Het meervoudig coderen van doodsoorzaken in 2014-2019

De complexiteit van de hedendaagse klinische praktijk met veel chronische ziekten en steeds vaker meerdere ziekten bij eenzelfde persoon vergt meer en meer een multi- in plaats van een monocausale benadering (Vallverdú, 2016). Het meervoudig causaal coderen (Engels: Multiple Cause Coding) is een uitwerking van deze multicausaliteit voor de Doodsoorzakenstatistiek. De website van het Institut National d’études Démographique (INED) bevat hier inmiddels veel voorbeelden van met publicaties van Désesquelles (2014; 2016), Grippo (2020) of Bishop et al. (2023) als belangrijkste introducties tot het onderwerp. Het overlijden wordt daarbij niet slechts toegeschreven aan één enkele ziekte of aandoening, maar aan de clustering van een aantal ziekten of aandoeningen aan het einde van het leven. De methodologie van een multicausale benadering is ingewikkeld en nog niet geheel uitgekristalliseerd (Bishop et al., 2023). Deze biedt echter een ander perspectief op “de” doodsoorzaak en een herwaardering van (met name infectie- en chronische) ziekten met betrekking tot hun rol bij overlijden (Breger et al., 2020). 

In 2022 publiceerde het CBS een eerste artikel over het meervoudig coderen van de doodsoorzaak (Harteloh, 2022). Daarin wordt een methode beschreven om het overlijden van een persoon multi- in plaats van monocausaal te benaderen. De noodzaak van een multicausale benadering wordt ingegeven door epidemiologische ontwikkelingen zoals de vergrijzing met een sterke toename van co- en multimorbiditeit (Grippo et al., 2020). Bij co-morbiditeit is er sprake van meerdere met elkaar samenhangende ziekten bij eenzelfde persoon, bijvoorbeeld: diabetes mellitus (suikerziekte, zie Begrippenlijst) met nier-, oog- en vaatproblemen. Multimorbiditeit is het onafhankelijk van elkaar voorkomen van meerdere ziekten bij eenzelfde persoon, bijvoorbeeld dementie, artrose en COPD. Het is in deze gevallen steeds moeilijker het overlijden van een persoon aan één enkele ziekte of aandoening toe te schrijven. 

De CBS-publicatie uit 2022 beschreef de in internationaal verband ontwikkelde methode voor het meervoudig coderen van de doodsoorzaak, de toepassing ervan op Nederlandse gegevens, en overwoog de voor- en nadelen van deze nieuwe benadering van de Doodsoorzakenstatistiek. Dit artikel is een vervolg. Nieuw ten opzichte van de vorige publicatie is: 

1. Gegevens komen uit het doodsoorzakenbestand van 2014-2019 in plaats van 2014-2017, waardoor er meer sterfgevallen (bijna 300 duizend) in de analyse zijn betrokken. 
2. Er is een aanvullende analyse naar leeftijd en geslacht uitgevoerd.
3. De uitkomsten worden ook gepresenteerd voor 72 specifieke doodsoorzaken in plaats van alleen 15 hoofdgroepen van doodsoorzaken. Daarbij wordt niet alleen de “Cause of Death Association Index” (CDAI, associatiemaat voor doodsoorzaken), maar ook de “Standardized Ratio of Multiple to Underlying cause of death” (SRMU) gepresenteerd. In het vorige CBS-artikel over meervoudig coderen werd de SRMU Selectie Ratio (SR) genoemd en gaf deze het voorkomen van een doodsoorzaak in de statistiek (teller) ten opzichte van het voorkomen op B-formulieren¹⁾ (noemer) weer. In internationaal verband zijn teller en noemer van de SR omgekeerd waardoor de maat een ander uiterlijk krijgt: hoe hoger de SRMU, hoe minder vaak een op het B-formulier gerapporteerde doodsoorzaak in de huidige Doodsoorzakenstatistiek tot uitdrukking komt. Het idee om met deze maten een selectie van doodsoorzaken bij statistische presentatie weer te geven blijft hetzelfde. 
4. Er heeft een internationale vergelijking plaatsgevonden. Door het volgen van een internationaal overeengekomen methodiek voor het bereken van CDAI en SRMU kunnen doodsoorzaken in Nederland worden vergeleken met die van vijf andere landen (Frankrijk, Israël, Italië, de Verenigde Staten en Tsjechië). Daarmee worden de Nederlandse bevindingen in internationaal perspectief geplaatst. 

Deze publicatie beoogt een antwoord te geven op de volgende vragen: 

• Welke clusters van doodsoorzaken liggen er ten grondslag aan een overlijden in 2014-2019? 
• Welke verschillen zijn er naar leeftijd en geslacht?
• Hoe verhoudt de clustering van doodsoorzaken zich in Nederland tot die in andere landen (internationale vergelijking)?

2.1 Methode

Voor een uitgebreide beschrijving van de methode wordt verwezen naar de eerdere publicatie van Harteloh (2022) en de internationale richtlijn die het INED voor meervoudig coderen heeft opgesteld (INED, 2009; Désesquelles et al., 2016). In deze publicatie worden de “Cause of Death Association Index” (CDAI) en de “Standardized Ratio of Multiple to Underlying cause of death”(SRMU) gepresenteerd voor 15 hoofdgroepen van doodsoorzaken (Bijlage 1) en 72 specifieke doodsoorzaken (Bijlage 2). Om de leesbaarheid te bevorderen worden doodsoorzaken bij de bespreking zo mogelijk in verkorte vorm aangeduid. De formele en volledige benaming wordt steeds gevonden in Bijlage 1 of 2. 

Allereerst wordt in deze publicatie een beeld gegeven van het aantal doodsoorzaken op een B-formulier. Daarbij is onderscheid gemaakt tussen een telling waarbij de gerapporteerde verschijnselen van het overlijden, namelijk hart- of ademstilstand en shock, wel en niet zijn meegeteld (INED, 2009). Het totaal aantal gerapporteerde doodsoorzaken geeft een beeld van de data. De analyse beperkt zich echter tot doodsoorzaken, en sluit daarbij de gerapporteerde verschijnselen van overlijden uit. Een telling van het aantal doodsoorzaken is verder van belang voor de interpretatie van het materiaal. Hoe minder doodsoorzaken op B-formulieren, hoe kleiner immers de kans dat er een samenhang (uitgedrukt door statistische associatiematen) tussen doodsoorzaken wordt aangetroffen.  

