Volksgezondheidenzorg.info

Zoekveld

Hart- en vaatziektenCijfers & ContextOorzaken en gevolgen

Cijfers & Context

Sterfte aan hart- en vaatziekten sterk gedaald

Regionaal & Internationaal

Lage sterfte aan hart- en vaatziekten in Nederland

Kosten

Kosten van zorg 11,6 miljard euro

Preventie & Zorg

Ziekenhuisopnamen hart- en vaatziekten gedaald

Risicofactoren voor hart- en vaatziekten

Risicofactoren voor het optreden van hart- en vaatziekten

Law et al., 2003Gezondheidstoestand

Ziekten

Persoonsgebonden factoren

Leeftijd

  • hogere leeftijd

Geslacht

  • hoger risico voor mannen
  • bij vrouwen neemt het risico toe na de menopauze
  • vrouwspecifieke risicofactoren zoals zwangerschapshypertensie (pre-eclampsie), zwangerschapsdiabetes of vroege menopauze die het risico op hart- en vaatziekten verhogen

Familieanamnese

  • vader, moeder, broer of zus die op jonge leeftijd (< 65 jaar) een hart- en vaatziekte heeft (gehad)

Lipidenspectrum

  • hoe hoger het cholesterolgehalte of de verhouding totaal cholesterol/HDL cholesterol, des te hoger het risico op (sterfte aan) een coronaire hartziekte (Law et al., 2003; Lewington et al., 2007).

 

Bloeddruk

  • De kans op een hart- en vaatziekte neemt exponentieel toe bij toenemende bloeddruk (CBO, 2000; Lewington et al., 2002). Het verlagen van de bloeddruk vermindert het risico op sterfte aan een beroerte en coronaire hartziekten.

Overgewicht

  • hoge BMI
  • ongunstige vetverdeling

Leefstijlfactoren

Voeding

  • ongunstig voedingspatroon

Roken

  • roken

Lichamelijke activiteit

  • weinig bewegen

Alcoholgebruik

  • hoge alcoholconsumptie

Risico op hart- en vaatziekten door meerdere factoren bepaald

Het risico op hart- en vaatziekten wordt door meerdere factoren bepaald die onderling met elkaar samenhangen. Leefstijlfactoren, zoals voeding, roken en bewegen, beïnvloeden het ontstaan van hart- en vaatziekten soms rechtstreeks, maar vaak via persoonsgebonden risicofactoren, zoals een te hoog cholesterolgehalte in het bloed, een hoge bloeddruk, overgewicht en diabetes mellitus.

Totale risicoprofiel van belang

Om het risico op het ontstaan van een hart- of vaatziekte te bepalen bij personen zonder hart- en vaatziekten in de voorgeschiedenis, kijkt een arts niet alleen naar individuele risicofactoren, maar ook naar het totale risicoprofiel (NHG, 2011). 

 

Bronnen en literatuur

Literatuur

  1. NHG. Multidisciplinaire richtlijn Cardiovasculair risicomanagement. Houten: Bohn Stafleu van Loghum; 2011. Bron
  2. Law MR, Wald NJ, Rudnicka AR. Quantifying effect of statins on low density lipoprotein cholesterol, ischaemic heart disease, and stroke: systematic review and meta-analysis. BMJ. 2003;326(7404):1423. Pubmed | DOI
  3. Lewington S, Whitlock G, Clarke R, Sherliker P, Emberson J, Halsey J, et al. Blood cholesterol and vascular mortality by age, sex, and blood pressure: a meta-analysis of individual data from 61 prospective studies with 55,000 vascular deaths. Lancet. 2007;370(9602):1829-39. Pubmed | DOI
  4. Lewington S, Clarke R, Qizilbash N, Peto RR, Collins R. Age-specific relevance of usual blood pressure to vascular mortality: a meta-analysis of individual data for one million adults in 61 prospective studies. Lancet. 2002;360(9349):1903-13. Pubmed

