Heropname van patiënten met een unipolaire …...Bij het medischpsychiatrisch ontslag van de...

Heropname van patiënten met een unipolaire depressieve stemmingstoornis

PWO-project: 2/DWO/Re/2008/P029 De uitwerking van een actieplan om het ‘draaideurfenomeen’ bij volwassen psychiatrische patiënten met stemmingsstoornissen aan te pakken Uitwerking FASE 1: verwerking van de MPG-gegevens.

ANJA DEPOORTERE ERIK NUYTS KEVIN BERBEN EVELIEN JUGHMANS Diepenbeek, december 2010

2

INHOUDSOPGAVE

1 Samenvatting ............................................................................................. 3 2 Inleiding ....................................................................................................... 4 3 Beperkingen en gemaakte veronderstellingen binnen de analyse vanuit de MPG databank ............................................................................................. 6

3.1 Beschrijving van de steekproef ......................................................................... 6 3.2 De MPG databank ................................................................................................ 6 3.3 Selectie van de doelgroep .................................................................................. 6

3.3.1 Selectiecriteria ...................................................................................................... 6 3.3.2 Hoofddiagnose is een unipolaire depressieve aandoening .............................. 6 3.3.3 Leeftijd tussen 18 en 64 jaar ............................................................................... 7 3.3.4 De datum van ontslag moet berekenbaar zijn ................................................... 7 3.3.5 Dezelfde patiënt tweemaal in de databank ........................................................ 7

3.4 Praktische definitie van tijd tot een heropname ............................................... 8 3.4.1 Diagnose bij heropname in databank geregistreerd .......................................... 9 3.4.2 Tijd tussen twee opnames is een benadering .................................................... 9 3.4.3 Heropname in databank geregistreerd ............................................................... 9

4 De problematiek van heropnames in kaart gebracht in bivariate frequentietabellen ...................................................................................................... 11

4.1 Verdeling per instellingen ................................................................................. 11 4.2 Heropname binnen de drie maand, of geen heropname binnen de drie maand tegenover verschillende variabelen .................................................................... 11

4.2.1 Variabelen die verband houden met de aandoening zelf, op het ogenblik van de opname 12 4.2.2 Variabelen die verband houden met de wijze van de opname ....................... 17 4.2.3 Variabelen die verband houden met het verloop in het ziekenhuis ................ 19 4.2.4 Variabelen die verband houden met de aandoening bij het ontslag uit het ziekenhuis 22 4.2.5 Socio-economische variabelen ......................................................................... 32

5 De problematiek van heropnames gemodelleerd in multivariate modellen 39

5.1 Selectie van de onafhankelijke variabelen ...................................................... 39 5.2 Methode survivalanalyse en logistische regressie ........................................ 39 5.3 Verschillen tussen de kans op heropname zonder tijdsbeperking ............. 40 5.4 Verschillen in kans op heropname binnen de drie maand versus geen heropname binnen de drie maand ................................................................................... 44

6 Besluit ....................................................................................................... 49 7 Bijlage 1: analyses i.v.m. zelfmoordgedachten ................................... 50 8 Bijlage 2: analyses i.v.m. de GAF-schaal.............................................. 55 9 Bibliografie ............................................................................................... 58

3

1 Samenvatting In dit onderzoek wordt een overzicht gegeven van variabelen die gecorreleerd zijn met een grotere kans op heropname na verblijf in een psychiatrisch ziekenhuis. De doelgroep beperkt zich tot patiënten tussen 18 en 64 jaar met een unipolaire depressie. De gegevens voor dit onderzoek komen uit de databank van de Minimale Psychiatrische Gegevens (MPG). Deze databank bevat gegevens van patiënten van bij de opname, de verblijfsperiode en het ontslag uit het ziekenhuis. Patiënten zijn enkel weerhouden voor de analyses als de datum van ontslag voldoende exact berekenbaar was. Het doel van dit onderzoek was om variabelen te vinden die verband houden met een grotere kans op heropname na een ontslag in een ziekenhuis omwille van een unipolaire depressie. Idealiter zouden er variabelen gevonden worden waarmee praktische richtlijnen gegeven kunnen worden om het heropnamerisico in de toekomst te verkleinen. In bivariate tabellen wordt gekeken naar verbanden tussen de heropnamekans binnen drie maanden en factoren die verband houden met de aandoening, met de wijze van opname en de tijd in de instelling, met factoren die verband houden met de situatie bij het ontslag, de nazorg en met socio-economische variabelen. Daarna is met survivalanalyse zowel gezocht naar beïnvloedende factoren voor een heropname in het algemeen, en naar factoren die voorspellend zijn voor een heropname binnen de drie maanden. Het blijkt dat de weerhouden significante variabelen voor beide modellen zeer vaak dezelfde zijn. Slechts één van de significante variabelen laat effectief toe om in te grijpen op de behandeling: het aantal dagen verblijf in de instelling. Alle andere weerhouden variabelen beschrijven de situatie van de patiënt: ofwel zijn socio-economische omstandigheden ofwel aspecten van zijn problematiek.

4

2 Inleiding Depressieve stemmingsstoornissen komen vaak voor in België. Een onderzoek naar het herval en heropname bij patiënten met een depressie, zoals in dit lopende PWO – project (Projectmatig Wetenschappelijk Onderzoek) is relevant. Volgens de ‘European Study of the Epidemiology of Mental Disorders’ (ESEMeD) geven 1 op 4 personen aan tijdens hun leven geconfronteerd te zijn met een mentale stoornis. Meer specifiek waren voornamelijk de majeure depressieve stoornis, de specifieke fobie, alcoholmisbruik en de dysthyme stoornis de meest voorkomende mentale stoornissen, met waargenomen life-time prevalentie van 12.8%, 7.7%, 4.1% en 4.1%. Ongeveer 10% van de respondenten rapporteerde een mentale stoornis in de 12 maanden voorafgaand aan de bevraging. Ook hier bleken de majeure depressieve stoornis en de specifieke fobie het vaakst voor te komen, met een jaarprevalentie van 3,9 % en 3.5% (Demyttenaere, Alonso, Angermeyer, Bernert, & Bruffaerts, 2004) Zowel in Europa als meer specifiek in België zijn depressieve stoornissen een belangrijke ziekte. In 2000 stond depressie wereldwijd op de vierde plaats en op Europees niveau op de derde plaats wat betreft oorzaak van ziektelast. Depressie was toen volgens Üstün et al. verantwoordelijk voor 4,4 procent van de DALY’s (Dysability Adjusted Life Year) (Üstün, Ayusa-Mateos, Chatterji, Mathers, & Murray, 2000).In de World Mental Health Surveys werden voor België jaarprevalentiecijfers gevonden van 6,2%. Dit cijfer betreft de personen van 18 jaar en ouder met een stemmingsstoornis (depressieve, dysthyme en/of bipolaire I en II stoornis). Hierbij komt België na Nederland (6,9%) en Frankrijk (8,5%) (Demyttenaere et al., 2004). Kovess-Masféty et al (2005) stelden voor België een jaarprevalentie vast voor depressieve stoornissen van 5.15%. Depressieve patiënten hervallen relatief vaak. Manieren vinden om het hervallen te verminderen zijn dus belangrijk voor een grote groep van deze patiënten. Daniëls et al (1998) bestudeerden de prognose van herval bij de pathologie schizofrenie, bipolaire stoornissen en depressieve stoornissen. Ze toonden aan dat herval invloed heeft op de kosten en specifieke noden van de dienstverlening (Daniels, Kirby, Hay, & Jones, 1998). Volgens hun vijf jaar follow-up onderzoek zijn de heropnamecijfers voor stemmingsstoornissen vergelijkbaar met deze van schizofrenie, met een groter risico op herval kort na het ontslag. Ook Goldberg (1995) deed longitudinaal onderzoek naar de outcomes van depressie en vond dat 45% (n=51) van de patiënten met een bipolaire stoornis en 41% (n=49) van de patiënten met een depressieve stoornis te maken hadden met rehospitalisatie gedurende de 2 tot respectievelijk 4,5 jaar follow-up onderzoek (Goldberg, Harrow, & Grossman, 1995). Herval voorkomen is niet enkel belangrijk voor de patiënten, het is ook nuttig voor de kosten en specifieke noden van de dienstverlening (Daniels, Kirby, Hay, & Jones, 1998). De doelstelling van dit PWO-project is om onderzoek te doen naar de heropnamegegevens bij patiënten met stemmingsstoornissen. Vertrekkende vanuit de MPG-registratie (Minimale Psychiatrische Gegevens) zal in een eerste fase het probleem in kaart gebracht worden voor Limburg. Beïnvloedende factoren m.b.t. herval zullen via de MPG-gegevens bestudeerd worden. Vervolgens zal follow-up onderzoek opgezet worden, waarbij patiënten gedurende 3 maanden opgevolgd zullen worden. Via bevraging van de ervaringen en beleving van de patiënt kunnen overige, niet door MPG-geregistreerde beïnvloedende factoren in kaart gebracht worden. Hierbij zal een vergelijking gemaakt worden van (binnen 3 maanden na ontslag) heropgenomen patiënten en niet-heropgenomen patiënten. Een gericht actieplan ontwikkelen om hervalrisico bij patiënten met stemmingsstoornissen (en hierbij horend ook de

5

heropname-noden) te verminderen -op basis van wetenschappelijk gefundeerde gegevens- is de einddoelstelling van dit onderzoek. Fasering brengt ons tot de volgende subdoelen:

Fase 1: Heropname-gegevens bij patiënten met unipolaire stemmingsstoornissen in kaart brengen voor Vlaanderen aan de hand van bestaande MPG-gegevens (Minimale Psychiatrische Gegevens). Fase 2: Onderzoek naar mogelijke factoren (tot 3 maanden na ontslag), die invloed kunnen uitoefenen op het al dan niet nood hebben aan heropname bij patiënten met een stemmingsstoornis. Fase 3: Op basis van de onderzoeksbevindingen zal een concreet actieplan opgemaakt worden om het heropnamecijfer voor deze doelgroep gericht te kunnen aanpakken. Dit actieplan kan zich o.a. richten op: a) nazorg b) ontslagmanagement c) psycho-educatie, d) ambulante hulpverleningsinitiatieven (zoals psychiatrische thuiszorg, outreaching-teams, ondersteuning door de huisarts).

Onderzoeksvragen van Fase 1 in het PWO-project, de analyse van de MPG-gegevens zijn:

1. Hoe groot is het Heropname probleem van patiënten met een unipolaire depressieve stemmingsstoornis in Limburg en omstreken?

2. Wat zijn de beïnvloedende factoren die ertoe bijdragen dat patiënten met een depressieve aandoening na ontslag sneller opnieuw een heropname hebben ?

3. Wat zijn de beïnvloedende factoren die ertoe bijdragen dat patiënten met een depressieve aandoening binnen de 3 maanden na ontslag opnieuw een heropname hebben ?

6

3 Beperkingen en gemaakte veronderstellingen binnen de analyse vanuit de MPG databank

3.1 Beschrijving van de steekproef Initieel werd beoogd om de Limburgse psychiatrische ziekenhuizen te betrekken in dit onderzoek, evenals de 2 ziekenhuizen in de randstreek van Limburg. Op deze manier zou een totaalbeeld voor Limburg gegeven kunnen worden. In totaal werden 5 van de 6 beoogde ziekenhuizen bereid gevonden om deel te nemen aan dit onderzoek en hun cijfers ter beschikking te stellen. Het betreft de vier Limburgse ziekenhuizen en 1 ziekenhuis uit de directe omgeving van Limburg. Hiermee kan een zeer relevant beeld geschetst worden.

3.2 De MPG databank De gegevens voor dit onderzoek komen uit de databank van de Minimale Psychiatrische Gegevens (MPG). Deze databank bevat gegevens van patiënten van bij de opname en bij het ontslag in het ziekenhuis. Daarnaast bevat de databank ook nog registraties tijdens het verblijf in het ziekenhuis, maar die zijn niet van belang voor dit onderzoek. Bij de medisch-psychiatrische opname worden opname- en herkomstgegevens, sociale gegevens en de voorlopige DSM-IV diagnose bij opname ingevuld. Eveneens worden de problemen bij opname en doelstellingen die het behandelingsteam formuleert ingevuld. Bij het medisch-psychiatrisch ontslag van de patiënt uit de instelling wordt informatie genoteerd over de wijze van ontslag, de DSM-IV diagnose, de overblijvende problemen, de voorgestelde nazorg en nabehandeling en de bestemming van de patiënt. Ook de verstrekte zorgen en het uitgevoerde toezicht, de evaluaties en de behandelingen van de voorbije behandelings-/verblijfsperiode worden aangevuld (FOD Volksgezondheid Veiligheid van de Voedselketen en Leefmilieu, 2007).

3.3 Selectie van de doelgroep 3.3.1 Selectiecriteria

1. Hoofddiagnose bij ontslag is een unipolaire depressieve aandoening. 2. Leeftijd tussen 18 en 64 3. De datum van ontslag moet voldoende exact berekenbaar zijn.

3.3.2 Hoofddiagnose is een unipolaire depressieve aandoening Er is een hoofddiagnose bij de opname, en een hoofddiagnose bij het ontslag. Beide hoofddiagnoses komen niet altijd overeen. Bij 3785 van de waarnemingen is zowel de hoofddiagnose bij opname als die bij ontslag een unipolaire stemmingsstoornis (zie Tabel 1). In 1779 waarnemingen wordt de patiënt opgenomen met een unipolaire stemmingsstoornis, maar is de diagnose bij ontslag van een ander type. In 1210 gevallen wordt de patiënt bij opname niet hoofdzakelijk gediagnosticeerd met een unipolaire stemmingsstoornis, maar is dit wel de diagnose bij ontslag.

7

Tabel 1. Aantal patiënten dat in de databank opgenomen is.

