Diabetes mellitus in the Netherlands: Estimate of the current disease

advertisement
ONDERZOEK
O ND ERZO EK
Diabetes mellitus in Nederland: schatting van de
huidige ziektelast en prognose voor 2025
Caroline A. Baan, Pieter H.M. van Baal, Monique A.M. Jacobs-van der Bruggen, Harry Verkley, Marinus J.J.C. Poos, Rudolf T. Hoogenveen en
Gerelateerde artikelen: Ned Tijdschr Geneeskd. 2009;153:A629 en A679
Casper G. Schoemaker
DOEL
OPZET
METHODEN
RESULTATEN
CONCLUSIE
Schatten van het aantal mensen met gediagnosticeerde diabetes mellitus in Nederland in 2007 met behulp van een
nieuwe methode, het beschrijven van trends in het verleden en het geven van een prognose voor 2025.
Modelberekeningen.
Wij schatten de jaarprevalentie en incidentie van gediagnosticeerde diabetes mellitus in 2007 op basis van 5 huisartsenregistraties (Continue Morbiditeitsregistratie (CMR) Nijmegen), Landelijk Informatie Netwerk Huisartsenzorg
(LINH), Registratienet Huisartsenpraktijken (RNH) Limburg), Registratie Netwerk Universitaire Huisartspraktijken
Leiden en omstreken (RNUH-LEO) en het Transitieproject). Op basis van deze 5 registraties bepaalden wij tevens de
trend in prevalentie over de periode 2000-2007. De prevalentie van gediagnosticeerde diabetes in 2025 werd
geschat met behulp van een modelsimulatie (het zogenaamde ‘Chronische ziektemodel’) waarbij onder andere
rekening werd gehouden met demografische ontwikkelingen en een verdere toename van overgewicht in de
Nederlandse bevolking in de toekomst.
In 2007 waren er 740.000 (95%-BI: 665.000-824.000) mensen met diabetes bekend in de zorg. Bij 71.000 (95%-BI:
57.000-90.000) werd in 2007 voor het eerst de diagnose ‘diabetes mellitus’ gesteld. In 2000-2007 steeg de jaarprevalentie van gediagnosticeerde diabetes met bijna 55%. Naar verwachting zal het aantal mensen met gediagnosticeerde diabetes stijgen tot ruim 1,3 miljoen in 2025; dat is 8% van de Nederlandse bevolking. De onzekerheid
rondom de schattingen is groot.
De groei van het aantal diabetespatiënten in 2025 heeft gevolgen voor de zorg en vraagt de komende jaren om
maatregelen op het vlak van preventie én van organisatie van zorg.
Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu,
Bilthoven.
Centrum voor Preventie- en Zorgonderzoek:
dr. C.A. Baan en
drs. M.A.M. Jacobs-van der Bruggen,
epidemiologen;
dr. P.H.M. van Baal, econoom.
Centrum voor Volksgezondheid Toekomst
Verkenningen: dr. H. Verkley, medisch socioloog;
drs. M.J.J.C. Poos, wiskundige;
dr. C.G. Schoemaker, psycholoog.
Expertisecentrum voor Methoden en Informatie:
ir. R.T. Hoogenveen, wiskundige.
Contactpersoon: dr. C.A. Baan
([email protected]).
Wereldwijd nam het aantal mensen met diabetes de laatste decennia sterk toe, en dat gold ook voor Nederland.1
Het aantal mensen met diabetes mellitus type  is sterk
afhankelijk van factoren als de vergrijzing, een verbeterde
overleving en de toename van overgewicht. Daarnaast
mag men aannemen dat vanaf  de vroegherkenning
van mensen met diabetes in de eerste lijn sterk verbeterde.2,3
Het huidige aantal mensen met gediagnosticeerde diabetes in Nederland is onbekend. In  schatte het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM) dat er
in  . patiënten in Nederland waren. Deze
schatting was gebaseerd op gegevens van huisartsenregistraties. Een recentere schatting van het Centraal Bureau
voor de Statistiek (CBS) is gebaseerd op zelfrapportage.
