Volksgezondheidenzorg.info

Zoekveld

Hart- en vaatziektenRegionaal & InternationaalInternationaal

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

Internationale vergelijking sterfte aan hart- en vaatziekten

Sterfte aan hart- en vaatziekten internationaal 2015

LandMannenVrouwenTotaal
Bulgarije1339,5977,61133,0
Roemenië1103,0841,3954,8
Litouwen1104,3732,4876,1
Letland1108,3731,1875,8
Hongarije936,0677,8782,2
Kroatië812,2630,8710,5
Estland836,6559,1665,7
Slowakije784,4571,9662,2
Tsjechië748,9541,2629,0
Polen753,8508,2610,5
Slovenië502,2400,3449,6
Oostenrijk514,6377,8435,6
Duitsland489,3353,4412,8
Malta464,0331,4386,9
EU452,3325,4381,4
Griekenland426,6337,5381,3
Cyprus420,3332,0372,8
Finland474,2286,1364,1
Italië392,6283,5328,9
Zweden404,8267,6326,6
Ierland383,2266,2320,8
Portugal350,9261,0300,0
Luxemburg345,7243,7291,0
België345,1244,1287,5
Zwitserland343,0237,4281,8
NEDERLAND332,3233,7275,4
Noorwegen323,2219,9265,3
Verenigd Koninkrijk325,7215,1264,3
Denemarken317,1205,4253,1
Spanje301,3212,8252,6
Frankrijk263,2164,0205,1

Bron: Eurostat, 2018

  • Gestandaardiseerd naar de Europese standaardbevolking
  • Volgorde op basis van totale sterfte (mannen en vrouwen samen)
  • ICD-10-code: I00-I99

Sterfte aan hart- en vaatziekten in Nederland laag

De sterfte aan hart- en vaatziekten is laag in Nederland vergeleken met andere landen in de Europese Unie. Voor alle EU-landen geldt dat de sterfte aan hart- en vaatziekten hoger is bij mannen dan bij vrouwen. De sterfte is duidelijk hoger in Oost- dan in West-Europa.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

30-05-2018

Internationale vergelijking trend in sterfte aan hart- en vaatziekten

Trend in sterfte aan hart- en vaatziekten internationaal 1994-2012

NEDERLANDBelgiëBulgarijeTsjechiëDenemarkenDuitslandEstlandIerlandGriekenlandSpanjeFrankrijkKroatiëItaliëCyprusLetlandLitouwenLuxemburgHongarijeMaltaOostenrijkPolenPortugalRoemeniëSloveniëSlowakijeFinlandZwedenVerenigd KoninkrijkEU15EU28EU minEU max
1994526518108961669813337417074895681131591112167974810336788086775916105764891333
19955225121374108762368212517387204795511141562110262474910016707376855936065684791374
199650550614411026558668114971271447252611901115593110165274699266971310456285785855534721441
199748348515861026542647109667970245352111711089550105266072661267010586085595605354531586
19984774751552974519634115165871645152911841058528105866771360168511015915525505274511552
199946846213969605196171087658698430504113710355011060731696888578138065610375835415295104301396
2000457141892649458910566146963994791117995486980650654847543128662110485705194954863991418
20014371355917498578104956767938733045711511037491953574619829521128358810575455074994753301355
20024341379913486581104654767338232596445311321040482959585597800514133758510335454984904715623251379
200341944713579344695871041507676385326100845911291016525973590570806509129359510375244814764685603261357
2004393420130186843553797347964935729687448110951002452928521524766452121855310074874504384365242961301
2005373401128885141052194844860535529188551110871037449960554507742438121958510254764384154225112911288
200635136712577803884899194315893252708363834731039102846087453148571738111635279974654283873904772701257
20073353571226748363473874419564322259844375458105099942485546947270638610855329614594163713784632591226
2008322346116472033645886040953430725280836442994095339381645144868737210454829144454063593654472521164
2009303330113872632344681437750229024178235140789891637880343744768735810284788864333883353504322411138
2010297317117669942978736146127723175333538790091534580338743365134810164528784253813263364182311176
2011293311118271329440675235344627222376034441889191136677948443863931610404637444223762853952231182
2012289309116870428740474535144827122169134440292190133277951945065232410394627124123712853942211168

Bron: Eurostat, 2015

  • Gestandaardiseerd naar de Europese bevolking. Vanaf 2011 hanteert Eurostat een nieuwe Europese standaardbevolking voor het standaardiseren van de cijfers. Daardoor kan een trendbreuk optreden (Eurostat, 2013).

Trend in sterfte aan hart-en vaatziekten gunstig ten opzichte van EU 

In Nederland en in alle andere EU28-landen is de sterfte door hart- en vaatziekten in de periode 1994-2012 gedaald. Dit geldt voor zowel mannen als voor vrouwen.

Meer informatie

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).

  • Tabel: Bronnen bij de cijfers over hart- en vaatziekten

    Bron Indicator in VZinfo Gepresenteerde populatie VZinfo Meer informatie
    Nivel Zorgregistraties eerste lijn

    Jaarprevalentie, aantal nieuwe gevallen

    Nederlandse bevolking NZR
    CBS Doodsoorzakenstatistiek

    Aantal sterfgevallen

    Nederlandse bevolking CBS Doodsoorzakenstatistiek
    Landelijke Medische Registratie (LMR)

    Klinische opnamedagen, klinische opnamen, gemiddelde opnameduur, dagopnamen
    met hart- en vaatziekten als hoofdontslagdiagnose

    Nederlandse bevolking LMR
    Kosten van Ziektenstudie Kosten van zorg voor hart- en vaatziekten Nederlandse bevolking Kosten van Ziekten database
    Eurostat Aantal sterfgevallen Europese bevolking Eurostat
Methoden
  • 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.
  • Methoden en technieken

    Standaardisatie

    De omvang en de leeftijdsverdeling van de bevolking verschillen per regio en land. Daarnaast treden in de loop van de tijd veranderingen op in de omvang en leeftijdsverdeling. Om ziekte- en sterftecijfers van verschillende regio’s en landen, of van opeenvolgende jaren met elkaar te kunnen vergelijken, wordt hier rekening mee gehouden. Daarbij worden de cijfers gecorrigeerd voor deze verschillen of veranderingen in de bevolking. Hierbij wordt uitgegaan van de omvang en de leeftijdsverdeling van een gekozen standaardpopulatie. Dit wordt standaardisatie genoemd.

    Indexatie

    Vooral bij de weergave van trends in de tijd zijn de trendcijfers vaak geïndexeerd. Een geïndexeerde trend laat ontwikkelingen in de tijd zien ten opzichte van een gekozen basisjaar. Dit gebeurt door de cijfers van alle jaren weer te geven als percentage van het cijfer in een gekozen basisjaar. Het cijfer in het basisjaar is gelijk gesteld aan 100(%). Indexatie maakt zichtbaar hoe groot de percentuele toe- of afname is ten opzichte van dat basisjaar. Door als basisjaar het eerste jaar in de grafiek te kiezen, kun je snel zien wat de verandering over de hele weergegeven periode is en ook of er grote verschillen zijn voor de onderscheiden groepen (mannen en vrouwen bijvoorbeeld).

    Indexatie kan ook gebruikt worden voor het weergeven van regionale verschillen. Hierbij wordt het landelijke cijfer bijvoorbeeld gelijk gesteld aan 100(%). Een regionaal cijfer boven of onder de 100 duidt erop dat het respectievelijk hoger of lager is dan het landelijke cijfer. Voorafgaand aan indexatie worden de cijfers vaak gecorrigeerd voor verschillen in samenstelling van de populaties.