FEDERALE OVERHEIDSDIENST VOLKSGEZONDHEID, VEILIGHEID VAN DE VOEDSELKETEN EN LEEFMILIEU DIRECTORAAT-GENERAAL ORGANISATIE VAN DE

MKG 2004 IN BEELD GEOGRAFISCHE VARIATIE VAN DE PATHOLOGIE IN DE BELGISCHE ZIEKENHUIZEN

FEDERALE OVERHEIDSDIENST VOLKSGEZONDHEID, VEILIGHEID VAN DE VOEDSELKETEN EN LEEFMILIEU DIRECTORAAT-GENERAAL ORGANISATIE VAN DE GEZONDHEIDSINSTELLINGEN DIENST DATAMANAGEMENT

Inhoudsopgave. INLEIDING

4

DEEL A: THEMA’S DIE OOK IN DE TWEE VORIGE VERSIES VAN « MKG IN BEELD » BEHANDELD ZIJN

6

I. Appendectomie

10

II. « Incidentele » appendectomie

15

III. Astma

18

IV. Suikerziekte, diabetes mellitus

23

V. HIV-infectie

35

VI. De « Multipele significante traumata »

40

VII. Tuberculose

47

DEEL B: KANKERS

55

VIII. Maligne neoplasmata van trachea, bronchus en long

57

IX. Maligne neoplasmata van het colon

64

X. Blaaskanker

71

XI. Prostaatkanker

78

XII. Borstkanker bij vrouwen

84

XIII. Leukemie

93

DEEL C: KWALITEITSINDICATOREN

103

XIV. Intramuraal letaliteitscijfer na een opname voor Acuut myocard infarct (AMI-LC) (IQI 15)

106

XV. Intramuraal letaliteitscijfer na een opname voor Congestief hartfalen (CHF-LC) (IQI 16)

111

XVI. Intramuraal letaliteitscijfer na een opname voor Cerebrovasculaire ziekte (CVZ) («beroerte », « stroke ») (IQI 17) 116 XVII. Intramuraal letaliteitscijfer na een opname voor Heupfractuur (IQI 19)

121

XVIII. Intramuraal letaliteitscijfer na een opname voor “Pneumonie opgelopen buiten het ziekenhuis” (CAP: Community Acquired Pneumonia) (IQI 20) 126 XIX. Keizersnedencijfer bij laag-risico verlossingen (IQI 21)

130

XX. Open cholecystectomieëncijfer (IQI 23)

134

BIJLAGE: TECHNISCHE SPECIFICATIES IQI

138

2

Voorwoord Het registratiesysteem van ziekenhuisgegevens evolueert regelmatig en heeft als doelstelling de componenten ervan zo volledig mogelijk te integreren. Zo worden sinds 2008 de medische (MKG) en verpleegkundige (MVG) in de Minimale Ziekenhuisgegevens (MZG) samengebracht. Het dynamisch karakter van het MZG instrument maakt het mogelijk tot een optimale benadering van de werkelijkheid op het terrein te komen en de nodige beslissingen te nemen voor de volksgezondheid. Het uiteindelijke doel is de kwaliteit van de gezondheidszorgen in België te waarborgen. De “MKG in beeld 2004” sluit aan bij de inspanningen van de Organisatie voor de Gezondheidszorgvoorzieningen om de geregistreerde gegevens maximaal terug te koppelen naar de sector. Hij streeft ernaar ten behoeve van de zorgverstrekkers de geografische verschillen in frequentie van opnamen voor een aantal aandoeningen of groepen van aandoeningen, en in medische praktijkvoering in België te illustreren. De landkaarten in de voorliggende publicatie geven aan in welke mate de bevolking van de administratieve arrondissementen in meerdere of mindere mate in een ziekenhuis opgenomen wordt dan gemiddeld de Belgische bevolking in haar geheel. Natuurlijk kunnen geen prevalentie- of incidentiecijfers verstrekt worden omdat de geanalyseerde gegevens alleen uit de ziekenhuisregistratie van de Minimale Klinische Gegevens (MKG) voortkomen. Eventuele geografische verschillen dienen als een aanzet beschouwd te worden voor meer specifiek epidemiologisch onderzoek. De “MKG in beeld 2004” werd in dezelfde geest opgevat als die van de vorige versies, die uitgewerkt werden op de MKG 1996 en 1998. De huidige publicatie onderscheidt zich echter van zijn voorgangers door het opnemen in de geselecteerde onderwerpen van een aantal kwaadaardige tumoren en van enkele kwaliteitsindicatoren, met name letaliteitcijfers en ingrepencijfers. Zoals in de vorige uitgaven werd voor de analyse van meerdere thema’s ook nu beroep gedaan op Standardised Admissions Ratios. Voor de kwaliteitsindicatoren deden we beroep op de logistische regressie, die het mogelijk maakt een risicocorrectie uit te voeren. Dit werk werd slechts op een beperkt aantal aandoeningen uitgevoerd. In de toekomst kan het aantal thema’s uitgebreid worden, kan de statistische methodologie verder verfijnd worden en zal zijn elektronische verspreiding op een meer systematische manier doorgevoerd worden. Tot slot rest mij al diegenen te danken die aan de totstandkoming van deze publicatie hebben bijgedragen. De Directeur-generaal C. DECOSTER

3

MKG 2004 in beeld Inleiding In dit document wordt een feedback gegeven van de registratiegegevens van de ziekenhuisverblijven via een geografische aanpak. Het document is uitgewerkt op basis van de Minimale Klinische Gegevens 2004 waarin de in 2004 geregistreerde gegevens opgenomen zijn. In het document komen verschillende thema’s aan bod die verband houden met individuele pathologieën, pathologiegroepen, en ingrepen. Zij worden dusdanig voorgesteld dat het duidelijk is dat de opnamecijfers van de bevolking van bepaalde geografische zones al dan niet verschillen van die van de Belgische bevolking. We hebben getracht om te bepalen of de opnamen voor de geselecteerde pathologieën en ingrepen minder vaak of vaker voorkomen in deze geografische zones. Er moet evenwel worden gewezen op de beperkingen van een registratiesysteem van ziekenhuisgegevens, aangezien het slechts gedeeltelijk een beeld verschaft van de reële frequentie van de pathologie. Wij hebben niet getracht prevalentie- of incidentiecijfers van de pathologieën of procedures te verschaffen, maar om deze thema’s te schetsen vanuit de hoek van de ziekenhuisopnamen. Bovendien is het van belang te wijzen op de essentiële verschillen tussen de begrippen pathologie en ingreep. In de eerste plaats hebben pathologieën niet noodzakelijk een ziekenhuisopname tot gevolg, dit in tegenstelling tot de geselecteerde ingrepen. In de tweede plaats worden de in aanmerking genomen ingrepen gekenmerkt door een “eenmalige” opname. Men kan dus spreken over een Standardised Incidence Ratio (SIR) in tegenstelling tot de pathologieën waarvoor een « eenmalige » opname niet zeker is en waarvoor slechts een Standardised Admission Ratio (SAR) kan worden geleverd. Het Bestuur “Organisatie van de Gezondheidszorgvoorzieningen” heeft in deze optiek reeds twee brochures gepubliceerd: de « MKG in beeld 1996 »1 en de « MKG in beeld 1998 »2. Zij werden samengesteld door H. Pincé en J. Bogaert en waren voor ons een inspiratiebron waaruit wij dankbaar geput hebben. Deze pathologieënatlas moet vanzelfsprekend worden gelezen in het licht van gezondheidsgegevens die afkomstig zijn van andere bronnen, zoals epidemiologische enquêtes of studies die gebaseerd zijn op het medische dossier. Doelstellingen van de publicatie: « MKG in beeld», versie1996 en 1998, had als doel het toepassingsgebied van de MKGgegevensbank te verruimen, dat dan vooral werd gebruikt voor de verfijning van de ziekenhuisfinanciering, terwijl één van de doelstellingen van de oprichting van de MKG, zoals gedefinieerd door het koninklijk besluit van 6 december 1994 erin bestond het gezondheidsbeleid door middel van een epidemiologische analyse van de administratieve ziekenhuisgegevens te ondersteunen. « MKG in beeld» gaf hier gedeeltelijk een antwoord op met zijn atlas inzake pathologieën en ingrepen. Het document dat we nu voorstellen, sluit aan bij de visie van zijn twee voorgangers. In het document wordt het aantal bestudeerde thema’s uitgebreid op basis van de aanvragen die door de colleges van artsen (kwaliteitsindicatoren) of internationale organen (WGO, OESO, Eurostat) worden ingediend. De nieuwe brochure is bestemd voor een publiek dat betrokken is bij de problemen op het vlak van gezondheid, waaronder we de beleidsverantwoordelijken op het vlak van de gezondheidszorgen en de volksgezondheid alsook de (ziekenhuis)artsen, de ziekenhuisbeheerders, de verantwoordelijken voor de registratie, de onderzoekers en alle actoren die betrokken zijn bij de zorgverstrekking en het ermee samenhangende beleid, dit zowel op regionaal, nationaal als internationaal vlak. Aangezien een geografische analyse van 4

de ingrepen het bijvoorbeeld mogelijk maakt om verschillen in de medische praktijk (onderen overbenutting) op te sporen, zullen de actoren de gepaste conclusies kunnen trekken. Gekozen studiethema’s: We hebben ons als doel gesteld om het aantal bestudeerde thema’s in de twee voorgaande pathologie-atlassen te verhogen teneinde een antwoord te geven op prioritaire vragen van de internationale organen, de beleidsmakers en de colleges van artsen. In een eerste groep zijn thema’s opgenomen die in de beide voorgaande versies van « MKG in beeld » zijn behandeld en worden er andere thema’s toegevoegd om een antwoord te geven op vragen van internationale instanties of Belgische beleidsmakers op het vlak van de gezondheid: - appendectomiecijfer (APR-DRG 225) en incidentele appendectomie bij bejaarden - astma : code ICD-9-CM 493.** - suikerziekte: voornaamste code ICD-9-CM 250.** - MDC (All Patient Refined – Major Diagnostic Category) 24 Infections HIV – Human Immunodeficiency Virus. - multipele significante traumata: MDC 25 Multiple significant trauma - tuberculose: hoofddiagnose codes ICD-9-CM 010.**-018.** Een tweede groep is samengesteld op basis van vragen van internationale en nationale organen betreffende kanker. Het gaat om: - maligne neoplasma van trachea, bronchus en long - maligne neoplasma van het colon - maligne neoplasma van de blaas - maligne neoplasma van de prostaat - maligne neoplasma van de borst - leukemie Het maligne neoplasma van trachea, bronchus en long, dat behandeld werd in “MKG in beeld 1996” en “MKG in beeld 1998” zijn dus in deze groep opgenomen. Een derde groep heeft betrekking op een aantal kwaliteitsindicatoren. Voortbouwend op een set indicatoren, de Inpatient Quality Indicators (IQI), uitgewerkt door de Agency for Healtcare Research and Quality (AHRQ)3, hebben de cel Studies van de Dienst « Datamanagement » en de dienst « Acute ziekenhuizen » van het Directoraat-generaal DG1 « Organisatie van de Gezondheidszorginstellingen » van de Federale Overheidsdienst (FOD) “Volksgezondheid, Veiligheid van de Voedselketen en Leefmilieu”, in samenwerking met de Colleges « moeder-kind », « cardiologie », « intensivisten » reeds de volgende indicatoren behandeld: -

intramuraal letaliteitcijfer na een opname voor acuut myocardinfarct (IAM) (IQI 15 ) intramuraal letaliteitcijfer voor congestief hartfalen (IQI 16) intramuraal letaliteitcijfer na opname voor acute beroerte (Acute Stroke Mortality Rate) (IQI 17) intramuraal letaliteitcijfer na opname voor heupfractuur (IQI 19) intramuraal letaliteitcijfer na opname voor pneumonie (Community Acquired Pneumonie) (CAP) (IQI 20) keizersnedencijfer (IQI 21) open cholecystectomiecijfer (IQI 23) 5

Deel A: Thema’s die ook in de twee vorige versies van « MKG in beeld » behandeld zijn Methodologie Om een goede leesbaarheid van de publicatie te verzekeren, beslisten we om dezelfde methodologie te gebruiken voor alle cartografische voorstellingen. De geografische eenheid die hiervoor wordt gebruikt is het administratief arrondissement. Aangezien de publicatie als doel heeft het geografische aspect van de gezondheid en de bevolking te visualiseren, baseert men zich op de woonplaats van de patiënt. Wat betekent dat de kleur van een arrondissement op een kaart wordt bepaald door het aantal klassieke ziekenhuisopnamen die door alle patiënten worden gegenereerd die hun woonplaats in dit arrondissement hebben. Een patiënt die in Tongeren woont, maar werd opgenomen in Leuven zal worden ondergebracht bij het arrondissement Tongeren en niet Leuven. In de voorgestelde kaarten geeft men geen aanwijzingen betreffende de plaats waar de patiënt wordt behandeld. De hypothese die stelt dat de patiënten het vaakst worden opgenomen in een instelling van het arrondissement waar ze wonen blijkt overigens ongegrond. Interne studies, uitgevoerd door de FOD Volksgezondheid, hebben immers aangetoond dat, voornamelijk in het geval van ernstige pathologieën en grote ingrepen, de patiënten een nogal grote mobiliteit kunnen vertonen. In geval van een dringende opname is het bovendien niet altijd zeker dat de patiënt in zijn regio verblijft op het moment van de opname. De keuze van de woonplaats van de patiënt als uitgangspunt kan worden verklaard door de epidemiologische benadering die wordt gegeven aan deze publicatie, die zich richt op de relatieve frequentie per arrondissement van de verschillende pathologieën in de Belgische bevolking. Op basis van algemene en specifieke selectiecriteria werden voor elk thema uit de MKG databank de in aanmerking komende verblijven geselecteerd en vervolgens gestandaardiseerd volgens leeftijd en het geslacht. Er is geopteerd voor de methode van de indirecte standaardisatie. Deze techniek vereist een vergelijking tussen de geregistreerde cijfers (het aantal ziekenhuisopnamen voor een welbepaalde pathologie in een bepaald arrondissement) en de verwachte cijfers (het aantal ziekenhuisopnamen die in het bedoelde arrondissement worden verwacht voor de beschouwde pathologie). De verwachte cijfers worden berekend op basis van het aantal vastgestelde verblijven voor deze pathologie in een referentiebevolking en de samenstelling van de bevolking van het betrokken arrondissement volgens de leeftijd en het geslacht. Voor meer informatie over de standaardisatiemethodes, verwijzen we naar het werk Statistical Methods in Cancer Research, Vol. 2, The Design and Analysis of Cohort Studies4. In deze publicatie is de referentiebevolking de volledige Belgische bevolking. De basisgegevens zijn afkomstig van het Nationaal Instituut voor de Statistiek (NIS). Aangezien de MKG continu worden geregistreerd, wordt voor de verwerking van de MKG-gegevens van het jaar 2004 voor elke leeftijdsgroep en geslacht het gemiddelde aantal inwoners berekend op basis van de NIS-gegevens van 2004 (en die zijn vastgelegd op 1 januari 2005). Vervolgens wordt er voor elk administratief arrondissement “een verwacht aantal verblijven” berekend voor elk administratief arrondissement aan de hand van de regels, vermeld in tabel 1.

6

Tabel 1: Methode van de indirecte standaardisatie. Leeftijdscategorie

Populatie Opnamen Populatie Opnamen arrondissement arrondissement België België

Pa

Oa

Pb

Verwacht aantal opnamen in arrondissement

Ob E = (Pa * Ob/Pb)

Mannen

< 1 jaar 1-4 jaar 5 – 9 jaar 10 – 14 jaar … 95 +

Pam1 Pam2 Pam3 Pam4

Oam1 Oam2 Oam3 Oam4

Pbm1 Pbm2 Pbm3 Pbm4

Obm1 Obm2 Obm3 Obm4

Em1 Em2 Em3 Em4

Vrouwen

Pav1 Pav2 Pav3 Pav4

Oav1 Oav2 Oav3 Oav4

Pbv1 Pbv2 Pbv3 Pbv4

Obv1 Obv2 Obv3 Obv4

Ev1 Ev2 Ev3 Ev4

Pa_tot

Oa_tot

Pb_tot

Ob_tot

E_tot

< 1 jaar 1-4 jaar 5 – 9 jaar 10 – 14 jaar … 95 + Totaal

De bevolking is ingedeeld op basis van het geslacht en de leeftijd (in 21 leeftijdscategorieën). De 21 leeftijdscategorieën zijn als volgt samengesteld: 1 categorie voor de kinderen van minder dan 1 jaar; een categorie voor kinderen van 1 tot 4 jaar; vervolgens 18 categorieën per schijf van 5 jaar en tot slot, 1 categorie voor personen van 95 jaar en meer. Het aantal inwoners wordt bepaald voor elke leeftijds- en geslachtscategorie, respectievelijk in de kolommen “Bevolking arrondissement (Pa)” en “Bevolking België (Pb)”, en dit zowel voor elk arrondissement als voor gans België. Bovendien wordt het aantal ziekenhuisopnamen bepaald voor de geselecteerde pathologie voor elke leeftijds- en geslachtscategorie, en dit zowel voor elk arrondissement als voor gans België. Deze cijfers staan respectievelijk vermeld in de kolommen “Opnamen arrondissement - (Oa)” en “Opnamen België – (Ob)”. In de kolom “Verwacht aantal opnamen in arrondissement.” wordt voor elke leeftijds- en geslachtscategorie het aantal verwachte opnamen berekend in het arrondissement voor deze categorie via de formule Pa * Ob/Pb. Het totaal aantal verwachte verblijven voor het arrondissement voor de geselecteerde pathologie is gelijk aan de som van de verwachte verblijven voor alle leeftijds- en geslachtscategorieën.

7

De SAR of “Standardised Admission Ratio” wordt als volgt berekend:

Dit betekent dat de SAR hoger is dan 100 als het aantal verblijven hoger is dan verwacht en omgekeerd. De waarde van de SAR geeft aan in welke mate er een afwijking bestaat (uitgedrukt in %) ten opzichte van de referentiebevolking. Voor de ontwikkeling van de kaart kent men een kleur toe aan elk arrondissement volgens een klassensysteem gebaseerd op de waarde van de SAR. De klassen worden als volgt samengesteld: klasse 1: als SAR < 80 klasse 2: als 80 ≤ SAR < 90 klasse 3: als 90 ≤ SAR < 100 klasse 4: als 100 ≤ SAR < 110 klasse 5: als 110 ≤ SAR < 120 klasse 6: als SAR ≥ 120 Als men dit in een schema weergeeft, geeft dit het volgende: SAR Æ

Klasse Æ

80

1

90

2

100

3

110

4

120

5

6

De kleur die aan elk arrondissement wordt toegekend, hangt dus af van de klasse waartoe het behoort. Klasse 1 heeft de bleekste kleur (wit) en klasse 6 de donkerste (donkergroen). Teneinde aan te geven in welke mate de waarde van de SAR significant verschilt van 100, wordt er een betrouwbaarheidsinterval rond de SAR (95% BI) berekend volgens volgende formule:

Indien het betrouwbaarheidsinterval van de SAR (voor een significantiegrens van 95%) niet de waarde 100 bevat, verschilt de SAR significant van deze waarde 100. Op de kaarten wordt dit aangeduid met een sterretje in het arrondissement. Voor elk van de specifieke thema’s die in deze publicatie aan bod komen, zal telkens naast de kaart van België met de ingekleurde arrondissementen, ook een tabel worden weergegeven met de gegevens waarop de kaart gebaseerd is. In deze tabel zijn voor elk arrondissement de volgende gegevens terug te vinden: het aantal klassieke ziekenhuisverblijven dat tot de specifieke selectie behoort, de waarde van de SAR, de klasse waarin het arrondissement terecht komt en op basis waarvan het ingekleurd wordt op de kaart, de onder- en bovengrens van het 95 % betrouwbaarheidsinterval van de SAR, en de indicatie van de statistische significantie van de waarde van de SAR. Elk administratief arrondissement wordt geïdentificeerd door middel van de naam én het nummer van het arrondissement. Dit nummer 8

is een getal van twee cijfers en komt overeen met de NIS-code van het administratief arrondissement. Tot slot dient bij heel deze methodologische uiteenzetting opgemerkt te worden dat bij de interpretatie van de op deze manier bekomen cijfers en kaarten verschillende factoren dienen in acht genomen te worden. De volgende factoren kunnen immers elk op zich de “kleur” van een arrondissement op een kaart beïnvloeden: 1) de prevalentie van een pathologie in de bevolking; 2) de grootte van de bevolking: een arrondissement met een kleine bevolking zal veel

gemakkelijker van het nationale gemiddelde afwijken 3) het opnamegedrag met betrekking tot deze pathologie ziekenhuisverblijf; 4) het behandelgedrag of de medische praktijkvoering; 5) het codeer- en registratiegedrag van het behandelende ziekenhuis.

voor

een

klassiek

Het aantal, dat ofwel lager of hoger dan verwacht is voor een welbepaalde pathologie kan te wijten zijn aan elk van deze factoren of een combinatie van verschillende van deze factoren. Bijgevolg is voorzichtigheid geboden bij de interpretatie van de verschillen tussen de geografische zones die op deze manier kunnen worden gevisualiseerd. Algemene selectiecriteria Men heeft slechts de verblijven in aanmerking genomen waarvoor er een valide code aanwezig was voor de leeftijd en het geslacht, gezien de gebruikte standaardisatie. De geografische spreiding is berekend op basis van de woonplaats van de patiënt die in het ziekenhuis verbleef voor de bestudeerde pathologie, pathologiegroep of ingreep. De verblijven die overeenstemmen met patiënten die onbekende woonplaats (« 99 » ) hebben of die in het buitenland gedomicilieerd (« 00 » ) zijn, werden derhalve uit de studie uitgesloten. Wel vermelden we het aantal van deze verblijven, die voorzien zijn van de arrondissementscode « 99 » of « 00 ». De geografische eenheid van de studie stemt overeen met de administratieve eenheid van het arrondissement en wordt in de MKG-gegevensbank via de specifieke code geïdentificeerd die door het “Nationale Instituut voor de Statistiek” is geleverd.

9

I. Appendectomie Selectiecriteria Naast de algemene selectiecriteria (blz 9), gebruikt men als specifiek selectiecriterium de aanwezigheid van APR-DRG 225 Appendectomy. Een verblijf maakt deel uit van de APR-DRG 225 als de hoofddiagnose overeenstemt met de een gastro-enterale pathologie, op grond waarvan het verblijf wordt geklasseerd in MDC 6 Diseases and disorders of the digestive system, en als één van de volgende procedurecodes ICD-9-CM aanwezig is: 47.0 Appendectomy 47.2 Drainage of appendiceal abcess 47.99 Other operations on appendix De code 47.1 Incidental appendectomy als enige ingreep maakt een klassering van een verblijf in de APR-DRG 225 niet mogelijk. Als een verblijf valt onder de APR-DRG 225 Appendectomy betekent dit dat er geen enkele andere, meer belangrijke ingreep is uitgevoerd tijdens het verblijf. De grouper-software hanteert een hiërarchie van ingrepen waarbij de belangrijkste ingrepen voorrang hebben. Zo staan grote ingrepen aan de dunne darm of de dikke darm hiërarchisch hoger op de hiërarchieschaal dan een appendectomie. Dat betekent dat een verblijf, gedurende hetwelk er bijvoorbeeld een sigmoïdectomie en een appendectomie worden verricht, tot APR-DRG 221 Major small and large bowel procedures en niet tot APR-DRG 225 Appendectomy zal behoren. Door als specifiek selectiecriterium het niveau van de APR-DRG en niet het niveau van de procedurecode ICD-9-CM te gebruiken, krijgt men een homogene groep verblijven met appendectomie vaak als enige en steeds de belangrijkste ingreep. De appendectomieën werden geselecteerd zowel uit de verblijven in « klassieke » hospitalisatie als in chirurgische daghospitalisatie. Voor 2004 werden er 14 016 verblijven met APR-DRG 225 in de MKG geregistreerd waarvan 14 014 in « klassieke » hospitalisatie en 2 in chirurgische daghospitalisatie. Uit deze groep werden de verblijven van patiënten verwijderd van wie de woonplaats niet gekend was (25 verblijven) en de verblijven van patiënten die in het buitenland zijn gedomicilieerd (109 verblijven). Onze analyse heeft dus betrekking op 13880 verblijven. Er waren geen verblijven in chirurgische daghospitalisatie. Toelichting Op kaart I.1 worden de verblijven geklasseerd in APR-DRG 225 Appendectomy geografisch weergegeven. Ze duidt op het bestaan van geografische variaties. In het noorden van het land worden vier arrondissementen gekenmerkt door een hoger aantal verblijven dan voorzien. Het gaat om Diksmuide, Brugge, Roeselare en Tielt in West-Vlaanderen. In het centrum van het land en met name in het arrondissement Nijvel, is er ook een significant hogere SAR. In het westen van België is er ook een significant hogere SAR in het arrondissement Ath, net zoals in het zuiden van het land in de arrondissementen Bastenaken en Dinant. Anderzijds zijn er verschillende arrondissementen waar de patiënten minder appendectomieën ondergaan dan verwacht. Het gaat om Halle-Vilvoorde, Leuven, Antwerpen, Charleroi, Luik, Virton en Aarlen. In tabel I.1 werden de nauwkeurige cijfers weergegeven die aan de basis liggen van de cartografische illustratie. 10

Kaart I.1 APR-DRG 225: Appendectomie – MKG 2004

11

n°NIS 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Arrondissement Antwerpen Mechelen Turnhout Bruxelles/Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nivelles Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Mons Mouscron Soignies Thuin Tournai Huy Liège Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Arlon Bastogne Marche-en-Famenne Neufchâteau Virton Dinant Namur Philippeville Totaal

Aantal verblijven 1174 432 546 1348 688 534 552 443 97 149 391 207 216 151 81 325 265 123 653 144 298 131 502 350 98 234 174 194 127 679 379 111 518 293 259 55 93 75 83 46 169 403 90

SAR 94 106 98 99 91 88 110 126 149 106 106 114 115 128 112 97 108 120 98 96 99 123 89 104 105 98 89 103 90 87 101 116 99 94 102 74 154 103 105 66 121 101 106

Onder grens 95% BI 89 96 90 94 84 81 101 115 120 89 95 99 100 107 88 86 95 99 91 80 87 102 81 93 84 85 75 89 74 81 91 95 90 83 90 54 123 80 82 47 102 91 84

Boven Significant grens afwijkende 95% BI SAR 99 ∗ 116 106 104 98 ∗ 96 ∗ 120 ∗ 138 ∗ 179 ∗ 123 116 130 131 148 ∗ 137 107 121 142 106 111 110 144 ∗ 96 ∗ 115 126 110 102 118 105 94 ∗ 112 138 107 105 114 93 ∗ 185 ∗ 126 127 85 ∗ 139 ∗ 111 128

klasse 3 4 3 3 3 2 5 6 6 4 4 5 5 6 5 3 4 6 3 3 3 6 2 4 4 3 2 4 2 2 4 5 3 3 4 1 6 4 4 1 6 4 4

13880

Tabel I.1 Klassieke verblijven geklasseerd in APR-DRG 225 «Appendectomy» - MKG 2004

12

Ongeveer 70% van de geregistreerde appendectomieën werden uitgevoerd op patiënten tussen 5 en 35 jaar. In figuur I.2 wordt de verdeling per leeftijd en geslacht van de verblijven weergegeven die vallen onder APR-DRG 225 Appendectomy. In het totaal komen appendectomieën frequenter voor bij mannen dan bij vrouwen, behalve in de leeftijdscategorie 15-19 jaar, 20-24 jaar en 25-29 jaar, wellicht omdat er meer onderzoek moet worden verricht om in het kader van een differentiaaldiagnose te kunnen vaststellen dat het niet gaat om gynaecologische problemen (eierstokken, extra-uteriene zwangerschap).

Als men het deel van elke ernstigheidsgraad binnen de APR-DRG 225 Appendectomy bekijkt, krijgt men de volgende verdeling: Lage graad: Gematigde graad: Hoge graad: Extreme graad:

8653 verblijven (62,3%) 4764 verblijven (34,3%) 385 verblijven (2,8%) 78 verblijven (0,6%)

In tabel I.2 wordt een overzicht gegeven van de vijf meest voorkomende diagnoses voor elke ernstigheidsgraad binnen de APR-DRG 225 Appendectomy. Elk subtotaal komt overeen met de som van de frequenties die werden verkregen voor deze vijf hoofddiagnosen, net zoals het percentage ten opzichte van het totaal. Bijna alle verblijven die worden gekenmerkt door een lage ernstigheidsgraad hebben als hoofddiagnose een appendicitis zonder complicaties en hebben geen bijzondere secundaire diagnoses. De verblijven, die door een extreme ernstigheidsgraad worden gekenmerkt, vertonen echter een hoofddiagnose van peritonitis of peritoneaal abces (meer dan 3/4 van de verblijven met een extreme ernstigheidsgraad).