De SRMU is een gestandaardiseerde maat voor de selectie die bij statistische presentatie van een doodsoorzaak in de Doodsoorzakenstatistiek plaatsvindt. Het is een ratio, namelijk het voorkomen van een doodsoorzaak op B-formulieren (teller) en het aantal malen dat de desbetreffende doodsoorzaak als onderliggende doodsoorzaak in de statistiek is opgenomen (noemer) (INED, 2009). Teller en noemer van de SRMU worden beide uitgedrukt per 100 000 personen in de bevolking, waarbij er gestandaardiseerd is naar de European Standard Population (Eurostat, 2013). Zo is bewerkstelligd dat bij een vergelijking tussen mannen en vrouwen of tussen landen een eventueel verschil in populatie niet in de uitkomst van de berekening tot uitdrukking komt. Daarbij is er geen (absolute) norm voor interpretatie van een SRMU. Voor iedere doodsoorzaak zal naar gelang het doel van de analyse steeds de afweging moeten worden gemaakt of de mate waarin deze in de Doodsoorzakenstatistiek tot uitdrukking komt volstaat, of dat een benadering via het meervoudig coderen is aangewezen. 

De CDAI is een gestandaardiseerde maat voor de samenhang van doodsoorzaken. Het is een ratio bestaande uit de frequentie van het samengaan van een onderliggende doodsoorzaak met een andere doodsoorzaak op hetzelfde B-formulier (teller) en de frequentie van deze andere doodsoorzaak op alle B-formulieren van overledenen in een bepaalde periode (noemer). De kans dat een doodsoorzaak samen met een andere op een B-formulier wordt aangetroffen, wordt daarmee afgezet tegen de kans dat een doodsoorzaak in een populatie B-formulieren wordt aangetroffen. Daarbij is er gestandaardiseerd naar een referentiepopulatie van 100 000 overleden personen (INED, 2009). Dat wil zeggen dat de waargenomen frequenties van doodsoorzaken bij overledenen in Nederland naar leeftijd en geslacht zijn geprojecteerd in de referentiepopulatie (Israël, 2010). De CDAI is daardoor eerder een wetenschappelijk gegeven (namelijk een indicatie voor een causaal verband) dan weergave van een actuele situatie. Bovendien effent standaardisatie de weg naar internationale vergelijkingen, omdat de gegevens bij vergelijking niet meer worden vertekend door populatieverschillen. Daarbij heeft INED gekozen voor vermenigvuldiging van de CDAI met 100. Bij lezing van de tabellen betekent een CDAI van bijvoorbeeld 200 dus een teller die 2 keer zo groot is als de noemer, wat betekent dat de kans dat iemand overlijdt aan een combinatie van bijvoorbeeld een spierziekte en een infectieziekte 2 keer zo groot is als de kans om alleen aan een infectieziekte te overlijden.  

Bij een statistisch significant verband tussen doodsoorzaken(groepen) (ondergrens 95%-betrouwbaarheidsinterval van de CDAI > 100) is dit verband verder onderzocht door uitsplitsing naar leeftijd en geslacht. Een 95%-betrouwbaarheidsinterval met een bovengrens kleiner dan 100 of met 100 binnen het interval duidt op, respectievelijk, de afwezigheid van een associatie dan wel een niet aangetoonde associatie. In beide gevallen worden de bijbehorende combinaties van doodsoorzaken hier in een studie naar causale verbanden verder niet in beschouwing genomen. Vanwege de omvang en leesbaarheid zijn er geen 95%-betrouwbaarheidsintervallen in de tabellen van dit artikel opgenomen. Voor een lezer met specifieke belangstelling voor een bepaalde doodsoorzaak zijn deze bij de auteur op te vragen. 

Voor de internationale vergelijking is gebruik gemaakt van de gegevens die vijf andere landen (Frankrijk, Israël, Italië, de Verenigde Staten en Tsjechië) op de website van INED hebben gepubliceerd (INED, 2023). Deze landen hanteerden dezelfde rekenmethode en referentiepopulaties voor standaardisatie. Zij rapporteerden het aantal doodsoorzaken per B-formulier, alsmede de CDAI en de SRMU naar leeftijd, geslacht, en (hoofd)groepen van doodsoorzaken. Door het hanteren van eenzelfde methodiek kunnen deze gegevens worden vergeleken met de Nederlandse, waarbij ook naar het aantal en de aard van aangetroffen statistisch significante associaties (CDAI) tussen doodsoorzaken is gekeken. 

2.2 Data

De Nederlandse gegevens voor analyse zijn ontleend aan de doodsoorzakenregistratie van het CBS over de jaren 2014-2019. Deze bevat de B-formulieren van 877 305 overleden ingezetenen. Het betrof iets meer vrouwen (52 procent) dan mannen (48 procent) en 85 procent van de overledenen was 65 jaar of ouder. De gemiddelde leeftijd bij overlijden was 77,9 jaar met een spreiding van 0 tot 115 jaar en een mediaan van 81,0 jaar. De overleden vrouwen waren gemiddeld ouder dan de mannen (80,3 versus 75,4 jaar). De resultaten van het onderzoek zijn gestandaardiseerd naar referentiepopulaties van 100 000 personen in de bevolking (SRMU) of van 100 000 overledenen (CDAI). Waargenomen frequenties werden daarbij per 5-jaars leeftijdsklassen voor mannen en vrouwen apart geprojecteerd in de referentiepopulaties (directe standaardisatie, zie Israëls (2010)).

In de bestudeerde jaren werden alle doodsoorzaken vermeld op een B-formulier automatisch gecodeerd met behulp van software: Iris versie 4.4.1, (Iris-Institute, 2014). Daarbij werd één van de vermelde doodsoorzaken aangewezen als onderliggende doodsoorzaak voor de statistiek (Harteloh, 2018). Hierbij werden de internationaal voorgeschreven principes van de ICD-10 gevolgd (WHO, 2016), zoals geprogrammeerd in de Iris software. Voor de analyseperiode 2014-2019 is gekozen omdat data na 2019 niet goed vergelijkbaar zijn met eerdere jaren door het verschijnen van een nieuwe doodsoorzaak: COVID-19. Deze veroorzaakt verschuivingen van onderliggende doodsoorzaken en een verandering van de populatie overledenen, waardoor SRMU en CDAI ten tijde van de pandemie niet representatief zijn voor de Doodsoorzakenstatistiek in het algemeen.

