Search

Background Since 1999 the Advisory Committee on Medical Manpower Planning (ACMMP) advises the Dutch government on the medical workforce capacity and the intake in training programs, as to achieve or maintain a balance on the labour market. One of the key parameters the ACMMP uses when calculating the required intake in training programs, is the attrition rate. Methods In total 11,579 trainees enrolled in hospital-based programs from January 1st 2003 until 31st of December 2012, for 26 specialisms. To explore possible explanations for the gender differences in attrition rate per specialty, additional information was gathered: the percentage of males per program, the total number of specialists in training, the duration of the training and the percentage of males currently working in that specialty. Results One training program was excluded, due to the small size of that training program (62 trainees) and the large outliers it produced. Regression analyses were done, showing significant explanations of the variation in the difference between male and female attrition rates (Y1), for the proportion of males working in the profession per 01-01-2003 (R2: .545, F(27,60), p 2: .417, F(16,01), p 2: .163, F(4,46), p 2: .299, F(9,85), p

Van Hassel DTP, Van der Velden LFJ, Batenburg RS. Diversiteit in de tijdsbestedingvan huisartsen. Huisarts Wet 2016;59(4):150-4. Het NIVEL heeft in opdracht van het Capaciteitsorgaan voor medische en tandheelkundige vervolgopleidingen de tijdsbesteding van huisartsen op een nieuwe manier gemeten. Het betreft een variant op de multi-momentopnametechniek, waarbij we sms’jes als observatiemethode hebben gebruikt. Gedurende 57 weken, van december 2012 tot en met januari 2014, hebben we elke week gemiddeld negentien huisartsen op willekeurige momenten via sms gevraagd of ze werkten, en zo ja, of ze op dat moment met een direct, indirect of niet-patientgebonden activiteit bezig waren. In totaal hebben 1051 huisartsen deelgenomen en hebben we 61.320 meetmomenten gerealiseerd. Bijna 10% van alle huisartsen in Nederland heeft aan het onderzoek meegedaan en vrijwel niemand haakte gedurende het onderzoek af. Een gemiddelde huisarts werkt 44 uur per week. Van deze uren besteedt hij of zij 56% aan direct patientgebonden activiteiten, 26% aan indirect patientgebonden activiteiten en 18% aan niet-patientgebonden activiteiten. Er zijn aanzienlijke verschillen in tijdsbesteding tussen mannelijke en vrouwelijke zelfstandig gevestigde huisartsen, huisartsen-in-dienst-van-een-huisarts (HIDHA) en huisartsen die waarnemen. Zelfstandig gevestigde mannelijke huisartsen werken met 51,6 uur het meest en mannelijke waarnemers met 26,7 uur het minst. De verschillen tussen groepen huisartsen naar functie en geslacht kunnen we voor een deel verklaren aan de hand van het aantal fte dat de huisartsen werkten. Met de gehanteerde methode kunnen we betrouwbare uitspraken doen over de tijdsbesteding van verschillende groepen huisartsen, waarbij de belasting voor de deelnemers minimaal was.

Background Measuring the working hours of general practitioners (GPs) is an important but complex task due to the effects of bias related to self-reporting, recall, and stress. In this paper we describe the deployment, feasibility, and implementation of an innovative method for measuring, in real time, GPs’ working time, plus the response to the study. Methods A Short Message Service (SMS) application was developed which sent messages at random to GPs during their working week. Approximately nineteen GPs participated each week during a period of 57 weeks. The text messages asked if GPs were doing activities related to patients, directly, indirectly, or not at all, at the moment of sending. Participants were requested to reply by SMS. Results Approximately 27,000 messages were sent to 1051 GPs over more than one year. The SMS system was functioning 99.9% of the time. GPs replied to 94% of all the messages sent. Only a few participants dropped out of the study. The data was available in real time enabling the researchers to monitor the response and overall quality of the data each day. Conclusions The SMS method offers advantages over other instruments of measurement because it allows a better response, ease of use and avoids recall bias. This makes it a feasible method to collect valid data about GPs working time. Electronic supplementary material The online version of this article (10.1186/s12913-018-2926-z) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Website with surveys and instructions for the SMS week. (DOCX 16 kb)

Time sampling frame applied for sending activity messages to GPs, during one week. (DOCX 16 kb)