13

ICD-9CM code

Definitie

Aantal verblijven

% verblijven

Lage ernstigheidsgraad

160

81,4 7,7 4,4 2,1 1,8

8441

97,4

5409

ACUTE APPENDICITIS ZONDER VERMELDING VAN PERITONITIS

541

NIET GESPECIFICEERDE APPENDICITIS

670

542

OVERIGE VORMEN VAN APPENDICITIS

377

5439

OVERIGE EN NIET GESPECIFICEERDE ZIEKTEN VAN DE APPENDIX

179

5430

HYPERPLASIE VAN DE APPENDIX LYMFOID Subtotaal

7055

Matige ernstigheidsgraad 5400

ACUTE APPENDICITIS MET GEGENERALISEERDE PERITONITIS

2280

47,8

5401

ACUTE APPENDICITIS MET PERITONEAAL ABCES

1467

30,8

5409

ACUTE APPENDICITIS ZONDER VERMELDING VAN PERITONITIS

698

14,6

541

NIET GESPECIFICEERDE APPENDICITIS

74

1,6

542

OVERIGE VORMEN VAN APPENDICITIS

62

1,3

4581

96,1

Subtotaal

Hoge ernstigheidsgraad 5400

ACUTE APPENDICITIS MET GEGENERALISEERDE PERITONITIS

153

39,7

5409

ACUTE APPENDICITIS ZONDER VERMELDING VAN PERITONITIS

92

23,9

5401

ACUTE APPENDICITIS MET PERITONEAAL ABCES

81

21

542

OVERIGE VORMEN VAN APPENDICITIS

12

3,1

541

NIET GESPECIFICEERDE APPENDICITIS

11

2,9

349

90,6

Subtotaal

Extreme ernstigheidsgraad 5400

ACUTE APPENDICITIS MET GEGENERALISEERDE PERITONITIS

46

59

5401

ACUTE APPENDICITIS MET PERITONEAAL ABCES

18

23,1

5409

ACUTE APPENDICITIS ZONDER VERMELDING VAN PERITONITIS

8

10,3

542

OVERIGE VORMEN VAN APPENDICITIS

2

2,6

1535

MALIGNE NEOPLASMA VAN APPENDIX

1

1,3

75

96,2

Subtotaal

Tabel I.2 De top 5 hoofddiagnosen binnen de APR-DRG 225 Appendectomie per « severity of illness » - subklasse - MKG 2004

14

II. « Incidentele » appendectomie Selectiecriteria In deze pathologiegroep hebben we een analyse over de “incidentele” appendectomieën bij bejaarden geïntegreerd. De verblijven in « klassieke » hospitalisatie en in “chirurgische daghospitalisatie” met een code ICD-9-CM 47.1* ( 47.11: laparoscopic incidental appendectomy; 47.19: other incidental appendectomy) werden hiervoor geselecteerd. Enkel patiënten van meer dan 64 jaar werden geselecteerd teneinde te beantwoorden aan de criteria van het AHRQ (Agency for Healthcare Research and Quality: http://www.qualityindicators.ahrq.gov./iqi_download.htm) voor de uitwerking van hun kwaliteitsindicator nr. 24 (Incidental Appendectomy in the Elderly Rate). De hier bestudeerde ingreep is immers gecontraïndiceerd bij bejaarden, omdat deze leeftijdsgroep enerzijds een lager risico vertoont om een appendicitis te ontwikkelen en anderzijds een hoger risico heeft om postoperatoire complicaties te krijgen. Om een tot een meer bruikbaar aantal observaties te komen, hebben we de “incidentele” appendectomieën geselecteerd uit de MKG-gegevens van de jaren 2001-2004 en de standaardisatie doorgevoerd op basis van de structuur van de bevolking berekend door het NIS voor het jaar 2004. Voor de beschouwde periode krijgt men een totaal van 1212 verblijven die overeenstemmen met de hierboven gedefinieerde selectie, waaronder 6 verblijven met een arrondissementscode « 00 » (de niet-residenten) en 1 verblijf met een arrondissementscode « 99 » (onbekende woonplaats). Onze analyse heeft dus betrekking op 1205 verblijven. Op kaart II.1 wordt aangeduid in welke mate er verschillen qua geografische spreiding bestaan voor de ziekenhuisverblijven geregistreerd met een code ICD-9-CM 47.1*: incidental appendectomy als chirurgische ingreep. De arrondissementen Antwerpen en Sint-Niklaas in het noorden van het land vertonen elk een hoger aantal verblijven dan verwacht. Dit geldt ook voor de arrondissementen in het westen van het land: Mons en Oudenaarde. Wat betreft het zuiden van het land, is er een hogere SAR met onder meer de arrondissementen Bastenaken, Neufchâteau, Luik en Hoei, waarvan de SAR significant is. In het noordwesten van België zijn er 4 arrondissementen waarvan het aantal verblijven voor incidental appendectomy significant lager is dan verwacht: Brugge, Roeselare, Ieper, Moeskroen. In het noorden en het centrum van het land stellen we heel wat arrondissementen met significant lagere SARwaarden vast. Het gaat om Eeklo, Turnhout, Mechelen, Leuven, Hasselt, Maaseik, Tongeren, Ath, Charleroi, Soignies, Waremme, Namen, Philippeville. Als men het aantal verwachte “incidentele” appendectomieën vergelijkt, worden meer dan de helft van de arrondissementen (25/43) gekenmerkt door extreme SAR-waarden (<80 of >=120). Is dit verrassend wanneer men voor de jaren 2001-2004 slechts 1205 verblijven voor gans België optekende? Zo zijn er geen verblijven voor patiënten die gedomicilieerd zijn in het arrondissement Diksmuide voor deze periode (het arrondissement is dus niet gekleurd).

15

Kaart II.1: IQI 24 Incidentele Appendectomie – MKG 2001-2004

16

n°NIS 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

arrondissement

Aantal verblijven

SAR

Onder grens 95% BI

Boven Significant grens 95% afwijkende BI SAR

Antwerpen 149 128 107 149 ∗ Mechelen 28 73 46 100 ∗ Turnhout 25 56 34 78 ∗ Bruxelles/Brussel 117 114 94 135 Halle-Vilvoorde 75 112 86 137 Leuven 40 73 50 95 ∗ Nivelles 29 78 49 106 Brugge 16 44 22 66 ∗ Diksmuide 0 Ieper 4 30 1 60 ∗ Kortrijk 28 82 51 112 Oostende 25 115 70 160 Roeselare 4 22 0 44 ∗ Tielt 7 64 17 111 Veurne 7 76 20 132 Aalst 35 106 71 141 Dendermonde 24 109 65 152 Eeklo 3 29 -4 61 ∗ Gent 48 80 57 102 Oudenaarde 49 330 238 422 ∗ St-Niklaas 63 242 182 302 ∗ Ath 4 43 1 85 ∗ Charleroi 26 55 34 76 ∗ Mons 61 222 166 277 ∗ Mouscron 4 48 1 95 ∗ Soignies 11 57 23 90 ∗ Thuin 20 119 67 171 Tournai 16 97 49 144 Huy 33 299 197 401 ∗ Liège 100 140 113 168 ∗ Verviers 31 104 67 140 Waremme 3 38 -5 81 ∗ Hasselt 21 50 29 71 ∗ Maaseik 6 27 5 49 ∗ Tongeren 5 24 3 45 ∗ Arlon 5 90 11 169 Bastogne 17 390 204 575 ∗ Marche-en11 194 79 309 Famenne Neufchâteau 14 213 102 325 ∗ Virton 6 107 21 193 Dinant 13 109 50 169 Namur 20 65 36 93 ∗ Philippeville 2 28 -11 67 ∗ Totaal 1205 Tabel II.1 Klassieke verblijven met een ingreep van incidentele appendectomie MKG 2001-4

klasse 6 1 1 5 5 1 1 1 1 2 5 1 1 1 4 4 1 1 6 6 1 1 6 1 1 5 3 6 6 4 1 1 1 1 3 6 6 6 4 4 1 1

17

III. Astma Selectiecriteria In deze selectie heeft men rekening gehouden met alle ziekenhuisverblijven die beantwoorden aan de algemene selectiecriteria voor de groep van pathologieën en ingrepen uit deze atlas (Cf. Inleiding 2.4. a) en die als hoofddiagnose de code ICD-9-CM 493.** hebben die overeenkomt met astma. Deze code bevat extrinsiek astma (code ICD-9-CM 493.0*), intrinsiek astma (code ICD-9-CM 493.1*), chronisch obstructief astma (code ICD-9-CM 493.2*, t.t.z. de astmavormen met obstructieve chronische pulmonaire aandoening of chronische bronchitis), andere astmavormen (code ICD-9-CM 493.8*: inspanningsgebonden broncho-spasme of hoest variant astma), niet-gespecificeerde astmavormen (code ICD-9-CM 493.9*) (Tabel III.1). Teneinde de ziekenhuisprevalentie van de aandoening beter te kunnen evalueren, hebben we in de selectie slechts de verblijven in aanmerking genomen met astma (code ICD-9-CM 493.**) als hoofddiagnose. Voor de selectie werden voor het jaar 2004 slechts de zogenaamde « klassieke » verblijven in aanmerking genomen met de ICD-9-CM code «493**». Van die 6756 verblijven, tellen we er 63 in het arrondissement met als code « 00 » (patiënten van wie de woonplaats zich in het buitenland bevindt) en 12 in het arrondissement met als code « 99» (onbekende woonplaats). De analyse heeft betrekking op 6681 verblijven.

Type astma (ICD-9-CM code)

Aantal verblijven

Extrinsiek astma (493.0*)

1755

Intrinsiek astma (493.1* )

433

Chronisch obstructief astma (493.2*)

725

Andere astmavormen ( 493.8*)

0

Niet-gespecificeerde astmavormen (493.9* )

3768

Totaal

6681 Tabel III.1 Aantal verblijven per type astma

Toelichting Zoals kaart III.1 aantoont, worden er geografische verschillen betreffende de verblijven die geregistreerd zijn met een hoofddiagnose astma (code ICD-9-CM 493.** ) vastgesteld. Volgende arrondissementen vertoonden een significant hogere SAR-waarde dan verwacht: Antwerpen, Eeklo, Gent, Aalst en Hasselt voor het noorden van het land en Charleroi, Thuin, Mons en Soignies die een blok van vier aangrenzende arrondissementen vormen, in het zuidwesten van België. De arrondissementen met een significant lagere SAR-waarde zijn de volgende: Leuven, Diksmuide, Sint-Niklaas, Mechelen, Halle-Vilvoorde, Nijvel, Hoei, Verviers, Neufchâteau, Virton en Aarlen. In tabel III.2 vindt u de precieze cijfers waarop onze cartografische weergave gebaseerd is. 18

Kaart III.1: Astma – MKG 2004

19

n°NIS 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

arrondissement

Aantal verblijven

SAR

Onder grens 95% BI

Boven grens 95% BI

Significant afw. SAR

Antwerpen ∗ 695 114 105 122 Mechelen ∗ 160 81 69 94 Turnhout 248 98 86 110 Bruxelles/Brussel 726 106 98 113 Halle-Vilvoorde ∗ 208 57 49 65 Leuven ∗ 213 73 63 83 Nivelles ∗ 152 64 54 74 Brugge 157 94 79 108 Diksmuide ∗ 14 46 22 70 Ieper 58 88 65 110 Kortrijk 176 101 86 116 Oostende 92 102 81 123 Roeselare 88 99 78 120 Tielt 45 80 57 103 Veurne 33 91 60 122 Aalst ∗ 199 122 105 139 Dendermonde 104 89 72 106 Eeklo ∗ 69 139 106 172 Gent ∗ 383 120 108 132 Oudenaarde 63 85 64 107 St-Niklaas ∗ 117 81 66 96 Ath 60 113 85 142 Charleroi ∗ 318 115 103 128 Mons ∗ 284 174 154 195 Mouscron 51 110 80 140 Soignies ∗ 146 126 105 146 Thuin ∗ 128 135 111 158 Tournai 113 122 100 145 Huy ∗ 45 67 47 86 Liège 371 98 88 108 Verviers ∗ 128 73 60 85 Waremme 42 90 63 117 Hasselt ∗ 294 122 108 136 Maaseik 126 93 76 109 Tongeren 119 102 84 121 Arlon ∗ 26 71 44 99 Bastogne 26 91 56 125 Marche-en-F. 26 76 47 105 Neufchâteau * 27 70 44 97 Virton * 23 67 40 94 Dinant 81 120 94 146 Namur 207 109 94 124 Philippeville 40 100 69 130 Totaal 6681 Tabel III.2 Klassieke verblijven met astma als hoofddiagnose - MKG 2004

klasse 5 2 3 4 1 1 1 3 1 2 4 4 3 2 3 6 2 6 5 2 2 5 5 6 4 6 6 6 1 3 1 2 6 3 4 1 3 1 1 1 6 4 3

20

In figuur III.2 wordt voor België de verdeling per leeftijd en geslacht van de klassieke ziekenhuisverblijven met als hoofddiagnose astma (code ICD-9-CM 493.** ) geïllustreerd. De vier leeftijdscategorieën die gaan van 0 tot 14 jaar vertegenwoordigden ongeveer 44 % van de hospitalisaties. Binnen die 4 leeftijdscategorieën was de hospitalisatie voor deze aandoening frequenter bij jongens dan bij meisjes. In de hogere leeftijdscategorieën is de verhouding vrouwen hoger en neemt verder toe met de leeftijd. In het totaal vertegenwoordigen de vrouwen 53.5 % van de verblijven.

Het is natuurlijk van belang om ook rekening te houden met de referentiebevolking per geslacht en per leeftijdsgroep. Daarom publiceren we een tweede figuur met de leeftijds- en geslachtsspecifieke cijfers voor de hoofddiagnose astma (fig. III.3). Het cijfer wordt verkregen door de ratio van het aantal verblijven per geslacht en leeftijdsgroep gedurende jaar x over het aantal inwoners van hetzelfde geslacht en leeftijdsgroep van gans de bevolking gedurende jaar x uit te drukken als een cijfer per 100 000 inwoners. Men stelt dan bijvoorbeeld vast dat, wat betreft de leeftijdsgroep van 95 jaar en meer, het cijfer hoger is voor de mannen, wat niet te zien was op figuur III.2.

21

22

IV. Suikerziekte, diabetes mellitus Selectiecriteria In deze selectie heeft men rekening gehouden met alle klassieke ziekenhuisverblijven die beantwoorden aan de algemene selectiecriteria (blz 9) met suikerziekte als hoofddiagnose (code ICD-9-CM 250.**). Aangezien suikerziekte zeer vaak een nevendiagnose is, is het in dit geval aangewezen om slechts de verblijven te selecteren met suikerziekte als hoofddiagnose. Het opnemen in de selectie van alle verblijven met diabetes als nevendiagnose zou een te groot percentage heropnamen in de selectie brengen. De werkelijke prevalentie van de aandoening wordt dan minder goed benaderd. In het totaal bevinden er zich voor het registratiejaar 2004, 20.599 verblijven in de MKG gegevensbank met suikerziekte als hoofddiagnose. 43 verblijven van patiënten van wie de woonplaats onbekend is (code « 99 ») en 147 verblijven van patiënten die niet in België wonen (code« 00 ») werden niet in aanmerking genomen wat resulteerde in 20.409 verblijven voor onze studie. Als men slechts rekening houdt met de verblijven die niet het voorwerp van een heropname hebben uitgemaakt, houdt men nog slechts 18.459 patiënten over. Toelichting Op kaart IV.1 worden er aanzienlijke geografische verschillen getoond. Het aantal verblijven met suikerziekte (code ICD-9-CM 250**) als hoofddiagnose is significant hoger dan verwacht in volgende arrondissementen: - een arrondissement uit West-Vlaanderen: Oostende - verschillende arrondissementen uit Oost-Vlaanderen: Gent, Aalst, Dendermonde, SintNiklaas - een arrondissement uit de provincie Antwerpen: Mechelen - een arrondissement uit de provincie Luik: Luik - twee arrondissementen uit de provincie Henegouwen: Bergen en Doornik. Het aantal verblijven is significant lager dan voorzien in de arrondissementen Veurne, Brugge, Ieper, Kortrijk, Roeselare in West-Vlaanderen, in de arrondissementen Oudenaarde in Oost-Vlaanderen, in het arrondissement Turnhout in de provincie Antwerpen, in de arrondissementen Leuven, Halle-Vilvoorde en Nijvel in respectievelijk Vlaams- en WaalsBrabant, in het arrondissement Namen, in het arrondissement Maaseik (provincie Limburg), in de arrondissementen Marche-en-Famenne en Neufchâteau in de provincie Luxemburg.

23

Kaart IV.1: Diabetes mellitus – MKG 2004

24

n°NIS 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Arrondissement Antwerpen Mechelen Turnhout Bruxelles/Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nivelles Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Mons Mouscron Soignies Thuin Tournai Huy Liège Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Arlon Bastogne Marche-en-F. Neufchâteau Virton Dinant Namur Philippeville Totaal

Aantal verblijven 1947 714 554 1881 964 714 506 467 85 123 512 381 245 181 112 671 522 166 1136 178 553 169 828 604 141 316 263 330 211 1646 476 126 734 368 363 97 75 73 81 79 221 477 119 20409

SAR 102 113 70 104 85 77 75 80 86 58 91 114 85 102 81 124 140 99 114 75 124 107 101 126 101 93 91 118 108 139 92 92 99 90 98 100 99 75 74 85 111 88 97

Onder grens 95% BI 97 105 64 99 80 71 68 73 68 47 83 103 74 87 66 114 128 84 107 64 114 91 94 116 84 83 80 105 94 132 84 76 92 81 88 80 77 58 58 66 96 80 80

Boven grens 95% BI 106 121 76 109 90 83 81 87 104 68 99 126 96 117 96 133 152 114 120 86 134 123 108 136 118 103 102 130 123 146 101 108 106 99 108 119 122 92 90 104 125 95 115

Significant afwijkende SAR

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗ ∗

∗

∗ ∗ ∗

klasse 4 5 1 4 2 1 1 2 2 1 3 5 2 4 2 6 6 3 5 1 6 4 4 6 4 3 3 5 4 6 3 3 3 2 3 3 3 1 1 2 5 2 3

Tabel IV.1 Klassieke verblijven met diabetes ( code ICD-9-CM «250**») als hoofddiagnose – MKG 2004

25

In figuur IV.2 wordt de verdeling per leeftijd en geslacht van de klassieke ziekenhuisverblijven met als hoofddiagnose suikerziekte voorgesteld. Men stelt vast dat 2.9% (598) van deze verblijven overeenstemmen met hospitalisaties van kinderen van minder dan 15 jaar (van 0 tot en met 14 jaar). Wat betreft de leeftijdscategorieën van 65 jaar en meer, vertegenwoordigen ze 51% van de 20 409 totale verblijven of 10 503 verblijven. Het aantal verblijven neemt toe met de leeftijd zowel bij de vrouwen als bij de mannen. De verblijven van vrouwen vormen 51.6% van alle verblijven. In de leeftijdscategorieën gaande van 20 tot 64 jaar, is het percentage mannen hoger dan het percentage vrouwen: 5021 verblijven op een totaal van 8950, iets meer dan 56%.

Figuur IV.3 maakt het mogelijk om op een andere manier de verdeling per leeftijd en geslacht van de verblijven met diabetes als hoofddiagnose te visualiseren, in dit geval het leeftijds- en geslachtsspecifiek opnamecijfer per 100 000 inwoners. Dit cijfer is veel hoger voor de mannen in de leeftijdsgroepen gaande van 20 tot 74 jaar en van 85 tot 94 jaar.

26

Binnen de groep patiënten die lijden aan diabetes kunnen we twee soorten diabetici onderscheiden: patiënten die lijden aan juveniele diabetes (type I) en patiënten die lijden aan maturiteitsdiabetes (type II). De patiënten met juveniele diabetes lijden aan diabetes sinds ze jong zijn, terwijl de patiënten met maturiteitsdiabetes de aandoening slechts krijgen op meer gevorderde leeftijd. In de MKG-registratie wordt het type diabetes gespecificeerd door het vijfde cijfer in de code ICD-9-CM dat voor diabetes wordt geregistreerd. Op een totaal van 20.409 verblijven met diabetes als hoofddiagnose, zijn er 4660 verblijven van het type I (23%) en 15749 verblijven van het type II (77%). De figuren IV.4 en IV.6 tonen aan dat de verdelingen per leeftijd en geslacht van de ziekenhuisverblijven betreffende elk type diabetes wel degelijk van elkaar verschillen en dat geldt ook voor de figuren IV.5 en IV.7 betreffende het leeftijds- en geslachtsspecifieke cijfer (per 100.000 inw.): type I is een diabetes die personen krijgen op jongere leeftijd in tegenstelling tot type II die op gevorderde leeftijd voorkomt.

27

28

In kaart IV.8 wordt voor het jaar 2004 de geografische spreiding van de ziekenhuisverblijven van patiënten met diabetes type I voorgesteld. In het noorden van het land onderscheiden we een blok van meerdere arrondissementen waarvan het aantal verblijven hoger ligt dan voorzien. Het gaat om: Oostende, Dendermonde, Eeklo, Gent, Sint-Niklaas, Antwerpen. In Wallonië heeft enkel het administratieve arrondissement Luik ditzelfde kenmerk. 8 Waalse 29

arrondissementen vertonen een aantal verblijven dat significant lager ligt dan verwacht: Nijvel, Charleroi, Bergen, Moeskroen, Thuin, Doornik, Waremme en Bastenaken. Ook in 5 Vlaamse arrondissementen, met name Turnhout, Halle-Vilvoorde, Leuven, Kortrijk en Hasselt, is het aantal verblijven minder hoog dan verwacht.

Kaart IV.8 : Diabetes mellitus type I – MKG 2004

30

n°NIS

arrondissement

Aantal verblijven

11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Antwerpen Mechelen Turnhout Bruxelles/Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nivelles Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Mons Mouscron Soignies Thuin Tournai Huy Liège Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Arlon Bastogne Marche-en-F. Neufchâteau Virton Dinant Namur Philippeville Totaal

566 139 144 441 200 181 132 120 20 36 105 89 71 39 32 126 116 51 307 57 137 31 157 82 20 76 48 44 49 302 110 22 131 103 92 17 11 23 18 18 58 114 25 4660

SAR 133 99 77 100 78 87 82 97 91 76 84 133 111 98 119 106 138 142 136 110 135 87 84 74 64 96 73 70 106 114 91 69 74 102 107 71 59 99 70 81 127 88 89

Onder grens 95% BI 122 83 65 90 67 74 68 80 51 51 68 105 85 67 78 87 113 103 120 81 112 56 70 58 36 75 52 49 77 101 74 40 62 82 85 37 24 59 38 44 94 72 54

Boven grens 95% BI 144 116 90 109 89 99 96 114 132 101 100 161 137 129 160 124 163 181 151 138 157 117 97 90 92 118 94 90 136 127 108 98 87 122 128 105 93 139 103 119 159 104 124

Significant afwijkende SAR

∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗ ∗

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗

klasse 6 3 1 3 1 2 2 3 3 1 2 6 5 3 5 4 6 6 6 4 6 2 2 1 1 3 1 1 4 5 3 1 1 4 4 1 1 3 1 2 6 2 2

Tabel IV.2 Klassieke verblijven met type I diabetes als hoofddiagnose - MKG 2004

31

Kaart IV.9 betreffende diabetes type II maakt het mogelijk om een onderscheid te maken tussen drie zones waarin arrondissementen zijn samengebracht met een significant hoger aantal verblijven dan voorzien. De eerste zone, die zich situeert in Vlaanderen, heeft betrekking op de arrondissementen Aalst, Dendermonde, Gent, Sint-Niklaas, Mechelen. De tweede en de derde zone, die zich in Wallonië situeren, omvatten respectievelijk de arrondissementen Bergen en Doornik en het arrondissement Luik. De arrondissementen met een significant lagere SAR-waarde dan verwacht zijn de volgende: Antwerpen, Turnhout, Halle-Vilvoorde, Leuven, Brugge, Ieper, Roeselare, Veurne, Oudenaarde, Maaseik, Nijvel, Marche-en-Famenne, Neufchâteau, Namen.

Kaart IV.9: type II diabetes – MKG 2004

32

N°NIS 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

arrondissement Antwerpen Mechelen Turnhout Bruxelles/Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nivelles Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Mons Mouscron Soignies Thuin Tournai Huy Liège Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Arlon Bastogne Marche-en-Famenne Neufchâteau Virton Dinant Namur Philippeville Totaal

Aantal verblijven 1381 575 410 1440 764 533 374 347 65 87 407 292 174 142 80 545 406 115 829 121 416 138 671 522 121 240 215 286 162 1344 366 104 603 265 271 80 64 50 63 61 163 363 94 15749

SAR 93 117 68 105 87 74 72 76 84 52 93 109 77 103 71 129 140 88 107 65 121 113 107 141 112 92 96 132 109 146 93 99 106 86 95 109 113 67 75 86 106 87 100

Onder grens 95% BI 88 107 61 100 81 68 65 68 64 41 84 97 66 86 56 118 127 72 100 54 109 94 99 129 92 81 83 116 92 138 83 80 98 75 84 85 85 49 56 65 90 78 79

Boven grens 95% BI 98 127 74 111 93 81 80 83 105 63 102 122 89 120 87 140 154 104 115 77 133 132 115 153 132 104 109 147 126 154 102 118 115 96 107 133 140 86 93 108 122 96 120

Significant afwijkende SAR

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗ ∗

∗

∗ ∗ ∗

klasse 3 5 1 4 2 1 1 1 2 1 3 4 1 4 1 6 6 2 4 1 6 5 4 6 5 3 3 6 4 6 3 3 4 2 3 4 5 1 1 2 4 2 3

Tabel IV.3 Klassieke verblijven met type II diabetes als hoofddiagnose - MKG 2004

33

In het ICD-9-CM codesysteem maakt het vierde cijfer van een diabetescode (250.**) het mogelijk om aan te geven of er complicaties zijn en deze, waar nodig, te preciseren. In tabel IV.4 wordt een overzicht gegeven van de verdeling van de complicaties. Voor 28.9 % van de verblijven stellen we geen complicatie vast. Voor 2% van de verblijven deed er zich een verwikkeling voor, maar wordt deze niet gespecificeerd. Merk op dat voor de publicatie van de “MKG 1996 in beeld”, dit percentage van niet-gespecificeerde complicaties 21% bedroeg. Men leidt hieruit af dat de codering over de afgelopen periode preciezer wordt. In meer dan 14% van de verblijven met als hoofddiagnose diabetes werden er neurologische symptomen geregistreerd die verband hielden met de ziekte. De andere frequente complicaties zijn een aantasting van de nieren (7.4%) van de ogen (7.4%). Merken we op dat ongeveer 5% van de verblijven gepaard gingen met een coma. ICD-9-CM code en definitie

Aantal verblijven

% van de verblijven

250.0* DIABETES MELLITUS ZONDER VERMELDING VAN COMPLICATIE

5897

28.9

250.1* DIABETES MET KETO-ACIDOSE

1049

5.1

182

0.9

250.3* DIABETES MET ANDERE VORM VAN COMA

1041

5.1

250.4* DIABETES MET NIERAFWIJKINGEN

1511

7.4

250.5* DIABETES MET OOGAFWIJKINGEN

1506

7.4

250.6* DIABETES MET NEUROLOGISCHE AFWIJKINGEN

2909

14.3

250.7* DIABETES MET AFWIJKINGEN VAN DE PERIFERE CIRCULATIE

2554

12.5

250.8* DIABETES MET OVERIGE GESPECIFICEERDE AFWIJKINGEN

3345

16.4

415

2.0

20409

100

250.2* DIABETES MET HYPEROSMOLARITEIT

250.9* DIABETES MET NIET GESPECIFICEERDE COMPLICATIE Totaal

Tabel IV.4 Ziekenhuisverblijven met suikerziekte als hoofddiagnose – verdeling van de diagnosen in functie van de natuur van de verwikkelingen - MKG 2004

34

V. HIV-infectie Selectiecriteria De geselecteerde HIV-verblijven (Human Immunodeficiency Virus) beantwoorden aan de algemene selectiecriteria (cf. methodologie). De selectie werd doorgevoerd op basis van de APR-MDC (All Patient Refined – Major Diagnostic Category) 24 Infections HIV – Human Immunodeficiency Virus. Een dergelijk verblijf kan deel uitmaken van deze MDC: 1. in het geval van een HIV-infectie die als hoofddiagnose wordt geregistreerd 2. of in het geval van een aandoening die verband houdt met een HIV-infectie en geregistreerd wordt als hoofddiagnose en met een diagnose HIV-infectie die geregistreerd wordt als secundaire diagnose. Voor deze aandoening is de selectie uitgevoerd op de jaren 2001-2004 wegens de kleine aantallen. Voor de verblijven die beantwoorden aan de hierboven gedefinieerde selectiecriteria hebben we een totaal van 4319 verblijven die 116 verblijven omvatten die overeenstemmen met het arrondissement met als code « 99 » (onbekende woonplaats) en 83 verblijven die overeenstemmen met het arrondissement met als code « 00 » (woonplaats in het buitenland). Onze studie heeft dus betrekking op 4120 verblijven waaronder 1998 verblijven of 48.5% overeenstemmen met een heropname binnen het jaar in hetzelfde ziekenhuis. Toelichting De gemiddelde en de mediane ligduur in de klassieke hospitalisatie bedragen respectievelijk 15 en 8 dagen. In drie arrondissementen is het aantal verblijven significant hoger dan verwacht: het gaat in de eerste plaats om het Brussels Hoofdstedelijk Gewest en vervolgens om Luik en Antwerpen. In 26 arrondissementen, zowel in Vlaanderen als in Wallonië, is het aantal verblijven daarentegen significant kleiner dan voorzien.

