Systematische
literatuuranalyse en
internationale
vergelijking
“Oversterfte”
3 april 2023

Johanna Damen
Kim van der Braak
Linde Huis in ’t Veld
Demy Idema
Mike Kusters
Pauline Heus
Lotty Hooft

Samenstelling projectteam:
Onderzoekers
• Dr. J. Damen, Cochrane Netherlands en Julius Centrum, UMC Utrecht
• Drs. K. van der Braak, Cochrane Netherlands en Julius Centrum, UMC Utrecht
• Drs. L. Huis in ‘t Veld, Cochrane Netherlands en Julius Centrum, UMC Utrecht
• Drs. D. Idema, Cochrane Netherlands en Julius Centrum, UMC Utrecht
• Drs. M. Kusters, Cochrane Netherlands en Julius Centrum, UMC Utrecht
• Dr. P. Heus, Cochrane Netherlands en Julius Centrum, UMC Utrecht
• Prof. Dr. L. Hooft, Cochrane Netherlands en Julius Centrum, UMC Utrecht

Informatiespecialist
• Drs. R. Spijker, Cochrane Netherlands en Julius Centrum, UMC Utrecht

Adviseur
• Dr. K. Luijken, Julius Centrum, UMC Utrecht

Contactgegevens
Prof. dr. Lotty Hooft
Cochrane Netherlands / Julius Centrum
Universitair Medisch Centrum Utrecht
Huispostnummer Str. 6.131
Postbus 85500
3508 GA Utrecht
T: 088 755 9301
E: cochrane@umcutrecht.nl
W: www.cochrane.nl

Disclaimer: The views and opinions expressed in this document are those of the authors and do not
necessarily reflect those of The Cochrane Collaboration.

Lijst met gebruikte afkortingen
ARIMA

Autoregressive integrated moving average

BI

Betrouwbaarheidsinterval

BMI

Body Mass Index

CBS

Centraal Bureau voor de Statistiek

COVID

Coronavrus Disease 2019

CI

Confidence interval (betrouwbaarheidsinterval)

GLM

Generalized Linear Model

ICD

International Classification of Diseases

NA

Not applicable (niet van toepassing)

NR

Not reported (niet gerapporteerd)

USA

United States of America

Samenvatting
Inleiding en methode: Om de impact van de COVID-19-pandemie op de samenleving te bepalen, kan
oversterfte worden gebruikt als maatstaf. In dit rapport geeft Cochrane Nederland een overzicht van
de internationale wetenschappelijke onderzoeken naar oversterfte. Hiertoe werd voor de periode
van januari 2020 tot september 2022 systematisch gezocht naar onderzoeken waarin 1) een
inschatting werd gemaakt van oversterfte in de algemene populatie (al dan niet opgesplitst voor
subgroepen) in Europa, de Verenigde Staten, Canada, Australië of Nieuw-Zeeland (65 onderzoeken),
of 2) de methodologie werd beschreven om een inschatting te maken van oversterfte (22
onderzoeken), of 3) een overzicht van doodsoorzaken werd gepresenteerd (9 onderzoeken).
Definitie: Oversterfte werd gedefinieerd als het verschil tussen de geobserveerde en verwachte
sterfte. De manier waarop de verwachte sterfte geschat werd, verschilde tussen studies. In 28 van
74 studies werd uitgegaan van de (mediane of gemiddelde) sterfte in een periode in het verleden en
in de helft van de studies werd een statistisch model gebruikt. De gebruikte statistische modellen
varieerden sterk tussen deze studies. Vaak werd gekozen voor een (quasi)-Poisson model (15
studies) of het autoregressive integrated moving average (ARIMA) model (7 studies).
Doodsoorzaken: Doodsoorzaken werden in alle studies gedefinieerd op basis van International
Classification of Diseases (ICD)-10-codes en het aantal gerapporteerde doodsoorzaken per studie
liep uiteen van zes tot 28.
Determinanten en subgroepen: Belangrijke determinanten van oversterfte zijn leeftijd en geslacht.
De meerderheid van de studies vond hogere oversterfte onder ouderen (27 van 35 studies) en bij
mannen (23 van 28 studies). Oversterfte onder kwetsbare groepen was meestal hoger dan in de
algemene populatie. Hogere oversterfte werd gevonden onder latino’s en mensen met een donkere
huidskleur (19 van 20 studies), bewoners van institutionele instellingen (6 van 6 studies), migranten
(4 van 4 studies), mensen met comorbiditeiten (14 van 15 studies), mensen met een lagere sociaaleconomische status (11 van 12 studies) en mensen met een laag opleidingsniveau (7 van 7 studies).
Internationale verschillen: Er lijkt een trend zichtbaar van een hogere oversterfte in Oost-Europa en
een lagere oversterfte in Scandinavië, Australië en Nieuw-Zeeland. De hoogste COVID-19-sterfte
werd gezien in West-Europese landen, terwijl COVID-19-sterfte het laagst was in Australië en NieuwZeeland. Verklaringen voor deze internationale verschillen hadden te maken met COVID-19interventies, organisatie van en toegang tot zorg, populatiekenmerken, gedrag, geografische locatie
en verschillen tussen landen in kwaliteit van de data.
Virusvarianten en vaccins: Drie studies vonden een oversterftepiek tijdens de eerste COVID-19-golf,
maar de resultaten van de overige drie studies liepen sterk uiteen. Een lagere oversterfte werd
gevonden bij mensen die volledig gevaccineerd waren (6 van 7 studies). Er werden geen studies
gevonden die keken naar de relatie tussen oversterfte en type vaccin.
Conclusies en aanbevelingen: Er is veel onderzoek verricht naar oversterfte, maar de gehanteerde
analysemethoden zijn vaak verschillend. Over het algemeen lijkt oversterfte hoger onder ouderen,
mannen, mensen met een lagere sociaal-economische status, bewoners van institutionele
instellingen en migranten. Vaccinaties lijken samen te hangen met lagere oversterfte. Om de
wetenschappelijke literatuur te verbeteren, is het wenselijk om uniforme analysemethoden te
hanteren, de rapportage van (gestandaardiseerde) oversterfte rates te verbeteren, en multivariabele
analyses uit te voeren om beter inzicht te krijgen in de verschillende aspecten die een rol spelen bij
oversterfte.

Uitgebreide samenvatting
Om de impact van de COVID-19-pandemie op de samenleving te bepalen, kan oversterfte worden
gebruikt als maatstaf. Oversterfte wordt door het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS)
gedefinieerd als “een tijdelijke, bijzondere stijging van het aantal overledenen die samenvalt met
een bijzondere gebeurtenis, zoals een griepepidemie, hittegolf of corona-epidemie”. In de literatuur
zijn verschillende artikelen verschenen die een inschatting proberen te maken van oversterfte
tijdens de COVID-19-pandemie en de redenen en oorzaken hiervan onderzoeken. In dit rapport geeft
Cochrane Nederland een overzicht van de internationale wetenschappelijke onderzoeken naar
oversterfte. Op basis van deze literatuur werd getracht de volgende uitgangsvragen te
beantwoorden:
1. Welke definities van oversterfte worden gebruikt in de nationale- en internationale
literatuur?
2. Welke methodieken/modellen worden gebruikt om een schatting te kunnen maken van de
oversterfte?
3. Welke doodsoorzaken zijn gemeten in de periode 2020-2021 en hoe zijn deze gedefinieerd?
4. Wat zijn determinanten van oversterfte in het algemeen in de periode van 2020-2021?
5. Zijn er internationale verschillen in de omvang van oversterfte in het algemeen en sterfte
door COVID-19 in de periode 2020-2021? Hoe zijn deze verschillen te verklaren?
6. Hoe groot was de oversterfte in het algemeen en sterfte aan COVID-19 onder kwetsbare
groepen, mensen met verschillende etnische achtergronden, arbeidsmigranten en bewoners
van institutionele instellingen?
7. In hoeverre is oversterfte te verklaren door verschillende virusvarianten, vaccinatiestatus en
type vaccins?
Methodologie
Om de uitgangsvragen te beantwoorden, werd de literatuur vanaf januari 2020 tot september 2022
systematisch doorzocht. Relevant onderzoek omvatte studies waarin 1) een inschatting werd
gemaakt van oversterfte in de algemene populatie in Europa, de Verenigde Staten, Canada, Australië
of Nieuw-Zeeland, of 2) de methodologie werd beschreven om een inschatting te maken van
oversterfte, of 3) een overzicht van doodsoorzaken werd gepresenteerd. In totaal werden 74
relevante artikelen geïdentificeerd waarvan uitgebreide gegevens werden verzameld. In deze
artikelen maakten 24 een internationale vergelijking van oversterfte in meer dan vijf landen, terwijl
de overige onderzoeken werden uitgevoerd in de Verenigde Staten, Italië, het Verenigd Koninkrijk,
Nederland, België, Hongarije, Zweden en Spanje. De meerderheid van de onderzoeken maakten een
inschatting van oversterfte in (een deel van) 2020, terwijl in 19 onderzoeken ook recentere gegevens
werden meegenomen. Veel internationaal vergelijkende studies maakten gebruik van de
databronnen Our World in Data, de Human mortality Database of de World Mortality Dataset.
Resultaten
Definitie van oversterfte
In 73 van de 74 onderzoeken werd een definitie van oversterfte gegeven en in alle gevallen werd
oversterfte gedefinieerd als het verschil tussen de geobserveerde en verwachte sterfte. De manier
waarop de verwachte sterfte geschat werd, verschilde tussen artikelen. In de helft van de artikelen

werd gebruik gemaakt van een statistisch model en in 28 artikelen werd uitgegaan van de (mediane
of gemiddelde) sterfte in een periode in het verleden. In zes artikelen was onduidelijk hoe de
verwachte sterfte werd bepaald.
Methodieken om oversterfte te schatten
Met de systematische zoekstrategie werden 22 recente artikelen gevonden die methoden
beschreven om oversterfte te schatten. In de ingesloten artikelen werden ook zeven oudere
artikelen en boeken geciteerd waarin methoden werden beschreven.
Het statistische model dat gekozen werd om de verwachte oversterfte te modelleren, varieerde
sterk tussen de verschillende studies. Het (quasi)-Poisson model werd het meest gebruikt (15
studies), gevolgd door het autoregressive integrated moving average (ARIMA) model (7 studies). De
overige studies maakten gebruik van allerlei verschillende modellen met diverse onderliggende
verdelingen en aannames.
Doodsoorzaken
In negen onderzoeken werd een overzicht van doodsoorzaken gepresenteerd, die allemaal werden
ingedeeld op basis van International Classification of Diseases (ICD)-10-codes. Het aantal
verschillende doodsoorzaken varieerde tussen zes en 28. In bijna alle onderzoeken, op één na, werd
COVID-19 genoemd als doodsoorzaak. Hiervoor zijn ICD-10-codes U071 (bevestigde COVID-19) en
U072 (vermoedelijke COVID-19) beschikbaar.
Determinanten van oversterfte
Leeftijd is een belangrijke determinant van oversterfte. Van de artikelen die onderzochten hoe
leeftijd en oversterfte gerelateerd zijn, vond de meerderheid (27 van 35) een hogere oversterfte
onder ouderen. Eén onderzoek vond juist een lagere oversterfte bij ouderen. Andere studies vonden
geen verschillen of juist een hogere oversterfte onder de beroepsbevolking. In 23 van de 28 studies
die geslacht als factor meenamen, werd een hogere oversterfte gevonden onder mannen. De
overige studies vonden geen verschil tussen mannen en vrouwen. Andere factoren die mogelijk
geassocieerd zijn met oversterfte (hoewel elk slechts genoemd in één onderzoek) waren BMI, roken
en (op regionaal niveau) het aantal geregistreerde medisch specialisten.
Internationale verschillen
De vergelijking van oversterfte in 24 internationale studies lijkt een trend te laten zien waarbij
oversterfte hoger is in Oost-Europa en lager in Scandinavië, Australië en Nieuw-Zeeland. Deze trend
is te zien voor zowel mannen als vrouwen. De hoogste COVID-19-specifieke sterfte (het aantal
sterftegevallen onder mensen met een COVID-19 infectie) werd juist gezien in West-Europese
landen, terwijl COVID-19-sterfte het laagst was in Australië en Nieuw-Zeeland. Verklaringen voor de
internationale verschillen in oversterfte hadden te maken met COVID-19-interventies (striktheid en
timing), organisatie van en toegang tot zorg, populatiekenmerken (bevolkingsdichtheid,
demografische en sociale kenmerken), gedrag (naleving maatregelen, mobiliteit, acceptatie vaccins),
geografische locatie en verschillen tussen landen in kwaliteit van de data.
Oversterfte in subgroepen
In 20 studies werd oversterfte uitgesplitst naar etnische achtergrond. In 19 van deze studies werd
een hogere oversterfte gevonden onder latino’s en/of mensen met een zwarte huidskleur, en een

lagere oversterfte onder mensen met een witte huidskleur en soms ook onder mensen met een
Aziatische afkomst.
In zes studies werd beschreven hoe oversterfte onder bewoners van institutionele instellingen is
verdeeld. Alle studies vonden een hogere oversterfte onder deze bewoners dan onder de algemene
populatie of onder mensen van vergelijkbare leeftijden die niet in een institutionele instelling
wonen. Ook onder migranten werd een hogere oversterfte gevonden, zoals bleek uit studies uit de
Verenigde Staten, Zweden en twee studies uit België.
Vijftien studies onderzochten oversterfte onder mensen met comorbiditeiten of chronische ziekten.
Hieruit bleek dat oversterfte meestal hoger was onder mensen met een chronische ziekte of met
één of meerdere comorbiditeiten zoals hart- en vaatziekten, diabetes, dementie, longziekten,
kanker, hypertensie. Eén studie vond geen associatie tussen verschillende comorbiditeiten en
oversterfte, terwijl twee studies wel oversterfte vonden onder mensen met hart- en vaatziekten
maar niet bij mensen met kanker of longziekten.
Elf studies vonden een hogere oversterfte onder mensen met een lagere sociaal-economische
status, terwijl één Engelse studie geen verband vond tussen oversterfte en sociaal-economische
status. Ook onder mensen met een laag opleidingsniveau (meestal alleen lagere en middelbare
school) werd een hogere oversterfte gevonden (7 studies). Vijf studies rapporteerden verschillen in
oversterfte met betrekking tot beroepssector. Eén Engelse studie vond de hoogste oversterfte onder
medewerkers in de zorg, gevolgd door andere essentiële beroepen. Een ander onderzoek uit
Engeland vond juist een lagere oversterfte bij mensen werkzaam in de onderwijssector. De andere
studies vonden hogere oversterfte binnen de voedsel- en landbouwsector, productie, retail,
transport en logistiek.
Virusvarianten en vaccinaties
Resultaten met betrekking tot de relatie tussen oversterfte en virusvariant verschilden tussen de zes
studies. Twee Italiaanse studies en één Spaanse studie vonden een oversterftepiek tijdens de eerste
COVID-19-golf, terwijl een studie uit de Verenigde Staten juist een lagere piek vond tijdens de eerste
golf en een hogere oversterfte tijdens de periode waarin de Delta-variant dominant was. Een andere
Amerikaanse studie vond hogere oversterfte tijdens de Omicron-golf in vergelijking tot de Delta-golf.
In zes studies die de relatie tussen vaccinatie en oversterfte hebben onderzocht werd lagere
oversterfte gevonden bij mensen die volledig gevaccineerd waren, of in gebieden met hogere
vaccinatiegraad. Eén studie vond geen verschil. Er werden geen studies gevonden die keken naar de
relatie tussen oversterfte en type vaccin.
Beperkingen van onderzoek naar oversterfte
De gebruikte databronnen, berekeningsmethoden en rapportage van oversterfte waren erg
verschillend tussen studies, waardoor het uitdagend is om studies met elkaar te vergelijken.
Daarnaast waren de geanalyseerde tijdsperiodes verschillend. Aangezien oversterfte varieert over de
tijd kan het onderling vergelijken van studies die een verschillende tijdsperiode analyseren een
vertekend beeld geven. Bovendien rapporteerden studies vaak alleen het absolute aantal
oversterftes zonder daarbij rekening te houden met de grootte van de populatie. Voor studies die
nationale gegevens analyseerden, was het mogelijk te corrigeren voor populatiegrootte, maar bij
studies die oversterfte in subgroepen beschreven was dit meestal niet mogelijk. Daardoor konden
subgroepen alleen binnen een studie vergeleken worden, maar niet tussen studies. Tot slot wordt
oversterfte beïnvloed door veel verschillende aspecten en werd in veel subgroepanalyses slechts één

aspect bestudeerd. Een hogere oversterfte onder mensen met een bepaalde etniciteit kan
bijvoorbeeld ook samenhangen met sociaal-economische status, vaccinatiegraad, en prevalentie van
comorbiditeiten.
Conclusies en aanbevelingen
Er is veel onderzoek verricht naar oversterfte, maar de gehanteerde analysemethoden zijn vaak
verschillend. Over het algemeen lijkt oversterfte vaker voor te komen onder ouderen, mannen,
mensen met een lagere sociaal-economische status, bewoners van institutionele instellingen en
migranten. Vaccinaties lijken samen te hangen met lagere oversterfte, maar aangezien de hogere
vaccinatiegraad gepaard ging met de opkomst van de Omicron-variant, kan er geen causaal verband
worden vastgesteld. Om de wetenschappelijke literatuur te verbeteren, is het wenselijk om
uniforme analysemethoden te hanteren (bijvoorbeeld door de ontwikkeling van richtlijnen met
betrekking tot de meeste optimale manier om oversterfte te analyseren), de rapportage van
oversterfte rates (gestandaardiseerd naar populatiegrootte en tijdsperiode) te verbeteren en
multivariabele analyses uit te voeren om beter inzicht te krijgen in de verschillende aspecten die een
rol spelen bij oversterfte.