Van Hassel DTP, Van der Velden LFJ, Batenburg RS. Veranderingen in de loopbanen van huisartsen. Huisarts Wet 2016;59(1):6-8. Voor het landelijk opleidings- en arbeidsmarktbeleid is het van belang om te weten hoe de loopbanen van huisartsen zich door de tijd hebben ontwikkeld. Voor ons onderzoek hebben we gegevens van de NIVEL-huisartsenregistratie geanalyseerd. Deze hebben betrekking op de werksituatie van nagenoeg alle afgestudeerde huisartsen van 1981 tot en met 2011. Voor de cohortanalyse hebben we de werksituaties van huisartsen na een en zo mogelijk ook na vijf en tien jaar na afstuderen vergeleken. Daarbij hebben we ingezoomd op zeven specifieke afstudeercohorten, die elk een andere periode vertegenwoordigen van de arbeidsmarkt voor huisartsen in de afgelopen dertig jaar. De vergelijking van afstudeercohorten door de tijd laat zien dat vanaf begin jaren negentig van de vorige eeuw tot het jaar 2000 een steeds groter deel van de huisartsen zich binnen tien jaar zelfstandig heeft gevestigd. Deze ontwikkeling gaat samen met een kleiner deel dat heeft afgezien van het werk als huisarts, in een periode dat de duur van de huisartsopleiding werd verlengd. Na het jaar 2000 kiezen huisartsen vaker en langer voor een werksituatie als huisarts in dienst van een andere huisarts (HIDHA). In de afgelopen jaren zien we daarnaast de nieuwe trend dat huisartsen vaker en langer als waarnemer werken. Door onderscheid te maken in cohorten kunnen we nader onderzoeken wat de veranderende samenstelling van de huisartsenpopulatie is in relatie tot arbeidsmarktomstandigheden. Zo zien we in de periode 1981-2011 dat het aandeel huisartsen dat langer als HIDHA of waarnemer blijft werken is gegroeid. Hiermee moet men bij de capaciteitsplanning rekening houden, aangezien deze ontwikkeling van invloed is op het aantal werkzame uren en uitstroompercentages.

Parttime werken is gemeengoed geworden. Ook in de huisartsgeneeskunde. Het gevolg kan zijn dat een patient er niet altijd op kan rekenen, dat hij of zij de eigen huisarts treft. Dit speelt vooral in groepspraktijken.

Van de vijf huisartsen zijn er na vijf jaar nog vier werkzaam in dezelfde praktijk. De arbeidsmobiliteit hangt af van leeftijd en geslacht van de huisarts. Naast de oudere huisartsen die vaak de praktijk verlaten, veranderen ook jonge, vooral vrouwelijke huisartsen relatief vaak van praktijk.

Background For the further development of palliative care, it is relevant to gain insight into trends in non-acute mortality. The aim of this article is twofold: (a) to provide insight into ten-year trends in the characteristics of patients who died from cancer or other chronic diseases in the Netherlands; (b) to show how national death statistics, derived from physicians' death certificates, can be used in this type of investigations. Methods Secondary analysis of data from 1996 to 2006 on the "primary" or "underlying" cause of death from official death certificates filled out by physicians and additional data from 2003 to 2006 on the place of death from these certificates. Results Of the 135,000 people who died in the Netherlands in 2006, 77,000 (or 57%) died from a chronic disease. Cancer was the most frequent cause of death (40,000). Stroke accounted for 10,000 deaths, dementia for 8,000 deaths and COPD and heart failure each accounted for 6,000 deaths. Compared to 1996, the number of people who died from chronic diseases has risen by 6%. Of all non-acute deaths, almost three quarters were at least 70 years old when they died. Almost one third of the people died at home (31%), 28% in a hospital, 25% in a nursing home and 16% somewhere else. Conclusion Further investments to facilitate dying at home are desirable. Death certificate data proved to be useful to describe and monitor trends in non-acute deaths. Advantages of the use of death certificate data concern the reliability of the data, the opportunities for selection on the basis of the ICD-10, and the availability and low cost price of the data.

Background An increasing number of newly trained Dutch GPs prefer to work in a group practice and as a non-principal rather than in a single-handed practice. In view of the greater number of female doctors, changing practice preferences, and discussions on future workforce problems, the question is whether male and female GPs were able to realise their initial preferences in the past and will be able to do so in the future. Methods We have conducted longitudinal cohort study of all GPs in the Netherlands seeking a practice between 1980 and 2004. The Netherlands Institute of Health Services Research (NIVEL) in Utrecht collected the data used in this study by means of a postal questionnaire. The overall mean response rate was 94%. Results Over the past 20 years, an increasing proportion of GPs, both male and female, were able to achieve their preference for working in a group practice and/or in a non-principal position. Relatively more women than men have settled in group practices, and more men than women in single-handed practices; however, the practice preference of men and women is beginning to converge. Dropout was highest among the GPs without any specific practice preference. Conclusion The overwhelming preference of male and female GPs for working in group practices is apparently being met by the number of positions (principal or non-principal) available in group practices. The preference of male and female GPs regarding the type of practice and job conditions is expected to converge further in the near future.

In de afgelopen tien jaar is het aantal huisartsen in dienst van een huisarts (HIDHA’s) meer dan verdubbeld. Hoe komt dat? Zijn er meer net afgestudeerde huisartsen die HIDHA worden? Is er een tendens om langer HIDHA te blijven? Kortom, waar komen al die HIDHA’s vandaan?