35

Kaart V.1: HIV infectie – MKG 2001-2004

36

n°NIS

arrondissement

Aantal verblijven

11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Antwerpen Mechelen Turnhout Bruxelles/Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nivelles Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Mons Mouscron Soignies Thuin Tournai Huy Liège Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Arlon Bastogne Marche-en-F Neufchâteau Virton Dinant Namur Philippeville

479 40 48 1786 172 112 146 49 1 2 34 60 8 9 4 30 13 3 87 9 31 11 161 84 6 43 30 24 15 287 56 7 44 20 32 19 8 15 18 21 17 58 21

Totaal

4120

SAR 130 32 28 441 76 60 103 46 5 5 32 109 14 26 19 28 17 10 43 20 34 35 99 87 23 62 53 44 37 127 53 25 27 22 40 87 49 75 83 110 44 51 86

Onder grens 95% BI 118 22 20 421 65 49 86 33 -5 -2 21 81 4 9 0 18 8 -1 34 7 22 14 83 69 5 43 34 26 18 112 39 6 19 12 26 48 15 37 45 63 23 38 49

Boven grens 95% BI 141 42 36 462 88 71 120 59 16 12 42 136 25 43 38 38 27 20 52 33 46 55 114 106 41 80 72 61 55 142 67 43 36 31 55 126 82 112 121 157 64 64 123

Significant afwijkende SAR

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗ ∗

klasse 6 1 1 6 1 1 4 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 1 1 1 1 1 6 1 1 1 1 1 2 1 1 2 4 1 1 2

Tabel V.1 Aantal klassieke verblijven geklasseerd in MDC 24 "HIV infections" – MKG 2001-2004

37

Figuur V.2 geeft een idee over de verdeling van de klassieke ziekenhuisverblijven per leeftijd en per geslacht voor MDC 24 van 2001 tot 2004. Men stelt vast dat 58,6% (2414 verblijven) van de 4120 verblijven door de mannen tegen 41,4% (1706 verblijven) door de vrouwen wordt vertegenwoordigd. De leeftijdsgroep tussen 20 en 50 jaar vertegenwoordigt de meeste verblijven of 75%.

In tabel V.2 worden de 17 hoofddiagnoses weergegeven die het meest frequent geregistreerd worden in verband met de verblijven MDC 24 HIV Infections. Zij vertegenwoordigen 75% van dit type verblijven (of 3083 van de 4120 verblijven). Merken we op dat 45.3% van deze verblijven geregistreerd worden met de ICD-9-CM code 042: Ziekte van het Humaan Immuundeficiënte Virus voor de hoofddiagnose. Deze code die slechts 3 cijfers heeft, omvat de volgende aandoeningen: Acquired Immune Deficiency Syndrome (AIDS), AIDS-like syndrome, AIDS-related complex (ARC), HIV infection, symptomatic. Zij moet worden aangevuld met een of meerdere codes betreffende de symptomen van de HIV-infectie. De code sluit elk verblijf uit betreffende een niet-symptomatische HIV-infectie, een blootstelling aan het HIV-virus of een niet-specifiek serologisch bewijs van het HIV-virus. Ongeveer 23% van de verblijven hebben als hoofddiagnose een infectieuze of parasitaire ziekte waaronder pneumonieën en bronchopneumonieën, zona herpes zoster, pulmonaire tuberculoses, toxoplasmoses, symptomatische syfilis, flegmonen en andere abcessen, intestinale infecties met micro-organismen (zonder andere preciseringen). 32% van de verblijven hebben een hoofddiagnose, waarvan de ICD-9-CM code geen deel uitmaakt van de groep van infecties, zoals algemene symptomen, epileptische symptomen, purpura en hemorragische stoornissen, anemieën, gastro-enteritis en niet-infectieuze colites, nierinsufficiëntie (1%), miliaire tuberculose (0.4%), extra-pulmonaire tuberculose (0.4%), tuberculose van het ademhalingsstelsel (0.4%), Kaposisarcoom (0.3%). In 5,1% van de verblijven (213 verblijven), wordt MDC 25 geregistreerd met een secundaire of hoofddiagnose van pneumocystis carinii.

38

ICD-9CM Code

Definitie

042

HUMAN IMMUNODEFICIENCY VIRUS -HIV- ZIEKTE

486 053 482

Aantal verblijven

% van de verblijven

1866

45,3

PNEUMONIE, VERWEKKER NIET GESPECIFICEERD

137

3,3

HERPES ZOSTER

128

3,1

114

2,8

481

OVERIGE VORMEN VAN BACTERIELE PNEUMONIE PNEUMOKOKKEN PNEUMONIE STREPTOCOCCUS PNEUMONIAEPNEUMONIE

95

2,3

011

LONGTUBERCULOSE ACTIEVE

94

2,3

485

82

2,0

136

BRONCHOPNEUMONIE, VERWEKKER NIET GESPECIFICEERD OVERIGE EN NIET GESPECIFICEERDE INFECTIEZIEKTEN EN PARASITAIRE ZIEKTEN

74

1,8

780

ALGEMENE SYMPTOMEN

67

1,6

345

EPILEPSIE

64

1,6

682

OVERIGE VORMEN VAN CELLULITIS EN ABCES

62

1,5

130

TOXOPLASMOSE

54

1,3

287

PURPURA EN OVERIGE HEMORRAGISCHE DIATHESEN

54

1,3

285

OVERIGE EN NIET GESPECIFICEERDE ANEMIEEN

51

1,2

008

DARMINFECTIES DOOR ANDERE MICRO-ORGANISMEN

49

1,2

091

VROEGE SYFILIS -LUES-, MET SYMPTOMEN OVERIGE NIET-INFECTIEUZE VORMEN VAN GASTRO-ENTERITIS EN COLITIS

48

1,2

44

1,1

3083

74,8

558

Totaal

Tabel V.2 Meest frequente hoofddiagnosen voor klassieke verblijven geklasseerd in MDC 24 "HIV Infections" (MKG 2001-2004)

Het sterftecijfer in het ziekenhuis (t.t.z het aantal klassieke ziekenhuisverblijven die leiden tot een overlijden in verhouding tot het totaal aantal ziekenhuisverblijven) voor alle MDC 24verblijven bedraagt 5.7% in het totaal. Voor beide geslachten zijn de percentages nogal gelijklopend: (5.8% voor de mannen en 5.6% voor de vrouwen) ongeacht de leeftijdscategorie.

39

VI. De « Multipele significante traumata » Selectiecriteria Naast de algemene selectiecriteria (blz 9) werd de selectie van de verblijven « meervoudige significante trauma's» doorgevoerd op basis van de MDC (Major Diagnostic Category”) 25 Multiple significant trauma. Een verblijf wordt in deze MDC geklasseerd als de bijbehorende APR-DRG (All Patients Refined Diagnosis Related Group) 910 (Craniotomy for multiple significant trauma) is, of 912 (Musculoskeletal & other procedures for multiple significant trauma) of 930 (Multiple significant trauma w/o O.R. procedure). Het verblijf moet beantwoorden aan de aanwezigheid van een hoofddiagnose en minstens twee significante trauma’s in 2 verschillende lichaamsstreken. Het ernstigste trauma zal worden gecodeerd als hoofddiagnose, het andere als secundaire diagnose(n). Volgens deze classificatielogica van de polytraumata, wordt het lichaam in 8 streken (body sites) ingedeeld: hoofd, thorax, abdomen, nieren, urinair systeem, bekken en wervelkolom, onderste ledematen, en bovenste ledematen. Voor elke body site wordt er een onderscheid gemaakt tussen significante traumata en de nietsignificante traumata. Zo wordt een gesloten fractuur van een rib niet beschouwd als een significant trauma, in tegenstelling tot een gesloten fractuur van 7 ribben of een open fractuur van 4 ribben. In het totaal stemmen 2305 verblijven overeen met de hierboven vermelde selectiecriteria, waaronder 4 in het arrondissement « 99 » (onbekende woonplaats) en 101 in het arrondissement « 00 » (woonplaats in het buitenland) of 2200 geselecteerde verblijven voor de cartografische studie. Toelichting Aan de hand van kaart VI.1 stelt men vast dat in drie administratieve arrondissementen het aantal verblijven significant hoger is dan verwacht voor de MDC 25 Multiple significant trauma. Dit is het geval voor Ieper in het noorden van het land, Luik en Dinant in het zuiden van het land. In de Vlaamse arrondissementen Leuven, Halle-Vilvoorde, Mechelen en Antwerpen is het aantal verblijven lager dan voorzien. De verkregen SAR-waarden staan vermeld in tabel VI.1.

40

8Kaart VI.1 : Multiple significant trauma – MKG 2004

41

n°NIS

arrondissement

Aantal verblijven

11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Antwerpen Mechelen Turnhout Bruxelles/Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nivelles Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Mons Mouscron Soignies Thuin Tournai Huy Liège Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Arlon Bastogne Marche-en-F Neufchâteau Virton Dinant Namur Philippeville Totaal

140 51 81 196 98 75 87 53 18 35 54 38 32 24 12 66 31 25 99 28 37 27 83 65 18 40 31 34 28 160 57 19 74 46 36 15 16 13 17 16 34 70 21 2200

SAR 69 77 93 91 83 76 116 91 173 156 91 120 106 126 95 118 79 146 92 113 77 160 94 124 122 108 101 112 130 128 101 128 90 99 90 133 181 120 140 153 159 115 161

Onder grens 95% BI 58 56 73 78 67 59 92 66 93 104 67 82 69 76 41 89 51 89 74 71 52 99 74 94 65 75 65 75 82 108 75 71 70 70 60 66 92 55 74 78 105 88 92

Boven grens 95% BI 81 99 114 104 99 94 141 115 252 207 116 158 143 177 148 146 106 204 110 155 102 220 114 154 178 142 137 150 179 147 128 186 111 128 119 201 269 185 207 229 212 142 230

Significant afwijkende SAR

∗ ∗ ∗ ∗

∗

∗

∗

klasse 1 1 3 3 2 1 5 3 6 6 3 6 4 6 3 5 1 6 3 5 1 6 3 6 6 4 4 5 6 6 4 6 3 3 2 6 6 5 6 6 6 5 6

Tabel VI.1 Aantal klassieke verblijven geklasseerd in MDC 25 "Multiple significant trauma" – MKG 2004

42

Door het gebruik van bijzondere codes, met name de E- codes, maakt de ICD-9-CMklassificatie het mogelijk om de oorzaak van een letsel of een vergiftiging te registreren. De registratie van deze E-codes is verplicht sinds januari 2003. Van de verblijven die werden geselecteerd met MDC 25, hebben 86% van de verblijven minstens één E-code. Als men de soorten «multipele significante traumata» meer in detail analyseert, verschijnt er een andere geografische spreiding. Via de codering van de E-codes kunnen we namelijk een idee krijgen over het ontstaan van het trauma. Door slechts de verblijven, met een E-code voor verkeersongeval, in aanmerking te nemen, resten er nog 1019 verblijven (46%). Men komt dan tot de volgende resultaten (kaart VI.2): in 4 arrondissementen is dan het aantal verblijven voor MDC 25 Multiple significant trauma significant hoger dan verwacht. Het gaat om Bergen, Ath, Luik en Dinant, alle arrondissementen bevinden zich dus in Wallonië. Voor deze selectie zijn er minder verblijven dan verwacht in de arrondissementen Tongeren, Antwerpen, Halle-Vilvoorde, Leuven en het Brussels Hoofdstedelijk Gewest.

Kaart VI.2: Multiple significant trauma (verkeersongevallen) – MKG 2004 Het percentage sterfgevallen in het ziekenhuis (t.t.z. het aantal ziekenhuisverblijven die leiden tot een overlijden in verhouding tot het totaal aantal ziekenhuisverblijven) voor alle MDC 25verblijven bedraagt 14.4% (14.7% voor de mannen en 13.7% voor de vrouwen) ongeacht de leeftijdscategorie.

43

Figuur VI.3 Aantal klassieke ziekenhuisverblijven op basis van de ernstigheidsgraad (SOI) MDC 25 "Multiple significant trauma" - MKG 2004

800

Aantal klassieke ziekenhuis verblijven

700 600 500 400 300 200 100 0 Mineur

Matig

Majeur

Extreem

Ernstigheidsgraad (SOI) aantal ziekenhuisverblijven aantal klassieke ziekenhuisverblijven die leidden tot een overlijden

Figuur VI.3 geeft per ernstigheidsgraad het aantal verblijven en sterfgevallen weer na een opname voor multipele traumata. In tabel VI.2 wordt er een overzicht gegeven van het relatieve deel van de verschillende Ecodes voor de klassieke ziekenhuisverblijven. Kort samengevat kan men stellen dat van deze verblijven met een geregistreerde oorzaak er 46.6% van de E-codes betrekking hebben op een verkeersongeval, ongeveer 8.8% op een val en 1.7% op een zelfmoordpoging. Bij de vrouwen van ≥65 jaar (of 342 verblijven met een E-code) is 57% van de verblijven met MDC 25 te wijten aan een val. Via de MKG kunnen we ook de aard van de letsels kennen die de patiënten hebben die in het ziekenhuis voor multipele traumata opgenomen zijn. In tabel VI.3 wordt er een lijst gegeven met de 10 meest frequente letsels. Het gaat om breuken van het bekken, de schedelbasis, het dijbeen, de ribben, het borstbeen. Men stelt ook letsels vast van de milt, de lever, hersenletsels en -kneuzingen, pneumo- en hemothorax, extra- en subdurale, subarachnoïdale bloedingen. Door middel van de leeftijdspiramide, weergegeven op figuur VI.4, stellen we vast dat multipele traumata frequenter voorkomen bij jonge mannen. Voor 2004 hebben ongeveer 37% van alle verblijven betreffende MDC 25 betrekking op jonge mannen van 15 tot 34 jaar. De mannen vertegenwoordigen 2/3 van het totaal aantal MDC 25-verblijven.

44

E-Code

Definitie

E849 E819

PLAATS VAN HET ONGEVAL NIET GESPECIFICEERD VERKEERSONGEVAL MET EEN MOTORVOERTUIG ANDER VERKEERSONGEVAL MET EEN MOTORVOERTUIG DOOR BOTSING MET EEN ANDER MOTORVOERTUIG OVERIGE EN NIET GESPECIFICEERDE VAL OVERIGE VERKEERSONGEVALLEN MET EEN MOTORVOERTUIG DOOR BOTSING OP DE OPENBARE WEG VERKEERSONGEVAL MET EEN MOTORVOERTUIG DOOR BOTSING MET EEN OPNIEUW DE WEG OPKOMEND ANDER MOTORVOE ANDERE VAL VAN HET ENE NIVEAU NAAR HET ANDERE VAL OP OF VAN TRAPPEN OF TREDEN VERKEERSONGEVAL MET EEN MOTORVOERTUIG DOOR VERLIES VAN CONTROLE, ZONDER BOTSING OP DE OPENBARE WE VERKEERSONGEVAL MET EEN MOTORVOERTUIG DOOR AANRIJDING VAN EEN VOETGANGER VERKEERSONGEVAL MET EEN MOTORVOERTUIG DOOR BOTSING MET EEN ANDER VOERTUIG VAL VAN OF UIT EEN GEBOUW OF ANDER BOUWWERK VAL OP EENZELFDE NIVEAU DOOR SLIPPEN OF STRUIKELEN FIETSONGEVAL ZELFMOORD EN ZELF TOEGEBRACHT LETSEL DOOR SPRONG VAN HOOGGELEGEN PLAATS VAL OP OF VAN LADDERS OF STEIGERS OVERIGE EN NIET GESPECIFICEERDE OMGEVINGS- EN NIET-OPZETTELIJKE OORZAKEN OVERIGE VERKEERSONGEVALLEN MET EEN MOTORVOERTUIG ZONDER BOTSING ONGEVALLEN MET ANDERE, NIET ELDERS CLASSIFICEERBARE, VOERTUIGEN LATE GEVOLGEN VAN NIET-OPZETTELIJK TRAUMA AANSLAG MET SNIJDEND OF STEKEND INSTRUMENT

E812 E888 E815 E811 E884 E880 E816 E814 E813 E882 E885 E826 E957 E881 E928 E818 E848 E929 E966 Totaal

% van het aantal geregistreerde Ecodes 21,1 17,4 7,6 7,1 3,2 3,2 3,1 2,9 2,8 2,7 2,7 2,2 2,2 2,1 1,7 1,3 1,2 1,1 1,0 1,0 1,0 88,5

Tabel VI.2 E-Codes geregistreerd voor klassieke verblijven geklasseerd in MDC 25 Multiple significant trauma - MKG 2004

ICD-9-CM Code

Definitie

Aantal verblijven

808

FRACTUUR VAN HET BEKKEN

235

820

228

821

FRACTUUR VAN DE FEMURHALS FRACTUUR VAN ANDERE EN NIET GESPECIFICEERDE DELEN VAN HET FEMUR

801

SCHEDELBASISFRACTUUR

141

865

LETSEL VAN DE MILT

140

860

TRAUMATISCHE PNEUMOTHORAX EN HAEMOTHORAX

127

851

108

852

CONTUSIO CEREBRI EN HERSENLACERATIE SUBARACHNOIDALE, SUBDURALE EN EXTRADURALE BLOEDING NA TRAUMA

864

LETSEL VAN DE LEVER

807

FRACTUUR VAN RIBBEN, STERNUM, LARYNX EN TRACHEA

Total

154

106 98 92 1429

Tabel VI.3 Meest frequente hoofddiagnosen voor klassieke verblijven geklasseerd in MDC 25 Multiple significant trauma - MKG 2004

45

Via figuur VI.5 waarin het leeftijds- en geslachtsspecifieke cijfer (voor 100 000 inwoners) van de verblijven met MDC 25 Multiple significant trauma) wordt weergegeven, stellen we effectief een overwicht van de mannen van 5 tot 74 jaar vast, maar een overwicht van de vrouwen van 75 tot 94 jaar.

46

VII. Tuberculose Selectiecriteria In deze selectie van « verblijven wegens een tuberculose-infectie », hebben we rekening gehouden met alle ziekenhuisverblijven die beantwoorden aan de algemene selectiecriteria voor deze groep pathologieën (blz 9), en met een hoofddiagnose een ICD-9-CM-code hebben van een tuberculose-infectie (code 010.** tot en met 018.**). Het symbool * houdt in dat de waarde van het vierde en het vijfde cijfer van de ICD-9-CM-code geen enkel belang heeft voor het al dan niet opgenomen worden in de selectie. Een diagnose kan als hoofddiagnose of als nevendiagnose worden geregistreerd in de MKG. De hoofddiagnose wordt gedefinieerd als de aandoening die na onderzoek aangeduid werd als de hoofdoorzaak voor de opname van de patiënt in het ziekenhuis. Alle andere aanwezige diagnoses zijn nevendiagnoses. Wanneer we een selectie maken van de ziekenhuisverblijven op basis van de MKGgegevensbank, waarbij we ons baseren op een “diagnose”, kunnen we ons de vraag stellen of we enkel rekening moeten houden met de verblijven waarvoor de diagnose wordt vermeld als hoofddiagnose, of dat we in tegendeel rekening moeten houden met alle verblijven waarvoor de diagnose in kwestie werd vermeld. In deze selectie hebben we enkel rekening gehouden met de verblijven die tuberculose infectie als hoofddiagnose hebben. Indien we in deze selectie ook alle verblijven opnemen met een tuberculose infectie als nevendiagnose, zou het percentage heropnamen (met name de opnamen van patiënten die minder dan een jaar voordien werden geregistreerd in hetzelfde ziekenhuis) te hoog liggen. In onze huidige analyse bedraagt het aantal patiëntenverblijven voor tuberculose met een heropname binnen het jaar 43 %. We hebben enkel de verblijven in klassieke hospitalisatie geselecteerd. Voor het jaar 2004 tellen we 1162 verblijven waarvan de diagnose een ICD-9-CM-code meekreeg tussen 010.** en 018.** . Van die verblijven zijn er slechts 18 met als arrondissement « 99 » (onbekende woonplaats) en 20 verblijven met als arrondissement « 00 » (niet-residenten). Onze kaartstudie heeft dus betrekking op 1124 verblijven. Toelichting Kaart VII.1 geeft aan dat het aantal verblijven met tuberculose als hoofddiagnose in 2 administratieve arrondissementen significant hoger is dan verwacht. Het gaat om Brusselhoofdstad en Antwerpen, twee arrondissementen die een uitgesproken stedelijk karakter hebben. Andere arrondissementen zoals Diksmuide, Moeskroen, Ath, Bergen, Soignies, Charleroi, Luik, Aarlen en Virton hebben hoge SAR’s, maar gezien het beperkte aantal geobserveerde verblijven is de vastgestelde afwijking voor elk van die SAR’s niet significant. Omzichtigheid is dus geboden bij het interpreteren van die resultaten. We telden echter ook 20 arrondissementen waar het aantal verblijven significant lager ligt dan verwacht, waaronder 14 arrondissementen in het Vlaamse landsgedeelte. De gegevens die de basis vormden voor de cartografische weergave staan in tabel VII.1.

47

Kaart VII.1: Tuberculose – MKG 2004

48

NISAantal arrondissement Nummer verblijven 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-enFamenne Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

133 32 26 310 39 32 26 9 7 7 10 8 7 5 3 22 11 4 27 8 11 10 48 39 10 23 15 8 6 67 20 2 41 20 18 6 3

SAR 127 93 57 275 63 62 68 30 131 61 33 49 45 51 46 75 53 45 48 63 44 114 105 145 132 121 95 52 55 104 69 26 96 83 86 102 66

Ondergrens Bovengrens 95% BI 95% BI 106 61 35 244 44 41 42 10 34 16 12 15 12 6 -6 44 22 1 30 19 18 43 76 99 50 71 47 16 11 79 39 -10 66 47 46 20 -9

149 126 79 305 83 84 94 49 228 106 53 84 78 96 99 107 85 89 66 107 70 185 135 190 213 170 143 88 98 129 99 63 125 120 125 184 141

Significante SARklasse afwijking

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗ ∗ ∗ ∗

5 89 11 168 ∗ 1 16 -16 48 11 205 84 326 ∗ 5 46 6 86 24 77 46 108 5 74 9 139 1124 Tabel VII.1 Klassieke verblijven met tuberculose als hoofddiagnose - MKG 2004

6 3 1 6 1 1 1 1 6 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 4 6 6 6 3 1 1 4 1 1 3 2 2 4 1 2 1 6 1 1 1

49

Aan de hand van de leeftijds- en geslachtsverdeling (figuur VII.2) kunnen we vaststellen dat het aandeel verblijven bij mannen hoger ligt dan bij vrouwen. Het percentage mannen bedraagt 62.5% tegenover 37.5% vrouwen voor alle leeftijdsgroepen samen. Enkel in de leeftijdscategorieën 0-4 jaar en 85-89 jaar ligt het percentage vrouwen hoger, maar in die laatste categorie is er een aanzienlijk vrouwenoverschot. Het is vooral vanaf de leeftijdscategorie 20-24 jaar dat het aantal verblijven hoog ligt, ongeveer 88% van het totale aantal verblijven.

Figuur VII.3 geeft de verdeling weer van de 1124 klassieke ziekenhuisverblijven in functie van de nationaliteit van de patiënt. De MKG-registratie geeft informatie over de vooraf vastgelegde categorieën: « Belgische nationaliteit », « nationaliteit Europese Unie », « nationaliteit buiten de Europese Unie », « onbekend ». We stellen dus vast dat voor heel het land 64.5% van de verblijven betrekking heeft op patiënten met de Belgische nationaliteit. 5.9% van de verblijven heeft betrekking op personen met de nationaliteit van een EU-lidstaat (België uitgezonderd) en 23.2% op personen met de nationaliteit van een land buiten de Europese Unie. Voor 6.4% van de verblijven hebben we geen informatie over de nationaliteit. Als we kijken naar de twee arrondissementen waar het aantal verblijven significant hoger ligt dan verwacht, Antwerpen en Brussel, stellen we vast dat het aandeel verblijven van patiënten die niet de nationaliteit hebben van een EU-lidstaat er hoger ligt. Zo heeft in Antwerpen 55,6% en 9,8% van de verblijven respectievelijk betrekking op patiënten met de Belgische en EU-lidstaat nationaliteit. Daartegenover staat dat 32,3% en 3,2% van de verblijven betrekking hebben op patiënten die geen EU-lidstaat nationaliteit hebben of waarvan de nationaliteit niet gekend is. In Brussel bedraagt het percentage verblijven van niet-EU-patiënten 48,4% (Belgische nationaliteit: 37.4%, nationaliteit EU-land: 5,8%, niet gekend: 8,4%).

50

Figuur VII.3 Verdeling klassieke ziekenhuisverblijven met tuberculose als hoofddiagnose, In functie van de nationaliteit van de patiënt MKG 2004

6% 23% Niet gekend

Belgische nationaliteit

6%

nationaliteit Europese Unie

65%

Geen EUNationaliteit

Tabel VII.2 geeft het aandeel weer van de verschillende hoofddiagnoses van de ziekenhuisverblijven die zijn opgenomen in de selectie. Het gaat hoofdzakelijk om pulmonale vormen en om tuberculose van de luchtwegen: (i) pulmonale tuberculose voor meer dan 59% van de verblijven, (ii) tuberculeuze primo-infectie voor 6% van de verblijven, (iii) tuberculose van de luchtwegen (andere vorm) voor 9% van de verblijven.

ICD-9CM-code

Definitie

% van het Aantal aantal verblijven verblijven

010

tuberculeuze primo-infectie

69

6,1

011

pulmonale tuberculose

667

59,3

012

tuberculose van de luchtwegen (andere vorm)

104

9,3

013

tuberculose van de hersenen of van het centraal zenuwstelsel

25

2,2

014

tuberculose van de ingewanden, het buikvlies of de mesenteriale klieren

44

3,9

015

tuberculose van de botten of de gewrichten

62

5,5

016

tuberculose van het urogenitaal stelsel

28

2,5

017

tuberculose van de andere organen

92

8,2

018

miliaire tuberculose

33

2,9

Totaal

1124

Tabel VII.2 Klassieke ziekenhuisverblijven met tuberculose als hoofddiagnose – aandeel van de verschillende hoofddiagnoses met 3 cijfers - MKG 2004

We willen erop wijzen dat er enkel rekening werd gehouden met ziekenhuisverblijven. De gegevens omtrent patiënten die niet in het ziekenhuis werden opgenomen en ambulant werden behandeld, maken geen deel uit van de MKG-registratie en kunnen dus niet behandeld worden in dit onderzoek. Het aantal geregistreerde ziekenhuisverblijven voor tuberculose mag dan ook niet gebruikt worden om de prevalentie van tuberculose in België te berekenen. Toch kunnen we er redelijkerwijs van uitgaan dat er een zekere correlatie bestaat tussen het aantal ziekenhuisverblijven in een bepaalde geografische zone en de prevalentie van tuberculose in die zone.

