Skip to the main content

Original scientific paper

https://doi.org/10.26800/LV-145-5-6-3

Regional differences in standardised mortality rates from acute and recurrent myocardial infarction in Croatia from 2015 to 2019

Zrinka Biloglav ; Katedra za medicinsku statistiku, epidemiologiju i medicinsku informatiku, Škola narodnog zdravlja „Andrija Štampar“, Zagreb
Matea Turudić
Dominic Vidović
Petar Medaković
Blanka Glavaš
Ivan Padjen
Antun Tonko Jakobović
Nikolina Jupek
Stipe Radoš
Iva Karla Crnogorac
Ivana Škrlec
Joško Bulum


Full text: croatian pdf 2.159 Kb

page 191-203

downloads: 431

cite

Download JATS file


Abstract

Study aim: The aim was to estimate crude and age-standardised mortality rates for acute and recurrent myocardial infarction (MI) by Croatian counties, employing the 2013 Revised European Standard Population (RESP), for the period between 2015 and 2019. A further aim was to compare the estimated rates with average rates for Croatia and the EU, as well as to assess the association between rates and macroenomical indicators. Materials and methods: Crude and age-standardised mortality rates for acute and recurrent MI were calculated using the RESP as well as its older counterpart, the 1976 European Standard Population (ESP). Age-standardised rates were compared with average mortality rates in Croatia (for 2019) and the EU (for 2017). The EU average age-standardised mortality rate is based on RESP, and it was obtained from the Eurostat database. The number of deaths was obtained from the Croatian Institute of Public Health, whereas census data were obtained from the Croatian Central Bureau of Statistics. Moreover, we analysed the association between mortality rates and two indicators: gross domestic product (GDP) and the Index of economical strength of the Croatian Chamber of Economy (CCE). Results: Crude mortality rates for acute and recurrent MI are between 72 and 91 (per 100,000
inhabitants), with a wide inter-county range 35 to 120. Age-standardised rates based on RESP were numerically higher for most of the counties compared to rates based on ESP. In all counties the age-standardised rate exceeded the EU average rate (up to 3-fold), while rates in the inland counties were higher compared to coastal counties. While the CCE index was not significantly correlated with mortality, the GDP was negatively correlated in males (r=-0.492, p=0.023). Conclusions: Using RESP rather than ESP is a prerequisite for comparing age-standardised mortality rates with EU member states. Despite inter-county differences, age-standardised rates still largely exceed the EU average.

Keywords

MYOCARDIAL INFARCTION – epidemiology, mortality; MYOCARDIAL ISCHEMIA – epidemiology, mortality; MORTALITY – trends; AGE DISTRIBUTION; SEX DISTRIBUTION; SOCIOECONOMIC FACTORS; EUROPEAN UNION; CROATIA – epidemiology

Hrčak ID:

307071

URI

https://hrcak.srce.hr/307071

Publication date:

27.7.2023.

Article data in other languages: croatian

Visits: 1.338 *




Regionalne razlike u standardiziranim stopama mortaliteta od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda u Republici Hrvatskoj od 2015. do 2019. godine

Regional differences in standardised mortality rates from acute and recurrent myocardial infarction in Croatia from 2015 to 2019

Zrinka Biloglav 1,6, Matea Turudić 2 (https://orcid.org/0000-0001-6304-5829), Dominic Vidović 2, Petar Medaković 3, Blanka Glavaš 4, Ivan Padjen 5,6, Antun Tonko Jakobović 7, Nikolina Jupek 6, Stipe Radoš 8, Iva Karla Crnogorac 9, Ivana Škrlec 10, Joško Bulum 4,6

1 Katedra za medicinsku statistiku, epidemiologiju i medicinsku informatiku, Škola narodnog zdravlja „Andrija Štampar“, Zagreb

2 Istarski domovi zdravlja, Ispostava Pula

3 Odjel za radiologiju, Specijalna bolnica Agram, Poliklinika Zagreb, Zagreb

4 Klinika za bolesti srca i krvnih žila, Klinički bolnički centar Zagreb

5 Zavod za kliničku imunologiju i reumatologiju, Referentni centar Ministarstva zdravstva RH za sistemski eritemski lupus i srodne bolesti, Klinika za unutrašnje bolesti Medicinskog fakulteta, Klinički bolnički centar Zagreb

6 Medicinski fakultet Sveučilišta u Zagrebu

7 Odjel za hitnu medicinu, Opća županijska bolnica Požega .

8 Klinički zavod za dijagnostičku i intervencijsku radiologiju, Klinička bolnica Dubrava, Zagreb

9 Klinika za pedijatriju, Klinički bolnički centar Zagreb

10 Katedra za biofiziku, biologiju i kemiju, Fakultet za dentalnu medicinu i zdravstvo, Osijek

Deskriptori INFARKT MIOKARDA – epidemiologija, mortalitet; ISHEMIJA MIOKARDA – epidemiologija, mortalitet; MORTALITET – trend; DOBNA DISTRIBUCIJA; SPOLNA DISTRIBUCIJA; SOCIOEKONOMSKI ČIMBENICI; EUROPSKA UNIJA; HRVATSKA – epidemiologija

SAŽETAK

Cilj rada: Cilj istraživanja jest utvrditi opću i dobno-specifičnu stopu smrtnosti za akutni i ponavljajući infarkt miokarda (IM) po hrvatskim županijama za razdoblje od 2015. do 2019. godine, koristeći revidiranu europsku populaciju iz 2013. godine (RESP). Dodatni je cilj usporediti utvrđene stope s prosječnim stopama za Hrvatsku i EU, kao i istražiti povezanost između stopa i makroekonomskih pokazatelja.

Materijal i metode: Izračunate su opće i dobno standardizirane stope mortaliteta za akutni i ponovljeni IM koristeći RESP kao i njegovu stariju verziju, europsku standardnu populaciju iz 1976. godine (ESP). Dobno standardizirane stope uspoređene su s prosječnom stopom u Hrvatskoj (2017. godine) i EU (2019. godine). Prosječna stopa smrtnosti u EU temeljena je na RESP-u i dobivena je iz baze Eurostat. Broj umrlih dobiven je od Hrvatskog zavoda za javno zdravstvo, a popis stanovnika iz Državnog zavoda za statistiku. Analizirana je povezanost stopa mortaliteta i dvaju indikatora: bruto domaćeg proizvoda (BDP) i indeksa gospodarske snage Hrvatske gospodarske komore.

Rezultati: Opće stope mortaliteta za akutni i ponovljeni IM iznosi od 72 do 91 (na 100.000 stanovnika), s velikim rasponom između županija od 35 do 120. Dobno standardizirane stope temeljene na RESP-u za većinu županija brojčano su više spram stopa temeljenih na ESP-u. U svim županijama dobno standardizirane stope nadilaze prosjek EU-a (do tri puta), a smrtnost u kontinentalnim županijama viša je od smrtnosti u obalnim županijama. Dok indeks HGK-a ne korelira značajno sa smrtnošću, BDP negativno korelira u muškaraca (r = -0.492, p = 0,023).

Zaključci: Primjena RESP-a umjesto ESP-a preduvjet je za usporedbu dobno standardiziranih stopa smrtnosti s članicama EU-a. Usprkos međužupanijskim razlikama, stope smrtnosti u Hrvatskoj i dalje uvelike nadilaze prosjek EU-a.

Descriptors MYOCARDIAL INFARCTION – epidemiology, mortality; MYOCARDIAL ISCHEMIA – epidemiology, mortality; MORTALITY – trends; AGE DISTRIBUTION; SEX DISTRIBUTION; SOCIOECONOMIC FACTORS; EUROPEAN UNION; CROATIA – epidemiology

SUMMARY

Study aim: The aim was to estimate crude and age-standardised mortality rates for acute and recurrent myocardial infarction (MI) by Croatian counties, employing the 2013 Revised European Standard Population (RESP), for the period between 2015 and 2019. A further aim was to compare the estimated rates with average rates for Croatia and the EU, as well as to assess the association between rates and macroenomical indicators.

