Volksgezondheidenzorg.info

Zoekveld

HuidkankerRegionaal & InternationaalRegionaal

Cijfers & Context

Toename aantal nieuwe gevallen melanoom

Regionaal & Internationaal

Aantal nieuwe gevallen relatief groot in Nederland

Kosten

Zorguitgaven voor huidkanker bijna 169 miljoen

Preventie & Zorg

Aantal dagopnamen voor huidkanker toegenomen

Aantal gevallen van huidtumoren per GGD-regio

Aantal invasieve huidtumoren 2012-2015

Per GGD-regio, gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht
Aantal invasieve huidtumoren per GGD-regio 2012-2015
Aantal invasieve huidtumoren 2012-2015
GGD-regioTotaalMannenVrouwenAfwijking landelijk gemiddelde TotaalAfwijking landelijk gemiddelde MannenAfwijking landelijk gemiddelde Vrouwen
GGD Amsterdam4,64,94,4Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)
GGD Brabant-Zuidoost5,164,3Onder (99% zeker)GeenOnder (99% zeker)
GGD Drenthe6,37,25,6Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)
GGD Flevoland5,65,95,3GeenGeenGeen
GGD Fryslân5,96,55,4Boven (95% zeker)GeenBoven (95% zeker)
GGD Gelderland-Midden5,26,24,2Onder (99% zeker)GeenOnder (99% zeker)
GGD Gelderland-Zuid4,65,33,9Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)
GGD Gooi en Vechtstreek4,45,23,5Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)
GGD Groningen55,64,5Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)Onder (95% zeker)
GGD Haaglanden5,66,44,9GeenGeenGeen
GGD Hart voor Brabant4,65,33,8Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)
GGD Hollands Midden6,57,15,9Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)
GGD Hollands Noorden5,56,34,7GeenGeenGeen
GGD IJsselland5,66,64,7GeenGeenGeen
GGD Kennemerland6,16,75,5Boven (99% zeker)GeenBoven (99% zeker)
GGD Limburg-Noord6,175,1Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)Geen
GGD Noord- en Oost-Gelderland564,1Onder (99% zeker)GeenOnder (99% zeker)
GGD regio Utrecht5,25,94,4Onder (99% zeker)Onder (95% zeker)Onder (99% zeker)
GGD Rotterdam-Rijnmond7,27,86,7Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)
GGD Twente4,95,83,9Onder (99% zeker)Onder (95% zeker)Onder (99% zeker)
GGD West-Brabant6,26,85,6Boven (99% zeker)Boven (95% zeker)Boven (99% zeker)
GGD Zaanstreek-Waterland5,76,45,1GeenGeenGeen
GGD Zeeland77,46,6Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)
GGD Zuid-Holland Zuid7,27,56,9Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)
GGD Zuid-Limburg4,55,23,8Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)

Bron: NKR

View all detail data

Meeste huidtumoren in zuidwesten en noorden

Deze kaart toont het jaarlijks aantal vastgestelde diagnoses per 10.000 inwoners. In het zuidwesten van Nederland en het noorden (Friesland en Drenthe) komen vaker huidtumoren voor. In de periode 2012-2015 zijn er 37.670 nieuwe gevallen van huidkanker geregistreerd in de Nederlandse Kankerregistratie. Dat betekent dat gemiddeld per jaar in Nederland 5,6 van de 10.000 inwoners te maken krijgt met huidkanker. De regionale verschillen worden niet verklaard door regionale variaties in leeftijd en geslacht, omdat voor deze factoren is gecorrigeerd.

Huidkanker veel voorkomende kanker

Huidkanker is een veel voorkomende vorm van kanker in Nederland. De cijfers in deze kaart betreffen invasieve huidtumoren exclusief melanomen en basaalcelcarcinomen en met maximaal 1 invasief en 1 niet-invasief plaveiselcelcarcinoom.

Toelichting regionale verschillen

De regionale spreiding is getoetst ten opzichte van het landelijk gemiddelde. Deze significantieniveaus zijn via de kaart op te vragen. Significantie geeft een nadere verklaring van de waarde die we mogen hechten aan de gepresenteerde verschillen. 

