• Login
    View Item 
    •   Home
    • RIVM official reports
    • RIVM official reports
    • View Item
    •   Home
    • RIVM official reports
    • RIVM official reports
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Browse

    RIVM Publications RepositoryCommunitiesTitleAuthorsIssue DateSubmit Date

    My Account

    LoginRegister

    Statistics

    Display statistics

    Dutch DisMod. Constructing a set of consistent data for chronic disease modelling

    • CSV
    • RefMan
    • EndNote
    • BibTex
    • RefWorks
    Average rating
     
       votes
    Cast your vote
    You can rate an item by clicking the amount of stars they wish to award to this item. When enough users have cast their vote on this item, the average rating will also be shown.
    Star rating
     
    Your vote was cast
    Thank you for your feedback
    Authors
    Hoogenveen RT
    Gijsen R
    van Genugten MLL
    Kommer GJ
    Schouten JSAG
    de Hollander AEM
    Type
    Report
    Language
    en
    
    Metadata
    Show full item record
    Title
    Dutch DisMod. Constructing a set of consistent data for chronic disease modelling
    Translated Title
    Nederlandse DisMod. De constructie van consistente gegevensverzamelingen voor de modellering van chronische ziekten
    Publiekssamenvatting
    Om te komen tot consistente verzamelingen van invoergegevens voor dynamische modellen van chronische ziekten hebben we de consistentie binnen de modelcontext geanalyseerd van gegevens over incidentie, prevalentie en sterfte voor specifieke ziekten. Dergelijke modellen integreren gegevens uit verschillende bronnen en worden gebruikt om de volksgezondheids-effecten van trends in en interventies op risicofactoren door te rekenen. Incidentie- en prevalentie-gegevens komen uit huisartsenregistraties, epidemiologische onderzoeken en registraties in de gezondheidszorg, gegevens over overleving uit de wetenschappelijke literatuur, terwijl ziekte-specifieke sterftecijfers uit de CBS-statistieken komen. De opeenvolgende analysestappen zijn: 1) een vergelijking van de gegevens uit verschillende bronnen, 2) de berekening van remissie- en sterfterates uit gegeven incidentie- en prevalentierates, vervolgens 3) een vergelijking met data uit de literatuur. We hebben data ge6valueerd met betrekking tot longkanker, astma en COPD, coronaire hartziekten en hartfalen, diabetes mellitus, dementie, en beroerte. Verschillende algemene conclusies kunnen getrokken worden: de gevonden verschillen tussen de bronnen zijn meestal terug te vertalen naar verschillen in registratiekarakteristieken; voor veel aandoeningen is de berekende 'excess' sterfte veel groter dan de sterfte met de ziekte als de primaire doodsoorzaak in de CBS-statistieken; de geschatte sterfteparameters komen in de meeste gevallen goed overeen met die uit de literatuur; de aanwezigheid van trends in de tijd maakt het schatten van leeftijd-specifieke cijfers lastig.<br>
    Using the simulation model context we analysed data the consistency of data on incidence, prevalence and mortality for specific chronic diseases so as to construct an appropriate data set for chronic disease models. These simulation models integrate data from different sources and are used to estimate the public health effects of trends in and interventions on disease risk factors. Disease incidence and prevalence data are derived from disease registration in general practice, epidemiological surveys and health-care registration. Disease-specific mortality data are collected from national statistics, while remission and case fatality rates are taken from the scientific literature. The successive steps followed in the consistency analyses were: (visual) comparison of data from different sources, calculation of remission and mortality rates from given disease incidence and prevalence rates and comparison of results with remission and mortality data from other sources. Data was evaluated on lung cancer, asthma and COPD, coronary heart diseases and congestive heartfailure, diabetes mellitus, and dementia and stroke. From the results it can be concluded that differences between data from several sources can often be explained by differences in registration coding rules. For most diseases, calculated excess mortality rates are much greater than the mortality where the disease is the primary cause of death, registered in national statistics. In general, the estimated mortality parameters are in agreement with data from the literature, with the estimation of age-specific rates being complicated by time-trends.<br>
    Publisher
    Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu RIVM
    Sponsors
    RIVM
    Collections
    RIVM official reports

    entitlement

     

    DSpace software (copyright © 2002 - 2023)  DuraSpace
    Quick Guide | Contact Us
    Open Repository is a service operated by 
    Atmire NV
     

    Export search results

    The export option will allow you to export the current search results of the entered query to a file. Different formats are available for download. To export the items, click on the button corresponding with the preferred download format.

    By default, clicking on the export buttons will result in a download of the allowed maximum amount of items.

    To select a subset of the search results, click "Selective Export" button and make a selection of the items you want to export. The amount of items that can be exported at once is similarly restricted as the full export.

    After making a selection, click one of the export format buttons. The amount of items that will be exported is indicated in the bubble next to export format.