Herstelfase: voorspellen terugkeer naar werk bij NAH
Uitgangsvraag
Welke vragenlijst(en)/test(en) kun je bij welke persoon met NAH inzetten om gedurende de herstelfase of aan het einde van de behandelperiode in te schatten of de persoon in staat is om (op termijn) te werken?
Aanbeveling
Baseer een inschatting of iemand weer aan het werk kan niet op één instrument. Kijk breed, multidimensionaal, naar alle belangrijke aspecten: cognitieve functies, fysieke beperkingen, mentale beperkingen, fysieke belastbaarheid, mentale belastbaarheid, sociaal functioneren en emotioneel functioneren. Dit in samenhang met de benodigde capaciteiten voor het werk en de werkomstandigheden zoals werkdruk, prikkels, taken en arbeidsbelasting.
De formele bepaling of iemand kan werken ligt bij bedrijfsarts, verzekeringsarts en arbeidsdeskundige.
Overwegingen
Voor- en nadelen van de diagnostische instrumenten en de kwaliteit van het bewijs
Er is weinig onderzoek gedaan naar de voorspellende waarde van instrumenten met betrekking tot de terugkeer naar werk. Bij de enkele instrumenten waar dit wel is gedaan is de bewijskracht laag door de kwaliteit van de studie, de kleine populatie of de zeer specifieke subpopulatie waarin dit onderzoek is gedaan.
Het aantal studies dat is gevonden per meetinstrument is zeer gering. Van de BADS, FAM, MoCA, RBMT en TMT is ieder slechts één studie gevonden die de voorspellende waarde voor terugkeer naar werk bij personen met NAH heeft onderzocht. Voor de WHODAS 2.0 zijn twee studies gevonden, waarbij gebruik is gemaakt van gegevens uit een database waar patiënten zichzelf konden aanmelden om toegang te krijgen tot sociale voorzieningen. Het risico op selectiebias en overschatting door zelfrapportage van de ervaren klachten is bij deze studies groot. Daarnaast is het percentage personen dat kon terugkeren naar werk (4,5%) in deze zeer geselecteerde populatie zeer laag. Daarom zijn deze studies niet vergelijkbaar met het percentage in de Nederlandse (en internationale) patiëntengroep met NAH. Hierdoor zal de gerapporteerde sensitiviteit en de specificiteit anders zijn dan in de doelgroep van deze richtlijn.
Geen enkele studie rapporteerde een goede sensitiviteit en specificiteit. De overall bewijskracht is daardoor zeer laag. In de besluitvorming gaan we uit van de expert opinion van de werkgroepleden.
Gezien de zeer lage overall bewijskracht, is hier sprake van een duidelijke kennislacune. Er is behoefte aan meer onderzoek, met name naar instrumenten die al in de praktijk worden gebruikt in Nederland. De prognostische waarde van deze instrumenten en vooral ook een combinatie van instrumenten, zoals een neuropsychologisch onderzoek of een testbatterij, op terugkeer naar werk zou onderzocht moeten worden. Zie verder ook de Kennislacunes in de bijlage.
De werkgroepleden stellen dat het varen op één instrument niet de goede weg is en er verschillende instrumenten gebruikt moeten worden die een breed scala van de voor arbeidsparticipatie belangrijke aspecten in kaart brengen. Dit om een afgewogen deskundig oordeel te geven. In de praktijk worden er in Nederland instrumenten in zowel de herstelfase als in de lange termijnfase ingezet. In de behandelfase zijn deze instrumenten veelal niet specifiek op arbeid gericht, maar geven zij duidelijkheid over het cognitief en/of fysiek functioneren. Een aantal revalidatie-instelling in Nederland bieden arbeidsgerichte revalidatie en beschikken over de expertise om gericht onderzoek te doen naar de mogelijkheden voor de terugkeer naar werk. Ook zijn er commerciële partijen die diagnostiek verrichten in het kader van arbeidsparticipatie. Het is hierbij wel van belang om na te gaan of er ook voldoende expertise is ten aanzien van NAH.
Op basis van één instrument is niet goed in te schatten of iemand weer aan het werk kan. Hierbij spelen ook de eisen die aan de functie van de persoon met NAH worden gesteld een belangrijke rol. Wel is duidelijk dat vele factoren de mogelijkheid tot participatie beïnvloeden. De in de literatuurzoekactie gevonden instrumenten zijn onderdeel van een neuropsychologisch onderzoek. Het neuropsychologisch onderzoek meet de objectieve cognitieve stoornissen (tempo van informatieverwerking, verdeelde aandacht, korte en lange termijn geheugen, executief functioneren). Het neuropsychologisch onderzoek omvat voornamelijk veel tests die de cognitieve functies in kaart brengen samen met ecologisch valide tests en prestatievaliditeitstests. Deze tests zijn gevalideerd en goed genormeerd. Duurbelasting is geen onderdeel van het neuropsychologisch onderzoek, maar maakt veelal wel onderdeel uit van de problematiek bij mensen met NAH. Door een NPO aan het begin van de dag af te nemen en (delen van) het NPO aan het eind van de dag te herhalen, wordt soms wel geprobeerd een beeld van de duurbelastbaarheid te krijgen. De voorspellende waarde van deze werkwijze is echter niet onderzocht. Daarnaast worden vaak observatie-instrumenten afgenomen die het cognitief functioneren in kunstmatige en natuurlijke settingen in kaart brengen, eventueel aangevuld met (subjectieve) zelfrapportagelijsten ingevuld door persoon met NAH of diens naasten (voor een overzicht zie Domensino, 2020).
Verder is het ook belangrijk zicht te hebben op het communicatief functioneren en de psychosociale aanpassing alsmede de subjectieve beleving van het functioneren door de persoon met NAH. Daarom zal er breed, multidimensionaal, naar alle belangrijke aspecten gekeken moeten worden, waarbij men niet alleen uitgaat van een korte momentopname. In de literatuur worden vele factoren frequent genoemd: cognitieve functies, fysieke beperkingen, mentale beperkingen, fysieke belastbaarheid, mentale belastbaarheid, sociaal functioneren en het gedragsmatig-emotioneel functioneren. Het wegen van de diverse belemmerende factoren, het bepalen van de impact op het arbeidsmatig functioneren van de persoon met NAH en hier conclusies aan verbinden ten aanzien van participatiemogelijkheden vraagt om een gedegen kennis van zowel de arbeidsmarkt als de beperkingen van de persoon met NAH in relatie tot werk.
Waarden en voorkeuren van patiënten (en eventueel hun verzorgers)
Voor patiënten is het belangrijk dat het afnemen van het instrument niet onnodig belastend is voor hen. De afname van instrumenten moet bijdragen aan een afgewogen advies over de arbeidsmogelijkheden en -beperkingen. Personen met NAH willen over het algemeen graag weer aan het werk. Daarom is de sensitiviteit van het instrument belangrijk, zodat er niet ten onrechte geconcludeerd is dat men niet aan het werk kan, terwijl dat wel zou kunnen. Echter ook de specificiteit is belangrijk zodat niet wordt geconcludeerd dat een persoon met NAH aan het werk kan terwijl hij/zij zelf veel beperkingen of een (sterk) verminderde belastbaarheid heeft.
Kosten (middelenbeslag)
De kosten voor het afnemen van een neuropsychologisch onderzoek (NPO) zijn omstreeks 1000 tot 2000 euro. Daarnaast zijn aan het gebruik van sommige instrumenten, zoals de FAM, kosten verbonden vanwege licenties en/of het volgen van een gecertificeerde training om het instrument af te kunnen nemen. Al deze kosten zullen echter opwegen tegen het positieve aspect van goede diagnostiek: het feit dat de persoon met NAH eerder aan het werk kan, op een geschikte aangepaste werkplek komt of minder snel zal uitvallen wanneer hij of zij weer aan het werk is gegaan.
Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie
Diagnostiek bij het vaststellen of een persoon met NAH aan het werk kan is niet nieuw. Een neuropsychologisch onderzoek wordt veelvuldig uitgevoerd en blijkt aanvaardbaar en haalbaar. Ditzelfde geldt ook voor vele andere instrumenten. Een extra diagnostisch instrument past binnen de gebruikelijke zorg. Een eventuele extra training voor het afnemen van een specifiek instrument of vragenlijst is eenvoudig te implementeren.
Rationale van de aanbeveling: weging van argumenten voor en tegen de interventies
Er is weinig onderzoek gedaan naar de voorspellende waarde van instrumenten met betrekking tot de terugkeer naar werk. In de besluitvorming is daarom uitgegaan van de expert opinion van de werkgroepleden. De werkgroep kan niet één specifieke vragenlijst of test aanbevelen. De meeste gevonden instrumenten in de literatuurstudie zijn onderdeel van een neuropsychologisch onderzoek, dat al veelvuldig wordt uitgevoerd en aanvaardbaar en haalbaar blijkt te zijn. De werkgroepleden zijn van mening dat het belangrijk is om naast de cognitieve functies naar meerdere aspecten te kijken. Het gaat hierbij om fysieke beperkingen, mentale beperkingen, fysieke belastbaarheid, mentale belastbaarheid, sociaal functioneren, communicatief functioneren en het gedragsmatig-emotioneel functioneren en hoe deze zich verhouden tot het werk dat iemand geacht wordt te verrichten of wil gaan verrichten.
Onderbouwing
Achtergrond
Gedurende de herstelfase en aan het einde van een behandel-/revalidatieperiode is er behoefte aan duidelijkheid over resterende arbeidsmogelijkheden en belastbaarheid. Er is behoefte aan een duidelijk instrumentarium om het arbeidsmatig functioneren van patiënten in kaart te brengen alvorens zij zich gaan richten op re-integratie. Welke instrumenten kun je inzetten? Welke voorspellende waarde hebben zij? En welke informatie/inzichten kan je patiënten meegeven aan de hand van deze instrumenten?
Conclusies
|
Zeer laag GRADE |
Het is onduidelijk of de Behavioral Assessment of the Dysexecutive Syndrome (BADS) kan onderscheiden of patiënten met traumatisch hersenletsel 3 maanden na afname van de BADS voltijd aan het werk gaan zonder aanpassingen of ondersteund werk gaan verrichten.
Bronnen: (Sawamura, 2018) |
|
Laag GRADE |
Er zijn enige aanwijzingen dat de Functional Assessment Measure (FAM), afgenomen bij ontslag uit het ziekenhuis, een redelijke sensitiviteit en een redelijke specificiteit heeft voor het onderscheiden van patiënten met traumatisch hersenletsel die 3 jaar na letsel werkloos zijn ten opzichte van patiënten die werkzaam zijn 3 jaar na letsel.
Bronnen: (Grauwmeijer, 2012) |
|
Laag GRADE |
Er zijn enige aanwijzingen dat de Montreal Cognitive Assessment (MoCA), afgenomen 6 maanden na subarachnoïdale bloeding (SAB), een redelijke sensitiviteit en een redelijke specificiteit heeft voor het onderscheiden van patiënten met een SAB die terugkeren naar werk 12 maanden na SAB ten opzichte van patiënten die niet terugkeren naar werk.
Bronnen: (Wallmark, 2016) |
|
Zeer laag GRADE |
Het is onduidelijk of de Rivermead Behavioral Memory Test (RBMT) bij patiënten met traumatisch hersenletsel kan onderscheiden of zij werkloos worden of ondersteund werk gaan verrichten 3 maanden na afname van de RBMT.
Het is onduidelijk of de Rivermead Behavioral Memory Test (RBMT) bij patiënten met traumatisch hersenletsel kan onderscheiden of zij voltijd aan het werk gaan zonder aanpassingen of ondersteund werk gaan 3 maanden na afname van de RBMT.
Bronnen: (Sawamura, 2018) |
|
Zeer laag GRADE |
Het is onduidelijk of de Trail Making Test (TMT) bij patiënten met traumatisch hersenletsel kan onderscheiden of zij werkloos worden of ondersteund werk gaan verrichten 3 maanden na afname van de TMT.
Bronnen: (Sawamura, 2018) |
|
Zeer laag GRADE |
Het is onduidelijk of de World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0) cross-sectioneel kan onderscheiden of patiënten met een doorgemaakte beroerte of traumatisch hersenletsel terugkeren naar werk bij personen die zich registreerden om in aanmerking te komen voor sociale voorzieningen.
Bronnen: (Huang, 2018; Huang, 2019) |
Samenvatting literatuur
Beschrijving studies
Vijf studies zijn geïncludeerd met in totaal 4576 patiënten.
Grauwmeijer (2012) heeft de voorspellende waarde van de Functional Assessment Measure (FAM) voor werkstatus onderzocht. De FAM evalueert het cognitief en communicatief functioneren en psychosociale aanpassing. Bij 94 patiënten (66 mannen en 28 vrouwen; 33,2 jaar ± 13,1) met mild tot ernstig traumatisch hersenletsel (Glasgow Coma Scale 3 tot 12) werd de FAM door getrainde onderzoekspsychologen afgenomen bij ontslag uit het ziekenhuis. De werkstatus werd op een aantal momenten tot 3 jaar na het hersenletsel vastgesteld. Voor het hersenletsel was 80% aan het werk, 3 maanden na het letsel was dat 15% en 3 jaar na letsel 55%. Van de 88 personen die werkten voor het letsel, werd 38% werkloos, 39% hield hun huidige baan en 22% veranderde van baan (2% lost-to-follow up). Er is niet beschreven of de voorspellende waarde van de FAM voor werkstatus is berekend op basis van de populatie die ten tijde van het hersenletsel aan het werk was of dat ook de personen zonder werk ten tijde van het letsel waren meegenomen in de berekening.
Huang (2018) heeft de World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0) onderzocht in relatie tot terugkeer naar werk bij patiënten met beroerte (N = 2963). De WHODAS 2.0 is een zelfrapportagevragenlijst waarin de 6 aspecten van functioneren (cognitie, mobiliteit, zelfverzorging, omgaan met mensen, activiteiten en participatie) volgens het International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) worden geëvalueerd. De onderzoekers maakten gebruik van gegevens uit de Taiwan Data Bank of Persons with Disability. Patiënten kunnen zich in dit systeem registreren om toegang te krijgen tot sociale voorzieningen. Patiënten jonger dan 60 jaar met ICD-9-CM codes 430 tot 438 werden geselecteerd. Er is geen data gerapporteerd over hoeveel tijd er in de onderzochte groep is verstreken sinds de beroerte. De WHODAS 2.0 werd ingevuld op hetzelfde moment dat de patiënten zich in dit systeem registreerden. De vragen in de WHODAS 2.0 hebben betrekking op de afgelopen 30 dagen. Van de 2963 patiënten (2146 mannen en 817 vrouwen) keerden er 119 terug naar werk na het letsel en 2844 keerden niet terug naar werk.
Huang (2019) heeft de World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0) onderzocht in relatie tot terugkeer naar werk bij patiënten met traumatisch hersenletsel (N = 1312). In deze cross-sectionele studie maakten zij gebruik van gegevens uit de Taiwan Data Bank of Persons with Disability. Patiënten kunnen zich in dit systeem registreren om toegang te krijgen tot sociale voorzieningen. Patiënten tussen 20 en 60 jaar met ICD-9-CM codes voor traumatisch hersenletsel werden geselecteerd. Dit omvatte ook patiënten met licht traumatisch hersenletsel. Patiënten werden uit de database geselecteerd indien het traumatisch hersenletsel langer dan 6 maanden geleden was opgelopen. Er is geen data gerapporteerd over de tijd die is verstreken sinds het hersenletsel in de onderzochte groep. De WHODAS 2.0 werd ingevuld op hetzelfde moment dat de patiënten zich in dit systeem registreerden. De vragen in de WHODAS 2.0 hebben betrekking op de afgelopen 30 dagen. Van de 1312 patiënten (981 mannen en 331 vrouwen) keerden er 60 terug naar werk na het letsel en 1252 keerden niet terug naar werk.
