na behandeling. Uitkomsten van het model zijn onder andere
de doorloop- en wachttijden. Deze uitkomsten zijn afhankelijk van
verschillende aspecten van het acute zorgsysteem, zoals de
beschikbaarheid van capaciteit en professionals. Met het model kunnen
we de kans op een knelpunt inzichtelijk maken, zoals de kans op een
opnamestop op de SEH, en kunnen we effecten van maatregelen om
knelpunten op te lossen simuleren. Voor de HAP kijken we naar het
aantal triages in de tijd, de triageduur van deze contacten. Ook kunnen
we laten zien hoeveel visites, consulten en telefonische consulten
voortkomen uit een telefonische contact en hoe dit varieert in de tijd.
Voor de ambulancezorg simuleren we de ritduur van verschillende soorten
inzetten en wat het effect op de ritduur is bij bijvoorbeeld een
opnamestop van een SEH.
Simulatiemodel geeft inzicht in effecten
Met het model kijken we niet alleen naar de bezetting en capaciteit van
zorg-professionals in de acute zorg, maar onderzoeken vooral wat de
effecten zijn van een verandering in de samenstelling en/of omvang van
de patiënten instroom of een verandering in uitstroommogelijkheden van
patiënten. Door de verbanden tussen het type aanbod en de verschillende
schakels in de acute zorg expliciet uit te drukken in doorstroomtijd maken
we zichtbaar wat het effect is van een kleine verschuiving in zorg of
aanbod op de wacht- en doorstroomtijden van patiënten.
Constructies van scenario’s
Met het model zijn twee soorten simulaties geconstrueerd. Aan de basis
ligt een simulatie van de huidige situatie. Deze simulatie noemen we de
basis-situatie, of basis-simulatie. Vervolgens zijn alternatieve situaties
gesimuleerd als variaties op de basis-situatie. Hierbij zijn bepaalde
variabelen en/of parameters anders gekozen dan in de basis-simulatie. Dit
zijn de zogenaamde ‘knoppen’ waaraan we kunnen draaien. Voorbeelden
zijn het patroon waarmee patiënten binnen komen over de dag, de
samenstelling van de populatie in urgentie, klacht en bestemming,
aantallen patiënten en de capaciteit van zorgaanbieders. Ook kan het
effect worden gesimuleerd van kortere doorlooptijden, bijvoorbeeld door
andere diagnostiek en behandelingen. Het model laat het effect op wachten doorlooptijden zien, daarmee laten we zien hoe gevoelig het acute
zorgsysteem is voor veranderingen en hoe de gevoeligheid afhangt van de
kenmerken van het systeem.
Validatie van het model
Validatie van het model is op verschillende manieren gedaan. Voor het
deelmodel van de SEH zijn parameters in een kalibratie-proces zo geschat
dat uitkomsten van het simulatiemodel de data zo goed mogelijk
benaderen. Daarnaast is de structuur van het model besproken met
inhoudelijk deskundigen van de SEH. Hierbij is beoordeeld of de processen
Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 2 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

op de SEH voldoende meegenomen waren in het model. Ook zijn inputs,
parameters en outputs van het basis-model in samenhang beoordeeld.
Het HAP-model en het ambulancezorg-model zijn minder gedetailleerd
uitgewerkt en ook minder gedetailleerd gevalideerd. Validatie van die
twee deelmodellen is nog werk-in-uitvoering. Bij de doorontwikkeling van
het model in 2021 zal de validatie van deze twee deelmodellen verder
worden gedaan.
Simulaties: illustratie van gebruiksmogelijkheden
Naast de basis-simulatie zijn, ter illustratie van de gebruiksmogelijkheden
van het model, de volgende ‘alternatieve’ situaties gesimuleerd,
vooralsnog alleen voor de SEH.
1. Vraag naar zorg spreiden over de dag: verlagen van de piekvraag
De vraag naar zorg, de instroom van patiënten, is ongelijk
verdeeld over de dag maar verloopt wel via een vast en
voorspelbaar patroon. HAP, SEH en ambulancezorg anticiperen
hierop in hun aanbod en roostering van capaciteit. De instroom
van patiënten zou beïnvloed kunnen worden door verwijzers,
bijvoorbeeld door geplande visites meer te spreiden over de dag.
In simulaties kan het effect op het systeem worden geanalyseerd
als de piekdrukte wordt gespreid over de dag.
2. Verandering in triage, diagnostiek en behandeling
Er is een ontwikkeling naar meer geïntegreerde samenwerking
tussen HAP en SEH met meer gezamenlijke triage en een andere
verdeling van patiënten voor diagnostiek en behandeling. De
analyses in de Monitor Acute Zorg van de NZa geeft verschillende
cijfers hierover. Bepaalde patiëntenstromen verschuiven van SEH
naar HAP: relatief jonge patiënten met (niet-levensbedreigend)
letsel worden nu vaker geholpen op de HAP. Bij de HAP worden
meer hulpvragen telefonisch afgehandeld en worden er minder
visites gereden. Met simulaties kan nagegaan worden wat het
effect is op de doorstroom in de SEH van de verschuiving van
patiëntenstromen met lichtere klachten (letsel en lage urgentie)
naar de HAP.
3. Specialisatie SEH’s
Op dit moment zien we verschil in gemiddelde urgentie tussen
SEHs, omdat de ambulance met sommige patiëntengroepen met
levensbedreigende aandoeningen, zoals acuut hartfalen, CVA en
multi-trauma, direct naar een gespecialiseerde SEH rijdt.
Met simulaties kunnen we inzichtelijk maken wat het effect op
SEH-stops is van andere aantallen patiënten met levensbedreigend
letsel of lagere aantallen patiënten met niet-urgente klachten. De
gevolgen van andere aantallen patiënten kunnen divers zijn.
Omdat de meest urgente patiënten in het algemeen voorrang
krijgen boven niet-urgente patiënten, worden de wachttijden voor
de laatsten langer als er meer patiënten met fractie
levensbedreigende klachten worden behandeld. Meer specialisatie
tussen SEH’s kan dan leiden tot langere wachttijden voor sommige
patiënten en een hogere bezettingsgraad van de SEH. Een afname
Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 3 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

van niet-urgente klachten heeft naar verwachting minder invloed
op de benodigde capaciteit dan een afname in urgente klachten,
omdat niet-urgente klachten pas worden behandeld op een rustig
moment.
4. Instroom beperken
Behalve door patiëntenstromen te verschuiven, is het in sommige
gevallen ook mogelijk om groepen patiënten buiten de acute zorg
te houden. We zien relatief grote verschillen tussen regio’s in het
aantal SEH bezoeken. We kunnen onderzoeken wat het betekent
voor doorlooptijden en benodigde capaciteit als de toestroom
structureel lager wordt. We kunnen ook naar specifieke
patiëntengroepen kijken. Bijvoorbeeld naar preventieprogramma’s
in de eerste lijn voor patiënten met COPD (ketenzorg). Wanneer
het aantal SEH bezoeken van COPD patiënten met ¼ daalt door
betere (ondersteunde) zelfzorg, dan neemt het aantal patiënten op
de SEH met kortademigheidsklachten met een bepaald percentage
af. In de simulaties kunnen we inzichtelijk maken wat het effect op
de wachttijden en de benodigde bedden/staf op de SEH is als de
instroom structureel met 10 procent wordt verlaagd.

1.

Inleiding en vraagstelling

Het RIVM heeft in opdracht van de NZa een simulatiemodel voor de acute
zorg ontwikkeld. Het model is beperkt tot het gebruik van
huisartsenposten (HAP), spoedeisend hulpafdelingen van ziekenhuizen
(SEH) en ambulancezorg. Het model simuleert patiëntenstromen door het
acute zorgsysteem. Met het model is het mogelijk om doorstroomtijden en
interacties tussen zorgaanbieders in de acute zorg te bestuderen. Ook kan
de respons van het acute zorgsysteem worden geanalyseerd bij
veranderingen in aantallen patiënten en aard van de klachten.
Doorstroomtijden en wachttijden hangen af van kenmerken van het
systeem, zoals beschikbaarheid en capaciteit van professionals en bedden
en omvang en kenmerken van patiëntenstromen. Patiëntenstromen
kunnen variëren over bijvoorbeeld tijdstip van de dag, dag van de week,
ernst en urgentie van de klacht. Het simulatiemodel kan laten zien hoe
het acute zorg systeem reageert als bepaalde kenmerken van het
systeem veranderen (‘what-if’-situaties).

Doel van het micromodel

Doel is om meer inzicht te krijgen in de gevoeligheid van “het acute
zorgsysteem” in het vermogen om te zorgen voor tijdige behandeling van
spoedklachten van patiënten. Er wordt beoogd inzicht te krijgen in de
wachttijden, behandeltijden en knelpunten in de zorgverlening in de
huidige en alternatieve situaties.
Mogelijke vragen waar het model voor ontworpen wordt, zijn onder
andere:
Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 4 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

1.

2.
3.

Wat zijn de effecten van de demografische en trendmatige
veranderingen in ziektelast van de Nederlandse bevolking en de
vraag naar acute zorg voor de patiëntenstromen in de acute
zorg in aantallen patiënten, zorggebruik (patiëntengroepen) en
zorgzwaarte?
Is de capaciteit van alle zorgvormen (SEH, HAP,
ambulancezorg) toereikend bij ongewijzigd beleid?
Zijn er beleidsmaatregelen nodig om de toegankelijkheid van
de acute zorg te waarborgen en welke hebben het meeste
effect om problemen in de toegankelijkheid te voorkomen?