Table of groepopnkl by groepontkl groepontkl

Total geen unipolaire

St.stoornis unipolaire

St.stoornis groepopnkl

45699 1210 46909 geen unipolaire

St.stoornis

Frequency Percent 85.67 2.27 87.94 Row Pct 97.42 2.58 Col Pct 96.25 20.63

unipolaire St.stoornis

Frequency 1779 4654 6433 Percent 3.34 8.72 12.06 Row Pct 27.65 72.35 Col Pct 3.75 79.37

Total Frequency 47478 5864 53342 Percent 89.01 10.99 100.00

De diagnose bij opname is niet altijd even zuiver, omdat de patiënt dan nog niet altijd even grondig onderzocht is. De patiënt wordt weerhouden in de analyses als de hoofddiagnose bij ontslag een unipolaire depressieve aandoening is. 3.3.3 Leeftijd tussen 18 en 64 jaar Voor leeftijd kunnen we kiezen voor leeftijd bij opname of bij ontslag. Leeftijd bij ontslag ontbreekt enkel als de patiënt nog niet ontslagen is. Maar in dat geval is de opname niet relevant voor dit onderzoek, want de patiënt heeft geen mogelijkheid om nadien te hervallen. We kiezen dus voor leeftijd bij ontslag. 3.3.4 De datum van ontslag moet berekenbaar zijn Als de datum van ontslag niet bekend is, dan kan ook niet bepaald worden hoe lang de opname heeft geduurd, en hoeveel tijd er is tot een mogelijke heropname. Voor de jaren 1996-1999 van de databank van Tienen is niet de maand van opname ingegeven, maar het semester. Deze tijdsmaat is echter te ruw voor de bedoelde analyses, we willen een nauwkeurigheid van ongeveer een maand, en niet van een half jaar. Deze jaren uit de databank van Tienen zijn dus niet meegenomen in de analyses. 3.3.5 Dezelfde patiënt tweemaal in de databank Als een patiënt meerdere malen opgenomen werd omwille van unipolaire depressies, dan zijn de verschillende records meegenomen in de analyses. Strikt statistisch is dit niet gunstig: de waarnemingen in de databank zijn dan niet onafhankelijk. Maar als de patiënt soms sneller en dan weer na langere tijd heropgenomen wordt, kan het belangrijk zijn om deze verschillende informatie toch mee te nemen. 82% van de patiënten is maar één keer opgenomen in de databank van unipolaire depressies, 13% komt twee keer voor. De andere 5% komt 3 tot in extremis zelfs 13 keer voor (Tabel 2).

8

Patiënten hebben zeker niet altijd een vergelijkbare tijd tussen een ontslag en een (mogelijke) heropname (Tabel 2). 18% van de patiënten komen meer dan één keer voor in de databank. 9% hebben dan zowel een terugopname binnen drie maand, als een waarneming waarbij ze niet binnen de drie maand weer opgenomen worden. Dus 50% van de patiënten die meer dan één keer in de database zitten, hebben geen systematische tijden tussen verschillende opnames. Het is dus relevant om dezelfde patiënt meer dan één keer in de databank mee te nemen.

Tabel 2. Tijden tussen heropname voor eenzelfde patiënt

Table of teller by terugspreid3 terugspreid3

Total allebei alleen groter 3maand alleen kleiner 3maand missing data teller

0 2511 76 245 2832 1 Frequency Percent 0.00 73.14 2.21 7.14 82.49

2 Frequency 204 201 45 5 455 Percent 5.94 5.85 1.31 0.15 13.25











Total Frequency 318 2726 139 250 3433 Percent 9.26 79.41 4.05 7.28 100.00

Voor de beschrijvende, univariate tabellen worden de verschillende records genomen, zonder er rekening mee te houden dat sommige records over dezelfde persoon gaan. Bij de logistische regressie en bij de survival analyse wordt er rekening mee gehouden dat één persoon meerdere waarnemingen kan opleveren (zie hoofdstuk 5).

3.4 Praktische definitie van tijd tot een heropname

9

3.4.1 Diagnose bij heropname in databank geregistreerd

Een heropname wordt gedefinieerd als een heropname omwille van een unipolaire depressieve aandoening. Van de 4349 waarnemingen zijn er: - 2887 waarnemingen zonder heropname. - 917 waarnemingen met een heropname wegens een unipolaire depressie. - 545 waarnemingen met een heropname, maar niet omwille van een unipolaire depressie. Als we dit beschouwen als een heropname, dan is de reden van de heropname niet correct, en worden er verschillende types van resultaten gemengd. Als we dit niet beschouwen als een heropname, dan stellen we de situatie van deze patiënten rooskleuriger voor dan ze zijn. Want er is wel degelijk een probleem, anders waren ze niet heropgenomen. Maar het probleem komt niet overeen met het onderwerp van deze studie. Anderzijds zitten hier toch wel relevante cases tussen. Sommige patiënten worden pas na twee jaar heropgenomen, maar voor een andere reden dan een unipolaire depressie. We weten dus zeker dat ze twee jaar voldoende in orde waren. Maar daarna weten we het niet meer, want het nieuwe probleem zou een unipolaire depressie kunnen overschaduwen. Bij de survivalanalyse zal hier rekening mee gehouden worden. De waarnemingen zonder heropname worden beschouwd als afgebroken waarnemingen (censored cases) omdat het meten van de tijd ophoudt op eind 2007. Op vergelijkbare manier zal voor patiënten die heropgenomen worden omwille van een andere reden dan een unipolaire depressie, het meten van de tijd voor die patiënt ophouden, omdat de informatie over unipolaire depressie van deze patiënt vanaf nu overschaduwd wordt door een ander probleem. 3.4.2 Tijd tussen twee opnames is een benadering De exacte datum van een opname is niet geregistreerd in de MPG. De Opnamedatum = maand/jaar. We definiëren de benaderde opnamedatum als 15/maand/jaar. De benaderde ontslagdatum is berekend als benaderde opnamedatum + tijd in de instelling (MD04). Daar zit dus een fout op van maximaal 15 dagen. De Heropnamedatum heeft eveneens een maximale fout van 15 dagen. De tijd tussen ontslag en heropname wordt dus berekend met een maximale fout van 1 maand. 3.4.3 Heropname in databank geregistreerd

De identificatie van een patiënt gebeurt op basis van de CIV van de instelling tezamen met het ID-nummer van de patiënt in die instelling. Als gevolg hiervan kunnen enkel heropnames van patiënten in dezelfde instelling geregistreerd worden. Als de patiënt opgenomen is in één van de andere instellingen in de databank, is dat niet meetbaar. Dit is een grote beperking in de database. We kunnen enkel bewegingen van de patiënt volgen in een ziekenhuis. Er zijn echter zeker patiënten die in meerdere ziekenhuizen opnames kennen. Bij de analyses die een verschil zoeken tussen heropname binnen drie maand, en heropname na meer dan drie maand, zijn de waarnemingen waarvan de benaderde ontslagdatum ouder is dan 31 september 2007 niet meegenomen. De einddatum van de

10

opnamedata is 12/2007. Daarna weten we dus niet of die patiënt heropgenomen is of niet. De patiënt zou dus binnen de drie maand terug opgenomen kunnen zijn, zonder dat dit geregistreerd is, en dus kunnen we het verschil niet maken tussen meer of minder dan drie maand na ontslag. Dat maakt dat er een onderwaardering is van het totale aantal patiënten dat een heropname doormaakt.

11

4 De problematiek van heropnames in kaart gebracht in bivariate frequentietabellen

4.1 Verdeling per instellingen

De personen uit de doelgroep zijn niet gelijkmatig vertegenwoordigd in de vier verschillende instellingen. In één instelling bestaat slechts 3% van de waarnemingen uit ontslagen van de doelgroep, in een andere instelling kan dit oplopen tot 14% (Tabel 3). Dit heeft te maken met de aard van de behandelafdelingen die kenmerkend zijn in de instelling. Behandelprogramma’s bepalen ook de doelgroepen voor opname, en hierin liggen verschillen tussen de verschillende betrokken ziekenhuizen.

Tabel 3. Verdeling van de doelgroeppatiënten over de verschillende instellingen

Table of CIV by meenemen meenemen

Total 0 1 IDInstelling

12577 345 12922

620

Frequency Percent 23.58 0.65 24.22 Row Pct 97.33 2.67 Col Pct 25.67 7.93

657


658


659


660


Total Frequency 48993 4349 53342 Percent 91.85 8.15 100.00

4.2 Heropname binnen de drie maand, of geen heropname binnen de drie maand tegenover verschillende variabelen

12

4.2.1 Variabelen die verband houden met de aandoening zelf, op het ogenblik van de opname

In deze sectie overlopen we een aantal verbanden tussen de heropname binnen drie maand en een aantal variabelen die rechtsreeks verband houden met de aandoening.

In Tabel 4 en Tabel 5 geven we een overzicht van de heropnames binnen de drie maand tegenover de diagnose van het type depressie

13

Tabel 4. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegen diagnose bij ontslag

Table of diaont by Heropnamebinnen3maand diaont Heropnamebinnen3maand

Frequency Row Pct 0 1 Total eenmalige depr., niet-gespecificeerd 49

90.74 5

9.26 54

eenmalige depr., licht 83 89.25

10 10.75

93

eenmalige depr., matig 166 86.91

25 13.09

191

eenmalige depr., ernstig niet psychotisch

328 87.94

45 12.06

373

eenmalige depr., ernstig wel psychotisch

63 87.50

9 12.50

72

eenmalige depr., gedeeltelijk in remissie

25 83.33

5 16.67

30

eenmalige depr., volledig in remissie 7 77.78

2 22.22

9

recidiv. depr., niet-gespecifieerd 106 82.81

22 17.19

128

recidiv. depr., licht 81 77.14

24 22.86

105

recidiv. depr., matig 353 74.32

122 25.68

475

recidiv. depr., ernstig niet psychotisch

849 78.76

229 21.24

1078

recidiv. depr., ernstig wel psychotisch

190 82.25

41 17.75

231

recidiv. depr., gedeeltelijk in remissie

111 81.02

26 18.98

137

recidiv. depr., volledig in remissie 14 46.67

16 53.33

30

dysthyme stoornis 488 87.77

68 12.23

556

depressieve stoornis NAO 328 85.42

56 14.58

384

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403

14

Tabel 5. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegen diagnose bij ontslag, gegroepeerd in types van depressies

Table of diaontkl1 by Heropnamebinnen3maand diaontkl1 Heropnamebinnen3maand

Frequency Row Pct 0 1 Total eenmalige depressie 721

87.71 101

12.29 822

depressie Niet bepaald

328 85.42

56 14.58

384

dysthyme stoornis 488 87.77

68 12.23

556

recidiverend depressie

1704 78.02

480 21.98

2184

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 Er is een significant verband tussen een snelle heropname en de diagnose van de depressie (Tabel 4: df =15 ;Chi²= 89.7 ; P-waarde<0.0001). Bij het groeperen van de data blijft dit hoge significante verband (0: df =3; Chi²=57.5 ; P-waarde<0.0001). Gemiddeld over alle patiënten heen zijn er 18% met een heropname binnen de drie maand. Recidiverenden hebben vanzelfsprekend meer kans om na drie maanden heropgenomen te worden. Verrassend is dat personen met een ernstige depressie geen hogere heropnamekans hebben dan personen met een lichte of matige depressie (Tabel 4). Literatuur bevestigt dat patiënten die al eerder hervielen, opnieuw een hogere opnamekans hebben bij een volgende depressie (Daniels et al., 1998; Gilchrist & Gunn, 2007; Gopinath, Katon, Russo, & Ludman, 2007; Howell et al., 2008; Limosin, Mekaoui, & Hautecouverture, 2007; Lin et al., 1998; Thase, 1992; Spijker & Nolen, 1998; Spijker & Nolen, 2004). Taylor et al (2004) vonden dat hoe hoger het niveau van symptomen bij het begin van de behandeling, hoe hoger het risico op herval (Taylor, McQuoid, Steffens, & Krishnan, 2004). Ook Spijker en Nolen (1998) geven aan dat de ernst van de depressie een beïnvloedende factor is. Men zou kunnen verwachten dat hoe meer diagnoses er gesteld worden, hoe groter het probleem is, en hoe sneller de patiënt hervalt. Daarom is er gekeken naar het aantal diagnoses op As 1 (de klinische stoornissen) en op het aantal diagnoses op As 2 (persoonlijkheidstoornissen en mentale retardatie). Assen III (lichamelijke stoornissen), Assen IV (psychosociale stressoren) worden niet mee in de verwerking opgenomen. As V (Globaal Sociaal functioneren) wordt in een later deel besproken.

15

Tabel 6. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegenover het aantal diagnoses op As 1

Table of aantalDiagnAs1 by Heropnamebinnen3maand aantalDiagnAs

1 Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

1 2328 81.86

516 18.14

2844

2 763 81.78

170 18.22

933

3 150 88.76

19 11.24

169

Total 3241 705 3946


Tabel 7. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegen het aantal diagnoses op As 1 en As 2 samen

Table of aantalDiagnAs12 by Heropnamebinnen3maand aantalDiagnAs1


1 1043 81.23

241 18.77

1284

2 1501 83.39

299 16.61

1800

3 580 79.78

147 20.22

727

4 117 86.67

18 13.33

135

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 Bemerk dat elke patiënt in deze analyses minstens één diagnose heeft gezien de patiënt enkel in de steekproef opgenomen is indien er een diagnose van unipolaire depressieve aandoening vastgesteld is op as I. Er is (net) geen significant verband tussen heropnamekans en aantal diagnoses op As 1 (Tabel 6: df =2; Chi²=5.3; P-waarde=0.07) of met het totale aantal diagnoses op As 1 en As 2 tezamen (Tabel 7: df =3; Chi²=7.3; P-

16

waarde=0.06). Als er een verband is, is het zeker niet rechtlijnig als zou een groter aantal diagnoses de heropnamekans steeds verhogen.

Tabel 8. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegenover het aantal diagnoses op As 2

Table of aantalDiagnAs2 by Heropnamebinnen3maand aantalDiagnAs


0 1381 81.91

305 18.09

1686

1 1767 83.04

361 16.96

2128

2 93 70.45

39 29.55

132

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 Als er twee diagnoses zijn op As 2, is de kans op snelle heropname veel groter (df =2; Chi²=13.5; P-waarde=0.001). Meerdere persoonlijkheidsproblemen naast een depressie verhoogt dus de kans op een snellere wederopname. Burcusa en Lacono (2007) vonden in diverse studies terug dat comorbiditeit met andere psychopathologieën een risicofactor kan spelen bij terugval of het ontstaan van recidief bij depressie. Het betreft vnl. comorbiditeit met angststoornissen, dwangstoornissen, alcohol- of drugverslaving persoonlijkheidsstoornissen, maar ook comorbiditeit met andere aandoeningen (somatisch). Verder vinden zij een verband tussen de aanwezigheid van neurotische persoonlijkheid en het risico op het krijgen van een depressie (Burcusa & Iacono, 2007). Op somatisch aspect speelt comorbiditeit met een andere stoornis een belangrijke rol bij het risico op herval of een recidief (Claxton, Zhiming, & McKendrick, 2000). Zo zouden personen met een medische aandoening meer kans hebben op een herval of terugkeer van de depressieve symptomen, dit zowel tijdens de behandeling als na de behandeling (Iosifescu et al., 2004). Personen die hoog scoren op de Cumulative Illness Rating Scale (CIRS) zouden meer depressieve symptomen vertonen tijdens de behandeling dan de personen die lager scoorden. Ook de ernst van de medische aandoening had invloed op de terugval (Iosifescu et al., 2004). Maar vooral de psychiatrische comorbiditeit verhoogt het hervalrisico (Keller et al. in Claxton, 2000; Keitner et al. in Spijker et al., 1998). Volgens Howell (2004) speelt eveneens de psychiatrische comorbiditeit een significante rol bij het vergroten van het hervalrisico. Comorbiditeit met alcoholverslaving (Mueller et al. in Spijker et al., 1998), middelenmisbruik (Tucker, Brust, Pierce, Fristedt, & Pankratz, 2004) en met angststoornissen (Ormel, Bartel, & Nolen, 2004; Spijker & Nolen, 1998; Tucker et al., 2004). Gopinath et al. (2007) halen naast deze psychiatrische stoornissen ook de persoonlijkheidsstoornis, de neurosen en de psychotische stoornissen aan, die mede ervoor zorgen dat het risico op herval toeneemt (Gopinath et al., 2007).