In dit artikel schatten wij de prevalentie en de incidentie
van gediagnosticeerde diabetes in Nederland in , op
basis van huisartsenregistraties. Hierbij kwantificeren
we ook de betrouwbaarheid van de schattingen. Daarnaast gaan we in op trends in het verleden en in de toekomst; het aantal mensen met gediagnosticeerde diabetes
in  schatten we door middel van een modelprojectie.
NED TIJDSCHR GENEESKD. 2009;153:A580
1
O ND ERZO EK
DATA EN METHODEN
HEDEN: SCHATTINGEN VAN INCIDENTIE EN PREVALENTIE 2007
Er is in Nederland een aantal grote huisartsenregistratieprojecten. Hierin worden ziektegevallen geregistreerd
naar leeftijd en geslacht. De registraties verschillen
onderling, bijvoorbeeld in omvang, representativiteit, de
wijze van registreren en het omgaan met multimorbiditeit. Het is door de verschillende voor- en nadelen van de
registraties niet goed mogelijk om een onderbouwde
keuze te maken voor een registratie die het beste de prevalentie en incidentie van diabetes in Nederland schat.4
Voor onze analyses hebben we daarom gebruikgemaakt
van gegevens uit verschillende registraties om de incidentie en prevalentie te modelleren. De onzekerheid hebben we gekwantificeerd in een betrouwbaarheidsinterval.
De gebruikte  registraties hebben een totale populatie
van . patiënten, verdeeld over ongeveer  huisartsenpraktijken (tabel).
De grootste van deze registraties, het Landelijk Informatie Netwerk Huisartsenzorg (LINH), heeft een landelijke
dekking. Alleen de Continue Morbiditeitsregistratie
(CMR) Nijmegen maakt een onderscheid tussen diabetes
mellitus type  en type ; bijna  van de patiënten
heeft type . Omdat de overige registraties dat onderscheid niet maken, kunnen wij dat in dit artikel ook niet
doen. Meer informatie over de huisartsenregistraties is
te vinden op de website Nationaal Kompas Volksgezondheid van het RIVM (www.rivm.nl/vtv/object_document/
on.html).
TABEL Vijf huisartsenregistraties in Nederland met hun belangrijkste
kenmerken
huisartsenregistratie
CMR-Nijmegen5
regio
populatie
Nijmegen en 12.000 patiënten
omstreken 4 praktijken
LINH (www.linh.nl) landelijk
350.000 patiënten
85 praktijken
Limburg
87.000 patiënten
RNH-Limburg6
22 praktijken
RNUH-LEO7
Leiden en
30.000 patiënten
omstreken 20 praktijken
Transitieproject8
Amstelveen, 18.000 patiënten
Friesland en 7 praktijken
Overijsel
wijze van registeren
van diabetes mellitus
zorgregistratie:
E-code 0911 en 0919
contactregistratie
ICPC-T90
probleemlijst: ICPC-T90
probleemlijst: ICPC-T90
episodegewijs: ICPC-T90
CMR = Continue Morbiditeitsregistratie; LINH = Landelijk Informatie Netwerk
Huisartsenzorg; RNH = Registratienet Huisartsenpraktijken; RNUH-LEO =
Registratie Netwerk Universitaire Huisartspraktijken Leiden en Omstreken;
ICPC = ‘International classification of diseases’.
2
In de analyses werden van de  huisartsenregistraties de
volgende data gebruikt: aantal personen in de registratie,
aantal personen met diabetes op  januari  en aantal
nieuw gediagnosticeerde patiënten in . Alle gegevens
waren gespecificeerd naar geslacht en  leeftijdsklassen
(-, -, - enzovoort, ≥ ). Om een schatting te
maken van de incidentie in Nederland in  pasten wij
een regressiemodel op de data toe met een zogenaamd
‘random intercept’ per registratie. Deze random intercept
‘vangt’ als het ware de verschillen tussen de registraties.
Verklarende variabelen in dit regressiemodel waren polynomen van leeftijd (zoals leeftijd en leeftijd in het kwadraat), een dummyvariabele voor geslacht, en interacties
tussen de polynomen van leeftijd en geslacht, bijvoorbeeld leeftijd in het kwadraat maal geslacht. Om het
optimale regressiemodel te selecteren, in termen van
aantal polynomen en interacties, maakten wij gebruik
van het zogenaamde ‘Bayesian information criterion’.