Concrete voorbeelden van vragen die met het model doorgerekend
zouden kunnen worden zijn:
Wat is de mogelijke toekomstige ontwikkeling van drukte
(doorstroomtijd, piekmomenten in aantallen patiënten) op een
HAP of SEH bij ongewijzigd beleid, of bij bepaalde
groeipatronen in de patiëntenstromen?
Hoe hangt dit aantal samen met het toekomstig aantal ouderen
dat een beroep zal doen op de acute zorg? Verandert de
samenstelling van patiëntenstromen, wat is het effect op
doorlooptijd?
Hoe speelt de doorstroming op de SEH en de drukte op de HAP
en de responstijden in de ambulancezorg een rol hierin?
Hoe speelt het tekort aan (verpleegkundig) personeel een rol in
de doorstroming in de acute zorg?
Wat is het effect van een toename van zorgzwaarte (door
bijvoorbeeld veroudering van de patiëntenpopulatie) op de
doorstroming en op de behandelduur?
Hoe speelt de samenwerking tussen HAP en SEH een rol in de
doorstroming in de acute zorg, kan een vergelijking worden
gemaakt tussen wel/niet geïntegreerde HAP/SEH?
Kan een alternatieve manier van triage de doorstroming
beïnvloeden en hoe groot is een mogelijk effect?
Wat is de rol van een toename van burger-hulpverlening in de
acute zorg, kan dit leiden tot andere omvang van acute
zorggebruik bij HAP en SEH?
Het model dat we ontwikkelen is bedoeld als generiek model dat gebruikt
kan worden voor specifieke uitwerking voor een regio. Bij het uitwerken
van het model voor een regio worden (bepaalde) parameters van het
model aangepast aan de regio-specifieke omstandigheden. Regio’s kunnen
verschillen in omvang van de populatie en de daarmee samenhangende
groottes van patiëntenstromen, het aantal professionals (zoals artsen,
verpleegkundigen, triagisten) en het aantal SEH en HAP-locaties. Ook kan
de modelstructuur worden aangepast, bijvoorbeeld voor het simuleren
van een geïntegreerde spoedpost of juist voor aparte SEH- en HAPlocaties. Bepaalde parameters zijn generiek, zoals frequentieverdelingen
van het aantal patiënten per uur, per dag of de benodigde tijd voor triage
of voor consult of diagnose en behandeling. Die parameters zijn
universeel te gebruiken voor alle regio’s.
Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 5 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Deze notitie

Deze notitie geeft een beschrijving van het generieke model en geeft
verslag van de data-analyses die zijn gedaan voor het schatten van
modelparameters. In hoofdstuk 2 bespreken we de modelstructuur in
grote lijnen aan de hand van blokschema’s van patiëntenstromen. Ook
bespreken we in grote lijnen het schema en enkele aannames van het
simulatiemodel. Hoofdstuk 3 geeft verslag van de analyses van de
gegevens die zijn gebruikt voor het model. Ook worden de meest
belangrijke parameters van het simulatiemodel besproken. In hoofdstuk 4
worden enkele simulaties uitgewerkt. Belangrijkste thema van deze
simulaties is hoe het systeem reageert op veranderingen in omvang en
aard van de patiënten aantallen.

2. Modelstructuur
Het model is modulair opgebouwd voor drie aanbieders van acute zorg:
HAP, SEH en ambulancezorg. Elk deelmodel beschrijft de specifieke
patiëntenstromen voor betreffende zorgverlener. De modellen kunnen met
elkaar verbonden worden middels doorverwijzingen en/of bezorgingen van
patiënten van het ene deelsysteem naar het andere. Alternatieve
(geïntegreerde) organisatievormen, zoals een geïntegreerde HAP/SEH,
kunnen ook gemodelleerd worden door samenvoegen en aanpassen van
deelmodellen. Het simulatiemodel is een benadering van de werkelijkheid
en is gesimplificeerd. Niet alle processen en aspecten kunnen in alle detail
worden gesimuleerd. Er worden een aantal aannames gedaan, zie
paragraaf 2.1. De deelmodellen voor de HAP, SEH en ambulancezorg
worden in de paragrafen 2.2 – 2.4 besproken.
Het modelleren gaat uit van een globaal schema van het acute
zorgsysteem (figuur 1). Dit model wordt per aanbieder nader uitgewerkt
(figuren 2, 4 en 6). Het simulatiemodel heeft eigen, meer gedetailleerde,
schema’s van de patiëntenstromen (figuren 3, 5 en 7). Voordat we de
schema’s bespreken lichten we de modelleertechniek van Systeem
Dynamisch modelleren toe.
Modelleringstechniek
Het simulatiemodel is een zogenaamd Systeem-Dynamisch (SD) model.
Een SD model beschrijft voorraden en stromen van de ene voorraad naar
de andere. De stromen bepalen de aantallen in de voorraad en worden
beschreven met differentiaal- of differentievergelijkingen. In het
simulatiemodel zijn de voorraden aantallen patiënten in verschillende
stadia van behandeling in het systeem van ambulancezorg, HAP of SEH.
Dat betekent dat het model de zorgverlening/-aanbieder ziet als een
verzameling (virtuele) wacht- en behandelkamers, waar patiënten in- en
uitstromen. De aantallen mensen in een kamer en de snelheid waarmee
ze van de ene naar de andere kamer gaan wordt per tijdstap berekend.
Het model simuleert patiëntenstromen, dus individuele patiënten worden
in dit type model niet gevolgd. Dat heeft onder andere tot gevolg dat er
een niet geheel aantal patiënten in een wachtkamer kan zitten. De
Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 6 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

stroomsnelheden hangen af van hoeveel mensen zich in een bepaalde
wacht- of behandelkamer bevinden en van variabelen zoals de
hoeveelheid bedden, staf, behandeltijd van een klacht, enz. De drijvende
kracht van het model is de instroom van patiënten. Op sommige
momenten van de dag komen er meer patiënten binnen en patiënten
hebben verschillende type klachten, die meer of minder urgent kunnen
zijn. Daarnaast speelt ook de uitstroom een rol. Patiënten die verder in
een ziekenhuis of andere instelling verzorgt moeten worden, moeten
wachten tot daar plaats voor hun is.
De deelmodellen zijn ontwikkeld met behulp van de simulatie software,
VENSIM. In VENSIM worden modellen gerepresenteerd met een
processchema (zie figuren 3, 5 en 7). Dat schema wordt elke keer
getoond als een deelmodel besproken wordt. De blokken in het
desbetreffende schema symboliseren wachtrijen/kamers en de dikke
pijlen geven de patiëntenstroom van de ene naar de andere wachtrij
weer. De dikke pijlen geven niet altijd één stroom patiënten weer, maar
zijn vaak onderverdeeld naar kenmerken, zoals urgentie en bestemming.
De blauwe pijlen geven aan van welke andere variabelen een bepaalde
variabele afhangt. Hun waarde wordt berekend uit de waarde van de
variabelen die naar hen wijzen. De wolken zijn een soort reservoir buiten
de systeemgrenzen van het model. Daar komen nieuwe patiënten
vandaan en de behandelde verdwijnen erin.
Globaal blokschema
Figuur 1 geeft een globaal blokschema van de patiëntenstromen in de
acute zorg. Het schema laat de grote lijnen van de in- en uitstromen van
de acute zorg zien. Drijvende kracht achter de instroom is de bevolking.
Dit zijn zelfverwijzers (HAP, SEH) of personen die zich via telefoon melden
met een zorgvraag, via 112 (ambulancezorg) of een andere
telefoonnummer (HAP). Daarnaast is er een overige instroom die bestaat
uit verwijzingen via andere zorgaanbieders of hulpverleners (politie,
brandweer). Ook is er op de SEH een instroom vanuit het ziekenhuis zelf,
in dit schema aangeduid als herbeoordeling. Gezien vanuit het acute
zorgsysteem zijn dat exogene patiëntenstromen. Een instroom kan fysiek
of telefonisch zijn, dit schema maakt daar een onderscheid naar. Tussen
de HAP, SEH en ambulancezorg zijn verschillende patiëntenstromen:
ambulances bezorgen patiënten op de SEH en soms ook op de HAP, een
HAP kan een ambulance aanvragen of een patiënt doorverwijzen naar de
SEH en een SEH kan een patiënt doorverwijzen naar een HAP. Uitstroom
uit het acute zorgsysteem kan naar verschillende bestemmingen: er is
een uitstroom terug naar de bevolking, deze mensen gaan weer naar
huis, al of niet met ondersteuning thuis, en er zijn uitstromen naar andere
zorgaanbieders of bestemming in een ziekenhuis zoals een klinische
opname of poliklinische behandeling, al of niet in een ander ziekenhuis.
Dit stroomschema houdt nog geen rekening met tijdsintervallen en
tijdsduren van processen in de acute zorg. De snelheid waarmee een
patiënt door het schema gaat is afhankelijk van verschillende processen
en kenmerken (parameters) van deze processen. De dubbele pijlen geven
weer dat patiënten van het ene deelsysteem naar het andere deelsysteem
kunnen gaan.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 7 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 1: Globaal blokschema van patiëntenstromen in de acute zorg; het acute
zorgsysteem is in dit onderzoek het deel binnen het rood-blauwe kader.

2.1

Randvoorwaarden en aannames

Bij het construeren van het model houden we in gedachte dat het model
een benadering is van de werkelijkheid en dat we daarom niet alle
processen en niet alle processen in alle detail modelleren. Voor deze
benadering doen we een aantal aannames en we formuleren enkele
randvoorwaarden over de kaders van het model. De aannames en
randvoorwaarden gaan zowel over variabelen in het stroommodel
(patiënten, zorgprofessionals) als ook over de (wachttijden voor)
zorgverlening, en de herkomst voor en bestemming na zorgverlening. Een
aantal aannames worden pragmatisch gedaan op basis van de
beschikbare gegevens. Voor de drie deelsectoren HAP, SEH en
ambulancezorg is gebruik gemaakt van drie aparte datasets. Deze
verschilden in de mate van detail. Zo was voor de HAP en ambulancezorg
geen informatie beschikbaar over de aard van de klacht van de patiënt 1,
voor de SEH was deze informatie er wel.