Materials and methods: Crude and age-standardised mortality rates for acute and recurrent MI were calculated using the RESP as well as its older counterpart, the 1976 European Standard Population (ESP). Age-standardised rates were compared with average mortality rates in Croatia (for 2019) and the EU (for 2017). The EU average age-standardised mortality rate is based on RESP, and it was obtained from the Eurostat database. The number of deaths was obtained from the Croatian Institute of Public Health, whereas census data were obtained from the Croatian Central Bureau of Statistics. Moreover, we analysed the association between mortality rates and two indicators: gross domestic product (GDP) and the Index of economical strength of the Croatian Chamber of Economy (CCE).

Results: Crude mortality rates for acute and recurrent MI are between 72 and 91 (per 100,000 inhabitants), with a wide inter-county range 35 to 120. Age-standardised rates based on RESP were numerically higher for most of the counties compared to rates based on ESP. In all counties the age-standardised rate exceeded the EU average rate (up to 3-fold), while rates in the inland counties were higher compared to coastal counties. While the CCE index was not significantly correlated with mortality, the GDP was negatively correlated in males (r=-0.492, p=0.023).

Conclusions: Using RESP rather than ESP is a prerequisite for comparing age-standardised mortality rates with EU member states. Despite inter-county differences, age-standardised rates still largely exceed the EU average.

Adresa za dopisivanje:

Matea Turudić, dr. med., https://orcid.org/0000-0001-6304-5829, Istarski domovi zdravlja, Ispostava Pula, Flanatička ul. 27, 52100 Pula; e-pošta: matea.turudic@gmail.com

Primljeno 30. ožujka 2022., prihvaćeno 24. siječnja 2023.

Među državama članicama Europske unije (EU), Republika Hrvatska (RH) se ubraja među države s visokim kardiovaskularnim rizikom. ( 1) U skupini kardiovaskularnih bolesti (KVB), cerebrovaskularne bolesti i ishemijska bolest srca (IBS) najčešće su dijagnostičke podskupine. U ishemijsku bolest srca (I20-I25) ubrajaju se angina pektoris, akutni infarkt miokarda, ponovljeni infarkt miokarda, komplikacije nakon akutnog infarkta miokarda, ostale akutne ishemične bolesti srca i kronična ishemična bolest srca. Ishemijska bolest srca vodeći je uzrok smrti u svijetu i u Hrvatskoj, gdje čini 13,3% svih uzroka smrti kod oba spola. ( 2, 3) Tako je primjerice od dijagnoze akutnog infarkta miokarda koji se ubraja u akutne kliničke manifestacije IBS-a, 2019. godine umrlo 2.911 osoba. Hrvatski zavod za javno zdravstvo (HZJZ) redovito objavljuje podatke o smrtnosti i pobolu od KVB-a poradi uvida u zdravstveno stanje populacije i određivanja planiranja u sustavu zdravstva na svim razinama zdravstvene zaštite. Podatci o pobolu i mortalitetu prikazani su kao apsolutni brojevi te opće, dobno i spolno specifične i dobno-standardizirane stope, pri čemu se za direktnu standardizaciju primjenjuje populacija Republike Hrvatske iz 2011. godine kao standardna. Za razliku od hrvatskih nacionalnih izvješća, statistički ured EU (Eurostat) zamijenio je europsku standardnu populaciju iz 1976. godine revidiranom europskom standardnom populacijom 2013. (RESP 2013). ( 4- 6) Od tada se za izračun dobno standardiziranih stopa država članica EU-a kod direktne standardizacije primjenjuje RESP 2013. Naglašena je nužnost i žurna upotreba recentne standardne populacije kako bi stope među državama članicama bile usporedive, što je detaljno objašnjeno na primjeru Europskih registara za rak. ( 4, 7)

Cilj rada je za razdoblje od 2015. do 2019. izračunati opće i dobno standardizirane stope temeljem revidirane standardne europske populacije za akutni i ponovljeni infarkt miokarda po županijama, usporediti ih s prosječnim vrijednostima stopa na razini Republike Hrvatske i EU-a te utvrditi njihovu povezanost s makroekonomskim indikatorima.

Materijali i metode

Izvori podataka

Iz Baze umrlih HZJZ-a za razdoblje od 2015. do 2019. godine dobiveni su podatci po petogodišnjim dobnim skupinama od 0 do 85+, po spolu i županijama za skupinu ishemijske bolesti srca (I20-I25) prema MKB X. koja uključuje: I20 Anginu pektoris, I21 Akutni infarkt miokarda, I22 Ponovljeni infarkt miokarda, I23 Komplikacije nakon akutnog infarkta miokarda, I24 Ostale akutne ishemične bolesti srca i I25 Kroničnu ishemičnu bolest srca.

Popis stanovnika po županijama za 2015. i 2019. godinu preuzet je s mrežnih stranica Državnog zavoda za statistiku na temelju procjena načinjenih sredinom svake od navedenih godina. ( 8)

Bruto domaći proizvod (BDP) po stanovniku jest makroekonomski indikator koji pokazuje vrijednost finalnih dobara i usluga proizvedenih u državi u danoj godini i iskazan je u novčanim jedinicama hrvatskim kunama (HRK). Podatci za 2019. godinu dobiveni su iz izvještaja Državnog zavoda za statistiku. ( 9)

Indeks gospodarske snage Hrvatske gospodarske komore (indeks HGK) jest kompozitni pokazatelj koji se računa kao zbroj ponderiranih osnovnih gospodarskih pokazatelja u trogodišnjim prosjecima te demografske projekcije radi mjerenja stupnja gospodarske snage i gospodarskog potencijala županija u odstupanju od prosjeka RH. Tako indeks gospodarske snage iznad 100 pokazuje da je pojedina županija iznad prosjeka RH, dok vrijednost niža od 100 znači da je pojedina županija ispod prosjeka RH. Podatci za 2018. godinu preuzeti su iz publikacije HGK Županije – razvojna raznolikost i gospodarski potencijali za 2018./2019. godinu. ( 10)

Iz baze Eurostat uzeti su podatci za dobno standardizirane stope za akutni i ponovljeni infarkt miokarda za Mađarsku, Sloveniju, Austriju, Njemačku, Italiju i prosjek EU-a. ( 11)

Izračun općih, dobno specifičnih i dobno standardiziranih stopa

Za svaku od navedenih dijagnoza za IBS (I20-I25) izračunat je proporcionalni mortalitet za navedeno razdoblje kao udio umrlih od pojedinih dijagnoza u ukupnom broju umrlih od IBS od 2015. do 2019. godine. Izračunata je i postotna promjena kao razlika između općih ili dobno standardiziranih stopa između dvije godine izražena kao postotak stope iz prethodne godine.

Opće stope za ukupnu populaciju prikazane su kao ukupan broj umrlih od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda (I21, I22) na 100.000 stanovnika. Dobno specifične stope primijenjene su za izračun dobno standardiziranih stopa na temelju obje standardne populacije ESP 1976 i RESP 2013 tako da su dobno specifične stope (0 do 85+) pomnožene s ponderima standardnih populacija ESP 1976 i RESP 2013. ( 5) RESP je utemeljena na projekcijama populacija država članica EU-27 i članica Europskog udruženja slobodne trgovine za razdoblje od 2011. do 2030. godine i podijeljena u petogodišnje dobne skupine, uz izuzetak prve dobne skupine s dobnom kategorijom 0, dok je najstarija dobna skupina 95+. ( 6)

Dobno standardizirane stope mortaliteta po županijama uspoređene su s prosjekom Hrvatske za 2019. godinu i prosjekom za 28 država članica EU-a za 2017. godinu, pri čemu su u izračun uzete države članice EU-a od 2013. do 2020. godine. ( 12)

Statistička obrada

Za analizu podataka i prikaza mape upotrijebljen je računalni program za tabličnu pohranu i obradu podataka Microsoft Excel 365 ( Microsoft Corporation, Redmond, Washington, SAD). U statističkoj analizi korištene su metode deskriptivne i analitičke statistike. Kontinuirane varijable uspoređene su t-testom i Pearsonovim testom korelacije, a kao razina statističke značajnosti uzeta je vrijednost p < 0,05. Statističke analize napravljene su primjenom statističkog programa SPSS Statistics 26 (IBM, Amonk, New York, SAD) i JASP 0.16.1. ( 13)

Rezultati

U razdoblju od 2015. do 2019. godine vodeći uzrok smrti u skupini ishemijske bolesti srca bila je kronična ishemična bolest srca (I25) s proprocionalnim mortalitetom 62,99%, dok je na drugom mjestu bio akutni infarkt miokarda (I21) s 36,55%. Udjeli ostalih dijagnoza bili su sljedeći: 0,21% za I20, 0,18% za I22 i 0,08% za I24.