51

Brussel-Hoofdstedelijk Gewest Wij hebben de gegevens geanalyseerd van de in het ziekenhuis opgenomen patiënten (zowel in klassieke als daghospitalisatie) door middel van de SAR en dit op gemeentelijk niveau. We hebben voor de berekening van de SAR de nationale bevolkingsstructuur en -cijfers 2004 gebruikt als referentie. De geografische spreiding van de SAR’s wordt geïllustreerd op kaart VII.4. Het zijn hier vooral het noorden en het westen van de regio Brussel die een hoger aantal gehospitaliseerde patiënten hebben dan verwacht, terwijl er in het zuidoosten twee gemeentes zijn met een aantal dat lager ligt dan verwacht (Watermaal-Bosvoorde en Oudergem). De gemeenten met een significant hogere SAR zijn: Brussel, Schaarbeek, Sint-Agatha-Berchem, Sint-JansMolenbeek, Anderlecht, Sint-Gillis, Elsene, Sint-Joost-ten-Node en Etterbeek. Die geografische spreiding is niet verwonderlijk aangezien welbekende sociaal-economische en culturele factoren het epidemiologisch profiel van tuberculose bepalen. De inwoners van de gemeentes Oudergem en Watermaal-Bosvoorde, met een lagere maar niet significante SAR, hebben een bevoorrecht sociaal-economisch statuut. Een verfijnder onderzoek op een meer lokaal niveau, per wijk bijvoorbeeld, zou uiteraard resultaten kunnen opleveren. De MKG beschikt echter niet over dergelijke gegevens. Dat zou ongetwijfeld verklaren waarom gemeenten die algemeen als « bevoorrecht » worden beschouwd, zoals Ukkel en SintLambrechts-Woluwe, een SAR hebben van meer dan 100 (ook al is die niet significant).

Kaart VII.4 SAR voor verblijven met tuberculose als hoofddiagnose – Brussels Hoofdstedelijk Gewest – MKG 2000-2004 (met Belgische bevolking als referentiebevolking)

In een tweede tijd hebben we dezelfde analyse overgedaan maar nu met de bevolking van het Brussels Hoofdstedelijk Gewest als referentie. Op deze manier worden er andere resultaten bekomen zoals blijkt uit kaart VII.5. De hoogste SAR’s vinden we nu in Sint-AgathaBerchem, Brussel, Anderlecht en Sint-Joost-Ten-Noode. Deze andere resultaten zijn te wijten aan de verschillende opbouw van de leeftijdspiramide op nationaal vlak en in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest. Deze laatste heeft een veel jongere bevolking zoals blijkt uit de twee 52

leeftijdspiramides (Figuren VII.6 en VII.7). Dit is tevens een illustratie van een beperking van de Indirecte Standaardisatiemethode.

Kaart VII.5 Verblijven van patiënten gehospitaliseerd voor tuberculose – Brussels Hoofdstedelijk Gewest – SAR 2000-2004 (met bevolking van het hoofdstedelijke gewest als referentiebevolking).

53

NISnummer

Gemeente

Aantal verblijven

21001

ANDERLECHT

21002

OUDERGEM

21003

SINT-AGATHA-BERCHEM

21004

BRUSSEL

21005

ETTERBEEK

21006

EVERE

21007

VORST

21008

GANSHOREN

21009

ELSENE

21010

JETTE

21011

KOEKELBERG

21012

SINT-JANS-MOLENBEEK

21013

SINT-GILLIS

21014

SINT-JOOST-TEN-NODE

21015

SCHAARBEEK

21016

UKKEL

21017

WATERMAAL-BOSVOORDE

21018

SINT-LAMBRECHTS-WOLUWE

21019

SINT-PIETERS-WOLUWE

153 13 106 602 41 16 57 10 83 32 17 82 42 62 157 48 11 29 21

TotaAl

1582

SAR 306 83 1014 784 183 93 225 91 189 143 178 200 174 512 268 121 87 113 105

Ondergrens Bovengrens 95% BI 95% BI 258 38 821 722 127 47 167 35 148 93 93 157 121 384 226 87 36 72 60

355 129 1207 847 239 138 283 147 229 192 263 244 227 639 310 156 138 155 149

Significante SARKlasse afwijking

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗ ∗ ∗ ∗

6 2 6 6 6 3 6 3 6 6 6 6 6 6 6 6 2 5 4

Tabel VII.3 Hoofdstedelijke Regio Brussel: Ziekenhuisverblijven van patiënten met tuberculose als hoofddiagnose - MKG 2000-2004 - (met Belgische bevolking als referentiebevolking)

54

Deel B: kankers Inleiding over de selectiecriteria We hebben enkel de verblijven geselecteerd met een kwaadaardige nieuwvorming in hoofddiagnose. Indien we rekening houden met de nevendiagnoses, zouden we ook verblijven opnemen gekenmerkt door hoofddiagnose V58.0 (radiotherapie) of V58.1 (chemotherapie), wat zou leiden tot een kunstmatige stijging van het aantal verblijven voor de aandoening die ons interesseert. Code V moet, in het geval van de radiotherapie of de chemotherapie, geregistreerd worden als hoofddiagnose, terwijl de tumor waarvoor de patiënt wordt behandeld als nevendiagnose moet worden beschouwd. De meeste van die verblijven met een hoofddiagnose V58.0 of V58.1 zijn in feite heropnames van patiënten, die eerder werden opgenomen in een verblijf waarvan een ‘kwaadaardige tumor’ de hoofddiagnose was. Het beperken van de selectie tot verblijven met een kwaadaardige tumor als hoofddiagnose, maakt het mogelijk de ziekenhuisprevalentie van die aandoening beter in te schatten. Het nadeel van deze methode is dat niet alle verblijven zijn opgenomen waarbij de maligne neoplasie in feite de onderliggende oorzaak is van de hospitalisatie met een andere hoofddiagnose (bij voorbeeld, een pneumonie bij een patiënt met een neoplasma). We hebben eveneens een selectie doorgevoerd op basis van het patiëntennummer. We lichten dit toe. Het ziekenhuis kent een anoniem patiëntennummer toe aan een bepaalde patiënt. Dit nummer moet onveranderd blijven gedurende minstens een jaar (kalenderjaar). Dat betekent dat een patiënt die meermaals wordt opgenomen in de loop van een zelfde jaar hetzelfde registratienummer zal behouden voor al die verblijven. Het anoniem patiëntennummer van het ziekenhuis geldt zowel voor klassieke hospitalisatie, daghospitalisatie als voor ambulante spoedgevallen, en het blijft behouden voor het volledige verblijf, ook als dat verblijf zich over meer dan een registratiejaar uitstrekt of verschillende registraties omvat (langdurige verblijven). Door het patiëntennummer te gebruiken, kunnen we de meervoudige verblijven van een zelfde patiënt binnen een zelfde ziekenhuis elimineren die een zelfde hoofddiagnose hebben. Op die manier vermijden we dat voor het jaar in kwestie bepaalde gevallen meerdere malen in rekening worden gebracht. Aldus benaderen we een ziekenhuisincidentie. We willen er wel op wijzen dat deze methode dubbeltellingen niet volledig uitsluit, want ze heeft enkel betrekking op patiënten met verblijven in een zelfde ziekenhuis, wat betekent dat dezelfde patiënten die in verschillende ziekenhuizen werden verzorgd als twee of meer patiënten zullen worden beschouwd. We hebben voor iedere pathologie dus twee types kaarten uitgewerkt: een die een weergave vormt van een SAR gebaseerd op de opname (Standardised Admission Ratio), en een andere, de In-Hospital Standardised Incidence Ratio (IHSIR), die het equivalent vormt van een “Standardised Incidence Ratio (SIR) en waarvan het concept nauwer aansluit bij de incidentie. De methode voor indirecte standaardisatie per leeftijd en per geslacht en de berekening van het verwachte aantal verblijven of gevallen per arrondissement zijn identiek voor beide analyses. Het ware interessant geweest de statistieken voor maligne neoplasmata, gebaseerd op de Mcodes van de ICD-9-CM, te gebruiken. Die codes met vijf cijfers omschrijven de morfologie van de neoplasmata. Jammer genoeg gebeurt een dergelijke codering niet voor alle verblijven met maligne neoplasmata, en verschilt de situatie van pathologie tot pathologie en van het ene ziekenhuis tot het andere. Ook het stadium van de tumor, de uitbreiding van de neoplasmata, de aard van het weefsel en de kwaliteit van de biopsie of het bloedmonster maken de anatoom-pathologische classificatie niet altijd makkelijk. Zo wordt in geval van maligne neoplasmata van de prostaat (in hoofddiagnose) voor slechts 55 % van de verblijven de code 55

« M » vermeld; dat percentage bedraagt nog slechts 9% voor de maligne neoplasma van trachea, bronchus en long. Voor bepaalde neoplastische pathologieën die in dit onderzoek werden opgenomen, hebben we trouwens de In-Hospital Standardised Mortality Ratios (IHSMR’s) per arrondissement in kaart gebracht. De bedoeling daarvan is de geografische variaties in de ziekenhuismortaliteit weer te geven. Het is onvermijdelijk dat sterfgevallen buiten het ziekenhuis niet in de studie werden opgenomen, dat is het geval voor patiënten die ambulant verzorgd worden, in het bijzonder bij prostaatkanker.

56

VIII. Maligne neoplasmata van trachea, bronchus en long Selectiecriteria Bij deze selectie houden we rekening met alle klassieke ziekenhuisverblijven die beantwoorden aan de algemene selectiecriteria en waarvoor de hoofddiagnose luidt ‘maligne neoplasmata van trachea, bronchus en long,’ (ICD-9-CM-code: 162.*). Voor registratiejaar 2004 telt de gegevensbank 11 551 klassieke verblijven met als hoofddiagnose een neoplasma van de luchtpijp, de bronchi of de longen. Voor 11 van die patiëntenverblijven is de woonplaats niet gekend en voor 114 bevindt de woonplaats zich buiten België. Er werden dus 11 426 verblijven in rekening gebracht voor dit onderzoek. Door gebruik te maken van het patiëntennummer (zie inleiding), kunnen we de meervoudige verblijven in eenzelfde ziekenhuis elimineren; aldus komen we tot een totaal van 8371 patiënten die minstens eenmaal werden verzorgd in klassieke hospitalisatie (9 patiënten zonder gekende woonplaats, 86 patiënten met woonplaats in het buitenland). Hieronder (Tabel VIII.1) vindt u een samenvattend schema van de uitgevoerde selecties.

Selectie Ziekenhuisverblijven Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend Woonplaats in het buitenland Selectie voor de analyse Selectie via patiëntennummer Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend Woonplaats in het buitenland Selectie voor de analyse

Aantal 11.551 11 114 11.426 8371 9 86 8.276

Tabel VIII.1: Longkanker, samenvattend schema van de uitgevoerde selecties

Toelichting Kaart VIII.1 toont aan dat het aantal verblijven met een Maligne neoplasmata van trachea, bronchus en long als hoofddiagnose significant hoger is dan voorzien in volgende administratieve arrondissementen: in het noordwesten van het land: Oostende; in het noordoosten: de drie arrondissementen van de provincie Limburg, dat wil zeggen Hasselt, Maaseik, Tongeren; in het zuiden van België: Aarlen en Virton; in het westen en het centrum: Doornik, Bergen, Charleroi, Namen; in het oosten: Luik. Het aantal verblijven voor deze pathologie is significant lager dan verwacht in een aantal administratieve arrondissementen in het noordwesten: Brugge, Eeklo, Gent, Roeselare, Dendermonde, Halle-Vilvoorde, Oudenaarde, Aalst, Leuven. Als we de dubbeltellingen van een zelfde patiënt elimineren door de selectie door te voeren op basis van het patiëntennummer, krijgen we minder arrondissementen met een aantal dat hoger ligt dan verwacht (kaart VIII.2): Oostende, Bergen, Charleroi, Hasselt, Tongeren, Luik en Brussel. In een aantal arrondissementen in het noordwesten van Vlaanderen ligt het aantal lager dan verwacht, dat is ook het geval in Halle-Vilvoorde.

57

Kaart VIII.1 Klassieke verblijven met maligne neoplasmata van trachea, bronchus en long als hoofddiagnose - SAR – MKG 2004

Kaart VIII.2 Patiënten in klassiek ziekenhuisverblijf met maligne neoplasmata van trachea, bronchus en long als hoofddiagnose - IHSIR – MKG 2004

58

In grafiek VIII.1 zien we de leeftijds- en geslachtsverdeling van de klassieke ziekenhuisverblijven met als hoofddiagnose een maligne neoplasmata van trachea, bronchus en long. We stellen vast dat die aandoening vooral de oudere mannelijke bevolking treft. 77% van de ziekenhuisverblijven heeft betrekking op mannelijke patiënten, en in 87 % van de verblijven uit de selectie is de patiënt ouder dan 55.

In de rubriek « Selectiecriteria» hebben we uitgelegd dat de selectie van de ziekenhuisverblijven gebaseerd was op ICD-9-CM-code 162.* als hoofddiagnose. Het is mogelijk het vierde cijfer te gebruiken zonder daarbij de opname in de selectie te wijzigen. Het voordeel van het gebruik van het vierde cijfer is dat de diagnose kan worden verfijnd, door er de exacte lokalisatie van het neoplasma aan toe te voegen. Als we tabel VIII.4 bestuderen, zien we dat 40% van de verblijven betrekking heeft op maligne neoplasma van de bovenkwab van de long of de bronchi, 20% van de verblijven heeft betrekking op een neoplasma van de onderkwab van de bronchi en de longen. In 24% van de verblijven werd er echter geen exacte lokalisatie geregistreerd van het maligne neoplasma (in 1996 bedroeg dat percentage 44% en stellen we dus vast dat de nauwkeurigheid van de diagnoses erop vooruitgaat).

59

NISNummer 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

arrondissement Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-famenne Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

Aantal Ondergrens Bovengrens SAR verblijven 95% BI 95% BI

Significante SARklasse afwijking

1086 99 94 105 369 102 91 112 470 103 93 112 938 101 94 107 ∗ 488 75 69 82 ∗ 478 90 82 98 340 91 81 101 ∗ 257 75 66 85 64 112 85 140 ∗ 89 73 58 88 ∗ 233 73 63 82 ∗ 240 121 106 137 ∗ 131 78 65 92 99 97 78 116 71 84 64 103 ∗ 273 89 78 99 ∗ 179 84 72 96 ∗ 58 59 44 74 ∗ 418 74 67 81 ∗ 112 83 68 99 252 99 86 111 97 112 90 135 ∗ 487 111 101 120 ∗ 371 145 131 160 95 124 99 149 195 106 91 121 161 101 86 117 ∗ 186 122 105 140 109 103 83 122 ∗ 740 113 105 121 263 92 81 103 69 92 71 114 ∗ 544 129 118 139 ∗ 286 121 107 136 ∗ 308 144 128 160 ∗ 76 145 113 178 47 115 82 148 43 80 56 104 58 96 72 121 ∗ 67 132 100 164 133 120 100 140 ∗ 372 127 114 140 74 107 83 132 11426 Tabel VIII.2 Klassieke verblijven met Maligne neoplasmata van trachea, bronchus en long als hoofddiagnose - MKG 2004

3 4 4 4 1 3 3 1 5 1 1 6 1 3 2 2 2 1 1 2 3 5 5 6 6 4 4 6 4 5 3 3 6 6 6 6 5 1 3 6 6 6 4

60

NISAantal arrondissement Nummer patiënten 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-F. Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

808 276 356 732 357 367 250 183 40 67 174 175 90 72 51 202 135 47 312 70 180 70 371 229 61 147 116 128 82 551 200 56 346 192 205 45 36 34 46 48 94 219 56 8276

IHSIR 102 105 108 108 76 96 92 74 96 75 75 122 74 97 83 91 88 66 76 72 97 112 116 124 110 110 101 116 107 116 97 103 114 114 133 119 122 87 105 130 117 104 112

Ondergrens Bovengrens Significante klasse 95% BI 95% BI SAR-afw. 95 93 97 100 68 86 81 63 67 57 64 104 59 75 60 78 73 47 68 55 83 86 104 108 82 92 82 96 84 106 83 76 102 98 115 84 82 58 75 93 93 90 83

109 117 119 116 84 105 104 85 126 93 86 140 90 120 106 103 103 85 85 88 112 138 128 140 137 128 119 136 130 126 110 131 126 130 152 154 161 117 136 167 141 117 142

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗ ∗ ∗

4 4 4 4 1 3 3 1 3 1 1 6 1 3 2 3 2 1 1 1 3 5 5 6 4 5 4 5 4 5 3 4 5 5 6 5 6 2 4 6 5 4 5

Tabel VIII.3 Patiënten in een klassiek ziekenhuisverblijf met Maligne neoplasmata van trachea, bronchus en long als hoofddiagnose - MKG 2004

61

ICD-9-CMcode

Definitie

Aantal

% verblijven

1623

NEOPLASMATA VAN DE LONGEN OF DE BRONCHI, BOVENKWAB

4559

40

1629

NEOPLASMATA VAN DE LONGEN OF DE BRONCHI, ZONDER VERDERE PRECISERING

2713

24

1625

NEOPLASMATA VAN DE LONGEN OF DE BRONCHI, ONDERKWAB

2243

20

1622

NEOPLASMATA VAN HOOFDBRONCHUS, CARINA, HILUS

781

7

1628

NEOPLASMATA VAN DE LONGEN OF DE BRONCHI, ANDERE

711

6

1624

NEOPLASMATA VAN DE LONGEN OF DE BRONCHI, MIDDENKWAB

390

3

1620

NEOPLASMATA VAN DE TRACHEA

29

0

11426

100

Totaal

Tabel VIII.4 Klassieke verblijven met Maligne neoplasmata van trachea, bronchus en long als hoofddiagnose – aandeel van de verschillende 4-cijfers-hoofddiagnoses - MKG 2004

De ziekenhuisletaliteit bedraagt 19,8%. Dit cijfer varieert volgens de leeftijdscategorieën. Voor de leeftijdscategorie ≥95 jaar bedraagt het percentage 50% (voor 18 kankergevallen in deze categorie), in de categorie 90-94 jaar ligt het percentage op 40% (89 kankergevallen), in de categorie 85-90 jaar is dat 33,5% (voor 224 kankergevallen), in de categorie 80-84 jaar 32% (voor 976 kankergevallen). In de categorie 35-39 jaar bedraagt de mortaliteit slechts 3,7%, maar in totaal telt deze categorie slechts 27 gevallen. Kaart VIII.4 geeft de verdeling weer van de In-Hospital Standardised Mortality Ratios (IHSMR) voor longkanker voor hospitalisatie in België. De IHSMR’s worden op dezelfde manier berekend als de SAR’s, alleen berekent men bij de IHSMR’s de verhouding in functie van het aantal sterfgevallen dat wordt opgetekend tijdens de hospitalisatie en van het aantal sterfgevallen dat wordt verwacht tijdens de hospitalisatie. In de arrondissementen Doornik, Bergen en Soignies ligt het aantal intramurale sterfgevallen significant hoger dan verwacht, dat is ook het geval in het arrondissement Virton. In de arrondissementen Ieper, HalleVilvoorde en Dinant ligt het aantal intramurale sterfgevallen significant lager dan verwacht.

62

Kaart VIII.4 Intramurale letaliteit in verblijven met maligne neoplasmata van trachea, bronchus en long als hoofddiagnose - IHSMR – MKG 2004

63

IX. Maligne neoplasmata van het colon Selectiecriteria We hebben alle klassieke ziekenhuisverblijven geselecteerd die voldoen aan de algemene selectiecriteria (waarbij dus patiënten met woonplaats buiten België en patiënten waarvan de woonplaats niet gekend is werden uitgesloten) en waarvan de hoofddiagnose het maligne neoplasma van het colon is (ICD-9-CM-code : 153.**). Voor het registratiejaar 2004 levert de selectie die werd uitgevoerd op de MKG-gegevensbank ons een totaal op van 6067 verblijven waaronder 3 verblijven van patiënten zonder gekende woonplaats en 46 verblijven van patiënten die in het buitenland verblijven. Onze analyse van de geografische verschillen is dus gebaseerd op 6018 verblijven. Als we de selectiemethode hanteren op basis van het patiëntennummer, verkrijgen we een totaal van 5087 geregistreerde patiënten in de Belgische ziekenhuizen (3 patiënten zonder gekende woonplaats, 39 met woonplaats in het buitenland). Voor deze analyse hebben we dus 5045 patiënten geselecteerd. Hieronder (Tabel IX.1) vindt u een samenvattend schema van de uitgevoerde selecties.

Selectie Ziekenhuisverblijven Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend Woonplaats in het buitenland Selectie voor de analyse Selectie via patiëntennummer Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend Woonplaats in het buitenland Selectie voor de analyse

Aantal 6067 3 46 6018 5087 3 39 5045

Tabel IX.1: Colonkanker, samenvattend schema van de uitgevoerde selecties

Toelichting Kaart IX.1 geeft een idee, voor België, van de geografische verschillen in het aantal verblijven geregistreerd in de MKG waarbij de hoofddiagnose ICD-9-CM-code 153.** kreeg. In Vlaanderen vertonen de administratieve arrondissementen Halle-Vilvoorde en Antwerpen, en in Wallonië dat van Bergen, een significant hogere SAR (het vastgestelde aantal gevallen ligt hoger dan verwacht). De Vlaamse arrondissementen Tongeren en Eeklo, alsook de Waalse arrondissementen Luik, Marche-en-Famenne en Dinant, vertonen een significant lagere SAR (het aantal vastgestelde gevallen ligt lager dan verwacht).

64

Kaart IX.1 Klassieke verblijven met een colonkanker als hoofddiagnose - SAR - MKG 2004

65

NISAantal arrondissement Nummer verblijven 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

SAR

Ondergrens Bovengrens 95% BI 95% BI

Significante SARKlasse afwijking

Antwerpen ∗ 648 112 103 121 Mechelen 179 94 80 108 Turnhout 226 101 88 114 Brussel 574 109 100 118 Halle-Vilvoorde ∗ 418 125 113 137 Leuven 254 92 81 104 Nijvel 194 101 86 115 Brugge 164 92 78 106 Diksmuide 27 88 55 122 Ieper 63 96 72 120 Kortrijk 193 114 98 131 Oostende 90 85 68 103 Roeselare 97 111 89 133 Tielt 52 97 70 123 Veurne 55 123 90 155 Aalst 165 102 87 118 Dendermonde 102 93 75 112 Eeklo ∗ 31 60 39 82 Gent 268 90 79 101 Oudenaarde 58 80 59 100 St-Niklaas 113 87 71 103 Ath 38 81 55 107 Charleroi 229 96 84 109 Bergen ∗ 178 127 109 146 Moeskroen 44 105 74 137 Soignies 84 85 67 103 Thuin 105 124 100 147 Doornik 76 91 70 111 Hoei 50 90 65 114 Luik ∗ 317 90 80 100 Verviers 131 88 73 103 Waremme 33 83 55 111 Hasselt 199 95 82 108 Maaseik 112 101 82 120 Tongeren ∗ 85 81 64 98 Aarlen 30 109 70 148 Bastenaken 19 88 48 128 Marche-en-F. ∗ 14 49 24 75 Neufchâteau 33 101 67 136 Virton 38 139 95 183 Dinant ∗ 42 72 50 93 Namen 156 100 84 116 Philippeville 34 95 63 127 Totaal 6018 Tabel IX.2 Klassieke verblijven met een colonkanker als hoofddiagnose - MKG 2004

5 3 4 4 6 3 4 3 2 3 5 2 5 3 6 4 3 1 3 1 2 2 3 6 4 2 6 3 2 2 2 2 3 4 2 4 2 1 4 6 1 4 3

66

Als we kaart IX.2 bekijken, die de verschillen aangeeft in de geografische spreiding van de patiënten die werden opgenomen in klassiek ziekenhuisverblijf met een hoofddiagnose van colonkanker en waarvan de aantallen berekend werken in functie van de selectie op het patiëntennummer, dan tellen we 4 administratieve arrondissementen met een significant hogere SAR (het aantal vastgestelde gevallen ligt hoger dan verwacht): het gaat om Brusselhoofdstad, Halle-Vilvoorde, Bergen en Kortrijk, terwijl de SAR in 3 arrondissementen lager ligt: Eeklo, Dinant, Marche-en-Famenne (het vastgestelde aantal gevallen ligt lager dan verwacht).

Kaart IX.2 Patiënten in klassiek ziekenhuisverblijf met een colonkanker als hoofddiagnose – IHSIR MKG 2004

67

NISAantal arrondissement Nummer patiënten 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-F. Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

499 157 188 495 341 206 161 143 23 51 179 81 83 44 50 144 90 28 240 54 103 32 193 151 37 75 84 66 41 265 112 26 159 85 73 24 17 14 19 30 31 123 28 5045

IHSIR 103 98 101 112 122 89 99 96 90 93 127 92 114 98 133 106 99 65 96 88 94 81 97 129 106 91 118 94 88 89 89 78 91 92 83 104 94 59 69 131 63 94 94

Ondergrens Bovengrens 95% BI 95% BI 94 83 86 102 109 77 84 80 53 67 108 72 89 69 96 89 78 41 84 65 76 53 83 108 72 70 93 71 61 79 73 48 77 72 64 62 49 28 38 84 41 78 59

Significante IHSIRklasse afwijking

112 114 115 121 ∗ 135 ∗ 102 115 111 127 118 145 112 138 126 170 124 119 89 108 112 113 110 110 149 140 111 143 116 114 100 106 108 105 111 102 146 139 90 101 177 85 111 128

∗

∗

∗

∗ ∗

4 3 4 5 6 2 3 3 2 3 6 3 5 3 6 4 3 1 3 2 3 2 3 6 4 3 5 3 2 2 2 1 3 3 2 4 3 1 1 6 1 3 3

Tabel IX.3 Patiënten in klassiek ziekenhuisverblijf met een colonkanker als hoofddiagnose - MKG 2004

Figuur IX.3 geeft aan dat colonkanker een pathologie is die voornamelijk bij ouderen voorkomt: meer dan 85% van de ziekenhuisverblijven heeft betrekking op patiënten van meer dan 60 jaar. Het aantal gevallen ligt iets hoger bij mannen: van de ziekenhuisverblijven met deze aandoening als hoofddiagnose heeft 52% betrekking op mannen, en 48% op vrouwen. 68

Figuur IX.4 geeft de verdeling van het aantal verblijven per leeftijd en per geslacht (aantal berekend in verhouding tot 100 000 inwoners uit die leeftijdscategorie en van dat geslacht) met een colonkanker als hoofddiagnose. We stellen vast dat deze figuur beter aantoont dat het aantal aandoeningen bij mannen hoger ligt.

69

Door rekening te houden met het vierde cijfer van de ICD-9-CM-code van de hoofddiagnose wordt het mogelijk ook de lokalisatie van het neoplasma te bepalen. Als we tabel IX.4 bekijken, stellen we vast dat 32% van de verblijven betrekking heeft op kankers van het sigmoïd colon, 15% op kankers van het caecum, 14,5% op kankers van het colon ascendens. In 16% van de verblijven hebben we geen verdere gegevens over de lokalisatie van de kanker. ICD-9-CMcode 1533

Definitie

Aantal verblijven

percentage verblijven

1539

NEOPLASMA VAN HET SIGMOID COLON NEOPLASMA VAN HET CÔLON, ZONDER VERDERE PRECISERING

963

16,0

1534

NEOPLASMA VAN HET CAECUM

917

15,2

1536

NEOPLASMA VAN HET CÔLON ASCENDENS

875

14,5

1531

NEOPLASMA VAN HET COLON TRANSVERSUM

388

6,4

1532

NEOPLASMA VAN HET CÔLON DESCENDENS

343

5,7

1530

NEOPLASMA VAN FLEXURA HEPATICA

250

4,2

1537

NEOPLASMA VAN FLEXURA LIENALIS

190

3,2

1538

NEOPLASMA VAN HET CÔLON, ANDER

136

2,3

1535

NEOPLASMA VAN DE APPENDIX Totaal

1905

31,7

51

0,8

6018

100

Tabel IX.4 Klassieke verblijven met een colonkanker als hoofddiagnose – aandeel van de verschillende 4-cijfers-hoofddiagnoses - MKG 2004

70

X. Blaaskanker Selectiecriteria Voor de selectie van de blaaskankers hebben we de klassieke ziekenhuisverblijven geselecteerd die beantwoorden aan de algemene selectiecriteria (dus zonder de patiënten met woonplaats buiten België of waarvan de woonplaats niet gekend is) en die worden gekenmerkt door een hoofddiagnose met als ICD-9-CM-code : 188.**. Voor het registratiejaar 2004 levert de selectie die op de MKG-gegevensbank werd doorgevoerd ons een totaal op van 6321 verblijven waaronder 7 verblijven van patiënten waarvan de woonplaats niet gekend is en 46 verblijven van patiënten met woonplaats in het buitenland. Voor de analyse van de geografische verschillen houden we dus 6268 verblijven over. Aan de hand van de selectiemethode op basis van het patiëntennummer, komen we uit bij een totaal van 4980 geregistreerde patiënten in de Belgische ziekenhuizen (5 patiënten waarvan de woonplaats niet gekend is, 40 met woonplaats in het buitenland). Voor deze analyse hebben we dus 4935 patiënten geselecteerd. Hieronder (Tabel X.1) vindt u een samenvattend schema van de uitgevoerde selecties.