Aard van de klacht wordt in de Nivel Zorgregistraties Eerstelijn wel geregistreerd maar was
in het databestand voor dit onderzoek niet opgevraagd.

1

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 8 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

De volgende globale aannames en randvoorwaarden zijn gedaan.
Een persoon komt het zorgsysteem binnen met een nog
onbekende urgentie en aard van een klacht. Zelf heeft de
persoon een duidelijke dringende of acute zorgvraag. Deze
wordt pas geobjectiveerd na triage in het acute zorgsysteem.
Triage kan telefonisch, digitaal of fysiek worden gegeven. Bij
fysieke triage is de patiënt binnengekomen op de HAP, zonder
telefonisch contact vooraf. Urgentie en aard van de klacht zijn
bekend na triage.
Elk deelmodel, die van ambulancezorg, HAP en SEH, hanteert
een urgentie van de patiënt. De urgentieklassen verschillen, er
worden conversies gehanteerd om urgenties in de deelmodellen
te kunnen koppelen.
Van de ambulancezorg en HAP is in het geleverde databestand
geen detailinformatie over de aard van de klacht, die wordt
daar dan ook niet meegenomen. Van de SEH is dit wel het
geval. Uit de analyses van de data blijkt dat de behandeltijd op
de SEH sterk afhankelijk is van de soort klacht.
Leeftijd en geslacht van de patiënt wordt niet onderscheiden.
Ofschoon het bekend is dat acute zorgverlening voor kinderen
en voor ouderen heel erg kan verschillen, zowel in klacht als in
diagnostiek en behandeling, maken we in dit model geen
onderscheid naar leeftijd. Deze modelversie is een eerste versie
en het meenemen van leeftijd en geslacht had geen prioriteit in
de ontwikkeling. Het meenemen van leeftijdsklassen zou
betekenen dat het aantal te schatten parameters erg groot
wordt. Daarnaast hadden niet alle datasets informatie over
leeftijd en geslacht van de patiënt.
Patiënten worden niet individueel gesimuleerd, maar als
patiëntenstromen. Dat betekent dat we aantallen patiënten per
tijdseenheid berekenen.
Bij de uitwerking van de deelmodellen komen nog een aantal meer
specifieke aannames en randvoorwaarden aan de orde, die worden in de
volgende paragrafen besproken.

2.2

Deelmodel HAP

Voor de modellering van de HAP zijn nog de volgende aannames gedaan:
Het proces op de HAP begint met de telefonische of fysieke
triage 2. De triagist bepaalt de urgentie van de patiënt en welk
soort consult de patiënt krijgt: telefonisch, fysiek op de HAP of
fysiek middels een visite. Ook kan de triagist bepalen dat er
geen consult nodig is of dat een ambulance opgeroepen wordt.
2
Er is ook een mogelijkheid voor digitale triage, via video op een beeldscherm. Die
mogelijkheid heeft (operationeel) veel overeenkomsten met telefonische triage, vanwege
ontbrekende informatie is digitale triage in dit model niet uitgewerkt. Fysieke triage komt
relatief weinig voor omdat het bij een zorgvraag gewenst is per telefoon of website contact
met de HAP op te nemen. De mogelijkheid voor fysieke triage is voor de volledigheid wel in
het model meegenomen.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 9 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

-

-

-

Telefonische triage is een wachtrij, uitstroom uit die wachtrij
bepaalt mede de werkdruk op de HAP (consulten, visites).
Doorstroming hangt af van aantal triagisten en de triagetijd.
Het verzorgen van consulten en visite is ook als wachtrij
gemodelleerd. Doorstroming daar hangt af van aantal
beschikbare huisartsen en de behandeltijd voor consult of
visite. Huisartsen worden verdeeld over de verschillende taken
(visites, telefonisch consult, behandeling op de HAP), waardoor
het aantal patiënten dat visite krijgt invloed heeft op de
doorstroming op de HAP.
Uitstroom uit HAP kan zijn een doorverwijzing naar de eigen
huisarts overdag, naar een SEH of naar een andere
zorgaanbieder, zoals de GGZ, of naar huis.

Figuur 2 geeft een uitgewerkt blokschema van het deelmodel HAP. De
verschillende afhankelijkheden van bepaalde variabelen en parameters
zijn verder uitgewerkt in het simulatiemodel, figuur 3 geeft hiervan een
schema. Het simulatiemodel maakt gebruik van een groot aantal
parameters en variabelen welke zijn bepaald aan de hand van analyses
van gegevens van het gebruik van de HAP. De analyses en
parameterschattingen worden besproken in hoofdstuk 3.
Instroom, triage en bestemming na triage
Het aantal patiënten dat een telefonische of fysieke triage krijgt wordt
gesimuleerd met Poisson 3 processen. De parameters van deze processen
zijn geschat aan de hand van data. Het model simuleert een telefonische
wachtkamer waar personen wachten op triage. De triage duurt enige tijd,
in geval vaan een complexe zorgvraag kan de triage geruime tijd duren.
De snelheid waarmee de wachtkamer vol- of leegstroomt hangt onder
meer af van de triageduur en het aantal beschikbare triagisten. De triagist
bepaalt aan de hand van een vast protocol, gelinkt aan ingangsklachten
van patiënt, de prioriteit (urgentie) waarmee de klacht in behandeling
moet worden genomen. Na triage stromen de personen door naar een
volgende bestemming. Hiervoor onderscheidt het model de volgende
mogelijkheden:
• De persoon wordt doorverwezen voor een consult bij eigen
huisarts, de HAP geeft geen verdere zorgverlening/consult;
• Een ambulance wordt opgeroepen omdat de persoon een
levensbedreigende klacht heeft, of levensbedreiging kan niet
worden uitgesloten;
• De persoon wordt gevraagd naar de HAP te komen voor fysieke
consult;
• De persoon wordt teruggebeld en krijgt een telefonisch consult
van een huisarts van de HAP;
• De persoon krijgt een visite-consult van een huisarts van de HAP.

3
Een Poisson proces wordt in simulatiemodellen veel gebruikt voor het modelleren van
tijdsafhankelijke gebeurtenissen. Dit proces telt een aantal gebeurtenissen in de tijd. De
gebeurtenissen kunnen van velerlei aard zijn: de aankomst van klanten bij een bank, of bij
een zorgverlener, het optreden van ernstige aardbevingen of de aankomst van
telefoongesprekken bij een telefooncentrale. Zie bijvoorbeeld Operationele analyse – een
inleiding in modellen en methoden, H. Tijms, Epsilon Uitgaven, Utrecht 2004.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 10 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

De verdelingen van het aantal patiënten naar een volgende bestemming is
gebaseerd op analyses van data, net als de toewijzing van urgentiecode
(u0,..u5).
Wachtlijsten voor consulten
Net zoals het aantal triagisten is het aantal artsen beperkt. Dat betekent
onder andere dat het aantal patiënten dat per uur behandeld kan worden
begrensd is. In het model komen patiënten na hun triage in een
wachtkamer voor consult, hetzij fysiek, telefonisch of visite-consult. De
duur van de wachttijd hangt af van het aantal beschikbare artsen, de duur
van een consult en ook de reistijd voor visites. Aangenomen wordt dat
een arts één patiënt tegelijkertijd kan behandelen en dat er maar één arts
per patiënt nodig is.
Wachtlijsten voor diagnostiek en behandeling
Patiënten worden behandeld op basis van hun urgentie. Eerst worden
steeds de patiënten in de u0 klasse behandeld 4, als er dan nog artsen
over zijn worden de patiënten in de u1 klasse behandeld, enz. De
behandeltijd van patiënten is afhankelijk van hun urgentie, voor de duur
zijn aannames gedaan omdat hiervoor geen data beschikbaar was.
Bestemming na behandeling
Nadat patiënten behandeld zijn gaan ze naar een volgende bestemming,
dit kan zijn terug naar huis (of elders buiten het acute zorgsysteem) of er
is een doorverwijzing naar een ziekenhuis. Voor de verschillende
bestemmingen gelden verschillende wachttijden. De grootte van de
fracties die naar een bestemming gaan zijn geschat op basis van de data.
Aantal artsen
Er is een vast aantal huisartsen beschikbaar. Deze kunnen ingezet worden
voor het afnemen van telefonische, fysieke of visite-consulten.

