Bronnen en Methoden

Experiment
Persoonsvolgende
Inkoop
VERSIE 1

1

Inhoud

1.

Leeswijzer

3

2. Gegevensbronnen in de monitor
2.1
Indicatiegegevens CIZ
2.2
Wachtlijstgegevens zorginstituut
2.3
Productiegegevens zorgkantoor
2.4
Pgb-gegevens
2.5
Gegevens over deelnemende zorgaanbieders

3
3
3
3
4
4

3. Onderzoeksmethode
3.1
Difference-in-difference
3.2
Statistisch model
3.2.1
Schattingen van DiD

5
5
6
7

4. Toelichting analyses
4.1
Indicatieontwikkeling
4.1.1
Algemeen
4.1.2
Pre-trendanalyse indicatieontwikkeling
4.2
Productieontwikkeling
4.2.1
Algemeen
4.2.2
Schoning voor kapitaallasten
4.2.3
Analyse uitgaven en aantal cliënten: Experiment Zuid-Limburg
4.2.4
Analyse uitgaven en aantal cliënten: Experiment Rotterdam
4.2.5
Aantal cliënten die van instelling veranderen: Zuid-Limburg
4.2.6
Aantal cliënten die van instelling veranderen: Rotterdam
4.2.7
Crisisopnamen: Zuid-Limburg
4.2.8
Toeslagen: Zuid-Limburg
4.2.9
Toeslagen: Rotterdam
4.2.10
Verandering in leveringsvorm en zorgprofielen: Zuid-Limburg
4.2.11
Verandering in leveringsvorm en zorgprofielen: Rotterdam
4.3
Discussie

8
8
8
8
10
10
10
11
12
13
14
15
15
16
17
19
20

5.

Toelichting zorgprofielen

21

6.

Toelichting prestatiecodes

22

2

1. Leeswijzer

Dit document bevat aanvullende informatie over de gebruikte
gegevensbronnen, de onderzoeksmethode, de analyses en definities in
de tussentijdse evaluatie ten behoeve van het experiment
persoonsvolgende inkoop. Hoofdstuk 2 beschrijft de gegevensbronnen.
Hoofdstuk 3 geeft een uitleg over de gebruikte onderzoeksmethode. In
hoofdstuk 4 beschrijven we de resultaten van de pre-trend assumpties
en de difference-in-difference analyses. Hoofdstuk 5 en 6 geeft een
toelichting op de prestatiecodes en zorgprofielen.

2. Gegevensbronnen in de monitor

Deze paragraaf beschrijft de 3 databronnen die zijn gebruikt om het
experiment te evalueren. Voor alle 3 databronnen zijn gegevens over de
periode 2015 tot en met 2017 geselecteerd. Het betreft dus 2 jaar
gegevens over de periode vóór het experiment en 1 jaar gegevens over
de periode ná het experiment. Daarnaast zijn voor alle bronnen de
gegevens geselecteerd van de experimenteerregio’s Zuid-Limburg en
Rotterdam en de controleregio’s West-Brabant en Amsterdam.

2.1 Indicatiegegevens CIZ
Deze databron bevat gegevens over de aanspraak op zorgprofielen met
een peildatum en zijn uitgesplitst naar zorgkantoor. Het betreft dus
aantallen per zorgprofiel geaggregeerd naar zorgkantoor. De peildata zijn
per kwartaal aangeleverd. Vanaf 1 januari 2017 worden de gegevens per
maand aangeleverd. Voor de tussenevaluatie maken we gebruik van de
initiële indicaties. Omdat deze gegevens geaggregeerd zijn aangeleverd
weten we niet welke cliënt welke indicatie heeft.

2.2 Wachtlijstgegevens zorginstituut
Om in dit experiment iets te kunnen zeggen over de toegankelijkheid van
het zorgaanbod Wlz zijn wachtlijstgegevens nodig. Voor het experiment
is Zorginstituut Nederland verantwoordelijk voor de aanlevering van
wachtlijstgegevens. Voor het experiment heeft het Zorginstituut aan de
NZa geaggregeerde wachtlijstgegevens van de vv en ghz sector
aangeleverd per regio. Daarnaast zijn ook gegevens verstrekt op
landelijk niveau. De gegevens zijn gegroepeerd in drie tabellen:
1. Aantal cliënten verdeeld naar wachtstatus
2. Aantal actief en niet-actief wachtende cliënten, uitgesplitst naar
gemiddelde wachttijd tot aan de peildatum.
3. Aantal actief en niet-actief wachtende cliënten t.o.v. de
treeknorm.

2.3 Productiegegevens zorgkantoor
Door de zorgkantoren CZ en Zilveren Kruis zijn conform de standaard
voor NZa gegevensaanlevering Experiment persoonsvolgende inkoop (GA
WLZ-ZKR 1.0 v1.0) productiegegevens aangeleverd. Het bestand omvat
3

declaratiegegevens over de periode 2015 tot en met het 2017 voor de vv
sector van de deelnemende instellingen uit de regio Zuid-Limburg
alsmede instellingen uit de controlegroep West-Brabant. Voor de ghz
sector zijn gegevens aangeleverd van de deelnemende instellingen uit de
regio Rotterdam en de instellingen uit de controlegroep Amsterdam. Er is
geselecteerd op uitvoerder AGB code. Voor het jaar 2015 en 2016 zijn
alle
gedeclareerde
prestaties
meegenomen,
behalve
voor
3
thuiszorginstellingen in Zuid-Limburg die vanaf 2016 niet meer
declareren. In West-Brabant hebben wij ook voor thuiszorginstellingen
geschoond die vanaf 2016 niet declareren. In Rotterdam hebben wij
Profila zorg niet meegenomen: deze instelling viel in 2016 onder CZ, en
vanaf 2017 onder ZK. Voor 2017 zijn alle gedeclareerde prestaties voor
het jaar 2017 meegenomen op peilmoment 15 maart 2018.
Toeslagen
In geval van toeslagen hebben we twee categorieën gemaakt: meerzorg
en toeslag intramuraal. Bij intramuraal toeslagen hebben we ook
dagbesteding en vpt toeslagen meegeteld in de ghz sector.

2.4 Pgb-gegevens
Bron van de pgb-gegevens is de door de zorgkantoren aan de NZa
maandelijks aangeleverde informatie over aantallen pgb-cliënten en de
toegekende budgetten op cliëntniveau. Bij de pgb analyses hebben wij
de gegevens van december 2015, 2016 en 2017 gebruikt. Het aantal –
cliënten is gedefinieerd als het aantal cliënten dat in het betreffende jaar
een beschikking heeft krijgt of al een beschikking had op 1 januari. Het
betreft dus zowel bestaande als nieuwe cliënten. Cliënten die gedurende
het jaar komen te overlijden behouden wel het trekkingsrecht voor het
betreffende jaar en blijven zodoende in het bestand staan.

