Volksgezondheidenzorg.info

Zoekveld

Infectieziekten→Kosten→Zorguitgaven

Cijfers & Context

Meeste meldingen voor kinkhoest in 2018

Regionaal & Internationaal

Coronavirus (COVID-19) per gemeente

Kosten

Zorguitgaven ruim 1,5 miljard in 2017

Preventie & Zorg

37.000 ziekenhuisopnamen infectieziekten in 2018

Zorguitgaven infectieziekten naar sector

Zorguitgaven infectieziekten ruim 1,5 miljard

In 2017 waren de zorguitgaven voor infectieziekten ruim 1,5 miljard. Dit komt neer op 1,72% van de totale uitgaven aan de gezondheidszorg in Nederland. De meeste zorguitgaven gingen naar de sector openbare zorg en preventie (30,6%), gevolgd door genees- en hulpmiddelen (23,4%) en ziekenhuiszorg (22,7%). De verdeling van zorguitgaven is anders voor bijvoorbeeld kanker, waar 84% van de zorguitgaven betrekking heeft op ziekenhuiszorg. De bovengenoemde zorguitgaven voor infectieziekten hebben betrekking op de infectieziekten die deel uit maken van het ICD-10-hoofdstuk 'Infectieziekten en parasitaire ziekten (codes A00-B99). Niet alle infectieziekten maken hier deel van uit (definitie infectieziekten).

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

28-10-2019

Zorguitgaven infectieziekten naar leeftijd en geslacht

Zorguitgaven infectieziekten 2017

LeeftijdMannenVrouwen
0103,497,4
1-452,849,3
5-935,836,2
10-1421,221,4
15-1920,222,5
20-2428,731
25-2936,127,7
30-3440,427,7
35-3946,528,7
40-4452,328,3
45-4977,934,2
50-5487,835,6
55-5980,439,9
60-6462,532,6
65-6946,230,9
70-7434,927,8
75-792419,9
80-8417,818
85-899,712,7
90-944,16,3
95+0,81,7

Bron: Kosten van ziekten

  • Geraamde cijfers
  • ICD-10 codes A00-B99

Meeste uitgaven voor zuigelingen en mannen van middelbare leeftijd

De zorguitgaven die voor infectieziekten worden gemaakt zijn voor mannen (58%) iets hoger dan voor vrouwen (42%). De zorguitgaven zijn het hoogst voor pasgeborenen (tot 1 jaar). Ook voor mannen van middelbare leeftijd (45 tot 65 jaar oud) zijn de zorguitgaven relatief hoog. De uitgaven aan de zorg voor infectieziekten en parasitaire ziekten bedroegen ruim 1,5 miljard euro in 2017. De bovengenoemde zorguitgaven voor infectieziekten hebben betrekking op de infectieziekten die deel uit maken van het ICD-10-hoofdstuk 'Infectieziekten en parasitaire ziekten (codes A00-B99). Niet alle infectieziekten maken hier deel van uit (definitie infectieziekten). Dit leidt tot een onderschatting van de totale zorgkosten voor infectieziekten. 

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

28-10-2019

Verantwoording

Definities

  • Wat is een infectieziekte?

    De meest gehanteerde manieren om infectieziekten in te delen zijn:

    • op basis van de overdrachts-/transmissieroute (bijvoorbeeld voedselinfecties en seksueel overdraagbare aandoeningen);
    • op basis van de ziekteverwekker (bijvoorbeeld hepatitis B enHaemophilus influenzae type b (Hib));
    • op basis van het orgaan waarin de ziekte primair optreedt (bijvoorbeeld luchtweginfecties en urineweginfecties);
    • op basis van setting (bijvoorbeeld ziekenhuisinfecties);
    • op basis van vermijdbaarheid door vaccinatie.

    De ICD-classificatie heeft infectieziekten ingedeeld op basis van een mix van de bovengenoemde uitgangspunten, waardoor niet alle infectieziekten in het hoofdstuk 'Infectieziekten en parasitaire aandoeningen' (ICD-10-codes A00-B99) zijn ingedeeld, maar bijvoorbeeld ook in de hoofdstukken 'Ziekten van het urogenitale stelsel' (acute urineweginfecties) en 'Ziekten van de ademhalingswegen'. Acute infecties van de onderste en bovenste luchtwegen, influenza en pneumonie (longontsteking) zijn in het laatstgenoemde hoofdstuk ingedeeld. De infectieziekten die onder het hoofdstuk 'Infectieziekten en parasitaire ziekten' vallen zijn in de tabel hieronder te vinden. 