17

Daarnaast vinden we in de MPG-databank geen enkel verband tussen de kans op een heropname binnen drie maanden en - problemen op werk bij opname (df=1; Chi²=0,56; P-waarde=0.45) - problemen met wonen bij opname (df=1; Chi²=0,53 ; P =0.47) - problemen met financiën bij opname (df=1; Chi²=0,23; P=0.63) 4.2.2 Variabelen die verband houden met de wijze van de opname Het is mogelijk dat de wijze waarop de opname gebeurde, ook een voorspeller is voor een snelle heropname.

Tabel 9. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegenover tijd dat men al wist dat er een opname zou zijn

Table of MA08 by Heropnamebinnen3maand MA08(opnametype) Heropnamebinnen3maand

Frequency Row Pct 0 1 Total

Gepland minder dan 24 uur

1595 82.73

333 17.27

1928

Gepland 24 uur of meer 1614 81.64

363 18.36

1977

Onbekend 32 78.05

9 21.95

41

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 De cijfers wijzen uit dat geplande versus niet-geplande opname geen indicator is voor herval/heropname. (Tabel 9: df =2 ; Chi²=1.3; P-waarde=0.53) Op zich is het feit dat een opname al dan niet gepland is, niet steeds een criterium voor de ernst van een aandoening.

Tabel 10. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegenover de vrijwilligheid van de opname

18

Table of opnamewijzegezuiverd by Heropnamebinnen3maand opnamewijzegezuive

rd Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

Vrijwillig 3080 81.76

687 18.24

3767

Wettelijke voorwaarde

125 90.58

13 9.42

138

Onbekend 10 71.43

4 28.57

14

Total 3215 704 3919

Frequency Missing = 430 Bij een vrijwillige opname is de kans op heropname binnen de drie maanden dubbel zo groot (Tabel 10: df=2; Chi²=8.1 ; P-waarde=0.02) In de literatuur vinden we hierover niets terug. Misschien ligt de oorzaak in het feit dat vrijwillige opnames niet altijd lang genoeg duren, terwijl een gedwongen opname vaak tot een 40-dagentijd vastgelegd wordt. Of misschien vermijden patiënten die gedwongen opgenomen geweest zijn nadien verdere contacten met de geestelijke gezondheidszorg? Een andere manier om dit te onderzoeken is kijken naar de tussenpersoon die opgegeven is voor de opname. Bemerk dat het mogelijk is dat voor dezelfde opname meerdere personen als tussenpersoon worden opgegeven.

Tabel 11. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegenover de patiënt is zelf de tussenpersoon voor zijn opname

Table of tusEigen by Heropnamebinnen3maand tusEigen Heropnamebinnen3maand


0 929 86.10

150 13.90

1079

1 2312 80.64

555 19.36

2867

Total 3241 705 3946


Tabel 12. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegenover de familie of personen uit de onmiddellijke omgeving zijn tussenpersoon voor de opname

19

Table of tusFamOmg by Heropnamebinnen3maand tusFamOm

g Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

0 1733 84.17

326 15.83

2059

1 1508 79.92

379 20.08

1887

Total 3241 705 3946


Tabel 13. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegenover met een ziekenwagen binnengebracht voor een opname

Table of tusZiekw by Heropnamebinnen3maand tusZiekw Heropnamebinnen3maand


0 3143 81.81

699 18.19

3842

1 98 94.23

6 5.77

104

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 Zowel de personen die op eigen initiatief komen, als degenen waarbij er een tussenkomst van de familie/omgeving is, hebben een hogere kans op een snelle heropname (Tabel 11df=1 ; Chi²=15.9; P-waarde<0.0001; Tabel 12: df= 1; Chi²=12.1; P-waarde=0.0005). Omgekeerd, personen die met een ziekenwagen worden binnengebracht hebben veel minder kans op een heropname (Tabel 13: df= 1; Chi²=10.7; P-waarde=0.001) 4.2.3 Variabelen die verband houden met het verloop in het ziekenhuis De tijd dat een patiënt doorbrengt in het ziekenhuis is gerelateerd aan de heropnamekans.

20

Figuur 1. Heropnames binnen de 3 maand uitgezet tegenover aantal dagen in de instelling tijdens het laatste verblijf.

kans heropname na drie maand ifv

05

101520253035

0 - 5

dagen

6 - 10

dage

n

11 - 2

0 dag

en

20 - 3

0 dag

en

31 - 4

5 dag

en

46 - 6

0 dag

en

61 - 9

0 dag

en

91 -1

20 dag

en

121 -

150 da

gen

151 -

180 da

gen

181 -

240 da

gen

241 -

300 da

gen

301 -

360 da

gen

361 -

540 da

gen

541 -

720 da

gen

720 +

dage

n

opnameduur

%he

ropn

amek

ans

21

Tabel 14. Heropnames binnen de 3 maand uitgezet tegenover aantal dagen in de instelling tijdens het laatste verblijf.

Table of md04kl1 by Heropnamebinnen3maand md04kl1 Heropnamebinnen3maand


0 - 5 dagen 520 68.78

236 31.22

756

6 - 10 dagen 235 83.63

46 16.37

281

11 - 20 dagen 280 83.09

57 16.91

337

20 - 30 dagen 246 85.71

41 14.29

287

31 - 45 dagen 285 82.13

62 17.87

347

46 - 60 dagen 250 84.46

46 15.54

296

61 - 90 dagen 346 86.07

56 13.93

402

91 -120 dagen

266 87.79

37 12.21

303

121 -150 dagen

166 86.46

26 13.54

192

151 -180 dagen

134 89.33

16 10.67

150

181 -240 dagen

145 84.80

26 15.20

171

241 -300 dagen

108 83.72

21 16.28

129

301 -360 dagen

54 85.71

9 14.29

63

361 -540 dagen

105 86.78

16 13.22

121

541 -720 dagen

38 95.00

2 5.00

40

720 + dagen

63 88.73

8 11.27

71

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 Hoe korter de opname, hoe groter de kans op een heropname binnen drie maand (Figuur 1 en Tabel 14: df =15; Chi²=124.7; P-waarde<0.0001 )., Dit is te verklaren vanuit

22

het feit dat bij korte opnames de depressie misschien onvoldoende opgeklaard is en het risico op heropflakkeren van de symptomen groot is. Literatuur richt zich voornamelijk op de aard van de behandeling, en niet op de duurtijd van de behandeling. De gevonden resultaten kunnen dan ook niet aan literatuur afgetoetst worden. Ormel (2004) vindt wel factoren waardoor patiënten vroegtijdig afhaken in een behandeling en beschrijft als oorzaak hiervoor het niet naleven van richtlijnen, onvoldoende educatie m.b.t. psychofarmaca, onvoldoende motiverende psycho-educatie en onvoldoende systematisch nagaan of de respons op de behandeling afdoende is en of de behandeling wordt getolereerd. Deze auteurs stellen blijvend herval vast en zoeken oplossingen voor de knelpunten in de behandeling (Ormel et al., 2004).

4.2.4 Variabelen die verband houden met de aandoening bij het ontslag uit het ziekenhuis

Het lijkt voor de hand te liggen dat als er nog problemen zijn bij het ontslag, dat de heropnamekans groter is dan als er geen problemen meer zijn. Dit wordt niet altijd ondersteund door de data (Tabel 15).

Tabel 15. P-waarde van de heropnamekans binnen de 3 maand uitgezet tegenover de problemen die gemeld worden bij opname, en problemen die als resterend gemeld worden bij ontslag.

verband heropname binnen 3 maand

en problemen Bij opname Bij ontslag

Probleem-nr en omschrijving P-

waarde Type

Verband P-

waarde Type

Verband

01 Zelfmoordgedachten 0,03 - 0,98 + 02 Auto-agressie dreiging 0,02 + 0,0001 + 03 Auto-agressie daden 0,56 + 0,34 + 04 Vijandig, gespannen, negativistisch 0,22 + 0,12 + 05 Agressiviteit t.o.v. objecten 0,46 + 0,89 - 06 Agressiviteit t.o.v. personen 0,44 - 0,08 - 07 Depressieve stemming, minderwaardigheid 0,61

+ 0,0001

+

08 Vertraging, verminderd gevoelsleven 0,23 + 0,0004 + 09 Onaangepaste gevoelens 0,2 - 0,03 + 10 Agitatie, verbale agressie 0,26 - 0,12 - 11 Angst, vrees, fobie 0,04 + 0,18 + 12 Obsessies, compulsies 0,76 + 0,41 + 13 Sociaal teruggetrokken 0,17 + 0,0009 + 14 Euforie 0,32 - 0,35 - 15 Hallucinaties 0,95 + 0,88 - 16 Wanen 0,28 + 0,003 + 17 Wantrouwen, - achterdocht 0,23 + 0,47 + 18 Grootheidsgedachten (megalomanie) 0,003 + 0,0005 + 19 Overdreven afhankelijkheid t.o.v. personen 0,12

+ 0,53

+

20 Problemen i.v.m. alcohol 0,57 - 0,55 + 21 Problemen i.v.m. medicatie 0,01 - 0,15 -

23

22 Problemen i.v.m. intraveneus druggebruik 0,2 + 0,23 + 23 Problemen i.v.m. ander druggebruik 0,69 - 0,5 - 24 Anti-sociale houding 0,72 - 0,9 + 25 Somatische overbezorgdheid 0,34 + 0,9 - 26 Desoriëntatie 0,68 - 0,91 - 27 Problemen i.v.m. geheugen 0,04 + <0,0001 + 28 Problemen i.v.m. taal 0,74 - 0,98 + 29 Ander psychisch probleem 0,23 - 0,81 + 30 Met de kinderen 0,63 + 0,62 - 31 Met de partner 0,01 + 0,04 + 32 Met de ouderfiguren 0,69 + 0,19 - 33 Met andere familieleden 0,91 - 0,64 + 34 Ander relatieprobleem 0,66 - 0,21 - 35 Studies 0,07 - 0,22 - 36 Werk 0,66 + 0,9 + 37 Huishouden 0,71 - 0,31 - 38 Vrije tijd 0,38 - 0,8 - 39 Ander probleem in het sociaal functioneren 0,96

+ 0,73

-

40 Intellectueel 0,05 + 0,05 + 41 Motorisch 0,65 - 0,65 - 42 Taal 0,29 - 0,94 - 43 Affectief 0,03 + 0,06 + 44 Andere ontwikkelingsprobleem 0,69 - 0,94 - 45 Vermoeidheid 0,94 - 0,2 + 46 Slaapproblemen 0,17 - 0,25 - 47 Eetproblemen 0,009 - 0,7 - 48 Algemene lichamelijke achteruitgang 0,25 - 0,005 - 49 Seksuele problemen 0,62 + 0,007 + 50 Enuresis / encopresis 0,42 - 0,71 + 51 Epileptische toeval, convulsies 0,51 - 0,46 + 52 Spraakproblemen 0,46 + 0,19 - 53 Ander lichamelijk probleem 0,21 + 0,11 + De nog resterende problemen bij het ontslag hebben niet altijd meer voorspellende waarde voor de kans op heropname binnen drie maanden dan de gemelde problemen bij opname (Tabel 15). Literatuur geeft aan dat mensen met meer restsymptomen van depressie bij ontslag, meer risico lopen op heropname/herval (gemeten via de Hamilton Rating Scale). Patiënten met een waarde op de Hamilton schaal van minder dan 6 hadden significant lager risico voor herval dan deze die maar gedeeltelijk herstelden (Thase, 1992). Onverklaarbaar is dat respondenten met zelfmoordgedachten bij opname een kleinere kans op snellere heropname vertonen. Bivariaat is er geen verband tussen zelfmoord bij ontslag en heropnamekans (bij opname. P=0,03, bij ontslag P = 0,98, Tabel 15. Voor details, zie ook Tabel 16 en Tabel 17). Extra analyses uitgevoerd om dit te verklaren zijn

24

opgenomen in de bijlage. Maar geen enkele van die resultaten geeft een bevredigende verklaring. Burcusa en Iacono (2007) refereren Lewinsohn (1994) die vonden dat suicidale ideatie gedurende de anamnese periode voorspelling kon geven in de tijd tot herval, maar niet tot het herval zelf (Burcusa & Iacono, 2007; Lewinsohn, Clarke, Seeley, & Rohde, 1994). Spijker en Nolen geven m.b.t. de behandeling van depressie aan dat er geen uitspraak kan gedaan worden over het effect op de duurtijd van depressie. Dit omdat er selectie optreedt ten aanzien van de behandeling, waarbij de meest zieke patiënten (met ook de meest ongunstige prognose) de meest intensieve behandeling krijgen (Spijker & Nolen, 2004). Deze selectie voor behandeling kan misschien een verklaring geven voor het feit dat mensen met suïcidegedachten bij ontslag minder kans hebben op snellere heropname. Hiervoor is echter geen evidentie gevonden .

Tabel 16. Heropnames binnen drie maand tegenover zelfmoordgedachten bij opname

Table of MT10begin_01 by Heropnamebinnen3maand Zelfmoord-

gedachten bij onpname Heropnamebinnen3maand


0 2074 81.17

481 18.83

2555

1 1167 83.90

224 16.10

1391

Total 3241 705 3946


Tabel 17. Heropnames binnen drie maand tegenover zelfmoordgedachten bij ontslag.