Het meervoudig coderen van de doodsoorzaak levert zeer veel gegevens (grote tabellen) op die hier niet allemaal in detail kunnen worden besproken. Steeds zal daarom de manier van interpreteren worden aangegeven en worden de belangrijkste waargenomen patronen beschreven. Selectie (SRMU) en samenhang (CDAI) van doodsoorzaken vormen daarbij de rode draad. Paragrafen 3.1 tot en met 3.3 beschrijven de resultaten voor Nederland om deze vervolgens aan een internationale vergelijking te onderwerpen (paragraaf 3.4). Een lezer met specifieke belangstelling voor een bepaalde ziekte of aandoening wordt aangeraden deze in de hierna volgende figuren of bijlage van tabellen nader te bestuderen op representatie in de statistiek of samenhang met andere doodsoorzaken. 

3.1 Het aantal doodsoorzaken op B-formulieren in Nederland

Het aantal doodsoorzaken geeft een beeld van de omvang van de gerapporteerde multicausaliteit bij overlijden. Gemiddeld worden op een B-formulier in Nederland 3,0 doodsoorzaken gerapporteerd. Wanneer de gerapporteerde tekenen van het overlijden (hart-of ademstilstand en shock) niet worden meegeteld, blijven er gemiddeld 2,8 doodsoorzaken op een B-formulier over. Ongeveer 22 procent van de B-formulieren bevat dan slechts één doodsoorzaak, waarbij longkanker, beroerte en dementie het vaakst voorkomen. Het merendeel van de B-formulieren (78 procent) bevat twee of meer doodsoorzaken. Het overlijden aan twee doodsoorzaken betreft vooral de gemetastaseerde kanker (bijvoorbeeld: longkanker met hersenmetastase, of borstkanker met longmetastase), het overlijden aan drie doodsoorzaken vooral een dementie of COPD met meerdere complicaties (bijvoorbeeld: dementie met slikstoornissen en uitdroging, of COPD met een hartfalen en longontsteking), en het overlijden aan vier doodsoorzaken voegt daar diabetes mellitus (suikerziekte) met meerdere complicaties aan toe (bijvoorbeeld: diabetes mellitus met nier- of oogaandoeningen en vaatafsluitingen in de benen). 

Er is geen verschil in de verdeling van het aantal doodsoorzaken tussen mannen en vrouwen. Wel is er een verschil naar leeftijd. De overledenen jonger dan 65 jaar hebben relatief meer B-formulieren met één of twee doodsoorzaken dan overledenen van 65 jaar of ouder. Tegelijkertijd hebben de overledenen van 65 jaar of ouder relatief meer B-formuleren met drie of meer doodsoorzaken dan overledenen jonger dan 65 jaar. Dat is in overeenstemming is met de toename van multi- of co-morbiditeit in de loop van het leven. Het niet meetellen van de tekenen van overlijden heeft geen invloed op dit patroon, maar veroorzaakt wel een verschuiving naar B-formulieren met maar één of twee doodsoorzaken. 

3.2 De gestandaardiseerde selectie ratio (SRMU) van doodsoorzaken in Nederland

Tabel 3.2.1 in de tabellenbijlage toont de SRMU voor vijftien hoofdgroepen van doodsoorzaken (zie bijlage 1) uitgesplitst naar leeftijd en geslacht. Hoe hoger de SRMU, hoe minder vaak een ziekte of aandoeningen bij vermelding op het B-formulier als onderliggende doodsoorzaak in de Doodsoorzakenstatistiek wordt aangetroffen. Een relatief hoge SRMU wordt aangetroffen bij de doodsoorzakenhoofdgroepen voor symptomen (8,09), endocriene stoornissen (7,17) en bloedziekten (6,12). Deze doodsoorzaken worden dus 6 tot 8 keer zo vaak aangetroffen op een B-formulier als in de Doodsoorzakenstatistiek. Een relatief lage SRMU is er bij de nieuwvormingen (1,10). De SRMU is bij overleden mannen gemiddeld hoger (3,71) dan de SRMU bij overleden vrouwen (3,60). Bij overledenen jonger dan 65 jaar is de SRMU gemiddeld lager dan bij overledenen van 65 jaar en ouder, behalve bij hoofdgroepen die infectie- of psychische ziekten bevatten. De uitsplitsing naar specifieke doodsoorzaken (tabel 3.2.2.) toont welke dit zijn.

Tabel 3.2.2 (tabellenbijlage) toont de SRMU voor 71 doodsoorzaken uitgesplitst naar leeftijd en geslacht (zie bijlage 2; uitzaaiingen (groep 24) worden niet in deze tabel aangetroffen, omdat deze volgens ICD-10 richtlijnen nooit onderliggende doodsoorzaak kunnen worden). Deze uitsplitsing geeft in de eerste plaats een verklaring voor de SRMU van de doodsoorzakenhoofdgroepen (zie tabel 3.1.1). Zo bevat bijvoorbeeld de hoofdgroep van endocrien gerelateerde aandoeningen een aantal doodsoorzaken (ondervoeding, ziekten van de schildklier, overige) die veel vermeld worden op een B-formulier, maar niet in de Doodsoorzakenstatistiek. Ook toont de tabel de hoge SRMU van infectieziekten als longontsteking, huid- en urineweginfecties die niet in de hoofdgroep van infectieziekten, maar naar orgaan zijn ingedeeld, en daardoor de hoge SRMU van respectievelijk long-, huid- en nierziekten verklaren. Verder wordt nu de hoge SRMU van verslaving binnen de groep van psychische ziekten zichtbaar. In de tweede plaats valt een relatief lage SRMU op bij de diverse kwaadaardige nieuwvormingen, de ongevallen en de zelfdoding. Deze doodsoorzaken worden bij vermelding op het B-formulier bijna altijd onderliggende doodsoorzaak in de statistiek. In de derde plaats valt op dat een relatief hoge SRMU (>10) vooral voorkomt bij slecht gedefinieerde doodsoorzaken (symptomen of “overige”). Deze worden in principe niet als onderliggende doodsoorzaak voor de statistiek geselecteerd, tenzij het B-formulier geen specifiekere doodsoorzaak bevat. Een zeer hoge SRMU duidt dus ook doodsoorzaken aan die voortkomen uit onvolledig ingevulde B-formulieren. 

Deze patronen zijn ook zichtbaar bij uitsplitsing naar leeftijd en geslacht. De SRMU is daarbij - anders dan voor de doodsoorzakenhoofdgroepen - overwegend hoger bij de overleden vrouwen (3,95) dan bij overleden mannen (3,87). De verklaring hiervoor is dat samenvoeging van doodsoorzaken tot hoofdgroepen de man-vrouw verhouding zodanig verandert dat daardoor eventuele verschillen worden gemaskeerd. Bestudering van leeftijds- of geslachtsverschillen kan daarom het beste plaatsvinden op het niveau van gespecificeerde doodsoorzaken. Veelal verschilt een SRMU voor vrouwen niet veel van die voor mannen. Opvallend is het grote verschil in SRMU bij de verslaving. Deze wordt bij mannen (SRMU = 13,44) eerder als onderliggende doodsoorzaak in de statistiek opgenomen dan bij vrouwen (SRMU = 24,04). Ook wordt de verslaving bij mensen tot 65 jaar (SRMU = 8,87) eerder als onderliggende doodsoorzaak in de statistiek op genomen dan bij 65-plussers (SRMU = 34,24). Een dergelijk groot verschil vraagt om nader onderzoek.