2.5 Gegevens over deelnemende zorgaanbieders
Door de zorgkantoren is een lijst aangeleverd met alle zorgaanbieders
die voor het experiment persoonsvolgende inkoop zijn gecontracteerd
door het zorgkantoor. Een deelnemende zorgaanbieder heeft een uniek
NZa-nummer ten behoeve van het experiment.

4

Nederlandse Zorgautoriteit

3. Onderzoeksmethode

3.1 Difference-in-difference
In deze evaluatie analyseren wij de verandering van verschillende
variabelen (zoals indicaties, uitgaven en productie) vóór de
experimentele periode en het eind van de experimentele periode.
Tegelijkertijd proberen wij het effect van het experiment te isoleren
omdat niet elke verandering wordt veroorzaakt door het experiment.
Veranderingen kunnen ook komen door landelijke ontwikkelingen in
vraag- en aanbod of ontwikkelingen vóór het experiment binnen de
regio.
Om landelijke ontwikkelingen goed in beeld te krijgen hebben wij een
controlegroep, in dit geval een controleregio nodig. Idealiter zouden we
deze studie opzetten als een gerandomiseerd experiment om het effect
helemaal zuiver tevoorschijn te halen. Bij een gecontroleerd experiment
worden de deelnemers aselect ingedeeld in een experimentele groep of
in een controlegroep. Vervolgens maken we een vergelijking tussen
beide groepen die alleen van elkaar verschillen vanwege het feit dat
alleen binnen de experimentele groep de interventie plaatsvindt. Alle
andere kenmerken van de deelnemers zijn gemiddeld gelijk over de twee
groepen.
Binnen het experiment persoonsvolgende inkoop is een aselecte
toewijzing niet mogelijk, omdat van tevoren is geïnventariseerd welke
regio’s aan het experiment mee wilden meedoen en was de keuze
gebaseerd op vrijwillige aanmelding. Daarom evalueren wij de effecten
van persoonsvolgende inkoop door middel van gecontroleerd
observationeel onderzoek. Hierbij wordt gemeten wat de relatie is tussen
de invoering van persoonsvolgende inkoop in jaar t=0 en de vraag- en
aanbodontwikkeling binnen de vv sector respectievelijk de ghz sector in
de langdurige zorg. Omdat de experimenteerregio’s niet aselect zijn
gekozen, is een hoger niveau van design niet haalbaar.
Ondanks het feit dat we hier niet kunnen randomiseren, kunnen we wel
een controlegroep selecteren om de landelijke ontwikkelingen uit te
filteren. Een controlegroep in het geval van het experiment bestaat uit
een of meer regio’s waar het experiment niet loopt, en zich op een
natuurlijke manier ontwikkelt. Door de controleregio met de
experimenteerregio te vergelijken is het mogelijk het zuivere effect van
het experiment te zien, zonder het effect van de algemene
ontwikkelingen.
Als gevolg van de niet-gerandomiseerde toewijzing, kunnen de
experimentele regio en de controleregio van elkaar verschillen, omdat de
ontwikkelingen in de experimentele regio anders zijn voor het
experiment dan in de controle regio. Bijvoorbeeld, in de controle regio
kan voor het experiment het aantal indicaties veel sneller stijgen dan in
de experimentele regio. Binnen de experimentele groep is een eenmalige
nulmeting niet voldoende om het effect te kunnen meten, maar moet er
gekeken worden wat de vraag- en aanbodontwikkeling was voordat
persoonsvolgende inkoop werd gestart. Hiervoor hebben wij vraag- en
aanbod gegevens nodig van 2 jaar vóór de start van het experiment.

5

Nederlandse Zorgautoriteit
3.2 Statistisch model
Wij onderzoeken de verandering in vraag- en aanbod variabelen voor 2
groepen en voor 2 tijdsperioden. De eerste groep, d.w.z. de
experimentregio, ondergaat een verandering (de invoering van de
persoonsvolgende inkoop) in de tweede tijdsperiode maar niet in de
eerste tijdsperiode. De tweede groep, de controlegroep, ondergaat geen
veranderingen in beide tijdsperioden. Deze aanpak wordt ook in de
wetenschappelijke
literatuur
als
Difference-in-Difference
(DID)
estimation genoemd.
Het statistische model dat wordt geschat ziet er als volgt uit:
2017

∗

2017

Waarbij Yijt de afhankelijke variabele is (dit zijn de vraag- en
aanbodvariabelen) voor zorgaanbiederi in regioj op tijdstipt. I is de
indicator die de waarde 1 heeft indien het zorgvraag /-aanbod betreft in
jaar 2017 (of 2018). Expij geeft aan of de zorgaanbieder i in regio j
meedoet aan het experiment.
is de regressie coëfficiënt die het effect
van de invoering van persoonsvolgende inkoop op de zorgvraag en
fixed effecten (kenmerken van de
zorgaanbod meet. Verder zijn
observaties, zoals cliëntkenmerken, regiokenmerken en kenmerken
is de error term.
zorgaanbieder) die niet over de tijd veranderen.
Onderstaand geven we dit grafisch weer:

Een belangrijk voorwaarde voor deze methode is dat de trends in de
afhankelijke variabele vóór het experiment regio gelijk lopen in zowel de
experimentele als in de controle regio. Zolang dit het geval is, maakt het
voor het model niet uit of er verschillen zijn tussen de twee regio’s,
zolang ze geen invloed hebben op deze trend in de afhankelijke variabele
(indicaties, wachttijden, en productie). Formeel kunnen we deze
assumptie ook toetsen, door het model ook op de jaren voor het
experiment te draaien, in dat geval zouden wij voor de jaren 2015 en
2016 geen verschil vinden in de trends van de twee groepen, heel
specifiek moet dan
en
gelijk zijn met 0.
∗

2015

∗
∗

2016

2017

2017

6

Nederlandse Zorgautoriteit

3.2.1 Schattingen van DiD
We voeren de DID analyses op twee niveaus uit: op jaarniveau en op
kwartaalniveau. Hoewel DID analyses doorgaans met panel-data
methoden worden geschat, hebben wij per jaar maar maximaal 2
observaties voor een pre-trend analyse, en 3 voor de daadwerkelijke
difference-in difference schatting. Als panel data zo kort zijn is het de
vraag of panel-data methoden betrouwbaar genoeg zijn. Per jaar hebben
we daarom voor een ander aanpak gekozen, beschreven in het volgende
alinea. Daarnaast zijn er bij elk analyse twee belangrijke aspecten die de
standaard deviatie – en uiteindelijk de p-waarden beïnvloeden:
autocorrelatie en heteroskedasticiteit. Autocorrelatie wordt veroorzaakt
door het feit dat observaties over tijd zich beïnvloeden, en hierdoor
worden de standaard deviaties onderschat. Heteroskedasticiteit wordt
veroorzaakt doordat de observaties niet onafhankelijk zijn van elkaar, en
dit verstoort de schatting van de standaard deviaties. Als aanwezig,
hebben wij hiervoor gecorrigeerd om de juiste p-waarden te krijgen.
3.2.1.1

