Wat is de beste schatter van de beroepsziektelast?

Beleid schreeuwt om cijfers, maar die moeten dan wel betrouwbaar zijn. Voor een beleid dat beroepsziekten wil terugdringen, zijn dus goede cijfers nodig over het voorkomen van beroepsziekten. Hoewel het verplicht is alle beroepsziekten te melden, zijn sluitende registratiesystemen een illusie.
 

 

Wat registraties ‘meten’ is een schatting van het werkelijke cijfer. Hoe goed zijn die schattingen van de omvang van het aantal en type beroepsziekten in Nederland? En hoe kunnen we komen tot een zo adequaat mogelijke schatting van de omvang van de beroepsziektelast? En wat kun je daar dan mee?

Voor het betrouwbaar tellen van beroepsziekten is in de eerste plaats nodig dat de ziekte (diagnose) en werkrelatie (etiologische diagnose) op de juiste manier worden vastgesteld. In Nederland is dit in belangrijke mate de taak van de bedrijfsarts, al dan niet in samenspraak met medisch specialisten en andere Arbo professionals. Vergeleken met andere manieren van tellen van beroepsziekten die nog aan de orde komen, is de vaststelling van een beroepsziekte door de bedrijfsarts kwalitatief hoogwaardig omdat die gebaseerd is op werkgerelateerde klinische diagnostiek. De vaststelling van een beroepsziekte door een bedrijfsarts heeft dan ook een wettelijke basis in de Arbowet en -regelgeving.

Diagnose en melding
Het NCvB voorziet met 56 beroepsziekteregistratierichtlijnen de bedrijfsartsen van richtlijnen en criteria (www.beroepsziekten.nl) om hen te helpen bij de diagnose en melding van een beroepsziekte en de daarop volgende preventieve adviezen.

Maar er zijn ook veel barrières die het vaststellen en daarna melden van alle voorkomende beroepsziekten belemmeren. Zo zien bedrijfsartsen niet alle werknemers met een mogelijke beroepsziekte. Soms omdat deze werknemers geen toegang hebben tot de bedrijfsarts, maar ook omdat ze direct naar huisarts of medisch specialist gaan of helemaal geen arts bezoeken.

Populatie
Voor een betrouwbaar cijfer is goede diagnostiek en melding niet genoeg. Er is behalve een teller ook een noemer nodig om te kunnen rekenen. Je moet weten hoe groot de blootgestelde groep is waarin de beroepsziekte is vastgesteld. Dat kan de hele beroepsbevolking zijn, maar ook de omvang daarvan kunnen we slechts schatten. Het kan ook de verzorgde populatie van bedrijfsartsen zijn, verdeeld naar sector, zoals die door de bedrijfsartsen die deelnemen aan het Peilstation Intensief Melden (PIM) halfjaarlijks wordt opgegeven. Ervan uitgaande dat deze PIM-artsen betrouwbaar melden en hun populatie doorgeven is de beste schatter van de incidentie van klinische vastgestelde beroepsziekten momenteel 0,18% (12.500 nieuw ontstane beroepsziekten in 2017 op basis van PIM). Omdat binnen PIM ook de noemer bekend is kunnen voor sectoren niet alleen de incidentiecijfers worden berekend, maar ook de 95% betrouwbaarheidsintervallen. Daarmee kan een beter beeld geschetst worden van het optreden van beroepsziekten dan met een telling van absolute aantallen.

Vraag het de werknemer
Zelfrapportage door werknemers is ook een mogelijkheid om de omvang van de beroepsziektelast te beoordelen. In samenspraak met TNO zijn een aantal jaren geleden drie extra vragen over beroepsziekten gesteld in de Nederlandse Enquête Arbeidsomstandigheden (NEA). Ten eerste wordt gevraagd of werknemers één of meer van de twaalf genoemde beroepsziekten hebben. Ten tweede wordt gevraagd of deze klachten in de afgelopen twaalf maanden zijn ontstaan en ten slotte of de beroepsziekte is vastgesteld door een arts. Hiermee krijgen we een beeld van beroepsziekten vanuit het perspectief van de werknemer. De prevalentie van (zelf gerapporteerde) beroepsziekten is voor werknemers 10,6% in 2016, waarvan 3,2% zegt dat ze één of meer beroepsziekten hebben die in het afgelopen jaar door een arts zijn vastgesteld. De schatting is kwantitatief hoogwaardig omdat veel werknemers worden bereikt en ook het aandeel werknemers zonder beroepsziekten wordt bepaald. Maar de kwaliteit van de vaststelling is minder betrouwbaar, want hoe goed kunnen werknemers aangeven dat zij een beroepsziekte hebben die door een arts is vastgesteld?