Opće stope mortaliteta na 100.000 stanovnika za akutni i ponovljeni infarkt miokarda iznosile su 91 za 2015. godinu, 86 za 2016. godinu, 90 za 2017. godinu, 91 za 2018. godinu te 72 za 2019. godinu. Od 2015. do 2019. godine smanjenje općih stopa mortaliteta nije kontinuirano i postotne promjene po godinama su slijedeće: -5,5% od 2015. do 2016., +4,7% od 2016. do 2017., +1,1% od 2017. do 2018. te -20,9% od 2018. do 2019. godine.

U Table 1, Table 2 i Table 3 prikazane su opće stope mortaliteta po spolu i ukupno za sve županije za 2019. godinu.

Raspon općih stopa mortaliteta za ukupnu populaciju kretao se od 35 na 100.000 u Dubrovačko-neretvanskoj županiji do 120 u Varaždinskoj županiji, što daje omjer 3,4.

Raspon općih stopa mortaliteta za muškarce kretao se od 40 na 100.000 u Dubrovačko-neretvanskoj županiji do 148 u Požeško-slavonskoj županiji, što daje omjer od 3,7.

Raspon općih stopa mortaliteta za žene kretao se od 29 na 100.000 u Zadarskoj županiji do 99 u Varaždinskoj županiji, što daje omjer od 3,4.

Omjeri najvećih i najnižih dobno standardiziranih stopa po županijama prema RESP 2013 za ukupnu populaciju iznose 3,6; za muškarce 4,2 te za žene 3,5.

Na Figure 4 prikazana je karta Hrvatske s percentilnom distribucijom dobno standardiziranih stopa mortaliteta za akutni i ponovljeni infarkt miokarda za 2019. godinu za ukupnu populaciju.

Određene su slijedeće kategorije: <50 (izrazito ispod prosjeka), 50 – 69 (ispod prosjeka), 70 – 89 (prosjek), 90 – 109 (iznad prosjeka) i >110 (izrazito iznad prosjeka).

Varaždinska i Požeško-slavonska županija imaju stope smrtnosti izrazito iznad prosjeka, a Vukovarsko-srijemska, Osječko-baranjska i Krapinsko-zagorska iznad prosjeka.

Prosječne vrijednosti imaju Koprivničko-križevačka, Brodsko-posavska, Sisačko-moslavačka, Zagrebačka, Bjelovarsko-bilogorska, Istarska i Virovitičko-podravska županija.

Ispodprosječne vrijednosti bilježe Splitsko-dalmatinska, Međimurska, Karlovačka i Šibensko-kninska županija, dok Ličko-senjska, Grad Zagreb, Primorsko-goranska županija, Zadarska i Dubrovačko-neretvanska županija imaju stope mortaliteta izrazito ispod prosjeka.

Iz omjera dobno standardiziranih stopa po županijama s prosjekom RH po spolu iz Table 2 vidljivo je da Karlovačka, Splitsko-dalmatinska, Šibensko-kninska, Primorsko-goranska, Dubrovačko-neretvanska županija i Grad Zagreb imaju stope niže od prosjeka kod oba spola. Virovitičko-podravska i Međimurska županija imaju niže stope od prosjeka samo kod muškaraca.

U usporedbi s prosjekom EU-a jedino Dubrovačko-neretvanska županija za oba spola i Primorsko-goranska županija kod žena imaju niže prosječne stope.

Vrijednosti dobno standardiziranih stopa po županijama statistički su testirane u odnosu na prosjek za Republiku Hrvatsku za žene (47,85) i muškarce (107,66).

Kod žena značajno veće stope od prosjeka zamijećene su u Varaždinskoj (p = 0,00), Krapinsko-zagorskoj (p = 0,000), Požeško-slavonskoj (p = 0,000), Vukovarsko-srijemskoj (p = 0,000), Osječko-baranjskoj (p = 0,000), Zagrebačkoj (p = 0,000), Koprivničko-križevačkoj (p = 0,001) i Sisačko-moslavačkoj (p = 0,005).

Stope slične prosjeku imale Bjelovarsko-bilogorska (p = 0,080), Brodsko-posavska (p = 0,200), Istarska (p = 0,778), Karlovačka (p = 0,088) i Šibensko-kninska županija (p = 0,053).

Stope značajno niže od prosjeka imale su Primorsko-goranska (p = 0,018), Splitsko-dalmatinska (p = 0,018), Ličko-senjska (p = 0,001), Grad Zagreb (p = 0,000), Zadarska (p = 0,000), Dubrovačko-neretvanska županija (p = 0,000), Međimurska (p = 0,001) i Virovitičko-podravska (p = 0,001).

Kod muškaraca značajno veće stope imale su slijedeće županije: Varaždinska (p = 0,000), Požeško-slavonska (p = 0,000), Osječko-baranjska (p = 0,000), Vukovarsko-srijemska (p = 0,000), Koprivničko-križevačka (p = 0,002), Sisačko-moslavačka (p = 0,034), Bjelovarsko-bilogorska (p = 0,006), Brodsko-posavska (p = 0,000), Istarska (p = 0,010), Virovitičko-podravska (p = 0,000), dok su stope slične prosjeku imale Krapinsko-zagorska (p = 0,725), Zagrebačka (p = 0,375), Karlovačka (p = 0,168), Splitsko-dalmatinska (p = 0,168), Šibensko-kninska (p = 0,062) i Međimurska (p = 0,127).

Značajno niže stope od prosjeka imale su Primorsko-goranska (p = 0,000), Ličko-senjska (p = 0,000), Zadarska (p = 0,000), Grad Zagreb (p = 0,001) i Dubrovačko-neretvanska županija (p = 0,000).

Iz Table 3. vidi se da su Grad Zagreb, Istarska, Primorsko-goranska i Varaždinska županija iznad prosjeka indeksa HGK za RH, dok ostale županije imaju ispodprosječne vrijednosti HGK indeksa. Izrazito veliki broj županija ispod prosjeka najvećim je dijelom posljedica utjecaja Grada Zagreba koji podiže vrijednost prosjeka. Indeksi Bjelovarsko-bilogorske, Požeško-slavonske i Virovitičko-podravske županije na razini su oko 2/3 prosjeka Republike Hrvatske.

Grad Zagreb, Istarska, Primorsko-goranska i Varaždinska županija ujedno su i županije čiji BDP po stanovniku prelazi 100.000 HRK, a jedini izuzetak u navedenoj skupini čini Dubrovačko-neretvanska županija s ispodprosječnim indeksom HGK od 92,2.

Indeks HGK i dobno standardizirane stope mortaliteta I21, I22 negativno su povezani kod muškaraca i žena, r = -0.293, (p = 0,197) i r = -0,162, (p = 0,482).

BDP je negativno i značajno povezan s dobno standardiziranim stopama mortaliteta I21, I22 kod muškaraca, r = -0.492 (p = 0,023), dok kod žena ne doseže razinu statističke značajnosti, r = -0,407 (p = 0,067).

U 2019. godini velika većina županija bilježi smanjenje dobno standardiziranih stopa za oba spola izuzev Požeško-slavonske županije za oba spola, Vukovarsko-srijemske i Varaždinske za žene i Karlovačke za muškarce (Figure 5).

Prosječne dobno standardizirane stope od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda u Hrvatskoj za muškarce i žene značajno su više u odnosu na EU prosjek (p = 0,001). Također, dobno standardizirane stope u Hrvatskoj kod žena, muškarca i ukupno više su od Mađarske, Slovenije, Austrije, Njemačke i Italije.