3.3 De associatie index van doodsoorzaken (CDAI) in Nederland

CDAI van doodsoorzakenhoofdgroepen

Tabel 3.3.1 (tabellenbijlage) toont de CDAI voor de vijftien hoofdgroepen van doodsoorzaken. Er zijn 24 statistisch significante associaties tussen doodsoorzakenhoofdgroepen, wat neerkomt op 11,4 procent van alle mogelijke 210 combinaties (15x15 minus de diagonaal: 225-15 = 210). Het aantal waargenomen statistisch significante associaties geeft een aanwijzing voor de rol van een bepaalde ziekte of aandoening bij overlijden. Veel associaties betekent clustering als voorwaarde voor overlijden, terwijl weinig of geen associaties duidt op een noodzakelijke en/of voldoende voorwaarde voor overlijden (dodelijke ziekte of aandoening). 

Als onderliggende doodsoorzaak heeft de groep van bot- en spierziekten de meeste statistisch significante associaties met andere hoofdgroepen van doodsoorzaken. De groep van infectieziekten speelt het vaakst de rol van bijdragende doodsoorzaak. Zij maken onderdeel uit van clusters doodsoorzaken. De groep van nieuwvormingen kent als onderliggende doodsoorzaak alleen een statistisch significante associatie met bloedziekten. Het gaat dan om de anemie (bloedarmoede) waarmee maligniteiten vaak gepaard gaan. De endocriene stoornissen (voornamelijk diabetes mellitus) zijn statistisch significant geassocieerd met de hart- en vaatziekten die zij veroorzaken. De hart- en vaatziekten en de niet-natuurlijke doodsoorzaken kennen als onderliggende doodsoorzaak geen enkele statistisch significante associatie met een andere hoofdgroep van doodsoorzaken. Zij bevatten de noodzakelijke en voldoende voorwaarden voor overlijden. 

CDAI van doodsoorzakenhoofdgroepen naar leeftijd en geslacht

Tabel 3.3.2 (tabellenbijlage) toont de CDAI voor de aangetroffen (24) statistisch significante associaties tussen hoofdgroepen van doodsoorzaken uitgesplitst naar leeftijd en geslacht. De gevonden associaties op hoofdgroepniveau zijn nu al of niet toe te schrijven aan een specifiek geslacht of leeftijd bij overlijden. Zo is er bijvoorbeeld een statistisch significante samenhang tussen infectieziekten en ziekten van de longen of luchtwegen voor mannen jonger dan 65 jaar, of tussen bot- of spierziekten en weinig voorkomende doodsoorzaken voor vrouwen van 65 jaar of ouder. Echter, voor bijvoorbeeld het statistisch significant verband tussen de psychische ziekten en de symptomen of slecht omschreven ziektebeelden is er geen verschil naar leeftijd of geslacht. Zo maakt tabel 3.3.2 een nadere interpretatie van tabel 3.3.1 mogelijk. 

CDAI van doodsoorzaken

Tabel 3.3.3 (tabellenbijlage) toont de CDAI voor specifieke doodsoorzaken. Er zijn 279 statistisch significante associaties tussen doodsoorzaken(groepen), wat neerkomt op 5,8 procent van het totaal aantal mogelijke (4828) combinaties (72x68 minus de diagonaal: 4896-68= 4828). Ook hier geeft het aantal waargenomen statistisch significante associaties een aanwijzing over de rol van een ziekte of aandoening als doodsoorzaak. Als onderliggende doodsoorzaak hebben virale hepatitis en prostaataandoeningen bijvoorbeeld de meeste statistisch significante associaties met andere doodsoorzaken. Zij spelen veelal een rol in clusters van doodsoorzaken. De kwaadaardige nieuwvormingen van de lever hebben als onderliggende doodsoorzaak geen statistisch significante associaties met andere doodsoorzaken. Zij vormen een noodzakelijk en voldoende voorwaarde voor overlijden (dodelijke ziekte). De kwaadaardige nieuwvormingen van de blaas of die van de maag hebben binnen de groep van kwaadaardige nieuwvormingen de meeste statistisch significante associaties met andere doodsoorzaken. Ook reumatoïde artritis, hypertensieve (hart of nier) ziekten, de ziekte van Parkinson en diabetes mellitus hebben als onderliggende doodsoorzaak relatief veel statistisch significante associaties met andere doodsoorzaken. Het overlijden aan deze ziekten wordt dan ook gefaciliteerd door clustering met andere ziekten. 

Ook vanuit de vermelding van een doodsoorzaak op een B-formulier kan er naar de oorzaak voor overlijden worden gekeken (clustering of noodzakelijk en voldoende voorwaarde). Sepsis, metastasen, bloedziekten en de overige ziekten van de ademhalingsorganen (voornamelijk niet gespecificeerde luchtweginfecties) zijn het vaakst bijdragende doodsoorzaak wanneer een ziekte of aandoening uit een andere groep als onderliggende doodsoorzaak wordt geselecteerd. Zij spelen veelal een rol in clusters van doodsoorzaken. De diverse kwaadaardige nieuwvormingen, ischemische hartziekten, influenza, COPD en de niet-natuurlijke doodsoorzaken zijn dat het minst vaak. Hier treffen we de noodzakelijke en voldoende voorwaarden voor overlijden aan. Er is verder een hoge associaties tussen specifieke en overige niet-natuurlijke doodsoorzaken doordat de letselcodes in deze laatste groep zijn inbegrepen en een niet natuurlijke doodsoorzaak altijd gecodeerd wordt naar omstandigheden (ongeval, zelfdoding, misdrijf) en letsel (zie bijlage 2). Een (zeer) hoge CDAI kan dus duiden op een voorgeschreven (ICD-10) codeermethodiek of -gewoonte. 

CDAI van doodsoorzaken naar leeftijd en geslacht

Tabel 3.3.4 (tabellenbijlage) toont de CDAI voor doodsoorzaken met een statistisch significante associatie uitgesplitst naar leeftijd en geslacht. Statistisch significante associaties worden meer toegeschreven aan vrouwen dan aan mannen, de meeste aan vrouwen van 65 jaar of ouder, en gelet op leeftijd worden er meer statistisch significante associaties toegeschreven aan de overledenen van 65 jaar of ouder dan aan overledenen jonger dan 65 jaar. 