Selectie Ziekenhuisverblijven Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend Woonplaats in het buitenland Selectie voor de analyse Selectie per patiëntennummer Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend Woonplaats in het buitenland Selectie voor de analyse

Aantal 6321 7 46 6268 4980 5 40 4935

Tabel X.1: Blaaskanker, samenvattend schema van de uitgevoerde selecties

Toelichting Op basis van kaart X.1, die de geografische verschillen aangeeft in België voor klassieke ziekenhuisverblijven gekenmerkt door een hoofddiagnose van blaaskanker, stellen we vast dat vijf administratieve arrondissementen een significant hogere SAR vertonen dan verwacht: het gaat om de arrondissementen Mechelen, Turnhout, Tongeren, Maaseik en Bergen. In twaalf arrondissementen ligt de SAR significant lager dan verwacht. In Vlaanderen gaat het om Veurne, Aalst, Gent en Oudenaarde, en in het Waals gewest om Moeskroen, Charleroi, Soignies, Thuin, Hoei, Luik, Neufchâteau en Philippeville. Tabel X.2 geeft de cijfers in detail. Kaart X.2 geeft de geografische verschillen weer in de ziekenhuisverblijven die geselecteerd werden op basis van het patiëntennummer. Vier arrondissementen hebben een significant hoger aantal patiënten dan verwacht: in het centrum en in het noorden van België zijn dat Antwerpen, Turnhout en Maaseik, en in het westen, Bergen. De arrondissementen Veurne, Gent, Ath, Moeskroen, Soignies, Thuin, Hoei en Waremme hebben daarentegen een significant lager aantal patiënten dan verwacht.

71

Kaart X.1 Klassieke verblijven met een blaaskanker als hoofddiagnose - SAR – MKG 2004

Kaart X. 2 Patiënten in klassiek ziekenhuisverblijf met een blaaskanker als hoofddiagnose – IHSIR MKG 2004

72

De bevolkingspiramide (figuur X.3) brengt twee kenmerken aan het licht. Meer dan 87% van de klassieke ziekenhuisverblijven met als hoofddiagnose een blaaskanker komt voor bij patiënten van meer dan 60 jaar. De aandoening komt duidelijk vaker voor bij mannen: zij vertegenwoordigen ongeveer 80% van de verblijven. NISAantal Ondergrens Bovengrens arrondissement SAR Nummer verblijven 95% BI 95% BI 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Significante SARafwijking

Antwerpen 658 108 100 116 Mechelen 234 116 101 131 ∗ Turnhout 303 126 112 140 ∗ Brussel 555 105 96 114 Halle-Vilvoorde 347 98 88 109 Leuven 311 107 95 119 Nijvel 195 97 83 111 Brugge 167 89 75 102 Diksmuide 33 101 67 136 Ieper 61 88 66 110 Kortrijk 162 91 77 105 Oostende 129 117 97 137 Roeselare 107 116 94 137 Tielt 47 82 59 106 Veurne ∗ 21 44 25 63 Aalst ∗ 144 85 71 99 Dendermonde 115 100 82 119 Eeklo 53 97 71 123 Gent ∗ 277 89 79 100 Oudenaarde ∗ 50 66 48 84 St-Niklaas 156 113 95 130 Ath 54 113 83 143 Charleroi ∗ 176 73 62 84 Bergen ∗ 193 138 119 158 Moeskroen ∗ 24 56 34 79 Soignies ∗ 80 79 62 97 Thuin ∗ 62 71 53 89 Doornik 85 100 79 121 Hoei 43 75 52 97 ∗ Luik 317 88 78 97 ∗ Verviers 175 113 96 129 Waremme 26 64 39 88 ∗ Hasselt 233 105 92 119 Maaseik 157 131 110 151 ∗ Tongeren 143 128 107 149 ∗ Aarlen 21 74 42 106 Bastenaken 21 94 54 134 Marche-en-F. 30 102 65 138 Neufchâteau 22 65 38 92 ∗ Virton 39 137 94 180 Dinant 49 80 58 103 Namen 168 106 90 122 Philippeville 25 67 41 94 ∗ Totaal 6268 Tabel X.2 Klassieke verblijven met een blaaskanker als hoofddiagnose - MKG 2004

klasse 4 5 6 4 3 4 3 2 4 2 3 5 5 2 1 2 4 3 2 1 5 5 1 6 1 1 1 3 1 2 5 1 4 6 6 1 3 4 1 6 2 4 1

73

NISNummer 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

arrondissement Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-famenne Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

Aantal patiënten 541 177 231 451 272 236 159 129 26 46 130 106 83 37 15 113 97 45 204 39 127 38 138 142 22 61 53 66 31 261 142 19 178 124 102 19 18 23 20 29 38 126 21 4935

IHSIR 113 112 122 108 98 103 100 87 101 84 93 122 114 82 40 85 107 104 83 65 117 101 73 129 66 77 77 98 68 92 116 59 102 132 116 85 102 99 75 129 79 101 72

Ondergrens Bovengrens 95% BI 95% BI 103 95 106 98 86 90 85 72 62 60 77 99 89 56 20 69 86 74 72 45 96 69 61 108 38 58 56 75 44 81 97 33 87 108 93 47 55 59 42 82 54 83 41

122 128 138 118 110 116 116 102 140 109 109 145 138 108 60 101 129 135 95 86 137 133 85 150 93 96 98 122 92 103 135 86 117 155 138 123 149 140 108 176 105 119 103

Significante IHSIRklasse afwijking

∗

5 5 6 4 3 4 4 2 4 2 3 6 5 2 1 2 4 4 2 1 5 4 1 6 1 1 1 3 1 3 5 1 4 6 5 2 4 3 1 6 1 4 1

∗

∗

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

Tabel X.3 Patiënten in klassiek ziekenhuisverblijf met een blaaskanker als hoofddiagnose - MKG 2004

74

Aan de hand van het vierde cijfer van de ICD-9-CM-code voor de hoofddiagnose, kunnen we de lokalisatie van het neoplasma achterhalen. Tabel X.4 geeft het aantal verblijven weer en het respectievelijke percentage van de verschillende lokalisaties van maligne blaastumoren. Het verband tussen de meer nauwkeurige lokalisatie van de urotheliale blaaskankertumoren en hun prognose werd niet systematisch onderzocht, maar er werd gesuggereerd dat aantasting van de koepel een onafhankelijke voorspellende waarde zou hebben bij het bestuderen van de specifieke overleving na een totale cystectomie5. We willen daarbij opmerken dat we in bijna de helft van de verblijven (49%) niet over verdere gegevens beschikken, terwijl in 16% van de verblijven de oorspronkelijke lokalisatie van de tumor niet bepaald kan worden doordat hij zich in de nabijheid bevindt van of doordat hij overlapt met andere lokalisaties. In 12% van de verblijven gaat het om blaaskankers van de zijwand. De minst frequente lokalisatie van het blaasneoplasma is de urachus, wat vrij logisch is, want deze structuur verdwijnt normaal na de geboorte en wat overblijft is enkel een tractus fibrosus zonder urotheel.

75

ICD-9-CMcode 1889

Definitie

Aantal verblijven

% verblijven

1888

BLAASKANKER, NIET GEPRECISEERD BLAASKANKER, OVERIGE GESPECIFICEERDE LOCALISATIES

1882

NEOPLASMA VAN DE BLAAS, ZIJWAND

746

12

1881

NEOPLASMA VAN DE BLAAS, KOEPEL

360

6

1880

NEOPLASMAVAN DE BLAAS, TRIGONUM

305

5

1884

NEOPLASMA VAN DE BLAAS, ACHTERWAND

242

4

1885

NEOPLASMA VAN DE BLAAS HALS

221

4

1886

NEOPLASMA VAN DE URETERMOND

209

3

1883

NEOPLASMA VAN DE BLAAS, VOORWAND

117

2

1887

NEOPLASMA VAN DE BLAAS, URACHUS

8

0

6268

100

Totaal

3056

49

1004

16

Tabel X.4 Klassieke verblijven met een blaaskanker als hoofddiagnose – aandeel van de verschillende 4-cijfers- hoofddiagnoses - MKG 2004

De ziekenhuisletaliteit tijdens klassieke verblijven met blaaskanker als hoofddiagnose bedraagt 5,6% voor beide geslachten en voor alle leeftijden samen. Ze neemt toe met de leeftijd en stijgt van 2,5% in de leeftijdscategorie 45-49 jaar tot meer dan 5% in de leeftijdscategorieën van 75 jaar en ouder. Kaart X.4 toont de verdeling, in België, van de In-Hospital Standardised Mortality Ratios (IHSMR) van de ziekenhuisverblijven waarvan de hoofddiagnose blaaskanker is. De manier waarop de IHSMR’s berekend worden is dezelfde als bij de SAR’s, behalve dat bij de IHSMR’s de ratio berekend wordt in functie van het aantal vastgestelde sterfgevallen tijdens de hospitalisatie en het aantal verwachte sterfgevallen tijdens de hospitalisatie. Het arrondissement Brussel-hoofdstad kent een significant hoger aantal sterfgevallen dan verwacht, terwijl in de arrondissementen Aalst en Dinant het aantal sterfgevallen significant lager ligt dan voorzien.

76

Kaart X.4 Intramurale letaliteit in klassieke hospitalisatie met een blaaskanker als hoofddiagnose IHSMR - MKG 2004

77

XI. Prostaatkanker Selectiecriteria We hebben alle klassieke ziekenhuisverblijven geselecteerd die voldoen aan de algemene selectiecriteria (er werd dus geen rekening gehouden met patiënten met woonplaats buiten België of waarvan de woonplaats niet gekend is) en waarvan de hoofddiagnose een prostaatkanker is (ICD-9-CM-code : 185.**). Voor het registratiejaar 2004 levert de selectie die werd toegepast op de MKG-gegevensbank ons een totaal op van 7757 verblijven, waarvan 6 verblijven van patiënten waarvan de woonplaats niet gekend is en 86 verblijven van patiënten die in het buitenland verblijven. Onze analyse van de geografische verschillen heeft dus betrekking op 7665 verblijven. Aan de hand van de selectiemethode op basis van het patiëntennummer komen we tot een totaal van 7238 geregistreerde patiënten in de Belgische ziekenhuizen (6 patiënten zonder gekende woonplaats, 83 met woonplaats in het buitenland). Voor deze analyse op basis van het patiëntennummer hebben we dus 7149 patiënten geselecteerd. Hieronder (Tabel XI.1) vindt u een samenvattend schema van de uitgevoerde selecties. Selectie Ziekenhuisverblijven Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend Woonplaats in het buitenland Selectie voor de analyse Selectie per patiëntennummer Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend Woonplaats in het buitenland Selectie voor de analyse

Aantal 7757 6 86 7665 7238 6 83 7149

Tabel XI.1: Prostaatkanker, samenvattend schema van de uitgevoerde selecties

Toelichting Kaart XI.1 toont de verdeling, per arrondissement, van de klassieke ziekenhuisverblijven (met de SAR-methodologie) gekenmerkt door een hoofddiagnose van prostaatkanker. Er zijn 7 administratieve arrondissementen waar de SAR significant hoger ligt: in de regio Vlaanderen zijn dat Brugge, Ieper en Oostende, en in de regio Wallonië Nijvel, Neufchâteau, Virton en Namen. Er zijn 10 arrondissementen met een significant lagere SAR, met name Veurne (in het noorden), Brussel-hoofdstad, Aalst en Dendermonde, Bergen en Charleroi, en, gegroepeerd in het oosten van het land, Luik, Verviers, Hoei en Tongeren. Op kaart XI.2, die de geografische spreiding weergeeft in België van de patiënten die in de loop van het jaar 2004 in een ziekenhuis verbleven hebben (gebruik van het patiëntennummer), onderscheiden we een eerste groep arrondissementen in het noordwesten van het land (Brugge en Ieper), een tweede in het centrum (Nijvel en Namen), en een derde groep in het zuiden (Neufchâteau, Virton) met een SAR die significant hoger is dan verwacht.

78

Kaart XI.1 Klassieke verblijven met een prostaatkanker als hoofddiagnose - SAR – MKG 2004

79

NISAantal arrondissement Nummer verblijven 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-enFamenne Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

SAR

Ondergrens Bovengrens 95% BI 95% BI

741 259 309 448 468 360 309 319 49 131 238 163 134 87 45 173 119 70 420 101 172 41 215 161 66 111 90 110 54 339 151 57 285 156 99 29 34

100 105 99 73 108 100 124 137 124 157 109 120 117 124 76 83 83 103 110 110 99 72 75 98 130 92 86 110 77 79 79 116 101 98 69 84 125

93 92 88 66 98 90 111 122 89 130 95 102 97 98 54 71 68 79 100 89 84 50 65 83 98 75 68 89 57 70 66 86 89 82 55 53 83

107 118 110 80 117 111 138 152 159 183 123 139 137 150 99 96 98 127 121 132 113 94 85 114 161 109 104 130 98 87 92 146 112 113 82 114 167

37 56 52 69 297 41 7665

103 139 153 93 156 90

70 102 111 71 138 62

136 175 194 115 174 117

Significante SARklasse afwijking

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗ ∗

∗ ∗ ∗

∗

∗ ∗ ∗

3 4 3 1 4 4 6 6 6 6 4 6 5 6 1 2 2 4 5 5 3 1 1 3 6 3 2 4 1 1 1 5 4 3 1 2 6 4 6 6 3 6 2

Tabel XI.2 Klassieke verblijven met een prostaatkanker als hoofddiagnose - MKG 2004

80

Kaart XI.2 Patiënten in klassiek ziekenhuisverblijf met een prostaatkanker als hoofddiagnose - IHSIR MKG 2004

81

NISNummer 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

arrondissement Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-F; Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

Aantal patiënten 674 244 289 430 434 344 292 300 43 121 229 142 119 81 41 162 114 67 367 93 158 39 206 139 64 102 80 106 53 322 140 55 272 146 92 29 31 35 56 47 64 287 40 7149

IHSIR 97 106 99 75 107 103 126 138 117 155 113 112 111 123 75 84 85 105 103 109 97 74 77 91 135 91 82 114 81 80 79 120 103 98 68 90 122 105 149 148 93 161 94

Ondergrens Bovengrens Significante Klasse 95% BI 95% BI afwijking 90 93 88 68 97 92 112 122 82 128 98 94 91 97 52 71 69 80 93 87 82 51 67 76 102 73 64 92 60 71 66 88 91 82 54 57 79 70 110 106 70 143 65

105 119 111 82 117 114 140 153 152 183 127 131 131 150 98 97 100 131 114 131 112 97 88 106 168 108 100 135 103 89 92 152 115 114 82 123 165 139 188 191 116 180 123

∗ ∗ ∗ ∗

∗ ∗

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗

∗ ∗ ∗

3 4 3 1 4 4 6 6 5 6 5 5 5 6 1 2 2 4 4 4 3 1 1 3 6 3 2 5 2 2 1 6 4 3 1 2 6 4 6 6 3 6 3

Tabel XI.3 Patiënten in klassiek ziekenhuisverblijf met een prostaatkanker als hoofddiagnose - MKG 2004

82

Figuur XI.3 geeft de verdeling, per leeftijdscategorie, van de klassieke ziekenhuisverblijven met een prostaatkanker als hoofddiagnose. Bijna 99% van de verblijven heeft betrekking op patiënten van 50 jaar of meer, en de leeftijdscategorieën van meer dan 65 jaar vertegenwoordigen ongeveer 69% van de verblijven.

83

XII. Borstkanker bij vrouwen Selectiecriteria We hebben alle klassieke ziekenhuisverblijven geselecteerd die voldoen aan de algemene selectiecriteria (dus zonder de patiënten met woonplaats buiten België of waarvan de woonplaats niet gekend is) en waarvan de hoofddiagnose een borstkanker is (ICD-9-CMcode: 174.*). Deze code is speciek voor vrouwen, voor mannen wordt borstkanker onder (ICD-9-CM code: 175.*) gecodeerd. Voor het kalenderjaar 2004 levert de selectie die werd uitgevoerd op de MKG-gegevensbank ons een totaal op van 12.261 verblijven, waarvan 13 verblijven van patiënten waarvan de woonplaats niet gekend is en 56 verblijven van patiënten die in het buitenland verblijven. Onze analyse van de geografische verschillen heeft dus betrekking op 12.192 verblijven. Aan de hand van de selectiemethode op basis van het patiëntennummer, komen we op een totaal van 10.814 patiënten die werden geregistreerd in de Belgische ziekenhuizen (11 patiënten waarvan de woonplaats niet gekend is, 50 met woonplaats in het buitenland). Voor deze analyse op basis van het patiëntennummer hebben we dus 10.753 patiëntes geselecteerd. Hieronder (Tabel XII.1) vindt u een samenvattend schema van de uitgevoerde selecties. Selectie Ziekenhuisverblijven Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend Woonplaats in het buitenland Selectie voor de analyse Selectie per patiëntennummer Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend Woonplaats in het buitenland Selectie voor de analyse

Aantal 12261 13 56 12192 10814 11 50 10753

Tabel XII.1: Borstkanker, samenvattend schema van de uitgevoerde selecties

Toelichting Aan de hand van kaart XII.1, die de geografische spreiding weergeeft van de verblijven per arrondissement, stellen we vast dat voor het jaar 2004, 4 administratieve arrondissementen een hogere SAR hebben dan voorzien, doordat het aantal verblijven significant hoger ligt dan voorzien : Antwerpen, Halle-Vilvoorde, Nijvel, Brussel-hoofdstad. De arrondissementen Turnhout, Leuven, Ieper, Tielt, Aalst, Eeklo, Maaseik, in Vlaanderen, en die van Verviers, Waremme en Namen, in Wallonië, hebben daarentegen een SAR die lager ligt dan verwacht.

84

Kaart XII.1 Klassieke verblijven met een borstkanker als hoofddiagnose - SAR – MKG 2004

85

NISAantal arrondissement Nummer verblijven 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

SAR

Ondergrens Bovengrens 95% BI 95% BI

Significante SARklasse afwijking

∗ 1245 111 105 117 343 92 83 102 ∗ 388 82 74 91 ∗ 1308 121 115 128 ∗ 764 112 104 119 ∗ 436 80 72 87 ∗ 484 116 106 126 335 97 86 107 58 104 78 131 ∗ 92 75 60 91 309 94 83 104 186 94 81 108 174 104 89 120 ∗ 83 82 64 100 87 107 84 129 ∗ 257 79 70 89 224 100 87 113 ∗ 76 79 61 96 606 103 95 111 137 99 83 116 265 100 88 112 104 109 88 130 544 109 100 118 334 112 100 124 87 104 82 126 209 101 87 115 176 100 85 115 190 113 97 129 101 86 69 103 715 100 92 107 ∗ 224 73 63 83 ∗ 67 81 61 100 432 96 87 105 ∗ 193 78 67 89 197 88 76 100 63 109 82 136 44 100 71 130 56 98 72 124 59 93 70 117 66 123 93 152 113 96 78 113 ∗ Namen 287 87 77 97 Philippeville 74 101 78 124 Totaal 12192 Tabel XII.2 Klassieke verblijven met een borstkanker als hoofddiagnose - MKG 2004 Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-F. Neufchâteau Virton Dinant

5 3 2 6 5 1 5 3 4 1 3 3 4 2 4 1 4 1 4 3 4 4 4 5 4 4 4 5 2 3 1 2 3 1 2 4 4 3 3 6 3 2 4

86

Aan de hand van kaart XII.2 kunnen we de geografische spreiding in België zien van patiënten met borstkanker die in een ziekenhuis verbleven in de loop van het jaar 2004 (gebruik van het patiëntennummer). Drie arrondissementen worden gekenmerkt door een significant hoge SAR en het aantal verblijven ligt er hoger dan verwacht: het gaat om Brussel, Nijvel en Charleroi. De Vlaamse arrondissementen Ieper, Eeklo, Aalst, Turnhout, Leuven en Maaseik, alsook het Waalse arrondissement Luik, hebben een significant lage SAR en een aantal verblijven dat lager ligt dan verwacht.

Kaart XII.2 Patiënten in klassieke hospitalisatie met een borstkanker als hoofddiagnose - IHSIR - MKG 2004

87

NISarrondissement Nummer 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-F. Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

Aantal patiënten 1027 303 351 1142 651 399 441 301 53 86 276 167 159 74 72 229 196 68 545 121 226 89 500 290 81 190 155 160 92 648 211 60 366 161 173 53 39 50 55 57 104 265 68 10754

IHSIR 104 93 85 120 108 83 120 98 108 80 95 96 108 83 100 80 100 80 105 99 97 106 113 110 110 104 100 108 89 102 78 82 92 74 88 104 101 99 99 120 100 91 105

Ondergrens Bovengrens Significante Klasse 95% BI 95% BI afwijking 97 82 76 113 100 74 109 87 79 63 84 81 91 64 77 70 86 61 96 82 84 84 103 97 86 89 84 91 71 95 67 61 83 63 75 76 69 72 73 89 81 80 80

110 103 94 127 116 91 131 109 137 97 106 110 125 102 123 91 114 99 114 117 110 128 123 122 133 119 116 125 107 110 89 103 102 86 101 132 133 127 125 151 119 102 130

∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗ ∗

∗

∗ ∗

4 3 2 5 4 2 5 3 4 1 3 3 4 2 3 2 3 1 4 3 3 4 5 4 4 4 3 4 2 4 1 2 3 1 2 4 4 3 3 6 3 3 4

Tabel XII.3 Patiënten in klassiek ziekenhuisverblijf met een borstkanker als hoofddiagnose - MKG 2004

88

Figuur XII.3 geeft, voor het MKG-kalenderjaar 2004, de verdeling per leeftijdscategorie van de ziekenhuisverblijven, gekenmerkt door een hoofddiagnose van borstkanker bij vrouwen. Het percentage gevallen neemt toe met de leeftijd, maar er worden reeds gevallen opgetekend in de leeftijdscategorieën 15-19 jaar (1 verblijf) en 20-24 jaar (5 verblijven). Ongeveer 47% van de verblijven heeft betrekking op patiënten tussen 35 en 59 jaar, en meer dan 51% van de verblijven heeft betrekking op patiënten van meer dan 60 jaar.

Tabel XII.4 geeft de verdeling van de lokalisatie van borstkanker bij vrouwen voor de klassieke ziekenhuisverblijven. In 35% van de verblijven beschikken we niet over nauwkeurigere informatie omtrent de lokalisatie van de kanker. De meest voorkomende gepreciseerde lokalisatie is het bovenste buitenste kwadrant (25%), daarna volgen het bovenste binnenste kwadrant (8%) en de onderste kwadranten (buitenste: 5%, binnenste: 4%). 16% van de verblijven heeft betrekking op overige gespecificeerde lokalisaties (ICD-9-CMcode 174.8*): ectopische plaatsen, plaats van oorsprong niet gekend, binnenste, buitenste, onderste, bovenste deel, mediaan van de borst.

89

ICD-9-CMcode

Definitie

Aantal verblijven

% verblijven

1749

NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, ZONDER VERDERE PRECISERING

4234

35

1744

NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, BOVENSTE BUITENSTE KWADRANT

3042

25

1748

NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, OVERIGE GESPECIFICEERDE LOCALISATIES

1998

16

1742

NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, BOVENSTE BINNENSTE KWADRANT

992

8

1745

NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, ONDERSTE BUITENSTE KWADRANT

624

5

1743

NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, ONDERSTE BINNENSTE KWADRANT

440

4

1741

NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, CENTRALE GEDEELTE

422

3

1740

NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, TEPEL EN TEPELHOF

372

3

1746

NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, AXILLAIRE UITLOPER

68

1

12192

100

Totaal

Tabel XII.4 Klassieke verblijven met een borstkanker als hoofddiagnose – aandeel van de verschillende hoofddiagnoses met 4 cijfers - MKG 2004

Het intramurale letaliteitscijfer bij klassieke ziekenhuisverblijven voor borstkanker bedraagt 3,6% in heel België. Tabel XII.5 geeft een idee van de letaliteit volgens het type lokalisatie van het maligne neoplasma. Het letaliteitcijfer ligt hoger voor verblijven waarvoor er geen lokalisatie werd gepreciseerd of gepreciseerd kon worden (ICD-9-CM-code 174.9*), of waarvoor de lokalisatie minder voor de hand ligt (ICD-9-CM-code 174.8*).

90

ICD-9CM-code 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1748 1749

Definitie NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, TEPEL EN TEPELHOF NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, CENTRALE GEDEELTE NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, BOVENSTE BINNENSTE KWADRANT NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, ONDERSTE BINNENSTE KWADRANT NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, BOVENSTE BUITENSTE KWADRANT NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, ONDERSTE BUITENSTE KWADRANT NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, AXILLAIRE UITLOPER

Aantal Aantal % sterfgevallen verblijven sterfgevallen 4

372

1,1

5

422

1,2

9

992

0,9

3

440

0,7

20

3042

0,7

3

624

0,5

1

68

1,5

NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, ANDERE NEOPLASMA VAN DE BORST BIJ VROUWEN, ZONDER VERDERE PRECISERING

76

1998

3,8

314

4234

7,4

Totaal

435

12192

3,6

Tabel XII.5 Intramuraal letaliteitscijfer tijdens klassieke verblijven met een borstkanker als hoofddiagnose volgens de lokalisatie - MKG 2004

Kaart XII.4 geeft, voor kalenderjaar 2004 van de MKG en op basis van de klassieke ziekenhuisverblijven in België, gekenmerkt door een hoofddiagnose van borstkanker, de verschillen in de In-Hospital Standardised Mortality Ratios (IHSMR) per arrondissement. We stellen vast dat het arrondissement Brussel een significant hogere IHSMR heeft.