Voor de jaarprevalentie werd dezelfde aanpak gekozen,
maar daarbij veronderstelden wij dat de prevalentie binomiaal is verdeeld en de incidentie een poisson-verdeling
volgt.
Met behulp van voorspellingen van de optimale regressiemodellen voor de gemiddelde registratie maakten wij
een schatting van de incidentie en de prevalentie. De
geschatte prevalenties op  januari  (puntprevalenties) werden vermenigvuldigd met bevolkingsaantallen
op die datum om een totaalschatting voor Nederland te
maken. Geschatte incidenties voor  werden vermenigvuldigd met gemiddelde bevolkingsaantallen in 
om een totaalschatting voor Nederland te maken. Jaarprevalentie werd gedefinieerd als de som van de puntprevalentie en de incidentie. Schattingen van onzekerheid
rondom de schatting van de jaarprevalentie verkregen
wij via een monte-carlosimulatie en deze zijn op te vatten
als een -betrouwbaarheidsinterval.
VERLEDEN: TRENDS
Prevalentietrends over de periode - werden
gebaseerd op de  huisartsenregistraties. De trends in
incidentie werden alleen gebaseerd op de CMR-Nijmegen
en het Registratienet Huisartspraktijken (RNH) Limburg,
omdat deze  registraties al veel langer bestaan. Er werd
een -jarig voortschrijdend gemiddelde berekend, gestandaardiseerd naar de bevolking van  en geïndexeerd
( = ).
TOEKOMST: PROJECTIES
Om een prognose te geven voor de prevalentie van diabetes mellitus in  voerden wij een simulatie uit met het
zogenaamde ‘Chronische ziektemodel’ (CZM).9,10 Deze
modelmatige projectie voor diabetes geeft de waarschijn-
NED TIJDSCHR GENEESKD. 2009;153:A580
RESULTATEN
HEDENDAAGSE PREVALENTIE
Naar schatting waren er in  in Nederland .
mensen met gediagnosticeerde diabetes mellitus (-BI:
.-.);  (-BI: -) per  mannen en
 (-BI: -) per  vrouwen. Op  januari 
was het aantal . (-BI: .-.), een
puntprevalentie, en in de loop van  kwamen daar
ongeveer . nieuwe patiënten bij. De jaarprevalentie
nam toe met de leeftijd (figuur ). De gemiddelde leeftijd
van alle gediagnosticeerde diabetespatiënten was in 
 jaar voor mannen en  jaar voor vrouwen.
sen. In - steeg de prevalentie sneller, met  per
jaar, dan in -, toen het  per jaar was.
INCIDENTIE IN HET VERLEDEN
De incidentie van diabetes mellitus steeg flink in
-, maar er waren grote verschillen tussen de 
gebruikte registraties (figuur ). In deze periode bleek de
kans om als nieuwe patiënt met diabetes gediagnosticeerd te worden in de CMR-registratie te zijn gestegen
met  voor vrouwen en  voor mannen. In de RNHregistratie steeg de incidentie voor vrouwen en mannen
met respectievelijk  en . In beide registraties leek
de incidentie voor vrouwen vanaf  niet verder te
stijgen.
PROGNOSE VOOR 2025
In de modelprojectie nam het aantal mensen met gediagnosticeerde diabetes mellitus toe van . in  tot
, miljoen in  (figuur ). Deze toename is het resultaat van  verschillende ontwikkelingen: demografische,
historische en toekomstige.
HEDENDAAGSE INCIDENTIE
DEMOGRAFISCHE ONTWIKKELINGEN
In  werden . (-BI: .-.) nieuwe
patiënten met diabetes gediagnosticeerd, ongeveer evenveel mannen als vrouwen. De incidentie nam toe met de
leeftijd (figuur ).