Inhoudsopgave
Samenvatting ........................................................................................................................................... 4
Uitgebreide samenvatting ....................................................................................................................... 5
1. Inleiding ............................................................................................................................................. 11
2. Uitgangsvragen .................................................................................................................................. 11
3. Methoden .......................................................................................................................................... 11
3.1 Identificatie en selectie van relevante onderzoeken ..................................................................11
3.2 Data-extractie ..............................................................................................................................12
3.3 Analyses .......................................................................................................................................13
4. Resultaten .......................................................................................................................................... 13
4.1 Selectie van onderzoeken ............................................................................................................13
4.2 Beschrijving geïncludeerde onderzoeken ....................................................................................14
4.3 Uitgangsvraag 1: Definitie oversterfte ........................................................................................20
4.4 Uitgangsvraag 2: Methodieken oversterfte ................................................................................20
4.5 Uitgangsvraag 3: Doodsoorzaken ................................................................................................22
4.6 Uitgangsvraag 4: Determinanten van oversterfte .......................................................................22
4.6.1 Leeftijd ..................................................................................................................................22
4.6.2 Geslacht ................................................................................................................................23
4.6.3 Overige determinanten ........................................................................................................24
4.7 Uitgangsvraag 5: Internationale verschillen ................................................................................25
4.7.1 Internationale verschillen .....................................................................................................25
4.7.2 Verklaringen voor internationale verschillen .......................................................................30
4.8 Uitgangsvraag 6: Oversterfte in subgroepen...............................................................................32
4.8.1 Mensen met verschillende etnische achtergronden ............................................................32
4.8.2 Bewoners van insitutionele instellingen...............................................................................34
4.8.3 Migranten .............................................................................................................................35
4.8.4 Mensen met comorbiditeiten ...............................................................................................36
4.8.5 Sociaaleconomische status en opleiding ..............................................................................36
4.9 Uitgangsvraag 7: Virusvarianten, vaccinaties en interventies.....................................................40
4.9.1 Virusvarianten .......................................................................................................................40
4.9.2 Vaccinaties ............................................................................................................................41
4.9.3 Type vaccins ..........................................................................................................................42
4.9.4 COVID-19-interventies ..........................................................................................................42
5. Discussie ............................................................................................................................................. 44

6. Conclusies .......................................................................................................................................... 45
Referenties ............................................................................................................................................. 47
Bijlagen................................................................................................................................................... 53
Bijlage 1. Zoekstrategie......................................................................................................................54
Bijlage 2. Study flow...........................................................................................................................55
Bijlage 3. Uitgesloten onderzoeken ...................................................................................................56
Bijlage 4. Initieel ingesloten onderzoeken.........................................................................................59
Bijlage 5. Statistische modellen .........................................................................................................79
Bijlage 6. Referenties methodologische artikelen .............................................................................83
Bijlage 7. Doodsoorzaken ..................................................................................................................86
Bijlage 8. Determinanten ...................................................................................................................91
8A. Leeftijd .....................................................................................................................................91
8B. Geslacht ...................................................................................................................................93
Bijlage 9. Internationale verschillen ..................................................................................................96
9A. Oversterfte per land ................................................................................................................96
9B. COVID-19 sterfte per land .....................................................................................................101
9C. Lijst verklaringen internationale verschillen .........................................................................103
Bijlage 10. Oversterfte in subgroepen .............................................................................................105
10A. Mensen met verschillende etnische achtergronden ..........................................................105
10B. Bewoners van institutionele instellingen ............................................................................107
10C. Migranten ............................................................................................................................108
10D. Mensen met comorbiditeiten .............................................................................................108
10E. Sociaaleconomische status en opleiding .............................................................................111
Bijlage 11. Virusvarianten, vaccinaties en interventies ...................................................................115
11A. Virusvarianten .....................................................................................................................115
11B. Vaccinaties ...........................................................................................................................115
11C. COVID-19 interventies .........................................................................................................116

1. Inleiding
De COVID-19-pandemie heeft veel vraagstukken rondom sociale en economische problemen
veroorzaakt of blootgelegd. Momenteel wordt wereldwijd kennis vergaard over het effect van COVID-19
op de maatschappij en wordt gekeken naar wat we van deze crisis kunnen leren voor de toekomst. Een
van de vraagstukken is in welke mate de COVID-19-pandemie van invloed is geweest op oversterfte.
Oversterfte wordt door het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) gedefinieerd als “een tijdelijke,
bijzondere stijging van het aantal overledenen die samenvalt met een bijzondere gebeurtenis, zoals een
griepepidemie, hittegolf of corona-epidemie”. In de literatuur zijn verschillende artikelen verschenen die
een inschatting proberen te maken van (redenen en oorzaken van) oversterfte tijdens de COVID-19pandemie in verschillende landen en in subgroepen (bijvoorbeeld per geslacht of leeftijdscategorie). Een
goed overzicht van de verschillende internationale wetenschappelijke onderzoeken naar oversterfte
geeft belangrijke informatie ten behoeve van verder onderzoek naar redenen en oorzaken voor
oversterfte.

2. Uitgangsvragen
In het onderhavige rapport zullen wij de volgende uitgangsvragen proberen te beantwoorden op basis
van de literatuur op het gebied van oversterfte:
1. Welke definities van oversterfte worden gebruikt in de nationale- en internationale literatuur?
2. Welke methodieken/modellen worden gebruikt om een schatting te kunnen maken van de
oversterfte?
3. Welke doodsoorzaken zijn gemeten in de periode 2020-2021 en hoe zijn deze gedefinieerd?
4. Wat zijn determinanten van oversterfte in het algemeen in de periode van 2020-2021?
5. Zijn er internationale verschillen in de omvang van oversterfte in het algemeen en sterfte door
COVID-19 in de periode 2020-2021? Hoe zijn deze verschillen te verklaren?
6. Hoe groot was de oversterfte in het algemeen en sterfte aan COVID-19 onder kwetsbare
groepen, mensen met verschillende etnische achtergronden, arbeidsmigranten en bewoners
van institutionele instellingen?
7. In hoeverre is oversterfte te verklaren door verschillende virusvarianten, vaccinatiestatus en
type vaccins?

3. Methoden
3.1 Identificatie en selectie van relevante onderzoeken
Aan de hand van de aldus geformuleerde uitgangsvragen werd gezocht naar relevante studies.
Relevante studies waren onderzoeken waarin 1) een inschatting werd gemaakt van oversterfte in
Europa, de Verenigde Staten, Canada, Australië of Nieuw-Zeeland, of 2) methodologie werd beschreven
om een inschatting te maken van oversterfte, of 3) een overzicht van doodsoorzaken gepresenteerd
werd. Studies waarin oversterfte ingeschat werd in populaties waarbij patiënten met COVID-19
geëxcludeerd werden, werden niet meegenomen in dit literatuuronderzoek. Ook studies waarin

11

oversterfte als gevolg van hittegolven of griepgolven werd bepaald, werden uitgesloten. Tenslotte
werden ook studies uitgesloten waarbij een inschatting van oversterfte werd gemaakt in een specifieke
patiëntenpopulatie en niet in een algemene populatie. Deze beslissing werd genomen omdat de
resultaten in een dergelijke specifieke populatie niet te vergelijken zijn met resultaten in de algemene
populatie.
Er werd een zoekstrategie ontwikkeld (Bijlage 1) en criteria geformuleerd voor in- en exclusie van
studies die de verschillende uitgangsvragen zouden kunnen beantwoorden. Er werd gezocht naar
mogelijk geschikte studies gepubliceerd tussen 1 januari 2020 en 14 september 2022. Hiertoe werden
de elektronische databases MEDLINE en Embase geraadpleegd.
De selectie van studies werd uitgevoerd door twee onderzoekers onafhankelijk van elkaar, eerst op basis
van titel en abstract en in tweede instantie op basis van het volledige artikel. Verschillen tussen de twee
beoordelaars werden bediscussieerd. In geval geen overeenstemming kon worden bereikt, werd een
derde onderzoeker ingeschakeld, wiens/wier oordeel leidend was.

3.2 Data-extractie
Van iedere publicatie werden beschrijvende gegevens verzameld, zoals het land en kenmerken van de
populatie. Omdat er veel meer literatuur over dit onderwerp gepubliceerd bleek te zijn dan van tevoren
ingeschat, werd vervolgens, na overleg met de programmacommissie Oversterfte en COVID-19 van
ZonMW, een selectie gemaakt van studies. Voor uitgangsvraag 3 (doodsoorzaken) werden alleen studies
geselecteerd die minstens drie verschillende doodsoorzaken rapporteerden. Voor uitgangsvraag 5
(internationale verschillen) werden alleen studies geselecteerd die gegevens van meer dan vijf landen
presenteerden. Op deze manier werden met name studies uitgesloten waarin slechts een inschatting
werd gemaakt van oversterfte in één of enkele landen, zonder daarbij aanvullende analyses uit te
voeren om oversterfte in subpopulaties te bepalen of determinanten van oversterfte te exploreren.
Voor uitgangsvraag 6 (subgroepen) werden alleen studies vergelijkende studies geselecteerd. Voor
uitgangsvraag 4 (determinanten) en 7 (virusvarianten en vaccinaties) werden alle relevante studies
geselecteerd. Uitgangsvraag 1 en 2 werden vervolgens
Vervolgens werd een uitgebreide data-extractie uitgevoerd bij de geselecteerde onderzoeken. Hiertoe
werden gegevens geëxtraheerd met betrekking tot de definitie van oversterfte, datums, databronnen,
uitgebreide kenmerken van de populatie (leeftijd, specifieke exclusies), doodsoorzaken, kenmerken van
de gehanteerde methodologie, beschikbaarheid van een studieprotocol en de resultaten (oversterfte
rate, aantal geobserveerde en voorspelde doden en het verschil en/of de ratio tussen deze twee,
oversterfte toegeschreven aan COVID-19 en oversterfte niet toegeschreven aan COVID-19). Indien
resultaten niet kwantitatief beschreven werden, werden deze als tekst geëxtraheerd.
Extractie van de studie karakteristieken en resultaten werd uitgevoerd door één onderzoeker en
gecontroleerd door een tweede onderzoeker. Verschillen tussen de twee beoordelaars werden
bediscussieerd. In geval geen overeenstemming bereikt kon worden, werd een derde onderzoeker
ingeschakeld, wiens/wier oordeel leidend was.

12

3.3 Analyses
Kenmerken van de studies werden beschrijvend gepresenteerd in tabellen en figuren. Gegevens over
oversterfte en COVID-19-mortaliteit werden geanalyseerd door de gerapporteerde oversterfte te
standaardiseren op basis van populatiegrootte (bron:
https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.TOTL) en om te rekenen naar aantal oversterftes per
100,000 inwoners op jaarbasis. Op deze manier konden verschillende landen met elkaar vergeleken
worden, en werd gecorrigeerd voor verschillen in follow-upduur tussen studies.
Omdat het voor de uitgangsvraag met betrekking tot oversterfte in kwetsbare (sub)groepen niet
mogelijk was gegevens op een vergelijkbare manier te standaardiseren, werden subgroepen binnen een
studie gerangschikt en werden deze rangschikkingen vergeleken tussen studies. De rangschikking binnen
een studie werd gemaakt indien oversterfte beschreven werd als oversterfte rate (bijvoorbeeld per
10,000 personen), of indien het absolute aantal verwachte en geobserveerde sterftes beschikbaar was,
op basis waarvan een ratio berekend kon worden in iedere subgroep. Indien alleen het absolute aantal
oversterftes beschreven werd, kon helaas geen rangschikking gemaakt worden. In alle gevallen werd
ook een narratieve beschrijving van de bevindingen verzameld en samengevat.

4. Resultaten
4.1 Selectie van onderzoeken
Er werden 2841 potentieel relevante artikelen gevonden (Bijlage 2). Na ontdubbelen bleven 1664
artikelen over, waarvan er 1216 op basis van titel en/of abstract niet relevant bleken. Van de
overgebleven 448 werd het volledige artikel bekeken en uiteindelijk vielen er nog 254 af. De
voornaamste reden voor exclusie was dat oversterfte niet bepaald werd. 23 artikelen werden
uitgesloten omdat oversterfte werd bepaald in specifieke populaties, bijvoorbeeld in verzorgingshuizen
of patiëntenpopulaties. Een overzicht van deze artikelen is weergegeven in bijlage 3.
194 onderzoeken werden initieel geïncludeerd (Bijlage 4), waarvan er 22 methoden beschreven om
oversterfte te bepalen. Van de overige 172 studies maakte de meerderheid een inschatting van de
oversterfte in de Verenigde Staten (49 studies) of Italië (33 studies) (Figuur 1).

13

Figuur 1: Overzicht landen initieel ingesloten onderzoeken (n=178)

4.2 Beschrijving geïncludeerde onderzoeken
Voor 74 studies werd uiteindelijk volledige data geëxtraheerd. Een overzicht van deze studies is te
vinden in Tabel 1. Vijf studies werden gepubliceerd in 2020, 42 studies in 2021 en 27 in 2020. In 24 van
deze studies werden gegevens uit meer dan vijf landen beschreven, 22 onderzoeken werden uitgevoerd
in de Verenigde Staten, negen in Italië, acht in het Verenigd Koninkrijk, vijf in Nederland en/of België,
twee in Hongarije, twee in Zweden en één in Spanje. 65 onderzoeken beschreven oversterfte in de
generieke populatie, vier in de beroepsbevolking, in twee onderzoeken betrof het patiënten
ingeschreven bij een huisarts en drie Amerikaanse studies richtten zich op respectievelijk veteranen, de
latino populatie en Medicare ontvangers. De follow-up periode verschilde sterk tussen onderzoeken
(Figuur 2), maar besloeg meestal (een deel van) 2020. In 19 onderzoeken werden ook gegevens over
2021 geanalyseerd, en in twee van deze werden zelfs de eerste maanden van 2022 meegenomen.1 2 De

14

meest gebruikte databronnen waren Centers for Disease Control and Prevention National Center for
Health Statistics (CDC NCHS) (13 studies), Office for National Statistics (ONS) (8 studies), Instituto
Nazionale di Statistica (ISTAT) (7 studies), Our World in Data (7 studies), Human Mortality Database (7
studies), en World Mortality Dataset (4 studies). Voor twee onderzoeken was een studieprotocol
beschikbaar in de bijlage,3 4 vier onderzoeken hadden een studieprotocol maar deze was niet
beschikbaar,5-8 drie beschreven dat een studieprotocol niet beschikbaar was9-11 en de overige 65 zeiden
niets over de beschikbaarheid van een studieprotocol.

Tabel 1: Overzicht van ingesloten studies
Reference

Country

Population; age

Data sources

Protocol

Achilleos (2022)12

Multiple

Various

NR

Alacevich (2021)13

Italy

ISTAT

NR

4, 6

Alicandro (2022)1

Italy

ISTAT

NR

4, 7

Astengo (2021)14

Italy

4, 6

England

Municipal registry
databases
ONS

NR

Barnard (2021)15

NR

4, 6

Bartscher (2021)16

Multiple

Various

NR

5

Bell (2022)17

Multiple

Our World in Data

NR

5

Bogos (2021)18

Multiple

EuroSTAT

NR

4, 5

Buja (2022)19

Italy

ISTAT

NR

4

Calderon-Larranaga
(2020)20
Caranci (2021)21

Sweden

Statistics Sweden
(SCB)
Regional system

NR

4, 6

NR

4, 6

Carey (2021)9

England

4, 6

USA

Clinical Practice
Research Datalink
Death registry of
California

No

Chen (2021)a22

NR

4, 6

Chen (2021)b5

USA

General population; age
not specified
General population; all
ages
Working age
population; all ages
General population; age
44 years and older
General population; all
ages
General population; age
not specified
General population; age
not specified
General population; all
ages
General population; all
ages
General population; all
ages
General population;
adults
Primary care patients;
age 30 years and older
Working age
population; working
age
General population; all
ages

Research
question*
4, 5

Death registry of
California

4, 6

Corrao (2021)23

Multiple

General population; age
not specified

Cronin (2021)24

USA

NR

4, 6

De Angelis (2021) 25

Italy

ISTAT

NR

4, 6

De Geyter (2022)26

Multiple

5

England

Human Mortality
Database
ONS

NR

De Lusignan (2020)27

General population; all
ages
General population; all
ages
General population; age
not specified
General population; age
45 years and older

Human Mortality
Database; Our
World in Data
CDC NCHS

Yes, but not
publicly
available
NR

NR

4, 6

Italy

15

5

Reference

Country

Population; age

Data sources

Protocol

Demetriou (2022)28

Multiple

Various

NR

Dorrucci (2021)29

Italy

ISTAT

NR

4, 7

Faust (2022)a2

USA

General population; all
ages
General population; all
ages
General population; all
ages

Research
question*
4, 5

NR

4, 7

Faust (2022)b30

USA

Registry of Vital
Records and
Statistics,
Massachusetts
Department of
Public Health
CDC NCHS

NR

3

Fazekas-Pongor
(2022)31
Gadeyne (2021)32

Hungary

NR

4, 7

NR

4, 6

Geeraedts (2022)33

Netherlands

Hungarian Central
Statistical Office
Statistics Belgium
(STATBEL)
CBS; RIVM

NR

NL

Gobina (2022)6

Latvia

CDC NCHS

3, 6

Grande (2022)34

Italy

ISTAT

Yes, but not
publicly
available
NR

Habibdoust (2022)35

USA

CDC NCHS

NR

6

Hanly (2022)36

Multiple

EuroSTAT; Destatis

NR

4, 5

Huang (2022) 37

Multiple

Our World in Data

NR

7

Islam (2021) 38

Multiple

NR

4, 5

Joy (2020)39

England

Human Mortality
Database
ONS

NR

4, 6

Kapitsinis (2021)40

Multiple

NR

5

Karlinsky (2021)41

Multiple

NR

5

Kelly (2021) 42

Multiple

World Mortality
Dataset
World Mortality
Dataset
Our World in Data

NR

5

Kontis (2020)43

Multiple

NR

4, 5

Kung (2021)44

Multiple

EuroSTAT; ECDC;
ONS; National
records of Scotland
Our World in Data

NR

5

Laurencin (2021)45

USA

NR

6

Leon-Gomez (2021)46

Spain

Connecticut State
Department of
Public Health
EuroMOMO

NR

4, 7

Levitt (2022)47

Multiple

Human Mortality
Database; Our
World in Data

NR

4, 5

Belgium

General population; age
25 to 44 years
General population; all
ages
General population; age
25 years and older
General population; all
ages
General population; all
ages
General population; all
ages
General population; all
ages
General population; all
ages
General population; all
ages
General population; all
ages
Primary care patients;
all ages
General population; age
not specified
General population; age
not specified
General population; age
not specified
General population; all
ages
General population; age
not specified
General population; all
ages
General population; all
ages
General population; all
ages