Sawamura (2018) onderzocht verschillende neuropsychologische tests onder 132 Japanse patiënten (70% man; gemiddeld begin 40 jaar) met traumatisch hersenletsel dat langer dan 6 maanden geleden was opgelopen. Zij hadden matig tot ernstig letsel (Glasgow Coma Scale 3 tot 12) en waren in de werkzame leeftijd (18-65 jaar). De afgenomen tests waren: de Trail Making Test part A (TMT-A) en part B (TMT-B), Rivermead Behavioral Memory Test (RBMT), Miyake’s Paired Verbal Association Learning Test (PVALT), Behavioral Assessment of the Dysexecutive Syndrome (BADS) en de Wechsler Adult Intelligence Scale-Third Edition (WAIS-III). Met de TMT-A werd selectieve aandacht en verwerkingssnelheid beoordeeld en de TMT-B werd gebruikt om schakelen van aandacht, verdelen van aandacht en verwerkingssnelheid te beoordelen. De RBMT evalueert het alledaags geheugen, inclusief verbaal geheugen, visueel geheugen en prospectieve geheugentaken. De PVALT evalueert het verbale geheugen en leren. De BADS evalueert het executief functioneren. De WAIS-III evalueert intelligentie en verbale prestaties. Werkstatus is vastgesteld 3 maanden na het afnemen van de tests. Op dat moment was 53,8% werkloos, 25,0% was fulltime werkzaam zonder speciale werkomstandigheden en 21,2% had werk met ondersteuning. Deze ondersteuning kon worden geboden vanuit de revalidatie, maar omvatte ook sociale werkvoorziening en andere tijdelijke of permanente werkondersteuning. De geïncludeerde patiënten werkten op het moment van het oplopen van het letsel, maar de werkstatus is niet opnieuw vastgesteld bij het afnemen van de tests.
Wallmark (2016) onderzocht de voorspellende waarde van de Montreal Cognitive Assessment (MoCA) op terugkeer naar werk bij 75 patiënten (36% man; 58 jaar ± 12) die een subarachnoïdale bloeding (SAB) hadden doorgemaakt. Met behulp van de MoCA worden de cognitieve domeinen geëvalueerd: visuospatieel/executief, naamgeving, aandacht, taal, abstractie, vertraagde herinnering en oriëntatie. Voor de analyse werden enkel de patiënten meegenomen die ten tijde van de SAB werkzaam waren. De MoCA en terugkeer naar werk werden respectievelijk 6 maanden en 12 maanden na bloeding afgenomen/vastgesteld. 48% van de patiënten was niet teruggekeerd naar werk, 34% was weer volledig aan het werk en 18% was gedeeltelijk aan het werk.
Resultaten
Behavioral Assessment of the Dysexecutive Syndrome (BADS)
De BADS totaalscore heeft een gemiddelde van 100 met een standaarddeviatie van 15.
Sawamura (2018) vonden voor de BADS totaalscore de optimale afkapwaarde van 94 of lager voor het onderscheiden van patiënten met traumatisch hersenletsel die 3 maanden na afname van de test ondersteund werk verrichtten ten opzichte van patiënten met een voltijd aanstelling zonder aanpassingen drie maanden na het afnemen van de test. Hierbij rapporteren ze een redelijke sensitiviteit van 76% en een goede specificiteit van 82%. De sensitiviteit en een specificiteit bij het onderscheiden van werkeloze versus werkzame patiënten (met en zonder aanpassingen) zijn niet vermeld.
Functional Assessment Measure (FAM)
Scores op de FAM variëren van 12 (totaal afhankelijk) tot 84 (totaal onafhankelijk).
Grauwmeijer (2012) vonden een waarde lager dan 65 op de FAM ten tijde van ontslag uit het ziekenhuis voor het onderscheiden van patiënten die werkloos waren 3 jaar na traumatisch hersenletsel ten opzichte van patiënten die werkzaam waren. Zij rapporteren hierbij een redelijke sensitiviteit van 75% en een redelijke specificiteit van 70%. De positief voorspellende waarde is 65% en de negatief voorspellende waarde 79%. Er is niet beschreven of bij het bepalen van de prognostische waarde van de FAM enkel de personen zijn meegenomen die voor het letsel werkzaam waren.
Montreal Cognitive Assessment (MoCA)
Scores op de MoCA lopen van 0 tot 30, waarbij een hogere scores staat voor een beter cognitief functioneren.
Wallmark (2016) vonden bij patiënten met een subarachnoïdale bloeding voor de MoCA, afgenomen 6 maanden na de bloeding een afkapwaarde van lager dan 27 voor het onderscheiden van patiënten die niet waren teruggekeerd naar werk 12 maanden na de bloeding ten opzichte van patiënten die wel waren teruggekeerd naar werk. Hierbij rapporteren ze een redelijke sensitiviteit van 71%, een redelijke specificiteit van 65%, een positief voorspellende waarde van 65% en een negatief voorspellende waarde van 68%.
Rivermead Behavioral Memory Test (RBMT)
De RBMT bestaat uit meerdere subtests die resulteren in een totaalscore. De totaalscore kan omgezet worden naar een profielscore.
Sawamura (2018) vonden voor de RBMT profielscore een afkapwaarde van 14 of lager bij het onderscheiden van patiënten met matig tot ernstig traumatisch schedelhersenletsel die 3 maanden na afname van de test werkloos waren ten opzichte van patiënten met ondersteund werk. Zij rapporteren hierbij een redelijke sensitiviteit van 65% en een redelijke specificiteit van 68%.
Bij het onderscheiden van patiënten met ondersteund werk ten opzichte van patiënten met een voltijd aanstelling zonder aanpassingen vonden ze voor de RBMT profielscore een score van 20 of lager met een goede sensitiviteit (82%) en een redelijke specificiteit (68%).
De sensitiviteit en een specificiteit bij het onderscheiden van werkeloze patiënten versus patiënten die voltijd werkzaam waren zonder aanpassingen zijn niet vermeld.
Trail Making Test (TMT)
Het resultaat van de Trail Making Test wordt gerapporteerd in aantal seconden die nodig waren om de test te voltooien.
Sawamura (2018) vonden voor de TMT-B een afkapwaarde van 169 seconden of meer voor het onderscheiden van patiënten met matig tot ernstig traumatisch hersenletsel die 3 maanden na afname van de test werkloos waren ten opzichte van patiënten die ondersteund werk verrichtten. Hierbij rapporteren ze een lage sensitiviteit (56%) en een redelijke specificiteit (71%). De sensitiviteit en een specificiteit zijn niet vermeld voor het onderscheiden van werkloze patiënten versus patiënten met een voltijd aanstelling zonder aanpassingen en ook niet voor het onderscheiden van patiënten met een voltijd aanstelling zonder aanpassingen versus patiënten met ondersteund werk.
World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0)
Voor de WHODAS 2.0 zijn de scores gestandaardiseerd naar scores van 0 tot 100, waarbij een hogere score staat voor meer moeite met het uitvoeren van dagelijkse taken.
Huang (2018) vonden voor de WHODAS 2.0 somscore een afkapwaarde van 42,5 of lager onderscheidend voor patiënten met beroerte die terugkeerden naar werk ten opzichte van patiënten die niet terugkeerden naar werk. Hierbij vonden zij een redelijke sensitiviteit van 65,6% en een goede specificiteit van 82,4%.