De omvang van de Nederlandse bevolking zal volgens het
CBS toenemen van , miljoen in  tot , miljoen
in .11 Het aandeel -plussers stijgt daarbij van 
naar . In de CZM-projectie groeit de Nederlandse
bevolking tot ruim , miljoen in ; in dit model
wordt namelijk geen rekening gehouden met migratie en
ook niet met een stijging van de levensverwachting in de
toekomst. Het aandeel -plussers stijgt in het model tot
PREVALENTIE IN HET VERLEDEN
250
250
200
200
jaarprevalentie per 1000
jaarprevalentie per 1000
In de periode - steeg de jaarprevalentie van
diabetes met bijna : van . naar . men-
150
100
50
100
50
0
0
0
a
150
10
20
30
40
50
60
70
0
80
leeftijd in jaren
b
10
20
30
40
50
60
70
80
leeftijd in jaren
FIGUUR 1 Geschatte gemiddelde jaarprevalentie (blauwe curve) van diabetes mellitus type 1 en type 2 in 2007 in Nederland op basis van 5 huisartsenregistraties,
naar leeftijd voor (a) mannen en (b) vrouwen: de rode en zwarte curven geven respectievelijk de onder- en bovengrens weer van het 95%-betrouwbaarheidsinterval
van de schatting.
NED TIJDSCHR GENEESKD. 2009;153:A580
3
O ND ERZO EK
lijkste schatting voor het toekomstige aantal mensen met
diabetes door gegevens over demografie, prevalentie,
incidentie en sterfte door diabetes, en prevalentie van
overgewicht te combineren. Alle op elkaar afgestemde
gegevens in het model waren grotendeels gebaseerd op
gegevens uit . De projecties met het CZM startten in
.
25
20
20
incidentie per 1000
incidentie per 1000
15
10
15
10
5
5
0
0
0
10
20
30
40
50
60
a
70
80
leeftijd in jaren
0
10
20
30
40
50
b
60
70
80
leeftijd in jaren
FIGUUR 2 Geschatte gemiddelde incidentie (blauwe curve) van diabetes mellitus type 1 en type 2 in 2007 in Nederland op basis van 5 huisartsenregistraties, naar
leeftijd voor (a) mannen en (b) vrouwen: de rode en zwarte curven geven respectievelijk de onder- en bovengrens weer van het 95%-betrouwbaarheidsinterval van
de schatting.
 in . Op basis van alleen de demografische ontwikkelingen in het model zal het aantal mensen met
diabetes mellitus toenemen tot . in .
HISTORISCHE ONTWIKKELINGEN
De leeftijdsspecifieke prevalentie van diabetes neemt toe
over de tijd, doordat de instroom (incidentie) groter is
dan de uitstroom (sterfte). Dit is het gevolg van ontwikkelingen in het verleden zoals de toename van overgewicht, de verbeterde overleving en verbeterde vroegtijdige opsporing. Als er, behalve met de demografische
ontwikkelingen, rekening gehouden wordt met de ontwikkelingen in het verleden, neemt het aantal mensen
met diabetes toe tot , miljoen in .
300
RNH♂
250
geïndexeerde incidentie per 1 000
O ND ERZO EK
25
RNH♀
200
CMR♂
150
CMR♀
100
50
0
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
FIGUUR 3 Incidentie van gediagnosticeerde diabetes in 1990-2007 (3-jarig voortschrijdend gemiddelde), gestandaardiseerd naar de bevolking van Nederland in
1990 en geïndexeerd (1991 = 100), geschat op basis van 2 huisartsenregistraties: Continue Morbiditeitsregistratie (CMR) Nijmegen en Registratienet
Huisartsenpraktijken (RNH) Limburg.
4
NED TIJDSCHR GENEESKD. 2009;153:A580
1400
O ND ERZO EK
1200
prevalentie per 1000
1000
800
600
400
200
0
1990
1995
2000
2005
2010
2015
2020
2025
FIGUUR 4 Projectie van het aantal mensen met gediagnosticeerde diabetes mellitus tot 2025: ( ) prevalentie op basis van huisartsenregistraties;
( ) geprognosticeerde prevalentie op basis van het zogenaamde ‘Chronische ziektemodel’.