Kaart XII.4 Intramurale letaliteit bij vrouwen met een borstkanker - IHSMR- MKG 2004

91

NISAantal Ondergrens Bovengrens Significante arrondissement IHSMR klasse Nummer sterfgevallen 95% BI 95% BI afwijking 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-F. Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

48 7 9 62 24 15 15 14 3 4 12 8 6 3 2 6 8 2 24 4 4 1 22 14 3 13 4 11 3 17 10 2 17 3 10 5 2 2 5 2 3 2 4 435

118 53 57 156 101 77 103 113 147 89 101 110 100 82 67 52 102 57 114 79 43 29 122 129 97 175 63 177 72 65 92 67 112 38 133 246 128 98 215 103 71 17 154

85 14 20 117 60 38 51 54 -19 2 44 34 20 -11 -26 10 31 -22 68 2 1 -28 71 61 -13 80 1 72 -9 34 35 -26 59 -5 50 30 -50 -38 27 -40 -9 -7 3

152 92 94 194 141 117 156 172 313 176 159 187 181 175 159 94 173 137 159 156 86 86 172 196 207 271 125 281 153 96 149 161 165 80 215 462 306 234 404 245 150 40 304

∗ ∗ ∗

∗

∗ ∗

∗

∗

∗

5 1 1 6 4 1 4 5 6 2 4 5 4 2 1 1 4 1 5 1 1 1 6 6 3 6 1 6 1 1 3 1 5 1 6 6 6 3 6 4 1 1 6

Tabel XII.6 IHSMR bij vrouwen met een borstkanker als hoofddiagnose - MKG 2004

92

XIII. Leukemie Selectiecriteria Aan de hand van de MKG hebben we een selectie doorgevoerd waarin alle klassieke ziekenhuisverblijven werden opgenomen die voldoen aan de algemene selectiecriteria (dus zonder de patiënten met woonplaats buiten België of waarvan de woonplaats niet gekend is), en waarvan de hoofddiagnose een vorm van leukemie is. De geselecteerde ICD-9-CM-codes waren de volgende: 204.**, 205.**, 206.**, 207.**, 208.** . Voor het kalenderjaar 2004 levert de selectie die werd uitgevoerd op de MKG-gegevensbank ons een totaal op van 2445 verblijven, waarvan 7 verblijven van patiënten waarvan de woonplaats niet gekend is en 54 verblijven van patiënten die in het buitenland verblijven. Deze analyse heeft dus betrekking op 2384 verblijven. Aan de hand van de selectiemethode op basis van het patiëntennummer komen we op een totaal van 1512 patiënten die werden geregistreerd in de Belgische ziekenhuizen (3 patiënten waarvan de woonplaats niet gekend is, 22 met woonplaats in het buitenland). Voor deze analyse op basis van het patiëntennummer hebben we dus 1487 patiënten geselecteerd (zie Tabel XIII.1). Hieronder (Tabel XIII.1) vindt u een samenvattend schema van de uitgevoerde selecties. Selectie Ziekenhuisverblijven Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend Woonplaats in het buitenland Selectie voor de analyse Selectie per patiëntennummer Totaal voor de algemene selectie Woonplaats niet gekend (patiëntennummer) Woonplaats in het buitenland (patiëntennummer) Selectie voor de analyse (patiëntennummer)

Aantal 2445 7 54 2384 1512 3 22 1487

Tabel XIII.1 Leukemie, samenvattend schema van de gevolgde selectieprocedure - MKG 2004

Toelichting Kaart XIII.1 geeft, voor het jaar 2004, de geografische verschillen weer in de klassieke ziekenhuisverblijven met als hoofddiagnose een leukemie (ICD-9-CM-code : 204.**, 205.**, 206.**, 207.**, 208.**). We lichten er eerst de administratieve arrondissementen uit met een significant hogere SAR. Die 6 arrondissementen bevinden zich in het noordwesten van het land: Brugge, Diksmuide, Kortrijk, Roeselare, Dendermonde en Gent. We stellen vast dat 13 arrondissementen, die zich in Vlaanderen of in Wallonië bevinden, een significant lagere SAR hebben. Tabel XIII.2 geeft de volledige lijst van die arrondissementen. We moeten er uiteraard rekening mee houden dat een zelfde patiënt verschillende keren per jaar kan verblijven in hetzelfde ziekenhuis. Het beeld van een groep arrondissementen in het noorden, met een hogere SAR, zwakt af zodra we overgaan tot een analyse die rekening houdt met het patiëntennummer, dat uniek is gedurende een jaar en in een zelfde ziekenhuis. Op kaart XIII.2, die voor elk Belgisch administratief arrondissement de SAR-klasses weergeeft, berekend aan de hand van het aantal personen dat werd geselecteerd op basis van het patiëntennummer, zien we nog slechts 3 arrondissementen met een significant hoge SAR. We 93

stellen vast dat er in het noorden nog slechts 2 arrondissementen zijn met een hoge SAR, dat wil zeggen met een aantal patiënten dat significant hoger ligt dan verwacht. In Waals-Brabant daarentegen, heeft het arrondissement Nijvel, dat een via de methode van het verblijfnummer berekende SAR had die hoog lag, maar niet significant hoger. Het arrondissement heeft echter een significant hogere SAR via de methode gebaseerd op het patiëntennummer. Het aantal arrondissementen met een significant lagere SAR is ook afgenomen (zie lijst in tabel XIII.3). Het hogere of lagere aantal arrondissementen met een hoge of lage SAR hangt ongetwijfeld ook af van de ziekenhuispraktijken, die zich vertalen in een groot aantal heropnames. Van de 2384 verblijven met een hoofddiagnose van leukemie in 2004, is er sprake van 1704 heropnames, dat is 71,5%. Hoe dan ook, het lage aantal verblijven of patiënten in bepaalde arrondissementen moet ons aansporen tot voorzichtigheid bij de interpretatie.

Kaart XIII.1 Klassieke verblijven met een leukemie - SAR - MKG 2004

94

NISNummer 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

arrondissement Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-enFamenne Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

Aantal verblijven

SAR

Ondergrens Bovengrens Significante klasse 95% BI 95% BI afwijking

204 71 70 201 113 75 97 124 31 26 105 45 48 10 16 75 63 3 182 16 65 7 74 49 21 41 47 31 8 138 49 12 64 41 36 15 4

91 97 77 91 86 70 120 188 267 104 161 121 144 48 103 122 147 16 157 58 125 38 77 87 128 102 139 94 35 100 80 74 75 86 85 127 43

79 75 59 78 70 54 96 155 173 64 131 85 103 18 53 94 111 -2 134 30 95 10 59 62 73 71 99 61 11 84 58 32 56 60 57 63 1

104 120 95 104 101 86 144 221 361 144 192 156 184 78 154 149 183 33 179 87 156 65 95 111 182 133 179 127 59 117 103 116 93 113 113 191 85

14 4 11 22 48 8 2384

119 30 97 93 74 56

57 1 40 54 53 17

182 60 154 132 95 94

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗

∗

∗

∗ ∗ ∗ ∗

3 3 1 3 2 1 6 6 6 4 6 6 6 1 4 6 6 1 6 1 6 1 1 2 6 4 6 3 1 4 2 1 1 2 2 6 1 5 1 3 3 1 1

Tabel XIII.2 Klassieke verblijven met een leukemie als hoofddiagnose - MKG 2004

95

Kaart XIII.2 Patiënten in klassiek ziekenhuisverblijf met een leukemie als hoofddiagnose – IHSIR MKG 2004

96

NISNummer 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

arrondissement Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-enFamenne Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

Aantal Ondergrens Bovengrens IHSIR patiënten 95% BI 95% BI 125 47 52 128 67 55 67 67 9 13 57 26 25 6 9 47 23 3 85 13 28 6 52 40 15 27 26 26 6 97 40 9 51 29 21 9 3

89 102 92 95 81 82 136 159 123 82 139 108 119 46 89 121 86 25 117 75 87 52 87 114 146 109 124 126 42 113 106 90 96 100 80 126 53

73 73 67 78 62 60 103 121 43 38 103 66 72 9 31 86 51 -3 92 34 54 10 64 79 72 68 76 78 8 90 73 31 70 64 46 44 -7

105 131 117 111 101 103 168 197 203 127 176 149 165 83 147 155 121 52 141 115 119 93 111 150 220 150 171 175 76 135 139 149 123 137 114 208 114

11 4 8 15 34 6 1487

153 49 115 103 86 68

63 1 35 51 57 13

244 97 195 155 115 122

Significante IHSIRklasse afwijking

∗ ∗ ∗ ∗

∗

∗

∗

∗

2 4 3 3 2 2 6 6 6 2 6 4 5 1 2 6 2 1 5 1 2 1 2 5 6 4 6 6 1 5 4 3 3 4 1 6 1 6 1 5 4 2 1

Tabel XIII.3 Patiënten in klassiek ziekenhuisverblijf met een leukemie als hoofddiagnose - MKG 2004

97

Figuur XIII.3 geeft de verdeling weer van de ziekenhuisverblijven voor de selectie geanalyseerd in functie van de leeftijd en het geslacht. De verblijven van patiënten van meer dan 55 jaar zijn het talrijkst: ze zijn goed voor iets meer dan 60% van het totale aantal verblijven. 19% van de verblijven heeft betrekking op patiënten tussen 0 en 19 jaar, en 21% van de verblijven op patiënten tussen 20 en 54 jaar. We stellen ook vast dat, voor alle verblijven samen, het percentage mannen hoger ligt: 54,5% van de verblijven heeft betrekking op mannen, al vormen bepaalde leeftijdscategorieën hierop een uitzondering.

98

Voor het jaar 2004 bedraagt het letaliteitcijfer tijdens klassieke ziekenhuisverblijven met leukemie als hoofddiagnose 14,3%. Het letaliteitcijfer neemt toe met de leeftijd. Het schommelt tussen 0,9% en 1,3% in de leeftijdscategorieën tussen 1 jaar en 19 jaar; tussen 3,8% en 8,8% in de leeftijdscategorieën tussen 20 jaar en 54 jaar; het percentage overschrijdt de grens van 10% boven de 55 jaar: 11,8% voor de categorie 55-59 jaar en 13,1% voor de categorie 60-64 jaar; het ligt tussen de 20,2% en de 22,2% tussen 65 jaar en 79 jaar; en blijft boven de 20% boven de 80 jaar, maar het aantal verblijven ligt laag in die leeftijdscategorieën. De ziekenhuisletaliteit is voor beide geslachten vrij gelijklopend: 14,3% voor mannelijke patiënten en 14,4% voor vrouwelijk patiënten. Tabel XIII.4 geeft voor het jaar 2004 de verdeling weer van de ziekenhuisverblijven voor de selectie en geanalyseerd in functie van de hoofddiagnoses geregistreerd met vier cijfers. De vormen van leukemie die het vaakste voorkomen bij klassieke ziekenhuisverblijven zijn acute myeloïde leukemie (41,6%), acute lymfoïde leukemie (25,9%), chronische lymfoïde leukemie (17,9%) en chronische myeloïde leukemie (8,2%). De andere vormen zijn zeldzamer (minder dan 1%, zoals acute monocytaire leukemie: 0,8%) of ze worden onvoldoende onderscheiden.

99

ICD-9CMcode

Definitie

Aantal % Aantal % verblijven verblijven sterfgevallen sterfgevallen

2050

ACUTE MYELOÎDE LEUKEMIE

991

41,6

206

20,8

2040

ACUTE LYMFOIDE LEUKEMIE

617

25,9

23

3,7

2041

CHRONISCHE LYMFOIDE LEUKEMIE

427

17,9

46

10,8

2051

195

8,2

25

12,8

49

2,1

20

40,8

20

0,8

5

25

14

0,6

2

14,3

10

0,4

1

10

2061

CHRONISCHE MYELOIDE LEUKEMIE ACUTE LEUKEMIE, ZONDER VERDERE PRECISERING ACUTE MONOCYTAIRE LEUKEMIE MYELOIDE LEUKEMIE, ZONDER VERDERE PRECISERING CHRONISCHE LEUKEMIE, ZONDER VERDERE PRECISERING CHRONISCHE MONOCYTAIRE LEUKEMIE

9

0,4

3

33,3

2089

LEUKEMIE, ZONDER VERDERE PRECISERING

9

0,4

5

55,6

2072

MEGAKARYOCYTAIRE LEUKEMIE

7

0,3

1

14,3

2048

LYMFOIDE LEUKEMIE, ANDERE LYMFOIDE LEUKEMIE, ZONDER VERDERE PRECISERING ACUTE ERYTHROLEUKEMIE EN ERYTHREMIE

6

0,3

1

16,7

5

0,2

0

0

5

0,2

2

40

4

0,2

1

25

4

0,2

1

25

3

0,1

0

0

3

0,1

0

0

2052

MYELOIDE LEUKEMIE, ANDERE LEUKEMIE, ZONDER VERDERE PRECISERING, ANDERE MYELOID SARCOOM MONOCYTAIRE LEUKEMIE, ZONDER VERDERE PRECISERING SUBACUTE MYELOIDE LEUKEMIE

2

0,1

0

0

2068

MONOCYTAIRE LEUKEMIE, ANDERE

2

0,1

0

0

2062

SUBACUTE MONOCYTAIRE LEUKEMIE

1

0,0

0

0

2078

LEUKEMIE, ANDERE

1

0,0

0

0

2384

100

342

14,3

2080 2060 2059 2081

2049 2070 2058 2088 2053 2069

Totaal

Tabel XIII.4 Klassieke verblijven met een leukemie als hoofddiagnose en intramuraal letaliteitcijfer aandeel van de verschillende 4-cijfers-hoofddiagnosen - MKG 2004

Kaart XIII.5 geeft de geografische verdeling, in België, van de In-Hospital Standardised Mortality Ratios (IHSMR) voor de ziekenhuisverblijven gekenmerkt door een hoofddiagnose van leukemie. Volgens de kaart heeft enkel het arrondissement Luik een significant hoge IHSMR. Het arrondissement Hasselt heeft daarentegen een significant lage IHSMR. We moeten hierbij vermelden dat het lage aantal sterfgevallen in ieder arrondissement interpretaties moeilijk maakt. Tabel XIII.5 geeft de gegevens weer per arrondissement voor de selectie die werd gebruikt bij deze analyse.

100

Kaart XIII.5 Intramurale letaliteit in klassieke hospitalisatie met een leukemie als hoofddiagnose IHSMR - MKG2004

101

NISNummer 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

arrondissement Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-F. Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville Totaal

Aantal Ondergrens Bovengrens Significante IHSMR klasse verblijven 95% BI 95% BI IHSMR-afw. 25 9 12 31 14 11 7 18 1 3 17 3 6 2 1 15 3 2 23 2 8 1 11 15 7 4 6 10 3 31 7 2 3 4 4 1 0 4 1 1 6 7 1 342

76 83 96 101 74 71 64 180 57 80 178 51 121 66 40 165 49 69 136 48 109 37 81 188 294 71 124 208 94 155 83 89 26 65 68 64

46 29 42 65 35 29 17 97 -55 -11 93 -7 24 -25 -38 82 -6 -27 81 -19 33 -36 33 93 76 1 25 79 -12 100 21 -34 -3 1 1 -61

106 138 150 136 113 112 111 263 169 171 263 108 219 156 118 249 104 165 192 116 184 111 129 283 511 141 224 338 201 209 144 212 54 128 135 189

249 54 64 179 79 49

5 -52 -61 36 20 -48

493 159 188 323 137 147

∗ ∗

1 2 3 4 1 1 1 6 1 2 6 1 6 1 1 6 1 1 6 1 4 1 2 6 6 1 6 6 3 6 2 2 1 1 1 1 6 1 1 6 1 1

Tabel XIII.5: IHSMR van leukemie (hoofddiagnose) - MKG 2004

102

Deel C : Kwaliteitsindicatoren Voorstelling van de indicatoren De indicatoren die we hier voorstellen zijn afkomstig uit een set indicatoren, de Inpatients Quality Indicators (IQI), opgesteld door het Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ)3. (http://www.qualityindicators.ahrq.gov./iqi_download.htm). De indicatoren zijn: 1. intramuraal letaliteitcijfer na opname voor een acuut myocard infarct (AMI) (IQI 15) 2. intramuraal letaliteitcijfer voor congestief hartfalen (IQI 16) 3. intramuraal letaliteitcijfer na opname voor acuut cerebrovasculaire ziekte (Acute Stroke Mortality Rate) (IQI 17) 4. intramuraal letaliteitcijfer na opname voor een heupfractuur (IQI 19) 5. intramuraal letaliteitcijfer na opname voor pneumonie (Community-Acquired Pneumonia) (CAP) (IQI 20) 6. keizersnedencijfer (IQI 21) 7. open cholecystectomiecijfer (IQI 23) Methodologie Voor de kwaliteitsindicatoren, de derde grote thematische groep die we weerhielden, hebben we voor redenen van coherentie dezelfde analytische benadering gevolgd als in de multidimensionele feedback6 voor deze indicatoren. Op deze manier voegen we een bijkomend aspect toe aan deze indicatoren, namelijk de geografische spreiding van de bestudeerde ingrepen- en letaliteitcijfers. Dit zou spatiale praktijkverschillen aan het licht kunnen brengen. Naar analogie van de gevolgde benadering wordt elk Arrondissement vergeleken met de andere arrondissementen. We beperken ons hier echter tot de analyse van een cijfer over het geheel van de bestudeerde periode, namelijk 4 jaar. In de literatuur werd er gesuggereerd dat administratieve gegevens niet de nodige informatie van voldoende kwaliteit bevatten om systematische verschillen in case mix te corrigeren wanneer het gaat over een eerder klein relatief risico (RR), zoals een RR van 0,75.7 Daarom bepaalden we een zone van niet-interpretatie waarin het cijfer van een arrondissement, vergeleken met het cijfer van de andere arrondissementen, als niet interpreteerbaar in termen van “hoger” of “lager” beschouwd werd. Om de grenzen van dit gebied vast te leggen berekenden we eerst de afwijking van een arrondissement ten opzichte van het cijfer van de andere arrondissementen als volgt: afwijking (in %) = (RR -1) x 100. Vervolgens werd voor het cijfer de ondergrens gedefinieerd als een afwijking van - 25 % wat overeenstemt met de RR van 0,75 - en de bovengrens (het statistische equivalent van de ondergrens) als een afwijking van + 35%. In de andere gevallen, met een belangrijke afwijking, werden de resultaten van deze eerste screening in functie van de beschikbare statistische evidentie geïnterpreteerd. Deze getallen werden niet op een absolute manier gebruikt maar eerder als een maatstaf van statistische evidentie. Indien de afwijking van een arrondissement zich buiten de zone van niet-interpretatie bevond, noemden we ze 1) “sterk” indien de probabiliteit om een even grote of nog grotere afwijking aan te treffen als die van het bestudeerde arrondissement, gelijk is aan of kleiner dan 0,05/aantal te vergelijken arrondissementen (de zogenaamde Bonferroni-correctie voor het meervoudig gelijktijdige toetsen8-10), 103

2) “matig” indien die probabiliteit kleiner is dan 0,05 maar groter dan 0,05/aantal te vergelijken arrondissementen en, 3) in de andere gevallen “zwak”. We vergeleken elk individueel arrondissement met de andere Belgische arrondissementen door middel van een logistische regressie11-13 om zowel een voor de praktijk relevante als statistisch significante afwijking t.o.v het cijfer voor de andere arrondissementen. Door middel van de logistische regressie gaan we na of er in arrondissement ‘A’ een hoger cijfer is dan in de andere arrondissementen ‘B-Z’, anders gezegd we trachten het relatieve risico (RR) van een hoger of lager cijfer te bepalen in een arrondissement vergeleken met de andere arrondissementen. De logistische regressie produceert echter een odds ratio (OR), die een schatter is van het RR. We illustreren dit aan de hand van het sterftecijfer van een herseninfarct. In arrondissement ‘A’ sterven er 10 van de 100 patiënten met een herseninfarct. Voor de andere arrondissementen ‘B-Z’ is dit 100 op 2000. Tabel 5.1: Relatief risico en odds ratio Arr. ‘A’ Arr. ‘B-Z’ Totaal Dood

Arr. ‘A’ Arr. ‘B-Z’ Totaal

A

B

A+B

Dood

Levend C

D

C+D

Totaal

B+D

N

A+C

10

100

110

Levend 90

1900

1990

Totaal

2000

2100

100

Het relatieve risico (RR) kan hier gemakkelijk als volgt berekend worden: 1) berekenen van het sterftecijfer: 10/100 = 10% voor arrondissement ‘A’ en 100/2000 = 5% voor arrondissementen ‘B-Z’, 2) de ratio berekenen van deze cijfers = RR = 2. In deze tabel kan het relatieve risico (RR) als volgt berekend worden: RR= (A/A+C)/(B/B+D) en de odds ratio (OR) als: OR= (A/C)/(B/D). In geval van een frequente uitkomst (> 10%), of wanneer de odds ratio (OR) groter is dan 2,5 of kleiner dan 0,5, kan de schatting van het RR door een odds ratio, die de logistische regressie produceert, in belangrijke mate vertekend worden. Om deze vertekening te verminderen, deden we beroep op de benadering van het RR door Zhang14, die we in de tekst en tabellen zullen vermelden als RRZ, en die we gebruikten om de bovenvermelde afwijking te berekenen. Het verband tussen RRZ en OR kan als volgt gelegd worden: RRZ= OR/ ((1-P0)+(P0*OR)), waar P0 staat voor de incidentie van de bestudeerde uitkomst in de niet-blootgestelde groep, namelijk de andere Belgische arrondissementen.14 Zoals vermeld hielden we rekening met het probleem van het meervoudige, gelijktijdige toetsen door het berekenen van Bonferronigecorrigeerde p-waarden.8-10

104

In de figuren presenteren we i.f.v de afwijking en de statistische evidentie volgende categorieën van arrondissementen: (1) een groep met een “hoog cijfer”, bestaande uit de arrondissementen waarvan de afwijking boven de zone van niet-interpretatie ligt en de ondergrens van het 95% betrouwbaarheidsinterval van het cijfer: - (1) < 0, - (2) ≥ 0 en in de figuur met een rood sterretje weergegeven, - (3) ≥ 0 na Bonferroni correctie en in de figuur met twee rode sterretjes weergegeven; (2) een groep met een “laag cijfer” bestaande uit de arrondissementen waarvan de afwijking onder de zone van niet-interpretatie ligt en de bovengrens van het 95% betrouwbaarheidsinterval van het cijfer: - (1) < 0, - (2) ≥ 0 en in de figuur met een rood sterretje weergegeven, - (3) ≥ 0 na Bonferroni correctie en in de figuur met twee rode sterretjes weergegeven; (3) in de andere gevallen, een groep met een “gemiddeld cijfer” .

105

XIV. Intramuraal letaliteitscijfer na een opname voor Acuut myocard infarct (AMI-LC) (IQI 15) Selectiecriteria -

Gegevensbank: MKG 2002-2005 (8 semesters). Definitie: aantal sterfgevallen voor 100 ontslagen met een ICD-9-CM-code voor AMI in hoofddiagnose (zie bijlage “Technische specificaties IQI”) Operationele definitie IQI 15 (uitgaande transfers uitgesloten) Teller: aantal doden met een ICD-9-CM-code voor AMI in hoofddiagnose; Noemer: alle ontslagen met een ICD-9-CM-code voor AMI in hoofddiagnose; leeftijd >=18 jaar; met uitsluiting van verblijven met transfer naar een ander ziekenhuis of zonder precisering van het ontslagtype De ziekenhuizen met minder dan 80 gevallen gedurende de onderzochte periode werden niet opgenomen in de analyse Correctie voor leeftijd, geslacht, co-morbiditeit (Charlson15) en cardiogene shock. Aanvullende gegevens: cf. Acute Myocardial Infarction Mortality Rate (IQI 15), Acute Myocardial Infarction Mortality Rate, Without Transfer Cases (II 32). (Inpatient Quality Indicators, p. 54 en p.A22.) http://www.qualityindicators.ahrq.gov./iqi_download.htm

Toelichting Het acuut myocardinfarct (AMI) is een belangrijk gezondheidsprobleem in termen van frequentie, ernst (morbiditeit, tijdelijke of definitieve invaliditeit, en mortaliteit), sociale en economische kosten, behandelbaarheid, en wordt als een prioriteit beschouwd door beleidsmakers en gemeenschap.

106

Leeftijd

Sterfgevallen Opnamen

Cijfer (%)

1) Mannen <24 jaar 25-29 jaar 30-34 jaar 35-39 jaar 40-44 jaar 45-49 jaar 50-54 jaar 55-59 jaar 60-64 jaar 65-69 jaar 70-74 jaar 75-79 jaar 80+ jaar Subtotaal

1 3 7 19 43 87 114 218 255 381 567 692 1.455 3.842

16 42 169 478 1.183 2.121 3.095 3.605 3.130 3.630 4.077 3.762 4.970 30.278

6,25 7,14 4,14 3,97 3,63 4,1 3,68 6,05 8,15 10,5 13,91 18,39 29,28 12,69

( 0,33; 32,29) ( 1,86; 20,55) ( 1,83; 8,68 ) ( 2,48; 6,25 ) ( 2,67; 4,91 ) ( 3,32; 5,06 ) ( 3,06; 4,42 ) ( 5,30; 6,89 ) ( 7,22; 9,17 ) ( 9,53; 11,55) (12,87; 15,02) (17,18; 19,68) (28,02; 30,57) (12,32; 13,07)

<24 jaar 25-29 jaar 30-34 jaar 35-39 jaar 40-44 jaar 45-49 jaar 50-54 jaar 55-59 jaar 60-64 jaar 65-69 jaar 70-74 jaar 75-79 jaar 80+ jaar Subtotaal

0 0 1 4 19 30 43 53 65 142 290 591 2.019 3.257

3 4 40 106 233 438 552 742 890 1.365 2.032 2.970 6.634 16.009

0 0 2,5 3,77 8,15 6,85 7,79 7,14 7,3 10,4 14,27 19,9 30,43 20,34

( 0,00; 69,00) ( 0,00; 60,42) ( 0,13; 14,73) ( 1,22; 9,94 ) ( 5,11; 12,64) ( 4,74; 9,74 ) ( 5,76; 10,43) ( 5,44; 9,30 ) ( 5,72; 9,26 ) ( 8,86; 12,17) (12,79; 15,89) (18,49; 21,39) (29,33; 31,56) (19,73; 20,89)

2) Vrouwen

Tabel XIV.1: Nationale, leeftijds- en geslachtspecifieke AMI-letaliteitcijfers (uitgedrukt in %). . Belgische ziekenhuizen, MKG 2002-5. ( ) 95%-betrouwbaarheidsinterval van het AMI-LC

Kaart XIV.1 geeft, voor de periode 2002-2005, de geografische spreiding, in België, van de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden tijdens ziekenhuisverblijven met acuut myocard infarct als hoofddiagnose. De klassen van afwijkingen van het relatieve risico worden weergegeven door verschillende kleurschakeringen. De administratieve arrondissementen die werden gemarkeerd met donkere kleuren zijn diegene met verblijven gekenmerkt door een grotere afwijking van het relatieve risico, ongeacht de mate van statistische significantie van de respectieve afwijkingen. De arrondissementen, voorzien van een sterretje, vertonen een significante afwijking van het relatieve risico bij een 95%107

betrouwbaarheidsinterval, terwijl die met twee sterretjes een afwijking van het relatieve risico vertonen die significant is bij een Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval. Het Bonferronibetrouwbaarheidsinterval is veel ruimer dan dat van 95%, en is dus conservatiever met als gevolg dat de afwijkingen minder snel significant worden. Er zijn twee benaderingen mogelijk om de verschillen in de afwijkingen van het relatieve risico te illustreren. Enerzijds is het mogelijk de afwijkingen te illustreren aan de hand van klassen van relatieve afwijkingen met een amplitude van 5% (zie kaart XIV.1); op die manier kunnen we, zoals in deel 1 en 2, zes categorieën afwijkingen visualiseren: <-10, -10 tot <-5, -5 tot <0, 0 tot <+5, 5 tot <+10, ≥+10. Anderzijds is het interessant de classificatie van de afwijkingen in functie van « interpretatiezones» te hernemen, zoals die gebruikt werden om de ziekenhuisprestaties te evalueren (zie hoger). Aan de hand van deze classificatie kunnen we op de kaart drie zones onderscheiden: een zone gekenmerkt door afwijkingen met een relatief risico lager dan -25% (het relatieve risico is lager voor de aandoening), een zone gekenmerkt door afwijkingen met een relatief risico hoger dan +35% (het relatieve risico is groter voor de aandoening), en een zone van niet-interpretatie gekenmerkt door afwijkingen van het relatieve risico die tussen de twee vermelde percentages liggen. Kaart XIV.1 toont de spreiding van de afwijkingen van het relatieve risico voor de Belgische arrondissementen. De afwijkingen die wijzen op een relatief risico dat significant hoger ligt (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval) doen zich voor in de administratieve arrondissementen Hasselt, Maaseik, Tongeren (in de provincie Limburg), Neufchâteau en Virton (in de provincie Luxemburg), Dinant en Namen (in de provincie Namen). Indien we een Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval (conservatiever) hanteren, zijn er nog slechts twee arrondissementen met een hoger overlijdensrisico: het gaat om Hasselt en Maaseik. Er zijn zes arrondissementen die afwijkingen vertonen die wijzen op een significant lager relatief risico (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval): Mechelen, Kortrijk, Veurne, Sint-Niklaas, Ath en Hoei. Indien we een Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval hanteren, zijn er geen arrondissementen meer met een lager relatief risico. Kaart XIV.2 geeft de geografische verschillen weer in de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden voor acuut myocard infarct intermen van het al dan niet behoren tot de interpretatiezones. We stellen daarbij vast dat alle arrondissementen afwijkingen van het relatieve risico vertonen die zich binnen de zone van niet-interpretatie bevinden. Tabel XIV.2 geeft de gedetailleerde cijfers, per arrondissement, van de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden voor AMI, alsook de respectievelijke 95%- en Bonferroni-betrouwbaarheidsintervallen, en de significantiegraad.