Urgenties U0 worden niet veel gezien door HAP-artsen omdat dit reanimaties betreft
waarvoor ambulances worden ingezet.
4

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 11 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 2: Blokschema van het deelmodel HAP.

telefoonBehandeling
INPUT fractie
telefoon consult

INPUT
aantalArtsen

INPUT
visite en
reistijd

INPUT
telconsulttijd

Wtelefoon
consult

telefoonArtsen

visiteBehandeling

Wvisite

INPUT fractie huis
INPUT urgentie
telefoon

fractie
telefoon HAP

onderweg

telefoonTriage

bellen

telefoon
naar HAP

INPUT
avTelefoon

INPUT vaste
fractie ambu

ambuHuis

wachttijd huis

dbArtsen

INPUT fractie
visite

telefonisch consult
visite

visiteArtsen

diagnose&behandeling

naar HAP

Wuit
dbrate

INPUT
reistijd

INPUT
teltriagetijd

INPUT fractie
ziekenhuis
wachttijd
ziekenhuis

HapTriage
zelfverwijzer

INPUT
triageverplegers

INPUT
avZelf

controle huisarts

INPUT fractie
huisarts

ambuHap

INPUT fractie
ambuHAP

fractie zelf HAP

INPUT
triagetijd

Figuur 3: Schema van het simulatiemodel HAP.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

INPUT fractie
andere instelling

naarZiekenhuis

INPUT urgentie
zelf

fractie
ambu
INPUT telefoon
triageverplegers

andereInstelling
INPUT
dbtijd

triage naar HAP

verwijzing huisarts
INPUT fractie
verwijzing huisarts

wachttijd andere
instelling

naarHuis

Pagina 12 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

2.3

Deelmodel SEH

Voor de modellering van de SEH zijn nog de volgende aannames gedaan:
Het proces op de SEH begint bij de fysieke instroom op de SEH
en eindigt bij fysieke uitstroom uit de SEH;
De instroom in de SEH bestaat uit verschillende herkomsten:
doorverwijzing door HAP, bezorging door ambulance en
zelfverwijzers
Zorgverlening op de SEH bestaat uit triage en diagnostiek en
behandeling, We modelleren een wachtrij voor triage en een
wachtrij voor diagnostiek en behandeling.
Snelheid om geholpen te worden met diagnostiek en
behandeling is afhankelijk van ingangsklacht en urgentie;
Snelheid van behandeling neemt toe bij drukte op de SEH 5;
Doorstroming is afhankelijk van mogelijkheden voor uitstroom
naar volgende bestemming (klinische opname, eerstelijns
verblijf, langdurige zorg, huis, …)
Doorstroom is afhankelijk van
o urgentie en klacht
o aantal bedden
o beschikbaarheid van personeel
Figuur 4 geeft een uitgewerkt blokschema van het deelmodel SEH. De
verschillende afhankelijkheden van bepaalde variabelen en parameters
zijn verder uitgewerkt in het simulatiemodel, figuur 5 geeft hiervan een
schema. Het simulatiemodel maakt gebruik van een groot aantal
parameters en variabelen welke zijn bepaald aan de hand van analyses
van gegevens van het gebruik van de SEH. De analyses en
parameterschattingen worden besproken in hoofdstuk 3.
Instroom, triage en bestemming na triage
Een stroom patiënten komt de SEH binnen met een klacht en komt in een
(virtuele) wachtrij voor triage. Als de triage wordt uitgevoerd wordt de
patiënt ingedeeld in een urgentieklasse (blauw=advies, groen=niet
dringend, geel= dringend, oranje=spoed). De patiënt kan dan worden
verwezen naar een HAP (alleen bij geïntegreerde spoedpost) of naar een
(virtuele) wachtrij voor diagnostiek en behandeling. We veronderstellen
dat de meest urgente patiënten (rood=levensbedreigende klacht) het
proces van triage omzeilen en direct instromen in de wachtrij voor
diagnostiek en behandeling.
Wachtrij voor diagnostiek en behandeling
Vanuit de wachtrij voor diagnostiek en behandeling worden de meest
urgente patiënten met prioriteit behandeld. De snelheid waarmee
patiënten doorstromen hangt af van hun urgentie en klacht. De
doorstroom stagneert als er geen vrije bedden meer zijn. Mocht het zo
zijn dat er geen plaats is voor urgente (rode urgentie) patiënten dan
5
Dit kenmerk is in het model opgenomen op aangeven van experts van de SEH: bij grotere
drukte wordt sneller gewerkt om bedden sneller beschikbaar te krijgen voor nieuwe
patiënten.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 13 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

worden minder urgente patiënten teruggestuurd naar de wachtrij voor
diagnostiek en behandeling.
Bestemming na behandeling
Nadat de patiënten gediagnosticeerd en behandeld zijn, stromen ze uit
naar een volgende bestemming. Hiervoor is er een nieuwe (virtuele)
wachtrij. De tijd die patiënten doorbrengen in de verschillende wachtrijen
is afhankelijk van de uitstroomsnelheid die weer afhangt van klacht,
urgentie, drukte: hoeveel mensen zich in een wachtrij bevinden en
variabelen zoals beschikbare artsen, bedden en behandeltijden.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 14 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 4: Blokschema van het deelmodel SEH.

Figuur 5: Schema van het simulatiemodel SEH.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 15 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

2.4

Deelmodel Ambulancezorg

Voor de modellering van de ambulancezorg zijn nog de volgende
aannames gedaan:
Het model simuleert het proces van zorgverlening in de
ambulancezorg. Het begint met de aanvraag voor
ambulancezorg en de triage van de aanvraag. De triage kan
leiden tot een inzet van een ambulance. Er zijn vier soorten
inzetten: afgebroken ritten, loze inzetten, inzetten met eerste
hulp ter plaatse zonder vervoer naar een ziekenhuis en inzetten
met vervoer naar een ziekenhuis of ander instelling. De inzet
eindigt na terugkomst op de standplaats.
Het aantal aanvragen komt binnen via de HAP of via andere
kanalen zoals 112, politie, brandweer enz. De scheiding met de
HAP is gemaakt om later in het regiomodel een koppelpunt te
hebben. Van de zorgvraag is alleen de urgentie bekend, zoals
door meldkamer afgegeven. Er is geen informatie over aard
van de klacht.
Figuur 6 geeft een uitgewerkt blokschema van het deelmodel
Ambulancezorg.
De verschillende afhankelijkheden van bepaalde variabelen en parameters
zijn verder uitgewerkt in het simulatiemodel, figuur 7 geeft hiervan een
schema. Het systeem-dynamische model van de ambulancezorg beschrijft
aantallen patiënten in de ambulancezorg als voorraden (‘stocks’) en in- en
uitgaande stromen (‘flows’). De voorraden zijn aantallen verzoeken oom
ambulancezorg en het aantal beschikbare ambulances. Stromen zijn de
aantallen meldingen en inzetten per minuut. Deze worden uitgedrukt als
continue eenheden, een reëel (decimaal) getal. In het model kan een
melding gedeeltelijk zijn gerealiseerd als inzet. Dit is rekentechnisch
sneller dan wanneer gerekend wordt met discrete eenheden.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 16 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 6: Blokschema van het deelmodel ambulancezorg.

INPUT gem aantal
HAPmeldingen
<Time>
INPUT gem aantal
meldingen

HAP aanvraag

<Time>
Oproep
afgehandeld

aanvraag
INPUT
ritverdeling
INPUT
oproeptijd

INPUT aantal
ambu

Vrije ambu

heen

Ritten

terug
rittijd

INPUT SEHstop
INPUT
gem rittijd

<Time>

INPUT
sd rittijd
Figuur 7: Schema van het simulatiemodel ambulancezorg.
Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 17 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

3 Data en parameterschattingen

Voor de simulatiemodellen is gebruik gemaakt van drie bestanden met
zorggebruikgegevens. De bestanden bevatten informatie van aantallen
patiënten, contacten en inzetten, met details omtrent aard en duur van
het contact.
Huisartsenposten: een bestand van contacten met de
Huisartsenposten over 01-04-2018 tot en met 31-10-2018, met 27
HDS’en deelnemend aan Nivel Zorgregistraties Eerste Lijn, met een
verzorgingsgebied van bijna 10,5 miljoen mensen (in 2018),
verzameld en geleverd door Nivel. 6 Gegevens zijn uit het
elektronisch patiëntendossier van de HAP, zijn geanonimiseerd en
bevat details van moment van contact, triage en aard van consult
dat eventueel voortkwam uit het contact. 7
SEH: een bestand met kenmerken van patiënt contacten op twee
SEH’s over de periode 01-04-2017 tot en met 01-04-2018. Details
van moment en tijdsduur van triage, diagnostiek, en behandeling
en bestemming na verblijf op de SEH.
Ambulancezorg: bestand met kenmerken van inzetten over het
kalenderjaar 2019. Details van moment en tijdsduur van inzet,
aanvrager en bestemming na behandeling. Deze gegevens worden
in opdracht van Ambulancezorg Nederland beheerd door het RIVM.
In de volgende paragrafen worden resultaten van analyses van de
gegevens gepresenteerd. Op basis van de gegevens zijn parameters
geschat. De parameters worden in dit hoofdstuk ook besproken.

3.1

Huisartsenposten

Instroom van patiënten

In het simulatiemodel kunnen personen op twee manieren contact maken
met een HAP: telefonisch of fysiek (zelfverwijzers). Dit zijn instromen van
patiënten.
Data
In de gegevens over de HAP, onderdeel van Nivel Zorgregistraties Eerste
Lijn (NZR), bleek dat 1,1% van de triages een fysieke triage was
(zelfverwijzer), 98,9% van de triages was telefonisch (of digitaal)
afgenomen. Het aantal personen verschilt per moment van de dag en dag
van de week, evident omdat de HAP huisartsenzorg verleent buiten
kantooruren (avond-, nacht- en weekend-uren (ANW-uren)). Het aantal
patiënten hangt tevens af van de grootte van de HAP (het aantal
huisartsen dat dienst doet op de HAP en de bijbehorende omvang van het
6
Deze studie is goedgekeurd volgens de governance code van Nivel Zorgregistraties onder
nummer NZR-00320-028.
7
Het gebruik van gegevens uit elektronische patiëntendossiers, zoals verzameld door Nivel
Zorgregistraties Eerste Lijn, is onder bepaalde voorwaarden toegestaan, zonder dat van
iedere patiënt daarvoor toestemming wordt gevraagd of dat toetsing door een medisch
ethische commissie heeft plaatsgevonden (art. 24 UAVG jo art. 9.2 sub j AVG).