TOEKOMSTIGE ONTWIKKELINGEN
Als we aannemen dat het aantal mensen met overgewicht
in de toekomst in hetzelfde tempo zal blijven stijgen als
in de periode -, dan stijgt het percentage mensen met overgewicht van  in  tot  in . Het
verwachte aantal mensen met gediagnosticeerde diabetes
in  neemt, als we rekening houden met demografische, historische en toekomstige ontwikkelingen, toe tot
, miljoen.
BESCHOUWING
Volgens onze schatting waren er in  ongeveer .
mensen met gediagnosticeerde diabetes in Nederland.
De prevalentie is de afgelopen jaren sterk gestegen en de
verwachting is dat er in  ongeveer , miljoen mensen met gediagnosticeerde diabetes zullen zijn.
METHODOLOGISCHE KANTTEKENINGEN
De schattingen in dit artikel zijn gebaseerd op het aantal
mensen dat met diabetes bij de huisarts bekend is. Het
totale aantal mensen met diabetes ligt echter veel hoger.
In de jaren negentig van de vorige eeuw bleek namelijk
dat ongeveer  van de mensen met diabetes niet gediagnosticeerd was.12 Het lijkt onwaarschijnlijk dat deze
situatie nu nog van toepassing is, gezien de inspanningen
die zijn geleverd op het terrein van de vroegtijdige opsporing. Recente Nederlandse cijfers zijn op dit moment
echter niet beschikbaar. Daarnaast komen de meeste
bewoners van verpleeghuizen niet in de huisartsenregistraties voor.4 Doordat de prevalentie van diabetes onder
hen hoger is dan onder ouderen in de huisartsenpopula-
tie, wordt de prevalentie voor deze leeftijdsgroep onderschat.13 Doordat het aantal mensen in verpleeghuizen
niet heel groot is, blijft het effect op de schattingen echter
beperkt.
Er is een grote variatie in incidentie en prevalentie van
diabetes tussen de huisartsenregistraties. Dat is niet
uniek voor diabetes, en ook niet voor de huisartsenregistraties in Nederland.4 Dit kan bijvoorbeeld komen doordat het vóórkomen van ziekten in de praktijkpopulaties
verschilt, maar ook doordat de algemene werkwijze van
de registraties verschilt en de wijze waarop prevalentieen incidentiecijfers worden berekend. Daarnaast is het
aantal gediagnosticeerde patiënten met diabetes mellitus
type  afhankelijk van de mate waarin de huisarts aan
vroege opsporing doet. Het is niet goed mogelijk om te
corrigeren voor verschillen in werkwijze. Wij voerden in
ons onderzoek een correctie uit voor verschillen in leeftijd en geslacht tussen de patiëntpopulaties.
De schattingen van de incidentie en de prevalentie van
 worden hier gepresenteerd met -betrouwbaarheidsintervallen. Dit is nieuw ten opzichte van eerdere
schattingen, waarbij alleen gemiddelden werden gepresenteerd. Vooral bij de incidentie is de onzekerheid rond
de schatting vrij groot. Ook de trend in incidentie bleek
behoorlijk te verschillen tussen de  gebruikte registraties: de CMR en de RNH. In de periode - liet de
CMR een tijdelijk verhoogde incidentie zien, die hoogstwaarschijnlijk veroorzaakt werd door een screeningsproject naar diabetes dat eind jaren negentig in de praktijken
van de CMR-Nijmegen plaatsvond. De huisartsen volgden strikt de NHG-standaard ‘Diabetes mellitus’, waardoor er een groot aantal nieuwe patiënten werd opge-
NED TIJDSCHR GENEESKD. 2009;153:A580
5
O ND ERZO EK
spoord. Er lijkt dus sprake te zijn geweest van een tijdelijk
inhaaleffect. Dit kan tevens een reden zijn dat de incidentie in de CMR-Nijmegen na  lager was dan in de
RNH.
