Volksgezondheidenzorg.info

Zoekveld

Non-Hodgkin lymfomen (NHL)Cijfers & ContextTrends

Cijfers & Context

Afname sterfte door verbeterde behandeling

Regionaal & Internationaal

Relatief hoge incidentie en sterfte in Nederland

Kosten

Zorguitgaven 222 miljoen euro in 2017

Preventie & Zorg

Geen georganiseerde preventie

Trend nieuwe gevallen non-Hodgkin lymfomen

Aantal nieuwe gevallen van non-Hodgkin lymfomen 1990-2020

JaarMannenVrouwenMannen (absoluut)Vrouwen (absoluut)
19901001001.3451.122
1991101941.3781.067
19921001091.3861.241
19931081001.5251.165
19941091051.5581.228
1995102991.4851.187
19961111031.6471.236
19971071051.6011.266
19981041071.5961.311
19991011091.5611.335
20001071151.6981.390
20011061071.7181.315
20021121151.8441.448
20031141161.9181.503
20041221212.0771.558
20051201232.0741.632
20061161262.0571.684
20071241262.2541.717
20081271272.3641.768
20091281262.4191.778
20101291322.5311.893
20111291302.5591.884
20121281272.6081.844
20131331302.7771.916
20141301282.7741.951
20151281292.8151.997
20161351273.0211.996
20171311272.9882.037
20181221282.8592.079
20191241252.9592.061
20201161252.7922.036

Bron: NKR, cijfers gedownload op 4 februari 2021

Vanaf 2010 afname aantal nieuwe gevallen non-Hodgkin lymfomen

Na een aanvankelijke toename in het aantal nieuwe gevallen van non-Hodgkin lymfomen (NHL) is sinds 2010 bij vrouwen sprake van een lichte afname. Bij mannen is sinds 2016 een duidelijke afname in het aantal nieuwe gevallen te zien. De weergegeven trend is gecorrigeerd voor veranderingen in omvang en leeftijdsopbouw van de bevolking (standaardisatie).

In 2020 mogelijk minder diagnoses door COVID-19-uitbraak

Het kleiner aantal gediagnosticeerde gevallen van non-Hodgkin lymfoom in 2020 hangt mogelijk ook samen met de COVID-19-uitbraak. Mensen met klachten gingen mogelijk minder snel naar de huisarts. Ook is het mogelijk dat huisartsen tijdens de COVID-19-uitbraak een doorverwijzing naar het ziekenhuis hebben uitgesteld.

Meer informatie

Datum publicatie

01-03-2021

Trend sterfte non-Hodgkin lymfomen

Sterfte aan non-Hodgkin lymfomen 1980-2019

JaarMannenVrouwenMannen (absoluut)Vrouwen (absoluut)
1980100100336294
1981109105373309
1982115111395335
1983115105397328
1984123115425363
1985124120435376
1986128120450384
1987135142472458
1988131120472405
1989137138492464
1990136140489482
1991144134530468
1992153138561489
1993146143553509
1994142138548503
1995137134540492
1996158142629528
1997150157603595
1998152151622574
1999147148608576
2000151140639540
2001152138648537
2002146128643509
2003147144661578
2004144142661579
2005136125625528
2006128121622511
2007122112585476
2008117119582521
2009118122595541
2010119112625505
2011117108628492
2012113105629487
2013114101641479
2014112110653530
2015113113678553
2016123113761569
2017120110764560
2018113104742542
2019115104777551

Bron: CBS Doodsoorzakenstatistiek (gedownload van CBS StatLine in juli 2020)

  • ICD-10-codes: C82-C85, C88
  • Cijfers over 2019 zijn voorlopig
  • Gestandaardiseerd naar de bevolking van Nederland in 2019
  • Geïndexeerd (1980 is 100)
  • De sterftecijfers vanaf 2013 zijn minder goed vergelijkbaar met eerdere jaren, omdat het CBS is overgestapt van handmatig naar automatisch coderen (zie Verantwoording).

Sterfte non-Hodgkin lymfomen sinds eind jaren negentig gedaald

Vanaf 1980 tot halverwege de jaren negentig van de vorige eeuw is de sterfte door non-Hodgkin lymfomen bij zowel mannen als vrouwen toegenomen. Vanaf de tweede helft van de jaren negentig tot 2013 is de sterfte weer afgenomen en vervolgens enigszins gestabiliseerd. De weergegeven trends zijn gecorrigeerd voor veranderingen in de omvang en leeftijdsopbouw van de bevolking (standaardisatie).
De absolute sterfte (niet gestandaardiseerd) is in de periode 1996-2019 juist iets toegenomen. In 1996 overleden 629 mannen en 528 vrouwen aan NHL, in 2019 waren dat 777 mannen en 551 vrouwen.

Afname sterfte het gevolg van verbeterde behandeling

Verbeterde behandeling heeft bijgedragen aan de afname van de gestandaardiseerde sterfte door NHL. De verschillende typen NHL worden steeds specifieker behandeld en er is een omslag van een 'one size fits all'-behandeling naar een individueel toegesneden behandeling. Er is een toenemend inzicht in het ontstaan van de verschillende typen NHL en de genen die een rol spelen bij de kwaadaardige 'ontaarding' van de cellen. Niet alleen worden specifieke genetische variaties meer gericht behandeld, ook worden de genetische variaties in toenemende mate gebruikt om patiënten met dezelfde diagnose, maar met een verschil in risico te onderscheiden.

Meer informatie

Trend overleving non-Hodgkin lymfomen

Supergrafiek; Non-hodgkin lymfoom trend met BI

[container]

Bron: NKR

  • ICD-10-codes C82-C88
  • De cijfers zijn gecorrigeerd voor veranderingen in de omvang en leeftijdsopbouw van de bevolking door standaardisatie naar de 'International Cancer Survival Standard' (ICSS-2).
  • Naast het percentage overleving zijn ook de onder- en bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval weergegeven.