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 18 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

verzorgingsgebied). De dataset geeft wel inzicht in het aantal personen
dat telefonische triage krijgt en het aantal dat fysieke triage krijgt. De
gegevens zijn niet per HAP gespecificeerd zodat we de variatie tussen
HAP’s niet kunnen analyseren.
Figuur 8 geeft de verdeling van het aantal personen dat telefonische
triage krijgt over de dag, per dag van de week. Er is een duidelijk verschil
tussen werkdagen en weekenddagen, hetgeen logisch is gezien de aard
van zorgverlening door de HAP. Op zaterdagen komt bijna tien procent
van de telefonische meldingen tussen 10 en 11 uur in de ochtend. Van het
totaal aantal telefonische meldingen op een doordeweekse dag komt bijna
veertien procent tussen 18 en 19 uur. De verdeling van het aantal
personen over de dag op werkdagen is ongeveer gelijk voor alle soorten
dagen. Op eenzelfde manier zijn de verdelingen van de zaterdagen en
zondagen ongeveer aan elkaar gelijk.
Figuur 9 geeft de verdeling van het aantal fysieke triages over de dag, per
dag van de week. Ook hier is er een duidelijk verschil tussen werkdagen
en weekend dagen. Er zijn wat meer verschillen tussen de werkdagen,
vermoedelijk is deze variatie veroorzaakt door de lage aantallen fysieke
triages.
De verdelingen in figuren 8 en 9 worden gebruikt om de totale instroom te
verdelen over de dag en week.
Model
In het simulatiemodel worden de twee instromen gemodelleerd door een
Poisson proces. Aan de hand van de gegevens is voor dit generieke model
uitgegaan van gemiddeld 0,135 telefonische triages per minuut en 0,0015
fysieke triages per minuut.

Figuur 8: Gemiddeld aantal telefonische triages per uur per dag van de week
voorafgaand aan zorg op de HAP (bron: Nivel Zorgregistraties Eerste Lijn,
bewerking door RIVM).

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 19 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 9: Gemiddeld aantal (fysieke) triages op de HAP per uur per dag van de
week (bron: Nivel Zorgregistraties Eerste Lijn, bewerking door RIVM).

Triageduur

Data
De triageduur verschilt tussen telefonische en fysieke triage en duurt
tussen de zeven en negen minuten voor telefonische triage (figuur 10) en
tussen de zeven en dertien minuten voor fysieke triage (figuur 11). De
data laten uitschieters in de triageduur van fysieke triage zien in de
nachtelijke uren. Mogelijk dat ook hier de kleine aantallen de verdelingen
grillig maken. De triageduur varieert over het uur van de dag. Opvallend
is dat triage in het weekend langer duurt dan op werkdagen, en dat triage
‘s avonds langer duurt dan ‘s ochtends. Hier zou een correlatie kunnen
zijn met de drukte op de HAP, dit is niet verder onderzocht.
Model
In het model wordt voor de triageduur op basis van de data uitgegaan van
7,6 minuten voor telefonische en 10 minuten voor fysieke triage. 8

8
In deze modelversie is de triagetijd een constante, in een volgende versie zal een variatie in
de triagetijd worden gemodelleerd.
Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 20 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 10: Gemiddelde triageduur telefonische triages, per uur per dag van de
week op de HAP (bron: Nivel Zorgregistraties Eerste Lijn, bewerking door RIVM).

Figuur 11: Gemiddelde triageduur fysieke triages, per uur per dag van de week op
de HAP (bron: Nivel Zorgregistraties Eerste Lijn, bewerking door RIVM).

Consulten na triage

Data
De verhouding tussen het aantal telefonische consulten, (fysieke)
consulten op de HAP en visites varieert over de dag, zie figuren 12, 13 en
14. Bovendien is er een relatief klein verschil tussen weekend dagen en
werkdagen. Mogelijk dat de verschillen te maken hebben met de ernst
van de klacht/gezondheidsprobleem, daarover is niets bekend in de
dataset. In een volgende versie van het model zou de correlatie tussen
klacht en urgentie onderzocht en eventueel meegenomen kunnen worden
in het model.
Model

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 21 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Bij de triage wordt de vervolgactie bepaald. Zoals in paragraaf 2.2
aangegeven kan een persoon verwezen worden naar eigen huisarts in de
dagperiode, er kan een ambulance worden ingezet of een huisarts van de
HAP kan een consult afnemen. Dit laatste kan telefonisch, fysiek of via
een visite. In het model worden fracties van de personen naar triage
toegewezen aan een vervolgbestemming. Tabel 1 geeft deze fracties.

Tijdsduur consulten

De data bevat geen detail-informatie met betrekking tot wachttijd tot
consult, tijdsduur van consulten op de HAP en bestemming na consult.
Voor het modelleren van deze processen zijn noodgedwongen aannames
gemaakt. Deze worden in een volgende fase van de modelontwikkeling
gevalideerd. Zo is aangenomen dat de tijdsduur voor consulten
afhankelijk is van de soort consult (telefonisch, fysiek op de HAP of visite)
en de urgentie. Data voor validatie van deze aanname worden in de
doorontwikkeling verzameld en geanalyseerd.
Tabel 1: Bestemming van personen na triage: fracties per bestemming (%) (bron:
Nivel Zorgregistraties Eerste Lijn, bewerking door RIVM).
Ambulance
Huisarts
Consult
Visite
Telefonisch
overdag
consult
Telefonische
0,01
0,01
0,48
0,08
0,43
triage
Fysieke
0,1
0,20
0,7
triage

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 22 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 12: Aandeel telefonische consulten in totaal aantal consulten na triage
(bron: Nivel Zorgregistraties Eerste Lijn, bewerking door RIVM).

Figuur 13: Aandeel (fysieke) consulten op de HAP in totaal aantal consulten na
triage (bron: Nivel Zorgregistraties Eerste Lijn, bewerking door RIVM).

Figuur 14: Aandeel visites in totaal aantal consulten na triage (bron: Nivel
Zorgregistraties Eerste Lijn, bewerking door RIVM).

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 23 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

3.2

SEH

Het SEH-model is geconstrueerd op basis van expert beschrijvingen en
historische data van één ziekenhuisorganisatie met twee locaties.
Parameters zijn geschat en het model is gevalideerd aan de hand van
deze data. De dataset bevat gegevens van alle patiënten die zich
aanmelden voor de spoedeisende hulppost, het betreft informatie van
ruim 80.000 individuele contacten op de SEH, met informatie over datum
en tijdstip van het contact met de SEH (aankomst- en vertrektijd), aard
van de klacht, triageniveau, wachttijd tot triage, tijdsduur van diagnostiek
en behandeling, herkomst patiënt (waaronder huisarts, zelfverwijzer en
ambulance), bestemming patiënt na SEH-contact (waaronder naar huis,
controle, en opname in ziekenhuis of andere instelling).
Het model voor de SEH simuleert een SEH van een groot ziekenhuis in
een grootstedelijke omgeving (ruim 80.000 patiëntcontacten per jaar,
relatief veel zelfverwijzers).

Instroom van patiënten

Data
De instroom van patiënten in de SEH varieert over de dag (zie figuur 15).
De verdeling van het aantal patiënten over de dag verschilt weinig tussen
werkdagen en weekenddagen. De nachtelijke uren in het weekend zijn
iets drukker. Verschillen tussen de maanden en seizoenen zijn er
nagenoeg niet.
Model
De instroom is gemodelleerd als een Poissonproces met gemiddelde
instroom die varieert over de dag (figuur 15). Het verloop over de dag is
gefit met een 4de orde fourierreeks op de gemiddelde dagelijkse
instroom. Het model houdt geen rekening met het verschil tussen
werkdagen en weekeinde, in het model zijn geen seizoensverschillen.

Figuur 15: Het aantal patiënten dat de SEH bezoekt, per uur van de dag:
gemodelleerde Poisson-verdeling (lijn) en data (bolletjes) (bron: SEH dataset,
bewerking door RIVM).

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 24 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Herkomst

Patiënten kunnen via verschillende manieren de SEH instromen. Analyse
van de dataset laat zien dat:
20% van de patiënten wordt gebracht door een ambulance;
Bijna 20% komt via een verwijzing vanaf de HAP of een huisarts;
Ruim 50% van de patiënten komt op eigen gelegenheid naar de
SEH en is een zelfverwijzer;
Ongeveer 10% komt via een verwijzing van het eigen ziekenhuis.
Model
In het model zijn de instromen vanuit bepaalde herkomst afgestemd op
bovenstaande verhoudingen.

Klachten

Data
In de dataset zijn 54 verschillende soorten (ingangs-)klachten
geregistreerd. Voor de modellering zijn deze samengenomen tot zes
klachten, waarvan een ‘overige’ klachtengroep. Het onderscheid tussen
volwassen en kinderen bij buikpijn en malaise negeren we. De vijf meest
frequente klachten zijn gegeven in tabel 2. Van de patiënten heeft 52%
een klacht uit de top 5 van meest voorkomende klachten. De
klachtenverdeling (in fracties) over de top 5 is gegeven in tabel 2. De
verdeling van klachten over het uur van de dag varieert (figuur 16).
Vooral extremiteitsklachten blijken overdag en ’s avonds als er gewerkt en
gesport wordt, ook relatief meer voor te komen.
Model
In de modellering hanteren we geen restklasse maar worden patiënten
verdeeld over de bekende klachtencategorieën. Er is een stroom urgentie
patiënten welke geen triage krijgt. In het model worden deze patiënten
verdeeld over klachten volgens tabel 2.
In het model is het verschil in klachtensoort over de dag genegeerd en
gaan we uit van een gelijke verdeling van klachten over de instroom.
Tabel 2: Aantal patiënten naar klacht (op basis van data van één SEH locatie,
bron: SEH-dataset, bewerking door RIVM).
Data
Model
Klacht
Aantal patiënten
Verdeling van
Verdeling van
(% van totaal)
instroom naar aantal urgente
klachten (%)
patiënten in
zonder triage
(%)
Extremiteitsklachten
0,18
0,34
0,0
Buikpijn
0,10
0,20
0,05
Malaise
0,09
0,18
0,29
Pijn op de borst
0,08
0,16
0,11
Kortademigheid
0,07
0,12
0,54
Overige klachten
0,48
-

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 25 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 16: Verdeling van het aantal SEH-patiënten naar klacht, per uur
van de dag (bron: SEH dataset, bewerking door RIVM).