16

3

Reference

Country

Population; age

Data sources

Protocol

Lewis (2021)48

England and Wales

ONS

NR

Lukowsky (2022)49

USA

Working age
population; working
age
U.S. Veterans; age 45
years and older

Research
question*
4, 6

NR

4, 6

Lundberg (2021)50

Multiple

Corporate Data
Warehouse (CDW),
U.S. Department of
Veterans Affairs
EuroMOMO

NR

4, 5

Matz (2022)51

England and Wales

ONS

NR

4, 6

Meng (2021)52

Multiple

NR

5

Oroszi (2021)53

Hungary

General population; all
ages

NR

4, 6

Perotti (2022)54

Italy

General population; all
ages

NR

3

Polyakova (2021)55

USA

NR

6

Quast (2021)56

USA

General population; age
11 years and older
General population; age
20 years and older

Human Mortality
Database; Johns
Hopkins CCP
Hungarian National
Electronic Civil
Registration
System
ISTAT;
Epidemiological
Observatory in the
Health Protection
Agency of Pavia
U.S. Census Bureau

NR

4, 6

Rangachev (2022)57

Multiple

NR

4, 5

Reif (2021)3

USA

Florida Bureau of
Vital Statistics;
Ohio Public Health
Information
Warehouse
EuroSTAT; Our
World in Data
CDC NCHS

4, 6

Riley (2021)7

USA

Latino population; all
ages

Rose (2021)58

Multiple

Rossen (2021)59

USA

CDC NCHS

NR

4, 6

Ruhm (2022)60

USA

CDC NCHS

NR

3, 6

Sanmarchi (2021)61

Multiple

5

USA

World Mortality
Dataset
CDC NCHS

NR

Shiels (2021)a8

General population; all
ages
General population; all
ages
General population; all
ages
General population; age
not specified
General population; all
ages

California
Department of
Public Health
The Economist

Yes, in
supplemental
materials
Yes, but not
publicly
available
NR

3, 6

Shiels (2021)b10

USA

CDC NCHS

Yes, but not
publicly
available
No

Stokes (2021)11

USA

CDC NCHS

No

4, 6

General population; age
not specified
Working age
population; working
age
General population; age
not specified

General population; all
ages
General population; age
25 years and older

General population; all
ages
General population; all
ages

17

4, 6

7

3, 6

Reference

Country

Population; age

Data sources

Protocol

Stoto (2022)62

USA

CDC NCHS

NR

Strang (2020)63

Sweden

General population; all
ages
General population; all
ages

Research
question*
7

NR

4, 6

Strongman (2022)4

UK

General population; age
40 years and older

Yes, in
supplemental
materials

4, 6

Tarazi (2021)64

USA

NR

4, 6

Traub (2021)65

USA

Medicare fee-forservice beneficiaries; all
ages
General population; all
ages

NR

7

Van Asten (2021)66

Netherlands

Stockholm
Regional Council
VAL
Medicines and
Healthcare
products
Regulatory Agency
and the National
Institute for Health
Research
Social Security
Administration of
the US government
Los Angeles County
Department of
Public Health
CBS; RIVM

NR

NL

Vanthomme (2021)67

Belgium

NR

4, 6

Verbeeck (2021)68

Belgium,
Netherlands

NR

NL

Wang (2022)69

Multiple

Statistics Belgium
(STATBEL)
Human Mortality
Database; Statistics
Belgium (STATBEL);
RIVM
Various

NR

5

Watson (2022)70

Multiple

NR

7

Wu (2021)71

England and Wales

World Mortality
Dataset; The
Economist; Johns
Hopkins CCP
ONS

NR

3

Zalla (2022)72

USA

CDC NCHS

NR

4, 6

Zhou (2022)73

Multiple

NR

7

Zhu (2021)74

USA

Human Mortality
Database; ONS;
Johns Hopkins CCP
CDC NCHS

General population; all
ages
General population; age
40 years and older
General population; age
not specified

General population; all
ages
General population; all
ages

General population;
adults
General population; all
ages
General population; all
ages

General population; age
NR
3, 6
not specified
*All studies contribute to research question 1 (definition of excess mortality) and 2 (methods for excess mortality).
Abbreviations: CBS: Statistics Netherlands (Centraal Bureau voor de Statistiek); CCP: Center for Communication Programs; CDC
NCHS: Centers for Disease Control and Prevention National Center for Health Statistics; CDW: Corporate Data Warehouse;
ECDC: European Centre for Disease Prevention and Control; EuroMOMO: European Mortality Monitoring Project; EuroSTAT:
European Statistics; ISTAT: Instituto Nazionale di Statistica; NL: Netherlands; NR: not reported; ONS: Office for National
Statistics; RIVM: National Institute for Public Health and the Environment (Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu); SCB:
Statistics Sweden (Statistikmyndigheten); STATBEL: Statistics Belgium; UK: United Kingdom; US/U.S.: United States; USA: United
States of America; VAL: Vårdanalysdatabasen.

18

Figuur 2: Follow-up periodes waarvoor oversterfte berekend werd per studie

19

4.3 Uitgangsvraag 1: Definitie oversterfte
In 73 van de 74 artikelen werd een definitie van oversterfte gegeven. In alle gevallen werd oversterfte
gedefinieerd als het verschil tussen de geobserveerde en verwachte sterfte. Dit kan een verschil zijn
tussen de absolute getallen of tussen de sterfte rates. Ook werd soms een ratio berekend tussen de
absolute getallen of de rates.
De manier waarop de verwachte sterfte geschat werd, verschilde tussen artikelen. Een overzicht is
weergegeven in Tabel 2. In de helft van de artikelen werd een statistisch model gebruikt om de
verwachte sterfte te modelleren (37 van 74). In 23 artikelen werd uitgegaan van de mediane of
gemiddelde sterfte in een periode in het verleden (bijvoorbeeld een referentieperiode van 5 jaar).
Andere opties waren de geobserveerde sterfte in één eerder jaar (5 artikelen) of er werden meerdere
methoden gebruikt (3 artikelen). In zes artikelen werd wel een definitie van oversterfte beschreven,
maar was onduidelijk hoe de verwachte sterfte ingeschat werd.
Tabel 2: Overzicht van schattingsmethoden verwachte sterfte
Method for obtaining expected mortality

N (%)

1. Observed in a previous year (single reference point)

5 (7%)

2. Median/average observed in previous years (e.g., 5-year reference period)

23 (31%)

3. Statistical model fit on observed in previous year(s)

37 (50%)

4. Multiple methods: both either 1 or 2, and 3

2 (3%)

5. Unclear / not reported

6 (8%)

6. No definition of excess mortality reported

1 (1%)

4.4 Uitgangsvraag 2: Methodieken oversterfte
In 39 studies werd een statistisch model gebruikt om de verwachte oversterfte te modelleren (Tabel 3
en Bijlage 5). Vaak werd hiervoor een statistisch model met een Poisson-verdeling gebruikt (15 studies),
hoewel ook binnen de groep Poisson-modellen verschillende keuzes werden gemaakt. Meestal kozen
onderzoekers voor een overdispersed (quasi-)Poisson-model waarbij er ruimte is voor meer variatie
tussen de datapunten dan het model normaal toestaat. Een andere vaak gebruikte methode was het
autoregressive integrated moving average (ARIMA) model of het seasonal ARIMA (SARIMA) model (7
studies). Dit is een methode die gebruikt wordt om voorspellingen te doen op basis van een dataset
waarbij je metingen hebt op verschillende momenten in de tijd (time series data). Het SARIMA-model
bevat daarnaast ook een seizoenscomponent. Regelmatig werd er gekozen voor lineare regressie (6
studies) en ook andere generalized linear models met verschillende verdelingen werden gebruikt.
In veel van de modellen werd een parameter in het model opgenomen om seizoensvariatie te
modelleren (20 van 39 studies). Ook werd soms gecorrigeerd voor leeftijd (5 studies) en/of geslacht (3

20

studies). De meerderheid van de analyses werd gestratificeerd gepresenteerd voor leeftijd (22 studies)
en/of geslacht (15 studies). De tijdschaal waarover de analyses werden uitgevoerd, was wekelijks (34
studies), dagelijks (11 studies), maandelijks (7 studies), combinaties van deze (9 studies) of dit was
onduidelijk (13 studies).
Tabel 3: Overzicht statistische modellen om verwachte sterfte te modelleren
Statistical model
Frequency
Overdispersed quasi-Poisson regression

7

Linear regression

6

SARIMA model

4

Overdispersed Poisson GLM

3

ARIMA model

2

Negative binomial regression

2

Additive hazard model with Poisson distribution

1

Boosted regression tree machine learning method

1

Dynamic harmonic regression model with ARIMA

1

Ensemble of multiple models

1

Ensemble of multiple models using a Poisson distribution

1

Generalised additive modelling (GAM)

1

Generalized negative binomial regression model

1

GLM with Gausian distribution

1

GLM with negative binomial error structure

1

Karlinsky–Kobak regression model

1

Log-linear Poisson model

1

Multiple

1

Overdispersed log-linear model

1

Overdispersed Poisson GLM (Farrington)

1

Poisson GLM with log link

1

Poisson time-series GLM

1

Prediction interval method

1

Time series analysis

1

Abbreviations: ARIMA: autoregressive integrated moving average; GLM: generalized linear model; SARIMA: Seasonal ARIMA

De zoekstrategie leverde 22 artikelen op waarin methodologiëen beschreven werden om oversterfte te
bepalen. Daarnaast werden 7 minder recente artikelen geciteerd door geïncludeerde studies. Een
overzicht van deze referenties in te vinden in Bijlage 6.

21

4.5 Uitgangsvraag 3: Doodsoorzaken
In negen onderzoeken werd een overzicht van doodsoorzaken gepresenteerd.6 8 10 30 34 54 60 71 74 In alle
onderzoeken werden deze ingedeeld op basis van International Classification of Diseases (ICD)-10-codes.
Het aantal verschillende doodsoorzaken varieerde tussen studies. In het onderzoek van Faust (2022)b30
werden slechts zes verschillende doodsoorzaken gerapporteerd terwijl Perotti (2022)54 28 verschillende
doodsoorzaken rapporteerde. In alle onderzoeken, op één na,30 werd COVID-19 genoemd als aparte
categorie doodsoorzaak. Hiervoor zijn twee ICD-10-codes beschikbaar, namelijk U071 voor bevestigde
COVID-19 en U072 voor vermoedelijke COVID-19. Een overzicht van de gerapporteerde doodsoorzaken
is in weergegeven in Bijlage 7.

4.6 Uitgangsvraag 4: Determinanten van oversterfte
4.6.1 Leeftijd
In 35 studies werden uitspraken gedaan over de relatie tussen leeftijd en oversterfte. Een overzicht van
deze bevindingen is te vinden in Bijlage 8A. De ruwe getallen zijn te vinden in de Excel bijlage. In 27
studies werd gevonden dat oversterfte hoger was bij hogere leeftijd, 2 studies vonden de hoogste
oversterfte onder de beroepsbevolking en in 1 studie werd gevonden dat ondersterfte was onder
kinderen, en vergelijkbare oversterfte bij volwassenen in verschillende leeftijdscategorieën. Vier studies
vonden geen verschil in oversterfte tussen de verschillende leeftijdsgroepen en één studie vond juist
een lagere oversterfte bij ouderen.
Wereldwijde studies

Uit studies met geïncludeerde data uit meerdere landen bleek dat er een toegenomen oversterfte was
in de hogere leeftijdsgroepen.28 38 43 47 Een studie die de bevolking onderverdeelde in twee groepen –
een groep jonger en een groep ouder dan 65 jaar (of 70 jaar, afhankelijk van de beschikbaarheid van
gegevens) – toonde aan dat er een aanzienlijke oversterfte was in alleen de oudere van de twee
leeftijdsgroepen.28 Wat betreft het aantal overlijdensgevallen, waren er twee studies die vonden dat het
overgrote deel van de oversterfte (70–94%) optrad in de leeftijdsgroep van 65 jaar en ouder. 43 47 Bij het
onderzoeken van de relatie tussen het percentage van de bevolking van een land dat 65 jaar en ouder is
en de oversterfte was er geen significant verband gevonden.50 Een Europese studie toonde aan dat
hoewel in de meeste West-Europese landen inderdaad meer overlijdensgevallen waren in de oudere
bevolking (65 jaar en ouder), dit niet het geval was in Oost-Europese landen, waar er meer
overlijdensgevallen waren in de beroepsbevolking (jonger dan 65 jaar).57 Wereldwijd werd ook
aangetoond dat er weinig tot geen oversterfte was bij kinderen jonger dan 15 jaar.38 47
Verenigde Staten

In de Verenigde Staten was er oversterfte in alle leeftijdsgroepen, inclusief de jongere leeftijdsgroepen. 2
De oversterfte en oversterfte per capita nam toe met de leeftijd5 8 56 72 en de oversterftecijfers waren het
hoogst bij de oudere leeftijdsgroep van 65 jaar en ouder. 3 Dit gold ook voor Medicare-gebruikers.64 Voor
de ratio tussen de geobserveerde en verwachte sterfgevallen waren er meestal geen of alleen

22

bescheiden verschillen tussen de leeftijdsgroepen.2 60 Een andere studie vond juist dat deze ratio het
hoogst was voor volwassenen tussen de 20 en 49 jaar oud.56 Voor personen jonger dan 25 jaar was er
een lagere ratio dan voor de meeste andere leeftijden.60 De COVID-19 sterftecijfers waren ook in de
Verenigde Staten het hoogste in de oudere leeftijdsgroepen.3 24 72 Als we kijken naar verschillen tussen
gemeentes (‘countries’) zien we dat gemeentes met een lager percentage 65-jarigen lagere sterftecijfers
hadden vergeleken met gemeentes met een hoger percentage 65-jarigen.11
Italië

In Italië was de oversterfte het hoogst bij de oudere leeftijdsgroepen, zoals de leeftijdsgroep >70 jaar13
of de leeftijdsgroep >75 jaar. 21 In lijn met deze resultaten toonde de studie van Dorrucci en collega’s aan
dat mensen van 80 jaar en ouder het meest bijdroegen aan de oversterfte gedurende het hele jaar 2020,
en dat deze bijdrage zelfs hoger was tijdens de tweede golf dan de eerste golf. 29 Sterfte door COVID-19
nam ook toe met leeftijd,14 maar het relatieve aandeel sterfgevallen dat aan COVID-19 kon worden
toegeschreven was juist hoger in de leeftijdsgroep 18-74 jaar.21 De gestandaardiseerde verhouding van
de bevolking ouder dan 75 jaar in een gemeente was niet geassocieerd met de gestandaardiseerde
mortaliteitsratio voor alle doodsoorzaken.25 Een studie die de beroepsbevolking vergeleek met de
algemene bevolking vond dat de oversterfte alleen hoger was in de beroepsbevolking tijdens de Deltaperiode; tijdens de Omicron-golf was de oversterfte lager dan in de algemene bevolking.1
Verenigd Koninkrijk

De resultaten voor het Verenigd Koninkrijk waren tegenstrijdig. Twee Engelse studies vonden dat een
hogere leeftijd geassocieerd was met meer oversterfte.4 27 Dit gold ook voor mensen die werkten in het
onderwijs.48 Een andere studie vond dat de sterfte alleen hoger was dan verwacht voor mensen van 80
jaar en ouder.9 Anderzijds vonden Barnard en collega’s dat de oversterfte in de leeftijdsgroep van 75
jaar en ouder vergelijkbaar was met de totale bevolking.15 Tot slot vond een overlevingsanalyse dat
ouderen juist een verminderd risico op overlijden hadden.39
Overige Europese landen

In Zweden werd aangetoond dat de sterftecijfers verhoogd waren voor alle leeftijden, maar met name
voor personen van 80 jaar en ouder.20 Bij het onderzoeken van de oversterfte per maand bleek dat er in
maart 2020 in Zweden alleen oversterfte werd gezien bij patiënten boven de 80 jaar, in april 2020
werden alle onderzochte groepen getroffen en in mei 2020 werd oversterfte vooral gevonden bij
patiënten van 70 jaar en ouder.63 In Spanje werd de cumulatieve oversterfte groter naarmate de leeftijd
toenam.46 In België werd niet alleen aangetoond dat de oversterfte hoger was in de oudere
leeftijdsgroepen,32 67 maar ook dat de sterfte in de oudere leeftijdsgroepen procentueel het meest
gestegen was.32 In Hongarije was deze verandering in oversterfteratio’s het grootst in de leeftijdsgroep
van 65-84 jaar tijdens de tweede golf, terwijl tijdens de derde golf de oversterfte het hoogst was in de
leeftijdsgroep van 35-44 jaar.31 Tijdens deze derde golf werd het laagste risico waargenomen bij de
bevolking van 85 jaar en ouder.
4.6.2 Geslacht
Getallen met betrekking tot verschillen in oversterfte tussen mannen en vrouwen werden verzameld uit
studies die ook internationale verschillen beschreven. Daarom worden deze getallen gepresenteerd en
beschreven in hoofdstuk 4.7.