Schattingen per jaar

Bij de parallelle trend analyses hebben wij de waarden voor 2015
vergeleken met de waarden van 2016. In de DiD analyses hebben we de
gemiddelde
van
de
uitkomstvariabelen
(aantal
cliënten,
declaratiebedragen) twee jaren voor het experiment (2015 en 2016)
genomen, en vergeleken met de waarden voor 2017. Wij hebben de
gemiddelde van de 2 jaren genomen, om te corrigeren voor het feit dat
door autocorrelatie de standaard deviatie onderschat wordt in DiD
analyses (Bertrand 20041). Als er voldoende observaties zijn dan is dit
een manier om voor autocorrelatie te corrigeren (Bertrand 2004). Hier
hebben wij met robuuste regressietechnieken gewerkt (iterated reweighted least squares), om de invloed van outliers te beperken.
Aangezien declaratiegegevens nooit 100% schoon zijn, is dit een manier
om met foutieve observaties om te gaan. Bovendien hebben wij rekening
gehouden bij de standaard deviaties met zowel tijd, als cluster-effecten.
In geval van categoriale uitkomsten (zzp,vpt,mpt) hebben wij
multinomiale logistische regressies uitgevoerd om rekening te houden
met het feit dat de verschillende maximale leveringsvormen met elkaar
samenhangen: als een cliënt een zzp als een maximale leveringsvorm
heeft, kan die geen mpt als maximum hebben.
3.2.1.2

Schattingen per kwartaal

Fixed-effects panel data zijn heel bruikbaar voor kwartaaldata. Bij een
fixed-effects panel schatting focussen we op de verandering van de
observaties over tijd heen. Een voordeel van een fixed-effects regressie
is dat de invloed van niet gemeten kenmerken op de uitkomst is ook
meegenomen door een aparte intercept te schatten per observatie. In
onze analyses houden we rekening zowel met individuele als met
tijdseffecten (als resultaat van een toets). Deze effecten hangen samen
met de DiD variabelen. In geval van analyses op cliënt niveau, houden
we ook rekening met de clustering in standard deviaties op
organisatieniveau: wij verwachten dat de organisaties hetzelfde beleid
voeren voor hun cliënten. Daarom hebben we gecorrigeerd voor

1

Bertrand M., Duflo E., Mullainathan S. How Much Should We Trust Differences-InDifferences Estimates? The Quarterly Journal of Economics, Volume 119, Issue 1, 1
February 2004, Pages 249–275, https://doi.org/10.1162/003355304772839588

7

Nederlandse Zorgautoriteit
heteroskedasticiteit. Daarnaast hebben wij in de standaard deviaties
gecorrigeerd voor het invloed van autocorrelatie in de observaties: dat
de waardes van een observatie in een vroegere tijdstip het huidige
observatie beïnvloeden. Zonder rekening te houden met dit aspect van
de data zouden de standaard deviaties onderschat zijn.

4. Toelichting analyses
Dit hoofdstuk geeft een toelichting van de analyses op de drie
databronnen. De analyse vinden plaats op zowel jaarniveau en
kwartaalniveau. Dit wil zeggen dat we de ontwikkeling en verandering
van de experimenteergroep en de controlegroep per jaar en per kwartaal
hebben gevolgd.

4.1 Indicatieontwikkeling
4.1.1 Algemeen
Om de indicatieontwikkeling te onderzoeken gebruiken we aantallen per
zorgprofiel geaggregeerd naar zorgkantoor. Om voldoende observaties te
hebben analyseren we deze indicatieontwikkeling op kwartaalniveau. Het
bestand omvat 240 observaties (12 kwartalen * 10 typen vv of ghz
zorgprofielen * 2 zorgkantoorregio’s).
De analyse betreft een DiD analyse zoals hierboven beschreven waarbij
de afhankelijke variabele de DiD indicator is (Experiment regio*Jaar
2017). In het onderstaande tabel is deze indicator gedefinieerd als
experiment regio*jaar=2017.
Daarnaast is gecontroleerd voor hoge en lage zzp’s. Hiervoor is een
dummy variabele aangemaakt zzp hoog = 1 en zzp laag = 0. De
omschrijving van lage en hoge zorgprofielen zijn terug te vinden in
hoofdstuk 5.
4.1.2 Pre-trendanalyse indicatieontwikkeling
In onderstaande figuren worden de resultaten gepresenteerd van alle
analyses voor de indicatieontwikkeling op zowel jaar als kwartaal niveau.
Het effect van het experiment is in alle analyses weergegeven door de
DiD (experiment*Jaar=2017 variabele). In de eerste kolom zijn
resultaten van de parallelle trend analyses weergegeven (waarbij het
belangrijk is dat DiD indicator niet-significant is). De parallelle trend
assumptie voor de indicatieontwikkeling is in alle analyses correct. In de
tweede kolom zijn de resultaten van de DiD weergegeven. Uit de DiD
analyse blijkt dat er geen effecten zijn van het experiment op het aantal
indicaties voor beide experimenten en zowel op jaar als kwartaalniveau.

8

Nederlandse Zorgautoriteit

4.1.2.1

Experiment Zuid-Limburg (jaar niveau)
Afhankelijke variabele: aantal indicaties
Pre-trend

experiment regio

jaar=2017

experiment regio*jaar=2017

Constante

107.31

91.17

(441.78)

(448.28)

59.84

-37.64

(441.78)

(436.93)

-32.28

-30.41

(624.77)

(617.91)

718.41**

751.33**

(312.39)

(316.98)

*

Noot:

4.1.2.2

DiD

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Experiment Rotterdam (jaar niveau)
Afhankelijke variabele: aantal indicaties
Pre-trend

experiment regio

jaar=2017

experiment regio*jaar=2017

Constante

8.92

7.02

(50.56)

(59.46)

17.66

32.84

(50.56)

(59.46)

-7.77

-8.21

(71.50)

(84.10)

106.83***

118.98***

(35.75)

(42.05)

*

Noot:

4.1.2.3

DiD

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Experiment Zuid-Limburg (kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele: aantal indicaties

experiment regio*jaar=2017

DiD

2.97

-11.76

(38.97)

(57.49)

*

Noot:

4.1.2.4

Pre-trend

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Experiment Rotterdam (kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele: aantal indicaties
Pre-trend

experiment regio*jaar=2017

Noot:

DiD

-2.51

4.56

(8.50)

(16.00)