Wachttijd tot triage

Data
Afhankelijk van de drukte op de SEH kan er een wachttijd zijn tot het
moment van triage. Figuur 17 geeft een beeld van de wachttijd tot triage
naar urgentie, figuur 18 naar klacht. De helft van de mensen krijgt binnen
6 minuten triage, ruim 90% binnen 25 minuten. Uit de wachttijdverdeling
blijkt dat patiënten met hoge urgentie na triage een kortere wachttijd
hebben, blijkbaar is bij de intake al enige bewustzijn van de urgentie. De
triagetijd lijkt nauwelijks af te hangen van de klacht. De kleine verschillen
kunnen waarschijnlijk toegewezen worden aan de correlatie tussen klacht
en urgentie. Extremiteitsklachten zijn niet vaak urgent en pijn op de borst
en kortademigheid wel.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 26 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 17: Verdeling van wachttijd tot triage en urgentie (bron: SEH
dataset, bewerking door RIVM).

Figuur 18: Verdeling van wachttijd tot triage en klacht (bron: SEH
dataset, bewerking door RIVM).

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 27 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Model
De snelheid waarmee de triage wordt uitgevoerd hangt af van het aantal
personen in de wachtruimte (drukte) en van het aantal beschikbare
triageverpleegkundigen. Het model kent een flexibiliteit in de zin dat staf
voor diagnostiek en behandeling bij triage kan bijspringen als het daar erg
druk is. Daarnaast neemt de triagetijd af bij grote drukte, onder druk
neemt de efficiëntie toe. De afhankelijkheid van de triagetijd en drukte is
gemodelleerd door een lineaire functie: triagetijd neemt lineair toe met
het aantal triageverpleegkundigen per patiënt. De triagetijd (triage time)
is onafhankelijk van urgentie en klacht.

Urgentie na triage

Data
De mate van urgentie na triage verschilt iets over de dag (figuur 19). ’s
Nachts zijn er relatief iets meer urgente gevallen. Waarschijnlijk hebben
patiënten zelf vaak door hoe urgent hun klacht is en wachten de minder
urgente gevallen de nacht af en gaan ’s ochtends vroeg naar de SEH. Er is
een correlatie tussen klacht en urgentie. Extremiteitsklachten zijn minder
vaak urgent dan pijn op de borst en kortademigheid (zie figuur 20). Zoals
te verwachten komen mensen met levensbedreigende en spoedeisende
klachten vaker met de ambulance (figuur 21). Van de mensen met
levensbedreigende klachten komt 75% met de ambulance en ongeveer
14% als zelfverwijzer.
Model
De verdeling van het aantal personen na triage over klacht en urgentie
zoals in het model gehanteerd is gegeven in tabel 3. Patiënten worden
verdeeld over 20 (vijf klachten maal vier urgenties) klachturgentiestromen. Het zijn slechts 4 urgentie niveaus omdat we
veronderstellen dat de rode patiënten buiten de triage om in diagnostiek
en behandeling gaan.

Patiënten per uur

1.00

0.75

TRIAGENIVEAU
Levensbedreigend
Spoed
0.50
Dringend
Niet dringend
Advies

0.25

0.00
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

uur

Figuur 19: Verdeling van het aantal SEH-patiënten naar urgentie na
triage, per uur van de dag (bron: SEH dataset, bewerking door RIVM).

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 28 van 50

verdeling aantal patienten per dag

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

0.4

0.3

TRIAGENIVEAU
Levensbedreigend
Spoed
Dringend

0.2

Niet dringend
Advies

0.1

0.0
Extremiteitsklachten
Buikpijn

Malaise

PijnOpBorst

Kortademigheid rest

klacht

verdeling aantal patienten per dag

Figuur 20: Verdeling van het aantal SEH-patiënten naar klacht en urgentie
na triage (bron: SEH dataset, bewerking door RIVM).

0.4

TRIAGENIVEAU

0.3

Levensbedreigend
Spoed
Dringend
0.2

Niet dringend
Advies

er

ia
t ri
e

rw
ijz

ch

fv
e
Ze
l

t

ps
y

al
is

a

ec
i
Sp

Vi

n
H
SE

ön
tg
e
R

ek
en
d
Pl
aa
ts
on
ge
Po
va
liti
l
e

T
M

O
nb

g

st
e

lin

/1

de
ui
s
H

ar

ts

eo
or
er
b

H

M

en
hu
T
M
M

Zi
ek

el
iH

bu
la

An
de
r

Am

0.0

nc
e

is

lijn

0.1

HERKOMST

Figuur 21: Verdeling van het aantal SEH-patiënten naar herkomst en
urgentie na triage (bron: SEH dataset, bewerking door RIVM).

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 29 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Tabel 3. Verdeling van patiënten na triage zoals in het model gehanteerd.
Spoed
Dringend
Niet
Advies
dringend
Extremiteitsklachten
0,02
0,41
0,56
0,01
Buikpijn
0,12
0,60
0,28
0
Malaise
0,21
0,52
0,27
0
Pijn op de borst
0,59
0,34
0,06
0
Kortademigheid
0,42
0,37
0,21
0

Wachttijd voor diagnose en behandeling

Data
Analyse van de wachttijd voor diagnostiek en behandeling laat zien dat
deze afhangen van urgentie en klacht. Figuren 23, 24 en 25 geven de
verdelingen van de tijd voor diagnostiek, behandeling en wachten voor de
volgende bestemming weer voor de verschillende kenmerken urgentie,
klacht en bestemming.
Model
In het model hanteren we prioritering in diagnostiek en behandeling:
urgente patiënten worden eerst in behandeling genomen, vervolgens
minder urgente patiënten. Ook kunnen minder urgente patiënten vanuit
behandeling terugverwezen worden naar de (virtuele) wachtrij om plaats
te maken voor een urgente patiënt. Het model hanteert een terugstroom
van diagnostiek en behandeling naar de wachtkamer.

Figuur 23: Tijd voor diagnose, behandeling en wachten tot bestemming na
behandeling op de SEH naar klacht (bron: SEH dataset, bewerking door
RIVM).

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 30 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 24: Tijd voor diagnose, behandeling en wachten tot bestemming na
behandeling op de SEH naar urgentie (bron: SEH dataset, bewerking door
RIVM).

Figuur 25: Tijd voor diagnose, behandeling en wachten tot bestemming na
behandeling op de SEH naar bestemming (bron: SEH dataset, bewerking
door RIVM).

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 31 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Doorlooptijd

Data
De doorlooptijd is de totale tijd die een patiënt doorbrengt op de SEH. We
analyseren de doorlooptijd omdat het een belangrijke variabele is voor
validatie van het model. De modelmatig berekende doorlooptijd is een
resultaat (uitkomst) van het model en vergelijking met de werkelijke
doorlooptijden zegt iets over validiteit van het model. Doorlooptijden zijn
afhankelijk van de snelheid van diagnostiek en behandeling op de SEH en
zullen in het algemeen per SEH verschillend zijn. Er zijn een groot aantal
factoren van invloed op de doorlooptijden en efficiëntie van de SEH. We
gaan hier nu niet nader op in maar komen erop terug bij de discussie van
simulaties.
De doorlooptijd hangt af van klacht en urgentie (figuren 26 en 27).
Klachten die urgenter zijn zullen eerder, met minder wachttijd worden
behandeld maar afhankelijk van de aard van de klacht kan de behandeling
en diagnose langer duren. Extremiteitsklachten hebben de kortste
doorlooptijd. Doorlooptijden verschillen per uur van de dag (niet in de
figuur).
Model
De behandeltijd, dbtijd, hangt af van klacht en urgentie en wordt
getrokken uit een normale verdeling, begrensd op minimaal 5 minuten en
maximaal 1 dag.
De artsen worden verdeeld over het aantal bezette bedden. Meer bezette
bedden per arts betekent een evenredige afname van de behandeltijd. Bij
één arts per bezet bed neemt de behandeltijd niet verder af. Bij drukte
gaan artsen sneller werken waardoor de behandelingstijd lineair afneemt
tot maximaal een factor 2.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 32 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 26: Doorlooptijden naar urgentie (bron: SEH dataset, bewerking
door RIVM).

Figuur 27: Doorlooptijden naar klacht (bron: SEH dataset, bewerking door
RIVM).