23

Narratieve samenvatting resultaten

In Bijlage 8B is een overzicht opgenomen van de bevindingen met betrekking tot geslacht en oversterfte.
In 23 van de 28 studies werd een hogere oversterfte gevonden bij mannen dan bij vrouwen. De overige
studies vonden geen verschil.
Studies die meerdere landen met elkaar vergeleken, toonden aan dat in de meeste landen mortaliteit
verhoogd was voor zowel mannen als vrouwen, 12 en ook dat voor de meeste landen de oversterfte
hoger was voor mannen dan voor vrouwen.28 Dit resultaat werd gevonden voor alle leeftijdsgroepen.57
Eén studie vond deze associatie tussen geslacht en (over)sterfte alleen wanneer de resultaten werden
gestandaardiseerd voor leeftijd.38 Bij het onderzoeken van het ruwe sterftecijfer vond één studie dat de
meeste sterfgevallen voorkwamen bij mannen in vergelijking met vrouwen43 en een andere studie vond
dat driekwart van het totale aantal sterfgevallen mannelijke sterfgevallen waren.36
Voor de meeste landen was de ruwe mortaliteit, het mortaliteitsrisico of oversterfte hoger bij mannen
dan bij vrouwen. Dit was het geval voor de landen Oekraïne,12 Zweden,36 Italië,21 29 Engeland en Wales,9
27 39 48 51 België,32 67 Hongarije53 en de Verenigde Staten.3 5 8 24 56 Hetzelfde gold als er gekeken werd naar
alle aparte leeftijdsgroepen voor Zweden,20 België32 en de Verenigde Staten.3 Voor Hongarije, Italië, de
Verenigde Staten en het Verenigd Koninkrijk was er echter per land telkens één studie die geen of alleen
een bescheiden verband kon vinden tussen mannen en vrouwen.4 25 31 60
Er waren twee landen waar de resultaten lieten zien dat de oversterfte hoger was bij vrouwen. In
Ierland was de mortaliteit alleen verhoogd bij vrouwen12 en in Slovenië was de oversterfte hoger voor
vrouwen dan bij mannen.28 In Cyprus werden geen opmerkelijke verschillen in mortaliteit tussen
mannen en vrouwen gevonden.28
Ten slotte waren er studies die naar het verschil in oversterfte tussen mannen en vrouwen keken in
verschillende subpopulaties. In Engeland en Wales was de oversterfte hoger onder mannelijke
werknemers in het onderwijs dan vrouwelijke werknemers.48 Dit verschil werd ook over alle
beroepsgroepen gevonden.51 In de Verenigde Staten was het aandeel in oversterfte van Medicaregebruikers vergelijkbaar tussen mannen en vrouwen.64 Oversterftecijfers waren binnen alle etnische
groepen in de Verenigde Staten hoger voor mannen dan voor vrouwen.3 8 Een studie die specifiek naar
de latino-populatie in de Verenigde Staten keek, vond ook meer oversterfte onder mannen dan
vrouwen.7 Een Hongaarse studie toonde aan dat er alleen verschil tussen mannen en vrouwen te zien
was in de leeftijdsgroep 55-64 jaar gedurende de derde golf, en dat daar de oversterfte hoger was onder
vrouwen dan mannen.31

4.6.3 Overige determinanten
In het onderzoek van Buja en collega’s werd de associatie tussen oversterfte en ecologische
karakteristieken bestudeerd.19 Er werd een statistisch significant lagere oversterfte gevonden in regio’s
met een hoger aantal geregistreerde medisch specialisten (uitgezonderd huisartsen) en een hogere
oversterfte in regio’s met een hogere COVID-19 incidentie. Er werd geen statistisch signifcante
associatie gevonden tussen oversterfte en de beschikbaarheid van openbaar vervoer; sterfte aan AIDS,
hart- en vaatziekten, kanker of longziekten; aantal personen dat langdurig opgenomen was in een

24

ziekenhuis; het aantal huisartsen; de armoedeindex en aantal mensen met hypertensie of een
chronische ziekte.
Eén studie vond een hogere oversterfte bij mensen met ondergewicht (BMI <20) en mensen met
morbide obesitas (BMI >40).9 Een ander onderzoek vond juist een statistisch significant lagere
oversterfte bij mensen met overgewicht of obesitas. 27
Eén onderzoek vond een statistisch significant hogere oversterfte onder ex-rokers en een lagere
oversterfte onder huidige rokers.
Resultaten met betrekking tot de determinanten etniciteit, opleidingsniveau, sociaal-economische
status, comorbiditeiten, migranten, beroepssector, virusvarianten, vaccinaties, COVID-19-interventies
en internationale verschillen zullen beschreven worden in de hoofdstukken 4.7 tot en met 4.9.

4.7 Uitgangsvraag 5: Internationale verschillen
4.7.1 Internationale verschillen
Oversterfte

In 28 studies werd oversterfte bepaald in meer dan vijf verschillende landen. In 20 van deze studies
werden numerieke gegevens over de oversterfte per land gepresenteerd in tabellen en deze werden
verzameld en geanalyseerd. Een overzicht van de mediane oversterfte per land is weergegeven in Figuur
3, wereldwijd en ingezoomd op Europa (numerieke gegevens en figuren met 25e en 75e percentielen in
Bijlage 9A en in de Excel bijlage). Alle getallen in dit overzicht zijn weergegeven per 1 miljoen inwoners
en per jaar. Bij de interpretatie van de figuren moet rekening gehouden worden met het volgende.
Wanneer een studie oversterfte voor een kortere periode (bijvoorbeeld 3 maanden) bepaalde, dan werd
de oversterfte omgerekend naar oversterfte op jaarbasis. Indien er in deze kortere periode net een piek
in oversterfte was, dan zal de oversterfte op jaarbasis in deze studie dus hoger uitkomen dan een studie
die oversterfte presenteerde over een periode die zowel pieken als dalen in oversterfte omvatte.
Over het algemeen lijkt er een trend zichtbaar met hogere oversterfte in Oost-Europa en lagere
oversterfte in Scandinavië, Australië en Nieuw-Zeeland. Deze trend is zichtbaar voor zowel mannen als
vrouwen, hoewel de absolute oversterfte onder mannen hoger is dan onder vrouwen (Figuur 4).
De hoogste mediane oversterfte werd gevonden voor Noord-Macedonië (3566 oversterftes per 1
miljoen inwoners per jaar; 3 studies) gevolgd door Wit-Rusland (3200 per 1 miljoen inwoners per jaar; 2
studies) en Albanië (3030 per 1 miljoen inwoners per jaar; 3 studies). De laagste mediane oversterfte
werd gevonden in Groenland (-414 per 1 miljoen inwoners per jaar, 1 studie), Nieuw-Zeeland (-263 per 1
miljoen inwoners per jaar, 11 studies) en Australië (-214 per 1 miljoen inwoners per jaar, 10 studies).
Ook in IJsland werd een negatieve oversterfte gevonden (met andere woorden: minder sterfte dan
verwacht) (-48 per 1 miljoen inwoners per jaar; 11 studies).

25

Figuur 3: Internationale verschillen in oversterfte wereldwijd en in Europa

26

Figuur 4: Internationale verschillen in oversterfte opgesplitst voor mannen en vrouwen

27

COVID-19-sterfte

Een overzicht van internationale verschillen in sterfte aan COVID-19 is te vinden in Figuur 5. De getallen
achter deze figuur zijn terug te vinden in Bijlage 9B. De hoogste COVID-19-sterfte werd gevonden voor
België (1681 per 1 miljoen inwoners per jaar; 4 studies) gevolgd door Engeland en Wales (1349 per 1
miljoen inwoners per jaar; 1 studie) en Italië (1209 per 1 miljoen inwoners per jaar; 5 studies). De
laagste COVID-19-sterfte werd gevonden voor Nieuw-Zeeland (5 per 1 miljoen inwoners per jaar; 3
studies) en Australië (29 per 1 miljoen inwoners per jaar; 4 studies). COVID-19-sterfte werd slechts in
één onderzoek uitgesplitst voor mannen en vrouwen, en deze was meestal hoger in mannen dan in
vrouwen (Bijlage 9B).

28

Figuur 5: Internationale verschillen in COVID-19 sterfte wereldwijd en in Europa

29

4.7.2 Verklaringen voor internationale verschillen
In 23 studies werden mogelijke verklaringen voor internationale verschillen in oversterfte beschreven in
de discussie-sectie (Bijlage 9D). Deze redenen kunnen in zes categorieën worden onderverdeeld,
namelijk interventies van de overheid, organisatie van en toegang tot zorg, populatiekenmerken, gedrag
van de populatie, geografische locatie en data-gerelateerd. Behalve verklaringen voor de verschillen in
totale mortaliteit, gaven sommige studies specifieke verklaringen voor verschillen in COVID-19gerelateerde mortaliteit.

Interventies van overheid

Meerdere studies noemden verschillen in overheidsstrategieën als mogelijke verklaring voor verschillen
in oversterfte, zoals de striktheid van de maatregelen,16 50 58 69 de timing van de maatregelen18 38 of
beide.12 28 40 42-44 57 61 Eén studie noemde ook dat de duur van de maatregelen een rol speelt.28 Meestal
was dit in de positieve zin, namelijk dat een snellere en striktere respons geassocieerd was met minder
oversterfte, maar één studie beschreef ook de negatieve impact van strikte maatregelen, zoals sociale
isolatie en ontzegging van toegang tot essentiële diensten.43
Een andere overheidsstrategie die benoemd werd, was het ‘test-and-trace’ beleid,40 welke afhankelijk is
van de beschikbaarheid van COVID-testen,44 61 69 de capaciteit voor diagnose61 en rapportage.58 Naast dat
dit kan gelden voor symptomatische COVID-19-infecties, kon dit beleid ook gelden voor nietsymptomatische personen.23 Rose en collega’s noemden daarnaast dat een verschil in epidemiologisch
personeelsbestand tussen landen verschillen in oversterfte kan verklaren,58 bijvoorbeeld doordat er
meer werknemers beschikbaar zijn om verschillende maatregelen te initiëren en onderhouden. Hoe
adequaat een overheid reageerde op deze pandemie kan ook gerelateerd zijn aan eerdere ervaringen
van een land met bijvoorbeeld SARS of MERS.58

Organisatie van en toegang tot zorg

Studies benoemden verschillen tussen landen in de organisatie en het gebruik van het zorgstelsel,44 57
zowel voor als na de pandemie40 als mogelijke verklaring. De verschillen betroffen de organisatie van
zorg,50 zorgcapaciteit en zorguitgaven.18 De studie van Kontis en collega’s benoemde specifiek de
paraatheid, veerkracht en aanpassingsvermogen van zorgstelsels.43 Daarnaast zijn er ook verschillen in
zorggebruik tussen landen69 en in de toegang tot de zorg. 12 28 47 Dit behelst ook de toegang tot COVID-19
vaccins.17 37 47 69 70

Populatiekenmerken

De betreffende studies beschreven hoofdzakelijk drie factoren gerelateerd aan de populatie van een
land als mogelijke verklaring voor verschillen in oversterfte: bevolkingsdichtheid, demografische
kenmerken en sociale kenmerken van een populatie. Deze factoren kunnen op hun beurt de
infectiegraad van een populatie beïnvloeden.47 Logischerwijs kan het virus zich sneller verspreiden
wanneer mensen dichter bij elkaar wonen zoals in steden of in verzorgings- of verpleeghuizen.12 38 42 50 58
Twee studies benoemden verschillen in demografische kenmerken in het algemeen als verklaring voor

30

verschil in oversterfte tussen landen.43 50 Specifiek genoemde demografische kenmerken waren
geslacht,38 leeftijd,23 58 comorbiditeiten of een ongunstig risicoprofiel23 28 47 57 en armoede.37 Daarnaast
werden ook sociale kenmerken vermeld, zoals sociaal kapitaal,16 geloofsovertuiging40 en cultuur50. De
studie van Lundberg en collega’s noemde nog variaties in genetische factoren tussen populaties als
mogelijke reden.50

Gedrag

Niet alleen de demografische kernmerken, maar ook het gedrag van een populatie kan verschillen
tussen landen en daarmee verschillen in oversterfte verklaren. Voorbeelden hiervan zijn verschillen in
de naleving van de overheidsmaatregelen rondom COVID-19,18 zoals het gebruik van neusmondmaskers69 en quarantaine/isolatiebeleid,16 maar ook hoe de populatie zich gedraagt naast deze
maatregelen, bijvoorbeeld mobiliteitsgedrag.16 Ten slotte kunnen, naast de verschillen tussen landen
qua beschikbaarheid van COVID-19-vaccins, de acceptatie van de vaccins37 en de vaccinatiegraad die
hierdoor behaald wordt,70 verschillen per land.

Geografische locatie

Geografische factoren worden als vijfde mogelijke verklaring voor verschillen in oversterfte tussen
landen aangehaald door de auteurs van de studies. 50 Dit omvat zowel de geografische locatie van het
land in de wereld,12 37 als ook of het land een eiland is58 en in welk seizoen de verschillende
virusvarianten zich verspreidden.12 Of een land (wereldwijd) verbonden was met veel andere landen
werd daarnaast genoemd als factor die van invloed was op de verspreiding van het virus. 40

Data-gerelateerd

Naast de al genoemde mogelijke wezenlijke verschillen tussen landen, kan het verschil in (berekende)
oversterfte ook gerelateerd zijn aan verschillen in de betrouwbaarheid van de data waarop de
berekening gebaseerd is.47 52 De rapportage van sterfte kan verschillen tussen landen42 en kan gehinderd
worden door onderrapportage,17 37 38 incomplete registraties,41 onnauwkeurige registraties12 en/of
vertragingen in rapportage.12

COVID-19 specifiek

Sommige studies vergeleken landen niet alleen op basis van de totale mortaliteit, maar ook op basis van
de specifiek aan COVID-19 gerelateerde mortaliteit. Het verschil in COVID-19-sterfte tussen landen kan
verklaard worden doordat landen verschillende criteria aanhouden om een overlijden aan te merken als
gevolg van COVID-19.12 18 23 Faciliterende factoren hiervoor zijn de mogelijkheid om zowel personen te
testen op COVID-1940 44 57 als om COVID-19-gerelateerd overlijden te rapporteren.68

31

4.8 Uitgangsvraag 6: Oversterfte in subgroepen
4.8.1 Mensen met verschillende etnische achtergronden
In verschillende onderzoeken werden gegevens met betrekking tot oversterfte opgesplitst voor mensen
met verschillende etnische achtergronden. Deze studies hanteerden echter veel verschillende
classificaties. Ook werd niet in alle studies de benodigde informatie gerapporteerd om een
rangschikking te maken. Een overzicht van alle beschikbare informatie met betrekking tot oversterfte
onder mensen met verschillende etnische achtergronden is te vinden in de Excel bijlage.
Voor 11 studies werden wel voldoende gegevens gepresenteerd om een rangschikking te maken (Tabel
4).3-5 15 22 35 45 49 55 56 60 Op basis van deze rangschikking lijkt een trend zichtbaar waarbij hogere oversterfte
wordt gezien onder mensen met een zwarte huidskleur of latino etnische achtergrond terwijl
oversterfte onder mensen met een witte huidskleur en mensen van Aziatische afkomst lager lijkt te zijn.
Tabel 4: Rangschikking oversterfte op basis van etniciteit
Ranking
Reference

Country

Gender

Age

2

3

<75

1
(highest)
Asian

Barnard (2021)

England

All

Chen (2021)a

USA
(California)
USA
(California)
USA

Black

White

All

18-65

Black

Hispanic

White

Asian

All

>25

Black

Hispanic

White

Asian

All

All

Black

Hispanic

White

Asian

USA

All

All

Black

Hispanic

White

Lukowsky (2022)

USA

All

>45

Hispanic

Black

White

Polyakova (2021)

USA

All

11-99

Black

Asian

Hispanic

Quast (2021)

USA (Ohio)

All

All

Black

White

Quast (2021)

USA (Florida)

All

All

Black

White

Reif (2021)

USA

Females

>65

Black

Hispanic

White

Reif (2021)

USA

Males

>65

Hispanic

Black

White

Reif (2021)

USA

Females

25-64

Black

Hispanic

White

Reif (2021)

USA

Males

25-64

Black

Hispanic

White

Ruhm (2022)

USA

All

All

Hispanic

Black

White

Strongman (2022)

UK

All

All

Black

White

Asian

Chen (2021)b
Habibdoust
(2022)
Laurencin (2021)

4
(lowest)

White

Rapportage met betrekking tot COVID-19-sterfte was erg beperkt. In één onderzoek werd de COVID-19rate gepresenteerd.35 Deze COVID-19-rate was het hoogst onder mensen met een latino etnische
achtergrond (174 per 100000 personen), gevolgd door mensen met een zwarte huidskleur (160 per
100000), witte huidskleur (117 per 100000) en mensen van Aziatische afkomst (113 per 100000).

32

Beschrijvende resultaten

Studies die de relatie tussen oversterfte en etniciteit beschreven (Bijlage 10A), kwamen uit het Verenigd
Koninkrijk (n=5) of uit de Verenigde Staten (n=15). In beide landen was de oversterfte onder niet-witte
mensen groter dan die van mensen met een witte huidskleur.4 9 15 24 27 39 55 56 Een samenvatting van de
bevindingen per studie is te vinden in Bijlage 10A.
In de Verenigde Staten was de totale oversterfte hoger in alle rassen/etnische groepen gedurende de
pandemie in vergelijking met de periode voor de pandemie.35 55 De resultaten van Lukowsky suggereren
echter dat de relatieve totale oversterfte lager was voor mensen met een witte huidskleur tijdens de
pandemie in vergelijking met de periode voor de pandemie.49 Dit gold niet voor de andere etnische
groepen. De absolute totale oversterfte, waarbij niet gecorrigeerd werd voor de grootte van de
populatie, was het hoogst voor mensen met een witte huidskleur.24 60 In een andere studie was de
absolute totale oversterfte het hoogste onder latino’s, gevolgd door witte niet-latino’s, mensen van
Aziatische afkomst en mensen met een zwarte huidskleur.35
De meeste studies rapporteerden de relatieve oversterfte, welke uitgedrukt was in proporties of
percentages van de totale populatiegrootte. Mensen met een zwarte huidskleur en latino’s werden het
vaakst genoemd als de groepen met de hoogste relatieve oversterfte.3 5 8 22 24 35 45 49 55 56 59 60 64 72 Wanneer
deze relatieve oversterfte ook nog werd uitgesplitst op geslacht en leeftijd, was de oversterfte nog
steeds het hoogst voor mensen met een zwarte huidskleur en latino’s van 25 jaar of ouder en in beide
geslachten.3 Dit suggereert dat etniciteit invloed heeft op oversterfte onafhankelijk van leeftijd of
geslacht.
Ongelijkheid in oversterfte tussen mensen met een witte en zwarte huidskleur lijkt ook te kunnen
verschillen per regio of staat. Eén studie liet een grotere ongelijkheid in risico op oversterfte zien tussen
Florida en Ohio.56
Oversterfte onder mensen van Aziatische afkomst in de Verenigde Staten was in vijf studies
vergelijkbaar met de oversterfte onder mensen met een witte huidskleur of zelfs lager.5 8 22 35 72 Een
studie vond daarentegen dat mensen van Aziatische afkomst de op één na hoogste relatieve oversterfte
hadden.55 Hoewel de inheemse Hawaiiaanse bevolking en Pacifische eilandbewoners behoren tot een
etnische minderheidsgroep, hadden deze groepen de laagste relatieve oversterfte. Dit gold niet voor de
Amerikaanse Indianen en de inheemse bevolking van Alaska. Zij behoorden tot de groepen met hogere
oversterfte.8 55 59 72
Van de studies die specifieke oversterfte ten gevolge van COVID-19 rapporteerden, vonden drie studies
dat dit hoger was voor niet-witte mensen ten opzichte van mensen met een witte huidskleur.3 45 64 Twee
studies beweerden het tegenovergestelde.11 60
Eén studie vergeleek gemeentes op basis van hun verschillende proporties in rassen/etnische groepen. 11
Gemeentes met een hoge proportie mensen met een zwarte huidskleur hadden hogere sterftecijfers
dan gemeentes met een lage proportie mensen met een zwarte huidskleur. Gemeentes met hogere
proportie mensen met een witte huidskleur hadden lagere sterftecijfers ten opzichte van gemeentes