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

9

Nederlandse Zorgautoriteit
4.2 Productieontwikkeling
4.2.1 Algemeen
De productie van de experimenteerregio en de controleregio wordt op 3
niveaus geanalyseerd:
Ten eerst onderzoeken we de verandering van het aantal cliënten voor
beide regio’s. We kijken naar het aantal cliënten op totaalniveau en naar
de verandering van de cliënten mix ten aanzien van de leveringsvorm.
Omdat een cliënt meerdere leveringsvormen kan hebben en we in deze
analyse de cliënten niet dubbel willen tellen worden de cliënt ingedeeld in
de zwaarste leveringsvorm waarbij zzp > vpt > mpt. Omdat de
leveringsvorm pgb buiten de scope van dit onderzoek valt worden deze
cliënten in deze analyse niet meegenomen. Daarnaast corrigeren wij het
aantal cliënten in de analyses voor verblijfsduur: als een cliënt van 1
januari tot 30 juni in zorg was, dan telt de cliënt als 0,5 cliënt. Op deze
manier voorkomen we dat wij unieke cliënten die maar een korte tijd in
het verpleeghuis liggen dubbel tellen: vaak wordt een overleden cliënt
vervangen door een nieuw cliënt. Aanvullend hierop maken we ook een
correctie in Limburg op de prestaties: om de vergelijkbaarheid tussen de
verschillende jaren te garanderen hebben wij gecorrigeerd voor de
eerstelijnsverblijf en verhuiskosten door de I, IX, S en SE prestaties niet
mee te nemen in de analyse. Deze prestaties komen vanaf 2016 niet
meer
voor
in
de
declaratiebestanden
van
CZ,
of
zijn
eerstelijnsverblijfsprestaties die vanaf 2017 in de ZVW zijn
terechtgekomen.
Ten tweede onderzoeken we de verandering in de uitgaven. De uitgaven
zijn gedefinieerd als de som van de declaratiebedragen per cliënt per
jaar. Het declaratiebedrag per cliënt is gelijk aan het aantal uitgevoerde
prestaties
per
jaar
*
tarief prestatie. Om de werkelijke

uitgavenverandering in beeld te krijgen schonen we voor het NHC/NIC
component.
Ten derde onderzoeken we de verandering van de gemiddelde uitgaven
per cliënt per dag. De definitie van de gemiddelde uitgaven is de som
van de gemiddelde declaratiebedrag per cliënt per dag gedeeld door het
aantal cliënten. Het gemiddelde declaratiebedrag per cliënt per dag is de
som van de declaratiebedragen per cliënt gedeeld door het aantal dagen
de cliënt in zorg is.
4.2.2 Schoning voor kapitaallasten
We passen een correctie toe op de kapitaallasten en inventariskosten.
Sinds 2012 wordt stapsgewijs de kapitaallastencomponent (NHC) en
inventariscomponent (NIC) onderdeel van het tarief. Het gedeelte dat
niet in het tarief verwerkt zit, wordt via nacalculatie vergoed. De
prestaties zijn inclusief het deel kapitaallasten en inventariskosten dat al
onderdeel is geworden van het tarief. In 2015 was dit voor beide
componenten 50% (zie tabel 1: ingroeipercentages NHC en NIC). Om
een eerlijke vergelijking over de jaren te kunnen maken, schonen we de
uitgaven voor deze onderdelen. Dit betekent dat de uitgaven die we
vergelijken
tussen
2015
en
2017
geen
kapitaallasten
en
inventariscomponent bevatten.
We doen de correctie in de volgende stappen. 1. We vermenigvuldigen
de NHC component en de NIC component met de respectievelijke
ingroeipercentages (https://puc.overheid.nl/nza/doc/PUC_21601_22/1/).
10

Nederlandse Zorgautoriteit
Deze componenten trekken we af van de gedeclareerde tarieven. Zo
komen we tot gestandaardiseerde uitgaven.
Tabel 1: ingroeipercentages NHC en NIC
Jaar

Kapitaallasten (NHC)

Inventaris (NIC)

2015

50%

50%

2016

70%

70%

2017

85%

85%

4.2.3 Analyse uitgaven en aantal cliënten: Experiment ZuidLimburg
In onderstaande tabellen staan de resultaten van de verschillende
analyses voor het experiment in Zuid-Limburg. Alle bedragen zijn
weergegeven in eurocenten. In de meeste tabellen zijn drie
uitkomstmaten opgenomen: Declaratiebedrag per unieke cliënt,
declaratiebedrag per cliënt gecorrigeerd voor verblijfsduur, en het
gecorrigeerd aantal cliënten. In Limburg gaat de parallelle trend
assumptie op bij alle analyses, behalve bij de analyses per kwartaal op
aantallen. Er is een significante toename van declaratiebedrag per cliënt
en van het declaratiebedrag per cliënt gecorrigeerd voor verblijfsduur.
4.2.3.1
Analyse uitgaven en aantal cliënten Zuid-Limburg:
parallelle trend assumptie (jaar niveau)
Afhankelijke variabele:
Declaratiebedrag

experiment regio

jaar=2017

(1)

(2)

(3)

38,845.46

30,133.78

0.01

(33,899.35)

(32,892.09)

(0.005)

***

***

0.01**

(33,726.53)

(0.01)

187,008.10

(34,778.61)
experiment regio*jaar=2017

Constante

Observaties

Declaratiebedrag
Cliënten (β)
(gecorrigeerd)

209,033.80

-75,766.27

-63,159.80

-0.01

(48,587.65)

(47,069.60)

(0.01)

3,463,731.00***

4,764,864.00***

0.75***

(24,159.52)

(23,493.79)

(0.004)

44,075

44,311

44,311
*

Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

**

p<0.1; p<0.05; ***p<0.01

4.2.3.2
Analyse uitgaven en aantal cliënten Zuid-Limburg: DiD
(jaar niveau)
Afhankelijke variabele:
Declaratiebedrag

experiment regio

jaar=2017

experiment regio*jaar=2017

Constante

Observaties
Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

Declaratiebedrag
Cliënten (β)
(gecorrigeerd)

(1)

(2)

(3)

-801.52

6,269.73

0.003

(29,478.73)

(30,969.10)

***

***

0.05***

(31,632.75)

(33,231.64)

(0.005)

113,613.70**

154,770.90***

0.01

(44,209.41)

(46,440.92)

(0.01)

3,085,123.00***

4,559,338.00***

0.67***

(21,104.69)

(22,172.46)

(0.003)

52,702

52,561

52,702

397,749.20

192,498.20

*

(0.004)

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

11

Nederlandse Zorgautoriteit

4.2.3.3
Analyse uitgaven en aantal cliënten Zuid-Limburg:
parallelle trend assumptie (kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele:
Declaratiebedrag
experiment regio*jaar=2017

Declaratiebedrag
Cliënten (β)
(gecorrigeerd)

4,560.85

0.01**

-15,905.52

(5,170.57)

(0.004)

(12,541.53)

Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.3.4
Analyse uitgaven en aantal cliënten Zuid-Limburg: DiD
(kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele:
Declaratiebedrag
experiment regio*jaar=2017

Declaratiebedrag
Cliënten (β)
(gecorrigeerd)

19,433.93***

0.01

12,990.43

(5,297.80)