Table of MD08_01 by Heropnamebinnen3maand Zelfmoord-gedachten bij ontslag Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

0 2801 82.14

609 17.86

3410

1 440 82.09

96 17.91

536

Total 3241 705 3946


25

Sommige problemen worden vaker gemeld op het einde van het verblijf dan bij de opname van de patiënten. Bijvoorbeeld: “Overdreven afhankelijkheid t.o.v. personen” wordt gemeld bij 513 patiënten bij opname en bij 639 bij ontslag. “Grootheidsgedachten” is gemeld bij 44 patiënten bij opname en bij 48 bij ontslag. Maar grosso modo is het wel zo dat problemen die er waren bij het begin van de opname vaker verdwijnen dan dat er problemen meer genoteerd worden. Over alles heen bedraagt het vernoemde aantal problemen bij ontslag 79% van het genoteerde aantal problemen bij de opname. Er is geen significant verband tussen heropname en een aantal andere problemen die ook in de MPG-databank kunnen ingegeven worden: - Geen problemen op het einde (df=1; Chi²=0.17; P =0.68) - Opvoedingsproblemen op het einde (df=1; Chi²=0.28; P=0.60) - Werkproblemen op het einde (df=1; Chi²=1.21 ; P=0.27) - Woonproblemen op het einde (df=1; Chi²=1.36; P=0.24) - Financiële problemen op het einde (df=1; Chi²=0.18; P=0.67) - Problemen met toegankelijkheid van de gezondheidsdiensten op het einde (df=1;

Chi²=1.34; P=0.25) - Justitie problemen op het einde (df=1; Chi²=1.23; P=0.27) - Andere problemen op het einde (df=1; Chi²=0.46; P=0.50) - Problemen met de primaire steungroep (df=1; Chi²=1.60; P=0.21).

Tabel 18. Bij deze reeks problemen is er één waar een significant negatief verband gevonden werd. Heropnames binnen drie maand tegenover problemen met sociale gebondenheid bij ontslag.

Table of MT17_12 by Heropnamebinnen3maand MT17_12(socomggebondenei

nd) Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

0 2218 80.51

537 19.49

2755

1 1023 85.89

168 14.11

1191

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 Wie bij ontslag problemen heeft met de binding in de sociale omgeving heeft minder kans om binnen 3 maand heropgenomen te worden (Tabel 18: df=1 ;Chi²=16.4; P-waarde<0.0001). Er kan aangenomen worden dat er bij de nazorg extra ondersteuning geboden wordt om de problemen met de binding in sociale omgeving op te vangen, en

26

de patiënt beter te ondersteunen. Hiervoor werd geen evidentie voor gevonden in literatuur.

Een manier om de toestand van de patiënt in beeld te brengen bij ontslag is het toekennen van een score op de GAF-schaal. De GAF-schaal (Global Assessment Functioning) is een score van 0-100 die een globale inschatting van het functioneren weergeeft, met 0 overeen komt

Figuur 2. Heropnames binnen drie maand tegenover waarde van de GAF-schaal bij ontslag.

Percentage heropname i.f.v. Gafschaal

R2 = 0,9375

0

5

10

15

20

25

30

0-10 11-20 21-30 31-40 41-50 51-60 61-70 71-80 81-90

Tabel 19. Heropnames binnen drie maand tegenover waarde van de GAF-schaal bij ontslag.

27

Table of MT17_20 by Heropnamebinnen3maand MT17_20(gafschaalein

d) Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

Onv. inf. 11 100.00

0 0.00

11

0-10 12 80.00

3 20.00

15

11-20 30 78.95

8 21.05

38

21-30 79 80.61

19 19.39

98

31-40 346 75.88

110 24.12

456

41-50 567 77.67

163 22.33

730

51-60 898 80.61

216 19.39

1114

61-70 911 86.68

140 13.32

1051

71-80 332 88.77

42 11.23

374

81-90 55 94.83

3 5.17

58

91-100 0 0.00

1 100.00

1

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 Er is een kwadratisch verband tussen heropname en GAF-schaal bij ontslag (Figuur 2: R² =94%; Tabel 19: df=10; Chi²=63.7; P-waarde<0.0001). Ruwweg, een hoge GAF-schaalwaarde heeft minder kans op heropname binnen de 3 maanden. Dat komt overeen met de intuïtie. Maar dat een lage GAF-schaalwaarde van 0-30 geen hogere kans op een heropname geeft dan een GAF-schaalwaarde van 31-50, is erg merkwaardig. Dit kan eventueel verklaard worden door het aanbod van zorg dat staat t.o.v. functioneren van de patiënt. Functioneert de patiënt zwak, dan is er de neiging om erg veel opvang te voorzien. En door deze betere opvang dan normaal is hun kans op heropname kleiner dan normaal. Bij een redelijk functioneren kunnen de mogelijkheden overschat worden door de hulpverlener, waarbij het zorgaanbod misschien niet overeen komt met de noden die de patiënt ervaart. Deze redenering wordt gesteund door Spijker en Nolen (De Graaf, Bijl, Ravelli, Smit, & Vollebergh, 2002; Spijker & Nolen, 2004). Diepere analyses over de GAF-schaal zijn te vinden in Bijlage 2: analyses i.v.m. de GAF-schaal. In één ziekenhuis heeft met getracht om de dossiers van patiënten met een lage GAF-scores bij ontslag terug op te zoeken, om zo een beter zicht te krijgen op de volledige situatie bij ontslag. Het betreft 10 dossiers:

28

• Twee van de 10 dossiers waren te oud, omdat in die jaren 1999 en 2000 nog niet met het electronische dossier gewerkt werd.

• Bij vier patiënten was er ontslag tegen advies: één omwille van drugsmisbruik , één omwille van ontvluchting, één is weggebleven (nadien suicidepoging ), één omdat de ouders de patiënt naar een ander centrum oriënteerden.

• Eén patiënt wilde zelf een andere dagbehandeling zoeken.

• Eén had geen specifieke nazorg enkel medicatie.

• Eén was plots overleden

• En bij één was er sprake van oriëntatie vanuit het ziekenhuis naar ander een dagcentrum (mentaal gehandicapten) .

Een lage Gaf-score lijkt dus eerder te wijzen op een onafgemaakte behandeling. De behandeling werd door de patiënt zelf of zijn/haar familie afgebroken werd; slecht in één geval was er sprake van een andere oriëntatie. Dit kan de kleine heropnamekans van de lage GAF-scores verklaren. De patiënten komen nadien niet naar hetzelfde ziekenhuis terug, omdat ze (bewust) daar al weggegaan zijn terwijl de behandeling nog niet afgelopen was. De neiging om nadien terug te komen is dan waarschijnlijk klein of afwezig. Literatuur geeft aan dat er een verband is tussen restverschijnselen en het opnieuw optreden van een depressie. Mensen die beter herstel hebben bij ontslag (Hammilton Rating scale) hebben minder risico op herval (Thase, 1992). Hoe minder de patiënt volledig hersteld is en er dus veel residusymptomen voorkomen, hoe groter de kans op een (spoedige) terugval (Pintor, Torres, Navarro, Matrai, & Gasto, 2004) (Landelijke stuurgroep multidisciplinaire richtlijnontwikkeling in de GZ, 2005; Fava et al., 2004). Beck et al. in Quiring et al. (2002) komen tot diezelfde vaststelling: uit een lange termijnstudie van tien jaar kwam naar voren dat mensen met restsymptomen drie maal sneller hervallen dan deze die volledige remissie bereiken. Ook partiële remissie is in deze studie een predictor van herval (Quiring, Monroe, Simons, & Thase, 2002). Een Gaf-score is al bij al subjectief. Meerdere invullers kunnen andere normen hanteren.

Tabel 20. Waarde van de GAF-schaal bij ontslag tegenover instelling waar de patiënt verbleef.

Table of MT17_20 by CIV IDInstelling

Total 620 657 658 659 660 gafschaaleind

6 1 0 4 0 11 Onv. inf. Frequency Row Pct 54.55 9.09 0.00 36.36 0.00

0-10 Frequency 0 4 0 13 0 17 Row Pct 0.00 23.53 0.00 76.47 0.00




41-50 Frequency 73 113 53 317 261 817

29

Table of MT17_20 by CIV IDInstelling

Total 620 657 658 659 660 Row Pct 8.94 13.83 6.49 38.80 31.95






Total Frequency 345 858 453 1788 905 4349

We vinden inderdaad dat drie vierde van de GAF-scores kleiner dan 20 in hetzelfde ziekenhuis zijn gegeven (Tabel 20). Als we per instelling de heropnamekansen uitzetten tegenover de GAF-score vinden we drie verschillende patronen: twee dalende grafieken, twee eerder parabolische grafieken en één eerder stijgende grafiek (Figuur 3). De conclusie is dat de GAF-score zeker geen sterke voorspeller is voor de heropnamekans binnen drie maand.

Figuur 3. Heropnames binnen drie maand tegenover waarde van de GAF-schaal bij ontslag per instelling.

Heropnamekans per GAF-score per instelling

0

10

20

30

40

50

60

0-10 11-20

21-30

31-40

41-50

51-60

61-70

71-80

81-90

GAF-score

Hero

pnam

ekan

s in

%

ID=620

ID=657

ID=658

ID=659

ID=660

30

Bij het ontslag worden er een aantal doelstellingen geformuleerd en voorstellen gedaan voor de nazorg. Het doel van dit onderzoek is om een overzicht te geven van verbanden tussen heropname na depressie en een aantal gegevens die opgeslagen zijn in de MPG-databank. Het belangrijkste doel is echter om variabelen te detecteren die een voorspellende waarde hebben voor een snelle heropname, zodat daar op voorhand rekening mee gehouden kan worden.

Tabel 21. Voorstellen voor basisnazorg bij ontslag tegenover heropnames binnen de drie maand

Table of MD10_01 by Heropnamebinnen3maand MD10_01(nazorgbasis

) Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

Niet ingevuld 41 100.00

0 0.00

41

Mantelzorg 93 79.49

24 20.51

117

Pr. huisarts / niet-psych.

50 83.33

10 16.67

60

psychiater 79 78.22

22 21.78

101

Ambulante prof. hulp 46 63.89

26 36.11

72

Polikliniek 22 81.48

5 18.52

27

Prof. hulp aan huis 11 57.89

8 42.11

19

Semi-resid. prof. hulp 10 71.43

4 28.57

14

Resid. prof. hulp 48 73.85

17 26.15

65

Niet voorgesteld 2841 82.83

589 17.17

3430

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 Patiënten waar geen voorstel tot nazorg gedaan wordt, hebben minder kans op heropname (Tabel 21: df =9; Chi²=39.8; P-waarde<0.0001). Bemerk dat, als er een oorzakelijk verband is, dit verband waarschijnlijk veel meer in de andere richting gaat: er wordt waarschijnlijk meer nazorg voorgesteld indien patiënten het minder goed stellen. En deze patiënten hebben waarschijnlijk ook een groter risico op herval groter. Uit deze tabel een beleidsconclusie trekken is dus de facto niet mogelijk. Dit patroon herhaalt zich voor veel facetten van de nazorg: nazorg bij medicatie, nazorg somatische behandeling, nazorg toezicht, enzovoorts.

31

Tabel 22. Doelstelling over de symptomen bij ontslag tegenover heropnames binnen de 3 maand

Table of MD09_01 by Heropnamebinnen3maand MD09_01(doelsymptoomontsl

ag) Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

Geen doelstelling symptoom 293 85.67

49 14.33

342

Sympt. stabiliseren 1108 79.37

288 20.63

1396

Sympt. verminderen 1433 82.40

306 17.60

1739

Sympt. verdwijnen 366 85.51

62 14.49

428

Total 3200 705 3905

Frequency Missing = 444 Er is een verband tussen aantal heropnames binnen de drie maand en de doelstelling i.v.m. de symptomen bij ontslag (Tabel 22: df =3; Chi²=13.4; P-waarde=0.004). Waar de doelstelling is symptoom stabiliseren is de heropnamekans groter. Bemerk dat, als er een oorzakelijk verband is, dit verband waarschijnlijk veel meer in de andere richting gaat: Als de verwachting op terugval al groot is, is de zorgverlening al blij als ze het symptoom kunnen stabiliseren. Net zoals: de laagste heropnamekans is bij ‘geen doelstelling’. Maar dit is waarschijnlijk helemaal geen reden om geen doelstellingen te formuleren. Waarschijnlijk is het zo dat men geen doelstellingen formuleert als de patiënt wel in orde lijkt. Bij die patiënten is dan ook de kleinste terugval te verwachten.

32

Tabel 23. Doelstelling over psychosociale aanpassing bij ontslag tegenover heropnames binnen de 3 maand

Table of MD09_02 by Heropnamebinnen3maand MD09_02(doelpsychoontsl

ag) Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

Geen doelstelling aanpassing

287 85.67

48 14.33

335

Aanpassing handhaven 1055 77.80

301 22.20

1356

Aanpassing verbeteren 1561 83.57

307 16.43

1868

Aanpassing herstel 297 85.84

49 14.16

346

Total 3200 705 3905

Frequency Missing = 444 Er is een significant verband tussen de heropnamekans en de doelstelling psychosociale aanpassing bij ontslag (Tabel 23: df=3; Chi²=25.7; P-waarde<0.0001). De grootste kans op heropname is er bij de doelstelling “aanpassing handhaven”. Ook hier is oorzaak en gevolg waarschijnlijk omgekeerd. Als er grote kans is op herval, zijn ambitieuze doelstellingen onrealistisch. De conclusie uit de vorige twee tabellen is dat de medische staf de doelstellingen waarschijnlijk vrij realistisch inschat.

4.2.5 Socio-economische variabelen We gaan ook na of we verbanden kunnen vinden tussen socio-economische variabelen en een snelle wederopname.

33

Tabel 24. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegen geslacht

Table of IP04 by Heropnamebinnen3maand IP04(geslach

t) Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

Man 1334 80.51

323 19.49

1657

Vrouw 1907 83.31

382 16.69

2289

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 In de MPG-databank vinden we dat mannen vaker heropgenomen worden binnen drie maand dan vrouwen (Tabel 24: df =1 ;Chi²=5.2 ; P-waarde=0.02). Literatuur geeft een verband aan tussen geslacht en het optreden van depressie. Vrouwen hebben meer risico op het doormaken van een depressie dan mannen (De Graaf et al., 2002; Howell et al., 2008; Jansen-Spoelstra, van Meijel, & de Winter, 2005). Jansen–Spoelstra et al (2005) bevestigen dat de prevalentie van depressie bij vrouwen tweemaal hoger is dan bij mannen. Dit is volgens hen te verklaren vanuit hormonale verschillen, de gevolgen van de geboorte van een kind, verschillen in psychosociale stressoren en vanuit gedragsmodellen van aangeleerde hulpeloosheid. Deze resultaten worden bevestigd in ons onderzoek, waarbij 1834 vrouwen en 1344 mannen met een depressie geïncludeerd zijn. Sommige onderzoekers geven aan dat mannen minder risico lopen dan vrouwen om te hervallen (Howell et al., 2008; Melfi et al., 1998; De Graaf et al., 2002; Kessing, 2004) daarentegen geven andere auteurs weer dat vrouwen minder risico hebben tot herval, wat ook overeen komt met onze bevindingen (Howell et al., 2008). Uit hun literatuuroverzicht concluderen Burcusa en Lacono (2007) dat vrouwen meer risico hebben voor een lifetime geschiedenis van depressie en hoger risico voor ‘relapse’ (herval voor volledig herstel is opgetreden), maar er zou geen bewijs zijn dat er een significant hoger risico is voor recurrence (recidivisme, herval na volledig herstel) (Burcusa & Iacono, 2007).