Verantwoording

Definities
  • Hart- en vaatziekten

    Hart- en vaatziekten is een verzamelnaam voor een groot aantal aandoeningen die betrekking hebben op het hart en de bloedvaten. Coronaire hartziekten zijn de meest voorkomende, gevolgd door cerebrovasculaire aandoeningen (beroertes). Zij vormen samen meer dan de helft van het totaal aantal hart- en vaatziekten. Onder de groep ‘overige hartziekten’ vallen ziekten als hartfalen, perifeer vaatlijden en atherosclerose, maar ook aangeboren hartafwijkingen, reumatische hartziekten en infectieuze hartziekten.

Bronverantwoording
  • Hart- en vaatziekten: CBS Doodsoorzakenstatistiek

    Het betreft hier alleen sterftegevallen met hart- en vaatziekten als onderliggende doodsoorzaak (CBS Doodsoorzakenstatistiek). Voor de sterftestatistieken wordt de ICD-code I00-I99 gebruikt.

    Bronnen en literatuur

    Bronnen

    1. CBS Doodsoorzakenstatistiek, Doodsoorzakenstatistiek. zorggegevens.nl
  • Automatisch coderen bij CBS-doodsoorzakenstatistiek

    Met ingang van het statistiekjaar 2013 codeert het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) doodsoorzakenformulieren automatisch met behulp van het softwarepakket IRIS. Dit is een verschil met voorgaande jaren waarin doodsoorzakenformulieren handmatig werden verwerkt. Automatische codering brengt een betere internationale vergelijkbaarheid en reproduceerbaarheid van de gegevens met zich mee. Het veroorzaakt echter ook verschuivingen in doodsoorzaken. Daardoor zijn de sterftecijfers vanaf het jaar 2013 niet altijd goed vergelijkbaar met sterftecijfers uit eerdere jaren. Voor meer informatie over het automatisch coderen verwijzen wij naar vier artikelen van het CBS:

    • Het automatisch coderen van doodsoorzaken. Een nieuwe werkwijze bij de doodsoorzakenstatistiek (Harteloh et al., 2014)
    • Verschuivingen in de doodsoorzakenstatistiek bij de introductie van het automatisch coderen (Harteloh, 2014)
    • Van handmatig naar automatisch coderen van doodsoorzaken. Een bridge coding study (Harteloh, 2015)
    • Veranderingen in de doodsoorzakenstatistiek 2012-2013 (Harteloh, 2016)

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. Harteloh PPM, van Hilten O, Kardaun JWPF. Het automatisch coderen van doodsoorzaken. Een nieuwe werkwijze bij de doodsoorzakenstatistiek. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS); 2014. Bron
    2. Harteloh PPM. Verschuivingen in de doodsoorzakenstatistiek bij de introductie van het automatisch coderen. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS); 2014. Bron
    3. Harteloh PPM. Van handmatig naar automatisch coderen van doodsoorzaken. Een bridge coding study. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS); 2015. Bron
    4. Harteloh PPM. Veranderingen in de doodsoorzakenstatistiek 2012-2013. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS); 2016. Bron
  • Hart- en vaatziekten: landelijke Medische Registratie (LMR)

    De landelijke Medische Registratie (LMR) bevat gegevens over ziekenhuisopnamen. De gebruikte ICD-9-codes voor beroerte zijn: 430 (Subarachnoïdale bloeding), 431-432 (hersenbloeding), 433-434 (herseninfarct), 436-438 (overige en niet-gespecificeerde beroertes) en 435 (TIA en verwante syndromen). Het CBS publiceert LMR-cijfers op CBS-Statline (http://statline.cbs.nl/statweb/). De LMR wordt beheerd door Dutch Hospital Data. Met ingang van 1 januari 2014 is deze registratie vervangen door de Landelijke Basisregistratie Ziekenhuiszorg (LBZ).