Vergelijk met andere kaart

Meer informatie

Aantal melanomen per GGD-regio

Aantal melanomen 2012-2015

Per GGD-regio, gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht
Aantal melanomen per GGD-regio 2012-2015
Aantal melanomen 2012-2015
GGD-regioTotaalMannenVrouwenAfwijking landelijk gemiddelde TotaalAfwijking landelijk gemiddelde MannenAfwijking landelijk gemiddelde Vrouwen
GGD Amsterdam2,62,42,8Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)
GGD Brabant-Zuidoost3,53,33,6GeenGeenGeen
GGD Drenthe3,83,74Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)
GGD Flevoland3,23,33,1GeenGeenGeen
GGD Fryslân3,53,23,9GeenGeenBoven (95% zeker)
GGD Gelderland-Midden3,43,43,4GeenGeenGeen
GGD Gelderland-Zuid3,53,53,5GeenGeenGeen
GGD Gooi en Vechtstreek3,73,43,9GeenGeenGeen
GGD Groningen3,53,13,8GeenGeenGeen
GGD Haaglanden3,43,53,4GeenGeenGeen
GGD Hart voor Brabant2,72,52,9Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)
GGD Hollands Midden3,63,63,6Boven (95% zeker)Boven (95% zeker)Geen
GGD Hollands Noorden4,84,75Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)
GGD IJsselland3,73,63,8Boven (99% zeker)GeenBoven (95% zeker)
GGD Kennemerland3,63,43,9Boven (95% zeker)GeenBoven (95% zeker)
GGD Limburg-Noord3,233,4GeenGeenGeen
GGD Noord- en Oost-Gelderland3,43,23,6GeenGeenGeen
GGD regio Utrecht3,73,73,6Boven (99% zeker)Boven (99% zeker)Geen
GGD Rotterdam-Rijnmond2,932,8Onder (99% zeker)Onder (95% zeker)Onder (99% zeker)
GGD Twente2,92,73,1Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)Onder (95% zeker)
GGD West-Brabant2,72,42,9Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)
GGD Zaanstreek-Waterland3,83,83,8Boven (99% zeker)Boven (95% zeker)Geen
GGD Zeeland2,82,73Onder (99% zeker)Onder (99% zeker)Onder (95% zeker)
GGD Zuid-Holland Zuid3,33,33,4GeenGeenGeen
GGD Zuid-Limburg3,13,13,1GeenGeenGeen

Bron: NKR

View all detail data

Minste melanomen in zuid-westen van Nederland

Deze kaart toont het jaarlijks aantal vastgestelde diagnoses per 10.000 inwoners. In het zuid-westen van Nederland komen minder vaak melanomen voor. In de periode 2012-2015 zijn er 22.390 nieuwe gevallen van melanomen geregistreerd in de Nederlandse Kankerregistratie. Dat betekent dat gemiddeld per jaar in Nederland 3,3 van de 10.000 inwoners te maken krijgt met deze vorm van kanker. De regionale verschillen worden niet verklaard door regionale variaties in leeftijd en geslacht, omdat voor deze factoren is gecorrigeerd.

Melanoom vorm van huidkanker

Een melanoom is een vorm van huidkanker die uitgaat van de pigmentcellen die overal in de huid voorkomen. Het melanoom is een agressief groeiende tumor die de neiging heeft relatief snel uit te zaaien.

Toelichting regionale verschillen

De regionale spreiding is getoetst ten opzichte van het landelijk gemiddelde. Deze significantieniveaus zijn via de kaart op te vragen. Significantie geeft een nadere verklaring van de waarde die we mogen hechten aan de gepresenteerde verschillen. 

Vergelijk met andere kaart

Meer informatie

Verantwoording

Definities
  • Wat is huidkanker?

    Huidkanker vaak ingedeeld in melanoom en overige vormen van huidkanker

    Er zijn verschillende typen huidkanker. Deze worden meestal als volgt ingedeeld:

    • melanomen van de huid
    • andere vormen van huidkanker, ook wel non-melanoma huidkanker genoemd. Deze groep huidtumoren is onderverdeeld in het basaalcelcarcinoom, het plaveiselcelcarcinoom en zeer zeldzame tumoren die uitgaan van de talg- of zweetklieren.
Bronverantwoording
  • Tabel: Bronnen bij de cijfers over huidkanker

    Bron

    Indicator in VZinfo

    Gepresenteerde populatie VZinfo

    Meer informatie

    Nederlandse Kanker Registratie (NKR)

    Aantal nieuwe gevallen, Tienjaarsprevalentie (exclusief basaalcelcarcinoom (BCC))

    Nederlandse bevolking 

    IKNLNKR

    Nederlandse Kanker Registratie (NKR) Aantal nieuwe gevallen, Tienjaarsprevalentie van basaalcelcarcinoom (BCC)) bevolking Zuid-Nederland (regio Eindhoven)  IKNLNKR