Huang (2019) vonden voor de WHODAS 2.0 een gestandaardiseerde somscore van 39,5 of lager onderscheidend voor patiënten met traumatisch hersenletsel die terugkeerden naar werk ten opzichte van patiënten die niet terugkeerden naar werk. Hierbij vonden zij een redelijke sensitiviteit van 73,5% en een goede specificiteit van 86,7%.
Bewijskracht van de literatuur
De bewijskracht van de studies start op GRADE hoog.
De bewijskracht voor de Behavioral Assessment of the Dysexecutive Syndrome (BADS) is met 3 niveaus verlaagd gezien beperkingen in de onderzoeksopzet (risk of bias; -2) en het geringe aantal patiënten (imprecisie; -1).
De bewijskracht voor de Functional Assessment Measure (FAM) is met 2 niveaus verlaagd gezien beperkingen in de onderzoeksopzet (risk of bias; -1) en het geringe aantal patiënten (imprecisie; -1).
De bewijskracht voor de Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is met 2 niveaus verlaagd gezien beperkingen in de onderzoeksopzet (risk of bias; -1) en het geringe aantal patiënten (imprecisie; -1).
De bewijskracht voor de Rivermead Behavioral Memory Test (RBMT) is met 3 niveaus verlaagd gezien beperkingen in de onderzoeksopzet (risk of bias; -2) en het geringe aantal patiënten (imprecisie; -1).
De bewijskracht voor de Trail Making Test (TMT) is met 3 niveaus verlaagd gezien beperkingen in de onderzoeksopzet (risk of bias; -2) en het geringe aantal patiënten (imprecisie; -1).
De bewijskracht voor de World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0) is met 3 niveaus verlaagd gezien beperkingen in de onderzoeksopzet (risk of bias; -3).
Zoeken en selecteren
Om de uitgangsvraag te kunnen beantwoorden is een systematische literatuuranalyse verricht naar de volgende zoekvraag:
Wat is de waarde van verschillende vragenlijsten/testen in het voorspellen van werkhervatting bij personen met NAH?
P: patiënten met niet-progressief niet-aangeboren hersenletsel en (een relatie met) werk gedurende de herstelfase of aan het einde van de behandelperiode;
I: vragenlijst(en)/test(en);
C: vergelijking met één van de andere vragenlijsten/testen of geen vergelijking;
O: voorspellende waarde (accuratessematen);
T: vragenlijst(en)/test(en) afnemen direct na NAH tot één jaar na letsel.
Relevante uitkomstmaten
De werkgroep achtte alle accuratessematen (positief voorspellende waarde, negatief voorspellende waarde, sensitiviteit en specificiteit) van waarde voor de besluitvorming cruciale uitkomstmaten.
De werkgroep definieerde de afkapwaarden van de accuratessematen als volgt: een sensitiviteit van 65% tot 80% als redelijk en > 80% als goed; een specificiteit van 65% tot 80% als redelijk en > 80% als goed. Er is door de werkgroep gekozen om geen onderscheid te maken tussen kortere en langere termijn.
Zoeken en selecteren (Methode)
In de databases Medline (via OVID), Embase (via Embase.com) en PsychInfo is op 27 februari 2020 met relevante zoektermen gezocht. De zoekverantwoording is weergegeven onder het tabblad Verantwoording. Er werd teruggezocht tot en met 2011, het jaartal van de literatuurzoekactie van de vorige richtlijn. De literatuurzoekactie leverde 867 treffers op. Studies werden geselecteerd op grond van de volgende selectiecriteria: systematische reviews (gezocht in tenminste twee databases, gedetailleerde zoekstrategie en resultaten van individuele studies beschikbaar), gerandomiseerd gecontroleerd onderzoek en observationele studies waarin bovenstaande PICO wordt beantwoord. Op basis van titel en abstract werden in eerste instantie elf studies voorgeselecteerd. Na raadpleging van de volledige tekst, werden vervolgens zes studies geëxcludeerd (zie exclusietabel onder het tabblad Verantwoording), en vijf studies definitief geselecteerd.
Resultaten
Vijf studies zijn opgenomen in de literatuuranalyse. De belangrijkste studiekarakteristieken en resultaten zijn opgenomen in de evidencetabellen. De beoordeling van de individuele studieopzet (risk of bias) is opgenomen in de risk-of-biastabellen.
Referenties
- Domensino, A. F., van Heugten, C. M., & de expertgroep. (2020). Van de 15-woordentest naar ‘Heb ik nu wel alle boodschappen gedaan?’: Het meten van cognitief functioneren op het continuüm van de kunstmatige testsituatie tot het dagelijks leven. Tijdschrift voor Neuropsychologie, 15(1), 37-49.
- Grauwmeijer, E., Heijenbrok-Kal, M. H., Haitsma, I. K., & Ribbers, G. M. (2012). A prospective study on employment outcome 3 years after moderate to severe traumatic brain injury. Archives of physical medicine and rehabilitation, 93(6), 993-999.
- Huang, S. W., Chi, W. C., Chang, K. H., Yen, C. F., Liao, H. F., Escorpizo, R., & Liou, T. H. (2018). World health organization disability assessment schedule 2.0 as an objective assessment tool for predicting return to work after a stroke. Disability and rehabilitation, 40(21), 2592-2597.
- Huang, S. W., Chang, K. H., Escorpizo, R., & Liou, T. H. (2019). Accuracy of a modified World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 as an assessment tool for predicting return-to-work among patients with traumatic brain injury. Disability and Rehabilitation, 1-7.
- Sawamura, D., Ikoma, K., Ogawa, K., & Sakai, S. (2018). Clinical utility of neuropsychological tests for employment outcomes in persons with cognitive impairment after moderate to severe traumatic brain injury. Brain injury, 32(13-14), 1670-1677.
- Wallmark, S., Ronne-Engström, E., & Lundström, E. (2016). Predicting return to work after subarachnoid hemorrhage using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Acta neurochirurgica, 158(2), 233-239.
Evidence tabellen
Pre-defined core set of confounders:
Not applicable.
|
Study reference |
Study characteristics |
Patient characteristics |
Prognostic factor(s) |
Follow-up
|
Estimates of prognostic effect |
Comments |
|
Grauwmeijer, 2012 |
Type of study: Prospective cohort study
Setting and country: Neurosurgery departments of 3 level 1 trauma centers in The Netherlands
Funding and conflicts of interest: No commercial party having a direct financial interest in the results of the research supporting this article has or will confer a benefit on the authors or on any organization with which the authors are associated. |
Inclusion criteria: admission to a hospital for moderate (Glasgow Coma Scale [GCS] score of 9–12) or severe (GCS score of 3–8) TBI due to a nonpenetrating trauma
Exclusion criteria: insufficient knowledge of the Dutch language to participate in the study or serious pretraumatic neurologic, oncologic, or systemic impairments (eg, spinal cord injury, psychiatric disorder, and cancer) that may interfere with TBI-related disability assessment.
N = 113
Mean age ± SD: 33.2 ± 13.1
Sex: % M / % F 73 % male
Potential confounders or effect modifiers: - |
Functional Assessment Measure (FAM) |
Patients were followed prospectively at 3, 6, 12, 18, 24, and 36 months postinjury.