(0.004)

(12,176.29)

Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.4 Analyse uitgaven en aantal cliënten: Experiment Rotterdam
In onderstaande tabellen staan de resultaten van de verschillende
analyses voor het experiment in Rotterdam. Uit de resultaten blijkt dat in
Rotterdam de parallelle trend assumptie altijd opgaat. In Rotterdam lijkt
het erop dat vergeleken met Amsterdam de interventie een besparing
oplevert per kwartaal, maar dit is niet terug te zien in de resultaten op
jaarniveau. Hierdoor is niet duidelijk of dit inderdaad door de interventie
komt. Het feit dat de analyses per kwartaal en per jaar een andere
conclusie laten zien maakt dit resultaat onzeker.
4.2.4.1
Analyse uitgaven en aantal cliënten Rotterdam: parallelle
trend assumptie (jaar niveau)
Afhankelijke variabele:
Declaratiebedrag

experiment regio

jaar=2017

(1)

(2)

(3)

-190,751.00***

-266,416.90***

-0.002***

(69,855.04)

(70,589.95)

(0.001)

***

***

0.004***

(72,414.72)

(0.001)

207,197.70

(71,693.13)
experiment regio*jaar=2017

Constante

Observaties
Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

Declaratiebedrag
Cliënten (β)
(gecorrigeerd)

214,388.40

103,708.60

14,722.33

0.001

(99,711.00)

(100,735.20)

(0.001)

3,994,029.00***

4,467,846.00***

0.98***

(50,401.78)

(50,911.85)

(0.0004)

13,299

13,237

13,299

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

12

Nederlandse Zorgautoriteit
4.2.4.2
Analyse uitgaven en aantal cliënten Rotterdam: DiD (jaar
niveau)
Afhankelijke variabele:
Declaratiebedrag

Declaratiebedrag
Cliënten (β)
(gecorrigeerd)

(1)
experiment regio

jaar=2017

experiment regio*jaar=2017

Constante

(2)

-181,258.50

***

(3)

-312,554.10

***

-0.001

(65,665.80)

(66,471.14)

(0.002)

529,473.20***

378,059.20***

0.02***

(69,356.09)

(70,163.84)

(0.002)

-38,063.09

3,200.06

-0.001

(96,063.03)

(97,215.57)

(0.003)

3,782,123.00***

4,391,444.00***

0.94***

(47,232.94)

(47,800.23)

(0.001)

14,211

14,263

Observaties

14,263
*

Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.4.3
Analyse uitgaven en aantal cliënten Rotterdam: parallelle
trend assumptie (kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele:
Declaratiebedrag
experiment regio

experiment regio*jaar=2017

Declaratiebedrag
Cliënten (β)
(gecorrigeerd)

749,425.70***

0.75***

(5,439.15)

(0.003)

3,680.22

0.001

-6,314.91

(7,023.51)

(0.004)

(14,777.39)

Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.4.4
Analyse uitgaven en aantal cliënten Rotterdam: DiD
(kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele:
Declaratiebedrag
experiment regio

experiment regio*jaar=2017

103,878.40

0.17

-131,656.50***

(217,619.40)

(0.20)

(8,225.20)

-24,599.25

***

(8,829.69)
Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

Declaratiebedrag
Cliënten (β)
(gecorrigeerd)

0.0003

-13,801.70

(0.003)

(14,253.91)

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.5 Aantal cliënten die van instelling veranderen: Zuid-Limburg
In de volgende tabellen hebben we gemeten of er een verschil is in het
aantal cliënten dat per jaar van zorginstelling verandert. Hiervoor hebben
we eerst de cliënten geïdentificeerd die in een jaar van twee of meer
instellingen zorg hebben ontvangen. Vervolgens schonen we het bestand
voor alle cliënten met een mpt leveringsvorm bij een instelling, omdat
deze cliënten of geen intramurale cliënten zijn, of naast hun verblijf ook
apart behandeling of dagbesteding ontvangen via een mpt. Daarnaast
schonen we het bestand voor cliënten die meer declaratiedagen hebben
ontvangen dan hun verblijfsduur in zorg.
13

Nederlandse Zorgautoriteit
Uit de analyses is op te maken dat het aantal cliënten dat van instelling
is verandert is nauwelijks gewijzigd door het experiment. Per kwartaal is
de natuurlijke fluctuatie te groot om hierover een betrouwbare uitspraak
te doen.
4.2.5.1
Analyse aantal cliënten die van instelling veranderen
Zuid-Limburg: DiD (jaar niveau)
Afhankelijke variabele: Aantal cliënten
experiment regio

0.03
(0.03)
0.07*

jaar=2017

(0.04)
experiment regio*jaar=2017

-0.02
(0.05)
0.62***

Constante

(0.02)
Observaties
Noot:

630
*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.5.2
Analyse aantal cliënten die van instelling veranderen
Zuid-Limburg: DiD (kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele: Aantal cliënten
Pre-trend
experiment regio

jaar=2017

experiment regio*jaar=2017

Constante

Noot:

DID

0.01

0.03

(0.03)

(0.03)

-0.01

0.07*

(0.04)

(0.04)

0.04

-0.02

(0.05)

(0.05)

0.63***

0.62***

(0.02)

(0.02)

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.6 Aantal cliënten die van instelling veranderen: Rotterdam
Ook voor het experiment in Rotterdam geldt dat uit de analyses is op te
maken dat het aantal cliënten dat van instelling is verandert is
nauwelijks gewijzigd door het experiment. Per kwartaal is de natuurlijke
fluctuatie ook te groot om hierover een betrouwbare uitspraak te doen.
4.2.6.1
Analyse aantal cliënten die van instelling veranderen
Rotterdam: DiD (jaar niveau)
Afhankelijke variabele: Aantal cliënten
experiment regio

-0.001
(0.002)

jaar=2017

0.002
(0.002)

experiment regio*jaar=2017

-0.001
(0.003)
0.99***

Constante

(0.001)
Observaties
Noot:

89
*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

14

Nederlandse Zorgautoriteit

4.2.6.2
Analyse aantal cliënten die van instelling veranderen
Rotterdam: DiD (kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele: Aantal cliënten
experiment regio

-0.002
(0.002)
-0.01***

jaar=2017

(0.002)
0.01*

experiment regio*jaar=2017

(0.004)
0.99***

Constante

(0.001)
Observaties

129
*

Noot:

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.6.3
Analyse aantal cliënten die van instelling veranderen
Rotterdam: pre-trend analyse en DiD (kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele: Aantal cliënten
Pre-trend

DID

***

0.02

(0.002)

(0.02)

jaar=2017

0.01***

-0.10**

(0.002)

(0.05)

experiment regio*jaar=2017

-0.04***

0.10*

(0.004)

(0.05)

0.94***

0.95***

(0.001)

(0.02)

experiment regio

Constante

Noot:

0.04

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.7 Crisisopnamen: Zuid-Limburg
Het aantal crisisopnamen wordt gemeten door het aantal cliënten
waarvoor een prestatiecode Z110 is gedeclareerd per jaar te sommeren.
In Limburg is er geen verandering in het aantal crisisopnames per jaar,
per kwartaal gaat de parelelle trend assumptie niet op: er is te veel
fluctuatie in de data.
4.2.8 Toeslagen: Zuid-Limburg
Bij het aantal toeslagen in Limburg is er te veel fluctuatie in de gegevens
per jaar om een betrouwbaar uitspraak te doen, de parallelle trend
assumptie gaat niet op. In termen van de declaratiebedragen is er een
toename in de declaratiebedragen, maar dit effect is niet echt significant.
Per kwartaal is dit effect niet te zien.

