• Nieuws
• Hoe komt DICA tot betrouwbare vergelijkingen en analyses?

Om tot betrouwbare vergelijkingen en analyses te komen, is een goede methodologie nodig. In vier delen beschrijven wij de belangrijke rol die methodologie bij DICA speelt. Onderstaande blog betreft deel 1 waarin de (door)ontwikkeling en het proces om tot een goede methodologie te komen staat beschreven. Deel 2 t/m 4 publiceren wij respectievelijk in juni, juli en augustus 2017.

Methodologische raad
De methodologie bij DICA is ontwikkeld door het wetenschappelijk bureau van DICA in samenwerking met de methodologische raad. Deze raad bestaat uit onder andere methodologen, statistici, epidemiologen en informatici, welke als taak heeft de gebruikte methodiek en analyses te controleren en waar nodig nieuwe methoden te onderzoeken en toe te voegen aan het DICA-systeem.

Dataverzameling
Achter elke registratie zit een wetenschappelijke commissie die verantwoordelijk is voor het ontwikkelen van de dataset. Deze wordt ontwikkeld aan de hand van geformuleerde kwaliteitsindicatoren die gebaseerd zijn op evidence-based richtlijnen. De invoer van deze gegevens gaat via een web-based registratieformulier (survey) of een samengesteld databestand (batch-bestand).

Er zijn een aantal functionaliteiten ingebouwd in survey zodat de gegevens zo correct mogelijk ingevoerd kunnen worden:

• Condities: vragen en/of antwoordopties worden alleen getoond indien deze relevant zijn.
• Validaties: onwaarschijnlijke (combinaties van) antwoorden leiden tot een melding/waarschuwing.
• Definities en helpteksten worden aangeboden tijdens invoer.
• Signaleringslijsten: terugkoppeling van ontbrekende verplichte velden.

Interne controle
Nadat de gegevens zijn geregistreerd en via MRDM (geanonimiseerd) bij DICA terecht komen, worden deze voorafgaand aan de analyses nogmaals gecontroleerd op ontbrekende (‘missings’) of onrealistische (bijvoorbeeld een lengte van 320 cm) waarden.

Algemene analyses
Analyses en berekeningen worden gedaan met SPSS (versie 22 of hoger) en R (versie 3.2.5 of hoger). DICA gebruikt veelal standaard parametrische statistische toetsen zoals Chi-kwadraat toetsen, T-toetsen, ANOVA of multivariabele logistische regressie analyses (casemixcorrectie).

Rapportages
De terugkoppeling bestaat per registratie uit een basisrapportage (patiënt- en behandelingskarakteristieken) en indicatorenrapportage. De inhoud en uitgebreidheid van de rapportages verschilt per registratie en is afgestemd op diens wensen in overleg met de wetenschappelijke commissie.

Van ruwe data naar essentiële informatie
In de basisrapportage worden veelal ruwe data teruggekoppeld in basistabellen. Dit betreft patiëntkarakteristieken (bijvoorbeeld geslacht, de gemiddelde leeftijd en Charlson-score in groepen) en informatie over de behandeling (bijvoorbeeld aantal patiënten met carcinoom X en Y, chirurgie, radiotherapie en chemotherapie). Echte uitkomsten over bepaalde behandelingen worden (op het percentage complicaties, re-interventies en mortaliteit in het algemeen na) in de basisrapportage niet teruggekoppeld.

Waardevolle data
De indicatorenrapportage laat iets complexere berekeningen zien: vaak worden meerdere berekende velden met elkaar gecombineerd, wat zorgt voor een inhoudelijker rapport. In de indicatorenrapportage staat benchmarking centraal: het centrum wordt in relatie tot het landelijk gemiddelde of de norm weergegeven, waarbij de prestaties van andere centra geanonimiseerd zijn. Voor sommige uitkomstindicatoren wordt casemixcorrectie toegepast; hierover meer in een later nieuwsbericht.  

Wilt u meer lezen over de methodologie bij DICA? In de white paper, een uitgebreid document met beschrijving van de methodologie bij DICA, staan de uitgangspunten voor betrouwbare en valide terugkoppelingen.