After 3 years, 19 patients were lost to follow-up (17%). Patients who were lost to follow-up did not differ significantly from patients with complete follow-up in baseline characteristics, except for GCS score, educational level, and preinjury employment status. Patients who were lost to follow-up compared with patients with complete follow-up had a higher mean GCS score (7.95 vs 6.52; P<.035), had more often a low educational level (88% vs 44%; P<.001), and were more often unemployed preinjury (53% vs 14%; P<.001). |
The area under the curve was 79.3% (95% confidence interval, 68.1–90.5), indicating a reasonable diagnostic value. A FAM score of less than 65 at hospital discharge was selected as the optimal cutoff score to identify patients at risk of long-term unemployment. Patients with a FAM score of less than 65 had 6.9 times greater chance of long-term unemployment than did patients with a score of ≥65 (odds ratio 6.9; 95% confidence interval, 2.5–19.4). The FAM cutoff score of less than 65 had a sensitivity of 75%, specificity of 70%, positive predictive value of 65%, and negative predictive value of 79%. |
|
|
Huang, 2018 |
Type of study: Cross-sectional study
Setting and country: Data from the Taiwan Data Bank of Persons with Disability
Funding and conflicts of interest: This study was supported by the Ministry of Health and Welfare, Taiwan [Nos. 98M8178, 99M4080, 99M4073, 100M4145, 101M4100, 102M4018, and 103M03F4037]. No potential conflict of interest was reported by the authors. |
Inclusion criteria: stroke patients younger than 60 years (ICD-9-CM codes 430–438)
Exclusion criteria: Not reported
N = 2963
Mean age ± SD: RTW (n = 119): 47.28 years Non-RTW (n = 2844): 50.58 years
Sex: % M / % F RTW (n = 119): 84.03% male Non-Non-RTW (n = 2844): 71.94% male
Potential confounders or effect modifiers: - |
World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0) |
Not applicable |
The domain-specific and summary scores of WHODAS 2.0 were higher in the non-RTW group than in the RTW group, indicating that the non-RTW group had a higher disability status (Table 2). The ROC curve analysis (Figure 1) for predicting the RTW status of study patients revealed significant results for all domains, and the highest area under the curve (AUC) was obtained for WHODAS 2.0 summary scores (AUC, 0.803; sensitivity, 65.6%; specificity, 82.4%) with a cutoff value of 42.5, which was calculated using the Youden Index (Table 3). Binary logistic regression demonstrated that patients with WHODAS 2.0 summary scores of less than 42.5 had a 4.697 times higher opportunity to RTW than those with WHODAS 2.0 scores more than 42.5 (adjusted odds ratio, 4.697; 95% confidence interval, 2.416–9.135; p<0.001). Age and the severity of impairment were the other independent predictors of the RTW status of study patients (Table 4). |
|
|
Huang, 2019 |
Type of study: study
Setting and country: Data from the Taiwan Data Bank of Persons with Disability
Funding and conflicts of interest: |
Inclusion criteria: TBI patients aged between 20 and 60 years who had ICD-9-CM codes 800–804, 850.0–850.2, 851–851.1, 852.0–853, 854.0, 900.0, and 950.0–951.5
Exclusion criteria: Not reported
N = 1312
Mean age ± SD: Not reported
Sex: % M / % F RTW (n = 60): 81.67% male Non-RTW (n = 1252): 74.44% male
Potential confounders or effect modifiers: - |
World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0) |
Not applicable |
According to the Youden index, a standardized summary score of 39.50 was determined as the cutoff point to predict the return-to-work status of TBI patients with disability. The maximum area under the curve (AUC: 0.839; sensitivity: 73.5%; specificity: 86.7%) was determined for the summary scores of all the domains of the modified WHODAS 2.0 (Table 3). Binary logistic regression revealed an adjusted odds ratio of 11.196 (95% confidence interval, 4.796–26.136; p < 0.001) for patients with a TBI summary score of more than 39.50, which indicated that these patients were unable to return to work |
|
|
Sawamura, 2018 |
Type of study: Retrospective study
Setting and country: Hokkaido University Hospital in Japan.
Funding and conflicts of interest: The authors report no conflicts of interest. |
Inclusion criteria: moderate (Glasgow Coma Scale [GCS] score 9–12) to severe (GCS score 3–8) TBI, of working age (18–65 years). Impaired cognitive function (diagnosis codes F04, F06, and F07 relating to mental and behavioral disorders (F00–F99) in the 10th revision of the International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems). Participants were expected to be working and not a student, homemaker, retired, and volunteer at the time of injury, and were evaluated as in- or outpatients between October 2005 and December 2016.
Exclusion criteria: Fifty-five patients were excluded because they were unable to perform NPTs because of a physical disability, sensory disturbance, aphasia, or unilateral spatial neglect; 16 patients who had a modified Rankin score ≤ 4 were excluded; and 31 patients who had other difficulties performing NPTs were also excluded.
N = 132
Mean age ± SD: mean age was in the early 40s (CE: 40.7 ± 13.3 years; SE: 44.8 ± 12.7 years; UE: 40.3 ± 13.7 years)
Sex: % M / % F males comprised over 70%
Potential confounders or effect modifiers: - |
Trail Making Test part A (TMT-A) and part B (TMT-B), Rivermead Behavioral Memory Test (RBMT), Miyake’s Paired Verbal Association Learning Test (PVALT), Behavioral Assessment of the Dysexecutive Syndrome (BADS) and the Wechsler Adult Intelligence Scale-Third Edition (WAIS-III) |
All participants were asked about their employment status about 3 months after testing was completed |
The cut-off score for the TMT-B in the SE group compared to the UE group was 168/169 with low sensitivity (0.56) and moderate specificity (0.71). The AUC was 0.63, with low accuracy. The cut-off score for the RBMT was 14/15 with sensitivity and specificity of 0.65 and 0.68, respectively. The AUC was 0.68, with low accuracy, similar to the TMT-B. The composite score for these two tests showed sensitivity, specificity and AUC of 0.65, 0.54, and 0.61, respectively. This contributed to slightly improved predictive accuracy compared to either test alone.
The cut-off score for the BADS on the ROC curve in the CE group compared to the SE group was 94/95 with moderate sensitivity (0.76) and specificity (0.82). The AUC was 0.83, showing moderate accuracy. The cut-off score for the RBMT was 20/21 with moderate sensitivity (0.82) and specificity (0.68). The AUC was 0.85, again showing moderate accuracy. The composite score for these two tests provided sensitivity, specificity and AUC of 0.82, 0.86, and 0.88, respectively. This also contributed to slightly improved predictive accuracy. |
The participants were classified into three groups by employment status: competitive employment (CE); supported employment (SE); and unemployed (UE). |
|
Wallmark, 2016 |
Type of study: Prospective study
Setting and country: Department of Neurosurgery at Uppsala University Hospital in Sweden
Funding and conflicts of interest: Erik, Karin and Gösta Selanders Foundation, Hedström’s, Ländell’s and Larsson’s Foundation at Uppsala University provided financial support in the form of grant funding. The sponsors had no role in the design or conduct of this research. The author(s) declare that they have no competing interests. |
Inclusion criteria: Patients with first-ever spontaneous aneurysmal SAH with age above 18 years, admitted in the acute phase to the Department of Neurosurgery at Uppsala University Hospital in Sweden.between January 6, 2010 and July 13, 2011,
Exclusion criteria: Spasticity, very poor prognosis, or living outside the catchment area.
N = 96
Mean age ± SD: 58 ± 12 years
Sex: % M / % F 64% female
Potential confounders or effect modifiers: - |
Montreal Cognitive Assessment (MoCA) |
Eight patients died before the 6-month follow-up, one patient chose to leave the study and one patient did not show up at the 6-month follow-up. Of the remaining 86 patients, five could not complete the MoCA, four patients had a clinical condition not allowing cognitive testing, and one patient did not speak Swedish. Hence, 81/86 (94 %) of the patients remaining in the study were able to complete the MoCA test. Seventy-five of these patients (93 %) answered the 12-month questionnaire regarding work status.
|
The predictive value of MoCA on return to work was evaluated using the ROC curve and showed an area of 0.75 (95 % CI 0.62–0.89). The sensitivity, specificity, negative predictive value, positive predictive value, and accuracy for specific cut-off values of MoCA are presented in Fig. 2. The figure shows that by using a cut-off of <27, the sensitivity is 71 %, specificity is 65 %, negative predictive value is 71 %, positive predictive value is 65, and 68%of the patients could be correctly classified (accuracy) as returned/not returned to work. |
|
1 Incremental predictive value is the predictive value beyond standard demographic factors and the established risk factors (for example smoking, blood pressure, lipid levels, diabetes, cancer stage, et cetera), for example change in c-statistic.
