Wmo voorspelmodel
- Publicatiecategorie
- Overige algoritmes
- Impacttoetsen
- Veld niet ingevuld.
- Status
- In gebruik
Algemene informatie
Thema
Begindatum
Contactgegevens
Link naar publiekspagina
Verantwoord gebruik
Doel en impact
Het algoritme is ontwikkeld omdat de gemeente meer inzicht wil hebben in het gebruik en de kosten van de Wmo de komende jaren. De Roosendaalse bevolking groeit en vergrijst waardoor het gebruik van de Wmo ook naar verwachting gaat toenemen. De vraag is met hoeveel mensen en in welke wijken en voor welke Wmo-voorzieningen? Het voorspelmodel beantwoordt deze vragen. Met de inzichten uit het Wmo-voorspelmodel wordt beleid en uitvoering ondersteund bij beantwoorden van tactische en strategische vragen. Dit zijn vragen en onderwerpen die op de langere termijn spelen (bijvoorbeeld 5 á 10 jaar). Het model is niet bedoeld voor het beantwoorden van operationele vragen (onderwerpen die op korte termijn spelen) en er is geen sprake van geautomatiseerde besluiten.
Afwegingen
Er is alleen gebruikgemaakt van open data. Van het CBS zijn de volgende bestanden gebruikt: Kerncijfers Wijken en Buurten, Wmo-aantallen, Leeftijdscategorieën, aantal personen met verstrekte geneesmiddelen en Prognose van de bevolkingsontwikkeling 2020-2050. Verder wordt nog gebruik gemaakt van Vektis (aantallen GGZ-zorggebruikers) en VNG (sociaal economische status)
Menselijke tussenkomst
Er is geen sprake van een geautomatiseerd systeem. De inzichten uit het voorspelmodel kunnen alleen door tussenkomst van mensen en met de contextkennis en ervaring van betrokken medewerkers worden gebruikt.
Risicobeheer
Omdat het voorspelmodel geen uitspraken doet over individuele personen maar over het gebruik van voorzieningen in wijken, is er geen risico dat met de uitkomsten uit het model de privacy van specifieke individuele personen zou kunnen worden geschonden. Verder is alleen gewerkt met wijken die voldoende groot zijn (meer dan 100 inwoners) en waar voldoende mensen gebruikmaakten van de Wmo (meer dan 100 gebruikers). Een reden hiervoor is dat hierdoor geen onthulling mogelijk is. Dat wil zeggen dat we niet door het combineren van kenmerken kunnen vaststellen wie de mogelijke gebruikers van Wmo-voorzieningen zijn.
Wettelijke basis
Er is geen wettelijke grondslag voor het voorspelmodel, maar de gemeente is verantwoordelijk voor de uitvoering van de Wmo en door het model kan de gemeente beter anticiperen op verwachte ontwikkelingen en burgers beter ondersteunen.
Toelichting op impacttoetsen
Geen. Er is geen sprake van het verwerken van persoonsgegevens.
Werking
Gegevens
Er is alleen gebruikgemaakt van open data. Van het CBS zijn de volgende bestanden gebruikt: Kerncijfers Wijken en Buurten, Wmo-aantallen, Leeftijdscategorieën, aantal personen met verstrekte geneesmiddelen en Prognose van de bevolkingsontwikkeling 2020-2050. Verder wordt nog gebruik gemaakt van Vektis (aantallen GGZ-zorggebruikers) en VNG (sociaal economische status)
Technische werking
Met een first differences regressiemodel wordt de relatie tussen Wmo-gebruik en predictoren geschat. Daarbij wordt gezocht naar de kenmerken met de kleinste voorspelfout (vastgesteld aan de hand van de maat: MAPE). De kenmerken die het best in staat zijn het gebruik van de Wmo te voorspellen worden gebruikt voor het maken van een forecast.