In tabel 3.3.4 zijn vier patronen te onderscheiden: 

1. De gevonden statistisch significante associatie geldt zowel voor mannen als voor vrouwen ongeacht de leeftijd. Zo zijn bijvoorbeeld de gevonden associaties tussen tuberculose en pneumonie, tussen hypertensieve (hart of nier) ziekten en de overige hartziekten (voornamelijk hartfalen) of tussen de kwaadaardige nieuwvorming van de huid en metastasen onafhankelijk van leeftijd of geslacht. 
2. De gevonden statistisch significante associatie is toe te schrijven aan een bepaald geslacht. Bijvoorbeeld: de samenhang tussen hypertensieve (hart of nier) ziekten en botziekten kan worden toegeschreven aan overleden vrouwen, en die tussen AIDS en kwaadaardige nieuwvormingen aan overleden mannen. 
3. De gevonden statistisch significante associatie is toe te schrijven aan een bepaalde leeftijd bij overlijden. Zo is bijvoorbeeld de associatie tussen maagzweren en tuberculose toe te schrijven aan overleden mannen van 65 jaar of ouder, en de associatie tussen chronische leverziekten en huidziekten aan overleden vrouwen van 65 jaar of ouder. 
4. De gevonden statistisch significante associatie geldt niet voor een bepaalde groep overledenen. Zo geldt bijvoorbeeld de gevonden associatie tussen COPD en astma niet voor overleden mannen van 65 jaar en ouder, of de gevonden associaties tussen de diabetes mellitus en overige hartziekten niet voor overleden mannen.  

3.4 Vergelijking met andere landen

De vergelijking van zes landen toont in de eerste plaats dat er in Frankrijk, Nederland en de VS relatief vaak maar één of twee doodsoorzaken op het B-formulier worden gerapporteerd. In Israël, Italië en Tsjechië worden vaker drie of meer doodsoorzaken op B-formulieren gerapporteerd dan in de andere landen. In Nederland worden er in vergelijking met de andere landen relatief vaak twee of drie doodsoorzaken op een B-formulier gerapporteerd. Deze verschillen in rapportage spelen bij interpretatie van de SRMU of de CDAI een rol.  

SRMU van doodsoorzakenhoofdgroepen in zes landen

Tabel 3.4.2 (tabellenbijlage) toont de SRMU voor de vijftien hoofgroepen van doodsoorzaken in zes verschillende landen. Tsjechië rapporteert met een gemiddelde van 5,76 relatief vaak hoge en Frankrijk met een gemiddelde van 3,14 relatief vaak lage SRMU’s. Nederland past met een gemiddelde SRMU van 3,33 bij de landen met relatief vaak lage SRMU‘s. Nederland heeft ten opzichte van andere landen een hoge SRMU voor endocriene stoornissen (7,17), huidziekten (5,88), en ziekten van de nier of urinewegen (4,87). Een relatief lage SRMU kent Nederland voor de psychische ziekten (2,07), voornamelijk doordat een niet nader gespecificeerde dementie in deze groep wordt ingedeeld.   

Het patroon dat in tabel 3.2.1 voor doodsoorzaken in Nederland zichtbaar werd, wordt bij internationale vergelijking bevestigd. Ook in de andere bestudeerde landen kennen nieuwvormingen de laagste SRMU. Voor de andere doodsoorzakengroepen varieert de SRMU naar gelang de rapportage van een doodsoorzaak op het B-formulier. Het veelvuldig rapporteren van een verminderde voedsel- of vochtinname als oorzaak van overlijden wordt in Nederland bijvoorbeeld zichtbaar door de hoge SRMU van de groep endocriene stoornissen waartoe dit verschijnsel wordt gerekend. 

SRMU van doodsoorzaken in zes landen

Tabel 3.4.3 (tabellenbijlage) toont de SRMU voor specifiek doodsoorzaken in zes verschillende landen. Dit bevestigt het beeld van tabel 3.4.2. Tsjechië rapporteert met een gemiddelde van 5,25 relatief vaak hoge en Frankrijk met een gemiddelde van 3,10 relatief vaak lage SRMU’s. Nederland past met een gemiddelde SRMU van 3,58 bij de landen met relatief vaak lage SRMU’s. In Nederland wordt er ten opzichte van andere landen een hoge SRMU gevonden voor de overige endocrien gerelateerde ziekten (waaronder dehydratie) (30,13), verslaving (15,45), en longziekten door externe factoren (7,53). Een relatief lage SRMU kent Nederland ten opzichte van andere landen voor kwaadaardige nieuwvormingen van slecht omschreven locaties (1,50), obesitas (3,17), alcoholmisbruik (3,43), dementie (1,78), de ziekte van Parkinson (1,63), beroerte (1,65), COPD (1,89), chronische leverziekten (1,49), en de overige ziekten van de spijsverteringsorganen (1,60).  

CDAI van doodsoorzakenhoofdgroepen in zes landen

Tabel 3.4.4 (tabellenbijlage) toont de statistisch significante CDAI’s van doodsoorzakenhoofdgroepen voor zes verschillende landen. Van de mogelijke (182) combinaties blijken er 37,9 procent (69/182) bij geen enkel land een statistisch significante associatie te vertonen (lege velden in tabel). Dat versterkt de conclusie dat deze er ook daadwerkelijk niet is. Nederland vond 24 statistisch significante associaties tussen hoofdgroepen van doodsoorzaken. Dat komt nu neer op 12,6 procent van alle mogelijke combinaties. Het aantal mogelijke combinaties is namelijk iets afgenomen ten opzichte van tabel 3.3.1 doordat de groep van symptomen zich aan internationale vergelijking onttrekt. Frankrijk vond 57,6 procent statistisch significante associaties, de VS 50,5 procent, Italië 47,8 procent, Israël 29,1 procent en Tsjechië 19,2 procent. De kleinere landen (Israël, Tsjechië, Nederland) vinden minder statistisch significante associaties dan de grotere landen (Frankrijk, Italië, VS). 

De internationale vergelijking toont dat het patroon van de in Nederland aangetroffen associaties tussen doodsoorzakenhoofdgroepen (tabel 3.3.1) ook in de andere bestudeerde landen voorkomt. De prominente rol van infectie- en bloedziekten als bijdragende doodsoorzaak komt bij alle vergeleken landen naar voren. Ook de rol van nieuwvormingen als onderliggende doodsoorzaak is bij alle vergeleken landen uitgesproken, gezien het geringe aantal associaties met andere hoofdgroepen van doodsoorzaken. 