34

Tabel 25. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegen leeftijd bij ontslag

Table of leeftont by Heropnamebinnen3maand leeftont Heropnamebinnen3maand


18-24 J 239 90.19

26 9.81

265

25-34 J 491 83.36

98 16.64

589

35-44 J 926 81.87

205 18.13

1131

45-54 J 986 81.29

227 18.71

1213

55-64 J 599 80.08

149 19.92

748

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 Er is een verband tussen een snelle heropname en de leeftijd bij ontslag (Tabel 25: df =4; Chi²=15.1; P-waarde=0.005). Jongeren komen minder snel terug. Leeftijd bij ontslag werd in literatuur niet teruggevonden. De beschreven literatuur bestudeerde eerder leeftijd bij de aanvang van de eerste episode en het verband ervan met herval. Deze cijfers zijn niet direct af te toetsen in ons eigen onderzoek, daar leeftijd van de eerste depressieve episode niet vastgesteld kan worden via de MPG-database. Het blijft onduidelijk of een eerste opname in een psychiatrisch ziekenhuis effectief de eerste episode van depressie betreft voor de patiënt. Burcusa en Lacono (2007) vinden in hun literatuuroverzicht geen eenduidig beeld m.b.t. leeftijd en herval. Ze rapporteren resultaten van Gilman et al (2003), Klein et al (1999), Kovacs et al (1984), O’Leary &Lee (1996) die aangeven dat er een verband is tussen een vroeg begin van de eerste depressie wat gerelateerd is met hoger risico op herval. Studies van Birmaher et al’2004), Kovacs et al (2003) blijken aan te geven dat er geen verband is tussen leeftijd en het begin van de eerste depressieve episode en herval (Burcusa & Iacono, 2007). Spijker en Nolen (1998) vinden in hun literatuurstudie dat vrouwen boven de 30 jaar meer risico lopen op herval. Kessing (2004) bevestigt dat oudere personen na eerste ontslag minder kans hebben op herval (Kessing, 2004). Jarret et al (2001) vinden in hun gerandomniseerd onderzoek bij hun controlegroep met een vroegere aanvangsleeftijd van depressie significant meer herval dan de patiënten met een latere aanvangsleeftijd (Jarrett et al., 2001). Ook Lin et al (1998) vonden dat mensen die hervallen hun eerste episode van depressie op jongere leeftijd kregen dan mensen die niet hervallen (Lin et al., 1998). Een vroegtijdig begin van een depressie op jonge leeftijd vergroot volgens een aantal auteurs het risico op herval (Gopinath et al., 2007; Howell et al., 2008).

35

Tabel 26. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegen leefmilieu van de patiënt

Table of MA11 by Heropnamebinnen3maand MA11(leefmilieu) Heropnamebinnen3maand


Woont alleen 753 82.93

155 17.07

908

Gezin/-svervangend milieu

2191 82.24

473 17.76

2664

Collectieve woonvorm 52 89.66

6 10.34

58

Therapeutisch milieu 144 75.39

47 24.61

191

Ander/geen/onbekend 101 80.80

24 19.20

125

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 Er is net geen significant verband tussen heropname en leefmilieu (Tabel 26: df=4; Chi²=8.7; P-waarde=0.07). Personen uit een collectieve woonvorm worden minder vaak binnen drie maanden heropgenomen, en personen uit een therapeutisch milieu worden vaker binnen drie maanden heropgenomen. Dat personen in een therapeutisch milieu verblijven, heeft ongetwijfeld zijn reden. Het verband dat we vinden is dus zeker niet rechtsreeks causaal, maar een voorbeeld van een derde variabele die twee andere beïnvloedt. De persoon heeft bijvoorbeeld minder draagkracht, waardoor hij enerzijds nood heeft aan een therapeutisch milieu en anderzijds ook sneller zal hervallen. In de bestudeerde literatuur vinden we hierover geen informatie. In onze databank vinden we dat de kans op snelle wederopname gelijk is voor personen die alleen wonen of die in een gezin wonen. Dit komt ook overeen met de literatuur. Burcusa en Lacono (2007) besluiten uit hun literatuuronderzoek dat lage socio-economische status en single zijn een risicofactor kunnen zijn voor het ontstaan van depressie, maar niet gerelateerd zijn met het risico op terugval. Sociale steun wordt door deze auteurs bevonden als een beschermende factor voor de lange termijn outcome na een depressie (Burcusa & Iacono, 2007). Zij stellen vervolgonderzoek voor naar de vraag of sociale ondersteuning kan ingezet worden om directe preventie te vormen tegen herval voor personen die anders gekenmerkt zijn met risico op herval. Jansen-Spoelstra et al, (2008) vonden verhoudingsgewijs vaker depressies bij personen die geen nabije interpersoonlijke relaties hebben, gescheiden zijn of alleenwonend.

36

Tabel 27. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegen onderwijstype

Table of MA12 by Heropnamebinnen3maand MA12(onderwijstyp

e) Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

Gewoon 2940 82.17

638 17.83

3578

Buitengewoon 138 78.86

37 21.14

175

Ander niet gespec. 14 77.78

4 22.22

18

Geen gevolgd 41 78.85

11 21.15

52

Onbekend 108 87.80

15 12.20

123

Total 3241 705 3946


Tabel 28. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegen onderwijsniveau

Table of MA13 by Heropnamebinnen3maand MA13(onderwijsnivea

u) Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

Kleuter of lager 358 77.16

106 22.84

464

Sec. lagere cyclus 1036 82.22

224 17.78

1260

Sec. hogere cyclus 1188 83.84

229 16.16

1417

Hoger onderwijs 411 80.59

99 19.41

510

Ander of onbekend 248 84.07

47 15.93

295

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 We vinden geen verband tussen heropnamekans en onderwijstype (Tabel 27: df=4; Chi²=4.59; P-waarde=0.33) maar wel tussen heropname en onderwijsniveau (Tabel 28: df=5; Chi²=12.2; P-waarde=0.02). Er is echter geen eenduidig patroon. Personen met een diploma van secundair onderwijs hervallen minder vaak. Personen die enkel een

37

diploma lager onderwijs opgeven hebben de hoogste kans op een snelle heropname. Personen met een diploma hoger onderwijs hervallen echter vaker dan personen met een opleiding middelbaar onderwijs. Burcusa & Lacono (2007) vinden in hun onderzoek dat een lagere opleiding een factor kan zijn die bijdraagt tot herval. Ook Klein et al (2006) geven aan dat patiënten met een dysthyme stoornis minder jaren van opleiding blijken te hebben (Klein, Shankman, & Rose, 2006).

Tabel 29. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegen beroepsstatus

Table of MA14 by Heropnamebinnen3maand MA14(Beroepstatus) Heropnamebinnen3maand


Betaald werk 1181 84.42

218 15.58

1399

Niet-beroepsactief 573 83.77

111 16.23

684

Mindervalide 919 76.46

283 23.54

1202

Werkloos/steuntrekkend

291 86.61

45 13.39

336

Andere 277 85.23

48 14.77

325

Total 3241 705 3946


38

Tabel 30. Heropname binnen de 3 maand uitgezet tegen laatste beroep

Table of MA15 by Heropnamebinnen3maand MA15(beroeplaatst) Heropnamebinnen3maand Frequency Row Pct 0 1 Total

Arbeider 1576 81.87

349 18.13

1925

Hoger/lager bediende

794 82.02

174 17.98

968

Zelfstandige 180 89.55

21 10.45

201

Ander of onbekend 181 89.16

22 10.84

203

Geen / Zonder 510 78.58

139 21.42

649

Total 3241 705 3946

Frequency Missing = 403 Invalide of minder valide komen vaker terug binnen drie maand. (Tabel 29: df=4; Chi²=39.3; P-waarde<0.0001). Het verschil tussen betaald werk en niet-beroepsactief is echter beperkt. De kans op een snelle heropname van werklozen en steuntrekkenden is zeker niet hoger dan die van werkende personen. Zelfstandigen en ‘anderen’ komen minder snel terug, dan bedienden en dan arbeiders en personen zonder werk. (Tabel 30: df=4 ;Chi²=20.0; P-waarde=0.0005). Dit is een logisch verband omdat zelfstandigen tijdens hun ziekte (tenzij ze ernstig verzekerd zijn) zonder inkomen vallen. Een lager inkomen kan een factor zijn die bijdraagt tot herval (Burcusa & Iacono, 2007)evenals een lagere status vonden dat lage sociale status een voorspeller lijkt voor chronisch beloop van depressie (Spijker & Nolen, 1998). Ervan uitgaande dat arbeiders gemiddeld een lager inkomen en een lagere status hebben dan bedienden, was de verwachting dat arbeiders beduidend vaker een heropname zouden hebben dan bedienden. Bij de MPG-databank is het verschil slechts 1%. Dat komt dan meer overeen met Jansen en Spoelstra (2005), die geen samenhang vinden tussen sociaal Economische klasse en depressie (Jansen-Spoelstra et al., 2005). De Graaf et al (2002) vonden hoger risico op depressie bij werklozen, wat niet bevestigd werd door de MPG-databank (De Graaf et al., 2002).

39

5 De problematiek van heropnames gemodelleerd in multivariate modellen

5.1 Selectie van de onafhankelijke variabelen

De volgende variabelen werden gebruikt als mogelijke onafhankelijke variabelen bij de survivalanalyse en de logistische regressie:

• geslacht, leeftijd (als continue variabele of opgesplitst in klassen),

• diagnose bij ontslag, aantal diagnoses op As1, aantal diagnoses op As2, aantal diagnoses op As1 en As 2 tezamen,

• planningstijd van opname, wijze van opname,

• leefmilieu van de patiënt, gevolgd onderwijs, beroepsstatus voor opname, laatste beroep voor de opname,

• werkproblemen, woonproblemen, financiële problemen bij opname en bij ontslag

• bij ontslag problemen binnen de primaire steungroep of met de sociale omgeving, met de toegankelijkheid van de gezondheidsdiensten, met de justitie, andere,

• duurtijd van de opname in de instelling (als continue variabele of opgesplitst in klassen),

• een set van 53 mogelijke psychologische problemen bij opname en dezelfde set van problemen bij ontslag,

• GAF-schaal bij ontslag (als continue variabele of opgesplitst in klassen) Het doel van de analyses is om aanknopingspunten te vinden om te voorspellen of een patiënt meer of minder kans heeft op heropname. Het doel is echter niet om in te schatten of de medische staf bij ontslag goede richtlijnen geeft, dan wel om variabelen te vinden waarop deze medische staf zich kan richten om goede richtlijnen te geven. We vinden bijvoorbeeld dat patiënten die voor de nazorg naar de psychiater gestuurd worden, meer kan hebben op een heropname na drie maand dan patiënten die naar de huisarts doorverwezen worden. Dat zegt waarschijnlijk iets over het inschattingsvermogen van de medische staf die de nazorg regelt. Patiënten met de grootste problemen worden naar de psychiater doorverwezen, maar die hebben ook het grootste risico op herval. Variabelen die op deze manier gecorreleerd zijn hebben we niet mee ingevoerd als variabelen in de survivalanalyse. Het betreft hier de gegevens in verband met de nazorg en de gegevens over de tussenpersonen tot de opname in het ziekenhuis.

5.2 Methode survivalanalyse en logistische regressie De waarnemingen zijn niet onderling onafhankelijk. Elke waarneming bestaat uit de opname van een patiënt. Maar sommige patiënten zijn meerdere malen opgenomen in de betrokken instellingen. De opnames van deze patiënt zijn vanzelfsprekend niet onafhankelijk, want telkens rechtsreeks verbonden met dezelfde patiënt. In de literatuur wordt deze vorm van onderlinge afhankelijkheid o.a. omschreven als geclusterde waarnemingen. De survivalanalyse is uitgevoerd met de procedure PHREG in SAS. Deze procedure heeft een voorgeprogrammeerde manier om dergelijke geclusterde data te verwerken (Gharibvand & Liu, 2009; SAS Institute Inc, 2009).

40

De meeste klassieke statistische pakketten voorzien geen manier om geclusterde waarnemingen te hanteren bij een logistische regressie. Kuss (2002) geeft echter een manier aan om een logistische regressie uit te voeren in de PHREG-procedure van SAS (Kuss, 2002). En deze procedure heeft wel een methode om rekening te houden met de clustering van waarnemingen (Gharibvand & Liu, 2009; SAS Institute Inc, 2009). Zowel de survivalanalyse als de logistische regressie zijn dus uitgevoerd met de PHREG-procedure in SAS. Voor de survivalanalyse zijn waarnemingen gecensored als er geen heropname was voor december 2007. We beschikken niet over gegevens van 2008. Een waarneming is ook gecensored als de patiënt heropgenomen wordt omwille van een andere reden dan een unipolaire depressie. De hoofdproblematiek wordt dan iets anders dan de unipolaire depressie die we in dit project onderzoeken, en de patiënt verdwijnt dus uit de doelgroep. In een stepwise analyse werden alle geselecteerde mogelijke onafhankelijke variabelen gebruikt die in sectie 5.1 zijn opgenoemd. Alle variabelen die in het model een significantie hadden van 0.10% of minder, werden weerhouden. Van variabelen die te zeer aan elkaar gecorreleerd waren werd er slechts één weerhouden, ook als beiden significant waren. De variabele met de hoogste significantie is weerhouden voor het model. Bv. bij de survivalanalyse werd mt10begin_32 (bij opname problemen met ouderfiguren) weggelaten omdat die te zeer gecorreleerd was met md08_18 (bij ontslag problemen met ouderfiguren) De referentiegroep is door de onderzoekers bepaald. Voor elke variabele is meestal de groep gekozen die vanuit de medische wereld de meest voor de hand liggende groep was. Indien dat niet evident was, is meestal gekozen voor de groep waarvan er de meeste waarnemingen in de databank zaten.