108

Kaart XIV.1 Acuut myocard infarct (IQI 15) – Afwijkingen (%) van het relatieve risico – MKG 2002-2005

Kaart XIV.2 Acuut myocard infarct (IQI 15) - afwijkingen (%) van het relatieve risico per interpretatiezone - MKG 2002-2005

109

NIS_Nr1

arrondissement

OG_B2

OG_953 Afw.(%)4 BG_955

BG_B6

P7

IP8

11 Antwerpen -4 -3 -2 0 1 0,067038836 12 Mechelen -9 -6 -3 0 2 0,048358257 1 13 Turnhout -8 -5 -2 0 2 0,098077009 21 Brussel -2 -1 1 2 3 0,425240779 23 Halle-Vilvoorde -2 0 2 4 5 0,072358892 24 Leuven -3 -1 1 3 5 0,269446204 25 Nijvel -3 -1 1 4 5 0,249512480 31 Brugge -6 -4 -1 2 4 0,713331860 32 Diksmuide -13 -7 0 5 8 0,885585466 33 Ieper -8 -4 0 4 6 0,850799100 34 Kortrijk -10 -7 -4 -1 1 0,016972525 1 35 Oostende -6 -3 1 4 6 0,667187329 36 Roeselare -5 -2 2 5 7 0,256444677 37 Tielt -11 -6 1 5 8 0,835395125 38 Veurne -21 -15 -8 -3 1 0,013878253 1 41 Aalst -6 -4 -1 2 3 0,553082679 42 Dendermonde -4 -2 2 5 6 0,240409757 43 Eeklo -16 -11 -5 0 3 0,073697711 44 Gent -4 -2 0 2 4 0,853808334 45 Oudenaarde -9 -5 0 4 6 0,850121730 46 St-Niklaas -12 -9 -5 -2 0 0,004128672 1 51 Ath -22 -17 -10 -4 0 0,004765872 1 52 Charleroi -5 -3 -1 1 3 0,582532444 53 Bergen -5 -3 0 3 4 0,973495139 54 Moeskroen -12 -7 -1 4 7 0,791402144 55 Soignies -8 -6 -2 1 3 0,296474160 56 Thuin -6 -3 1 4 6 0,688979420 57 Doornik -10 -7 -2 2 4 0,367186302 61 Hoei -14 -10 -5 -1 2 0,030547433 1 62 Luik -3 -2 0 2 3 0,972772806 63 Verviers -7 -5 -1 1 3 0,358647232 64 Waremme -12 -7 -1 4 7 0,795867348 71 Hasselt 2 3 5 7 8 <0,000001 2 72 Maaseik 2 4 6 9 10 <0,000001 2 73 Tongeren -1 1 4 6 7 0,005906792 1 81 Aarlen -6 0 6 10 12 0,030112476 1 82 Bastenaken -13 -7 1 7 10 0,759428807 83 Marche-en-Famenne -13 -7 0 5 8 0,932091128 84 Neufchâteau -5 0 5 9 11 0,033637072 1 85 Virton -7 0 7 11 13 0,024028312 1 91 Dinant -2 1 5 8 10 0,005298124 1 92 Namen -1 1 3 6 7 0,005995738 1 93 Philippeville -7 -2 3 7 10 0,180784081 Tabel XIV.2 Hulp bij de interpretatie van de afwijkingen van het relatieve risico- (IQI 15 : Acuut myocard infarct) 1 nummer van het arrondissement volgens het Nationaal Instituut voor de Statistiek; 2/3 ondergrens van het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval/ 95%-betrouwbaarheidsinterval; 4 afwijking van het relatieve risico, uitgedrukt in %;5/6 bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval/ Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval; 7 probabiliteit dat een afwijking van een arrondissement ten opzichte van het nationale cijfer = 0; 8 significantiegraad: 1 = significant voor het 95%-interval ; 2 = significant voor het Bonferroni-interval

110

XV. Intramuraal letaliteitscijfer na een opname voor Congestief hartfalen (CHFLC) (IQI 16) Selectiecriteria -

-

-

Gegevensbank : MKG 2002 – 2005 (8 semesters) De ICD9-CM-codes gebruikt voor de selectie van CHF zijn: (zie bijlage “Technische specificaties IQI”) Definitie: aantal sterfgevallen per 100 ontslagen personen met CHF als hoofddiagnose Teller: aantal sterfgevallen bij personen die werden gehospitaliseerd met CHF als hoofddiagnose Noemer: totaal aantal verblijven van personen die werden gehospitaliseerd met CHF als hoofddiagnose De ziekenhuizen met minder dan 80 gevallen gedurende de onderzochte periode werden niet in de analyse opgenomen Exclusies: verblijven zonder informatie over het type ontslag, transfers naar een ander acuut ziekenhuis, verblijven met MDC 14 (zwangerschap, verlossing en puerperium) en MDC 15 (pasgeborenen), patiënten jonger dan 18 jaar; op die manier werden er 3882 verblijven uitgesloten om uit te komen op 85.659; voor de analyse tellen we ook de ziekenhuizen met minder dan 80 verblijven niet mee (1 ziekenhuis en 11 verblijven uitgesloten) en voor de logistische regressie selecteren we de patiënten van 70 jaar en ouder (68.611 verblijven) We willen erop wijzen dat we, indien we de selectie enkel zouden hebben gedaan op basis van de APR-DRG 194 “hartfalen”, slechts 71398 verblijven hadden geteld in plaats van 85659 bij de eerste filtering Risicocorrectie: leeftijd, geslacht, co-morbiditeit (Charlson-score)

Toelichting Congestief hartfalen (CHF) is een vrij courante oorzaak voor ziekenhuisopname (Tabel XV.1) en is verantwoordelijk voor een relatief aanzienlijk mortaliteitscijfer op korte termijn. Ondanks de vooruitgang, die werd geboekt in de medische behandeling van CHF, is deze aandoening nog altijd gerelateerd aan een aanzienlijke morbiditeit, functionele beperkingen, mortaliteit en een sociaal-economische kostprijs.

111

Aantal

Totaal

Cijfer

OG

BG

8,5 4 3,3 5,3 7,1 11,9 18,3 26

3,8 2,1 2,3 4,6 6,5 11,3 17,7 24,2

17,3 7,5 4,6 6,2 7,7 12,4 19 27,8

13,1

12,8

13,4

3,8 4,9 3 5,8 7,1 10,5 15,8 24,6

0,7 2,3 1,7 4,6 6,3 9,9 15,3 23,5

14,3 9,8 5,1 7,2 8 11 16,4 25,6

Mannen 18-29 jaar 30-39 jaar 40-49 jaar 50-59 jaar 60-69 jaar 70-79 jaar 80-89 jaar 90 jaar +

7 10 35 165 479 1783 2333 606

Subtotaal Vrouwen

5418

18-29 jaar 30-39 jaar 40-49 jaar 50-59 jaar 60-69 jaar 70-79 jaar 80-89 jaar 90 jaar +

2 8 13 77 268 1343 3034 1600

Subtotaal Nationaal

82 247 1067 3098 6788 15040 12714 2334 41370 52 163 440 1328 3772 12836 19170 6517

6345

44278

14,3

14

14,7

11763

85648

13,7

13,5

14

Tabel XV.1: Bruto nationaal en leeftijds- en geslachtsspeciefiek intramuraal letaliteitscijfer voor congestief hartfalen. België 2002-2005 OG: ondergrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval BG: bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval

Voor de logistische regressieanalyse, die we gebruikten voor het aanmaken van de kaarten, hebben we enkel de drie leeftijdsgroepen vanaf 70 jaar meegerekend. We deden dit om over een homogenere steekproef te beschikken aangezien de oudere CHF-patiënten verschillen van de jongere CHF-patiënten, onder meer omdat er binnen de oude leeftijdsgroep relatief veel patiënten zijn met een bewaarde systolische functie. Kaart XV.1 geeft de geografische spreiding weer van de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden voor congestief hartfalen in België. De afwijkingen die wijzen op een relatief risico dat significant hoger ligt (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval) doen zich voor in de administratieve arrondissementen Brugge, Veurne, Sint-Niklaas (in Vlaanderen), en Doornik, Soignies, Ath en Hoei (in Wallonië). De arrondissementen Antwerpen, Leuven, Diksmuide, Oostende, Roeselare, Hasselt, Maaseik, Tongeren (in Vlaanderen), en Bastenaken (in Wallonië) worden gekenmerkt door afwijkingen die wijzen op een significant lager relatief risico (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval). Als we het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval hanteren, dat conservatiever is, vertoont enkel het arrondissement Hoei een relatief overlijdensrisico voor CHF dat significant hoger ligt, en de 112

arrondissementen Antwerpen, Leuven, Diksmuide, Oostende, Roeselare, Hasselt en Bastenaken hebben een significant lager relatief overlijdensrisico.

Kaart XV.1 Congestief hartfalen (IQI 16) – afwijkingen (%) van het relatieve risico – MKG 2002-2005

Kaart XV.2 geeft de geografische verschillen weer in de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden voor congestief hartfalen in functie van het al dan niet behoren tot de interpretatiezone. We stellen daarbij vast dat de arrondissementen Maaseik, Tongeren en Bastenaken lage relatieve overlijdensrisico’s vertonen (<-25), die zich in de interpretatiezone bevinden. De andere arrondissementen hebben afwijkingen van het relatieve risico die zich in de zone van niet-interpretatie bevinden. Tabel XV.2 geeft de gedetailleerde cijfers, per arrondissement, van de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden voor CHF, alsook de respectievelijke 95%- en Bonferroni-betrouwbaarheidsintervallen, en de significantiegraad.

113

Kaart XV.2 Congestief hartfalen (IQI 15) - afwijkingen (%) van het relatieve risico per interpretatie zone - MKG 2002-2005

114

NIS-nr1 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

arrondissement Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-Famenne Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville

OG_B2

OG_953

-19 -18 -11 -11 -17 -21 -15 -4 -50 -13 -9 -30 -36 -30 -10 -15 -20 -37 -17 -32 -4 -6 -9 -12 -23 -6 -19 -3 2 -7 -9 -27 -25 -42 -42 -38 -59 -26 -49 -29 -27 -20 -20

-15 -12 -5 -7 -13 -17 -9 3 -40 -5 -3 -24 -30 -22 3 -8 -12 -29 -12 -24 4 5 -4 -6 -14 2 -11 5 14 -3 -1 -16 -20 -36 -36 -27 -49 -14 -39 -18 -18 -14 -8

A(%)4 -9 -3 4 -2 -5 -10 1 13 -23 10 7 -14 -19 -9 26 2 0 -14 -5 -11 17 22 4 4 2 15 2 19 32 4 10 2 -12 -26 -26 -8 -30 6 -21 2 -3 -4 13

BG_955 -4 8 13 4 3 -2 11 23 -1 26 17 -3 -6 6 51 14 14 3 3 4 31 42 13 14 20 29 17 33 52 11 23 23 -4 -14 -14 14 -5 30 1 25 13 7 37

BG_B6 0 15 19 9 9 3 18 31 15 37 24 5 3 16 69 22 24 16 9 15 40 55 19 22 34 40 27 43 66 16 32 38 2 -5 -6 31 14 48 18 42 25 15 55

P7 0,002083346 0,610094122 0,444915491 0,600646609 0,245422495 0,016995429 0,917418218 0,011718655 0,043118288 0,185077524 0,172090094 0,016568988 0,005317665 0,224929553 0,017274834 0,662482162 0,957272093 0,112241066 0,230904798 0,151574675 0,007087384 0,00825934 0,286302706 0,432877946 0,78501575 0,019645346 0,750844955 0,003828438 0,00018724 0,267538186 0,082918557 0,838410697 0,004242291 0,000099839 6,80353E-05 0,452606701 0,023992959 0,567710771 0,072443978 0,847845702 0,671600713 0,51488473 0,222983909

IP8 1

1 1 1

1 1 1

1 1

1 1 2

1 2 2 1

Tabel XV.2 Hulp bij de interpretatie van de afwijkingen van het relatieve risico - (IQI 16: Congestief hartfalen) 1

nummer van het arrondissement volgens het Nationaal Instituut voor de Statistiek; 2/3 ondergrens van het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval/ het 95%-betrouwbaarheidsinterval; 4 afwijking van het relatieve risico in %; 5/6 bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval/ het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval; 7 probabiliteit dat een afwijking van een arrondissement ten opzichte van het nationale cijfer = 0; 8 significantiegraad: 1 = significant voor het 95%-interval ; 2 = significant voor het Bonferroni-interval

115

XVI. Intramuraal letaliteitscijfer na een opname voor Cerebrovasculaire ziekte (CVZ) («beroerte », « stroke ») (IQI 17) Selectiecriteria -

-

Gegevensbank: MKG 2002-2005 (8 semesters) Definitie: sterfgevallen tijdens verblijven met CVZ als hoofddiagnose (zie bijlage “Technische specificaties IQI”). Teller: aantal sterfgevallen met CVZ als hoofddiagnose. Noemer: alle verblijven met CVZ als hoofddiagnose. Exclusies: ziekenhuizen met minder dan 80 observaties van CVZ tijdens de periode 2002-5, patiënten met ontbrekende ontslaggegevens, getransfereerd naar een ander ziekenhuis, MDC 14 (zwangerschap, geboorte en puerperium), en MDC 15 (pasgeborenen en andere). Risicocorrectie: leeftijd, geslacht, co-morbiditeit (Charlson-score) Verdere details: cf. Acute Stroke Mortality Rate (IQI 17) http://www.qualityindicators.ahrq.gov/iqi_download.htm

Toelichting Een “beroerte” behoort in Europa en Noord Amerika tot de belangrijkste oorzaken van overlijden en handicap. In België, tijdens de periode 1980-1997, vormden cerebro-vasculaire aandoeningen 9% van de doodsoorzaken bij de mannen en 14% bij de vrouwen. Niet alleen de letaliteit en incidentie maken van beroerte een belangrijk gezondheidsprobleem: de meeste patiënten, die een apoplexie overleven, behouden een ernstige handicap en blijven afhankelijk van derden. Ongeveer één patiënt op vijf, opgenomen voor een beroerte, overlijdt in het ziekenhuis. De evolutie voor leeftijdsspecifieke beroerte letaliteitcijfers (stroke-LCs) is bijna identiek bij mannen en vrouwen (Tabel XVI.1). We stellen de hoogste cijfers vast bij personen van 80 jaar en ouder.

116

Leeftijdscategorie

Aantal sterfgevallen

Aantal gevallen

Cijfer (%)

ondergrens (%)

bovengrens (%)

83 1056 3036 2952

739 9073 17893 10352

11,23 11,64 16,97 27,65

9,09 10,99 16,42 27,65

13,78 12,32 17,53 29,40

80 808 2797 5586

699 5601 15146 18772

11,44 11,43 18,47 29,76

9,23 13,52 17,85 29,10

14,10 15,38 19,10 30,42

a) Mannen < 40 jaar 40-64 jaar 65-79 jaar ≥80 jaar b) Vrouwen < 40 jaar 40-64 jaar 65-79 jaar ≥80 jaar c) Totale bevolking < 40 jaar 40-64 jaar 65-79 jaar ≥80 jaar

163 1864 5833 8538

1438 11,34 9,77 13,11 14674 12,70 12,17 13,25 33039 17,65 17,25 18,07 29124 29,32 28,79 29,84 16398 78275 20,95 20,66 21,24 Nationaal Tabel XVI.1 : Nationaal, leeftijds- en geslachtsspecifiek bruto letaliteitcijfer na een opname voor CVZ. België 2002-5

Aan de hand van kaart XVI.1 kunnen we de geografische spreiding in België vaststellen van de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden door een cerebrovasculaire ziekte (CVZ). De afwijkingen die wijzen op een significant hoger relatief risico (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval) komen voor in 8 administratieve arrondissementen: Sint-Niklaas, Antwerpen, Leuven (in Vlaanderen), Charleroi, Bergen, Doornik, Thuin, Soignies (in Wallonië), en Brussel-hoofdstad. De arrondissementen Oostende, Eeklo, Veurne, Roeselare, Tielt, Hasselt, Maaseik, Leuven (in Vlaanderen) vertonen dan weer afwijkingen die wijzen op een relatief risico dat significant lager ligt (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval). Hanteren we het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval, dat conservatiever is, dan vertonen de arrondissementen Doornik, Charleroi en Bergen een relatief overlijdensrisico voor CVZ dat significant hoger ligt, en de arrondissementen Roeselare en Eeklo hebben een significant lager relatief overlijdensrisico.

117

Kaart XVI.1 Cerebrovasculaire ziekte (IQI 17) Afwijkingen (%) van het relatieve risico - MKG 2002-2005

Kaart XVI.2 geeft de geografische verschillen weer in de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden door een cerebrovasculaire ziekte (CVZ) in functie van het al dan niet behoren tot de interpretatiezone. We stellen daarbij vast dat enkel het arrondissement Eeklo gekenmerkt wordt door een significant lager relatief risico op overlijden (<-25), dat zich in de interpretatiezone bevindt. In de andere arrondissementen liggen de afwijkingen van het relatieve risico in de zone van niet-interpretatie. Er zijn geen arrondissementen die tot de interpretatiezone behoren en gekenmerkt worden door een hoger relatief overlijdensrisico (>35). Tabel XVI.2 geeft de gedetailleerde cijfers, per arrondissement, van de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden voor CVZ, alsook de respectievelijke 95%- en Bonferroni-betrouwbaarheidsintervallen, en de significantiegraad. We stellen daarbij vast dat de verblijven van patiënten zonder gekende woonplaats en met woonplaats in het buitenland een afwijking vertonen die wijst op een hoog relatief overlijdensrisico voor het 95%betrouwbaarheidsinterval en die zich in de interpretatiezone bevindt.

118

Kaart XVI.2 Cerebrovasculaire ziekte (IQI 17) - afwijkingen (%) van het relatieve risico per interpretatiezone – MKG 2002-2005

119

NIS-nr1

arrondissement

OG_B2

OG_953

A(%)4

BG_955

BG_B6

P7

PI8

11 Antwerpen -1 3 9 14 18 0,002610347 1 12 Mechelen -18 -13 -4 4 11 0,320501492 13 Turnhout -16 -11 -3 6 12 0,561721411 21 Brussel 0 4 10 16 20 0,001238214 1 23 Halle-Vilvoorde -8 -4 3 11 16 0,369599708 24 Leuven -20 -16 -9 -1 4 0,023314226 1 25 Nijvel -8 -2 8 19 26 0,123313973 31 Brugge -22 -17 -8 1 8 0,099617729 32 Diksmuide -45 -36 -20 0 15 0,05343022 33 Ieper -27 -19 -6 9 19 0,40702881 34 Kortrijk -20 -15 -6 3 9 0,175600282 35 Oostende -33 -27 -18 -7 0 0,001374416 1 36 Roeselare -39 -33 -22 -10 -2 0,000611342 2 37 Tielt -41 -33 -19 -4 8 0,019852082 1 38 Veurne -41 -33 -19 -3 9 0,026149033 1 41 Aalst -22 -17 -8 2 9 0,111165716 42 Dendermonde -14 -8 3 15 23 0,575852696 43 Eeklo <0,00001 -50 -43 -32 -18 -7 2 44 Gent -17 -13 -7 1 5 0,07044749 45 Oudenaarde -24 -16 -4 11 21 0,612371924 46 St-Niklaas -6 1 12 24 32 0,031733107 1 51 Ath -13 -2 15 35 50 0,087484329 52 Charleroi <0,00001 6 11 19 28 34 2 53 Bergen <0,00001 6 13 24 36 44 2 54 Moeskroen -14 -4 14 34 49 0,120630735 55 Soignies -6 2 15 29 38 0,021199425 1 56 Thuin -2 6 20 35 45 0,002576139 1 57 Doornik <0,00001 9 19 35 52 64 2 61 Hoei -29 -19 -4 14 27 0,642349727 62 Luik -6 -1 7 15 20 0,082358881 63 Verviers -28 -21 -11 0 8 0,050180168 64 Waremme -24 -14 4 24 39 0,685256496 71 Hasselt -21 -17 -9 -1 5 0,029081418 1 72 Maaseik -29 -22 -12 -1 7 0,039635749 1 73 Tongeren -25 -19 -9 1 9 0,083341509 81 Aarlen -38 -26 -5 21 41 0,699244169 82 Bastenaken -50 -38 -16 13 35 0,263721535 83 Marche-en-F. -28 -14 10 40 61 0,436936227 84 Neufchâteau -31 -20 -1 22 38 0,949428882 85 Virton -30 -18 4 30 50 0,727622257 91 Dinant -34 -26 -13 1 12 0,075018061 92 Namen -21 -15 -6 4 12 0,275198224 93 Philippeville -21 -9 11 34 51 0,304657898 Tabel XVI.2 Hulp bij de interpretatie van de afwijkingen van het relatieve risico - (IQI 17 : cerebrovasculaire ziekte) 1 nummer van het arrondissement volgens het Nationaal Instituut voor de Statistiek; 2/3 ondergrens van het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval/ het 95%-betrouwbaarheidsinterval ; 4 afwijking van het relatieve risico, uitgedrukt in %;5/6 bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval/ het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval 7 probabiliteit dat een afwijking van een arrondissement ten opzichte van het nationale cijfer = 0; 8 significantiegraad: 1 = significant voor het 95%-interval ; 2 = significant voor het Bonferroni-interval

120

XVII. Intramuraal letaliteitscijfer na een opname voor Heupfractuur (IQI 19) Selectiecriteria -

-

Gegevensbank: MKG 2001-2004 (8 semesters) Definitie: aantal sterfgevallen per 100 ontslagen personen met een heupfractuur als hoofddiagnose Teller: aantal sterfgevallen bij personen met een heupfractuur als hoofddiagnose Noemer: totaal van de verblijven van personen met een heupfractuur als hoofddiagnose De ziekenhuizen met minder dan 80 gevallen gedurende de onderzochte periode werden niet in de analyse opgenomen Inclusies: ICD9-CM-codes met heupfractuur als hoofddiagnose (zie bijlage “Technische specificaties IQI”) Exclusies: MDC 14 (zwangerschap, verlossing en puerperium) en 15 (pasgeborenen en andere neonatalen), transfer naar een ander acuut ziekenhuis, daghospitalisaties (chirurgische of medische) en hospitalisaties van lange duur Risicocorrectie: leeftijd, geslacht, co-morbiditeit Tussen 2001 en 2004 werden er 60.815 ziekenhuisverblijven met een heupfractuurdiagnose geregistreerd; als we de verblijven uitsluiten die gekenmerkt werden door een onbekend ontslagtype, een transfer naar een ander acuut ziekenhuis, een MDC 14 of 15, dan blijven er 56.687 over. Van deze laatste tellen er 52.435 patiëntenverblijven mee waarbij geen sprake was van polytraumata of multipele fracturen, zodat de bestudeerde populatie homogener wordt. Om de bestudeerde populatie nog homogener te maken, laten we de leeftijdsgroepen onder de 65 jaar buiten beschouwing. Op die manier houden we 47.125 verblijven over. Voor meer details: zie Hip Fracture Mortality Rate (IQI 19) p.63 en A25 van de Inpatient Quality Indicators http://www.qualityindicators.ahrq.gov/iqi_download.htm

Toelichting Heupfracturen zijn leiden vaak tot hospitalisatie en functionele regressie bij bejaarden. Zij brengen een multidisciplinaire spiraal van gezondheidszorg, rehabilitatie en sociale assistentie op gang, doordat ze vooral bejaarde en kwetsbare mensen treffen, die gekenmerkt zijn door een belangrijke co-morbiditeit. Heupfracturen zijn gekenmerkt door een aanzienlijk letaliteitcijfer. Ongeveer 1 op 3 tot 7 patiënten sterft binnen het jaar en van diegenen die 1 jaar later nog leven zijn er slechts 54 % die zich zonder hulp kunnen verplaatsen en slechts 40% zijn in staat om alle fysieke activiteiten van de ADL uit te voeren. Het aantal heupfracturen is veel hoger bij vrouwen dan bij mannen. Het leeftijdsspecifieke letaliteitcijfer na een opname wegens een heupfractuur is duidelijk groter in de oudere leeftijdsgroepen en bij mannen. (Tabel XVII.1).

121

Sterfgevallen Opnames Percentage OG Mannen 0-18 jaar 18-39 jaar 40-64 jaar 65-79 jaar 80 jaar + Subtotaal Vrouwen 0-18 jaar 18-39 jaar 40-64 jaar 65-79 jaar 80 jaar + Subtotaal Nationaal

BG

0 1 62 426 999 1.488

159 458 2.327 4.700 5.898 13.542

0,0 0,2 2,7 9,1 16,9 11,0

0,0 0,0 2,1 8,3 16,0 10,5

2,9 1,4 3,4 9,9 17,9 11,5

0 0 30 471 2.017 2.518 4.006

90 127 2152 12.166 24.358 38.893 52.435

0,0 0,0 1,4 3,9 8,3 6,5 7,6

0,0 0,0 1,0 3,5 7,9 6,2 7,4

5,1 3,7 2,0 4,2 8,6 6,7 7,9

Tabel XVII.1: Bruto nationaal intramuraal letaliteitcijfer en leeftijds- en geslachtsspecifiek intramuraal letaliteitcijfer na opname voor een heupfractuur. België 2001-2004. OG: ondergrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval; BG: bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval;

Kaart XVII.1 geeft de geografische spreiding weer in België van de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden door een heupfractuur. Zeven arrondissementen vertonen afwijkingen die wijzen op een significant hoger relatief risico (bij een 95%betrouwbaarheidsinterval) : Leuven, Hasselt, Ath, Charleroi, Soignies, Luik en Philippeville. 4 arrondissementen (Ieper, Kortrijk, Maaseik en Bastenaken) vertonen dan weer afwijkingen die een significant lager relatief risico weerspiegelen (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval). Als we het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval hanteren, vertoont geen enkel arrondissement een significant hoger of lager relatief risico op overlijden door een heupfractuur.

122

Kaart XVII.1 Heupfractuur (IQI 19) - Afwijkingen (%) van het relatieve risico – MKG 2001-2004

Kaart XVII.2 geeft de geografische verschillen weer in de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden voor een heupfractuur in functie van het al dan niet behoren tot de interpretatiezone. We stellen daarbij vast dat 3 arrondissementen (Ieper, Maaseik en Bastenaken) significant lagere relatieve overlijdensrisico’s vertonen (<-25), die zich in de interpretatiezone bevinden. De arrondissementen Ath en Philippeville worden dan weer gekenmerkt door significant hogere relatieve overlijdensrisico’s (>35), die zich eveneens in de interpretatiezone bevinden. De andere arrondissementen hebben afwijkingen van het relatieve risico die zich in de zone van niet-interpretatie bevinden. Tabel XVII.2 geeft de gedetailleerde cijfers, per arrondissement, van de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden voor een heupfractuur, alsook de respectievelijke 95%- en Bonferroni-betrouwbaarheidsintervallen, en de significantiegraad. We stellen daarbij vast dat de verblijven van patiënten die in het buitenland verblijven een afwijking vertonen die wijst op een lager relatief overlijdensrisico voor het 95%betrouwbaarheidsinterval, en die zich in de interpretatiezone bevindt. De verblijven van patiënten zonder gekende woonplaats vertonen daarentegen een hoger relatief overlijdensrisico voor het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval, dat zich eveneens in de interpretatiezone bevindt.