Verder kan bij interpretatie van tabel 3.4.4 worden gelet op verschillen en overeenkomsten tussen de landen. Er zijn 14 statistisch significante associaties tussen doodsoorzaken die alle andere vergeleken landen wel, maar Nederland niet rapporteert. Er worden geen associaties tussen de hoofdgroepen van doodsoorzaken aangetroffen die specifiek voor Nederland gelden. Voor andere landen wel, wat kan duiden op specifieke invulpatronen van het B-formulier. In Nederland is het bijvoorbeeld gebruikelijk uitdroging en vermagering in combinatie met dementie als onderliggende doodsoorzaak te rapporteren (Harteloh, 2023), terwijl in de VS, Frankrijk en Italië er voor dementie/Alzheimer vooral een prominente rol is weggelegd als bijdragende doodsoorzaak. 

CDAI van doodsoorzaken in zes landen

Tabel 3.4.5 (tabellenbijlage) toont de statistisch significante CDAI voor 68 specifieke doodsoorzaken in zes verschillende landen. Van de mogelijke combinaties blijkt er 59,2 procent (2729/4624) voor geen enkel land een statistisch significante associatie te vertonen (lege velden in tabel), wat de conclusie versterkt dat deze er ook daadwerkelijk niet is. Nederland vond 5,5 procent statistisch significante associaties tussen de specifieke doodsoorzaken (254/4624). De VS vonden een percentage van 21,8, Frankrijk 20,1, Italië 16,1, Tsjechië 9,9, en Israël vond 9,4 procent statistisch significante associaties. Een statistisch significante associatie gaat in Nederland in 29 procent van de gevallen samen met die in één ander land, in 25 procent van de gevallen met twee anderen landen, 18 procent met drie, 14 procent met vier en in 3 procent van de gevallen met die in vijf andere landen. In 10 procent van de gevallen gaat de associatie niet samen met die in een ander land en geldt deze alleen voor Nederland. 

Ook hier geeft het aantal waargenomen statistisch significante associaties een aanwijzing over de rol van een ziekte of aandoening als doodsoorzaak. Veel associaties betekent clustering als voorwaarde voor overlijden, terwijl weinig of geen associaties duidt op een noodzakelijke en/of voldoende voorwaarde voor overlijden (dodelijke ziekte). Gelet op de vermelding als doodsoorzaak op een B-formulier hebben de overige ziekten van botten, spieren of bindweefsel de meeste significante associaties met onderliggende doodsoorzaken. Ze worden op de voet gevolgd door sepsis en de overige infectieziekten, wat duidt op een prominente rol binnen clusters van doodsoorzaken. De kwaadaardige nieuwvormingen van de alvleesklier en het melanoom van de huid hebben het minste statistisch significante associaties met onderliggende doodsoorzaken. Zij presenteren zich als voldoende en noodzakelijke voorwaarde voor overlijden, oftewel als buitengewoon dodelijke ziekten. Als onderliggende doodsoorzaak hebben zelfdoding, transportongelukken en het melanoom van de huid de minste, en ziekten van bloed (-vormende organen), overige ziekten van nier of urinewegen, en de overige psychische ziekten de meeste statistisch significante associaties met andere doodsoorzaken.

Tabel 3.4.5 toont eveneens verschillen en overeenkomsten tussen de vergeleken landen. De zes landen rapporteren bijvoorbeeld alle een statistisch significante associatie tussen chronische leverziekten en virale hepatitis, of tussen overige infecties en sepsis. Dat wijst op een verband tussen deze ziekten bij overlijden. De tabel toont ook een aantal specifiek voor Nederland geldende statistisch significante associaties, bijvoorbeeld tussen AIDS en overige (niet-kwaadaardige) nieuwvormingen of tussen kwaadaardige nieuwvormingen van de maag en maagzweren, waarin het pathofysiologisch verband tussen deze ziekten naar voren komt.  

Bij vergelijking met andere landen valt op dat er in Nederland relatief weinig statistisch significante associaties tussen doodsoorzaken op B-formulieren worden aangetroffen. Het gemiddeld aantal doodsoorzaken (2,8) kan dit niet verklaren. Dit wijkt niet veel af van het gemiddeld aantal doodsoorzaken op B-formulieren in andere landen (2,6-3,5). Door (directe) standaardisatie geldt de CDAI in elk land voor eenzelfde referentiepopulatie van 100 000 overleden, waardoor een verschil in gevonden associaties ook niet kan worden verklaard door een verschil in populatie of aantal overledenen (Israëls, 2010). Het aantal gevonden statistisch significante associaties kan wel mogelijk samenhangen met de “gezondheid” van de overledenen. De gestandaardiseerde mortaliteit van de zes vergeleken landen is het laagste in Israël met 920 per 100 000 inwoners. In Frankrijk bedraagt deze 968, in Nederland 973, in Italië 986, in de Verenigde Staten 1 100, en in Tsjechië zelfs 1 313 per 100 000 inwoners (INED, 2023). Een hogere sterftekans duidt op een lagere gezondheid van de onderzochte populatie en vergroot de kans op multi- of co-morbiditeit bij overlijden. Aangezien Nederland ten opzichte van de vergeleken landen een relatief lage gestandaardiseerde sterftekans heeft, verklaart dit mogelijk het gering aantal waargenomen statistisch significante associaties tussen doodsoorzaken.

Dit onderzoek leert in de eerste plaats dat doodsoorzaken veel vaker op het B-formulier voorkomen dan uit de Doodsoorzakenstatistiek kan worden afgelezen. Gemiddeld worden er in Nederland 2,8 betekenisvolle doodsoorzaken per overledene gerapporteerd. Dit betekent selectie wanneer er één doodsoorzaak per overledene voor de statistiek wordt aangewezen. De SRMU informeert over deze selectie en onderstreept nog eens het feit dat de Doodsoorzakenstatistiek geen prevalentieschatting van ziekten of aandoeningen aan het einde van het leven is (Mitratza et al., 2020; Kleis et al., 2021). Afgezien van de selectie die er plaats kan vinden bij het invullen van het B-formulier door een arts, is selectie bij rapportage in de statistiek inherent aan het principe van de Doodsoorzakenstatistiek. De SRMU weerspiegelt de codeerinstructies van het “Instruction Manual” van de ICD-10 (WHO, 2016). Hoe hoger de SRMU, hoe minder vaak een ziekte of aandoening bij vermelding op een B-formulier als onderliggende doodsoorzaak voor de statistiek wordt aangewezen. Ook een verandering in de Iris software of een verschil in methode (bijvoorbeeld: handmatig versus automatisch coderen) komt in een verandering van de SRMU tot uitdrukking (Harteloh, 2017; 2018). Daarbij is de SRMU hoger voor dementie, COPD of diabetes mellitus dan voor de diverse kankersoorten of hart- en vaatziekten, hoewel ook onder de diverse kankersoorten de SRMU aanzienlijk kan verschillen. Infectie- en chronische ziekten hebben over het algemeen een hoge SRMU. Hun rol bij overlijden komt in de Doodsoorzakenstatistiek maar in beperkte mate tot uitdrukking. Dit beeld wordt bevestigd door gegevens van de andere landen. 