Diskusija

Hrvatska se unutar EU-a ubraja u države s visokim mortalitetom od kardiovaskularnih bolesti, među kojima dominira ishemijska bolest srca kao najčešća dijagnostička podskupina i vodeći uzrok smrti kod oba spola. Dosadašnja epidemiološka istraživanja prikazala su dinamiku morbiditeta i mortaliteta u populaciji, ali zbog metodoloških ograničenja nisu mogla objasniti uzročno-posljedične odnose koji dovode do visokog opterećenja ovom skupinom bolesti. ( 14) Ovim su istraživanjem po prvi put sukladno metodologiji Eurostata za razdoblje od 2015. do 2019. godine izračunate dobno standardizirane stope mortaliteta od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda (I21, I22) po županijama i uspoređene s nacionalnim prosjekom te prosjekom EU-a i odabranih država članica.

Akutni infarkt miokarda (I21) u istraživanom je razdoblju s 36,55% drugi uzrok smrti u skupini ishemijske bolesti srca, dok je proporcionalni mortalitet za ponovljeni infarkt miokarda iznosio svega 0,18%. Premda je proporcionalni mortalitet ponovljenog infarkta miokarda izrazito mali, u bazi Eurostat podatci za akutni i ponovljeni infarkt miokarda prikazuju se agregirano i takav je zbirni prikaz nužan za usporedbu s drugim državama EU-a.

Premda je od 2015. do 2019. godine zabilježen pad broja umrlih od I21, I22 na 100.000 stanovnika, negativan trend nije kontinuiran. Postotne promjene od 2015. do 2016. iznose -5,5%, od 2016. do 2017. +4,7%, od 2017. do 2018. +1,1%, te od 2018. do 2019. -20,9%. Trend mortaliteta upućuje na dinamiku kretanja u populaciji, a omjeri najviših i najnižih općih stopa na razlike rizika među županijama. Navedeni omjeri iznose 3,4 za ukupnu populaciju, 3,7 za muškarce i 3,4 za žene, što upućuje na razlike rizika većeg od 200% (Figure 1, 2 and 3). Za 2019. godinu prikazane su dobno standardizirane stope (DSS) koje uzimaju u obzir i razlike u dobnoj strukturi među županijama za ukupnu populaciju, muškarce i žene izračunate temeljem stare (ESP 1976) i nove (RESP 2013) standardne populacije. Zamjetne su razlike u visini stopa ovisno o primjeni ESP ili RESP kao standardne populacije. Tako je primjerice primjena RESP 2013 za ishod imala više stope mortaliteta jer ESP ima veći udio starog stanovništva (Table 1). Naime, odabir standardne populacije određuje vrijednost DSS-a jer standardne populacije s većim udjelom starije populacije daju veću važnost bolestima koje se pojavljuju u poodmakloj dobi kao što su, primjerice, karcinomi i kardiovaskularne bolesti. ( 15) U usporedbi s omjerima općih stopa, omjeri DSS-a su veći i vrijednosti od 3,6 za ukupnu populaciju, 4,2 za muškarce i 3,5 za žene upućuju na velike međužupanijske razlike u smrtnosti od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda.

Percentilna distribucija DSS mortaliteta nudi sveobuhvatniji uvid u stratifikaciju mortaliteta na području RH uvrštavanjem županija u pripadajuće kategorije (Figure 4). Regionalne razlike u smrtnosti od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda jasno su izrađene uz gradijente kontinentalna vs. primorska Hrvatska. Isto tako, istočne županije kao što su primjerice Požeško-slavonska, Vukovarsko-srijemska i Osječko-baranjska, uz sjeverne, Varaždinsku i Krapinsko-zagorsku, imaju najveće stope mortaliteta. Karta jasno upućuje da kontinentalne županije pripadaju dvjema kategorijama iznad prosjeka, dok su priobalne županije smještene u niže kategorije.

Pri usporedbi DSS stopa mortaliteta s hrvatskim prosjekom iskazanim u obliku omjera vidi se da veliki broj županija ima stope koje su značajno više ili niže od prosjeka za muškarce i žene. Valja istaknuti izrazito niske stope mortaliteta za oba spola u Gradu Zagrebu i većini priobalnih županija. Također, muškarci u Gradu Zagrebu i svim priobalnim županijama izuzev Istarske imaju stope mortaliteta ispod prosjeka, a kod žena je distribucija slična, s tim da Virovitičko-podravska i Međimurska županija imaju stope niže od prosjeka (Table 2).

Kada se vrijednosti DSS-a statistički testiraju s prosjekom za RH prema spolu, kod žena su stope značajno niže od prosjeka imale Primorsko-goranska (p = 0,018), Splitsko-dalmatinska (p = 0,018), Ličko-senjska (p = 0,001), Grad Zagreb (p = 0,000), Zadarska (p = 0,000), Dubrovačko-neretvanska županija (p = 0,000), Međimurska (p = 0,001) i Virovitičko-podravska (p = 0,001), a kod muškaraca Primorsko-goranska (p = 0,000), Ličko-senjska (p = 0,000), Zadarska (p = 0,000), Grad Zagreb (p = 0,001) i Dubrovačko-neretvanska županija (p = 0,000).

Isto tako, u usporedbi s prosjekom EU-a ističe se Dubrovačko-neretvanska županija sa stopom nižom od prosjeka EU-a za oba spola, te Primorsko-goranska županija za muškarce i Zadarska za žene. Navedeni su omjeri u velikom broju županija veći od 2, a u odnosu na prosjek EU-a kreću za muškarce od 0,73 do 3,04, a za žene 0,82 do 2,87. Kako standardizirane stope mortaliteta za oba spola u većini županija nadmašuju prosjek EU-a čak dva puta, opravdano je uvrštavanje Hrvatske u države visokog kardiovaskularnog rizika (Table 2).

Smanjenje mortaliteta dobno standardiziranih stopa u 2019. u odnosu na 2015. godinu izraženo u obliku postotnih promjena daje uvid u trendove kretanja mortaliteta po županijama. Na nacionalnoj razini zamijećen je negativan trend u velikom broju županija. Kod muškaraca je iznosio do -55%, a kod žena do -57%. Ovi su rezultati u skladu s ranijim istraživanjima koja navode pad mortaliteta od akutnog infarkta i ponovljenog infarkta miokarda i kardiovaskularnih bolesti. ( 16, 17) Međutim, treba naglasiti da pad ne bilježe sve županije. Tako primjerice Karlovačka i Požeško-slavonska županija imaju porast kod muškaraca +22% i + 25%, a kod žena Vukovarsko-srijemska (+6%), Varaždinska (+7%) te Požeško-slavonska (+10%) (Figure 5).

Uz osobne čimbenike rizika koje dijelimo u promjenjive i nepromjenjive, zdravlje određuje niz drugih determinanti u koje ubrajamo socijalne, ekonomske i okolišne čimbenike. Premda u Hrvatskoj ne postoji sustavno praćenje utjecaja socijalnih determinanti na zdravstveno stanje, neupitan je utjecaj socioekonomskih uvjeta života na dostupnost i kvalitetu zdravstvene zaštite. Niži socioekonomski status nepovoljno utječe na zdravlje i zbog toga je korelacija dobno standardiziranih stopa mortaliteta s odabranim makroekonomskim indikatorima, indeksom HGK i BDP-om očekivano negativna. Socioekonomski slabije razvijene županije imaju veću smrtnost (Table 3). Valja istaknuti da je navedena povezanost razine ekonomskog razvoja kod muškaraca dosegla razinu statističke značajnosti. Ipak, dobivene rezultate treba interpretirati uzimajući u obzir sva ograničenja asocijacija dobivenih ekološkim dizajnom istraživanja. Ipak, valja očekivati da bi i zahtjevniji epidemiološki dizajn utemeljen na individualnim podatcima također potvrdio veći rizik mortaliteta kod osoba s nižim socioekonomskim statusom.

