Een andere manier om zorgkosten te voorspellen kan ervoor zorgen dat zorgverzekeraars beter worden gecompenseerd voor sommige verzekerden met zeer hoge zorgkosten. De winst is echter beperkt en gaat gepaard met een complexer risicovereveningsmodel. Dat blijkt uit de masterscriptie van Anne van Son over de Nederlandse risicoverevening.
Het risicovereveningssysteem moet voorkomen dat zorgverzekeraars financieel voordeel hebben bij het aantrekken van gezonde verzekerden en nadeel ondervinden van verzekerden met hoge verwachte zorgkosten. Het huidige model compenseert verzekeraars echter niet altijd voldoende voor mensen met hoge zorgkosten. Daardoor kunnen prikkels voor risicoselectie ontstaan. Anne onderzocht daarom of een alternatieve statistische methode de voorspelling van hoge kosten binnen de somatische zorg kan verbeteren.
Voor het onderzoek zijn gegevens gebruikt van bijna 18 miljoen mensen met een Nederlandse basisverzekering in 2023. Anne vergeleek de gebruikelijke least squares-methode (LS) met drie zogenoemde tweestapsmodellen. Met die tweestapsmodellen worden reguliere en zeer hoge zorgkosten afzonderlijk geschat. Ook wordt berekend hoe groot de kans is dat iemand in de groep met hoge kosten terechtkomt.
De drie modellen hanteren verschillende grenzen voor hoge zorgkosten: ongeveer 12.400 euro, 59.874 euro en 100.000 euro per jaar. Het model met de laatstgenoemde grens blijkt het meest interessant. Dit model presteert van de drie alternatieven het beste voor groepen waarin hoge zorgkosten worden verwacht. Zo neemt de ondercompensatie af voor chronisch zieken en voor mensen die meerdere jaren geneesmiddelenkosten hebben gehad. Het traditionele LS-model presteert juist beter voor verschillende groepen waarbij geen hoge kosten worden verwacht. De verschillen tussen beide modellen zijn over het algemeen klein.
De resultaten laten daarmee zien dat de keuze van de kostengrens belangrijk is. Een goed gekozen tweestapsmodel kan de compensatie voor bepaalde groepen met hoge kosten verbeteren. Tegelijkertijd kan de compensatie voor andere groepen juist verslechteren.
Daarnaast zijn tweestapsmodellen ingewikkelder om uit te voeren omdat deze modellen uit meerdere componenten bestaan en een transformatie nodig is om de gemiddelde voorspelde kosten gelijk te trekken met de gemiddelde kosten in de dataset waarop de modellen zijn geschat. Beleidsmakers en zorgverzekeraars zullen moeten afwegen of een betere compensatie van specifieke groepen met hoge zorgkosten opweegt tegen de extra complexiteit en mogelijke verslechteringen voor andere groepen.
De volledige scriptie van Anne is te vinden achter deze link.