De eerder gevonden clustering van doodsoorzaken (Harteloh, 2022) wordt in dit onderzoek bevestigd. Gelet op de CDAI, overlijden mensen in Nederland voornamelijk aan een gemetastaseerde kanker, dementie in combinatie met een verminderde voedsel/vocht inname, een infectie (pneumonie, urineweginfectie) of een val, diabetes mellitus in combinatie met hart- en vaatziekten, en een COPD al of niet gecompliceerd door hartfalen of een longontsteking. Een statistische beschrijving van deze clustering kan aanleiding zijn tot pathofysiologische hypothesevorming (bijvoorbeeld over verschillende ontwikkelingen van dementie bij overlijden, Harteloh (2023)) of laat het beeld van de Doodsoorzakenstatistiek beter aansluiten bij de klinische praktijk (bijvoorbeeld door te tonen dat mensen overlijden aan een kanker met complicaties, niet aan de kanker als zodanig). 

De uitkomsten van dit onderzoek zijn verder behulpzaam bij de interpretatie van de Doodsoorzakenstatistiek. Doodsoorzaken met een relatief lage SRMU en/of een gering aantal statistisch significante associaties (CDAI) met andere doodsoorzaken (bijvoorbeeld kwaadaardige nieuwvormingen) komen in de huidige Doodsoorzakenstatistiek goed tot uitdrukking, maar voor doodsoorzaken met een SRMU veel groter dan 1 en/of meerdere statistisch significante associaties (CDAI) met andere doodsoorzaken (bijvoorbeeld dementie of COPD) is een analyse langs de lijnen van het meervoudig coderen aangewezen om een reëel beeld van de oorzaak van een overlijden te krijgen. 

Concluderend toont dit vervolgonderzoek de relevantie van het meervoudig coderen. Het toont de selectie (SRMU) en samenhang (CDAI) van doodsoorzaken. In Nederland overlijden mensen vandaag de dag net als in Tsjechië, Italië, Israël, Frankrijk en de VS met gemiddeld drie doodsoorzaken. Het is daarom zinvol clusters van doodsoorzaken te onderscheiden en de inhoudelijke samenhang te bestuderen. Het meervoudig coderen brengt de statistische representatie van het overlijden daardoor dichter bij de klinische realiteit dan de selectie van één enkele onderliggende doodsoorzaak en draagt bij aan pathofysiologische hypothesevorming. 

Internationale vergelijking toont dat Nederland en de vijf andere landen een overeenkomstig patroon van de SRMU vertonen. Deze is relatief hoog voor chronische- en infectieziekten, relatief laag voor kwaadaardige nieuwvormingen en kan sterk wisselen voor hart- en vaatziekten. Daarbij is de SRMU hoger voor vrouwen en 65-plussers dan voor mannen en 65-minners. De clustering van doodsoorzaken - af te lezen aan het aantal statistisch significante CDAI’s - neemt toe met de leeftijd en komt vaker voor bij vrouwen dan bij mannen. Daarmee wordt een met de leeftijd toenemende multi- en co-morbiditeit, die vaker de vrouwen treft dan de mannen, statistisch in beeld gebracht. Nederland rapporteert in vergelijking met andere landen relatief weinig statistisch significante associaties (CDAI) tussen doodsoorzaken, wat om nader onderzoek vraagt naar associaties die andere landen wel aantreffen, maar Nederland niet. 

Met de publicatie sluit ik mijn werkzaamheden aan de Doodsoorzakenstatistiek af. Ik wil alle collega’s van het CBS bedanken voor de jarenlange samenwerking bij het verzamelen en interpreteren van de gegevens. Belangrijkste les voor mij was dat het maken van een doodsoorzakenstatiek een balanceerkunst is. Enerzijds is er de nationale traditie van het toeschrijven van het overlijden aan een oorzaak met eigen terminologie en kijk op causaliteit, anderzijds is er het internationaal perspectief waarin gegevens worden gestandaardiseerd om met elkaar te kunnen worden vergeleken ten behoeve van beleid. Een goede Doodsoorzakenstatistiek is een geslaagd compromis tussen beide en doet bovenal recht aan de aard van de zaak: het overlijden van een persoon. Daarbij is de statistiek een getalsmatige weergave van de oorzaken van het overlijden. De waarde van het overlijden is echter niet in een getal te vatten. Daarom lijkt het me gepast af te sluiten met de laatste woorden van de filosoof Socrates: “Nu, is het tijd dat wij afscheid nemen en elk zijns weegs gaat, ik om te sterven, u om verder te leven. Wat beter is? De Goden moge het weten” (Plato, 1999: 42a). 

Ademhalingsinsufficiëntie: ernstig tekortschieten of stoppen van de ademhaling   

Artrose: gewrichtsslijtage 

Aspiratiepneumonie: longontsteking door het verslikken in voedsel 

B-formulier: doodsoorzakenverklaring, afgegeven door een arts op een formulier dat door 
de WHO is vastgesteld om de causale keten van ziekten of aandoeningen die aan het overlijden ten grondslag ligt (deel 1) en ziekten of aandoeningen die aan het overlijden hebben bijgedragen (deel 2) te rapporteren (WHO, 2016). Dit formulier wordt opgestuurd naar het CBS en daar verwerkt ten behoeve van de Doodsoorzakenstatistiek. Ter onderscheid van het A-formulier dat in Nederland wordt gebruikt voor de administratieve registratie van sterfgevallen door gemeenten. Op het A-formulier wordt aangegeven dat iemand is overleden. Het bevat geen doodsoorzaken of andere medische gegevens. Zie.

Cachexie: ernstige vermagering of uittering door ernstige ziekten (bijvoorbeeld kanker) of langdurig onvoldoende voedselopname (bijvoorbeeld bij dementie). 

Clustering: het samen voorkomen van doodsoorzaken bij dezelfde persoon, vaker dan op basis van toeval kan worden verwacht. 