Hrvatska ima više dobno standardizirane stope od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda od navedenih stopa u Mađarskoj, Sloveniji, Austriji, Njemačkoj i Italiji. Razlika u odnosu na prosjek EU-a za oba spola doseže razinu statističke značajnosti (Table 4). Dobiveni rezultati upućuju na velika odstupanja od jednoga od najvažnijih ciljeva institucija EU-a, a to je prepoznavanje i smanjivanje razlika među zdravstvenim sustavima i ujednačavanje indikatora zdravlja unutar i između država članica. Tome zasigurno doprinose velike međužupanijske razlike koja upućuju na zdravstvenu i makroekonomsku neravnotežu koje se međusobno nalaze u složenoj međuzavisnosti.

Dobiveni rezultati upućuju na negativan trend, ali statistički značajno veći mortalitet od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda u Hrvatskoj u odnosu na prosjek EU-a, što je objašnjivo visokim udjelima mortaliteta koji se može spriječiti. Naime, pri analizi mortaliteta od neke bolesti koji se može izbjeći (engl. avoidable), treba razlikovati preventabilni dio (engl. preventable) povezan s primjenom učinkovitih javnozdravstvenih intervencija i primarnom prevencijom i dio koji se može pripisati pravodobnim i učinkovitim zdravstvenim intervencijama (engl. amenable [ treatable]), što uključuje liječenje i sekundarnu prevenciju. ( 18) Obje vrste mortaliteta u Hrvatskoj su iznimno visoke, što se objašnjava izostankom primjerene intersektorske politike. ( 19) Učinci prevencije su općenito gledano nedostatni jer Nacionalni program prevencije kardiovaskularnih bolesti iz 2001. godine nije sustavno proveden, a naknadno su utvrđene i neusklađenosti kliničke i javnozdravstvene prakse s preporukama koje se primjenjuju u drugim državama.

Dosadašnje neuspješne reforme hrvatskoga zdravstvenog sustava praćene su donošenjem niza nacionalnih planova. Tako je primjerice kvaliteta medicinske skrbi uvrštena u središte nacionalne strategije u kliničkoj praksi na nacionalnoj i županijskoj razini, a nije praćena prikupljanjem i analizom ishoda liječenja bolesnika s kardiovaskularnim bolestima. ( 20) Mortalitet od I21, I22 koji je značajno viši od prosjeka EU-a zasigurno se dijelom može pripisati i lošoj kvaliteti bolničke skrbi jer je standardizirana 30-dnevna bolnička stopa smrtnosti od akutnog infarkta miokarda 70% viša od prosjeka EU-a. Prema navedenom pokazatelju Republika Hrvatska je među državama članicama EU-a 2017. godine s 11,6 na 100 hospitalizacija bila na viskom drugom mjestu nakon Latvije (13,4 na 100 hospitalizacija). ( 21) U literaturi se također navodi velika varijabilnost navedenih stopa među bolnicama s rasponom od 0% do 34,2%, što potvrđuje nužnost institucijskog praćenja ishoda liječenja. ( 22)

Potrebne su analize na županijskoj i regionalnoj razini prema regijama NUTS-2 kako bi se rizici od umiranja od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda kvantificirali, ujednačili i smanjili. Premda priobalne županije imaju očekivano niži mortalitet zbog mediteranske prehrane i načina života, i ova regija ima velike razlike u stopama mortaliteta. Tako primjerice visoko razvijena Istarska županija ima 2,3 puta veću stopu smrtnosti od Dubrovačko-neretvanske županije koja pripada istoj ekonomskoj kategoriji. Opažene razlike među županijama zasigurno se djelomično mogu pripisati i regionalnim razlikama u dostupnosti i kvaliteti zdravstvene skrbi, ali nema istraživanja koja bi navedenu neravnotežu precizno kvantificirala. Izrazito negativan trend smanjenja mortaliteta od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda dijelom se može pripisati razvoju intervencijske kardiologije, jer je PCI mrežom obuhvaćen velik broj bolesnika. Interventnu kardiologiju obilježava velika stopa intervencija u odnosu na opću populaciju, manjak sustavnog praćenja ishoda liječenja, centralizacija centara velikog volumena u Zagrebu i relativno velik udio privatnog sektora u odnosu na druge specijalističke djelatnosti. ( 23) Neujednačena dostupnost PCI intervencija možda djelomično objašnjava opažene razlike i više stope mortaliteta u Istarskoj županiji, ali potrebni su individualni podatci za primjerenu kvantifikaciju rizika. Uz PCI mrežu, dostupnost kardijalne kirurgije zasigurno je čimbenik koji treba uzeti u obzir pri analizi i interpretaciji mortalitetnih podataka.

Izrazito visoka stopa smrtnosti od I21, I22 na razini EU-a velik je klinički i javnozdravstveni problem koji treba i regionalno kvantificirati temeljem sustavnog prikupljanja i analize ishoda liječenja ujednačenim metodološkim pristupom koji omogućuje usporedivost na regionalnoj, državnoj i međudržavnoj razini. U skupini kardiovaskularnih bolesti analiza pojedinačnih dijagnoza i poddijagnoza na županijskom i regionalnom nivou ima prednosti nad agregiranim oblikom. Naime, uobičajeno je da se epidemiološki indikatori prikazuju za cijelu skupinu KVB-a, dijelom jer su u konačnici i čimbenici rizika svojstveni svim bolestima navedene skupine. Međutim, takav prikaz onemogućava preciznu analizu trendova za dvije vodeće dijagnostičke podskupine, moždani udar i ishemijsku bolest srca. One su 2017. godine u Hrvatskoj u odnosu na prosjek EU-a imale različite dobno standardizirane stope mortaliteta 158 vs. 81 i 302 vs. 120 i pripadajuće omjere od 1,95 i 2,52. ( 24) Također, unutar skupine ishemijske bolesti srca ne postoji sustavna analiza najčešćih uzroka smrti – akutnog infarkta i kronične ishemijske bolesti srca, koji u ovoj skupini uzrokuju skoro 2/3 smrti. Analiza dijagnostičkih podskupina nema isključivo epidemiološko, već i kliničko značenje. ( 16) Akutni infarkt miokarda u sklopu akutnoga koronarnog sindroma i nasuprot tomu kronični koronarni sindrom dva su zasebna klinička entiteta s različitim dijagnostičkim postupnicima obrade te bi sukladno tomu i epidemiološke indikatore trebalo prikazivati odvojeno. ( 25, 26) Interpretaciju podataka dodatno otežava pogrešno kodiranje, koje može biti slučajno i sustavno, jer se klinički interesi ne moraju nužno preklapati s epidemiološkim ili interesima osiguravatelja zdravstvenih usluga. Istraživanja kojima bi se takve pogreške kvantificirale i analizirale kod nas nisu dostupna, no u drugim državama precizno su opisana sustavna odstupanja u prijavi uzroka smrti za određene dijagnostičke podskupine. ( 27)

U konačnici treba naglasiti da se u bazi podataka Eurostat zbirno prikazuju dobno standardizirani podatci za dg. I21 i I22 prema RESP 2013. Konzistentno uvođenje i primjena RESP 2013 u nacionalnim zdravstveno-statističkim analizama i izvještajima nužna je i opravdana jer omogućuje usporedivosti naših podataka s istovjetnim podatcima država članica EU-a. Primjena ESP 1976 unutar hrvatske populacije sa svrhom longitudinalne usporedbe recentnijih podataka s podatcima iz ranijih desetljeća jest moguća, ali treba imati na umu razliku dobno standardizirane stope koja proizlazi zbog primjene različitih standarda. Europska Unija implementirala je podjelu na četiri statističke razine, a nova podjela regije NUTS-2 (Panonska Hrvatska, Jadranska Hrvatska, Grad Zagreb i Sjeverna Hrvatska) velikim dijelom odgovara distribuciji mortaliteta od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda. ( 28)

Specifična obilježja hrvatskoga zdravstvenog sustava, kao što su regionalne razlike, neujednačena raspodjela tehničkih i ljudskih resursa i ugroženost starije i siromašne populacije po pitanju zdravstvenih potreba također objašnjavaju navedene razlike. ( 29) Treba istaknuti da su regionalne razlike u zdravstvenoj skrbi i nezadovoljene potrebe zbog zemljopisne udaljenosti veće nego u bilo kojoj drugoj državi članici EU-a. ( 30, 31) Isto tako, zemljopisna raspodjela zdravstvenih infrastruktura i ljudskih resursa znatno varira, dok brojne bolnice u neposrednoj blizini pružaju iste vrste usluga. ( 19) Starija populacija pokazala se osobito ugroženom i stopa nezadovoljenih zdravstvenih potreba kod osoba starijih od 65 godina iznosi 4,1%, dok je prosjek EU-a 2,5%. Zamjetne su i razlike između najsiromašnijeg i najbogatijeg stanovništva u nezadovoljenim potrebama za zdravstvenim uslugama, koje su isto tako znatno iznad prosjeka EU-a. ( 21, 32) Kada se uzme u obzir činjenica da je Hrvatska među državama članicama EU-a s najmanjom potrošnjom per capita za zdravstvo, jasna je potreba za sustavnom analizom zdravstvenog sustava i visokih stopa mortaliteta od akutnog infarkta miokarda kako bi se učinkovito raspolagalo sredstvima koja su iznimno niska.