    ICD-code Infectieziekte
    A00-A09  intestinale infecties
    A15-A19  tuberculose
    A20-A28  bepaalde bacteriële-zoönosen
    A30-A49  overige bacteriële-ziekten
    A50-A64  infecties met hoofdzakelijk-seksuele overdracht
    A65-A69  overige ziekten door spirocheten
    A70-A74  overige ziekten door Chlamydia
    A75-A79  rickettsiosen
    A80-A89  virusinfecties van centraal zenuwstelsel
    A90-A99  door-artropoden-overgebrachte virale-koorts en virale hemorragische-koorts
    B00-B09  virusinfecties gekenmerkt door huid- en slijmvliesafwijkingen
    B15-B19  virushepatitis
    B20-B24  ziekte door humaan immunodeficiëntievirus [HIV]
    B25-B34  overige virusziekten

    B35-B49

    		 schimmelziekten

    B50-B64

    		 ziekten door protozoën 
    B65-B83  wormziekten
    B85-B89  pediculose, acariasis en overige infestaties
    B90-B94  late gevolgen van infectieziekten en parasitaire aandoeningen
    B95-B98  bacteriële, virale en overige infectieuze-agentia
    B99-B99  overige infectieziekten
Bronverantwoording

  • Tabel: Bronnen bij de cijfers over infectieziekten

    Bron

    Indicator in VZinfo

    Gepresenteerde populatie VZinfo

    Meer informatie

    Staat van infectieziekten

    Aantal (wettelijke) meldingen van infectieziekten

    Nederlandse bevolking

    de Gier et al., 2019

    CBS Doodsoorzakenstatistiek

    Aantal sterfgevallen

    Nederlandse bevolking

    CBS Doodsoorzakenstatistiek

    Landelijke Basisregistratie Ziekenhuiszorg

    Klinische opnamedagen, klinische opnamen, gemiddelde opnameduur met infectieziekten als hoofdontslagdiagnose

    Nederlandse bevolking

    LBZ

    Kosten van Ziektenstudie

    Kosten van zorg voor infectieziekten

    Nederlandse bevolking

    Kosten van Ziekten

     

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. de Gier B., Schimmer B., Mooij S.H., Raven C.F.H., Leenstra T., Hahné S.J.M. Staat van infectieziekten in Nederland, 2018. Bilthoven: RIVM; 2019. Bron | 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

  • Berekening ziektelast infectieziekten

    De cijfers over ziektelast die hier worden gepresenteerd zijn op verschillende manieren berekend. Meer informatie over de berekening van de ziektelast voor de VTV-2014 is te vinden in Ziektelastberekeningen. De cijfers over trends in ziektelast van infectieziekten zijn berekend door het Centrum Infectieziektenbestrijding van het RIVM, in het kader van de Staat van de infectieziekten 2013 (Bijkerk et al., 2014). 

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. Bijkerk P, van Lier A, McDonald S, Kardamanidis K, Fanoy EB, Wallinga J. State of Infectious Diseases in the Netherlands, 2013. Bilthoven: Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM); 2014. Bron

  • 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.

    Toetsing trends

    Toetsing van de trend heeft plaatsgevonden op ongestandaardiseerde data door middel van een logistische regressie, waarbij is gecorrigeerd is voor leeftijd en geslacht. Daarbij wordt getoetst of er een statistisch significante toe- of afname is met een significantieniveau (p-waarde) van 0,05. Vaak is onderscheid gemaakt naar trends in verschillende subpopulaties: mannen, vrouwen en leeftijdsgroepen. Daarnaast is getoetst of de trend voor mannen en vrouwen statistisch significant verschilt.
    De kans op het vinden van een toevallige significante uitkomst neemt toe met het aantal uitgevoerde toetsen. Om hiervoor te corrigeren is een Benjamini‐Hochberg‐correctie op de p‐waardes uitgevoerd.

Data en gegevensbronnen