33

met een lage proportie mensen mensen met een witte huidskleur. Dit bevestigt de gedachte dat de
oversterfte tijdens de pandemie onder mensen met een zwarte huidskleur hoger was dan onder mensen
met een witte huidskleur. De sterftecijfers van gemeentes met hoge of lage proporties latino’s waren
vergelijkbaar.
De studies uit het Verenigd Koninkrijk vonden de hoogste relatieve oversterfte onder mensen met een
zwarte huidskleur en mensen van Aziatische afkomst.4 15 Studies die etnische groepen afzetten tegen
mensen met een witte huidskleur, waren het erover eens dat mensen met een zwarte huidskleur ten
opzichte van mensen met een witte huidskleur een hogere oversterfte hadden.4 9 15 27 39 De resultaten
waren tegenstrijdig voor mensen van Aziatische afkomst. Drie studies vonden een hogere oversterfte
onder mensen van Aziatische afkomst in vergelijking met mensen met een witte huidskleur.4 9 15 Eén
studie vond dat Aziatische etniciteit geassocieerd was met een lagere oversterfte ten opzichte van
mensen met een witte huidskleur.27 Een andere studie vond geen associatie tussen Aziatische etniciteit
en oversterfte ten opzichte van mensen met een witte huidskleur.39

4.8.2 Bewoners van insitutionele instellingen
In twee studies werden numerieke gegevens gepresenteerd met betrekking tot oversterfte onder
bewoners van institutionele instellingen (zie Excel bijlage).32 63 In beide studies werd meestal een hogere
oversterfte gevonden onder bewoners van institutionele instellingen in vergelijking met mensen die niet
in een institutionele instelling woonden (Tabel 5). Eén onderzoek splitste de resultaten op voor
verschillende tijdsperiodes en vond in maart 2020 een lagere oversterfte onder bewoners van
institutionele instellingen, terwijl voor april en mei 2020 juist een hogere oversterfte werd gevonden. 63
Tabel 5: Rangschikking oversterfte voor bewoners van institutionele instellingen
Ranking
Reference

Country

Gender

Age

Gadeyne (2021)

Belgium

Females

Gadeyne (2021)

Belgium

Strang (2020)

Period

1 (highest)

2 (lowest)

65-84

Care home

No care home

Females

85+

Care home

No care home

Sweden

All

All

March 2020

No care home

Care home

Strang (2020)

Sweden

All

All

April 2020

Care home

No care home

Strang (2020)

Sweden

All

All

May 2020

Care home

No care home

Beschrijvende resultaten

Zes studies uit Engeland, Italië, België en de Verenigde staten vonden dat de oversterfte onder
bewoners van institutionele instellingen hoger was dan in de rest van de populatie (Bijlage 10B).9 13 21 32 62
64 Dit verschil was te zien onder mannelijke en vrouwelijke bewoners van zowel 64 tot 84 jaar oud als die
van 85 jaar en ouder.32 Een Italiaanse studie onderzocht de indirecte relatie tussen de aanwezigheid van

34

een verpleeg- of verzorgingshuis in een gemeente en de oversterfte in die gemeente.13 Er was sprake
van een significant hoger oversterftecijfer in gemeentes zonder verpleeg- of verzorgingshuis.

4.8.3 Migranten
In slechts één onderzoek werd oversterfte gekwantificeerd voor migranten in vergelijking tot de
autochtone bevolking (Tabel 6 en Excel bijlage).32 Dit onderzoek werd uitgevoerd in België. Zowel voor
mannen als voor vrouwen werd de hoogste oversterfte gevonden onder eerste-generatie migranten
(55.4 per 100000 voor mannen en 17.5 per 100000 voor vrouwen) en de laagste oversterfte onder
autochtonen (1.6 per 100000 voor mannen en 1.3 per 100000 voor vrouwen).

Tabel 6: Oversterfte voor migranten en autochtonen32

Belgian

Males
Excess
mortality*
1.6

Confidence
interval
-3.9 to 7.26

Females
Excess
mortality*
1.3

Confidence
interval
-0.8 to 3.5

First-generation non-Belgian

55.4

35.8 to 74.9

17.5

6.3 to 28.6

Second-generation non-Belgian

25.2

-14.7 to 65.2

12.7

-15.9 to 41.5

Subgroup

* Excess mortality rate per 100000 inhabitants
Beschrijvende resultaten

In de vier studies die oversterfte onder de autochtone bevolking vergeleken met migranten, werd
vrijwel consistent een hogere oversterfte onder migranten gevonden (Bijlage 10C). Riley keek specifiek
naar de latino-populatie in de Verenigde Staten.7 Oversterfte was hoger onder latino’s die in het
buitenland geboren zijn vergeleken met diegenen die in de Verenigde Staten geboren zijn. Hetzelfde
effect werd gevonden in Zweden, waar demografische gebieden met de laagste proportie mensen
geboren in Zweden een hogere oversterfte hadden dan gebieden waar het grootste deel van de
populatie in Zweden geboren is.20 Twee Belgische studies vonden een hogere oversterfte onder eerste
generatie immigranten dan onder autochtone Belgen.32 67 Dit effect was minder sterk bij tweede
generatie immigranten. Vanthomme en collega’s bestudeerden waar mensen vandaan migreerden en
constateerden dat de oversterfte het hoogst was bij immigranten uit Sub-Sahara Afrika.67 Dezelfde
studie vond dat migranten uit EU-landen een lagere oversterfte hadden dan de autochtone Belgische
bevolking van mannen boven de 65 jaar en vrouwen tussen de 40-64 jaar. Migranten uit andere
Europese landen hadden een lagere oversterfte onder vrouwen van 65 jaar en ouder dan de autochtone
Belgische bevolking;67 dit benadrukt dat niet alle migranten een hoger risico hadden op oversterfte.

35

4.8.4 Mensen met comorbiditeiten
In vijf studies konden getallen met betrekking tot oversterfte voor mensen met verschillende
comorbiditeiten worden verzameld.4 6 32 60 64 In drie studies werden getallen gepresenteerd die gebruikt
kunnen worden om een rangschikking te creëren, echter waren de verschillende categoriën
comorbiditeiten zo heterogeen dat deze alsnog niet in een tabel gepresenteerd konden worden. De
getallen zijn terug te vinden in de Excel bijlage.

Beschrijvende resultaten

Vijftien studies onderzochten de correlatie tussen een of meerdere comorbiditeiten en oversterfte
(Bijlage 10D). Studies die alleen keken naar de aanwezigheid van een comorbiditeit in plaats van een
specifieke ziekte, ontdekten dat oversterfte groter was bij mensen met een chronische ziekte dan bij
mensen zonder.67 Daarnaast waren de sterftecijfers hoger in gemeentes waar mensen over het
algemeen in slechte tot redelijke gezondheid leven.11 Daarentegen vond een Italiaanse studie geen
significante correlatie tussen de aanwezigheid van ten minste één comorbiditeit en oversterfte, met
zelfs een lagere oversterfte binnen deze groep in een Belgische studie.32
Kijkend naar individuele comorbiditeiten was er consensus dat oversterfte hoger is bij personen die
lijden aan een chronische nierziekte,9 14 27 39 een chronische cardiovasculaire ziekte,6 14 27 39 60 64 74
verschillende neurologische ziekten,4 9 14 60 64 diabetes,6 9 14 60 64 74 hypertensie9 27 64 en leerstoornissen.9 39
Eén studie onderzocht osteoartritis en ernstige psychische stoornissen en ook deze werden
geassocieerd met een hogere oversterfte.9 Voor chronische longziekte en maligniteit/neoplasie kon
geen consensus worden bereikt. Daar waar chronische longziekten in het algemeen geassocieerd
werden met een hogere oversterfte, was dit niet het geval voor COPD en aandoeningen van de onderste
luchtwegen.9 60 Met betrekking tot kanker toonden vier studies aan dat deze ziekte gerelateerd is met
een hogere oversterfte,6 14 27 39 terwijl twee studies geen relatie of zelfs een afname in sterfte vonden.8 60
Binnen de COVID-19-patiëntpopulatie bleek uit twee onderzoeken dat mensen gediagnosticeerd met
alle typen chronische ziekte een grotere kans hadden op overlijden,14 39 met de uitzondering voor
hypertensie.39 Voor mensen met diabetes was er geen duidelijke consensus.14 39 Het onderzoek van Joy
liet zien dat mensen met leerstoornissen een grotere kans op sterfte hadden.39
4.8.5 Sociaaleconomische status en opleiding
Sociaaleconomische status
In twee studies werden getallen met betrekking tot oversterfte uitgesplitst voor sociaaleconomische
status en voor één studie was het mogelijk om deze te rangschikken (Tabel 7 en Excel bijlage).32 Dit was
een Belgische studie waarin resultaten werden opgesplitst voor mannen en vrouwen, leeftijdsgroepen
en bewoners van institutionele instellingen. Binnen deze studie was geen duidelijke trend te zien
waarbij oversterfte altijd hoger was in groepen met een specifieke sociaaleconomische status.

36

Tabel 7: Rangschikking oversterfte voor groepen met verschillende sociaaleconomische status 32
Ranking
Gender
Age
Care home
1 (highest)
2
3 (lowest)
Males

25-64

All

High income level

Low income level

Males

65-84

Care home

High income level

Males

65-84

Males

>85

No care
home
Care home

Middle income
level
Low income level

Males

>85

Females

25-64

No care
home
All

Females

65-84

Care home

Females

65-84

Females

>85

No care
home
Care home

Females

>85

No care
home

Low income level
Middle income
level
Middle income
level
High income level
Middle income
level
Middle income
level
High income level

Middle income
level
Low income level

Middle income
level
Middle income
level
High income level

High income level

High income level

Low income level

Middle income
level
Low income level

Low income level

Low income level

High income level

Middle income
level

Low income level

High income level
Low income level

High income level

Voor drie andere studies werd oversterfte uitgesplitst voor vijf verschillende categorieen sociale
deprivatie en voor twee van deze konden resultaten worden gerangschikt (Tabel 8).4 53 In beide studies
werd de hoogste oversterfte gevonden in de categorie met de hoogste deprivatie.
Tabel 8: Rangschikking oversterfte voor groepen met verschillende deprivatie
Ranking
Reference
Country 1 (highest)
2
3
Oroszi (2021)

Hungary

Quintile 4

Strongman
(2022)

UK

Quintile 5
Most deprived

Quintile 5
Most deprived
Quintile 4

4

Quintile 3

Quintile 2

Quintile 3

Quintile 2

5 (lowest)
Quintile 1
Least deprived
Quintile 1
Least deprived

Beschrijvende resultaten

Alle 13 studies die (indirect) keken naar de relatie tussen sociaaleconomische status en oversterfte in de
algemene bevolking, vonden een duidelijke associatie tussen beide en vonden een hogere oversterfte in
gebieden met hogere sociaaleconomische status (Bijlage 10E). Deze associatie werd gevonden voor het
Verenigd Koninkrijk,4 9 15 27 Hongarije,53 en Zweden.63 Na het stratificeren per leeftijdsgroep bleef deze
duidelijke associatie bestaan in de Zweedse studie.63
Verschillende studies gebruikten ook (huishoudelijk) inkomen als indirecte graadmeter voor
sociaaleconomische status en deprivatie. Deze studies toonden aan dat er meer oversterfte was binnen
bevolkingsgroepen en gebieden met een lager inkomen in België,67 Zweden,20 Italië25 en de Verenigde

37

Staten.11 In de Verenigde Staten werd ook een indirect verband aangetoond tussen gemeentes met een
lager percentage huiseigenaren en een hoger sterftecijfer.11 Een andere Italiaanse studie vond een
indirect (en niet-significant) verband tussen de beschikbaarheid van openbaar vervoer en oversterfte.19
Bij het opsplitsen van de bevolking naar geslacht en leeftijdsgroep varieerde de oversterfte niet sterk
met de hoogte van het inkomen onder de mannelijke bevolking van 65-84 jaar oud. Onder de
mannelijke bevolking van 85 jaar en ouder werd ook geen duidelijke associatie tussen oversterfte en
inkomen gevonden. Voor vrouwen (die niet in verzorgingshuizen wonen) was dit patroon er wel, en
werd de hoogste oversterfte gevonden bij diegenen met een lager inkomen.32
Er was één studie, uitgevoerd in Engeland, die de relatie tussen sociaaleconomische status en
oversterfte onderzocht in een populatie die positief getest is op COVID-19. Echter werd hier geen
verband gevonden.39
Opleiding
In drie studies werd oversterfte uitgesplitst naar opleidingsniveau en in alledrie was het mogelijk een
rangschikking te creëren op basis van de getallen (Tabel 9 en Excel bijlage).5 7 32 In deze studies lijkt een
trend zichtbaar van hogere oversterfte in groepen met een lager opleidingsniveau en lagere oversterfte
in groepen met het hoogste opleidingsniveau.
Tabel 9: Rangschikking oversterfte voor groepen met verschillende opleidingsniveau’s
Ranking
Reference

Country

Gender

Age

1 (highest)

2

3

4 (lowest)

>25

Care
home
All

Riley
(2021)

USA
(California)

All

Primary or less
education

Secondary
education

All

>25

All

Primary or less
education

Secondary
education

Belgium

Males

25-64

All

Primary or less
education

Gadeyne
(2021)

Belgium

Males

65-84

Care
home

Bachelor's
degree or
beyond
Bachelor's
degree or
beyond
Upper
secondary
education
Higher
education

Gadeyne
(2021)

Belgium

Males

65-84

No care
home

Lower
secondary
education
Upper
secondary
education
Primary or less
education

Some college or
associate
degree
Some college or
associate
degree
Higher
education

Chen
(2021)b

USA
(California)

Gadeyne
(2021)

Gadeyne
(2021)

Belgium

Males

>85

Care
home

Gadeyne
(2021)

Belgium

Males

>85

No care
home

Gadeyne
(2021)

Belgium

Females

25-64

All

Upper
secondary
education
Upper
secondary
education
Primary or less
education

38

Lower
secondary
education
Lower
secondary
education
Primary or less
education
Primary or less
education
Lower
secondary
education

Primary or less
education
Upper
secondary
education
Lower
secondary
education
Higher
education
Higher
education

Higher
education
Higher
education
Lower
secondary
education
Upper
secondary
education

Ranking
Reference

Country

Gender

Age

Gadeyne
(2021)

Belgium

Females

65-84

Gadeyne
(2021)

Belgium

Females

65-84

Gadeyne
(2021)

Belgium

Females

Gadeyne
(2021)

Belgium

Females

Care
home
Care
home

1 (highest)

2

3

4 (lowest)
Primary or less
education

Care
home

Primary or less
education

>85

No care
home

Primary or less
education

Upper
secondary
education
Upper
secondary
education
Lower
secondary
education

Higher
education

>85

Upper
secondary
education
Lower
secondary
education
Lower
secondary
education
Higher
education

Higher
education

No care
home

Lower
secondary
education
Primary or less
education

Higher
education
Upper
secondary
education

Beschrijvende resultaten

Onder zeven studies uitgevoerd in meerdere landen was er een algemene consensus dat de oversterfte
hoger was voor mensen (en regio’s) met een lager opleidingsniveau dan voor hoger opgeleide mensen
(Bijlage 10E). Deze associatie werd aangetoond voor de algemene populatie in Zweden,20 Italië,25
België,67 en de Verenigde Staten.5 11 Het onderzoek van Riley liet een vergelijkbaar patroon zien binnen
de latino populatie in de Verenigde Staten.7 Een Belgische studie, welke de resultaten uitsplitste op basis
van geslacht en leeftijdsgroep, liet zien dat opleiding geen grote invloed heeft op de relatieve
oversterfte onder mannen van 65-84 jaar oud wonend in verzorgingshuizen.32 Onder vrouwen binnen
dezelfde leeftijdscategorie (maar niet woonachtig in verzorgingshuizen) was de oversterfte het grootst
bij diegenen van wie het opleidingsniveau onbekend of laag was.32
Beroepssector
In vier studies werden getallen met betrekking tot oversterfte in verschillende beroepssectoren
gerapporteerd (zie Excel bijlage) en in twee studies kon een rangschikking gemaakt worden op basis van
deze getallen (Tabel 10).7 22 Er was geen duidelijke trend zichtbaar in deze rangschikking.