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 33 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Uit de data zijn gemiddelden en standaarddeviaties afgeleid voor de
behandeltijd (zie hieronder tabel 4).
Tabel 4. Beschrijvende statistieken van doorstroomtijd (som van wacht-,
diagnose- en behandeltijd) per klacht en urgentie van patiënten met top 5
klachten die op de SEH behandeld worden.
Klacht

Urgentie

Extremiteitsklacht
en
Extremiteitsklacht
en
Extremiteitsklacht
en
Extremiteitsklacht
en
Extremiteitsklacht
en
Buikpijn
Buikpijn
Buikpijn
Buikpijn
Buikpijn
Malaise
Malaise
Malaise
Malaise
Malaise
PijnOpBorst
PijnOpBorst
PijnOpBorst
PijnOpBorst
PijnOpBorst
Kortademigheid
Kortademigheid
Kortademigheid
Kortademigheid
Kortademigheid

Gemiddelde
doorstroomti
jd (minuten)

Mediane
doorstroomti
jd (minuten)

Aantal
patiënte
n

615,0

Standaar
d
deviatie
(minute
n)
NA

Levensbedreige
nd
Spoed

615,0
144,5

123,5

93,2

164

Dringend

127,0

102,0

100,9

3.061

Niet dringend

99,3

79,0

81,6

3.427

Advies

64,8

36,0

68,6

46

Levensbedreige
nd
Spoed
Dringend
Niet dringend
Advies
Levensbedreige
nd
Spoed
Dringend
Niet dringend
Advies
Levensbedreige
nd
Spoed
Dringend
Niet dringend
Advies
Levensbedreige
nd
Spoed
Dringend
Niet dringend
Advies

166,0

109,5

174,0

8

179,0
189,0
164,2
60,3
124,7

157,0
166,0
142,0
52,0
108,0

104,6
110,1
114,4
53,1
100,7

659
2827
1.049
4
45

149,6
184,7
166,3
101,7
97,3

128,0
171,0
145,0
74,5
33,0

101,9
102,4
111,3
95,2
134,1

957
2.055
783
6
15

148,0
150,2
120,0
88,5
123,5

131,0
135,0
98,0
88,5
85,5

84,9
84,6
69,6
38,9
151,3

2.539
1.368
162
2
82

160,4
174,1
135,9
93,0

140,0
156,0
125,5
93,0

97,6
100,1
76,9
48,1

1.387
1.160
500
2

1

Dit zijn niet de dbtijden zoals ze in het model gebruikt worden. In deze
statistieken zit ook de wachttijd als mensen moeten wachten omdat er
een urgentere patiënt eerst behandeld moet worden. In het model worden
mensen teruggestuurd worden en beginnen weer opnieuw. Daarom
gebruiken we in het model gekalibreerde gemiddelden en
standaarddeviaties voor de dbtijd.

Bestemming na SEH-behandeling

Data
De bestemming is gegeven in de data. De wachttijd voor de bestemming
na behandeling is afhankelijk van urgentie en klacht.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 34 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Model
In het model worden de bestemmingen na behandeling op de SEH
samengenomen tot vijf categorieën (zie figuur 28) . De vijfde categorie is
een restgroep en omvat bijna 2% van het aantal patiënten.
Voor elke bestemming geldt een wachttijd, onafhankelijk van urgentie en
klacht. Uit de regressie analyse doen we de volgend grove aannames.
Patiënten die naar huis kunnen hebben 1 minuut wachttijd (het model kan
niet omgaan met wachttijd 0 minuten, daarom 1). Patiënten die
opgenomen worden moeten 56 minuten wachten en patiënten die naar
een naar andere bestemming gaan, 37 minuten. Dit zijn vaste waarden
die in het model worden gehanteerd.
Nadat patiënten behandeld zijn wachten ze tot ze naar hun bestemming
gaan en houden tot die tijd een bed bezet.

Figuur 28: Verdeling van het aantal SEH-patiënten naar bestemming
(bron: SEH dataset, bewerking door RIVM).
In het model is de stroom patiënten na behandeling als volgt verdeeld
over de bestemmingen: 52,1% van de patiënten gaat na behandeling op
de SEH naar huis, 25,5% krijgt ene klinische opname en 22,4% heeft een
andere bestemming. In het model zijn de bestemmingen afhankelijk van
klacht en urgentie (tabel 5).
Tabel 5: Verdelingen van bestemming na behandeling op SEH (fracties, rijen tellen
op tot 1).
Klacht
Urgentie
Bestemmin
Bestemmin
Bestemmin
g: thuis
g:
g: elders
opname
Malaise
Levensbedreigend
0,02
0,87
0,11
Spoed
0,38
0,51
0,10
Dringend
0,45
0,39
0,16
Niet dringend
0,63
0,19
0,17
Advies
0,83
0,00
0,17
Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 35 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Buikpijn

Extremiteitsklac
hten

Kortademigheid

Pijn op de borst

Levensbedreigend
Spoed
Dringend
Niet dringend
Advies
Levensbedreigend

0,00
0,34
0,51
0,66
1,00
0,00

0,89
0,46
0,28
0,13
0,00
1,00

0,11
0,19
0,21
0,21
0,00
0,00

Spoed
Dringend
Niet dringend
Advies
Levensbedreigend
Spoed
Dringend
Niet dringend
Advies
Levensbedreigend
Spoed
Dringend
Niet dringend
Advies

0,22
0,53
0,61
0,60
0,03
0,23
0,43
0,64
1,00
0,00
0,43
0,59
0,81
1,00

0,46
0,09
0,04
0,00
0,85
0,59
0,35
0,15
0,00
1,00
0,38
0,23
0,08
0,00

0,33
0,37
0,35
0,40
0,12
0,18
0,22
0,21
0,00
0,00
0,18
0,18
0,11
0,00

Geïntegreerde spoedpost

De SEH dataset bevat ook gegevens van een geïntegreerde spoedpost,
waarin SEH en HAP integraal samenwerken op het gebied van triage en
zorgpad van zelfverwijzers. De data laat zien dat bijna 20% van de
zelfverwijzers op de SEH een behandeling op de HAP krijgt. Het aantal
HAP-behandelingen van zelfverwijzers verschilt per klacht en urgentie
(figuur 29). In de modellering hanteren we geen restgroep en hebben de
verwijzingen naar de HAP de verdeling van klachten zoals in tabel 6.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 36 van 50

verdeling aantal patienten per dag

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

0.09

TRIAGENIVEAU
Spoed

0.06

Dringend
Niet dringend
Advies

0.03

0.00
Extremiteitsklachten
Buikpijn

Malaise

PijnOpBorst

Kortademigheid rest

klacht

Figuur 29: Aantal behandelingen van zelfverwijzers op de HAP naar
urgentie en klacht (bron: SEH dataset, bewerking door RIVM).
Tabel 6. Aantal patiënten per klachtensoort dat na triage wordt verwezen
naar HAP (%).
Klacht
Extremiteitsklachten
Buikpijn
Malaise
Pijn op de borst
Kortademigheid

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Fractie

0,25
0,13
0,18
0,05
0,07

Pagina 37 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

3.3

Ambulancezorg

Aanvragen

Het model onderscheidt twee soorten aanvragen: Oproepen voor een
ambulance komen binnen via de meldkamer (112) en via HAPs. Beide
soorten aanvragen zijn gemodelleerd als een Poissonproces met een
verschillend gemiddeld aantal aanvragen per uur (figuur 30)

Figuur 30. Aantal aanvragen ambulancezorg per minuut door HAP of anderen.

Type inzet en inzetduur

Uit de Ambulance data blijk 1,3% van de ritten loos 9, 27,2% wordt ter
plekke opgelost, en 69,3% brengt de patiënt naar de SEH en dan zijn er
nog 2,3% overige ritten. De rittijd is verondersteld normaal verdeeld met
gemiddelden afhankelijk van het rittype uit de data. In tabel 7 staan de
tijden in minuten.
Tabel 7. Gemiddelde en standaard deviatie van de ritduur voor de verschillende
soorten inzetten (minuten).
Loze rit
Eerste hulp,
Bezorging
Afgebroken
geen vervoer
op SEH
rit
Gemiddelde
20,0
49,0
66,3
14,2
Standaard deviatie
22,0
18,5
16,7
19,8

9
De term ‘loze rit’ heeft betrekking op melding waarvoor een ambulance met spoed is
ingezet maar waarbij eenmaal ter plaatse het ambulanceteam geen patiënt heeft
aangetroffen. Er is geen zorg verleend, maar wel beslag gedaan op ambulance-capaciteit.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 38 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

4

Simulaties

Dit hoofdstuk presenteert simulaties van de drie deelmodellen. Er zijn
twee soorten simulaties, die bepaalde situaties beschrijven:
(1) De basis-situatie is een benadering van de huidige situatie,
gebaseerd op de parameters en variabelen zoals in het voorgaande
hoofdstuk gepresenteerd.
(2) In de simulaties van alternatieve situaties worden parameters of
variabelen anders gekozen. Deze situaties beschrijven
veranderingen in instroom, aanbod of uitstroommogelijkheden.
Bijvoorbeeld meer of minder drukke piekmomenten in het aantal
personen dat de HAP of SEH bezoekt, veranderingen in het aanbod
van zorgprofessionals of een ander aantal patiënten van een
bepaalde ernstklasse.
De simulaties zijn per deelmodel (HAP, SEH, ambulancezorg) uitgewerkt,
er is geen integraal model geconstrueerd waarin in- en uitstromen van de
deelmodellen met elkaar verbonden zijn. De simulaties van de SEH zijn
meer uitgewerkt dan voor de HAP en ambulancezorg omdat voor de SEH
al veel eerder (eind 2018) een gedetailleerde dataset beschikbaar was en
er meer tijd was om deze data te analyseren en simulaties uit te werken.
Analyse van data van HAP en ambulancezorg en de uitwerking van de
simulatiemodellen is in 2020 gedaan ben is gedaan op basis van een
minder gedetailleerde dataset.
Tijd en tijdstap
De simulaties in dit hoofdstuk bestrijken een periode van 5 dagen, de
tijdstap is proefondervindelijk op 0,25 minuten gezet. Bij kleinere
tijdstappen veranderen de uitkomsten nauwelijks, bij veel grotere
tijdstappen ontstaat numerieke instabiliteit (negatieve patiënten
aantallen).