5.3 Verschillen tussen de kans op heropname zonder tijdsbeperking

De “hazard rate” λ(t) bij een survivalanalyse is het aantal “sterf”gevallen op tijdstip t gedeeld door het aantal personen dat nog “leeft” op tijdstip t. In dit onderzoek sterven de personen niet, maar kunnen ze opnieuw opgenomen worden in een instelling:

Een hoge hazard rate op een bepaald ogenblik is dus een slecht teken. Een hazard rate van 25% wil zeggen dat van die groep op dat ogenblik een kwart van de nog overblijvende personen opgenomen wordt. Bij deze analyse wordt nagegaan of de hazard rate λ(t) verschilt tussen verschillende groepen. Men veronderstelt dat er een basis hazard rate λ0(t) is. Elke groep kan daar met een factor eβ van afwijken. De berekening gaat uit van een referentiegroep. In het voorbeeld van de leeftijden hieronder gaan we uit van 5 groepen: 18-24 jaar, 25-34 jaar, 35-44 jaar, de referentiegroep 45-54 jaar en 55-64 jaar. De hazard rate voor deze vijf groepen is dan: Voor 18 – 24 jaar: λ1(t) = λ0(t)*eβ1 Voor 25 – 34 jaar: λ2(t) = λ0(t)*eβ2 Voor 35 – 44 jaar: λ3(t) = λ0(t)*eβ3

41

Voor 45 – 54 jaar(referentiegroep): λ4(t) = λ0(t) Voor 55 – 64 jaar: λ5(t) = λ0(t)*eβ5 We kunnen voor βi’s de parameter-estimates uit de tabel hieronder kunnen invullen (eerste 5 rijen, telkens de 3e kolom). Bemerk dat de parameterschatting voor de referentieklasse per definitie gelijk is aan 0 en dat e0=1. We krijgen dan: Voor 18 – 24 jaar: λ1(t) = λ0(t)*e-1,07 Voor 25 – 34 jaar: λ2(t) = λ0(t)*e-0,23 Voor 35 – 44 jaar: λ3(t) = λ0(t)*e-0,03 Voor 45 – 54 jaar(referentiegroep): λ4(t) = λ0(t) Voor 55 – 64 jaar: λ5(t) = λ0(t)*e0,06 Het exacte verloop van de hazard rate kennen we op deze manier niet, want we weten nog steeds niet wat λ0(t) is. Maar we kunnen wel de groepen onderling vergelijken. Bij de groep van 18-24 jaar is de correctiefactor e-1,07 = 0,34. Bij de referentiegroep is de correctiefactor per definitie 1. De hazard rate van de 18-24jarigen is dus kleiner dan die van de referentiegroep. De heropnamekans van jongeren van 18-24jarigen is dan 34% (zeg één derde) van die van de referentiegroep de 45-54jarigen. De verhouding van de hazard rate van een deelgroep t.o.v. de referentiegroep heet de “hazard ratio”. De hazard ratio van de 18-24jarigen is dan

Dit is de waarde die in de laatste kolom van de tabel staat. Volgende tabel geeft de hazard ratio’s voor de weerhouden variabelen. De referentieklassen voor de variabelen die weergeven of er een bepaald type van problemen is, is telkens ‘geen problemen’.

Tabel 31. Significante variabelen bij een survivalanalyse voor heropname na een depressie

Parameter Parameter Estimate

Standard Error Pr > ChiSq

Hazard Ratio

leeftijd 18-24 J -0,97 0,25 0,00 0,38

25-34 J -0,25 0,13 0,05 0,78

35_44 J -0,01 0,09 0,94 0,99

45-54 0,00 1,00

55-64 J 0,12 0,10 0,23 1,13

diagnose bij ontslag depressie Niet bepaald -0,01 0,17 0,93 0,99

dysthyme stoornis -0,15 0,14 0,31 0,86

recidiverend depressie 0,47 0,11 <,0001 1,61

eenmalige depressie 0,00 1,00

Onderwijsniveau Ander of onbekend -0,15 0,18 0,40 0,86

Hoger onderwijs 0,38 0,13 0,00 1,46

42

Kleuter of lager 0,22 0,11 0,06 1,24

Sec. lagere cyclus 0,05 0,09 0,60 1,05

sec. hogere cyclus 0,00 1,00

Beroepsstatus Andere 0,00 0,18 1,00 1,00

Mindervalide 0,36 0,09 <,0001 1,44

Niet-beroepsactief 0,01 0,13 0,93 1,01

Werkloos/steuntrekkend 0,05 0,16 0,76 1,05

betaald werk 0,00 1,00

laatste beroep Ander of onbekend -0,46 0,20 0,02 0,63

Geen / Zonder 0,21 0,11 0,06 1,23

Hoger/lager bediende -0,12 0,11 0,30 0,89

Zelfstandige -0,49 0,21 0,02 0,62

Arbeider 0,00 1,00

probleem gebonden aan sociale

omgeving bij ontslag

ja -0,35 0,09 <,0001 0,71

aantal dagen verblijf in de instelling

0 - 5 dagen 0,00 1,00

6 - 10 dagen -0,69 0,17 <,0001 0,50

11 - 20 dagen -0,59 0,14 <,0001 0,55

20 - 30 dagen -0,50 0,15 0,00 0,61

31 - 45 dagen -0,51 0,14 0,00 0,60

46 - 60 dagen -0,40 0,14 0,00 0,67

61 - 90 dagen -0,51 0,13 0,00 0,60

91 -120 dagen -0,78 0,16 <,0001 0,46

121 -150 dagen -0,90 0,21 <,0001 0,41

151 -180 dagen -0,74 0,22 0,00 0,48

181 -240 dagen -0,45 0,18 0,01 0,64

241 -300 dagen -0,54 0,22 0,02 0,58

301 -360 dagen -0,91 0,33 0,01 0,40

361 -540 dagen -0,84 0,25 0,00 0,43

541 -720 dagen -1,61 0,60 0,01 0,20

720 + dagen -0,61 0,28 0,03 0,54

Problemen i.v.m. medicatie bij opname

Ja (n=244) -0,62 0,19 0,00 0,54

relatieprobleem met partner bij opname

Ja (n=1604) 0,20 0,07 0,01 1,22

problemen met ouderfiguren bij

opname

Ja (n=503) 0,32 0,12 0,01 1,38

affectieve problemen bij opname

Ja (n=392) 0,30 0,11 0,01 1,35

43

Zelfmoordgedachten bij ontslag

Ja (n=536) -0,26 0,12 0,03 0,77

Autoagressie bij ontslag

Ja (n=238) 0,37 0,16 0,02 1,45

Vertraging, verminderd

gevoelsleven bij ontslag

Ja (n=805) 0,23 0,08 0,01 1,25

Agitatie, verbale agressie bij ontslag

Ja (n=240) -0,40 0,18 0,03 0,67

angst, fobie bij ontslag

Ja (n=784) 0,21 0,09 0,02 1,24

Grootheidsgedachten bij ontslag

Ja (n=45) 1,04 0,27 0,00 2,82

Intellectuele problemen bij

ontslag

Ja (n=255) 0,31 0,14 0,03 1,36

Diagnose op As 2 angstig AS 2 (=cluster C)

-0,08 0,11 0,45 0,92

emotioneel AS 2 (=cluster B)

0,27 0,10 0,00 1,32

excentriek AS2 (=cluster A)

-0,36 0,24 0,14 0,70

mentale retardatie -0,32 0,21 0,13 0,73

geen diagnose 0,00 1,00

niet specifiek As 2 0,14 0,12 0,24 1,15

Alle andere variabelen die in hoofdstuk 4 bivariaat besproken waren, hebben geen statistische meerwaarde op dit model, ook niet als ze bivariaat significant waren in hoofdstuk 4. De referentiesituatie is een arbeider met betaald werk, 45-54 jaar, met een diploma van hoger secundair onderwijs. De persoon bleef 0 tot 5 dagen in de instelling, de diagnose bij ontslag was een eenmalige depressie en noch bij opname noch bij ontslag werd één van de specifieke problemen (zie tabel) als heel belangrijk aangekruist. Afwijkingen van deze referentiesituatie hebben een multiplicatief effect op de hazard ratio’s. Vb. indien de persoon 25-34 jaar is, dan is zijn opnamekans 0,78 van die van de referentiepersoon. Als de persoon 25-34 jaar en al recidiverend was, dan is de kans op heropname 0,78*1,61 = 1,26 keer groter dan die van een referentiepersoon. Bemerk dat het geslacht van de persoon geen verklarende meerwaarde heeft volgens het resultaat van deze analyse. Maar omdat “persoon” mannelijk is, wordt in de bespreking van de belangrijkste conclusies gewoonweg “hij” gebruikt i.p.v. het stroevere “hij/zij”. Hoe ouder een persoon, hoe groter de kans dat hij heropgenomen wordt. Het type depressie heeft verband met de kans op heropname. Als de opname al recidiverend was, dan is de kans op een heropname nadien groter dan als de vorige opname een eenmalige depressie was. Daar waar er al een voorgeschiedenis is van heropnames, is het waarschijnlijker dat er later ook nog opnames zullen volgen. Bij dysthyme depressies is de kans op heropname het kleinste. Op As 2 vinden we dat de

44

diagnose van emotionele problemen vaker resulteert in een heropname dan geen diagnose op As 2. Personen met een hogere opleiding hervallen significant vaker dan de anderen. Op het gebied van beroepsstatus is er nauwelijks verschil tussen betaald werk of werkloos of niet beroepsactief. Het significante verschil ontstaat tussen de mindervaliden en de andere groepen. Zelfstandigen hervallen minder vaak dan anderen. Dat is logisch omdat hun inkomen rechtsreeks afhangt van hun werkzaamheden. Bij opname in een instelling verdienen ze ondertussen niets. Wie problemen heeft met de sociale omgeving hervalt minder vaak. Hier hebben we geen verklaring voor. De kans op heropname is duidelijk hoger na een opnameperiode van 5 dagen. Bij elke periode langer dan 5 dagen is de kans merkbaar kleiner. Na de scherpe daling na een opname van meer dan 5 dagen, is er voor langere opnameperiodes ook nog een minder scherpe daling in heropnamekans. Een korte opnameperiode kan in het kader van nazorg crisisinterventie zijn. Dan is na een opname van 5 dagen het probleem zeker niet opgelost. Ook in andere situaties kunnen na 5 dagen de symptomen nog niet kunnen behandeld zijn. (zelfs medicatie werkt pas na 14 dagen). Dit verhoogt het risico op herval. Vier soorten problemen bij opname geven significante resultaten. Personen die bij opname relatieproblemen hebben met hun partner, of met ouderfiguren of die affectieve problemen hebben 30% à 40% meer kans om heropgenomen te worden. Personen die bij opname problemen hebben met correct gebruik van medicatie, hebben na ontslag minder kans om heropgenomen te worden dan personen zonder deze problematiek. Een mogelijke reden hiervoor zou kunnen zijn dat dit een relatief eenvoudig op te lossen probleem is. Als tijdens de opname de medicatie op punt gesteld wordt, en de patiënt er zich daarna aan houdt, is dit misschien beter vol te houden dan ‘de gemiddelde reden voor een depressie’. Acht soorten problemen bij ontslag geven eveneens significante resultaten. Wie bij ontslag problemen heeft met autoagressie, met een vertraagd of verminderd gevoelslevens, met angst, met grootheidsgedachten en wie intellectuele problemen heeft, heeft meer kans om heropgenomen te worden. Merkwaardig genoeg heeft wie last heeft van zelfmoordgedachten bij ontslag minder kans op heropname. Dit is waarschijnlijk geen gevolg van een vreemde correlatie binnen dit model met 20 variabelen. Ook in de bivariate analyse hadden patiënten met problemen met zelfmoordgedachten minder kans om heropgenomen te worden. In principe kan het dat deze patiënten effectief zelfmoord zouden plegen, en dus niet meer opgenomen worden. Maar gezien het aantal van 446 waarnemingen met zelfmoordgedachten van de 3168 lijkt dit onwaarschijnlijk. Mensen met zelfmoordgedachten laat men in principe niet met ontslag gaan. Dat risico is te groot. Misschien betreft het hier dus patiënten die ontslag nemen tegen advies in, en daarna niet meer naar hetzelfde ziekenhuis terugkomen. Een mogelijke heropname in een ander ziekenhuis, telt daar als een eerste opname en is in MPG niet terug te vinden. Problemen met Agitatie of verbale agressie bij ontslag verkleint de kans tot hervallen. Bivariaat was er hierover geen duidelijkheid.

5.4 Verschillen in kans op heropname binnen de drie maand versus geen heropname binnen de drie maand

45

Het is ook van belang om te weten of een bepaalde groep meer kans heeft om snel heropgenomen te worden. Een snelle heropname definiëren we hier als een heropname binnen drie maand. Dit is een ja/nee variabele: een persoon wordt wel of niet binnen de drie maand heropgenomen. De beste regressie voor een ja/nee variabele is een logistische regressie. Door de regressie uit te voeren als een heel specifieke vorm van een survival analyse (nl. een survivalanalyse met maar twee periodes: voor en na 3 maand, zie Kuss, 2002) en deze uit te voeren in de PHREG-procedure van SAS kunnen we rekening houden met de clustering van waarnemingen (Gharibvand & Liu, 2009; SAS Institute Inc, 2009). Het grote voordeel van deze methode is dat we ook de niet van elkaar onafhankelijke opnames en heropnames van dezelfde persoon kunnen gebruiken. Een nadeel van deze methode is dat de output niet de vorm heeft van de eenvoudiger leesbare regressie. Maar de belangrijkste output van de survivalanalyse, de hazardratio, is ook een belangrijke output van een logistische regressie. De hazard ratio van de survivalanalyse is namelijk gelijk aan de odds-ratio van de logistische regressie. Een hypothetisch voorbeeld. Stel dat mannen een kans hebben van 1/3 op een heropname binnen drie maand, en vrouwen een kans van ¼.

De odds van een kans p is per definitie ppodds −= 1 .

De odds voor de mannen is dan 2/1666.0333.0

333.01333.0, ==−=mannenodds .

De odds voor de vrouwen is dan 3/175.025.0

25.0125.0, ==−=vrouwenodds .

De odds ratio van mannen t.o.v. vrouwen is dan

5,123

31

21

,,

====vrouwenoddsmannenoddsratioodds .