123

Kaart XVII.2 Heupfractuur (IQI 19) - afwijkingen (%) van het relatieve risico per interpretatiezone MKG 2001-2004

124

NIS-nr1 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Arrondissement Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-F. Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville

OG_B2 -13 -13 -18 -8 -14 -6 -31 -28 -71 -66 -47 -23 -43 -52 -67 -25 -39 -60 -19 -46 -31 -8 -9 -25 -53 -11 -31 -14 -37 -6 -23 -26 -10 -61 -18 -31 -83 -38 -51 -24 -31 -30 -21

OG_953 -6 -3 -8 -2 -5 4 -21 -18 -58 -57 -39 -11 -31 -39 -55 -15 -29 -47 -11 -34 -20 8 0 -16 -40 1 -20 -1 -24 2 -12 -10 1 -50 -5 -12 -73 -20 -37 -4 -17 -21 -1

A(%)4 4 14 8 8 9 19 -5 0 -28 -37 -24 9 -8 -14 -28 3 -10 -22 2 -11 1 37 15 1 -16 22 0 21 0 15 6 18 18 -30 17 24 -49 16 -8 33 9 -5 37

BG_955 15 32 26 18 24 35 14 19 17 -10 -7 33 20 20 11 23 13 13 17 17 25 71 31 19 16 44 23 46 29 28 26 53 37 -3 43 69 -6 61 29 78 41 14 81

BG_B6 23 46 39 25 35 47 28 34 56 13 6 51 41 47 44 37 30 42 27 39 43 96 43 33 41 61 41 64 51 38 41 79 50 19 61 103 36 96 59 111 65 27 115

P7 0,44482913 0,10937316 0,34225851 0,12513678 0,22697096 0,01220611 0,60773966 0,96353144 0,20545603 0,01389368 0,00949238 0,38894871 0,53745388 0,39997974 0,15062008 0,76391564 0,38186160 0,21018401 0,74923319 0,41379800 0,95867048 0,00638663 0,04748840 0,94334079 0,30051490 0,03149806 0,98940516 0,05600142 0,97827971 0,01954581 0,54985815 0,21229737 0,03838490 0,03867008 0,12388131 0,20061817 0,03836409 0,4053081 0,63189101 0,06914477 0,50499716 0,5964812 0,04298057

PI8

1

1 1

1 1

1

1

1 1

1

1

Tabel XVII.2 Hulp bij de interpretatie van de afwijkingen van het relatieve risico - (IQI 19 : heupfractuur) 1

nummer van het arrondissement volgens het Nationaal Instituut voor de Statistiek; 2/3 ondergrens van het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval/ 95%-betrouwbaarheidsinterval; 4 afwijking van het relatieve risico, uitgedrukt in %; 5/6 bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval/ Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval; 7 probabiliteit dat een afwijking van een arrondissement ten opzichte van het nationale cijfer = 0; 8 significantiegraad: 1 = significant voor het 95%-interval ; 2 = significant voor het Bonferroni-interval;

125

XVIII. Intramuraal letaliteitscijfer na een opname voor “Pneumonie opgelopen buiten het ziekenhuis” (CAP: Community Acquired Pneumonia) (IQI 20) Selectiecriteria -

-

Gegevensbank: MKG 2002-2005 (8 semesters) Definitie: sterfgevallen tijdens ziekenhuisverblijven met pneumonie als hoofddiagnose (zie bijlage “Technische specificaties IQI”). Teller: aantal sterfgevallen met pneumonie als hoofddiagnose. Noemer: alle verblijven met pneumonie als hoofddiagnose. Exclusies: ziekenhuizen met minder dan 80 observaties van CAP tijdens de periode 20022005, patiënten met ontbrekende ontslaggegevens of getransfereerd naar een ander ziekenhuis, MDC 14 (zwangerschap, geboorte en puerperium), en MDC 15 (pasgeborenen en andere). Correctie voor leeftijd, geslacht en co-morbiditeit (Charlson-D’Hoore) Verdere details : cf. Pneumonia Mortality Rate (IQI 20) p.65 en A25 van de Inpatient Quality Indicators http://www.qualityindicators.ahrq.gov/iqi_download.htm

Toelichting Ziekenhuisopnamen voor pneumonie komen wereldwijd veel voor. Dit fenomeeen geldt ook voor België. Tijdens de periode 2000-2003 werden er in de Belgische ziekenhuizen 109.399 ziekenhuisverblijven, of meer dan 25.000 ziekenhuisverblijven per jaar, met pneumonie als hoofddiagnose geregistreerd waaronder 17.130 sterfgevallen of een ziekenhuisletaliteit door pneumonie van 15.66 %. De pneumonieletaliteit is functie van de leeftijd, en in mindere mate ook van het geslacht (Tabel XVIII.1). Leeftijdscategorie Aantal Totaal LC-CAP OG BG 18-39 jaar 86 5328 1,3 2 1,61 40-64 jaar 1.012 14423 7,02 6,61 7,45 65-79 jaar 3.912 24974 15,66 15,22 16,12 80+ jaar 5.079 19975 25,43 24,83 26,04 Subtotaal 10.089 64700 15,59 15,32 15,88 18-39 jaar 51 5205 1,3 Vrouwen 0,98 0,74 40-64 jaar 418 9609 4,35 3,96 4,78 65-79 jaar 1.780 14131 12,6 12,06 13,16 80+ jaar 5.076 21876 23,2 22,65 23,77 Subtotaal 7.325 50821 14,41 14,21 14,72 17.414 115.521 Bevolking 15,07 14,87 15,28 Mannen

Tabel XVIII.1: Nationaal bruto letaliteitcijfer en leeftijds- en geslachtsspecifieke ziekenhuisletaliteit door CAP.België 2002-5 OG: ondergrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval; BG: bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval;

Als we kaart XVIII.1 bekijken, stellen we vast dat de geografische spreiding in België van de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden voor pneumonie opgelopen buiten het ziekenhuis (CAP) verschillen vertoont tussen de arrondissementen. Acht arrondissementen vertonen afwijkingen die wijzen op een significant hoger relatief risico (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval): Halle-Vilvoorde, Aalst en Oudenaarde (in Vlaanderen), Ath, Charleroi, Bergen, Doornik (in Wallonië), en Brussel-hoofdstad. Daartegenover staan 10 arrondissementen met afwijkingen die wijzen op een significant lager relatief risico (bij een 126

95%-betrouwbaarheidsinterval) : Turnhout, Leuven, Kortrijk, Roeselare, Tielt, Maaseik en Tongeren (in Vlaanderen), Verviers, Marche-en-Famenne en Dinant (in Wallonië). Als we het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval hanteren, worden 5 administratieve arrondissementen gekenmerkt door afwijkingen die wijzen op een significant hoger relatief overlijdensrisico: het betreft Brussel-hoofdstad, Doornik, Charleroi, Ath en Bergen. De arrondissementen Leuven, Roeselare en Maaseik vertonen daarentegen afwijkingen die wijzen op een lager relatief risico.

Kaart XVIII.1 Pneumonie opgelopen buiten het ziekenhuis (IQI 20)– Afwijkingen (%) van het relatieve risico – MKG 2002-2005

Kaart XVIII.2 geeft de geografische verschillen weer in de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden voor pneumonie opgelopen buiten het ziekenhuis (CAP) in functie van de interpretatiezone. We stellen daarbij vast dat slechts twee arrondissementen zich in de interpretatiezone bevinden, met name Tielt, met een laag relatief overlijdensrisico vertoont (<-25), en Ath, met een hoger relatief overlijdensrisico (>35). De andere arrondissementen hebben afwijkingen van het relatieve risico die zich in de zone van nietinterpretatie bevinden. Tabel XVIII.2 geeft de gedetailleerde cijfers, per arrondissement, van de afwijkingen van het relatieve risico op een intramuraal overlijden voor CAP, alsook de respectievelijke 95%- en Bonferroni-betrouwbaarheidsintervallen, en de significantiegraad.

127

Kaart XVIII.2 Pneumonie opgelopen buiten het ziekenhuis (IQI 20) - afwijkingen (%) van het relatieve risico per interpretatiezone - MKG 2002-2005

128

NIS-nr1

arrondissement 11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-F. Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville

OG_B2 -13 -14 -23 9 -4 -30 -12 -26 -39 -11 -28 -24 -40 -50 -23 -6 -13 -18 -18 -2 -15 8 3 7 -18 -12 -18 4 -25 -6 -32 -25 -11 -40 -29 -44 -51 -52 -37 -34 -41 -17 -23

OG_953 -10 -8 -18 14 1 -25 -5 -20 -27 -1 -22 -17 -34 -42 -10 0 -6 -7 -14 8 -8 21 8 13 -9 -5 -10 13 -15 -2 -26 -15 -5 -34 -23 -33 -40 -43 -28 -21 -33 -11 -12

A(%)4 -4 1 -10 20 9 -18 5 -10 -7 16 -12 -4 -22 -29 11 11 5 12 -7 23 3 43 16 24 6 8 3 28 3 5 -16 3 3 -23 -13 -12 -18 -24 -11 3 -20 -2 7

BG_955 2 11 -1 26 18 -10 17 0 18 34 -1 9 -10 -12 36 23 18 34 1 40 14 67 25 35 23 23 18 44 22 13 -5 23 13 -11 -1 13 9 -1 9 32 -5 9 30

BG_B6 6 18 5 31 24 -5 25 8 37 48 6 19 -1 0 55 31 26 49 6 52 23 84 32 43 36 33 29 55 37 18 3 39 19 -2 8 33 30 17 24 54 6 17 46

P7

PI8

0,179286 0,847751 0,031719 <0,0001 0,026299 <0,0001 0,328178 0,058053 0,567675 0,061189 0,030652 0,504488 0,001002 0,001518 0,323951 0,03867 0,386078 0,231137 0,082385 0,001754 0,651848 <0,0001 <0,0001 <0,0001 0,445266 0,20583 0,637831 <0,0001 0,781625 0,145266 0,006147 0,768571 0,468079 0,000603 0,038201 0,323581 0,177439 0,047567 0,266566 0,835595 0,011376 0,774213 0,490371

1 2 1 2

1 2 1 1

1 2 2 2

2

1

2 1

1

1

Tabel XVIII.2 Hulp bij de interpretatie van de afwijkingen van het relatieve risico voor intramurale letaliteit door CAP (IQI 20 : pneumonie opgelopen buiten het ziekenhuis) 1 NIS-nr: nummer van het arrondissement volgens het Nationaal Instituut voor de Statistiek;2/3 ondergrens van het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval/ 95%-betrouwbaarheidsinterval;4 afwijking van het relatieve risico, uitgedrukt in %; 5/6 bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval / Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval; 7 probabiliteit dat een afwijking van een arrondissement ten opzichte van het nationale cijfer = 0; 8 significantiegraad: 1 = significant voor het 95%-interval ; 2 = significant voor het Bonferroni-interval.

129

XIX. Keizersnedencijfer bij laag-risico verlossingen (IQI 21) Selectiecriteria - Gegevensbank: MKG 2001-2004 (8 semesters) - Definitie: aantal keizersneden per 100 verlossingen per instelling (zie bijlage “Technische specificaties IQI”) - Teller: aantal keizersneden, geïdentificeerd per APR-DRG, of per ICD-9-CM ingrepencode, met uitsluiting van ingrepencode 74.91 (hysterectomie) - Noemer: alle verlossingen - Exclusies: abnormale presentatie, preterme verlossing, doodgeboorte, meerlingzwangerschap en ingrepen voor stuitligging. Geboortegewicht <2.500g of > 4.499g. - Ziekenhuizen met minder dan 90 verlossingen tijdens de periode 2001-2004 werden uit deze studie uitgesloten Risicocorrectie: leeftijdsgroepen. Voor meer details: zie Cesarean Delivery Rate (IQI 21) p.67 en A27 van de Inpatient Quality Indicators http://www.qualityindicators.ahrq.gov/iqi_download.htm Toelichting Wegens de stijgende trend en de grote verschillen in keizersnedencijfers (KSCs) tussen landen met vergelijkbare sociaal-economische profielen, tussen subnationale entiteiten, tussen ziekenhuizen en tussen artsen, werd verlossing door keizersnede geïdentificeerd als een te vaak gebruikte procedure (“overgebruik”). Zoals blijkt uit tabel XIX.1, neemt het bruto keizersnedencijfer bij laagrisico verlossingen toe met de leeftijd.

Leeftijdscategorie Keizersneden (N) Verlossingen (N) Cijfer < 20 jaar

765

8.140

9,4

OG

BG

8,78 10,06

20-24 jaar

5.910

25-29 jaar

15.987

134.071 11,92 11,75

57.010 10,37 10,12 10,62

30-34 jaar

17.342

126.098 13,75 13,56 13,94

35-39 jaar

7.746

40 jaar en +

1.828

9.057 20,18 19,36 21,03

Nationaal

49.578

381.989 12,98 12,87 13,09

47.613 16,27 15,94

12,1 16,6

Tabel XIX.1: bruto nationaal keizersnedencijfer en leeftijdsspecifiek keizersnedencijfer (in %) bij laagrisico verlossingen. België, 2001-2004. OG: ondergrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval; BG: bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval;

Kaart XIX.1 geeft de geografische spreiding weer, in België, van de afwijkingen van het relatieve risico op een keizersnede bij een verlossing « met laag risico». Er zijn verschillen tussen de arrondissementen. 9 arrondissementen vertonen afwijkingen die wijzen op een significant hoger relatief risico (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval) : Kortrijk, Dendermonde, Hasselt, Tongeren, Bergen, Hoei, Marche-en-Famenne, Luik en Verviers. 14 arrondissementen vertonen dan weer afwijkingen die wijzen op een significant lager relatief risico (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval) : Turnhout, Leuven, Nijvel, Ieper, Eeklo, Gent, Ath, Charleroi, Soignies, Doornik, Neufchâteau, Dinant, Namen en Brussel-hoofdstad. 130

Als we het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval hanteren, zien we dat 5 administratieve arrondissementen worden gekenmerkt door afwijkingen die wijzen op een significant hoger risico op een keizersnede: het betreft Kortrijk, Dendermonde, Hasselt, Luik en Verviers. De arrondissementen Brussel-hoofdstad, Nijvel, Ath, Neufchâteau, Dinant en Namen vertonen dan weer afwijkingen die wijzen op een significant lager relatief risico.

Kaart XIX.1 IQI 21 Keizersnedencijfer (IQI) – Afwijkingen (%) van het relatieve risico - MKG 20012004

Kaart XIX.2 geeft de geografische verschillen weer in de afwijkingen van het relatieve risico op een keizersnede bij een verlossing met laag risico in functie van de interpretatiezones. We stellen daarbij vast dat enkel het arrondissement Neufchâteau een lager relatief risico vertoont (<-25), dat zich in de interpretatiezone bevindt. De andere arrondissementen hebben afwijkingen van het relatieve risico die zich in de zone van niet-interpretatie bevinden. Tabel XIX.2 geeft de gedetailleerde cijfers, per arrondissement, van de afwijkingen van het relatieve risico, alsook de respectievelijke 95%- en Bonferroni-betrouwbaarheidsintervallen, en de significantiegraad.

131

Kaart XIX.2 Keizersnedencijfer (IQI 21) - afwijkingen (%) van het relatieve risico per interpretatiezone - MKG 2001-2004

132

NIS-nr1

Arrondissement

OG_B2

OG_953

A(%)4

BG_955

BG_B6

P7

PI8

11 Antwerpen -8 -6 -3 1 3 0.1000296303 12 Mechelen -6 -2 4 10 14 0.1999829994 13 Turnhout -15 -12 -7 -1 2 0.0140393083 1 21 Brussel -19 -17 -15 -12 -10 <0,0001 2 23 Halle-Vilvoorde -11 -8 -4 1 4 0.1026033034 24 Leuven -14 -11 -6 -2 2 0.0084709318 1 25 Nijvel -25 -22 -17 -12 -9 <0,0001 2 31 Brugge -15 -11 -5 2 7 0.1641152016 32 Diksmuide -11 -2 12 29 41 0.0960779636 33 Ieper -29 -23 -14 -5 2 0.0054503237 1 34 Kortrijk 13 18 24 31 36 <0,0001 2 35 Oostende -12 -6 3 12 19 0.5772108228 36 Roeselare -7 -1 7 16 22 0.1033626079 37 Tielt -9 -2 8 19 28 0.1322209474 38 Veurne -28 -20 -7 9 20 0.3799778231 41 Aalst -7 -3 4 10 15 0.2702879343 42 Dendermonde 6 11 18 26 32 <0,0001 2 43 Eeklo -30 -24 -13 -2 6 0.0240827484 1 44 Gent -14 -11 -7 -2 1 0.0030805566 1 45 Oudenaarde -12 -6 3 13 20 0.5237457539 46 St-Niklaas -7 -3 3 10 15 0.345239298 51 Ath -35 -29 -19 -8 -1 0.0008803478 2 52 Charleroi -17 -14 -9 -5 -1 0.0001525278 2 53 Bergen 2 6 13 19 24 0.000098788 2 54 Moeskroen -16 -9 2 14 23 0.7597251783 55 Soignies -19 -15 -8 -1 4 0.0263394037 1 56 Thuin -5 0 8 17 23 0.0554669853 57 Doornik -24 -19 -11 -2 4 0.0171783986 1 61 Hoei -2 4 14 24 31 0.0051949743 1 62 Luik 27 30 35 39 43 <0,0001 2 63 Verviers 22 26 33 40 45 <0,0001 2 64 Waremme -13 -7 5 17 26 0.4142786259 71 Hasselt 8 12 17 23 27 <0,0001 2 72 Maaseik -9 -4 3 11 16 0.3919549408 73 Tongeren -1 4 12 20 26 0.0035768399 1 81 Aarlen -12 -4 9 23 34 0.1678811409 82 Bastenaken -19 -11 3 17 28 0.7166824986 83 Marche-en-F. -8 0 13 27 37 0.0477874609 1 84 Neufchâteau -45 -39 -28 -17 -8 0.0000163642 2 85 Virton -19 -12 1 15 25 0.8943671432 91 Dinant -24 -18 -10 0 6 0.0443693048 1 92 Namen -29 -26 -21 -16 -12 <0,0001 2 93 Philippeville -24 -17 -5 8 17 0.4020669521 Tabel XIX.2 Hulp bij de interpretatie van de afwijkingen van het relatieve risico - (IQI 21 : keizersnedencijfer) 1 nummer van het arrondissement volgens het Nationaal Instituut voor de Statistiek;2/3 ondergrens van het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval/ 95%-betrouwbaarheidsinterval; 4 afwijking van het relatieve risico, uitgedrukt in %; 5/6 bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval/het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval; 7 probabiliteit dat een afwijking van een arrondissement ten opzichte van het nationale cijfer = 0; 8 significantiegraad: 1 = significant voor het 95%-interval ; 2 = significant voor het Bonferroni-interval.

133

XX. Open cholecystectomieëncijfer (IQI 23) Selectiecriteria -

Gegevenbank: MKG 2002-2005 (8 semesters) Definitie: aantal open cholecystectomieën per 100 cholecystectomieën Teller: aantal “open” cholecystectomieën Noemer: alle verblijven met een code van cholecystectomie. Inclusies: alleen ontslagen met niet-gecompliceerde cholecystitis of cholelithiase (zie bijlage “Technische specificaties IQI”). Exclusies: MDC 14 (zwangerschap, verlossing en puerperium) en MDC 15 (pasgeborenen) Ziekenhuizen met minder dan 80 cholecystectomieën tijdens de geanalyseerde periode werden niet in de analyse opgenomen. Cijfers in de VS in 2002: 24.77 per 100 verblijven met een indicatie van “open” cholecystectomie. Correctie voor leeftijd, geslacht en co-morbiditeit (Charlson-D’Hoore15) Bijkomende informatie: cf. Laparoscopic Cholecystectomy Rate (IQI 23), Inpatient Quality Indicators, p 73 en, voor de gebruikte codes, p31 (http://www.qualityindicators.ahrq.gov/iqi_download.htm

Toelichting De indicaties voor laparoscopische en open cholecystectomie zijn vaak dezelfde. De laparoscopische cholecystectomie is gekenmerkt door een lagere morbiditeit, een kortere operatieduur, een sneller herstel, minder postoperatieve pijn en een kortere verblijfsduur. Aangezien een laparoscopische cholecystectomie, in de grote meerderheid van nietgecompliceerde gevallen (75%), een open cholecystectomie kan vervangen, duidt een hoger laparoscopische cholecystectomieëncijfer, op een betere kwaliteit. Omgekeerd duidt een hoger open cholecystectomiecijfer dan op mindere kwaliteit. Bij toenemende leeftijd stellen wij een stijging vast van het aantal open cholecystectomieën. Leeftijdscategorie < 40 jaar 40-49 jaar 50-59 jaar 60-69 jaar 70-79 jaar ≥ 80 jaar Nationaal

Open Alle types Percentage cholecystectomieën cholecystectomieën (%) 896 864 1211 1472 2337 1277 8057

14107 11455 14301 14501 13777 5468 73159

6.35 7.54 8.47 10.48 16.96 23.35 11.02

OG

BG

5.96 7.07 8.02 9.98 16.34 22.24 10.79

6.77 8.05 8.94 11.00 17.60 24.50 11.24

Tabel XX.1: Aantal open cholecystectomieën per leeftijdsgroep - MKG 2002-2005 OG: ondergrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval; BG: bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval;

Kaart XX.1 geeft de geografische spreiding weer, voor België, van de afwijkingen van het relatieve risico op een open cholecystectomie. 11 arrondissementen vertonen afwijkingen die wijzen op een significant hoger relatief risico (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval): Diksmuide, Ieper, Oostende, Tielt, Veurne, Bergen, Moeskroen, Hoei, Luik, Verviers en Bastenaken. 16 arrondissementen vertonen afwijkingen die wijzen op een significant lager 134

relatief risico (bij een 95%-betrouwbaarheidsinterval): Brussel-hoofdstad, Nijvel, Namen, Charleroi, Thuin, Aalst, Antwerpen, Mechelen, Turnhout, Halle-Vilvoorde, Leuven, Dendermonde, Gent, Sint-Niklaas, Hasselt, Tongeren. Als we het Bonferronibetrouwbaarheidsinterval hanteren, vertonen de arrondissementen Ieper, Oostende, Tielt, Veurne, Bergen, Moeskroen, Hoei, Verviers en Bastenaken positieve afwijkingen van het relatieve risico die statistisch significant zijn, terwijl de arrondissementen Antwerpen, Turnhout, Halle-Vilvoorde, Leuven, Aalst, Dendermonde, Gent, Sint-Niklaas, Charleroi en Thuin negatieve afwijkingen van het relatieve risico vertonen, die statistisch significant zijn.

Kaart XX.1 Open cholecystectomieëncijfer (IQI 23) – afwijkingen (%) van het relatieve risico per interpretatiezone - MKG 2002-2005

Kaart XX.2 geeft de geografische verschillen weer in de afwijkingen van het relatieve risico op een open procedure bij een cholecystectomie in functie van het al dan niet behoren tot de interpretatiezone. We stellen daarbij vast dat de arrondissementen Antwerpen, Sint-Niklaas, Gent, Dendermonde, Aalst, Leuven, Thuin en Charleroi, die lage relatieve risico’s vertonen (<-25), zich in de interpretatiezone bevinden, terwijl de arrondissementen Veurne, Ieper, Tielt, Moeskroen, Verviers, Bastenaken en Hoei, die een hoger relatief risico vertonen (>35), zich eveneens in de interpretatiezone bevinden. De andere arrondissementen hebben afwijkingen van het relatieve risico die zich in de zone van niet-interpretatie bevinden. Tabel XX.2 geeft de gedetailleerde cijfers, per arrondissement, van de afwijkingen van het relatieve risico, alsook de respectievelijke 95%- en Bonferroni-betrouwbaarheidsintervallen, en de significantiegraad. We stellen daarbij vast dat de verblijven van patiënten met woonplaats in het buitenland een hoger relatief risico vertonen voor het 95%betrouwbaarheidsinterval, maar zich in de zone van niet-interpretatie bevinden.

135

Kaart XX.2 Open cholecystectomieëncijfer (IQI 23)- afwijkingen (%) van het relatieve risico per interpretatiezone - MKG 2002-2005

136

NIS-nr1

Arrondissement

11 12 13 21 23 24 25 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 61 62 63 64 71 72 73 81 82 83 84 85 91 92 93

Antwerpen Mechelen Turnhout Brussel Halle-Vilvoorde Leuven Nijvel Brugge Diksmuide Ieper Kortrijk Oostende Roeselare Tielt Veurne Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde St-Niklaas Ath Charleroi Bergen Moeskroen Soignies Thuin Doornik Hoei Luik Verviers Waremme Hasselt Maaseik Tongeren Aarlen Bastenaken Marche-en-Famenne Neufchâteau Virton Dinant Namen Philippeville

OG_B2 -37 -29 -37 -18 -28 -48 -27 -9 -8 61 -13 8 -13 26 15 -61 -66 -47 -40 -15 -53 -43 -40 12 52 -24 -49 -20 17 -5 24 -14 -30 -32 -40 -54 -2 -31 -39 -27 -37 -33 -53

OG_953 -33 -23 -31 -14 -23 -43 -21 -2 7 70 -6 17 -4 38 27 -55 -60 -37 -35 -4 -47 -33 -35 19 64 -16 -41 -12 26 0 31 -2 -25 -24 -33 -42 13 -18 -26 -13 -27 -27 -42

A(%)4 -27 -13 -23 -7 -15 -34 -12 9 31 83 6 33 12 57 47 -45 -49 -20 -27 13 -35 -15 -27 30 81 -3 -29 2 41 7 42 18 -16 -12 -22 -19 36 5 -5 13 -11 -17 -23

BG_955 -21 -2 -13 -1 -7 -25 -1 21 57 97 18 48 28 75 66 -33 -36 0 -18 32 -22 5 -18 41 98 10 -15 16 56 14 53 39 -6 1 -9 10 61 30 20 40 8 -6 0

BG_B6 -16 6 -6 4 -1 -19 6 29 74 105 26 59 39 87 79 -24 -26 15 -12 45 -13 19 -12 49 109 20 -4 25 65 19 60 53 1 11 0 31 77 48 38 60 22 1 17

P7

PI8

<0,0001 0,030244292 <0,0001 0,031596485 0,00075019 <0,0001 0,031117819 0,11135227 0,00526509 <0,0001 0,308752137 <0,0001 0,125749576 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001

2 1 2 1 2 2 1

0,059196371 <0,0001 0,121717377 <0,0001 0,140673878 <0,0001 <0,0001 <0,0001 0,618331829 0,000336978 0,818261785 <0,0001 0,047622893 <0,0001 0,061491085 0,003303955 0,084525765 0,002201684 0,206752262 0,000649999 0,683236948 0,709600595 0,330575833 0,269742739 0,003037699 0,063905548

1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2

1

Tabel XX.2 Hulp bij de interpretatie van de afwijkingen van het relatieve risico - (IQI 23: open cholecystectomie) 1

NIS-nr: nummer van het arrondissement volgens het Nationaal Instituut voor de Statistiek;2/3 ondergrens van het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval/ 95%-betrouwbaarheidsinterval; 4 afwijking van het relatieve risico, uitgedrukt in %; 5/6 bovengrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval/het Bonferroni-betrouwbaarheidsinterval; 7 probabiliteit dat een afwijking van een arrondissement ten opzichte van het nationale cijfer = 0; 8 significantiegraad: 1 = significant voor het 95%-interval ; 2 = significant voor het Bonferroni-interval.

137

Bijlage: Technische specificaties IQI

138

139

140

141

142

Literatuur (1) Bogaert J, Pincé H. MKG 1996 in beeld -- RCM 1996 en images. D/2008/8908/1, 1164. 2000. Brussel, Ministerie van Sociale Zaken,Volksgezondheid en Leefmilieu; Ministère des Affaires Sociales, de la Santé Publique et de l'Environnemement. (2) Pincé H. MKG 1998 in beeld -- RCM 1998 en images. 1-112. 2002. Brussel, Ministerie van Sociale Zaken,Volksgezondheid en Leefmilieu; Ministère des Affaires Sociales, de la Santé Publique et de l'Environnemement. (3) Davies SM, Geppert J, McClellan M. Refinement of the HCUP Quality Indicators. Technical Review Number 4 (Prepared by UCSF-Stanford Evidence-based Practice Center under Contract No. 209-97-0013). No.01-0035. 2001. Rockville,MD, Agency for Healthcare Research and Quality. (4) Breslow NE, Day NE. Statistical Methods in Cancer Research. Volume II - The Design and Analysis of Cohort Studies. 1-406. 1987. Lyon, IARC. IARC Scientific Publications No. 82. (5) Martin M, Bernardini S, Kleinclauss F, Della NE, Henry PC, Bittard H. [Prognostic value of tumor location of urothelial tumors of the bladder, after total cystectomy]. Prog Urol 2002; 12(6):1221-1227. (6) Multidimensionele en geïntegreerde feedback van administratieve ziekenhuisgegevens. Feedback intégré et multidimensionnel des données administratives hospitalières. 1-76. 2006. FOD Volksgezondheid, DG Organisatie van de Gezondheidszorgvoorzieningen; SPF Santé Publique, DG Organisation des Etablissement de Soins. (7) Mark DH. Race and the limits of administrative data. JAMA 2001; 285(3):337-338. (8) Armitage P, Berry G. Multiple Measurements. Statistical Methods in Medical Research. Third ed. Oxford: Blackwell Science Ltd.; 1994. 312-385. (9) Localio AR, Hamory BH, Sharp TJ, Weaver SL, TenHave TR, Landis JR. Comparing hospital mortality in adult patients with pneumonia. A case study of statistical methods in a managed care program. Ann Intern Med 1995; 122(2):125-132. (10) Gould JB, Danielsen B, Korst LM, Phibbs R, Chance K, Main E et al. Cesarean delivery rates and neonatal morbidity in a low-risk population. Obstet Gynecol 2004; 104(1):11-19. (11) Hosmer DW, Lemeshow S. Interpretation of the Fitted Logistic Regression Model. In: Hosmer DW, Lemeshow S, editors. Applied Logistic Regression. 2nd ed. New York: John Wiley & Sons, INC.; 2000. 47-90.

143

(12) Allison PD. Logit Analysis of Longitudinal and Other Clustered Data. In: Allison PD, editor. Logistic Regression Using the SAS System: Theory and Application. Cary, NC: SAS Institute Inc., 1999. 179-216. (13) Collett D. Modelling data from epidemiological studies. In: Collett D, editor. Modelling binary data. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC; 1991. 223-276. (14) Zhang J, Yu KF. What's the relative risk? A method of correcting the odds ratio in cohort studies of common outcomes. JAMA 1998; 280(19):1690-1691. (15) D'Hoore W, Bouckaert A, Tilquin C. Practical considerations on the use of the Charlson comorbidity index with administrative data bases. J Clin Epidemiol 1996; 49(12):1429-1433.

144

Colofon

Redactie : Windey F. Aelvoet W. met de medewerking van : Decoster C. Mertens I. Legrand J. Terryn N. Vink N. Loosen F. Vandromme S. Van Kerckem R.

Informatica en cartografie : Windey F.

Met dank aan: Bogaert J. en Pincé H. (vorige versies van « MKG in beeld »), Van Kerckem R. (layout)

145