Promotie L. (Lisa) Hoogendam

Hieronder volgt een korte samenvatting van het proefschrift:

Wanneer patiënten samen met hun zorgverlener tot beslissingen over hun behandelingen komen, ook wel shared decision-making genoemd, leidt dit tot zorg die beter aansluit bij wat patiënten belangrijk vinden. Toch wordt deze manier van besluitvorming niet altijd toegepast. In dit proefschrift is onderzocht hoe we gepersonaliseerde uitkomstinformatie kunnen gebruiken om patiënten met hand- en polsaandoeningen, in het bijzonder met duimbasisartrose, en hun zorgverleners te helpen gezamenlijk een behandelkeuze te maken. 
Eerst is er onderzocht wat patiënten als een relevante verbetering of ‘goed resultaat’ ervaren. Voor veel voorkomende hand- en polsaandoeningen zijn hiervoor de Minimally Important Change (MIC) en Patient Acceptable Symptom State (PASS) vastgesteld.
Vervolgens is de effectiviteit van behandelingen voor duimbasisartrose onderzocht. Niet-chirurgische behandeling (zoals handtherapie) bleek vaak op lange termijn effectief en een operatie is alleen nodig is bij aanhoudende klachten. Bovendien bleek dat er diverse complicaties, variërend in ernst, optreden na een operatie. Starten met niet-chirurgische behandeling lijkt de meest kosteneffectieve strategie te zijn. Verder werd aangetoond dat psychologische factoren, zoals verwachtingen en ziekteperceptie, sterk samenhangen met behandelresultaten en tevredenheid. Positieve verwachtingen vooraf leiden tot betere uitkomsten, wat het belang van goed verwachtingsmanagement ondersteunt.
Tot slot zijn voorspellingsmodellen ontwikkeld die patiënten kunnen helpen inzicht te krijgen in hun kans op een relevante verbetering na een behandeling. Deze modellen bleken betrouwbaar, bruikbaar in de klinische praktijk en kunnen de kwaliteit van besluitvorming verbeteren.
Concluderend laat dit proefschrift datagedreven toepassingen zien om patiënten met hand en polsaandoeningen en zorgverleners te helpen in hun gezamenlijke besluitvorming voor behandelmogelijkheden.