Table of quality assessment - prognostic factor (PF) studies
Based on: QUIPSA (Haydn, 2006; Haydn, 2013)
|
Study reference
(first author, year of publication) |
Study participation1
Study sample represents the population of interest on key characteristics?
(high/moderate/low risk of selection bias) |
Study Attrition2
Loss to follow-up not associated with key characteristics (i.e., the study data adequately represent the sample)?
(high/moderate/low risk of attrition bias) |
Prognostic factor measurement3
Was the PF of interest defined and adequately measured?
(high/moderate/low risk of measurement bias related to PF) |
Outcome measurement3
Was the outcome of interest defined and adequately measured?
(high/moderate/low risk of measurement bias related to outcome) |
Study confounding4
Important potential confounders are appropriately accounted for?
(high/moderate/low risk of bias due to confounding) |
Statistical Analysis and Reporting5
Statistical analysis appropriate for the design of the study?
(high/moderate/low risk of bias due to statistical analysis) |
|
Grauwmeijer, 2012 |
Low risk of selection bias |
Moderate risk of attrition bias |
Moderate risk of measurement bias related to PF |
Low risk of measurement bias related to outcome |
Not applicable |
Low risk of bias due to statistical analysis |
|
Huang, 2018 |
High risk of selection bias |
Low risk of attrition bias |
Moderate risk of measurement bias related to PF |
Low risk of measurement bias related to outcome |
Not applicable |
Low risk of bias due to statistical analysis |
|
Huang, 2019 |
High risk of selection bias |
Low risk of attrition bias |
Moderate risk of measurement bias related to PF |
Low risk of measurement bias related to outcome |
Not applicable |
Low risk of bias due to statistical analysis |
|
Sawamura, 2018 |
High risk of selection bias |
Moderate risk of attrition bias |
Moderate risk of measurement bias related to PF |
Low risk of measurement bias related to outcome |
Not applicable |
Low risk of bias due to statistical analysis |
|
Wallmark, 2016 |
Low risk of selection bias |
Moderate risk of attrition bias |
Moderate risk of measurement bias related to PF |
Low risk of measurement bias related to outcome |
Not applicable |
Low risk of bias due to statistical analysis |
- Adequate description of: source population or population of interest, sampling and recruitment, period and place of recruitment, in- and exclusion criteria, study participation, baseline characteristics.
- Adequate response rate, information on drop-outs and loss to follow-up, no differences between participants who completed the study and those lost to follow-up.
- Method of measurement is valid, reliable, setting of measurement is the same for all participants.
- Important confounders are listed (including treatments), method of measurement is valid, reliable, setting of measurement is the same for all participants, important confounders are accounted for in the design (matching, stratification, initial assembly of comparable groups), or analysis (appropriate adjustment).
- Enough data are presented to assess adequacy of the analysis, strategy of model building is appropriate and based on conceptual framework, no selective reporting.
Tabel Exclusie na het lezen van het volledige artikel
|
Auteur en jaartal |
Redenen van exclusie |
|
Azouvi, 2015 |
Rapporteert enkel de associatie met terugkeer naar werk, niet het voorspellen van terugkeer naar werk door middel van het instrument |
|
Hall, 2019 |
De voorspellende waarde van het instrument op zichzelf is niet onderzocht, alleen in een multivariabel prognostisch model |
|
Hart, 2019 |
De voorspellende waarde van het instrument op zichzelf is niet onderzocht, alleen in een multivariabel prognostisch model |
|
Johansson, 2001 |
De voorspellende waarde van het instrument op zichzelf is niet onderzocht, alleen in een multivariabel prognostisch model |
|
Roberts, 2004 |
Rapporteert enkel de associatie met terugkeer naar werk, niet het voorspellen van terugkeer naar werk door middel van het instrument |
|
Simpson, 2002 |
De voorspellende waarde van het instrument op zichzelf is niet onderzocht, alleen in een multivariabel prognostisch model |
Verantwoording
Autorisatiedatum en geldigheid
Laatst beoordeeld : 31-03-2021
Laatst geautoriseerd : 31-03-2021
Geplande herbeoordeling : 01-01-2027
De richtlijn aangepast aan de eisen conform het adviesrapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de Federatie Medisch Specialisten en modulair opgebouwd. De structuur van de richtlijn is aangepast, waarbij de verschillende fasen waarin een persoon met NAH kan verkeren de basis vormen voor de opbouw van de richtlijn. Er is informatie toegevoegd over personen met NAH zonder werkgever. Tevens is duidelijker verwoord welke professional verantwoordelijk is voor bepaalde acties per fase.
|
Module |
Regiehouder(s) |
Jaar van autorisatie |
Eerstvolgende beoordeling actualiteit richtlijn |
Frequentie van beoordeling op actualiteit |
Wie houdt er toezicht op actualiteit |
Relevante factoren voor wijzigingen in aanbeveling |
|
Voorspellen van terugkeer naar werk bij NAH |
VRA |
2021 |
2026 |
Eens per 5 jaar |
VRA |
Verschijnen van nieuwe meetinstrumenten die relatie hebben met terugkeer naar werk, zoals de Beschrijving Arbeidsbelastbaarheid en Re-integratie (BAR) en het nieuwe Inzetbaarheidsprofiel (IZP 2.0) |
Algemene gegevens
Bestuurlijke goedkeuring:
- Hersenletsel.nl
- Nederlands Instituut van Psychologen
- Nederlandse Vereniging voor Arbeids- en Bedrijfsgeneeskunde
- Nederlandse Vereniging voor Verzekeringsgeneeskunde
- Nederlandse Vereniging van Arbeidsdeskundigen
- Noloc
- Ergotherapie Nederland
- Patiëntenfederatie
- Geneeskundig Adviseurs Verzekeringszaken
De ontwikkeling/herziening van deze richtlijn werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten en werd gefinancierd uit de Stichting Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS). De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijn.
Samenstelling werkgroep
Voor het ontwikkelen van de richtlijn is in december 2018 een multidisciplinaire werkgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen die betrokken zijn bij de arbeidsparticipatie van personen met niet-aangeboren hersenletsel.
Werkgroep
- Prof. dr. C. (Coen) van Bennekom, revalidatiearts, VRA (voorzitter)
- Drs. W. (Wip) Bakx, revalidatiearts, VRA
- M.C. (Marloes) Barendrecht, arbeidsdeskundige, NVvA
- Dr. B. (Birgit) Donker-Cools, adviseur verzekeringsarts, NVVG
- Dr. G.J. (Gert) Geurtsen, klinisch neuropsycholoog, NIP
- K. (Karin) Kanselaar, verpleegkundig specialist, V&VN
- Drs. J. (Jan) Konijnenburg, bedrijfsarts, NVAB
- Drs. J.B.W. (Han) Schnitzler, gepensioneerd GZ-Psycholoog, bestuurslid Hersenletsel.nl
- Dr. A.M. (Anil) Tuladhar, neuroloog, NVN
- K. (Karin) van Hulst, ergotherapeut, Ergotherapie Nederland
- (Anjo) van Rietbergen, jobcoach, Noloc
- Dr. J.M. (Judith) van Velzen, senior onderzoeker
- Dr. G. (George) Beusmans, huisarts niet praktiserend, NHG - In memoriam
Klankbordgroep
- J. (Jeanette) van Zee, senior adviseur Patiëntbelang, Patiëntenfederatie Nederland
Met ondersteuning van
- Dr. J. (Josefien) Buddeke, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
- Dr. V.C.M. (Vincent) Cox, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
Belangenverklaringen
De Code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of zij in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatiemanagement) hebben gehad. Gedurende de ontwikkeling of herziening van een module worden wijzigingen in belangen aan de voorzitter doorgegeven. De belangenverklaring wordt opnieuw bevestigd tijdens de commentaarfase.
Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.
Werkgroep
|
Werkgroeplid |
Functie |
Nevenfuncties |
Gemelde belangen |
Ondernomen actie |
|
Bakx |
Revalidatiearts, Adelante Zorggroep, afdeling niet-aangeboren hersenletsel |
Voorzitter stichting "Mens achter de Patiënt", onbetaald |
Geen |
Geen |
|
Barendrecht |
Arbeidsadviseur (tevens geregistreerd en gecertificeerd arbeidsdeskundige). Klimmendaal Revalidatiespecialisten |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Beusmans |
Huisarts niet praktiserend en UHD huisartsgeneeskunde |
Voorzitter bestuur Kennisnetwerk CVA NL, onbetaald |
Geen |
Geen |
|
Donker-Cools |
Adviseur verzekeringsarts. 0,4 FTE UWV Sociaal Medische Zaken - locatie UWV Utrecht. Senior onderzoeker 0,6 FTE Kenniscentrum Verzekeringsgeneeskunde, Amsterdam UMC, Universiteit van Amsterdam, Afdeling Public and Occupational Health, Coronel Instituut voor Arbeid en Gezondheid, Amsterdam Public Health research institute, |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Geurtsen |
Klinisch neuropsycholoog en hoofd sectie neuropsychologie bij de afdeling medische psychologie van het AMC |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Kanselaar |
Verpleegkundig specialist neuro vasculaire aandoeningen Radboudumc |
Bestuurslid V&VN VS netwerk verpleegkundig specialisten vasculaire neurologie (onbetaald). Lid werkgroep CVA V&VN afdeling neuro en revalidatie (onbetaald). Gastdocent vervolgopleiding Neurologie en neurochirurgie (betaald). Praktijkbegeleider Masterthesis Neurorevalidatie HAN (betaald). Projectgroeplid project Psychosociale gevolgen ZIN binnen Radboudumc (einddatum 31-12-2019 betaald). |
Geen |
Geen |
|
Konijnenburg |
Bedrijfsarts, De bedrijfspoli |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Schnitzler |
Gepensioneerd GZ-Psycholoog. Senior Adviseur bij Han Schnitzler Advies en Coaching. Dit is een eigen bedrijf, ZZP, en geeft organisatieadvies met name in de sector Onderwijs |
1. Bestuurslid Hersenletsel.nl portefeuille Zorg. Onbetaald. Door deze patiëntenvereniging gemandateerd als lid van deze werkgroep 2. Lid van de Adviesraad Samenleving Olst-Wijhe. Onbetaald. |
Geen |
Geen |
|
Tuladhar |
Neuroloog en arts/onderzoeker. Afdeling Neurologie, Radboud Universiteit Medisch centrum |
Geen |
Geen |
Geen |
|
van Bennekom |
Heliomare: Revalidatiearts, Medisch manager Hersenletsel, RvE manager R&D, Opleider, Bijzonder hoogleraar Revalidatie en Arbeid Amsterdam UMC, Universiteit van Amsterdam, Afdeling Public and Occupational Health, Coronel Instituut voor Arbeid en Gezondheid, Amsterdam Public Health research institute |
Lid werkgroep meten en vergelijken van de landelijke databank uitkomsten revalidatie. Lid namens Vereniging voor Revalidatieartsen (VRA). Voorzitter prestatie-indictorencommissie Revalidatie Nederland/VRA namens de VRA. Voorzitter van de werkgroep implementatie meetinstrumenten Revalidatie Nederland. Lid redactie Wetenschapscommissie VRA. Lid VRA werkgroep traumatisch hersenletsel VRA. Voorzitter consulententeam NAH. coördinatiepunt NAH Noord-Holland Noord. Alle functies zijn onbetaald. |
Geen |
Geen |
|
Van Hulst |
Ergotherapeut / Trajectbegeleider bij Rivierduinen. Werkzaam op opdrachtbasis (ZZP) bij Weustink&Partners BV. |
Twee keer per jaar geven van gastlessen op de Hogeschool van Amsterdam. Incidenteel begeleiden/coachen van individuele loopbaanvragen. |
Geen |
Geen |
|
van Rietbergen |
Register Jobcoach bij Heliomare Arbeid |
Geeft regelmatig scholing met betrekking tot arbeid en hersenletsel aan instellingen. |
Geen |
Geen |
|
Van Velzen |
Senior onderzoek Heliomare Research & Development, beleidsmedewerker Heliomare Academie. Senior (gast) onderzoeker Amsterdam UMC, Universiteit van Amsterdam, Afdeling Public and Occupational Health, Coronel Instituut voor Arbeid en Gezondheid, Amsterdam Public Health research institute |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Buddeke |
Adviseur Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Cox |
Adviseur Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten |
Promotieonderzoek, getiteld: “Partners of patients with acquired brain injury – impact dyadic relationships and support”
Gefinancierd door ZonMW, projectnummer #630000002 CARE4BRAIN: personalized CAREgiver and patient support in rehabilitation FOR patients with acquired BRAIN Deficits |
Geen |
Geen |
Klankbordgroep
|
Klankbordgroeplid |
Functie |
Nevenfuncties |
Gemelde belangen |
Ondernomen actie |
|
Van Zee |
Senior Adviseur Patiëntbelang Patiëntenfederatie Nederland. Eigenaar De Informatiekamer adviseur innovatie, gedrag en gezondheid. |
Geen |
Geen |
Geen |
Inbreng patiëntenperspectief
Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door het uitnodigen van patiëntenvereniging Hersenletsel.nl en Patiëntenfederatie Nederland voor de invitational conference, een afgevaardigde van patiëntenvereniging Hersenletsel.nl in de werkgroep en een afgevaardigde van Patiëntenfederatie Nederland in de klankbordgroep. Het verslag van de invitational conference is besproken in de werkgroep. De verkregen input is meegenomen bij het opstellen van de uitgangsvragen, de keuze voor de uitkomstmaten en bij het opstellen van de overwegingen. De conceptrichtlijn is tevens voor commentaar voorgelegd aan patiëntenvereniging Hersenletsel.nl en Patiëntenfederatie Nederland en de eventueel aangeleverde commentaren zijn bekeken en verwerkt.
Methode ontwikkeling
Evidence based
Werkwijze
AGREE
Deze richtlijn is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010).
Knelpuntenanalyse en uitgangsvragen
Tijdens de voorbereidende fase inventariseerde de werkgroep de knelpunten bij de arbeidsparticipatie van personen met niet-aangeboren hersenletsel. De werkgroep beoordeelde de aanbeveling(en) uit de eerdere richtlijn (Nederlandse Vereniging van Revalidatieartsen, 2012) op noodzaak tot revisie. Tevens zijn er knelpunten aangedragen door de Inspectie Gezondheidszorg en Jeugd (IGJ), Zorginstituut Nederland (ZiNL), Nederlandse Associatie Physician Assistants (NAPA), Nederlandse Vereniging van Arbeidsdeskundigen (NVvA), Nederlandse Vereniging voor Arbeids- en Bedrijfsgeneeskunde (NVAB), Verpleegkundigen en Verzorgenden Nederland (V&VN) en het Nederlands Huisartsen Genootschap (NHG) tijdens een Invitational conference.
Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de werkgroep concept-uitgangsvragen opgesteld en definitief vastgesteld.
Uitkomstmaten
Na het opstellen van de zoekvraag behorende bij de uitgangsvraag inventariseerde de werkgroep welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. Hierbij werd een maximum van acht uitkomstmaten gehanteerd. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal (kritiek voor de besluitvorming), belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.