Een odds ratio groter (respectievelijk: kleiner) dan 1 wil dus zeggen dat die groep meer (respectievelijk: minder) kans op heropname heeft als de referentiegroep. Omdat in de gebruikte berekening de hazardratio van de survivalanalyse gelijk is aan de odds ratio van de logistische regressie, impliceert dit bijvoorbeeld de hazard ratio van 1,11 voor 55-64-jarigen dat deze iets meer kans hebben op een heropname binnen 3 maanden dan de referentiegroep, nl. de 45-54 jarigen.

Tabel 32. Significante variabelen bij een logistische regressie voor heropname binnen 3 maand na een depressie

Parameter klasse Parameter Estimate St. Error Pr > ChiSq

Hazard Ratio

leeftijd 18-24 J -0,78 0,27 0,004 0,46

25-34 J -0,11 0,19 0,59 0,90

35_44 J -0,10 0,14 0,48 0,90

45_54 J 1

55-64 J 0,13 0,16 0,43 1,14

diagnose bij ontslag depressie niet bepaald

0,25 0,21 0,24 1,29

dysthyme stoornis

-0,03 0,21 0,88 0,97

46

recidiverend depressie

0,53 0,16 0,00 1,70

eenmalige depressie

1

Diagnose op As 2 angstig AS 2 (=cluster C)

-0,16 0,15 0,31 0,86

emotioneel AS 2 (=cluster B)

0,30 0,14 0,03 1,36

excentriek AS2 (=cluster A)

-0,78 0,31 0,01 0,46

mentale retardatie

-0,08 0,30 0,79 0,92

geen diagnose -0,02 0,17 0,92 0,98

niet specifiek As 2

1

Beroepsstatus Andere -0,20 0,24 0,41 0,82

Mindervalide 0,28 0,14 0,05 1,32

Niet-beroepsactief

-0,10 0,19 0,60 0,91

Werkloos/ steuntrekkend

-0,09 0,20 0,66 0,92

betaald werk 1

laatste beroep Ander of onbekend

-0,66 0,27 0,01 0,52

Geen / Zonder 0,37 0,16 0,02 1,45

Hoger/lager bediende

0,05 0,14 0,69 1,06

Zelfstandige -0,50 0,26 0,05 0,61

Arbeider 1

aantal dagen verblijf in de instelling

0 - 5 dagen 1

6 - 10 dagen -0,85 0,21 <,0001 0,43

11 - 20 dagen -0,90 0,19 <,0001 0,41

20 - 30 dagen -0,93 0,22 <,0001 0,40

31 - 45 dagen -0,64 0,19 0,00 0,53

46 - 60 dagen -0,92 0,21 <,0001 0,40

61 - 90 dagen -0,99 0,19 <,0001 0,37

91 -120 dagen -1,15 0,22 <,0001 0,32

121 -150 dagen -1,10 0,26 <,0001 0,33

151 -180 dagen -1,32 0,30 <,0001 0,27

181 -240 dagen -0,91 0,25 0,00 0,40

241 -300 dagen -0,79 0,28 0,01 0,45

301 -360 dagen -1,15 0,36 0,00 0,32

361 -540 dagen -1,18 0,32 0,00 0,31

541 -720 dagen -2,28 0,75 0,00 0,10

720 + dagen -1,41 0,40 0,00 0,24

47

GAF-schaal op het einde van de behandeling

0 - 10 -0,74 0,70 0,29 0,48

11-20 0,27 0,44 0,55 1,31

21 - 30 0,02 0,30 0,94 1,02

31 - 40 0,28 0,16 0,08 1,33

41 - 50 0,00 0,13 1,00 1,00

51- 60 1

61 - 70 -0,45 0,14 0,00 0,64

71 - 80 -0,59 0,22 0,01 0,56

81 - 100 -0,98 0,53 0,07 0,38

angst, fobie bij opname

1 (n=1095) 0,25 0,11 0,02 1,28

grootheidsgedachten bij opname

1 (n=39) 1,26 0,46 0,01 3,51

relatieprobleem met partner bij opname

1 (n=1604) 0,22 0,11 0,04 1,25

problemen met ouderfiguren bij

opname

1 (n=503) 0,29 0,14 0,05 1,33

Eetproblemen bij opname

1 (n=688) -0,30 0,13 0,03 0,74

Zelfmoordgedachten bij ontslag

1 (n=536) -0,27 0,14 0,05 0,77

Depressieve stemming,

minderwaardigheid bij ontslag

1 (n=2862) 0,36 0,13 0,00 1;432

Sociaal teruggetrokken bij

ontslag

1 (n=794) 0,32 0,12 0,01 1,37

Algemene lichamelijke

achteruitgang bij ontslag

1 (n=347) -0,46 0,19 0,01 0,63

Een belangrijk deel van de variabelen die een significant verband hebben met de kans op een heropname in het algemeen, hebben op dezelfde manier een significant verband met de heropnamekans binnen drie maanden:

- Hoe ouder een persoon, hoe groter de kans dat hij heropgenomen wordt binnen drie maand.

- Patiënten die al recidiveren, hebben meer kans op een heropname binnen drie maand. Dan is de kans op een heropname nadien groter dan als de vorige opname een eenmalige depressie was.

- Op As 2 vinden we dat de diagnose van emotionele problemen vaker resulteert in een heropname dan geen diagnose op As 2. Mensen die excentriek scoren op As 2 hervallen minder vaak binnen drie maand.

- Bij beroepsstatus hervallen de minder validen het vaakste. - Zelfstandigen hervallen minder vaak dan anderen.

48

- De kans op heropname binnen drie maand is duidelijk hoger na een opnameperiode van 5 dagen. Bij elke periode langer dan 5 dagen is de kans merkbaar kleiner.

Een nieuwe variabele met een significante meerwaarde is de GAF-schaal op het einde van de opname. Grotendeels is het zo dat, hoe hoger de GAF-schaal, hoe dalend de kans op heropname binnen drie maand. Het verband is echter niet systematisch dalend, wat in principe wel verwacht werd. Er worden in het model voor opnamekans binnen de 3 maand andere probleemvariabelen bij opname en bij ontslag weerhouden dan in het model voor opnamekans in het algemeen. Patiënten waarbij bij opname problemen gemeld werden met angsten en fobieën, met grootheidsgedachten, met ouderfiguren en affectieve problemen hebben meer kans om snel heropgenomen te worden. Maar problemen met eetproblemen correleren met een kleinere kans op snelle heropname. Patiënten waarbij bij ontslag problemen met depressieve gedachten en met sociale teruggetrokkenheid gemeld worden, hebben meer kans op een heropname binnen drie maand. Maar patiënten die bij ontslag problemen hebben met zelfmoordgedachten of met algemene lichamelijke achteruitgang, hebben minder kans op een snelle heropname.

49

6 Besluit Het doel van dit onderzoek was om variabelen te vinden die verband houden met een grotere kans op heropname na een ontslag in een ziekenhuis omwille van een unipolaire depressie. Idealiter zouden er variabelen gevonden worden waarmee praktische richtlijnen gegeven kunnen worden om het heropnamerisico in de toekomst te verkleinen. De bivariate analyses geven aan dat voor alle aspecten van nazorg de patiënten aan wie geen nazorg voorgesteld wordt, de kleinste heropnamekans hebben. Hieruit mag echter niet geconcludeerd worden dat aan alle patiënten dus best geen nazorg meer aangeboden wordt. Het is logisch dat aan risicopatiënten meer nazorg voorgesteld wordt, maar dat die ook een grotere kans op heropname hebben. De nazorg is echter blijkbaar niet zo sterk, dat de heropnamekans daalt tot op het niveau van de personen die geen nazorg behoeven. Uit dit resultaat een praktische toepassing halen voor toekomstige nazorg, is dus niet haalbaar. Uit de multivariate analyses blijkt dat de meerderheid van de variabelen die correleren met een grotere heropnamekans in het algemeen, ook verband houden met een grotere heropnamekans binnen de drie maanden. Slechts één van de significante variabelen laat effectief toe om in te grijpen op de behandeling: het aantal dagen verblijf in de instelling. Alle andere variabelen beschrijven de situatie van de patiënt: ofwel zijn socio-economische omstandigheden ofwel aspecten van zijn problematiek. Significante variabelen die zowel in het algemeen als op korte termijn indicatoren zijn voor een heropname zijn:

- De kans op heropname binnen drie maand is duidelijk hoger na een opnameperiode van 5 dagen. Bij elke periode langer dan 5 dagen is de kans merkbaar kleiner.

- Patiënten die al recidiveren, hebben meer kans op een heropname binnen drie maand. Dan is de kans op een heropname nadien groter dan als de vorige opname een eenmalige depressie was.

- Hoe ouder een persoon, hoe groter de kans dat hij heropgenomen wordt binnen drie maand.

- De diagnose van emotionele problemen op As 2 resulteert vaker in een heropname dan geen diagnose op As 2. Mensen die excentriek scoren op As 2 hervallen minder vaak binnen drie maand.

- Bij beroepsstatus hervallen de minder validen het vaakste. - Zelfstandigen hervallen minder vaak dan anderen. - Relatieproblemen met de partner of met ouders bij opname verhoogt de kans op

herval. - Grootheidsgedachten en angst, hetzij bij opname of bij ontslag, verhoogt de kans

op herval. - Zelfmoordgedachten bij ontslag verkleint de kans op heropname Dat zelfmoordgedachten bij ontslag de kans op heropname zou verkleinen is een heel vreemd resultaat, dat nochtans systematisch uit de databank volgt. Daarnaast zijn er nog een aantal problemen (bv. sociale teruggetrokkenheid, ..) die ofwel op korte termijn ofwel op langere termijn een kans op heropname vergroten.

50

7 Bijlage 1: analyses i.v.m. zelfmoordgedachten Patiënten met zelfmoordgedachten bij opname (Tabel 15, Tabel 16) of bij ontslag (Tabel 31, Tabel 32) hervallen minder snel dan personen zonder zelfmoordgedachten. Dat is zeker niet intuïtief begrijpelijk. Een mogelijk idee was dat patiënten met zelfmoordneigingen vaker naar goede hulp verwezen worden, en dat deze goede hulp voorkomt dat ze heropgenomen moeten worden. We vinden inderdaad dat psychotrope nazorg vaker voorgesteld wordt, wat minder naar de huisarts, wat meer naar psychiater, en drie keer zoveel naar residentiële hulp (Tabel 33, verschil in psychotrope nazorg: chi²=137, df=9, P<0.0001) Voor relationele nazorg wordt aan personen met zelfmoordgedachten duidelijk vaker hulp voorgesteld, naar zowat alle mogelijke vormen van professionele hulp, zelfs tot vier keer zoveel naar residentiële hulp (Tabel 34: chi²=188, df=9, P<0.0001) Anderzijds blijkt dat patiënten die voor psychotrope nazorg residentiële of semi-residentiële hulp wordt aangeboden, dat die vaker binnen drie maanden heropgenomen worden (Tabel 35: chi²=101, df=9, P<0.0001). Voor patiënten waaraan residentiële hulp wordt voorgesteld voor relationele nazorg (Tabel 36: chi²=21.4, df=9, P=0.01). Patiënten waaraan of semi-residentiële hulp of psychiatrische hulp wordt voorgesteld voor relationele nazorg hervallen iets minder vaak dan gemiddeld binnen de drie maanden. We kunnen berekenen hoeveel procent van de patiënten met zelfmoordgedachten zou hervallen binnen de drie maanden, zuiver op basis van de voorgestelde psychotrope nazorg. 0.41% wordt mantelzorg voorgesteld (Tabel 33), en van de groep waaraan mantelzorg wordt voorgesteld hervalt 44.4% binnen de 3 maand (Tabel 35). Aan 16.32% van de patiënten met zelfmoordgedachten wordt residentiële professionele hulp voorgesteld, en van de patiënten waaraan residentiële professionele hulp voorgesteld wordt, hervalt 33.37% binnen de drie maanden. Als we al deze percentages combineren tot 0.41%*44.4% + 16.32%*33.37% + .... vinden we dat 20.0% van de patiënten met zelfmoordgedachten binnen de drie maanden zou hervallen. Dat is meer dan de 17.91%, waarmee ze in werkelijkheid hervallen (Tabel 17). Vergelijkbaar vinden we voor hervalkansen berekend op basis van voorgestelde relationele nazorg een hervalkans van 18.3%. Dit ligt al veel dichter bij het werkelijke resultaat, maar verklaart niet waarom het resultaat significant wordt in de multivariate analyse.

51

Tabel 33. Percentage doorverwijzing voor psychotrope nazorg toezicht versus zelfmoordgedachten bij ontslag,

Table of MD10_06 by MD08_01 MD10_06(nazorgPsycho) MD08_01 Percent Col Pct 0 1 Total

Niet ingevuld 0.94 1.09

0.00 0.00

0.94

Mantelzorg 0.30 0.35

0.11 0.86

0.41

Pr. huisarts / niet-psych. 10.92 12.61

1.31 9.79

12.23

psychiater 29.96 34.59

4.37 32.65

34.33

Ambulante prof. hulp 8.60 9.93

1.38 10.31

9.98

Polikliniek 3.79 4.38

0.48 3.61

4.28

Prof. hulp aan huis 0.11 0.13

0.02 0.17

0.14

Semi-resid. prof. hulp 2.51 2.89

0.76 5.67

3.27

Resid. prof. hulp 4.35 5.02

2.18 16.32

6.53

Niet voorgesteld 25.13 29.02

2.76 20.62

27.89

Total 3767 86.62

582 13.38

4349 100.00

52

Tabel 34. Percentage doorverwijzing voor relationele nazorg toezicht versus zelfmoordgedachten bij ontslag,

Table of MD10_07 by MD08_01 MD10_07(nazorgRel) MD08_01

Percent Col Pct 0 1 Total


0.00 0.00

0.94


0.14 1.03

0.57


3.40 3.93

0.46 3.44

3.86


2.58 19.24

15.18


1.79 13.40

10.21


0.34 2.58

3.01


0.09 0.69

0.34


0.71 5.33

3.27


1.79 13.40

4.48


5.47 40.89

58.13

Total 3767 86.62

582 13.38

4349 100.00

53

Tabel 35. Percentage doorverwijzing voor psychotrope nazorg toezicht versus heropname binnen de 3 maanden

Table of MD10_06 by Heropnamebinnen3maand MD10_06(nazorgPsych

o) Heropnamebinnen3maand Percent Row Pct 0 1 Total


0.00 0.00

1.04


0.20 44.44

0.46


10.92 86.37

1.72 13.63

12.65


4.76 13.80

34.52


1.62 16.24

9.98


0.84 20.89

4.00


0.08 60.00

0.13


0.86 26.77

3.22


2.15 33.73

6.39


5.63 20.37

27.62

Total 3241 82.13

705 17.87

3946 100.00


54

Tabel 36. Percentage doorverwijzing voor relationele nazorg toezicht versus heropname binnen de 3 maanden,

Table of MD10_07 by Heropnamebinnen3maand MD10_07(nazorgRel) Heropnamebinnen3maand

Percent Row Pct 0 1 Total


0.00 0.00

1.04


0.18 29.17

0.61


3.40 85.35

0.58 14.65

3.98


2.51 16.36

15.33


1.52 15.00

10.14


0.41 14.16

2.86


0.08 20.00

0.38


0.63 19.38

3.27


1.01 23.12

4.38


10.95 18.87

58.01

Total 3241 82.13

705 17.87

3946 100.00


55

8 Bijlage 2: analyses i.v.m. de GAF-schaal Voor lage waarden op de GAF-schaal vinden we een kleinere heropnamekans dan voor de middelste waarden van de GAF-schaal. Dat is tegen de intuïtie.