15

Nederlandse Zorgautoriteit
4.2.8.1
Analyse toeslagen Zuid-Limburg: parallelle trend
assumptie (jaar niveau)
Afhankelijke variabele: toeslagen
Declaratiebedrag

Declaratiebedrag
Cliënten (β)
(gecorrigeerd)

(1)
experiment regio

(2)
-648,562.40

(152,858.00)

(44,348.67)

(0.07)

*

-40,513.43

-0.09**

(100,882.50)

(29,269.02)

(0.05)

248,003.20

64,812.48

0.26**

-748,533.40

jaar=2017

-188,355.10

experiment regio*jaar=2017

Constante

***

-0.49***

(218,469.90)

(63,384.63)

(0.10)

1,106,862.00***

1,378,946.00***

0.90***

(76,429.02)

(22,174.34)

(0.04)

214

214

214

Observaties
Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

4.2.8.2

(3)

***

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Analyse toeslagen Zuid-Limburg: DiD (jaar niveau)
Afhankelijke variabele:
Declaratiebedrag

Declaratiebedrag
Cliënten (β)
(gecorrigeerd)

(1)
experiment regio

(2)
-599,686.50

(117,004.10)

(68,572.79)

-517,870.40

jaar=2017

experiment regio*jaar=2017

Constante

(3)

***

***

-0.29***
(0.07)

22,318.23

35,071.57

-0.05

(87,345.06)

(51,190.47)

(0.05)

332,249.10*

111,623.80

0.20*

(188,802.90)

(110,652.00)

(0.11)

***

1,255,445.00

(60,176.53)

(35,267.76)

(0.03)

281

281

281

853,920.70

Observaties
Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

*

***

0.76***

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.8.3
Analyse toeslagen Zuid-Limburg: parallelle trend
assumptie en DiD (kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele:

experiment regio*jaar=2017

Noot:

*

Pre-trend

DiD

-0.14

0.15

(0.11)

(0.10)

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.9 Toeslagen: Rotterdam
In Rotterdam is er geen toename in het aantal patiënten dat een toeslag
heeft. Ook de verandering in declaratiebedragen zijn niet goed te
onderscheiden van toevallige fluctuatie. Per cliënt zien we een bijna
significant effect tussen Rotterdam en Amsterdam: dit verschil komt door
de toename van het aantal meerzorg-cliënten.

16

Nederlandse Zorgautoriteit

4.2.9.1
Analyse toeslagen Rotterdam: parallelle trend assumptie
(jaar niveau)
Afhankelijke variabele:
Declaratiebedrag Declaratiebedrag Cliënten (β)
(1)
experiment regio

(2)

-222,030.40

jaar=2017

***

-213,240.30

(3)
***

-0.0000

(62,265.60)

(59,628.87)

(0.0000)

-59,311.10

2,422.88

0.003***

(71,071.52)

(68,061.89)

(0.0000)

experiment regio*jaar=2017

108,319.20

44,783.82

0.0000*

(89,952.79)

(86,143.60)

(0.0000)

Constante

913,624.90***

934,241.10***

1.00***

(49,393.08)

(47,301.45)

(0.0000)

1,175

1,175

1,175

Observaties
Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

4.2.9.2

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Analyse toeslagen Rotterdam: DiD (jaar niveau)
Afhankelijke variabele:
Declaratiebedrag

Declaratiebedrag
Cliënten (β)
(gecorrigeerd)

(1)
experiment regio

(2)

-220,904.00

jaar=2017

experiment regio*jaar=2017

Constante

***

-234,519.20

(3)
***

-0.0004

(66,386.13)

(67,300.97)

238,659.20***

237,535.60***

-0.001

(80,095.69)

(81,199.45)

(0.0004)

-156,159.90

-173,667.20*

0.001

(101,703.70)

(103,105.20)

(0.001)

926,878.20***

1,004,921.00***

1.00***

(52,490.10)

(53,213.45)

(0.0003)

1,255

1,255

1,255

Observaties
Noot:
Declaratiebedragen in eurocenten

*

(0.0003)

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.9.3
Analyse toeslagen Rotterdam: parallelle trend assumptie
en DiD (kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele:
Pre-trend
experiment regio*jaar=2017

Noot:

*

DiD

0.005

0.01

(0.01)

(0.01)

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.10 Verandering in leveringsvorm en zorgprofielen: ZuidLimburg
Uit de onderstaande analyse blijkt dat er alleen een statistisch
significante toename was van vpt per kwartaal. In ons analyse per jaar is
dit niet te zien omdat de parallelle trend assumptie niet opgaat.

17

Nederlandse Zorgautoriteit
4.2.10.1
Analyse verandering in leveringsvorm en zorgprofielen
Zuid-Limburg: parallelle trend assumptie (jaar niveau)
Afhankelijke variabele:

experiment regio

mpt

vpt

(1)

(2)

***

-0.03

(0.04)

(0.13)

0.15

jaar=2017

experiment regio*jaar=2017

Constante

-0.38***

0.03

(0.04)

(0.13)

0.18***

0.55***

(0.06)

(0.17)

***

-4.36***

(0.03)

(0.09)

-1.94

4.2.10.2
Analyse verandering in leveringsvorm en zorgprofielen
Zuid-Limburg: DiD (jaar niveau)
Afhankelijke variabele:

experiment regio

mpt

vpt

(1)

(2)

0.20*** 0.34***
(0.03)

(0.10)

***

0.48***

(0.04)

(0.10)

experiment regio*jaar=2017 -0.005

0.23*

(0.05)

(0.13)

jaar=2017

Constante

-0.18

-1.86*** -4.25***
(0.02)

(0.08)

4.2.10.3
Analyse verandering in leveringsvorm en zorgprofielen
Zuid-Limburg: parallelle trend assumptie (kwartaal niveau)

Afhankelijke variabele:

experiment regio*jaar=2017

Noot:

*

zzp

vpt

mpt

0.002

0.05

0.05**

(0.004)

(0.04)

(0.02)

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.10.4
Analyse verandering in leveringsvorm en zorgprofielen
Zuid-Limburg: DiD (kwartaal niveau)