    Nederlandse Kanker Registratie (NKR)

    Overleving (percentage)

    Geregistreerd aantal mensen met huidkanker

    IKNLNKR

    Landelijke Medische Registratie (LMR)

    Klinische opnamedagen, klinische opnamen, gemiddelde opnameduur, dagopnamen met huidkanker als hoofdontslagdiagnose

    Nederlandse bevolking 

    LMR

    CBS Doodsoorzakenstatistiek

    Aantal sterfgevallen

    Nederlandse bevolking 

    CBS Doodsoorzakenstatistiek

    Kosten van Ziektenstudie

    Kosten van zorg voor huidkanker

    Nederlandse bevolking 
     

    Kosten van Ziekten database

    European Cancer Information System (ECIS)

    Aantal nieuwe gevallen

    Europese bevolking

    ECIS

    Eurostat

    Aantal sterfgevallen

    Europese bevolking 

    Eurostat

    OECD Relatieve 5-jaarsoverleving Europese bevolking OECD; Allemani et al., 2018

     

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. Allemani C, Matsuda T, Di Carlo V, Harewood R, Matz M, Nikšić M, et al. Global surveillance of trends in cancer survival 2000-14 (CONCORD-3): analysis of individual records for 37 513 025 patients diagnosed with one of 18 cancers from 322 population-based registries in 71 countries. Lancet. 2018;391(10125):1023-1075. Pubmed | DOI
  • 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
Methoden
  • Regionale vergelijkingen Nederlandse Kankerregistratie

    De regionale cijfers van verschillende types kanker zijn gebaseerd op data uit de Nederlandse Kankerregistratie. Voor deze analyse is uit de NKR het aantal registraties per tumorsoort geselecteerd in de periode 2012-2015, uitgesplitst naar leeftijd, geslacht en GGD-regio van de patiënt. De NKR houdt internationaal geaccordeerde indelingen aan, waarbij een combinatie van lokalisatie en morfologisch type kanker wordt toegepast. Ten behoeve van de standaardisatie van de regio's naar leeftijd en geslacht, hebben we als standaard populatie de middenjaarsschatting 2012-2015 van de bevolking gebruikt. Deze bevolkingscijfers zijn afkomstig van CBS. In zowel de NKR als de CBS-data is de leeftijd onderverdeeld in 18 leeftijdsklassen (0-4, 5-9, 10-14 .... 75-79, 80-84, 85+).

    Berekenen gestandaardiseerde registratie-aantallen

    Door verschillen tussen bevolkingsopbouw in regio's zijn de ruwe gegevens moeilijk te vergelijken. Daarom is een (directe) standaardisatie uitgevoerd door alle in de regio’s geregistreerde aantallen per leeftijd en geslacht te wegen met het aandeel van deze leeftijd en geslachtscategorie in de totale Nederlandse bevolking. Bij geslachtsspecifieke aandoeningen (borst- en prostaatkanker) is gerekend met de totale bevolking van het betreffende geslacht.

    Kaarten

    De NKR-gegevens zijn gestandaardiseerd naar leeftijd en geslacht en worden per GGD-regio in kaart gebracht:

    Aantal registraties per 10.000 inwoners
    De kaart toont het jaarlijks gestandaardiseerd aantal registraties per 10.000 inwoners, gemiddeld over de periode 2012-2015. Zowel onder als boven het Nederlands gemiddelde gebruiken we een indeling in twee gelijke klassen.

    Berekening van significantie van de afwijking van het Nederlands gemiddelde
    Voor iedere regio is een standaardafwijking berekend. Hiermee wordt vervolgens een betrouwbaarheidsinterval berekend dat vergeleken wordt met het Nederlands gemiddelde. Als het Nederlands gemiddelde buiten dit interval valt is er sprake van een significante afwijking van het gemiddelde. Er is gerekend met 95% respectievelijk 99% betrouwbaarheidsintervallen.

    Kanttekeningen

    Het patroon in de kaart is een indicatie van de verdeling van een ziekte over Nederland. Behalve verschillen in het optreden van een ziekte, kunnen verschillen in andere factoren van invloed zijn op dit patroon. Zo kunnen verschillen in zorgniveau en de mate van gebruik van diagnostische tests tussen regio's een rol spelen. Verschillen in de wijze van coderen hebben waarschijnlijk geen rol gespeeld omdat landelijk dezelfde codeerafspraken gelden.

  • 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.