Table of Heropnamebinnen3maand by gafschaaleind2 gafschaaleind2

Total 0 - 30 31 - 60 61 + Heropnamebinnen3maand

3.69 47.73 28.66 80.08 0 Percent Col Pct 81.82 76.99 85.58

1 Percent 0.82 14.27 4.83 19.92 Col Pct 18.18 23.01 14.42

Total Frequency 143 1964 1061 3168 Percent 4.51 61.99 33.49 100.00

Frequency Missing = 323 Dit heeft gedeeltelijk een verband met het aantal dagen dat de patiënt in het ziekenhuis was. Patiënten die ontslagen worden met een lage GAF-schaal, hebben vaker langer in het ziekenhuis verbleven (Tabel 40). Maar dit effect is zeker niet groot genoeg om de lage heropnamekans te verklaren.

Tabel 37. GAFschaal bij ontslag versus aantal dagen in het ziekenhuis,

Table of md04kl2 by gafschaaleind2 gafschaaleind2

Total 0 - 30 31 - 60 61 + md04kl2

0.77 12.66 5.99 19.42 0 - 5 dagen Percent Col Pct 17.20 20.15 18.33

6 - 60 dagen Percent 2.03 23.60 12.35 37.98 Col Pct 45.22 37.56 37.81

61 -180 dagen Percent 0.77 16.47 9.94 27.18 Col Pct 17.20 26.21 30.44

181 -540 dagen Percent 0.72 8.11 3.90 12.72 Col Pct 15.92 12.90 11.93

541 + dagen Percent 0.20 2.01 0.49 2.69 Col Pct 4.46 3.19 1.49

Total Frequency 157 2194 1140 3491 Percent 4.50 62.85 32.66 100.00

Opvallend is dat voor veel patiënten die ontslagen worden met een lage GAF-schaal, de nazorg niet ingevuld is in MPG (Tabel 41). Gemiddeld is dit voor iets minder dan 1% (0.95%) niet ingevuld, maar bij deze groep is dit voor 7.64% van de patiënten niet ingevuld. Een ander opvallend feit is dat er veel minder doorverwijzingen naar een psychiater zijn, maar veel meer residentiële professionele hulp. Dit geldt voor nazorg voor relationele hulp, maar ook voor andere nazorg zoals basisnazorg, nazorg voor medicatie, voor toezicht, voor sociale of somatische of psychologische ondersteuning.

56

Als we op basis van de kansen op heropname van de types nazorg en de verdeling van deze types over de patiënten per GAF-schaal de heropnamekansen voorspellen van de patiënten met lage-middel-hoge GAFschaal, vinden we percentages die dicht bij elkaar liggen: 19.8%, 20.1% en 19.8%. Dat komt dus nog niet goed overeen met de werkelijke percentages van resp. 18.2%, 23,0%, 14.4%. Vergelijkbare berekeningen voor bijvoorbeeld doelstellingen ivm. de symptomen leveren iets betere resultaten (resp. 19.3%, 20.5%, 19.5%), maar zeker geen sluitend verband.

Tabel 38. GAFschaal bij ontslag versus geplande relationele nazorg

Table of MD10_07 by gafschaaleind2

gafschaaleind2

Total 0 - 30 31 - 60 61 +

nazorgRel

0.34 0.54 0.06 0.95 Niet ingevuld

Percent

Col Pct 7.64 0.87 0.18

Mantelzorg Percent 0.03 0.54 0.06 0.63

Col Pct 0.64 0.87 0.18

Pr. huisarts / niet-psych. Percent 0.14 3.01 1.15 4.30

Col Pct 3.18 4.79 3.51

psychiater Percent 0.37 8.05 7.96 16.38

Col Pct 8.28 12.81 24.39

Ambulante prof. hulp Percent 0.14 8.48 3.21 11.83

Col Pct 3.18 13.49 9.82

Polikliniek Percent 0.06 1.09 1.09 2.23

Col Pct 1.27 1.73 3.33

Prof. hulp aan huis Percent 0.03 0.29 0.09 0.40

Col Pct 0.64 0.46 0.26

Semi-resid. prof. hulp Percent 0.09 2.61 1.26 3.95

Col Pct 1.91 4.15 3.86

Resid. prof. hulp Percent 0.63 3.70 0.80 5.13

Col Pct 14.01 5.88 2.46

Niet voorgesteld Percent 2.66 34.55 16.99 54.20

Col Pct 59.24 54.97 52.02

Total Frequency 157 2194 1140 3491

57

Table of MD10_07 by gafschaaleind2

gafschaaleind2

Total 0 - 30 31 - 60 61 +

Percent 4.50 62.85 32.66 100.00

Tabel 39. GAFschaal bij ontslag versus doelstellingen ivm. de symptomen

Table of MD09_01 by gafschaaleind2 doelsymptoomontslag gafschaaleind2

Total 0 - 30 31 - 60 61 +

0,38 5 3,79 9,17 Geen doelstelling symptoom

Percent Col Pct 8,97 7,95 11,51

Sympt, stabiliseren Percent 0,87 23,77 8,18 32,82 Col Pct 20,69 37,79 24,87

Sympt, verminderen Percent 2,23 28,02 15,88 46,12 Col Pct 53,1 44,55 48,24

Sympt, verdwijnen Percent 0,72 6,1 5,06 11,89 Col Pct 17,24 9,7 15,38

Total Frequency 145 2175 1138 3458

Percent 4,19 62,9 32,91 100 Frequency Missing = 33

58

9 Bibliografie Reference List

Burcusa, S. L. & Iacono, W. G. (2007). Risk for recurrence in depression. Clinical Psychology Review, 10.

Claxton, A. M. I. J., Zhiming, L., & McKendrick, J. (2000). Selective serotonin reuptake inhibitor treatment in the UK: risk of relapse or recurrence of depression. Britisch Journal of Psychiatry, 163-168.

Daniels, B. A., Kirby, K. C., Hay, D. A., & Jones, I. H. (1998). Predictability of rehospitalisation over 5 years for schizophrenia, bipolar disorder and depression. Journal of psychiatry, 281-286.

De Graaf, R., Bijl, R. V., Ravelli, A., Smit, F., & Vollebergh, W. A. M. (2002). Predictors of first incidence of DSM -III-R psychiatric disorders in the general population: findings from the Netherlands Menthal Health Survey and incidence study. Acta Psychiatrica Scandinavica, 106, 303-313.

Demyttenaere, K., Alonso, J., Angermeyer, M. C., Bernert, S., & Bruffaerts, R. (2004). Prevalence of mental disorders in Europe; resultsfrom the European Study of the Epidemiology of Mental Disorders (ESEMeD) project. Acta Psychiatr.Scand., 21-27.

Demyttenaere, K., Bruffaerts, R., Posada-Villa, J., Gasquet, I., Kovess, V., & Lepine, J. P. (2004). Prevalence, severity and unmet need for treatment of mental disorders in the World Health Organization World Mental Health Survays. JAMA, 2581-2590.

Fava, G. A., Ruini, C., Rafanelli, C., Finos, L., Conti, S., & Grandi, S. (2004). Six-year outcome of cognitive behavior therapy for prevention of recurrent depression. Am.J.Psychiatry, 161, 1872-1876.

FOD Volksgezondheid Veiligheid van de Voedselketen en Leefmilieu (2007). Handleiding voor de registratie van de Minimale Psychiatrische Gegevens. (4de druk ed.) Brussel: FOD Volksgezondheid, Veiligheid van de Voedselketen en Leefmilieu Eurostation.

Gharibvand, L. & Liu, L. (2009). Analysis of Survival Data with Clustered Events. Sas Global Forum 2009 Paper 237-2009. 3-3-2010.

Ref Type: Internet Communication

Gilchrist, G. & Gunn, J. (2007). Observational studies of depression in primary care: what do we know? BMC Family Practice, 8.

Goldberg, J. F., Harrow, M., & Grossman, L. S. (1995). Course and outcome in bipolar affective disorders: a longitudinal follow-up study. American Journal of Psychiatry, 379-384.

Gopinath, S., Katon, W. J., Russo, J. E., & Ludman, E. J. (2007). Clinical factors associated with relapse in primary care patients with chronic or recurrent depression. J.Affect.Disord., 101, 57-63.

Howell, C. A., Turnbull, D. A., Beilby, J. J., Marshall, C. A., Briggs, N., & Newbury, W. L. (2008). Preventing relapse of depression in primary care: a pilot study of the "Keeping the blues away" program. Med.J.Aust., 188, S138-S141.

Iosifescu, D. V., Nierenberg, A. A., Alpert, J. E., Papakostas, G. I., Perlis, R. H., Sonawalla, S. et al. (2004). Comorbid medical illness and relapse of major depressive disorder in the continuation phase of treatment. Psychosomatics, 45, 419-425.

59

Jansen-Spoelstra, A., van Meijel, B., & de Winter, K. (2005). Ervaring en beleving van depressie: een literatuurstudie. Psychiatrie en verpleging, 12-23.

Jarrett, R. B., Kraft, D., Doyle, J., Foster, B. M., Eaves, G. G., & Silver, P. C. (2001). Preventing recurrent depression using cognitive therapy with and without a continuation phase: a randomized clinical trial. Arch.Gen.Psychiatry, 58, 381-388.

Kates, N. & Mach, M. (2010). Chronic disease management for depression in primary care: a summary of the current literature and implications for practice. The Canadian Journal of Psychiatry, 77-85.

Kessing, L. V. (2004). Severity of depressive episodes according to ICD-10: prediction of risk of relapse and suicide. Br.J.Psychiatry, 184, 153-156.

Klein, D. N., Shankman, S. A., & Rose, S. (2006). Ten-year prospective follow-up study of the naturalistic course of dysthymic disorder and double depression. Am.J.Psychiatry, 872-880.

Kovess-Masfety, V., Alonso, J., De, G. R., & Demyttenaere, K. (2005). A European approach to rural-urban differences in mental health: the ESEMeD 2000 comparative study. The Canadian Journal of Psychiatry, 926-936.

Kuss, O. (2002). How to use SAS for logistic regression with correlated data. SAS Users Group - 27th Annual SAS Users Group International Conference or SUGI 27, Paper 261-27. www2.sas.com/proceedigs/sugi27.p261-27.pdf . 3-3-2010.

Ref Type: Internet Communication

Landelijke stuurgroep multidisciplinaire richtlijnontwikkeling in de GZ (2005). Multidisciplinaire richtlijn depressie. Richtlijn voor de diagnostiek en behandeling van volwassen cliënten met een depressie. Houten: Trimbos.

Lewinsohn, P. M., Clarke, G. N., Seeley, J. R., & Rohde, P. (1994). Major depression in community adolescents: Age at onset, episode duration and time to recurrence. Journal of the Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 33, 809-818.

Limosin, F., Mekaoui, L., & Hautecouverture, S. (2007). [Prophylactic treatment for recurrent major depression]. Presse Med., 36, 1627-1633.

Lin, E. H., Katon, W. J., VonKorff, M., Russo, J. E., Simon, G. E., Bush, T. M. et al. (1998). Relapse of depression in primary care. Rate and clinical predictors. Arch.Fam.Med., 7, 443-449.

Melfi, C. A., Chawla, A. J., Croghan, T. W., Hanna, M. P., Kennedy, S., & Sredl, K. (1998). The effects of adherence to antidepressant treatment guidelines on relapse and recurrence of depression. Arch.Gen.Psychiatry, 55, 1128-1132.

Ormel, J., Bartel, M., & Nolen, W. A. (2004). De depressieparadox: werkzame behandelingen, maar geen dalende prevalentie: oorzaken en beleidsaanbevelingen. Tijdschrift voor psychiatrie, 46, 237-246.

Pintor, L., Torres, X., Navarro, V., Matrai, S., & Gasto, C. (2004). Is the type of remission after a major depressive episode an important risk factor to relapse in a 4-year follow up? Journal of Affective disorders, 291-296.

Quiring, J. M., Monroe, S. M., Simons, A. D., & Thase, M. E. (2002). Does early intervention increase latency to relapse in major depressive disorder?:re-evaluation with cognitive behaviour therapy. Journal of Affective disorders, 155-163.

SAS Institute Inc (2009). User's Guide. (2 ed.) Cary,NC: SAS Institute.

60

Spijker, J. & Nolen, W. A. (1998). Voorspellende factoren voor chroniciteit van een depressie: een literatuuronderzoek. Tijdschrift voor psychiatrie, 40, 696-709.

Spijker, J. & Nolen, W. A. (2004). Duur van depressieve episoden en determinanten van beloop. Tijdschrift voor psychiatrie, 46, 229-235.

Taylor, W. D., McQuoid, D. R., Steffens, D. C., & Krishnan, K. R. (2004). Is there a definition of remission in late-life depression that predicts later relapse? Neuropsychopharmacology, 29, 2272-2277.

Thase, M. E. (1992). Long-term treatments of recurrent depressive disorders. J.Clin.Psychiatry, 53 Suppl, 32-44.

Tucker, S., Brust, S., Pierce, P., Fristedt, C., & Pankratz, V. S. (2004). Depression coping self-efficacy as a preditor of relapse 1 and 2 years following psychiatric hospital-based treatment. Reseach and theory for nursing practice an international journal, 18, 261-274.

Üstün, T. B., Ayusa-Mateos, J. L., Chatterji, S., Mathers, C., & Murray, C. J. (2000). Global Burden of depressive disorders in the year 2000. Br.J.Psychiatry, 386-392.

Heropname van patiënten met een unipolaire …...Bij het medischpsychiatrisch ontslag van de...

Documents

Transcript of Heropname van patiënten met een unipolaire …...Bij het medischpsychiatrisch ontslag van de...