COVID-19 Mortality Statistics
Authors: Vernemmen Catharina , Ekelson Reindert , Jurčević Jure , Nganda Serge , Scohy Aline , Dequeker Sara , Blot Koen , Dubourg Dominique , Joris Marie-Isabelle , Masson Hanna , Roelants Mathieu , Verduyckt Peter , Neirynck Elias , Bustos Sierra Natalia 
Published: December 2024

Abstract
The COVID-19 pandemic necessitated the rapid establishment of the COVID-19 mortality epidemiological surveillance database (SURV) in Belgium due to a significant delay in availability of the cause of death database (COD). Understanding differences and limitations in both databases is crucial for contextualising COVID-19 mortality statistics. This study assesses SURV’s data quality, raises awareness of differences and limitations in both databases, and proposes recommendations for future pandemic mortality surveillance. SURV and COD were linked probabilistically to explore overall coverages and discrepancies. Factors such as region and place of death, case classification, epidemic wave, age group, sex, and number of conditions, were analysed using logistic regression models. SURV identified 90% (n=19,801) of COVID-19-related deaths from COD (n=22,015). Coverage was higher in hospitals (98%, n=11,130 in SURV, n=11,335 in COD) and long-term care facilities (90%, n=8,602 in SURV, n=9,580 in COD) compared to deaths at home (5%, n=52 in SURV, n=1,057 in COD). However, 83.9% of SURV records listed COVID-19 as the underlying cause of death in COD, and 75.4% of COVID-19 deaths in COD were identified in SURV. Reduced COVID-19 activity and diagnostic uncertainty resulted in lower agreement between databases. Variations in data quality were observed across epidemic waves, regions, and healthcare facilities. In addition to reaching real-time objectives, SURV exhibited good data quality with limited discrepancies, but underreported COVID-19 deaths at home. Presuming neither database can be unequivocally considered as gold standard for COVID-19 mortality statistics, they provide valuable insights for policy formulation. Improving real-time mortality data collection is crucial, emphasising the need for effective collaboration among stakeholders.
Résumé
La pandémie de COVID-19 a nécessité la mise en place rapide de la base de données de la surveillance épidémiologique de la mortalité COVID-19 (SURV) en Belgique en raison d'un retard important dans la disponibilité de la base de données sur les causes de décès (COD). Il est essentiel de comprendre les différences et les limites des deux bases de données pour contextualiser les statistiques de mortalité COVID-19. Cette étude évalue la qualité des données de la SURV, sensibilise aux différences et aux limites des deux bases de données et propose des recommandations pour la surveillance future de la mortalité durant une pandémie. Les données SURV et COD ont été reliées de manière probabiliste afin d'explorer les couvertures globales et les divergences. Des facteurs tels que la région et le lieu de décès, la classification de cas, la vague épidémique, le groupe d'âge, le sexe et le nombre de conditions ont été analysés à l'aide de modèles de régression logistique. La SURV a identifié 90 % (n = 19 801) des décès dus à la COVID-19 par rapport à la COD (n = 22 015). La couverture était plus élevée dans les hôpitaux (98 %, n = 11 130 dans la SURV, n = 11 335 dans la COD) et les établissements de soins de longue durée (LTCF) (90 %, n = 8 602 dans la SURV, n = 9 580 dans la COD) par rapport aux décès à domicile (5 %, n = 52 dans la SURV, n = 1 057 dans la COD). Cependant, 83,9 % des enregistrements de la SURV mentionnaient la COVID-19 comme cause sous-jacente de décès dans la COD, et 75,4 % des décès dus à la COVID-19 dans la COD ont été identifiés dans la SURV. L'activité réduite de la COVID-19 et l'incertitude du diagnostic ont entraîné une moindre concordance entre les bases de données. Des variations dans la qualité des données ont été observées entre les vagues épidémiques, les régions et les établissements de santé. En plus d'atteindre les objectifs en temps réel, la SURV a présenté une bonne qualité de données avec des divergences limitées, mais a sous-déclaré les décès dus à la COVID-19 à domicile. En supposant qu'aucune des deux bases de données ne puisse être considérée sans équivoque comme l'étalon-or des statistiques de mortalité COVID-19, elles fournissent des informations précieuses pour la formulation des politiques. Il est essentiel d'améliorer la collecte de données sur la mortalité en temps réel, ce qui souligne la nécessité d'une collaboration efficace entre les parties prenantes.