Ovo istraživanje ima određene prednosti i nedostatke. Najveća prednost istraživanja jest usporedivost rezultata s podatcima baze Eurostat, što uključuje agregirani prikaz dijagnoza akutnog i ponovljenog infarkta miokarda i odabira RESP 2013 kao standardne populacije. Premda HZJZ redovito objavljuje izvještaje o kardiovaskularnim bolestima, odabir stanovništva Republike Hrvatske prema popisu iz 2011. godine kao standardne populacije i prikaz podataka samo za akutni infarkt miokarda onemogućuju usporedivost s bazom Eurostat. Također, ishemijska bolest srca dijagnostički je heterogena skupina i valja pretpostaviti postojanje grešaka pri kodiranju uzroka smrti. Ipak, temeljem iskustva iz kliničke prakse izgledno je da mogućnost pogreške nije jednako distribuirana unutar skupine i da su dijagnoze za akutni i ponovljeni infarkt miokarda zbog kliničkog tijeka bolesti u pravilu manje podložne pogrešci kodiranja od drugih dijagnostičkih podskupina kroničnog tijeka. ( 33- 35) Period istraživanja od 2015. do 2019. godine ciljano je odabran jer ne uključuje promjene u vodećim uzrocima smrti zbog COVID-19 koje su mogle umanjiti prijavljeni broj umrlih od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda. Prisutna su i određena ograničenja. Tako su, primjerice, mortalitetni podatci koje je dostavio HZJZ za sve županije bili dostupni do dobne kategorije 85+, dok RESP 2013 ima najstariju dobnu skupinu 95+. Isto tako, moglo je doći do pogrešaka pri evidenciji dobi ispitanika u trenutku smrti, međutim takve pogreške nisu u znatnijoj mjeri mogle utjecati na rezultate istraživanja. Naime, riječ je o relativno većem broju smrtnih slučajeva te bi se slučajna pogreška u smislu pozitivne i negativne klasifikacije u konačnici poništile. Ograničenja u smislu kvalitete i cjelovitosti podataka o uzrocima smrti već su prije navedena. ( 36) Također, postoje manja odstupanja od DSS stopa mortaliteta u našem istraživanju u odnosu na podatke koji su navedeni u bazi Eurostat, međutim na mrežnim stranicama Eurostata navodi se da se radi o provizornim podatcima i nije neuobičajeno u praksi da se podatci na nacionalnoj razini naknadno nadopunjuju.

Ekološki dizajn istraživanja i agregirani podatci umanjuju vrijednost dobivenih asocijacija u smislu uzročno-posljedične povezanosti, ali njihov je smjer u skladu s ranijim istraživanjima. Mortalitetna statistika, za razliku od podataka o incidenciji i prevalenciji, sustavno se i standardizirano prikuplja na nacionalnoj razini. Epidemiološki gledano, podatci o morbiditetu temelj su za primjenu preventivnih mjera, ali zbog njihove nedostupnosti prednost mortalitetne statistike jest neupitna. Zbog toga podatci o uzrocima smrti od pojedinih skupina bolesti i dalje predstavljaju smjernice za javnozdravstvena istraživanja i zdravstvenu politiku. ( 37)

Zaključak

Usklađivanje izračuna javnozdravstvenih statističkih pokazatelja s bazom Eurostat preduvjet je za usporedbu dobno standardizirane stope mortaliteta od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda s državama članicama EU-a. Važnost primjene RESP 2013 za izračun dobno standardiziranih stopa mortaliteta neupitna je, kako na regionalnoj tako i na nacionalnoj razini. Razlike među županijama u smrtnosti od infarkta miokarda jesu velike te se unatoč negativnom trendu od 2015. do 2019. godine dobno standardizirane stope mogu opisati kao izrazito visoke i značajno iznad prosjeka EU-a i odabranih država članica. Potrebna su daljnja znanstvena istraživanja koja će razlike u smrtnosti od akutnog infarkta miokarda metodološki moći jasno kvantificirati i pripisati epidemiološkim i kliničkim čimbenicima rizika. Dobiveni rezultati činili bi temelj za određivanje i primjenu mjera primarne i sekundarne prevencije i liječenja, kako na individualnoj tako i na populacijskoj razini. U protivnom, Hrvatska će i dalje pripadati skupini država visokog i regionalno neujednačenoga kardiovaskularnog rizika s velikim volumenom endovaskularnih intervencija i visokom smrtnosti od akutnog i ponovljenog infarkta miokarda.

INFORMACIJE O SUKOBU INTERESA

Autori nisu deklarirali sukob interesa relevantan za ovaj rad.

INFORMACIJA O FINANCIRANJU

Za ovaj članak nisu primljena financijska sredstva.

DOPRINOS AUTORA

Koncepcija ili nacrt rada: ZB, MT, DV, PM, IP, IKC, JB

Prikupljanje, analiza i interpretacija podataka: ZB, MT, DV, PM, IP, ATJ, NJ, SR, IKC

Pisanje prve verzije rada: ZB, MT, BG, IŠ

Kritička revizija: ZB, MT, DV, PM, BG, IP, ATJ, NJ, SR, IŠ, JB

LITERATURA

<jrn>5. Crocetti E, Dyba T, Martos C, Randi G, Rooney R, Bettio M. The need for a rapid and comprehensive adoption of the revised European standard population in cancer incidence comparisons. Eur J Cancer Prev. 2017;26:447–52.https://doi.org/10.1097/CEJ.0000000000000250PubMed</jrn>

<eref>6. European Commission. Eurostat. Revision of the European Standard Population: report of Eurostat’s task force [Internet]. Luxembourg: Publications Office of the European Union; 2013. Dostupno na: https://data.europa.eu/doi/10.2785/11470. [Pristupljeno 20. siječnja 2023.]</eref>

<jrn>7. Ioacara S, Popescu AC, Tenenbaum J, Dimulescu DR, Popescu MR, Sirbu A, et al. Acute Myocardial Infarction Mortality Rates and Trends in Romania between 1994 and 2017. Int J Environ Res Public Health. 2019;17(1):285.https://doi.org/10.3390/ijerph17010285PubMed</jrn>

<eref>8. Državni zavod za statistiku. PC-Axis baze podataka [Internet]. 2023. Zagreb: Dostupno na: https://www.dzs.hr/PXWeb/Menu.aspx?px_db=Stanovni%c5%a1tvo&amp;px_language=hr. [Pristupljeno 20. siječnja 2023.]</eref>

<eref>9. Državni zavod za statistiku. Bruto domaći proizvod za Republiku Hrvatsku, HR_NUTS 2021. – HR NUTS 2 i županije u 2019 [Internet]. Zagreb: DZS; 2022. Dostupno na: https://podaci.dzs.hr/media/yqudqbvw/nr-2022-2-1-bruto-doma%C4%87i-proizvod-za-republiku-hrvatsku-hr_nuts-2021-hr-nuts-2-i-%C5%BEupanije-u-2019.pdf. [Pristupljeno 20. siječnja 2023.]</eref>