Ranking

Tabel 10: Rangschikking oversterfte voor verschillende beroepssectoren
Chen (2021)a

Riley (2021)

Population

Working age population

Latino population

Country

USA (California)

USA (California)

Gender

All

All

Age

18-65

18-65

1

Transportation or logistics

Manufacturing

2

Facilities

Transportation or logistics

3

Food or agriculture

Food or agriculture

4

Manufacturing

Facilities

5

Unemployed or missing

Not essential

6

Retail

Health or emergency

39

Chen (2021)a

Riley (2021)

7

Health or emergency

Retail

8

Government or community

Government or community

9

Not essential

Unemployed or missing

Beschrijvende resultaten

Een overzicht van vijf studies die keken naar oversterfte in verschillende beroepssectoren, is te vinden in
Bijlage 10E. Eén studie keek naar het hebben van betaald werk in het algemeen in plaats van naar
specifieke beroepssectoren en vond dat demografische gebieden in Zweden met de laagste proportie
mensen met betaald werk de meeste oversterfte rapporteerden.20 Twee studies uit de Verenigde Staten
rapporteerden relatief veel oversterfte in de sectoren landbouw en voedsel, industrie en productie,
faciliteiten en transport, vergeleken met andere beroepssectoren.7 22 De laagste mortaliteitratio’s
werden gevonden in de sector detailhandel.7 In de werkzame beroepsbevolking in Engeland en Wales
was de oversterfte het hoogst in de gezondheidssector, gevolgd door andere essentiële beroepen,
maatschappelijke zorg en het onderwijs.51 Een soortgelijke studie die naar dezelfde relatie keek tussen
mannen en vrouwen, vond dat de oversterfte onder mannen die werkzaam zijn in het onderwijs gelijk
was aan de oversterfte onder alle werkende mannen. Anderzijds werd bij vrouwen werkzaam in het
onderwijs juist een lagere oversterfte gevonden in vergelijking met werkende vrouwen in alle
beroepsgroepen.48

4.9 Uitgangsvraag 7: Virusvarianten, vaccinaties en interventies
4.9.1 Virusvarianten
Figuur 6 en Bijlage 11A beschrijven de resultaten van de zes studies die oversterfte presenteerden voor
de verschillende virusvarianten (zie ook de Excel bijlage). Het onderzoek van Dorrucci rapporteerde
twee pieken in oversterfte die gelijk liepen met de eerste en de tweede (Alpha-)golf in Italië.29 Het
onderzoek van Alicandro vond de hoogste oversterfte tijdens de eerste golf, de Alpha-golf en de
overgang naar de Delta-variant (geanalyseerd als één periode) in Italië en een lagere piek tijdens de
overgang van Delta naar Omicron en de laagste oversterfte tijdens de Omicron-periode.1 Leon-Gomez
vond een piek in oversterfte tijdens de eerste golf in Spanje en vervolgens een lagere maar vergelijkbare
oversterfte in de overgang naar de Alpha-golf en tijdens deze Alpha-golf.46 Fazekas-Pongor vond een
redelijk stabiele oversterfte over de periode oktober 2020 tot mei 2021 (Alpha-golf en overgang naar
Delta).31 Stoto analyseerde de oversterfte in de Verenigde Staten en vond pieken in oversterfte tijdens
de Alpha- en Delta-golven, met lagere oversterfte tijdens de eerste golf en de transitieperiodes. 62 Tot
slot vond Faust een hogere oversterfte tijdens de Omicron-golf in de Amerikaanse Staat Massachusetts
in vergelijking tot de Delta-golf.2
De relatie tussen oversterfte en virusvarianten hangt sterk samen met seizoensvariatie. Er waren drie
studies die iets rapporteerden over de mogelijke relatie tussen het seizoen en de oversterfte in een
land. Twee studies presenteerden seizoensvariatie in oversterfte in verschillende landen. Hier werd

40

gevonden dat landen op het noordelijk halfrond meer oversterfte hadden tijdens de lente en de herfstwinter periode.38 Dit terwijl andere landen juist een vermindering zagen in oversterfte tijdens het
winterseizoen, mogelijk door de destijds geldende lockdownmaatregelen die ook het verspreiden van
influenza verminderden.41 Eén studie keek specifiek naar de seizoensvariatie in de Verenigde Staten en
vond dat de meeste sterfgevallen tijdens de herfst- en winterperiode van 2020/2021 plaatsvonden.49

Figuur 6: Oversterfte over de tijd

4.9.2 Vaccinaties
Eén onderzoek presenteerde oversterfte in relatie tot vaccinatiegraad voor vier regio’s in de Verenigde
Staten en voor drie verschillende tijdsperiodes (Tabel 11 en Excel bijlage).62 Oversterfte was voor alle
regio’s het hoogste in de periode met de laagste vaccinatiegraad van ongeveer 7%. De laagste
oversterfte werd voor alle regio’s gevonden in de periode met vaccinatiegraad 40-50%, terwijl de
oversterfte in de periode met vaccinatiegraad 50-60% weer hoger lag. De analyseperiode met hoogste
vaccinatiegraad (juli tot september 2021) valt samen met de piek van de Delta-variant, wat een
mogelijke verklaring is voor de hogere oversterfte in deze periode.

41

Tabel 11: Oversterfte uitgezet tegen percentage gevaccineerden 62
Oct 2020 to Feb 2021

Mar to Jun 2021

Jul to Sep 2021

%
vaccinated
7.3

Excess
mortality*
20.6

%
vaccinated
44.4

Excess
mortality*
3.7

%
vaccinated
52.9

Excess
mortality*
9.2

USA
(Northeast)
USA (South)

6.8

15.2

51.9

3.5

60.3

8.1

7.5

21.5

42.9

6.3

48.9

32.7

USA (West)

7.3

20.3

39.8

3.6

56.5

18.7

Country
USA (Midwest)

* Excess mortality rate per 1 million inhabitants per year

Beschrijvende resultaten

In zeven studies werd de relatie tussen oversterfte en vaccinaties beschreven. Meerdere studies lieten
zien dat een verhoogde beschikbaarheid en gebruik van vaccins een correlatie hebben met een lagere
oversterfte (Bijlage 11B).17 31 62 70 73 Twee studies vonden echter geen significant effect van het aantal
volledig gevaccineerden per 100 mensen op oversterfte.37 58 Eén studie schatte in dat over de hele
wereld naar schatting 63% oversterfte voorkomen is door de beschermende werking van vaccinaties.70
Ook binnen een land (de Verenigde Staten), hadden regio’s met een hogere vaccinatiegraad lagere
oversterftecijfers en vice versa.62 Een studie vergeleek vaccinatiegraad en oversterfte voor verschillende
leeftijdsgroepen.31 De vaccinatiegraad steeg het snelst onder 65-plussers. Dit was gecorreleerd met een
grotere relatieve afname in oversterfte vergeleken met andere leeftijdsgroepen. Vaccinaties boden zelfs
in periodes met minder strenge COVID-maatregelen voldoende bescherming om de oversterfte te
verminderen.73

4.9.3 Type vaccins
Er werden geen onderzoeken geïdentificeerd die de relatie tussen type vaccin en oversterfte of sterfte
aan COVID-19 beschreven.

4.9.4 COVID-19-interventies
Een samenvatting van de bevindingen van negen studies met betrekking tot COVID-19-interventies is te
vinden in Bijlage 11C. Het was hiervoor niet mogelijk om numerieke resultaten te extraheren. Eén studie
vond dat het verschil in mortaliteit tussen landen gerelateerd was aan de timing en de striktheid van de
COVID-19-interventies.12 In de Verenigde Staten was er meestal een vermindering van oversterfte een
paar weken tot een maand nadat (lockdown) maatregelen geïntroduceerd of aangescherpt werden. 65
Naast de Verenigde Staten werd er ook voor Italië gedacht dat de langzamere toename van oversterfte
tijdens de tweede golf van de pandemie in vergelijking met de eerste golf werd veroorzaakt door een
verschil in genomen maatregelen.29 Aan de andere kant kon het verschil ook veroorzaakt worden
doordat mensen zelf meer afstand van elkaar gingen houden.57 Eén studie vond zelfs dat, terwijl
langdurige strikte maatregelen wel de hoeveelheid infecties verminderde, het juist een statistisch
significant effect had op meer oversterfte.73 Een andere studie vond eenzelfde effect, maar dit was niet

42

significant.58 In de werkzame beroepsbevolking van Engeland en Wales was de oversterfte het hoogst
tijdens de lockdown en het laagst post-lockdown.51 Studies die specifieke regio’s van de Verenigde
Staten onderzochten, vonden dat oversterfte afnam tijdens de periode waarin inwoners zoveel mogelijk
moesten binnenblijven, en steeg wanneer striktheid van maatregelen afnam.62

43

5. Discussie
In deze literatuurstudie hebben we een overzicht gegeven van de literatuur op het gebied van
oversterfte die gepubliceerd is in de periode januari 2020 tot september 2022. Er is veel onderzoek
verricht naar oversterfte, maar het bleek een uitdaging te zijn om resultaten van verschillende studies
met elkaar te vergelijken. Hiervoor zijn meerdere redenen aan te wijzen.
Ten eerste worden verschillende analysetechnieken gebruikt om oversterfte in te schatten.
Methodologische studies hebben aangetoond dat deze verschillende analysetechnieken daadwerkelijk
leiden tot verschillende schattingen van oversterfte. Dit was zelfs het geval bij toepassen van deze
verschillende analysetechnieken op dezelfde dataset.75
Ten tweede werd oversterfte op verschillende manieren uitgedrukt. Hoewel de definitie van oversterfte
vergelijkbaar was tussen studies (het verschil tusen de geobserveerde en verwachte sterfte), werden
verschillende maten gekozen. Sommige studies beschreven het absolute verschil tussen geobserveerde
en verwachte sterfte, andere beschreven de ratio en weer andere studies beschreven de oversterfte
rate (oversterfte gestandaardiseerd voor populatiegrootte en tijdsperiode). Het nadeel van het absolute
verschil tussen de geobserveerde en verwacht sterfte is dat deze sterk afhankelijk is van de grootte van
de populatie en de tijdsperiode waarin oversterfte bepaald werd. Voor een grote populatie en een
langere tijdsperiode zal de oversterfte hoger zijn dan voor een kleine populatie of een korte
tijdsperiode. De oversterfte rate heeft deze nadelen niet en kan daarom dus beter gebruikt worden om
verschillen binnen een studie te onderzoeken.
Ten derde zijn er verschillen in tijdsperiode tussen studies. Sommige studies analyseerden bijvoorbeeld
alleen de gegevens van de eerste COVID-19-golf, een periode waarin veel besmettingen plaatsvonden
en er nog weinig bekend was over effectieve manieren om COVID-19 te behandelen. Andere studies
analyseerden gegevens uit heel 2020 of namen nog recentere gegevens mee. Zelfs een maat zoals de
oversterfte rate corrigeert niet voor deze pieken en dalen. Indien oversterfte in land A bijvoorbeeld
hoger is dan in land B, dan kan dat zijn doordat er daadwerkelijk meer oversterfte is in land A, of
doordat voor land A alleen de eerste maanden van 2020 werden geanalyseerd, terwijl voor land B heel
2020 werd geanalyseerd.
In deze literatuurstudie vonden we dat oversterfte over het algemeen hoger is onder ouderen, mannen,
mensen met een lagere sociaal-economische status, bewoners van institutionele instellingen en
migranten. Vaccinaties lijken samen te hangen met lagere oversterfte. Op basis van de
subgroepanalyses is het echter niet mogelijk om uitspraken te doen over oorzaken van oversterfte. Een
hogere oversterfte onder mensen met een bepaalde etniciteit kan bijvoorbeeld ook samenhangen met
sociaal-economische status, vaccinatiegraad en prevalentie van comorbiditeiten. Om inzicht te krijgen in
oorzaken van oversterfte is het daarom nodig om multivariabele analyses te doen, waarbij al deze
factoren meegenomen worden in een statistisch model.

44

6. Conclusies
Uitgangsvraag 1: Definitie van oversterfte
•

Oversterfte werd in de literatuur gedefinieerd als het verschil tussen de geobserveerde sterfte in
een bepaalde periode en de verwachte sterfte in diezelfde periode. Dit is een generieke definitie,
die in alle gevallen gehanteerd werd.

•

De verwachte sterfte werd op verschillende manieren bepaald. In alle gevallen werd gebruik
gemaakt van sterftecijfers uit een periode in het verleden. Soms werd op basis van deze cijfers een
gemiddelde of mediane sterfte bepaald die gebruikt werd als verwachte sterfte. In andere gevallen
werd een statistisch model gebruikt om de verwachte sterfte te modelleren.

Uitgangsvraag 2: Methodieken om oversterfte te schatten
•

Alleen al in de afgelopen drie jaar zijn meer dan 20 artikelen gepubliceerd die methoden beschrijven
om oversterfte in te schatten.

•

Het statistisch model dat gebruikt werd om de verwachte oversterfte te modelleren varieerde sterk
tussen studies. Het (quasi)-Poisson model en het autoregressive integrated moving average (ARIMA)
model werden het vaakst gebruikt.

Uitgangsvraag 3: Doodsoorzaken
•

Doodsoorzaken werden ingedeeld op basis van International Classification of Diseases (ICD)-10codes. Voor COVID-19 zijn ICD-10-codes U071 (bevestigde COVID-19) en U072 (vermoedelijke
COVID-19) beschikbaar.

Uitgangsvraag 4: Determinanten van oversterfte
•

Belangrijke determinanten van oversterfte waren leeftijd een geslacht. Oversterfte was hoger in
hogere leeftijdscategorieën en bij mannen.

•

Andere factoren die mogelijk geassocieerd zijn met oversterfte, waren BMI, roken en (op regionaal
niveau) het aantal geregistreerde medisch specialisten.

Uitgangsvraag 5: Internationale verschillen
•

Er lijkt een trend zichtbaar waarbij hogere sterfte gevonden werd in Oost-Europa, lagere oversterfte
in Scandinavië en ondersterfte in Australië en Nieuw-Zeeland. Dit was zowel voor mannen als
vrouwen het geval.

•

COVID-19-sterfte was het hoogst in West-Europese landen en het laagst in Australië en NieuwZeeland.

•

Verschillen in oversterfte tussen landen waren waarschijnlijk het gevolg van verschillen in COVID-19interventies (striktheid en timing), organisatie van en toegang tot zorg, populatiekenmerken

45

(bevolkingsdichtheid, demografische en sociale kenmerken), gedrag (naleving maatregelen,
mobiliteit, acceptatie vaccins), geografische locatie en verschillen tussen landen in kwaliteit van de
data.
Uitgangsvraag 6: Oversterfte in subgroepen
•

Hogere oversterfte werd gevonden onder latino’s en mensen met een zwarte huidskleur, terwijl
oversterfte lager was onder mensen met een witte huidskleur en mensen van Aziatische afkomst.

•

Oversterfte was hoger onder bewoners van institutionele instellingen in vergelijking met mensen
van vergelijkbare leeftijden die niet in een institutionele instelling wonen.

•

Oversterfte was hoger onder migranten in vergelijking met autochtonen.

•

Hogere oversterfte werd gezien bij mensen met comorbiditeiten.

•

Oversterfte was ook hoger bij mensen met een lagere sociaal-economische status en een laag
opleidingsniveau.

•

Er was geen duidelijke trend zichtbaar met betrekking tot oversterfte in verschillende
beroepssectoren.

Uitgangsvraag 7: Virusvarianten en vaccinaties
•

Verschillen in oversterfte met betrekking tot virusvarianten waren niet eenduidig. Een aantal studies
vond een hogere oversterftepiek tijdens de eerste COVID-19-golf. Andere studies vonden
daarentegen lagere oversterfte in deze periode.

•

Oversterfte leek lager te zijn bij mensen die volledige gevaccineerd waren.

•

Er werden geen studies gevonden die keken naar de relatie tussen oversterfte en type vaccin.

Beperkingen en aanbevelingen
•

Het vergelijken van resultaten tussen verschillende studies werd beperkt, omdat gebruikte
databronnen en berekeningsmethoden erg verschilden tussen studies. Ook werden verschillende
tijdsperiodes geanalyseerd wat op zichzelf al kan resulteren in verschillen in oversterfte tussen
studies.

•

Uniforme rapportage van oversterfte in de vorm van oversterfte rates (gestandaardiseerd naar
populatiegrootte en tijdsperiode) is essentieel om resultaten van studies beter met elkaar te kunnen
vergelijken.

•

Multivariabele analyses kunnen helpen om beter inzicht te krijgen in de wisselwerking tussen de
verschillende determinanten van oversterfte.

46

Referenties
1. Alicandro G, Remuzzi G, Centanni S, et al. No excess mortality among working-age Italians during the
Omicron wave of Covid-19. La Medicina del lavoro 2022;113(3):e2022030. doi:
https://dx.doi.org/10.23749/mdl.v113i3.13092
2. Faust JS, Du C, Liang C, et al. Excess Mortality in Massachusetts during the Delta and Omicron Waves
of COVID-19. Jama 2022;328(1):74-76. doi: https://dx.doi.org/10.1001/jama.2022.8045
3. Reif J, Heun-Johnson H, Tysinger B, et al. Measuring the COVID-19 Mortality Burden in the United
States: A Microsimulation Study. Annals of Internal Medicine 2021;174(12):1700-09. doi:
https://dx.doi.org/10.7326/M21-2239
4. Strongman H, Carreira H, De Stavola BL, et al. Factors associated with excess all-cause mortality in the
first wave of the COVID-19 pandemic in the UK: A time series analysis using the Clinical Practice
Research Datalink. PLoS Medicine 2022;19(1) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pmed.1003870
5. Chen YH, Glymour MM, Catalano R, et al. Excess Mortality in California during the Coronavirus Disease
2019 Pandemic, March to August 2020. JAMA Internal Medicine 2021;181(5):705-07. doi:
https://dx.doi.org/10.1001/jamainternmed.2020.7578
6. Gobina I, Avotins A, Kojalo U, et al. Excess mortality associated with the COVID-19 pandemic in Latvia:
a population-level analysis of all-cause and noncommunicable disease deaths in 2020. BMC
public health 2022;22(1):1109. doi: https://dx.doi.org/10.1186/s12889-022-13491-4
7. Riley AR, Chen YH, Matthay EC, et al. Excess mortality among Latino people in California during the
COVID-19 pandemic. SSM - Population Health 2021;15 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.ssmph.2021.100860
8. Shiels MS, Almeida JS, Garcia-Closas M, et al. Impact of population growth and aging on estimates of
excess U.S. deaths during the COVID-19 pandemic, March to August 2020. Annals of Internal
Medicine 2021;174(4):437-43. doi: https://dx.doi.org/10.7326/M20-7385
9. Carey IM, Cook DG, Harris T, et al. Risk factors for excess all-cause mortality during the first wave of
the COVID-19 pandemic in England: A retrospective cohort study of primary care data. PLoS ONE
[Electronic Resource] 2021;16(12):e0260381. doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0260381
10. Shiels MS, Haque AT, Haozous EA, et al. Racial and Ethnic Disparities in Excess Deaths During the
COVID-19 Pandemic, March to December 2020. Annals of Internal Medicine 2021;174(12):169399. doi: https://dx.doi.org/10.7326/M21-2134
11. Stokes AC, Lundberg DJ, Elo IT, et al. COVID-19 and excess mortality in the United States: A countylevel analysis. PLoS Medicine 2021;18(5) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pmed.1003571
12. Achilleos S, Quattrocchi A, Gabel J, et al. Excess all-cause mortality and COVID-19-related mortality: a
temporal analysis in 22 countries, from January until August 2020. International Journal of
Epidemiology 2022;51(1):35-53. doi: https://dx.doi.org/10.1093/ije/dyab123
13. Alacevich C, Cavalli N, Giuntella O, et al. The presence of care homes and excess deaths during the
COVID-19 pandemic: Evidence from Italy. Health Economics (United Kingdom) 2021;30(7):170310. doi: https://dx.doi.org/10.1002/hec.4277
14. Astengo M, Tassinari F, Paganino C, et al. Weight of risk factors for mortality and short-term
mortality displacement during the COVID-19 pandemic. Journal of Preventive Medicine and
Hygiene 2021;62(4):E864-E70. doi: https://dx.doi.org/10.15167/2421-4248/jpmh2021.62.4.2269
15. Barnard S, Fryers P, Fitzpatrick J, et al. Inequalities in excess premature mortality in England during
the COVID-19 pandemic: A cross-sectional analysis of cumulative excess mortality by area