Overleving bij non-Hodgkin lymfomen is verbeterd

De overleving van patiënten met non-Hodgkin lymfomen (NHL) is in een periode van 20 jaar sterk verbeterd. De relatieve vijfjaarsoverleving bedroeg 47,6% voor mensen die in de periode 1991-1995 werden gediagnosticeerd met non-Hodgkin lymfomen en 71,2% voor mensen die hiermee in de periode 2011-2015 werden gediagnosticeerd.

Meer informatie

Toekomstige trend non-Hodgkin lymfomen door demografische ontwikkelingen

Verwachte stijging aantal nieuwe gevallen non-Hodgkin lymfomen door alleen demografie

Op basis van uitsluitend demografische ontwikkelingen zal het absoluut aantal nieuwe gevallen van non-Hodgkin lymfomen in de periode 2018-2040 naar verwachting met 30% stijgen. Voor mannen zal de stijging naar verwachting 31% zijn en voor vrouwen 29%. De toename zal groter of kleiner kunnen zijn door andere (niet-demografische) ontwikkelingen die de kans op het vóórkomen van non-Hodgkin lymfomen beïnvloeden.

Meer informatie

Datum publicatie

25-03-2021

Verantwoording

Definities
  • Wat zijn non-Hodgkin lymfomen?

    Lymfoom: ongecontroleerde ontwikkeling en vermenigvuldiging van lymfoïde cellen

    Wanneer lymfoïde cellen zich ongereguleerd ontwikkelen en zich ongecontroleerd vermenigvuldigen, spreekt men van lymfklierkanker of lymfoom. Lymfomen worden in twee categorieën verdeeld: Hodgkin en non-Hodgkin lymfomen. Hodgkin lymfomen (vroeger de ziekte van Hodgkin genoemd) hebben een geheel ander beloop dan non-Hodgkin lymfomen (NHL) en worden op een andere manier behandeld. Hodgkin lymfomen worden hier niet verder besproken.

    Non-Hodgkin lymfomen: meer dan dertig verschillende ziekten

    Non-Hodgkin lymfomen vormen een zeer heterogene groep van kwaadaardige tumoren met een grote variatie in presentatie en klinisch beloop. Er is toenemende consensus over de te gebruiken classificatie. De in 2008 gepubliceerd WHO-classificatie is algemeen en wereldwijd geaccepteerd (Swerdlow et al., 2008). Deze classificatie verdeelt NHL in meer dan dertig verschillende ziekten. Deze hebben allemaal hun typische microscopische beeld, immunologische en genetische eigenschappen en klinische karakteristieken. In grote lijnen zijn er relatief langzaam ontwikkelende (indolente) lymfomen en relatief agressieve tot ook zeer agressieve typen.

    De volgende tumoren zijn geïncludeerd bij het presenteren van het aantal nieuwe gevallen en de prevalentie van NHL (inclusief de trend hierin):

    • B-CLL/kleincellig B-cel lymfoom
    • Indolent non-Hodgkin lymfoom
    • Agressief non-Hodgkin lymfoom
    • Mature T- en NK-celtumoren (excl. huidlymfomen)

    Cutane (huid-) lymfomen, lymfoblastaire leukemie/lymfoom en plasmaceltumoren zijn niet geïncludeerd.

     

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. Swerdlow SH, Campo E, Harris NL, Jaffe ES, Pileri SA, Stein H. WHO Classification of Tumours of Haematopoietic and Lymphoid Tissues. Northants, UK: Oxford University Press; 2008. Bron
  • Stadiumindeling van non-Hodgkin lymfomen

    Vier stadia onderscheiden

    Bij zowel indolente als agressieve lymfomen worden vier stadia onderscheiden (Ann Arbor stadiumindeling). Het stadium waarin de ziekte zich bevindt, is van invloed op de behandeling en de vooruitzichten.

     

    Stadium

    Omschrijving

    I

    ziekte beperkt zich tot één lymfkliergebied, of ziekte beperkt zich tot één orgaan

    II

    ziekte strekt zich uit tot meerdere lymfkliergebieden, maar wèl aan één kant van het middenrif, of één orgaan en één of meer lymfkliergebieden aan dezelfde kant van het middenrif zijn aangetast

    III

    aan beide kanten van het middenrif zijn er aangetaste lymfkliergebieden

    IV

    ziekte heeft zich diffuus verspreid naar organen die niet tot de lymfklierstations horen, zoals de longen, of er zijn afwijkingen in het beenmerg

Bronverantwoording
  • Tabel: Bronnen bij de cijfers over non-Hodgkin lymfomen

    Bron

    Indicator in VZinfo

    Gepresenteerde populatie VZinfo

    Meer informatie

    Nederlandse Kanker Registratie (NKR)

    Aantal nieuwe gevallen, Tienjaarsprevalentie

    Nederlandse bevolking 

    IKNLNKR

    Nederlandse Kanker Registratie (NKR)

    Overleving (percentage)

    Geregistreerd aantal mensen met longkanker

    IKNLNKR

    Landelijke Medische Registratie (LMR)

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

    Nederlandse bevolking 

    LMR

    CBS Doodsoorzakenstatistiek

    Aantal sterfgevallen

    Nederlandse bevolking 

    CBS Doodsoorzakenstatistiek

    Kosten van Ziektenstudie

    Kosten van zorg voor NHL

    Nederlandse bevolking 
     

    Kosten van Ziekten database

    European Cancer Information System (ECIS)

    Geschatte incidentie en sterfte

    Europese bevolking 

    ECIS

    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
  • 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.