Codering: het toekennen van een ICD-10 code, bestaande uit een letter en twee tot vijf cijfers, aan een ziekte of aandoening ten behoeve van statistische bewerking en verslaglegging.  

Co-morbiditeit: het samen voorkomen van twee of meer ziekten bij dezelfde persoon waarbij de ene ziekte de oorzaak is van de andere, bijvoorbeeld: suikerziekte en chronisch nierfalen.

COPD: Chronisch Obstructief Longlijden gepaard gaande met benauwdheid en hoesten. 

CVA: Cerebrovasculair accident (beroerte, hersenbloeding of herseninfarct)

Dementie: hersenziekte gekenmerkt door geheugenverlies, tekortschieten van verstandelijke vermogens en/of het niet meer kunnen verzorgen van zichzelf  

Diabetes Mellitus: suikerziekte

Dehydratie: ernstige vorm van uitdroging door verminderde vochtopname

Doodsoorzaak: 

• Onderliggende: ziekte of aandoening die de causale keten van het overlijden in gang heeft gezet
• Directe: ziekte of aandoening die de aanleiding vormde tot overlijden  
• Bijdragende: ziekte of aandoening die het overlijden (mede) heeft veroorzaakt, maar niet het begin van de causale keten is

Endocriene stoornissen: ziekten van hormoonproducerende organen (bijvoorbeeld: alvleesklier, schildklier, bijnier) en/of hun gevolgen voor de stofwisseling (dehydratie, cachexie).

Hypertensie: hoge bloeddruk 

Iris: naam van de software die het CBS gebruikt om B-formulieren te coderen en één onderliggende doodsoorzaak per persoon aan te wijzen (Iris Institute, 2014). 

ICD-10: indeling (classificatie) van ziekten en aandoeningen, opgesteld en voorgeschreven door de Wereld Gezondheidsorganisatie (WHO). Sinds 1996 gebruikt het CBS de 10e versie van deze classificatie voor de codering van doodsoorzaken. 

Metastase: uitzaaiing (van kanker)

Multimorbiditeit: het onafhankelijk van elkaar samen voorkomen van twee of meer ziekten of aandoeningen bij dezelfde persoon, bijvoorbeeld: hartinfarct en COPD. 

Nieuwvorming: medische aanduiding van kanker. 

• maligne: kwaadaardige kanker (doorgroei of uitzaaiing)
• benigne: goedaardige kanker (lokale en begrensde groei)

Noodzakelijk en voldoende oorzaak: ziekte of aandoening zonder welke de persoon niet zou zijn overleden, en waarbij geen enkele andere ziekte een rol van betekenis heeft gespeeld (bijvoorbeeld: uitgezaaide longkanker). 

Pneumonie: longontsteking

Pneumosepsis: bloedvergiftiging (sepsis) vanuit een infectie van de longen

Sepsis: bloedvergiftiging ten gevolge van een infectie

Tekenen van overlijden: Uitwendig waarneembare verschijnselen die aangeven dat een persoon is overleden. Volgens INED (2009): hart-, ademhalingstilstand of staken van de bloedsomloop (shock).  

WHO: World Health Organization, wereld gezondheidsorganisatie. Een vereniging van 192 landen, waaronder Nederland, die gezamenlijk gezondheidsbeleid proberen te maken. Het publiceren van doodsoorzakengegevens is hier een onderdeel van.

Bishop K., Balogun S., Eynstone-Hinkins J., Moran L., Martin M., Banks E., Rao C. & Joshy G. (2023). Analysis of Multiple Causes of Death: A Review of Methods and Practices. Epidemiology, 34, 333-344.

Breger T.L., Edwards J.K., Cole S.R., Saag M., Rebeiro P.F., Moore R.D. & Eron J.J. (2020). Estimating a Set of Mortality Risk Functions with Multiple Contributing Causes of Death. Epidemiology,  31, 704-712. 

Désesquelles A., Gamboni A., Demuru E. & the MultiCause network (2016). We only die once… but from how many causes?. Population and Societies, Volume 543, Issue 6, 1-4. 

Désesquelles A., Demuru E., Egidi V., Frova L., Meslé F., Pappagallo M. & Salvatore M.A. (2014). Cause-specific mortality analysis: is the underlying cause of death sufficient? Revue Quetelet/Quetelet Journal, 1 (2), 119-135.

Grippo F., Désesquelles A., Pappagallo M., Frova L., Egidi V. & Meslé F. (2020). Multi-morbidity and frailty at death: A new classification of death records for an ageing world. Popul Stud (Camb). 74(3):437-449. 

Harteloh P.P.M. (2017). Veranderingen in de Doodsoorzakenstatistiek 2013-2015. Den Haag/Heerlen: CBS.

Harteloh P. (2018). The implementation of an automated coding system for cause-of-death statistics. Informatics for Health and Social Care, Volume 45, Issue 1.

Harteloh P.P.M. (2022). Meervoudige codering van de doodsoorzaak. Een nieuw perspectief op de Doodsoorzakenstatistiek. Statistische Trends, december.

Harteloh P.P.M. (2023). Dementia related deaths: a multiple cause coding study. Int J Health Sci Res. 13(10):1-10. 

INED (2009). Guidelines for the computation of the standard MCOD indicators. Paris: Institut National d'études Démographiques . 

INED (2023). MultiCause Network standard indicators. Paris: Institut National d'études Démographiques. Geraadpleegd op 1 augustus 2023. 

Iris Institute (2014). Iris User Reference Manual V4.4.1.S1. Geraadpleegd op 29 Januari 2024.

Israëls, A (2010). Standaardisatiemethoden. Den Haag/Heerlen: CBS, p.9-16.

Klijs B., Mitratza M., Harteloh P.P., Moll van Charante E.P., Richard E., Nielen M.M. & Kunst A.E. (2021). Estimating the lifetime risk of dementia using nationwide individually linked cause-of-death and health register data. Int J Epidemiol. 50(3):809-816. 

Mitratza M., Kunst A.E., Harteloh P.P.M., Nielen M.M.J. & Klijs B. (2020) Prevalence of diabetes mellitus at the end of life: An investigation using individually linked cause-of-death and medical register data. Diabetes Res Clin Pract. 160:108003. 

Plato (1999). Apologie, in: Verzameld werk, vol. 1 (vertaling X. de Win). Antwerpen: Nederlandsche Boekhandel. 

Vallverdú J. (2016). The Birth of Multicausality as the Death of Causality and Their Statistical Corollaries. In: Bayesians Versus Frequentists. SpringerBriefs in Statistics. Berlin, Heidelberg: Springer Verlag. 

WHO (2016). International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision, Volume 2 (Instruction manual, fifth edition). Geneva: World Health Organization.