<eref>10. Hrvatska gospodarska komora. Županije – razvojna raznolikost i gospodarski potencijali [Internet]. Zagreb: HGK; 2018. Dostupno na: https://www.hgk.hr/documents/analiza-zupanija-2018-web5bd31ccf68e7f.pdf. [Pristupljeno 20. siječnja 2023.]</eref>

<eref>11. European Comission. Eurostat. Causes of death – standardised death rate by NUTS 2 region of residence [Internet]. Brussels: European Comission; 2023. Dostupno na: https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/hlth_cd_asdr2/default/table?lang=en). [Pristupljeno 20. siječnja 2023.]</eref>

<eref>12. European Comission. Eurostat. Deaths due to coronary heart diseases in the EU [Internet]. Brussels: European Comission; 2023. Dostupno na: https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/-/edn-20200928-1. [Pristupljeno 28. veljače 2022.]</eref>

<eref>13. JASP Team. JASP (Version 0.16.1)[Computer software]. Amsterdam: University of Amsterdam; 2022. Dostupno na: https://jasp-stats.org/download/. [Pristupljeno 28. veljače 2022.]</eref>

<jrn>14. Timmis A, Townsend N, Gale C, Grobbee R, Maniadakis N, Flather M, et al. European Society of Cardiology: Cardiovascular Disease Statistics 2017. Eur Heart J. 2018;39(7):508–79.https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehx628PubMed</jrn>

<eref>15. Ahmad O, Boschi-Pinto C, Lopez A, Murray C, Lozano R, Inoue M. Age standardization of rates: a new WHO standard. GPE Discussion Paper Series: No 31 [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2000. Dostupno na: https://cdn.who.int/media/docs/default-source/gho-documents/global-health-estimates/gpe_discussion_paper_series_paper31_2001_age_standardization_rates.pdf. [Pristupljeno 20. siječnja 2023.]</eref>

<jrn>16. Ivanuša M, Kralj V, Olivari M. Mortality from ischemic heart disease and acute myocardial infarction in the City of Zagreb and Republic of Croatia 2001-2016. Cardiol Croat. 2019;14:184–90.https://doi.org/10.15836/ccar2019.184</jrn>

Figure 1. Crude mortality rates per 100 000 population from acute and recurrent myocardial infarction by counties for 2019. – total

Figure 2. Crude mortality rates per 100 000 population from acute and recurrent myocardial infarction by counties for 2019. – males

Figure 3. Crude mortality rates per 100 000 population from acute and recurrent myocardial infarction by counties for 2019. – females

Table 1. Age-standardised mortality rates from acute and recurrent myocardial infarction by counties in 2019 for ESP 1976 and RESP 2013 (total, males, females)

Županija/CountyESPRESPESPRESPESPRESP
Ukupno/TotalMuškarci/MalesŽene/Females
Požeško-slavonska/Požega-Slavonia701141041664074
Varaždinska/Varaždin691191041794480
Vukovarsko-srijemska/Vukovar-Srijem62103931483668
Osječko-baranjska/Osijek-Baranja60100901443668
Krapinsko-zagorska/Krapina-Zagorje5292621003876
Brodsko-posavska/Brod-Posavina5185841372650
Sisačko-moslavačka/Sisak-Moslavina5685811143357
Koprivničko-križevačka/Koprivnica-Križevci5388791243060
Bjelovarsko-bilogorska/Bjelovar-Bilogora4881731202752
Istarska/Istria4778741182446
Zagrebačka/Zagreb4783621043466
Virovitičko-podravska/Virovitica-Podravina4571851401830
Splitsko-dalmatinska/Split-Dalmatia365857871835
Karlovačka/Karlovac365853872338
Međimurska/Međimurje3558611091930
Šibensko-kninska/Šibenik-Knin345749832137
Zadarska/Zadar284444671223
Grad Zagreb/City of Zagreb274543681528
Ličko-senjska/Lika-Senj264739671329
Primorsko-goranska/Primorje – Gorski Kotar274535561935
Dubrovačko-neretvanska/Dubrovnik-Neretva213330431223

ESP = European Standard Population 1976, RESP = Revised European Standard Population 2013

Figure 4. Age-standardised mortality rates (RESP 2013) from acute and recurrent myocardial infarction by counties in 2019 (both genders)

Table 2. Ratios of age-standardised mortality rates in 2019 with Croatian average (2019) and EU average (2017) by gender

Muškarci/Males Županije vs. HR prosjek /

Counties vs. CRO average

Žene/Females

Županije vs. HR prosjek /

Counties vs. CRO average

Muškarci/Males Županije vs. EU prosjek /

Counties vs. EU average

Žene/Females

Županije vs. EU prosjek /

Counties vs. EU average

Varaždinska/Varaždin1,841,783,042,87
Požeško-slavonska/Požega-Slavonia1,701,652,822,65
Vukovarsko-srijemska/Vukovar-Srijem1,521,512,512,44
Osječko-baranjska/Osijek-Baranja1,481,512,442,44
Virovitičko-podravska/Virovitica-Podravina1,440,672,381,08
Brodsko-posavska/Brod-posavina1,411,112,331,79
Koprivničko-križevačka/Koprivnica-Križevci1,271,342,102,15
Bjelovarsko-bilogorska/Bjelovar-Bilogora1,231,162,041,86
Istarska/Istria1,211,022,001,65
Sisačko-moslavačka/Sisak-Moslavina1,171,271,942,04
Međimurska/Međimurje1,120,671,851,08
Zagrebačka/Zagreb1,071,471,772,37
Krapinsko-zagorska/Krapina-Zagorje1,031,691,702,72
Karlovačka/Karlovac0,890,851,481,36
Splitsko-dalmatinska/Split-Dalmatia0,890,781,481,25
Šibensko-kninska/Šibenik-Knin0,850,821,411,33
Grad Zagreb/City of Zagreb0,700,621,151,00
Zadarska/Zadar0,690,511,140,82
Ličko-senjska/Lika-Senj0,690,651,141,04
Primorsko-goranska/Primorje-Gorski Kotar0,570,780,951,25
Dubrovačko-neretvanska/Dubrovnik-Neretva0,440,510,730,82

HR = Hrvatska, CRO = Croatia, EU = European Union, Europska unija

Table 3. CCE index for 2018 and gross domestic product per capita per county for 2019 for both genders

HGK indeks/CCE index

2018

BDP/GDP

2019

Muškarci/Males

RESP

Žene/Females

RESP

Grad Zagreb/City of Zagreb147,8176 0126828
Istarska/Istria129,3118 32111846
Primorsko-goranska/Primorje-Gorski Kotar106,1112 9235635
Varaždinska/Varaždin102,989 79617980
Zagrebačka/Zagreb97,279 83610466
Međimurska/Međimurje92,785 07810930
Zadarska/Zadar92,285 5816723
Dubrovačko-neretvanska/Dubrovnik-Neretva92,2108 7794323
Koprivničko-križevačka/Koprivnica-Križevci90,674 94812460
Krapinsko-zagorska/Krapina-Zagorje88,166 38410076
Vukovarsko-srijemska/Vukovar-Srijem85,463 80214868
Karlovačka/Karlovac85,270 5048738
Splitsko-dalmatinska/Split-Dalmatia80,479 7608735
Osječko-baranjska/Osijek-Baranja80,375 85714468
Šibensko-kninska/Šibenik-Knin77,083 9618337
Sisačko-moslavačka/Sisak-Moslavina76,971 95811457
Ličko-senjska/Lika-Senj76,279 5096729
Brodsko-posavska/Brod-Posavina73,060 87113750
Bjelovarsko-bilogorska/Bjelovar-Bilogora68,567 70012052
Požeško-slavonska/Požega-Slavonia67,560 92016674
Virovitičko-podravska/Virovitica-Podravina66,558 33614030

CCE = Croatian Chamber of Economy; GDP = gross domestic product, HGK = Hrvatska gospodarska komora; BDP = bruto domaći proizvod

Slika 5. Percentage change 2019 vs. 2015 of age-standardised mortality rates by gender

Table 4. Age-standardised rates from acute and recurrent myocardial infarction by selected EU countries

Ukupno/TotalŽene/FemalesMuškarci/Males
Hrvatska/Croatia69,2645,70100,21
Mađarska/Hungary60,2340,6488,33
Slovenija/Slovenia57,7832,3690,26
Austrija/Austria48,7132,1870,29
Njemačka/Germany46,8431,4166,46
Italija/Italy26,2417,4137,68
EU prosjek/EU average 201741,4727,958,91

References

 

Miličić D. EAPC Country of the month – Croatia [Internet]. Brussels: European Association of Preventive Cardiology (EAPC); 2015Dostupno na:. https://www.escardio.org/Sub-specialty-communities/European-Association-of-Preventive-Cardiology-(EAPC)/Advocacy/Prevention-in-your-country/country-of-the-month-croatia2023

 

Wilkins E, Wilson L, Wickramasinghe K, Bhatnagar P, Leal J, Luengo-Fernandez R, et al. European Cardiovascular Disease Statistics 2017 [Internet]. Brussels: European Heart Network; 2017Dostupno na:. https://ehnheart.org/images/CVD-statistics-report-August-2017.pdf[Pristupljeno 20. siječnja 2023.]</eref>.