Methoden
  • Standaardisatie

    De omvang en de leeftijdsverdeling van de bevolking veranderen in de loop van de tijd. Om ziekte- en sterftecijfers van opeenvolgende jaren met elkaar te kunnen vergelijken, moet hiermee rekening worden gehouden. Daarom zijn trends in de tijd gecorrigeerd voor deze veranderingen in de bevolking. Daarbij is uitgegaan van de bevolkingsomvang en de leeftijdsverdeling in een gekozen standaardjaar/-populatie. Dit wordt standaardisatie genoemd.

  • Indexatie

    Bij de weergave van trends in grafieken is gebruikgemaakt van indexatie. Hierbij zijn de cijfers van opeenvolgende jaren weergegeven ten opzichte van een gekozen basisjaar. De waarde van het basisjaar is gelijkgesteld aan 100. Bij een dergelijke weergave zijn de trends van verschillende cijferreeksen (bijvoorbeeld mannen en vrouwen) beter te vergelijken en is een percentuele toename of afname eenvoudig af te lezen.

  • Berekening totale sterfte en sterfte naar doodsoorzaak per regio

    Voor de berekening van de sterftecijfers op gemeente en GGD-regio niveau is gebruik gemaakt van de CBS Doodsoorzakenstatistiek. In deze statistiek zijn alle overleden inwoners van Nederland opgenomen, uitgesplitst naar leeftijd, geslacht en doodsoorzaak. De bevolking is vervolgens ingedeeld in tien leeftijdsklassen (0-jarigen, 1-24, 25-44, 45-54, 55-64, 65-69, 70-74, 75-79, 80-85-jarigen en 85-plussers). De analyse is gebaseerd op de gegevens van vier achtereenvolgende jaren (2013 t/m 2016).

    Standaardisering

    Door verschillen in bevolkingsopbouw tussen regio's zijn de ruwe gegevens moeilijk te vergelijken. Daarom is een directe standaardisatie uitgevoerd door de sterfte per regio, leeftijd en geslacht te wegen met het aandeel van deze leeftijds- en geslachtscategorie in de totale Nederlandse bevolking op 1-1-2000. Door gebruik te maken van deze vaste standaardpopulatie wordt het bovendien mogelijk om in de toekomst betrouwbare uitspraken te doen over de ontwikkeling van (doodsoorzaakspecifieke) sterfte, onafhankelijk van veranderingen in de bevolkingssamenstelling. Bij geslachtsspecifieke sterfte (borstkanker en prostaatkanker) is alleen gerekend met de totale bevolking van het betreffende geslacht.

    De sterftecijfers worden op twee verschillende manieren in kaart gebracht:

    1. CMF (Comparative Mortality Figure, directe standaardisatie); De kaart toont de verhouding tussen de sterfte in een bepaalde subpopulatie (gemeente of GGD-regio) en de sterfte in de totale populatie (Nederland) gecorrigeerd voor leeftijds- en geslachtsverschillen, gemiddeld over de vier onderzoeksjaren. Als de CMF 100 is, is de sterfte in de subpopulatie gelijk aan die van de standaardpopulatie. Een CMF van bijvoorbeeld 104 wijst erop dat de sterfte in een regio 4% hoger is dan in de standaardpopulatie.
    2. Significantie; Het verschil tussen de gemiddelde kans op een sterfgeval in heel Nederland en de regionale (gestandaardiseerde) kans op een sterfgeval is gedeeld door de verwachte standaardafwijking van het gestandaardiseerde aantal sterfgevallen. Als de regio meer dan 1,96 standaarddeviaties afwijkt van het Nederlands gemiddelde dan betekent dat de regio met 95% zekerheid afwijkt van het Nederlands gemiddelde. Een afwijking van meer dan 2,576 standaarddeviaties geeft een zekerheid van 99% dat de gevonden waarde voor de betreffende regio afwijkt van het Nederlands gemiddelde.