47

deprivation and ethnicity. BMJ Open 2021;11(12) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2021-052646
16. Bartscher AK, Seitz S, Siegloch S, et al. Social capital and the spread of covid-19: Insights from
european countries. Journal of Health Economics 2021;80 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.jhealeco.2021.102531
17. Bell E, Brassel S, Oliver E, et al. Estimates of the Global Burden of COVID-19 and the Value of Broad
and Equitable Access to COVID-19 Vaccines. Vaccines 2022;10(8) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.3390/vaccines10081320
18. Bogos K, Kiss Z, Kerpel Fronius A, et al. Different Trends in Excess Mortality in a Central European
Country Compared to Main European Regions in the Year of the COVID-19 Pandemic (2020): a
Hungarian Analysis. Pathology and Oncology Research 2021;27 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.3389/pore.2021.1609774
19. Buja A, Paganini M, Fusinato R, et al. Health and healthcare variables associated with Italy's excess
mortality during the first wave of the COVID-19 pandemic: An ecological study. Health Policy
2022;126(4):294-301. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.healthpol.2022.03.002
20. Calderon-Larranaga A, Vetrano DL, Rizzuto D, et al. High excess mortality in areas with young and
socially vulnerable populations during the COVID-19 outbreak in Stockholm Region, Sweden.
BMJ Global Health 2020;5(10):10. doi: https://dx.doi.org/10.1136/bmjgh-2020-003595
21. Caranci N, Di Girolamo C, Bartolini L, et al. General and COVID-19-Related Mortality by Pre-Existing
Chronic Conditions and Care Setting during 2020 in Emilia-Romagna Region, Italy. International
Journal of Environmental Research & Public Health [Electronic Resource] 2021;18(24):15. doi:
https://dx.doi.org/10.3390/ijerph182413224
22. Chen YH, Glymour M, Riley A, et al. Excess mortality associated with the COVID-19 pandemic among
Californians 18-65 years of age, by occupational sector and occupation: March through
November 2020. PLoS ONE 2021;16(6 June) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0252454
23. Corrao G, Rea F, Blangiardo GC. Lessons from COVID-19 mortality data across countries. Journal of
hypertension 2021;39(5):856-60. doi: https://dx.doi.org/10.1097/HJH.0000000000002833
24. Cronin CJ, Evans WN. Excess mortality from COVID and non-COVID causes in minority populations.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2021;118(39)
(no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1073/pnas.2101386118
25. De Angelis E, Renzetti S, Volta M, et al. COVID-19 incidence and mortality in Lombardy, Italy: An
ecological study on the role of air pollution, meteorological factors, demographic and
socioeconomic variables. Environmental Research 2021;195 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.envres.2021.110777
26. De Geyter C, Masciocchi M, Gobrecht-Keller U. Excess mortality caused by the COVID-19 pandemic
negatively impacts birth numbers in European countries. Human Reproduction 2022;37(4):82227. doi: https://dx.doi.org/10.1093/humrep/deac031
27. de Lusignan S, Joy M, Oke J, et al. Disparities in the excess risk of mortality in the first wave of
COVID-19: Cross sectional study of the English sentinel network. Journal of Infection
2020;81(5):785-92. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.jinf.2020.08.037
28. Demetriou CA, Achilleos S, Quattrocchi A, et al. Impact of the COVID-19 pandemic on total, sex- and
age-specific all-cause mortality in 20 countries worldwide during 2020: results from the C-MOR
project. International journal of epidemiology 2022;27 doi:
https://dx.doi.org/10.1093/ije/dyac170
29. Dorrucci M, Minelli G, Boros S, et al. Excess Mortality in Italy During the COVID-19 Pandemic:
Assessing the Differences Between the First and the Second Wave, Year 2020. Frontiers in public
health 2021;9:669209. doi: https://dx.doi.org/10.3389/fpubh.2021.669209

48

30. Faust JS, Chen AJ, Nguemeni T, et al. Leading Causes of Death among Adults Aged 25 to 44 Years by
Race and Ethnicity in Texas during the COVID-19 Pandemic, March to December 2020. JAMA
Internal Medicine 2022;182(1):87-90. doi:
https://dx.doi.org/10.1001/jamainternmed.2021.6734
31. Fazekas-Pongor V, Szarvas Z, Nagy ND, et al. Different patterns of excess all-cause mortality by age
and sex in Hungary during the 2<sup>nd</sup> and 3<sup>rd</sup> waves of the COVID-19
pandemic. GeroScience 2022 doi: https://dx.doi.org/10.1007/s11357-022-00622-3
32. Gadeyne S, Rodriguez-Loureiro L, Surkyn J, et al. Are we really all in this together? The social
patterning of mortality during the first wave of the COVID-19 pandemic in Belgium. International
Journal for Equity in Health 2021;20(1) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1186/s12939021-01594-0
33. Geeraedts F, Luttje M, Visschedijk J, et al. Low-Threshold Testing for SARS-CoV-2 (COVID-19) in LongTerm Care Facilities Early in the First Pandemic Wave, the Twente Region, the Netherlands: A
Possible Factor in Reducing Morbidity and Mortality. Journal of Applied Gerontology
2022;41(8):1802-11. doi: https://dx.doi.org/10.1177/07334648221093050
34. Grande E, Fedeli U, Pappagallo M, et al. Variation in Cause-Specific Mortality Rates in Italy during the
First Wave of the COVID-19 Pandemic: A Study Based on Nationwide Data. International Journal
of Environmental Research and Public Health 2022;19(2) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.3390/ijerph19020805
35. Habibdoust A, Tatar M, Wilson FA. Estimating Excess Deaths by Race/Ethnicity in the State of
California During the COVID-19 Pandemic. Journal of racial and ethnic health disparities 2022;11
doi: https://dx.doi.org/10.1007/s40615-022-01349-9
36. Hanly P, Ahern M, Sharp L, et al. The cost of lost productivity due to premature mortality associated
with COVID-19: a Pan-European study. European Journal of Health Economics 2022;23(2):24959. doi: https://dx.doi.org/10.1007/s10198-021-01351-8
37. Huang C, Yang L, Pan J, et al. Correlation between vaccine coverage and the COVID-19 pandemic
throughout the world: Based on real-world data. Journal of Medical Virology 2022;94(5):218187. doi: https://dx.doi.org/10.1002/jmv.27609
38. Islam N, Shkolnikov VM, Acosta RJ, et al. Excess deaths associated with covid-19 pandemic in 2020:
Age and sex disaggregated time series analysis in 29 high income countries. The BMJ 2021;373
(no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1136/bmj.n1137
39. Joy M, Richard H, F D, et al. Excess mortality in the first COVID pandemic peak: Cross-sectional
analyses of the impact of age, sex, ethnicity, household size, and long-term conditions in people
of known SARS-CoV-2 status in England. British Journal of General Practice 2020;70(701):E890E98. doi: https://dx.doi.org/10.3399/BJGP20X713393
40. Kapitsinis N. The underlying factors of excess mortality in 2020: a cross-country analysis of prepandemic healthcare conditions and strategies to cope with Covid-19. BMC health services
research 2021;21(1):1197. doi: https://dx.doi.org/10.1186/s12913-021-07169-7
41. Karlinsky A, Kobak D. Tracking excess mortality across countries during the covid-19 pandemic with
the world mortality dataset. eLife 2021;10 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.7554/eLife.69336
42. Kelly G, Petti S, Noah N. Covid-19, non-Covid-19 and excess mortality rates not comparable across
countries. Epidemiology and Infection 2021 doi:
https://dx.doi.org/10.1017/S0950268821001850
43. Kontis V, Bennett JE, Rashid T, et al. Magnitude, demographics and dynamics of the effect of the first
wave of the COVID-19 pandemic on all-cause mortality in 21 industrialized countries. Nature
Medicine 2020;26(12):1919-28. doi: https://dx.doi.org/10.1038/s41591-020-1112-0

49

44. Kung S, Doppen M, Black M, et al. Underestimation of covid-19 mortality during the pandemic. ERJ
Open Research 2021;7(1):1-7. doi: https://dx.doi.org/10.1183/23120541.00766-2020
45. Laurencin CT, Wu ZH, McClinton A, et al. Excess Deaths Among Blacks and Latinx Compared to
Whites During Covid-19. Journal of racial and ethnic health disparities 2021;8(3):783-89. doi:
https://dx.doi.org/10.1007/s40615-021-01010-x
46. Leon-Gomez I, Mazagatos C, Delgado-Sanz C, et al. The impact of COVID-19 on mortality in Spain:
Monitoring excess mortality (MoMo) and the surveillance of confirmed COVID-19 deaths.
Viruses 2021;13(12) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.3390/v13122423
47. Levitt M, Zonta F, Ioannidis JPA. Comparison of pandemic excess mortality in 2020-2021 across
different empirical calculations. Environmental Research 2022;213 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.envres.2022.113754
48. Lewis SJ, Dack K, Relton CL, et al. Was the risk of death among the population of teachers and other
school workers in England and Wales due to COVID-19 and all causes higher than other
occupations during the pandemic in 2020? An ecological study using routinely collected data on
deaths from the Office for National Statistics. BMJ Open 2021;11(11) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2021-050656
49. Lukowsky LR, Der-Martirosian C, Dobalian A. Disparities in Excess, All-Cause Mortality among Black,
Hispanic and White Veterans at the U.S. Department of Veterans Affairs during the COVID-19
Pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health 2022;19(4) (no
pagination) doi: https://dx.doi.org/10.3390/ijerph19042368
50. Lundberg JO, Zeberg H. Longitudinal variability in mortality predicts COVID-19 deaths. European
Journal of Epidemiology 2021;36(6):599-603. doi: https://dx.doi.org/10.1007/s10654-02100777-x
51. Matz M, Allemani C, Van Tongeren M, et al. Excess mortality among essential workers in England and
Wales during the COVID-19 pandemic. Journal of Epidemiology and Community Health
2022;76(7):660-66. doi: https://dx.doi.org/10.1136/jech-2022-218786
52. Meng Y, Wong MS, Xing H, et al. Assessing the country-level excess all-cause mortality and the
impacts of air pollution and human activity during the covid-19 epidemic. International Journal
of Environmental Research and Public Health 2021;18(13) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.3390/ijerph18136883
53. Oroszi B, Juhasz A, Nagy C, et al. Unequal burden of COVID-19 in Hungary: A geographical and
socioeconomic analysis of the second wave of the pandemic. BMJ Global Health 2021;6(9) (no
pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1136/bmjgh-2021-006427
54. Perotti P, Bertuccio P, Cacitti S, et al. Impact of the COVID-19 Pandemic on Total and Cause-Specific
Mortality in Pavia, Northern Italy. International Journal of Environmental Research and Public
Health 2022;19(11) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.3390/ijerph19116498
55. Polyakova M, Udalova V, Kocks G, et al. Racial disparities in excess all-cause mortality during the
early covid-19 pandemic varied substantially across states. Health Affairs 2021;40(2):307-16.
doi: https://dx.doi.org/10.1377/hlthaff.2020.02142
56. Quast T, Andel R. Excess Mortality Associated With COVID-19 by Demographic Group: Evidence From
Florida and Ohio. Public Health Reports 2021;136(6):782-90. doi:
https://dx.doi.org/10.1177/00333549211041550
57. Rangachev A, Marinov GK, Mladenov M. The demographic and geographic impact of the COVID
pandemic in Bulgaria and Eastern Europe in 2020. Scientific reports 2022;12(1):6333. doi:
https://dx.doi.org/10.1038/s41598-022-09790-w
58. Rose SM, Paterra M, Isaac C, et al. Analysing COVID-19 outcomes in the context of the 2019 Global
Health Security (GHS) Index. BMJ Global Health 2021;6(12) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1136/bmjgh-2021-007581

50

59. Rossen LM, Ahmad FB, Anderson RN, et al. Disparities in Excess Mortality Associated with COVID-19 United States, 2020. Mmwr 2021;Morbidity and mortality weekly report. 70(33):1114-19. doi:
https://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm7033a2
60. Ruhm CJ. Excess deaths in the United States during the first year of COVID-19. Preventive Medicine
2022;162 (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.ypmed.2022.107174
61. Sanmarchi F, Golinelli D, Lenzi J, et al. Exploring the Gap between Excess Mortality and COVID-19
Deaths in 67 Countries. JAMA Network Open 2021;4(7) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2021.17359
62. Stoto MA, Schlageter S, Kraemer JD. COVID-19 mortality in the United States: It's been two Americas
from the start. PLoS ONE 2022;17(4 April) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0265053
63. Strang P, Furst P, Schultz T. Excess deaths from COVID-19 correlate with age and socio-economic
status. A database study in the Stockholm region. Upsala journal of medical sciences
2020;125(4):297-304. doi: https://dx.doi.org/10.1080/03009734.2020.1828513
64. Tarazi WW, Finegold K, Sheingold SH, et al. COVID-19-related deaths and excess deaths among
medicare fee-for-service beneficiaries. Health Affairs 2021;40(6):879-85. doi:
https://dx.doi.org/10.1377/hlthaff.2020.02521
65. Traub E, Amoon AT, Rollin-Alamillo L, et al. Excess Mortality Associated With the COVID-19
Pandemic-Los Angeles County, March-September 2020. Journal of public health management
and practice : JPHMP 2021;27(3):233-39. doi:
https://dx.doi.org/10.1097/PHH.0000000000001344
66. Van Asten L, Harmsen CN, Stoeldraijer L, et al. Excess deaths during influenza and coronavirus
disease and infection-fatality rate for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, the
Netherlands. Emerging Infectious Diseases 2021;27(2):411-20. doi:
https://dx.doi.org/10.3201/EID2702.202999
67. Vanthomme K, Gadeyne S, Lusyne P, et al. A population-based study on mortality among Belgian
immigrants during the first COVID-19 wave in Belgium. Can demographic and socioeconomic
indicators explain differential mortality? SSM - Population Health 2021;14 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.ssmph.2021.100797
68. Verbeeck J, Faes C, Neyens T, et al. A linear mixed model to estimate COVID-19-induced excess
mortality. Biometrics 2021;25 doi: https://dx.doi.org/10.1111/biom.13578
69. Wang H, Paulson KR, Pease SA, et al. Estimating excess mortality due to the COVID-19 pandemic: a
systematic analysis of COVID-19-related mortality, 2020-21. The Lancet 2022 doi:
https://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736%2821%2902796-3
70. Watson OJ, Barnsley G, Toor J, et al. Global impact of the first year of COVID-19 vaccination: a
mathematical modelling study. The Lancet Infectious Diseases 2022;22(9):1293-302. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/S1473-3099%2822%2900320-6
71. Wu J, Mafham M, Mamas MA, et al. Place and Underlying Cause of Death During the COVID-19
Pandemic: Retrospective Cohort Study of 3.5 Million Deaths in England and Wales, 2014 to
2020. Mayo Clinic Proceedings 2021;96(4):952-63. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.mayocp.2021.02.007
72. Zalla LC, Mulholland GE, Filiatreau LM, et al. Racial/Ethnic and Age Differences in the Direct and
Indirect Effects of the COVID-19 Pandemic on US Mortality. American journal of public health
2022;112(1):154-64. doi: https://dx.doi.org/10.2105/AJPH.2021.306541
73. Zhou F, Hu TJ, Zhang XY, et al. The association of intensity and duration of non-pharmacological
interventions and implementation of vaccination with COVID-19 infection, death, and excess
mortality: Natural experiment in 22 European countries. Journal of Infection and Public Health
2022;15(5):499-507. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.jiph.2022.03.011

51

74. Zhu D, Ozaki A, Virani SS. Disease-Specific Excess Mortality During the COVID-19 Pandemic: An
Analysis of Weekly US Death Data for 2020. American journal of public health 2021;111(8):151822. doi: https://dx.doi.org/10.2105/AJPH.2021.306315
75. Barnard S, Chiavenna C, Fox S, et al. Methods for modelling excess mortality across England during
the COVID-19 pandemic. Statistical Methods in Medical Research 2021 doi:
https://dx.doi.org/10.1177/09622802211046384

52

Bijlagen
Bijlage 1. Zoekstrategieën
Bijlage 2. Study flow
Bijlage 3. Uitgesloten onderzoeken
Bijlage 4. Initieel ingesloten onderzoeken
Bijlage 5. Statistische modellen
Bijlage 6. Referenties methodologische artikelen
Bijlage 7. Doodsoorzaken
Bijlage 8. Determinanten
Bijlage 9. Internationale verschillen
Bijlage 10. Oversterfte in subgroepen
Bijlage 11. Virusvarianten, vaccinaties en interventies

53

Bijlage 1. Zoekstrategie
Embase, Ovid MEDLINE(R)
Datum zoekactie: 14 september 2022
#

Searches

Results

1

((excess or displacement) adj (mortalit* or death*)).ti,ab.

17552

2

excess mortality.hw.