 

Erceg M, Miler Knežević A. Izvješće o umrlim osobama u Hrvatskoj u 2020.godini [Internet]. Zagreb: Hrvatski zavod za javno zdravstvo. 2021Dostupno na:. https://www.hzjz.hr/wp-content/uploads/2021/10/Bilten_Umrli-_2020.pdf[Pristupljeno 20. siječnja 2023.]</eref>.

 

Waterhouse JAH, Muir CS, Correa P, Powell J. Cancer incidence in five continents. Lyon: IARC; 1976p. 456

 

Medakovic P, Biloglav Z, Padjen I, Pristas I, Jukic M, Zuvela F, et al. Quantification of coronary atherosclerotic burden with coronary computed tomography angiography: adapted Leaman score in Croatian patients. Int J Cardiovasc Imaging. 2018;34(10):1647–1655. https://doi.org/10.1007/s10554-018-1376-3 PubMed</jrn>

 

Rutstein DD, Berenberg W, Chalmers TC, Child CG, Fishman AP, Perrin EB. Measuring the quality of medical Care. A Clin Meth. N Engl J Med. 1976;294:582–588. PubMed https://doi.org/10.1056/NEJM197603112941104</jrn>

 

OECD/European Observatory on Health Systems and Policies. State of Health in the EU -Croatia: country health profile 2019 [Internet]. Paris: OECD Publishing; 2019Dostupno na:. https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/b63e8c9f-en.pdf?expires=1676555497&id=id&accname=guest&checksum=C4C66F86E0878FE51D99753A72BDE57E2023

 

Džakula A, Šogorić S, Polašek O, Juriša A, Andrić A, Radaković N, et al. Cardiovascular diseases, risk factors and barriers in their prevention in Croatia. Coll Antropol. 20093318792:(PubMed</jrn>).

 

Džakula A, Vočanec D, Banadinović M, Vajagić M, Lončarek K, Lukačević Lovrenčić I, et al. Croatia: health system review [Internet]. Kopenhagen: WHO Regional office for Europe; 2021Dostupno na:. https://apps.who.int/iris/handle/10665/3480702023

 

World Bank. RAS Croatia: 2030National Development Strategy [Internet]. Washington DC: World Bank; 2020Dostupno na:. https://www.worldbank.org/en/country/croatia/brief/ras-croatia-2030-national-development-strategy2023

 

Lukenda J, Starčević B, Galić E, Krčmar T, Biloglav Z. An analysis of the work of Croatian invasive cardiologic laboratories between 2010 and 2014. Cardiol Croat. 2017;12:6–15. https://doi.org/10.15836/ccar2017.6</jrn>

 

OECD/European Union. Health at a Glance: Europe 2020 – State of Health in the EU Cycle [Internet]. Paris: OECD Publishing; 2020Dostupno na:. https://health.ec.europa.eu/system/files/2020-12/2020_healthatglance_rep_en_0.pdf[Pristupljeno 20. siječnja 2023.]</eref>.

 

Collet JP, Thiele H, Barbato E, Barthélémy O, Bauersachs J, Bhatt DL, et al. 2020ESC Guidelines for the management of acute coronary syndromes in patients presenting without persistent ST-segment elevation. Eur Heart J. 42(14):1289–1367. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaa575 PubMed</jrn>

 

Knuuti J, Wijns W, Saraste A, Capodanno D, Barbato E, Funck-Brentano C, et al. 2019ESC Guidelines for the diagnosis and management of chronic coronary syndromes. Eur Heart J. 41(3):407–477. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehz425 PubMed</jrn>

 

Natarajan VD, Bunker N, Purcell M, Cadman J, Kumar G. Acute coronary syndrome: coding challenges and potential financial loss to secondary care, a retrospective audit. Heart. 2013;99:A18–9. https://doi.org/10.1136/heartjnl-2013-304019.23</jrn>

 

European Comission. Eurostat. NUTS – Nomenclature of territorial units for statistics: background [Internet]. Brussels: European Comission; 2021Dostupno na:. https://ec.europa.eu/eurostat/web/nuts/background2023

 

Biloglav Z, Medaković P, Vrkić D, Brkljačić B, Padjen I, Ćurić J, et al. Geographical and Temporal Distribution of Radiologists, Computed Tomography and Magnetic Resonance Scanners in Croatia. Inquiry. 2021;58:469580211060295https://doi.org/10.1177/00469580211060295 PubMed</jrn>

 

Šućur Z, Zrinščak S. Differences that hurt: self-perceived health inequalities in Croatia and the European Union. Croat Med J. 2007;48:653–666. (PubMed</jrn>).

 

Pristaš I, Bilić M, Pristaš I, Vončina L, Krčmar N, Polašek O, et al. Health care needs, utilization and barriers in croatia – regional and urban-rural differences. Coll Antropol. 200933112130:(PubMed</jrn>).

 

European Comission. Commission staff working document. Country Report Croatia 2020 Accompanying the document Communication from the commission to the European parliament, the European Council, the Council, the European Central Bank and the Eurogroup 2020 European Semester: assessment of progress on structural reforms, prevention and correction of macroeconomic imbalances,and results of in-depth reviews under Regulation (EU) No 1176/2011 SWD/2020/510 final [Internet]. Brussels: European Comission; 2020Dostupno na:. https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/2868b45e-5944-11ea-8b81-01aa75ed71a1[Pristupljeno 20. siječnja 2023.]</eref>.

 

Lozano R, Murray CJL, Lopez AD, Satoh T; World Health Organization. Global Programme on Evidence for Health Policy. Miscoding and misclassification of ischaemic heart disease mortality [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2001Dostupno na:. https://apps.who.int/iris/handle/10665/67774[Pristupljeno 20. siječnja 2023.]</eref>.

 

Smolina K, Wright FL, Rayner M, Goldacre MJ. Determinants of the decline in mortality from acute myocardial infarction in England between 2002 and 2010: linked national database study. BMJ. 2012;344:d8059. https://doi.org/10.1136/bmj.d8059 PubMed</jrn>

 

Rahimi K, Duncan M, Pitcher A, Emdin CA, Goldacre MJ. Mortality from heart failure, acute myocardial infarction and other ischaemic heart disease in England and Oxford: a trend study of multiple-cause-coded death certification. J Epidemiol Community Health. 2015;69(10):1000–1005. https://doi.org/10.1136/jech-2015-205689 PubMed</jrn>

 

Doričić R, Ćorić T, Tomljenović M, Lakošeljac D, Muzur A, Kolarić B. Mortality characteristics of two populations in the Northern Mediterranean (Croatia) in the period 1960-2012: an ecological study. Int J Environ Res Public Health. 2018;15(11):2591https://doi.org/10.3390/ijerph15112591 PubMed</jrn>

 

Rosemberg HM. Cause of death as a contemporary problem. J Hist Med Allied Sci. 1999;54:133–153. https://doi.org/10.1093/jhmas/54.2.133 PubMed</jrn>


This display is generated from NISO JATS XML with jats-html.xsl. The XSLT engine is libxslt.