4.1 Basis-situatie

De simulatie van de basis-situatie beschrijft de huidige situatie. De
simulatie is een benadering omdat niet van alle processen gedetailleerde
gegevens beschikbaar waren en omdat niet alle processen in de
modellering zijn meegenomen. Ook zijn de simulaties nog niet uitgewerkt
voor alle soorten dagen (werk- en weekenddagen). De simulaties zijn
illustratief en beschrijven een ‘gemiddelde’ dag.

HAP

Validatie van het HAP-model is nog in uitvoering, resultaten zijn nog niet
gereed. Validatie volgt bij de doorontwikkeling in 2021.

Spoedeisende hulp

De simulatie van de SEH rekent ook een ‘gemiddelde’ dag dor, niet
specifiek een werkdag of weekenddag. Tabel 8 geeft een aantal
uitkomsten van de basis-simulatie.
Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 39 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Aantal triages

Aantal patiënten in
diagnostiek en
behandeling, naar
urgentie

klacht

Aantal patiënten naar
bestemming na
behandeling

Zelfverwijzers
Verwijzingen uit HAP
Bezorgd door ambulance
Verwijzingen vanuit eigen
ziekenhuis

Per dag
152

Tijdsduur
(min:sec)
9:06

125

Levensbedreigend
Spoed
Dringend
Niet-dringend
Advies
extremiteit
Buikpijn
Malaise
Pijn op de borst
kortademig
Klinische opname

1,5
57
29
41
0,5
40
26
21
23
17
32

Ontslag/naar huis
Andere bestemming

64
30

Tabel 8: Uitkomsten van de basis-simulatie SEH, uitkomsten
geaggregeerd naar aantallen per dag.

Ambulancezorg

Validatie van het HAP-model is nog in uitvoering, resultaten zijn nog niet
gereed. Validatie volgt bij de doorontwikkeling in 2021.

4.2 Alternatieve situaties

Deze simulaties van alternatieve situaties zijn gebaseerd op simulaties
van het SEH model alleen.

Rustige en drukke dagen

We simuleren een rustige dag, met ruim 120 patiënten, en een drukke
dag, met bijna 170 patiënten. De resultaten van het simulatiemodel laten
zien dat de drukte vooral invloed heeft op de hoogte van de piek in de
bezetting maar dat het dal nauwelijks verandert (figuur 31).

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 40 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 31. Bezetting SEH gesimuleerd voor een drukke en rustige dag.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 41 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Aanbod schok

In deze simulatie kijken we naar de bezetting van de SEH als er een groot
incident gebeurt en plotseling 10% extra patiënten als cluster op 1
moment komen. We kijken hoe lang het duurt voordat de bezetting weer
gestabiliseerd is. We simuleren twee varianten: een variant waarbij het
incident ’s nachts gebeurt en een variant waarbij het incident overdag
plaatsvindt.
We simuleren een schok met extra patiënten om 4 uur ’s nachts en om
16.00 ’s middags. Dat zijn 2 momenten op de dag waarop de drukte
extreem laag of hoog is. Op die momenten laten we de patiënten instroom
met 15 (ongeveer 10% van het daggemiddelde) toenemen. Figuur 32
geeft de resultaten. Bij drukte is duurt het ongeveer 12 uur na de schok
totdat de bezetting weer normaal is, als het rustig is duurt het 4 uur
alhoewel de volgend piek (na ongeveer 12 uur) nog steeds licht verhoogd
is.

Figuur 32. Bezetting SEH gesimuleerd voor grootschalig incident in de nacht en
overdag.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 42 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Meer/minder bedden

Te weinig bedden zorgt ervoor dat de SEH vol loopt. Weinig bedden zorgt
ervoor dat de wachttijden oplopen. Met veel bedden kun je nog iets van
de piek afhalen, maar uiteindelijk bij heel veel bedden zijn andere
factoren kritisch. Figuur 33 geeft de resultaten van de simulatie waarbij
de instroom van patiënten gelijk is aan de basis-situatie, maar er meer of
minder bedden op de SEH beschikbaar zijn.

Figuur 33. De bezetting gesimuleerd met 8, 10, 12 (normaal) en 24
bedden.

Meer/minder staf

Met te weinig staf kan de SEH het niet aan. Met minder staf zijn de pieken
iets hoger, maar met 2 keer zoveel verandert er weinig in de bezetting en
dus doorlooptijd. In het model blijkt dat 3 artsen het niet aan kunnen.
Vier artsen lukt, die werken dan continu en door de drukte erg efficiënt.
In de praktijk is dat natuurlijk niet vol te houden en is er ook geen tijd
voor andere zaken zoals administratie, lunch, etc. Maar blijkbaar is de
hoeveelheid staf niet direct kritiek. In het model is de arts een alleskunner
die elke diagnose kan stellen en behandelen. Figuur 34 geeft de resultaten
van de simulaties waarbij er meer of minder artsen beschikbaar zijn voor
zorgverlening op de SEH.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 43 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 34. De bezetting gesimuleerd met 3, 4, 8 (normaal), en 16
stafleden.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 44 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Meer capaciteit

Als het aantal bedden en staf verandert heeft dat effect op de bezetting.
Bij een capaciteit van 75% loopt de bezetting op en kan de SEH het niet
meer aan. Bij dubbele capaciteit wordt vooral de bezetting tijdens de
pieken lager. Figuur 35 geeft de resultaten van deze simulaties.

Figuur 35. De bezetting gesimuleerd met 75% en 200% van het aantal
bedden en stafleden.

Dag- en nachtploeg

Zeker ’s nachts als er weinig patiënten zijn lijkt het niet nodig om veel
staf te hebben. Daarom simuleren we een 2-ploegen dienst met een
minimale staf van 3 personen van 20-8 uur en 6 personen van 8-20 uur.
Dit levert een nauwelijks hoger bezetting op, met veel minder staf.
Doordat op die momenten dat er veel vrije staf is, staf die zich niet direct
met de diagnose en behandeling van patiënten bezig houdt, die te
reduceren. Dit is goed te zien in figuur 38 die de vrije staf laat zien. In de
dag- en nachtploeg werkt elk staflid continu. Dit is anders in de normale
simulatie met op elk uur 8 stafleden waar er dan regelmatig 2-4 stafleden
zijn die zich niet direct met de diagnose en behandeling van een patiënt
bezighouden. Door andere begin- eindtijden te kiezen kan de hoeveelheid
staf misschien nog verder gereduceerd worden zonder dat de
doorlooptijden veel oplopen. Figuren 36 en 37 geven de resultaten van
deze simulaties.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 45 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 36. De bezetting gesimuleerd met dag- (6 stafleden tussen 8-20
uur) en nachtploeg (3 stafleden tussen 20-8 uur) voor 8 stafleden
gedurende de hele dag.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 46 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 37. vrije staf gesimuleerd met dag- (6 stafleden tussen 8-20 uur)
en nachtploeg (3 stafleden tussen 20-8 uur) en voor 8 stafleden
gedurende de hele dag.

Meer mensen met levensbedreigende klachten

Als het aanbod patiënten met levensbedreigende klachten (rood)
toeneemt zonder dat het totaal aantal patiënten toeneemt gaat de
bezetting omlaag omdat levensbedreigende patiënten een relatief korte
behandeltijd hebben en met voorrang worden behandeld. Vermoedelijk
wordt in de praktijk zo’n patiënt zo snel mogelijk gestabiliseerd en buiten
de SEH verder behandeld. Figuur 38 geeft de resultaten van deze
simulaties.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 47 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Figuur 38. De bezetting gesimuleerd met een normaal aantal(1%), 2 maal
(2%) en 5 maal (5%) zoveel patiënten met levensbedreigende klachten.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 48 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

Meer malaise, minder extremiteitsklachten

Als het aanbod patiënten met niet-levensbedreigende malaise klachten
met 10%-punten toeneemt, van 17,5% naar 27,5% terwijl het aantal
patiënten met extremiteitsklachten met 10%-punten afneemt van 34%
naar 24% wordt het rustiger op de SEH en wanneer er 20%-punt verschil
is neemt de bezetting nog verder af. Figuur 39 geeft de resultaten van
deze simulaties.
Dit is tegen-intuïtief want malaise klachten hebben gemiddeld een hogere
doorlooptijd. De urgentie is in de simulatie echter niet veranderd en
gemiddeld hebben malaiseklachten een hogere urgentie zodat er dus
vooral meer niet zo urgente malaise klachten zijn in plaats van
extremiteitsklachten. Dat zou een verklaring kunnen zijn. Het geeft in elk
geval aan dat voor een simulatie van een andere casemix zowel klacht
als urgentie zou moeten veranderen.

Figuur 39. De bezetting gesimuleerd met 20- en 10%-punt meer malaise
klachten en 20- en 10%-punt minder extremiteitsklachten voor patiënten
met niet-levensbedreigende klachten.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 49 van 50

Trendanalyse en toekomstverkenning gebruik acute zorg -- Macromodellering

HAP

Als er geen HAP aanwezig is dan moeten die patiënten in de SEH
behandeld worden met als gevolg extra patiënten met voornamelijk lage
urgentie. Daardoor loopt het aantal patiënten in de SEH op (figuur 40)

Figuur 40. De SEH-bezetting gesimuleerd met en zonder HAP.

Datum:
17 februari 2021
Kenmerk: VPZ/2021-0004
Versie:
definitief

Pagina 50 van 50