De schattingen voor de toekomst zijn projecties, inclusief
de onzekerheidsmarges daaromheen, die weergeven wat
we kunnen zeggen gezien de huidige stand van zaken en
kennis. Daarnaast zijn er onzekerheden die buiten de
projectie blijven. In deze projectie wordt bijvoorbeeld
geen rekening gehouden met een eventuele verdere groei
van de bevolking door een verdere stijging van de levensverwachting, voor zowel mensen met als zonder diabetes,
of met een sterke toename van het aantal mensen uit
bevolkingsgroepen met een verhoogd risico op diabetes,
zoals mensen van Turkse, Marokkaanse of Hindoestaanse afkomst. Deze ontwikkelingen zouden de uitkomst van de prognose hoger doen uitvallen.
▼ LEERPUNTEN ▼
• Door de vergrijzing, de toename van overgewicht en de verbeterde
opsporing is het aantal mensen met diabetes mellitus de laatste
decennia wereldwijd sterk gestegen.
• Volgens onze nieuwe schattingen waren er in 2007 ongeveer
740.000 mensen met diabetes bekend in de zorg (95%-BI:
665.000-824.000). Bij 71.000 mensen (95%-BI: 57.000-90.000) werd
in 2007 voor het eerst de diagnose ‘diabetes mellitus’ gesteld.
• Door de verschillen in de gebruikte registraties is de onzekerheid
rondom de schattingen vrij groot.
• In 2000-2007 steeg de jaarprevalentie van diabetes met 55%.
• Naar verwachting stijgt het aantal in de zorg bekende diabetespatiënten tot ruim 1,3 miljoen in 2025. Dit komt neer op 8% van de
Nederlandse bevolking.
• De verwachte groei van het aantal mensen met diabetes vraagt
om investeringen in preventie én zorg.
VERGELIJKING MET ANDER RECENT ONDERZOEK
Recent heeft het CBS schattingen gepresenteerd van
de puntprevalentie van diabetes in Nederland, op basis
van zelfrapportage (www.cbs.nl/nl-NL/menu/themas/
gezondheid-welzijn/publicaties/artikelen/archief//
--wm.htm).14 Volgens het CBS waren er in
/’ ongeveer . mensen met diabetes in
Nederland, dat wil zeggen , van de bevolking. Dit is
vergelijkbaar met onze schatting van het aantal diabetespatiënten op  januari  (.), in die zin dat het
cijfer binnen het -betrouwbaarheidsinterval van onze
schatting valt. Ondanks de beperkingen van elk van deze
methoden, lijkt deze vergelijking de aanname te ondersteunen dat de gegevens van de  gebruikte huisartsenregistraties voldoende representatief zijn voor heel
Nederland.
In een recent trendonderzoek op grond van registraties
steeg de prevalentie van diabetes in Denemarken in
- met ruim  per jaar.15 Dit is vergelijkbaar met
de gevonden trend voor Nederland: een stijging van 
per jaar in -. Opvallend is dat ook in deze
Deense studie de incidentie vanaf  leek te stabiliseren. Welke betekenis daaraan moet worden gehecht, is
nog niet goed te zeggen.
Ook wereldwijd wordt een sterke stijging van het aantal
mensen met diabetes mellitus verwacht: van  miljoen
in  tot  miljoen in , zelfs als de prevalentie
van overgewicht niet verder zou stijgen.16 In een recente
Australische studie werd in een modelmatige voorspel-
6
ling gekeken naar de oorzaken van de groei van het aantal
mensen met diabetes in -.17 Als belangrijkste
oorzaken voor de verwachte stijging in Australië werden
naast demografie vooral de toename van overgewicht en
van inactiviteit genoemd. In Australië wordt diabetes
daarmee in  naar verwachting de ziekte met de
hoogste ziektelast.
CONSEQUENTIES
De verwachte groei van het aantal mensen met diabetes
mellitus heeft grote gevolgen, zowel op individueel als op
maatschappelijk niveau. Enerzijds vraagt dit om preventieve maatregelen: het voorkómen van diabetes en – misschien nog belangrijker – het voorkómen van overgewicht. Daarmee kan de groei van het aantal mensen met
diabetes worden afgeremd, maar zeker niet gestopt.
Daarom dient men ook blijven te investeren in goede en
toegankelijke diabeteszorg.18
Belangenconflict: geen gemeld. Financiële ondersteuning: ministerie van
Volksgezondheid, Welzijn en Sport.
