Hester van Eeren

Samenvatting | 159 | onzekerheid die is weergegeven in termen van de verdelingen van de parameters. Als op basis van die onzekerheid een beslissing rond het vergoeden van jeugdinterventies wordt genomen, wordt die beslissing eveneens gekenmerkt door onzekerheid. Verder onderzoek kan de onzekerheid rond de schatter van de parameter reduceren, en daarmee de onzekerheid in het model. Met dergelijk aanvullend onderzoek zijn echter ook kosten gemoeid. Om een goede afweging te kunnen maken met betrekking tot investeringen in verder onderzoek, kan een zogenaamde ‘value-of-information’ analyse uitgevoerd worden. In deze analyse worden de kosten berekend van het nemen van een verkeerde beslissing als gevolg van onzekerheid in de gebruikte parameters. Op die manier kan de waarde van het verzamelen van aanvullende informatie worden bepaald, de zogenaamde ‘verwachte waarde van perfecte informatie’. Als deze perfecte informatie voorhanden zou zijn, dan zou dit de onzekerheid in een model kunnen beperken. Het doel van Hoofdstuk 3 was te bepalen of een value-of-information analyse zinvol en interpretabel is in aanvulling op de kosteneffectiviteitsanalyse uit Hoofdstuk 2. Dergelijke analyses worden in de gezondheidszorg namelijk al gebruikt, maar in de jeugdzorg nog niet. In de value-of-information analyse werd FFT vergeleken met het Kursushuis (een vergelijkbare interventie). In kosteneffectiviteitsanalyses in het algemeen, en in een value-of-information analyse in het bijzonder, is het van belang om een zogenaamde kosteneffectiviteitsgrenswaarde te bepalen. Dat is de waarde die de budgethouder of de maatschappij bereid is te betalen voor in dit geval één crimineel-vrij jaar. De waarde van het nog uit et voeren onderzoek is afhankelijk van deze grenswaarde. Ter illustratie is deze kosteneffectiviteitsgrenswaarde berekend als gemiddelde van verschillende grenswaarden ter voorkoming van verschillende soorten criminaliteit, zoals vandalisme en diefstal. De value-of-information analyse liet zien dat bij een kosteneffectiviteitsgrenswaarde van €71,700 per crimineel-vrij-jaar, verder onderzoek om onzekerheid rond de modelparameters te reduceren gewaardeerd werd op €176 miljoen. Dit betekent dat de maatschappij maximaal €176 miljoen zou moeten willen uitgeven om de onzekerheid rond de vergoedingsbeslissing van de jeugdinterventies FFT en Kursushuis te willen reduceren en perfecte informatie te hebben. De onzekerheid in het model zat met name in de geschatte effectiviteit van de interventies. In mindere mate zat de onzekerheid in de geschatte kosten van het Kursushuis en de directe kosten buiten de gezondheidszorg. Concluderend werd in Hoofdstuk 3 aangetoond dat de resultaten van een value-of-information analyse zinvol en bruikbaar zijn in de jeugdzorg. Het verdient aanbeveling een kosteneffectiviteitsgrenswaarde te definiëren voor een uitkomstmaat die breed toepasbaar is in het jeugdveld en om de relevante kosten en effecten van jeugdinterventies breed te definiëren en mee te wegen in een kosteneffectiviteitsanalyse en in een value-of-information analyse. In Hoofdstuk 4 en 5 stond het gebruiken van beschikbare, observationele en niet gerandomiseerde gegevens centraal bij de evaluatie van jeugdinterventies. De ‘propensity score’ werd gebruikt om te corrigeren voor verschillen tussen jongeren in de verschillende behandelingen. Zulke verschillen kunnen ontstaan door het onwillekeurig toewijzen van jongeren aan een behandeling, of anders gezegd, doordat alleen jongeren met specifieke kenmerken in aanmerking komen voor een bepaalde interventie. Met de propensity score wordt gecorrigeerd voor de kans op toewijzing