Methode literatuursamenvatting
Een uitgebreide beschrijving van de strategie voor zoeken en selecteren van literatuur en de beoordeling van de risk-of-bias van de individuele studies is te vinden onder ‘Zoeken en selecteren’ onder Onderbouwing. De beoordeling van de kracht van het wetenschappelijke bewijs wordt hieronder toegelicht.
Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs
De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie http://www.gradeworkinggroup.org/). De basisprincipes van de GRADE-methodiek zijn: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat, en een beoordeling van de bewijskracht per uitkomstmaat op basis van de acht GRADE-domeinen (domeinen voor downgraden: risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias; domeinen voor upgraden: dosis-effect relatie, groot effect, en residuele plausibele confounding).
GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie, in het bijzonder de mate van zekerheid dat de literatuurconclusie de aanbeveling adequaat ondersteunt (Schünemann, 2013; Hultcrantz,
|
GRADE |
Definitie |
|
Hoog |
|
|
Redelijk |
|
|
Laag |
|
|
Zeer laag |
|
Bij het beoordelen (graderen) van de kracht van het wetenschappelijk bewijs in richtlijnen volgens de GRADE-methodiek spelen grenzen voor klinische besluitvorming een belangrijke rol (Hultcrantz, 2017). Dit zijn de grenzen die bij overschrijding aanleiding zouden geven tot een aanpassing van de aanbeveling. Om de grenzen voor klinische besluitvorming te bepalen moeten alle relevante uitkomstmaten en overwegingen worden meegewogen. De grenzen voor klinische besluitvorming zijn daarmee niet één op één vergelijkbaar met het minimaal klinisch relevant verschil (Minimal Clinically Important Difference, MCID). Met name in situaties waarin een interventie geen belangrijke nadelen heeft en de kosten relatief laag zijn, kan de grens voor klinische besluitvorming met betrekking tot de effectiviteit van de interventie bij een lagere waarde (dichter bij het nuleffect) liggen dan de MCID (Hultcrantz, 2017).
Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)
Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals aanvullende argumenten uit bijvoorbeeld de biomechanica of fysiologie, waarden en voorkeuren van patiënten, kosten (middelenbeslag), aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie. Deze aspecten zijn systematisch vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’ en kunnen (mede) gebaseerd zijn op expert opinion. Hierbij is gebruik gemaakt van een gestructureerd format gebaseerd op het evidence-to-decision framework van de internationale GRADE Working Group (Alonso-Coello, 2016a; Alonso-Coello, 2016b). Dit evidence-to-decision framework is een integraal onderdeel van de GRADE-methodiek.
Formuleren van aanbevelingen
De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen, en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk (Agoritsas, 2017; Neumann, 2016). De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen. De werkgroep heeft bij elke aanbeveling opgenomen hoe zij tot de richting en sterkte van de aanbeveling zijn gekomen.
In de GRADE-methodiek wordt onderscheid gemaakt tussen sterke en zwakke (of conditionele) aanbevelingen. De sterkte van een aanbeveling verwijst naar de mate van zekerheid dat de voordelen van de interventie opwegen tegen de nadelen (of vice versa), gezien over het hele spectrum van patiënten waarvoor de aanbeveling is bedoeld. De sterkte van een aanbeveling heeft duidelijke implicaties voor patiënten, behandelaars en beleidsmakers (zie onderstaande tabel). Een aanbeveling is geen dictaat, zelfs een sterke aanbeveling gebaseerd op bewijs van hoge kwaliteit (GRADE gradering HOOG) zal niet altijd van toepassing zijn, onder alle mogelijke omstandigheden en voor elke individuele patiënt.
|
Implicaties van sterke en zwakke aanbevelingen voor verschillende richtlijngebruikers |
||
|
|
Sterke aanbeveling |
Zwakke (conditionele) aanbeveling |
|
Voor patiënten |
De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen en slechts een klein aantal niet. |
Een aanzienlijk deel van de patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen, maar veel patiënten ook niet. |
|
Voor behandelaars |
De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak moeten ontvangen. |
Er zijn meerdere geschikte interventies of aanpakken. De patiënt moet worden ondersteund bij de keuze voor de interventie of aanpak die het beste aansluit bij zijn of haar waarden en voorkeuren. |
|
Voor beleidsmakers |
De aanbevolen interventie of aanpak kan worden gezien als standaardbeleid. |
Beleidsbepaling vereist uitvoerige discussie met betrokkenheid van veel stakeholders. Er is een grotere kans op lokale beleidsverschillen. |
Organisatie van zorg
In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijn is expliciet aandacht geweest voor de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, mankracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van deze specifieke uitgangsvraag zijn genoemd bij de overwegingen.
Commentaar- en autorisatiefase
De conceptrichtlijn werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijnaangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijn werd aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.
Literatuur
Agoritsas T, Merglen A, Heen AF, Kristiansen A, Neumann I, Brito JP, Brignardello-Petersen R, Alexander PE, Rind DM, Vandvik PO, Guyatt GH. UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey. BMJ Open. 2017 Nov 16;7(11):e018593. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018593. PubMed PMID: 29150475; PubMed Central PMCID: PMC5701989.
Alonso-Coello P, Schünemann HJ, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Rada G, Rosenbaum S, Morelli A, Guyatt GH, Oxman AD; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 1: Introduction. BMJ. 2016 Jun 28;353:i2016. doi: 10.1136/bmj.i2016. PubMed PMID: 27353417.
Alonso-Coello P, Oxman AD, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Vandvik PO, Meerpohl J, Guyatt GH, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 2: Clinical practice guidelines. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089. doi: 10.1136/bmj.i2089. PubMed PMID: 27365494.
Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, Burgers JS, Cluzeau F, Feder G, Fervers B, Graham ID, Grimshaw J, Hanna SE, Littlejohns P, Makarski J, Zitzelsberger L; AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010 Dec 14;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348; PubMed Central PMCID: PMC3001530.
Hultcrantz M, Rind D, Akl EA, Treweek S, Mustafa RA, Iorio A, Alper BS, Meerpohl JJ, Murad MH, Ansari MT, Katikireddi SV, Östlund P, Tranæus S, Christensen R, Gartlehner G, Brozek J, Izcovich A, Schünemann H, Guyatt G. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:4-13. doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.05.006. Epub 2017 May 18. PubMed PMID: 28529184; PubMed Central PMCID: PMC6542664.
Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. https://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site/richtlijnontwikkeling.html.
Neumann I, Santesso N, Akl EA, Rind DM, Vandvik PO, Alonso-Coello P, Agoritsas T, Mustafa RA, Alexander PE, Schünemann H, Guyatt GH. A guide for health professionals to interpret and use recommendations in guidelines developed with the GRADE approach. J Clin Epidemiol. 2016 Apr;72:45-55. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.11.017. Epub 2016 Jan 6. Review. PubMed PMID: 26772609.
Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.
Schünemann HJ, Oxman AD, Brozek J, Glasziou P, Jaeschke R, Vist GE, Williams JW Jr, Kunz R, Craig J, Montori VM, Bossuyt P, Guyatt GH; GRADE Working Group. Grading quality of evidence and strength of recommendations for diagnostic tests and strategies. BMJ. 2008 May 17;336(7653):1106-10. doi: 10.1136/bmj.39500.677199.AE. Erratum in: BMJ. 2008 May 24;336(7654). doi: 10.1136/bmj.a139.
Schünemann, A Holger J [corrected to Schünemann, Holger J]. PubMed PMID: 18483053; PubMed Central PMCID: PMC2386626.
Wessels M, Hielkema L, van der Weijden T. How to identify existing literature on patients' knowledge, views, and values: the development of a validated search filter. J Med Libr Assoc. 2016 Oct;104(4):320-324. PubMed PMID: 27822157; PubMed Central PMCID: PMC5079497.
Zoekverantwoording
Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.