Aanvaard op 27 april 2009
Citeer als: Ned Tijdschr Geneeskd. 2009;153:A580
> Meer op www.ntvg.nl/onderzoek
●
NED TIJDSCHR GENEESKD. 2009;153:A580
1
Amos AF, McCarty DJ, Zimmet P. The rising global burden of diabetes
10
cure for increasing health expenditure. Plos Med. 2008;5:e29.
Med. 1997;14(Suppl 5):S1-85.
Rutten GE, De Grauw WJ, Nijpels G. NHG-standaard Diabetes mellitus
11
4
Harris MI. Undiagnosed NIDDM: clinical and public health issues.
12
Kostense PJ, et al. Prevalence and determinants of glucose intolerance in
Gijsen R, Poos MJ. Using registries in general practice to estimate
a Dutch caucasian population. The Hoorn Study. Diabetes Care.
1995;18:1270-3.
13
2006;120:923-36.
5
Van de Lisdonk EH, van den Bosch WJ, Huygen FJ. Ziekten in de
6
Van den Akker M, Metsemakers JF, Limonard CB, Knottnerus JA.
Milieu; 1989.
14
Registration Network Family Practices. Maastricht: Universiteit
Bruggink J-W. Van de Nederlanders heeft 4 procent suikerziekte.
Webmagazine. 2009;18.
General practice: a gold mine for research. Data and scientific use of the
15
Carstensen B, Kristensen JK, Ottosen P, Borch-Johnsen K. The Danish
National Diabetes Register: trends in incidence, prevalence and mortality.
Maastricht; 2004.
Diabetologia. 2008;51:2187-96.
Van der Meer V, de Waal MW, Timmers AP, de Bock GH, Springer MP.
Hoe up-to-date is het medisch dossier? Een onderzoek op vijf lokaties.
16
Wild S, Roglic G, Green A, Sicree R, King H. Global prevalence of
diabetes: estimates for the year 2000 and projections for 2030. Diabetes
Huisarts Wet. 2001;44:194-7.
Care. 2004;27:1047-53.
Okkes IM, Oskam SK, Lamberts H. The probability of specific diagnoses
for patients presenting with common symptoms to Dutch family
17
Begg SJ, Vos T, Barker B, Stanley L, Lopez DL. Burden of disease and
injury in Australia in the new millennium: measuring health loss from
physicians. J Fam Pract. 2002;51:31-6.
9
Van de Mheen PJ. Prevalentie van diabetes mellitus in
verzorgingstehuizen. Bilthoven: Rijksinstituut voor Volksgezondheid en
huisartsenpraktijk. Utrecht: Bunge; 2003.
8
Mooy JM, Grootenhuis PA, de Vries H, Valkenburg HA, Bouter LM,
Diabetes Care. 1993;16:642-52.
countrywide morbidity in the Netherlands. Public Health.
7
De Jong A. Bevolkingsprognose 2004-2050: maximaal 17 miljoen
inwoners. Bevolkingstrends. 2005;53:12-8.
type 2. Huisarts Wet. 2006;49:137-52.
3
Van Baal PH, Polder JJ, de Wit GA, Hoogenveen RT, Feenstra TL,
Boshuizen HC, et al. Lifetime medical costs of obesity: prevention no
and its complications: estimates and projections of the year 2010. Diabet
2
O ND ERZO EK
LITERATUUR
diseases, injuries and risk factors. Public Health. 2008;188:36-40.
Jacobs van der Bruggen MA, Bos G, Bemelmans WJ, Hoogenveen RT,
Vijgen SM, Baan CA. Lifestyle interventions are cost-effective in people
18
Baan CA, Schoemaker CG, redacteuren. Diabetes tot 2025. Preventie en
with different levels of diabetes risk: results from a modeling study.
zorg in samenhang. Bilthoven: Rijksinstituut voor Volksgezondheid en
Diabetes Care. 2007;30:128-34.
Milieu; 2009.
NED TIJDSCHR GENEESKD. 2009;153:A580
7
Download