Afhankelijke variabele:
zzp
experiment regio*jaar=2017 -0.003
(0.004)
Noot:

*

vpt

mpt

***

0.02

(0.03)

(0.02)

0.14

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

18

Nederlandse Zorgautoriteit
4.2.11 Verandering in leveringsvorm en zorgprofielen: Rotterdam
In Rotterdam is er een significante daling het aandeel vpt’s per jaar,
maar dit is niet terug te zien op kwartaalniveau.
4.2.11.1
Analyse verandering in leveringsvorm en zorgprofielen
Rotterdam: parallelle trend assumptie (jaar niveau)
Afhankelijke variabele:

experiment regio

vpt

(1)

(2)

***

-0.25***

(0.05)

(0.09)

-0.16

jaar=2017

***

0.12

(0.06)

(0.09)

-0.20

experiment regio*jaar=2017

Constante

Noot:

mpt

*

0.15*

-0.06

(0.08)

(0.13)

-0.72***

-2.04***

(0.04)

(0.07)

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.11.2
Analyse verandering in leveringsvorm en zorgprofielen
Rotterdam: DiD (jaar niveau)
Afhankelijke variabele:
mpt

vpt

(1)

(2)

experiment regio

-0.05

-0.29***

(0.05)

(0.08)

jaar=2017

-0.33***

-0.23***

experiment regio*jaar=2017

Constante

Noot:

(0.06)

(0.09)

0.05

-0.59***

(0.08)

(0.14)

***

-1.83***

(0.04)

(0.06)

-0.67

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.11.3
Analyse verandering in leveringsvorm en zorgprofielen
Rotterdam: parallelle trend assumptie (kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele:
zzp
experiment regio*jaar=2017

Noot:

vpt

mpt

**

-0.002

-0.02*

(0.004)

(0.02)

(0.01)

0.01

*

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.2.11.4
Analyse verandering in leveringsvorm en zorgprofielen
Rotterdam: DiD (kwartaal niveau)
Afhankelijke variabele:
zzp

vpt

mpt

-0.01***

experiment regio

(0.002)
experiment regio*jaar=2017

Noot:

*

0.001

-0.002

0.01

(0.003)

(0.02)

(0.01)

p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

19

Nederlandse Zorgautoriteit

4.3 Discussie
Bij elk uitkomstmaat is de analyse per jaar ons hoofdanalyse, en
daarnaast hebben wij in de meeste gevallen de analyses uitgevoerd per
kwartaal. Hoewel de analyses per kwartaal methodologisch iets zuiverder
zijn, en lenen zich meer voor de causale interpretaties, vergen ze een
volledigere dataset dan wat op zo een korte termijn van declaratiedata
verwacht kan worden. De declaratiebestanden, vooral de laatste twee
kwartalen zijn nog niet compleet, en dit beïnvloedt de analyses op
kwartaalbasis wat meer dan onze analyses op jaarbasis. Ons aanpak rust
namelijk aan de assumptie, dat zowel de controleregio’s als de
interventieregio’s in hetzelfde tempo declareren. Als deze assumptie niet
waar blijkt te zijn, kunnen deze resultaten op basis van de definitieve
data enigszins veranderen. Niettemin, ons evaluatie geeft een goed
beeld van de ontwikkelingen.

20

Nederlandse Zorgautoriteit

5. Toelichting zorgprofielen
Onderstaand vindt u een overzicht van alle zorgprofielen. Hierbij is een
onderscheid gemaakt tussen hoog en laag. De lage zorgprofielen worden
per 01-01-2015 afgebouwd uit de Wlz. Hier zal dus geen instroom meer
plaatsvinden.
Indicaties verpleging
en verzorging

Omschrijving

Laag.hoog

VV01

Beschut wonen met enige begeleiding

laag

VV02

Beschut wonen met begeleiding en verzorging

laag

VV03

Beschut wonen met begeleiding en intensieve verzorging

laag

VV04

VV Beschut wonen met intensieve begeleiding en uitgebreide
verzorging

hoog

VV05

VV Beschermd wonen met intensieve dementiezorg

hoog

VV06

VV Beschermd wonen met intensieve verzorging en verpleging

hoog

VV07

VV Beschermd wonen met zeer intensieve zorg, vanwege
specifieke aandoeningen, met de nadruk op begeleiding

hoog

VV08

VV Beschermd wonen met zeer intensieve zorg, vanwege
specifieke aandoeningen, met de nadruk op verzorging/verpleging

hoog

VV09

VV Herstelgerichte behandeling met verpleging en verzorging

hoog

VV10

VV Beschermd verblijf met intensieve palliatief-terminale zorg

hoog

VG01

Wonen met enige begeleiding

laag

VG02

Wonen met begeleiding

laag

LVG02

LVG Wonen met behandeling en begeleiding

laag

LG01

LG Wonen met enige begeleiding en enige verzorging (2015)

laag

LG03

LG Wonen met enige begeleiding en verzorging (2015)

laag

ZGVIS01

ZGvis Wonen met enige begeleiding en enige verzorging (2015)

laag

ZGAUD01

ZGaud Wonen met begeleiding en enige verzorging (2015)

laag

VG03

VG Wonen met begeleiding en verzorging

hoog

VG04

VG Wonen met begeleiding en intensieve verzorging

hoog

VG05

VG Wonen met intensieve begeleiding en intensieve verzorging

hoog

VG06

VG Wonen met intensieve begeleiding, verzorging en
gedragsregulering

hoog

VG07

VG (Besloten) wonen met zeer intensieve begeleiding, verzorging
en gedragsregulering

hoog

VG08

VG Wonen met begeleiding en volledige verzorging en verpleging

hoog

LVG01

LVG Wonen met enige behandeling en begeleiding

hoog

LVG03

LVG Wonen met intensieve behandeling en begeleiding, kleine
groep

hoog

LVG04

LVG Wonen met zeer intensieve behandeling en begeleiding

hoog

LVG05

LVG Besloten wonen met zeer intensieve behandeling en
begeleiding

hoog

SGLVG01

LVG Behandeling in een SGLVG behandelcentrum

hoog

LG02

LG Wonen met begeleiding en enige verzorging

hoog

LG04

LG Wonen met begeleiding en verzorging

hoog

LG05

LG Wonen met begeleiding en intensieve verzorging

hoog

LG06

LG Wonen met intensieve begeleiding en intensieve verzorging

hoog

LG07

LG Wonen met zeer intensieve begeleiding en zeer intensieve
verzorging

hoog

ZGVIS02

ZGvis Wonen met begeleiding en enige verzorging

hoog

ZGVIS03

ZGvis Wonen met intensieve begeleiding en verzorging

hoog

ZGVIS04

ZGvis Wonen met intensieve begeleiding en intensieve verzorging

hoog

ZGVIS05

ZGvis Wonen met zeer intensieve begeleiding en zeer intensieve
verzorging

hoog

ZGAUD02

ZGaud Wonen met intensieve begeleiding en verzorging

hoog

ZGAUD03

ZGaud Wonen met intensieve begeleiding en intensieve verzorging

hoog

ZGAUD04

ZGaud Wonen met intensieve begeleiding en enige verzorging

hoog

21

Nederlandse Zorgautoriteit

6. Toelichting prestatiecodes
Onderstaand vindt u een overzicht van alle prestatiecodes, ingedeeld
naar leveringsvorm en zorgprofielen en NIC/NHC
WLZprestatie

