Skip to main content
Log in

De gevolgen van automatisch coderen voor de doodsoorzakenstatistiek

The effect of automated coding on cause-of-death statistics

  • Wetenschappelijk artikel
  • Published:
Tijdschrift voor gezondheidswetenschappen Aims and scope

Samenvatting

Het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) is met ingang van het statistiekjaar 2013 overgegaan op het automatisch coderen van doodsoorzaken. Hiermee wordt een betere internationale vergelijkbaarheid en grotere stabiliteit van de doodsoorzakenstatistiek in de tijd (trends) nagestreefd. De overgang op automatisch coderen brengt ingrijpende verschuivingen in de statistiek met zich mee. Ten opzichte van 2012 (handmatig gecodeerd) is er in 2013 (automatisch gecodeerd) een significante verandering in vóórkomen van doodsoorzaken bij negen van de zestien onderzochte ICD-10-hoofdstukken waargenomen. Verklaringen voor de waargenomen veranderingen worden gevonden in: 1) een andere codering van doodsoorzaken bij de invoering van het automatisch coderen, 2) het al of niet hanteren van ICD-10-updates, 3) een andere interpretatie van selectieprincipes voor de onderliggende doodsoorzaak, 4) het gebruik van additionele informatie bij het coderen van een doodsoorzakenformulier, 5) het (tijdelijk) ontbreken van correspondentie over onduidelijkheden met de invuller van het doodsoorzakenformulier, en 6) technische beperkingen van de programmatuur. De eerste drie factoren betekenen een aanpassing van de doodsoorzakenstatistiek aan internationale standaarden; de factoren vier tot zes zijn artefacten van de overgang op automatisch coderen en vereisen handmatige correctie. Gebruikers van de doodsoorzakenstatistiek moeten met deze factoren rekening houden bij de interpretatie van de cijfers.

Abstract

Since the year 2013, Statistics Netherlands uses an automated coding system (IRIS) for the routine production of cause of death data. A better international comparability and an improved stability of data in time (trends) were important motives for this change from manual to automated coding. The change of method caused changes in mortality statistics. There were significant changes in frequency of occurrence of underlying causes of death in nine of the sixteen ICD-10 chapters. Dementia/Alzheimer, infectious diseases and risk factors showed an increase as underlying cause of death at the expense of pneumonia and urinary tract infections. Explanation of the changes could be found in: 1) coding practice (different code for a medical entity at the introduction of automated coding), 2) ICD-10-updates (not used in manual coding, included in IRIS), 3) different selection of the underlying cause of death, 4) the use of additional information when coding a death certificate (not possible for IRIS), 5) the lack of a querying system for unclear death certificates (not available for IRIS), 6) technical restrictions of the IRIS software. The first three explanations signify an adaptation of death statistics to international standards. The explanations four, five and six are artefacts of automated coding and require manual interventions. Users of death statistics should be aware of this change of method and its consequences in order to interpret the data in a correct way.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Figuur 1

Literatuur

  1. Harteloh P, Hilten O, Kardaun J. Het automatische coderen van doodsoorzaken. Een nieuwe werkwijze bij de doodsoorzakenstatistiek. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek 2014. https://www.volksgezondheidenzorg.info/sites/default/files/12-12-2014-het-automatisch-coderen-van-doodsoorzaken-art_cbs.pdf.

    Google Scholar 

  2. Harteloh P. Verschuivingen in de doodsoorzakenstatistiek bij de introductie van het automatisch coderen. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek 2014. https://www.cbs.nl/nl-nl/achtergrond/2014/50/het-automatisch-coderen-van-doodsoorzaken.

    Google Scholar 

  3. Pavillon G, Coleman M, Johansson LA, Jougla E, Kardaun J. Final report on automated coding in member states. Luxembourg: Eurostat; 1998.

    Google Scholar 

  4. Harteloh P. Automated coding of causes of death in the Netherlands. In: Newsletter on the WHO-FIC band 13. Bilthoven: RIVM; 2015. pp. 13–6.

    Google Scholar 

  5. Harteloh P. Veranderingen in de doodsoorzakenstatistiek 2012–2013. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek; 2016. webartikel, www.cbs.nl.

    Google Scholar 

  6. Sonsbeek JLA van. Van schaduw des doods tot een licht ten leven. De historie van de methodiek van de doodsoorzakenstatistiek in Nederland 1865–2005. Voorburg: Centraal Bureau voor de Statistiek; 2005.

    Google Scholar 

  7. World Health Organisation. International statistical classification of diseases and related health problems. Tenth Revision. band 2. Geneva: WHO; 1993, pp. 31.

    Google Scholar 

  8. Birch D. Automatic coding of causes of death. Popul Trends. 1993;15:53–6.

    Google Scholar 

  9. Israel RA. Automation of mortality data coding and processing in the USA. World Health Stat Q. 1990;43:259–62.

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  10. Israel RA, Templeton MC, Evans MC. New approaches to coding and analysing mortality data. Alexandria: American Statistical Association; 1972, pp. 20–4.

    Google Scholar 

  11. Lu TH, Tsau SM, Wu TC. The automated classification of medical entities (ACME) system objectively assessed the approriateness of underlying cause-of-death certification and assignment. J Clin Epidemiol. 2005;58:1277–81.

    Article  PubMed  Google Scholar 

  12. Pavillon G, Johansson LA. Production of methods and tools for improving causes of death statistics at codification level. Luxembourg: (Eurostat Secretariat – Unit E3): European Commission; 2001.

    Google Scholar 

  13. WHO. List of Official ICD-10-updates 2016. http://www.who.int/classifications/icd/icd10updates/en/ (Gecreëerd: 23 Feb 2016).

    Google Scholar 

  14. Harteloh P. Van handmatig naar automatisch coderen van doodsoorzaken: een bridge coding study. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek 2015. https://www.cbs.nl/NR/rdonlyres/6D9D3FE2-D2B0-470A-9A4A-514F2B1BDA63/0/2015EP22doodsoorzaken.pdf.

    Google Scholar 

Download references

Dankbetuiging

De auteur bedankt Hilda Folkerts, Onno van Hilten en Jan Kardaun voor hun kritisch commentaar op eerdere versies van dit artikel.

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Peter Harteloh.

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Harteloh, P. De gevolgen van automatisch coderen voor de doodsoorzakenstatistiek. Tijdschr Gezondheidswet 95, 124–133 (2017). https://doi.org/10.1007/s12508-017-0037-6

Download citation

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s12508-017-0037-6

Trefwoorden

Keywords

Navigation