Modelleren
Een derde mogelijkheid om de omvang en ernst van beroepsziekten vast te stellen is modelleren of het maken van een modelschatting. Zo maakt het RIVM gebruik van bestaande registraties zoals de doodsoorzakenstatistiek en volksgezondheidsregistraties om de ziektelast in de werkzame en de gepensioneerde beroepsbevolking vast te stellen. Ze gebruiken de populatie attributieve fracties (PAF’s). De attributiefractie geeft aan welke fractie van het risico van de blootgestelde groep te wijten is aan de blootstelling zelf. De PAF meet in een cohort het extra risico dat te wijten is aan de blootstelling; voor een populatie hangt de impact van de risicofactor af van de omvang van de populatie die is blootgesteld en van het relatief risico (RR). De PAF is interessant voor beleid om te kunnen nagaan hoeveel ziekte kan worden vermeden door de blootstelling te reduceren. De beste schatter van modelberekeningen van de beroepsziektelast is 4,7% (420.600 nieuw ontstane beroepsziekten in 2015 op basis van epidemiologische gegevens en ziekteregistraties, RIVM).

PAF’s per beroepsziekte
Recent heeft het NCvB ook modelschattingen van het aantal beroepsziekten in Nederland gemaakt met de PAF’s op basis van gegevens uit de registratierichtlijnen en de NEA. Deze PAF’s zijn eenvoudig te berekenen op basis van de sterkte van het verband tussen de werkgerelateerde risicofactoren en de specifieke aandoening, alsmede schattingen van het aantal Nederlandse werkenden dat is blootgesteld aan deze risicofactoren. Voor acht veel voorkomende beroepsziekten varieerden PAF’s tussen 3% en 25% voor de Nederlandse beroepsbevolking. Epicondylitis lateralis en overspanning/ burn-out hebben het hoogste aandeel met percentages of 25% en 18%. Voor knieartrose (13%), subacromiaal pijnsyndroom (10%) en aspecifieke lage rugpijn (10%) worden ongeveer 1 op de 10 gevallen veroorzaakt door lichamelijke werkbelasting. PAF’s voor irritatief contacteczeem, lawaaislechthorendheid en COPD zijn respectievelijk 15%, 6% en 3%.

Samengevat
Hoewel elk van de hierboven beschreven methoden zijn beperkingen kent, geven ze elk een eigen perspectief op de werkelijkheid. Het is niet mogelijk aan te geven wat de beste schatting voor beroepsziektelast oplevert. Beter is het om de methoden in combinatie te beschouwen. Dit wordt wel triangulatie van bronnen (bedrijfsarts, werknemer of epidemiologie) genoemd. Samen bieden de meetmethoden het meest complete beeld van de ziektelast door beroepsziekten in Nederland.
De Arbobalans brengt deze triangulatie momenteel samen in het hoofdstuk over beroepsziekten. De kijk op de werkelijkheid heeft de vorm van een piramide. Aan de basis vinden we de door werknemers zelf gerapporteerde beroepsziekten. Dit cijfer vormt waarschijnlijk de (gemiddelde) bovengrens van het vóórkomen van beroepsziekten. Aan de top de ondergrens van het voorkomen van door bedrijfsartsen vastgestelde beroepsziekten. Daartussen kunnen met behulp van modelberekeningen schattingen gemaakt worden van de beroepsziektelast in termen van verloren levensjaren. Ook kunnen we populatie attributieve fracties berekenen voor bepaalde risico’s voor zowel werkenden als reeds gepensioneerden. Ieder cijfer dient een ander doel, maar voor beleid hebben we zicht nodig op elk van deze schattingen om een onderbouwing te hebben voor het nemen van maatregelen om de ziektelast van beroepsziekten terug te dringen.

Referenties

  • Van der Molen HF, Hulshof CTJ, Kuijer PPFM. How to improve the assessment of the impact of occupational diseases at a national level? The Netherlands as an example. Occup Environ Med Epub ahead of print: doi:10.1136/ oemed-2018-105387
  • Van der Molen HF, Hulshof CTJ, Kuijer PPFM. Impact van beroepsziekten aan het houdings- en bewegingsapparaat in Nederland. TBV 2018;26:40-41
  • Arbobalans 2018. Kwaliteit van de arbeid, effecten en maatregelen in Nederland. TNO Leiden.
  • Vanhaeverbeek M. Populatie attributieve fractie Minerva 2018 Volume 17 Nummer 1 Pagina 17 - 20

 

Tekst: Henk van der Molen, Annet Lenderink