Bijlage 6 Regeling geestelijke gezondheidszorg en forensische zorg: – Zorgvraagtyperingsinstrument ggz volledig

Regeling geestelijke gezondheidszorg en forensische zorg

Zorgvraagtypering ggz is een methode waarop gescoorde zorgvraagkenmerken van een patiënt toeleiden naar een set van zorgvraagtypes. Dit gebeurt aan de hand van een algoritme dat de behandelaar adviseert welke zorgvraagtypes logisch zijn bij het ziektebeeld van de patiënt. Hieronder wordt het algoritme onder het volledige ggz zorgvraagtyperingsmodel stapsgewijs besproken. Dit is een technisch document en behandelt de werking van het algoritme. Dit algoritme is in de basis hetzelfde als het algoritme dat in het Verenigd Koninkrijk is ontwikkeld door de National Health Service (NHS). Vooraf aan het algoritme kiest de behandelaar een supercluster (X niet-psychotisch of organisch, Y psychotisch of Z organisch). Vervolgens vult de behandelaar de HoNOS+ in. Deze bestaat uit 19 items over de klachten, symptomatologie en het gedrag van de patiënt. De items zijn te vinden in de codelijsten en worden gescoord op een vijfpuntsschaal van 0 (geen klachten) tot 4 (zeer ernstig) met betrekking tot ernst. Hieronder staat een ingevulde voorbeeld-HoNOS+, gevolgd door het algoritme in R en daarna een uitwerking in leesbaarder format. Honosvraag_code Ernst Honos_antwoord HV01 0 1 HV02 3 9 HV03 1 12 HV04 1 17 HV05 0 21 HV06 1 27 HV07 4 35 HV08 0 36 HV09 0 41 HV10 0 46 HV11 0 51 HV12 0 56 HV13 0 61 HV14 1 67 HV15 4 75 HV16 1 77 HV17 1 82 HV18 1 87 HV19 1 92 # Coëfficiënten inladen coefs = data.table(read.csv('coefs_basis_zorgvraagtypering.csv', sep=';', dec=',')) constante = data.table(read.csv('constant_basis_zorgvraagtypering.csv', sep=';', dec=',')) # Input van de gebruiker superclust = # Input van gebruiker scoretable = # Input van gebruiker, zie tabel 1 # left join scores met coefs scores = merge(scoretable, coefs, by = ‘Honos_antwoord’), all.x = T, all.y = F) # selecteer zorgvraagtypes met supercluster dat de gebruiker heft aangegeven scores = scores[supercluster == superclust] # Aggregeer als som van coëfficiënten per zorgvraagtype: Discriminant Fischer Score (dfs) scores = scores[