Prestatiebeschrijving

Leverings
vorm

Zorgprofiel

Z1003

Logeren VV

zzp

alle

Z901

Vervoer dagbesteding V&V

zzp

alle

I001

Inrichtingskosten bij gedwongen verhuizing éénpersoonswoning

zzp

alle

I002

Inrichtingskosten bij gedwongen verhuizing meerpersoonswoning

zzp

alle

M001

Extreme kosten van zorggebonden materiaal

zzp

alle

Z916

Per dag ZZP Mutatiedag V&V zonder toelating voor behandeling

zzp

alle

Z917

Per dag ZZP Mutatiedag V&V toelating voor behandeling

zzp

alle

Z110

ZZP crisisopvang /spoedzorg V&V met behandeling

zzp

alle

Z015

ZZP 1VV (excl.BH incl.DB)

zzp

VV01

Z025

ZZP 2VV (excl.BH incl.DB)

zzp

VV02

Z033

ZZP 3VV (incl.BH incl.DB)

zzp

VV03

Z031

ZZP 3VV (excl.BH incl.DB)

zzp

VV03

Z043

ZZP 4VV (incl.BH incl.DB)

zzp

VV04

Z041

ZZP 4VV (excl.BH incl.DB)

zzp

VV04

WZ041

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 4VV excl. BH

zzp

VV04

WZ043

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 4VV incl. BH

zzp

VV04

Z053

ZZP 5VV (incl.BH incl.DB)

zzp

VV05

Z051

ZZP 5VV (excl.BH incl.DB)

zzp

VV05

WZ051

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 5VV excl. BH

zzp

VV05

WZ053

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 5VV incl. BH

zzp

VV05

Z063

ZZP 6VV (incl.BH incl.DB)

zzp

VV06

Z061

ZZP 6VV (excl.BH incl.DB)

zzp

VV06

WZ061

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 6VV excl. BH

zzp

VV06

WZ063

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 6VV incl. BH

zzp

VV06

Z073

ZZP 7VV (incl.BH incl.DB)

zzp

VV07

Z071

ZZP 7VV (excl.BH incl.DB)

zzp

VV07

WZ071

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 7VV excl. BH

zzp

VV07

WZ073

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 7VV incl. BH

zzp

VV07

Z920

Toeslag Huntington

zzp

VV08

Z081

ZZP 8VV (excl.BH incl.DB)

zzp

VV08

WZ081

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 8VV excl. BH

zzp

VV08

WZ083

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 8VV incl. BH

zzp

VV08

Z910

Toeslag Cerebro Vasculair Accident (CVA)

zzp

VV09b

Z097

ZZP 9bVV (incl.BH incl.DB)

zzp

VV09b

Z095

ZZP 9bVV (excl.BH incl.DB)

zzp

VV09b

WZ095

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 9bVV excl. BH

zzp

VV09b

WZ097

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 9bVV incl. BH

zzp

VV09b

Z103

ZZP 10VV (incl.BH incl.DB)

zzp

VV10

Z101

ZZP 10VV (excl.BH incl.DB)

zzp

VV10

WZ101

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 10VV excl. BH

zzp

VV10

WZ103

Opslag Waardigheid en Trots ZZP 10VV incl. BH

zzp

VV10

Z083

ZZP 8VV (incl.BH incl.DB)

zzp

VV8

Z995

Verblijfscomponent niet-geïndiceerde partner V&V

zzp

ZZP 0

V901

Vervoer dagbesteding V&V

vpt

alle

X181

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 1VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV01

V015

VPT 1VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV01

X182

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 2VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV02

V025

VPT 2VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV02

V033

VPT 3VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV03

X183

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 3VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV03

X193

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 3VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV03

V031

VPT 3VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV03

V043

VPT 4VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV04

X184

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 4VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV04

X194

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 4VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV04

V041

VPT 4VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV04

22

Nederlandse Zorgautoriteit
WV041

Opslag Waardigheid en Trots VPT 4VV excl. BH

vpt

VV04

WV043

Opslag Waardigheid en Trots VPT 4VV incl. BH

vpt

VV04

V053

VPT 5VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV05

X185

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 5VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV05

X195

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 5VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV05

V051

VPT 5VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV05

WV051

Opslag Waardigheid en Trots VPT 5VV excl. BH

vpt

VV05

WV053

Opslag Waardigheid en Trots VPT 5VV incl. BH

vpt

VV05

V063

VPT 6VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV06

X186

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 6VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV06

X196

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 6VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV06

V061

VPT 6VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV06

WV061

Opslag Waardigheid en Trots VPT 6VV excl. BH

vpt

VV06

WV063

Opslag Waardigheid en Trots VPT 6VV incl. BH

vpt

VV06

V073

VPT 7VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV07

X187

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 7VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV07

X197

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 7VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV07

V071

VPT 7VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV07

WV071

Opslag Waardigheid en Trots VPT 7VV excl. BH

vpt

VV07

WV073

Opslag Waardigheid en Trots VPT 7VV incl. BH

vpt

VV07

V083

VPT 8VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV08

V920

VPT Toeslag Huntington

vpt

VV08

X188

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 8VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV08

X198

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 8VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV08

V081

VPT 8VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV08

WV081

Opslag Waardigheid en Trots VPT 8VV excl. BH

vpt

VV08

WV083

Opslag Waardigheid en Trots VPT 8VV incl. BH

vpt

VV08

WV097

Opslag Waardigheid en Trots VPT 9bVV incl. BH

vpt

Vv09b

V097

VPT 9VVb (incl.BH incl.DB)

vpt

VV09b

X189

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 9bVV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV09b

X199

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 9bVV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV09b

V095

VPT 9VVb (excl.BH incl.DB)

vpt

VV09b

WV095

Opslag Waardigheid en Trots VPT 9bVV excl. BH

vpt

VV09b

WV103

Opslag Waardigheid en Trots VPT 10VV incl. BH

vpt

Vv10

V103

VPT 10VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV10

X190

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 10VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV10

X200

VPT Kapitaallasten NHC/NIC dagbesteding 10VV (incl.BH incl.DB)

vpt

VV10

V101

VPT 10VV (excl.BH incl.DB)

vpt

VV10

WV101

Opslag Waardigheid en Trots VPT 10VV excl. BH

vpt

VV10

S803

Vervoer dagbehandeling V&V

mpt

alle

H803

Vervoer dagbesteding/dagbehandeling V&V

mpt

alle

23