738

3

1 or 2

17697

4

limit 3 to yr="2020 -Current"

3662

5

limit 4 to (embase or medline) [Limit not valid in Ovid MEDLINE(R),Ovid MEDLINE(R)
Daily Update,Ovid MEDLINE(R) PubMed not MEDLINE,Ovid MEDLINE(R) InProcess,Ovid MEDLINE(R) Publisher; records were retained]

2841

6

remove duplicates from 5

1664

54

Bijlage 2. Study flow

Duplicates removed
n = 1177

Screening

Records screened
n = 1664

Records excluded
n = 1216

Full-text articles assessed
for eligibility
n = 448

Full-text articles excluded n = 254

Included

Identification

Records identified through
database searching
n = 2841

Eligibility

Figuur. Study flow van de selectie van studies betreffende oversterfte

No full text
n=7
Duplicate
n = 12
Wrong language
n = 20
Wrong publication type n = 54
No excess mortality
n = 88
No COVID-19
n = 37
Patient population
n = 23
Wrong country
n=7
Other
n=6

Eligible
n = 194

55

Bijlage 3. Uitgesloten onderzoeken
Uitgesloten studies betreffende oversterfte in specifieke populaties
Reference
Population
Burton (2020) 1

Care home residents

Canoui-Poitrine (2021) 2

Nursing home residents

Chen (2020) 3

Patients from mental health and community physical health services

Clarke (2022) 4

Organ transplant recipients

Costa-Font (2021) 5

Nursing home residents

Dashtban (2022) 6

Patients with chronic kidney disease

Gibertoni (2021) 7

Patients with chronic kidney disease that are not on dialysis

Gulliford (2022) 8

Care home residents and community dwelling elderly

Henderson (2022) 9

Adults with intellectual disabilities

Hua (2022) 10

Assisted living residents with Alzheimer's disease and related dementias

Kim (2021) 11

Patients with kidney failure

Lai (2020) 12

Patients with cancer

Lewis (2022) 13

Patients with amyloidosis

Martinez-Lopez (2021) 14

Patients with multiple myeloma

Mascolo (2021) 15

Hospitalized patients

Massie (2022) 16

Solid organ transplant recipients

Morciano (2021) 17

Care home residents

Payne (2022) 18

Patients with sickle cell disease

Savage (2022) 19

Long-term care residents

Silversmit (2021) 20

Patients with cancer

Strang (2021) 21

Patients with cancer

Thomas (2021) 22

Care home residents

Voci (2022) 23

Patients with cardiovascular disease

Referenties
1. Burton JK, Bayne G, Evans C, et al. Evolution and effects of COVID-19 outbreaks in care homes: a
population analysis in 189 care homes in one geographical region of the UK. The Lancet Healthy
Longevity 2020;1(1):e21-e31. doi: https://dx.doi.org/10.1016/S2666-7568(20)30012-X
2. Canoui-Poitrine F, Rachas A, Thomas M, et al. Magnitude, change over time, demographic
characteristics and geographic distribution of excess deaths among nursing home residents
during the first wave of COVID-19 in France: A nationwide cohort study. Age and Ageing
2021;50(5):1473-81. doi: https://dx.doi.org/10.1093/ageing/afab098
3. Chen S, Jones PB, Underwood BR, et al. The early impact of COVID-19 on mental health and
community physical health services and their patients' mortality in Cambridgeshire and

56

Peterborough, UK. Journal of Psychiatric Research 2020;131:244-54. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.jpsychires.2020.09.020
4. Clarke JA, Wiemken TL, Korenblat KM. Excess Mortality Among Solid Organ Transplant Recipients in
the United States During the COVID-19 Pandemic. Transplantation 2022;31 doi:
https://dx.doi.org/10.1097/TP.0000000000004341
5. Costa-Font J, Jimenez M, Viola A. Fatal Underfunding? Explaining COVID-19 Mortality in Spanish
Nursing Homes. Journal of aging and health 2021;33(7-8):607-17. doi:
https://dx.doi.org/10.1177/08982643211003794
6. Dashtban A, Mizani MA, Denaxas S, et al. A retrospective cohort study predicting and validating
impact of the COVID-19 pandemic in individuals with chronic kidney disease. Kidney
International 2022;102(3):652-60. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.kint.2022.05.015
7. Gibertoni D, Reno C, Rucci P, et al. COVID-19 incidence and mortality in non-dialysis chronic kidney
disease patients. PLoS ONE 2021;16(7 July) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0254525
8. Gulliford MC, Prevost AT, Clegg A, et al. Mortality of Care Home Residents and Community-Dwelling
Controls During the COVID-19 Pandemic in 2020: Matched Cohort Study. Journal of the
American Medical Directors Association 2022;23(6):923-29.e2. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.jamda.2022.04.003
9. Henderson A, Fleming M, Cooper SA, et al. COVID-19 infection and outcomes in a population-based
cohort of 17 203 adults with intellectual disabilities compared with the general population.
Journal of Epidemiology and Community Health 2022;76(6):550-55. doi:
https://dx.doi.org/10.1136/jech-2021-218192
10. Hua CL, Cornell PY, Zimmerman S, et al. Excess Mortality Among Assisted Living Residents With
Dementia During the COVID-19 Pandemic. Journal of the American Medical Directors Association
2022;08 doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.jamda.2022.07.023
11. Kim D, Lee Y, Thorsness R, et al. Racial and Ethnic Disparities in Excess Deaths Among Persons With
Kidney Failure During the COVID-19 Pandemic, March-July 2020. American Journal of Kidney
Diseases 2021;77(5):827-29. doi: https://dx.doi.org/10.1053/j.ajkd.2021.02.003
12. Lai AG, Pasea L, Banerjee A, et al. Estimated impact of the COVID-19 pandemic on cancer services
and excess 1-year mortality in people with cancer and multimorbidity: Near real-time data on
cancer care, cancer deaths and a population-based cohort study. BMJ Open 2020;10(11) (no
pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2020-043828
13. Lewis E, Fine N, Miller RJH, et al. Amyloidosis and COVID-19: experience from an amyloid program in
Canada. Annals of Hematology 2022 doi: https://dx.doi.org/10.1007/s00277-022-04964-y
14. Martinez-Lopez J, Hernandez-Ibarburu G, Alonso R, et al. Impact of COVID-19 in patients with
multiple myeloma based on a global data network. Blood Cancer Journal 2021;11(12) (no
pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1038/s41408-021-00588-z
15. Mascolo P, Feola A, Sementa C, et al. A Descriptive Study on Causes of Death in Hospitalized Patients
in an Acute General Hospital of Southern Italy during the Lockdown due to Covid-19 Outbreak.
Healthcare 2021;9(2):1-12. doi: https://dx.doi.org/10.3390/healthcare9020119
16. Massie AB, Werbel WA, Avery RK, et al. Quantifying excess deaths among solid organ transplant
recipients in the COVID-19 era. American Journal of Transplantation 2022;22(8):2077-82. doi:
https://dx.doi.org/10.1111/ajt.17036
17. Morciano M, Stokes J, Kontopantelis E, et al. Excess mortality for care home residents during the first
23 weeks of the COVID-19 pandemic in England: a national cohort study. BMC Medicine
2021;19(1) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1186/s12916-021-01945-2

57

18. Payne AB, Schieve LA, Abe K, et al. COVID-19 and Sickle Cell Disease-Related Deaths Reported in the
United States. Public Health Reports 2022;137(2):234-38. doi:
https://dx.doi.org/10.1177/00333549211063518
19. Savage RD, Rochon PA, Na Y, et al. Excess Mortality in Long-Term Care Residents With and Without
Personal Contact With Family or Friends During the COVID-19 Pandemic. Journal of the
American Medical Directors Association 2022;23(3):441-43.e1. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.jamda.2021.12.015
20. Silversmit G, Verdoodt F, Van Damme N, et al. Excess mortality in a nationwide cohort of cancer
patients during the initial phase of the COVID-19 pandemic in Belgium. Cancer Epidemiology
Biomarkers and Prevention 2021;30(9):1615-19. doi: https://dx.doi.org/10.1158/1055-9965.EPI21-0230
21. Strang P, Hedman C, Adlitzer H, et al. Dying from cancer with COVID-19: age, sex, socio-economic
status, and comorbidities. Acta Oncologica 2021;60(8):1019-24. doi:
https://dx.doi.org/10.1080/0284186X.2021.1934536
22. Thomas KS, Zhang W, Dosa DM, et al. Estimation of Excess Mortality Rates among US Assisted Living
Residents during the COVID-19 Pandemic. JAMA Network Open 2021;(no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2021.13411
23. Voci D, Fedeli U, Farmakis IT, et al. Deaths related to pulmonary embolism and cardiovascular events
before and during the 2020 COVID-19 pandemic: An epidemiological analysis of data from an
Italian high-risk area. Thrombosis Research 2022;212:44-50. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.thromres.2022.02.008

58

Bijlage 4. Initieel ingesloten onderzoeken
Reference

DOI

Country

Population

Selection

Aburto (2021) 1

https://dx.doi.org/10.1136/jec
h-2020-215505
https://dx.doi.org/10.1093/ije/
dyab123
https://dx.doi.org/10.1016/j.ss
mph.2021.101021
https://dx.doi.org/10.1097/ED
E.0000000000001445
https://dx.doi.org/10.1017/S09
50268821001527
https://dx.doi.org/10.1002/hec
.4277

UK

General population

Not selected

Worldwide

General population

Selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Methods only

USA

General population

Methods only

Italy

Selected

https://dx.doi.org/10.23749/m
dl.v111i5.10786
https://dx.doi.org/10.23749/m
dl.v112i6.12601
https://dx.doi.org/10.23749/m
dl.v113i3.13092
https://dx.doi.org/10.23749/m
dl.v113i2.13108
https://dx.doi.org/10.1177/09
622802211031615
https://dx.doi.org/10.1016/j.eh
b.2021.101018

Italy

General population,
focus on spatial
distribution of care
homes
General population

Italy

General population

Not selected

Italy

Working age
population
General population

Selected

https://dx.doi.org/10.15167/2
421-4248/jpmh2021.62.4.2269
https://dx.doi.org/10.3390/ijer
ph18084388
https://dx.doi.org/10.1136/bm
jopen-2021-052646
https://dx.doi.org/10.1177/09
622802211046384
https://dx.doi.org/10.1016/j.jh
ealeco.2021.102531

Achilleos (2022) 2
Ackley (2022) 3
Acosta (2022) 4
Akhmetzhanov (2021)
5

Alacevich (2021) 6

Alicandro (2020) 7
Alicandro (2021) 8
Alicandro (2022) 9
Alicandro (2022) 10
Antunes (2021) 11
Armillei (2021) 12

Astengo (2021) 13
Baranski (2021) 14
Barnard (2021) 15
Barnard (2021) 16
Bartscher (2021) 17

Basellini (2021) 18
Bell (2022) 19
Biggeri (2020) 20
Bjork (2021) 21

Blangiardo (2020) 22
Bogos (2021) 23
Bottcher (2021) 24
Brinks (2020) 25
Brinks (2021) 26

https://dx.doi.org/10.1016/j.ss
mph.2021.100799
https://dx.doi.org/10.3390/vac
cines10081320
https://dx.doi.org/10.19191/EP
20.5-6.S2.130
https://dx.doi.org/10.1093/eur
pub/ckab017
https://dx.doi.org/10.1371/jou
rnal.pone.0240286
https://dx.doi.org/10.3389/por
e.2021.1609774
https://dx.doi.org/10.1007/s10
654-021-00748-2
https://dx.doi.org/10.1186/s13
104-020-05046-w
https://dx.doi.org/10.12688/f1
000research.28023.1

Italy
NA

Not selected

Not selected
Methods only

Italy

Not selected

Italy

General population,
focus on peripheral
areas
General population

Poland

General population

Not selected

UK

General population

Selected

UK

General population

Methods only

Austria, Germany, Great Britain, Italy,
the Netherlands, Sweden,
Switzerland
UK

General population

Selected

General population

Not selected

Worldwide

General population

Selected

Italy

General population

Not selected

Belgium, Denmark, Finland, France,
Germany, Iceland, Luxemburg,
Netherlands, Norway, Sweden, UK
Italy

General population

Not selected

General population

Not selected

Europe (specific focus on Hungary)

General population

Selected

Worldwide

General population

Methods only

Selected

NA

Methods only

NA

Methods only

59

Reference
Buja (2022)

27

Buonanno (2020) 28
Calderon-Larranaga
(2020) 29
Caranci (2021) 30
Carey (2021) 31
Chan (2021) 32
Checchi (2022) 33
Chen (2021) 34
Chen (2021) 35
Conti (2020) 36
Corrao (2021) 37

Cronin (2021) 38
Cuong (2021) 39
Cusack (2020) 40

Cuschieri (2022) 41
Davies (2021) 42
De Angelis (2021) 43
De Geyter (2022) 44

de Lusignan (2020) 45
de Meester (2021) 46

Demetriou (2022) 47
Dorrucci (2021) 48
Dorrucci (2022) 49
Fairman (2021) 50
Faust (2021) 51
Faust (2022) 52
Faust (2022) 53

DOI

Country

Population

Selection

https://dx.doi.org/10.1016/j.he
althpol.2022.03.002
https://dx.doi.org/10.1371/jou
rnal.pone.0239569
https://dx.doi.org/10.1136/bm
jgh-2020-003595
https://dx.doi.org/10.3390/ijer
ph182413224
https://dx.doi.org/10.1371/jou
rnal.pone.0260381
https://dx.doi.org/10.1371/jou
rnal.pone.0256835
https://dx.doi.org/10.1186/s12
963-022-00283-6
https://dx.doi.org/10.1371/jou
rnal.pone.0252454
https://dx.doi.org/10.1001/ja
mainternmed.2020.7578
https://dx.doi.org/10.1183/
23120541.00458-2020
https://dx.doi.org/10.1097/HJ
H.0000000000002833

Italy

General population

Selected

Italy

General population

Not selected

Sweden

General population

Selected

Italy

General population

Selected

UK

General population

Selected

USA

General population

Not selected

https://dx.doi.org/10.1073/pn
as.2101386118
https://dx.doi.org/10.1093/pu
bmed/fdab396
https://dx.doi.org/10.1016/j.jfl
m.2020.102072
https://dx.doi.org/10.1093/eur
pub/ckab217
https://dx.doi.org/10.1038/s41
467-021-23935-x
https://dx.doi.org/10.1016/j.en
vres.2021.110777
https://dx.doi.org/10.1093/hu
mrep/deac031

https://dx.doi.org/10.1016/j.jin
f.2020.08.037
https://dx.doi.org/10.1681/AS
N.2020060875

https://dx.doi.org/10.1093/ije/
dyac170
https://dx.doi.org/10.3389/fpu
bh.2021.669209
https://dx.doi.org/10.4415/AN
N_22_01_04
https://dx.doi.org/10.1136/bm
jopen-2021-050361
https://dx.doi.org/10.1001/ja
ma.2020.24243
https://dx.doi.org/10.1001/ja
ma.2022.8045
https://dx.doi.org/10.1001/ja
mainternmed.2021.6734

NA

Methods only

USA

General population

Selected

USA

General population

Selected

Italy

General population

Not selected

Belgium, UK, Spain, Italy, Sweden,
France, USA, Netherlands, Canada,
Germany, Austria
USA

General population

Selected

General population

Selected

UK, France, USA

General population

Not selected

Ireland

Not selected

Cyprus, Iceland and Malta

General population,
focus on nursing
home residents
General population

UK

General population

Not selected

Italy

General population

Selected

Norway, Denmark, Iceland, Finland,
Germany, Sweden, France, Austria,
Portugal, the Netherlands,
Switzerland, Italy, Belgium, Spain
UK

General population

Selected

General population

Selected

Belgium

Not selected

Worldwide

General population
and patients on
kidney replacement
therapy
General population

Italy

General population

Selected

Italy

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Selected

USA

General population

Selected

60

Not selected

Selected

Reference

DOI

Country

Population

Selection

Fazekas-Pongor
(2022) 54
Fouillet (2020) 55

https://dx.doi.org/10.1007/s11
357-022-00622-3
https://dx.doi.org/10.2807/15
607917.ES.2020.25.34.2001485
https://dx.doi.org/10.1016/j.so
cscimed.2021.114241
https://dx.doi.org/10.1186/s12
939-021-01594-0
https://dx.doi.org/10.1177/07
334648221093050
https://dx.doi.org/10.1007/s10
654-021-00717-9
https://dx.doi.org/10.1016/j.he
althplace.2021.102508
https://dx.doi.org/10.1016/j.m
ex.2021.101257
https://dx.doi.org/10.3390/jcm
10132942
https://dx.doi.org/10.1093/aje
/kwac055
https://dx.doi.org/10.1186/s12
889-022-13491-4
https://dx.doi.org/10.3390/ijer
ph19020805
https://dx.doi.org/10.1371/jou
rnal.pone.0262264
https://dx.doi.org/10.1007/s40
615-022-01349-9
https://dx.doi.org/10.1007/s10
198-021-01351-8

Hungary

General population

Selected

France

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

Belgium

General population

Selected

Netherlands

General population

Selected

Italy

General population

Not selected

Italy

General population

Not selected

Fraser (2021) 56
Gadeyne (2021) 57
Geeraedts (2022) 58
Gianicolo (2021) 59
Gibertoni (2021) 60
Gibertoni (2021) 61
Giraud-Gatineau
(2021) 62
Glei (2022) 63
Gobina (2022) 64
Grande (2022) 65
Greenwald (2022) 66
Habibdoust (2022) 67
Hanly (2022) 68

Henry (2022) 69
Huang (2022) 70
Islam (2021) 71
Jacobson (2020) 72
Jdanov (2021) 73
Jin (2021) 74
Joy (2020) 75
Joy (2021) 76
Juul (2022) 77
Kapitsinis (2021) 78
Karlinsky (2021) 79
Kelly (2021) 80
Kirpich (2022) 81
Kondilis (2021) 82

https://dx.doi.org/10.1038/s41
598-022-04993-7
https://dx.doi.org/10.1002/jmv
.27609
https://dx.doi.org/10.1136/bm
j.n1137
https://dx.doi.org/10.1016/j.p
uhe.2020.10.004
https://dx.doi.org/10.1038/s41
597-021-01019-1
https://dx.doi.org/10.1016/j.at
horacsur.2021.03.110
https://dx.doi.org/10.3399/BJG
P20X713393
https://dx.doi.org/10.1016/S14
73-3099%2820%2930632-0
https://dx.doi.org/10.1177/14
034948211047137
https://dx.doi.org/10.1186/s12
913-021-07169-7
https://dx.doi.org/10.7554/eLif
e.69336
https://dx.doi.org/10.1017/S09
50268821001850
https://dx.doi.org/10.1038/s41
598-022-09345-z
https://dx.doi.org/10.1016/j.p
uhe.2021.06.025

NA

Methods only

France

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

Latvia

General population

Selected

Italy

General population

Selected

USA

Medicare recipients

Not selected

USA

General population

Selected

Belgium, France, Germany, Italy, The
Netherlands, Portugal, Spain,
Sweden, Switzerland
Italy

General population

Selected

General population

Not selected

Worldwide

General population

Selected

Worldwide

General population

Selected

USA

General population

Not selected

France, Germany, The Netherlands,
Spain, Switzerland, Poland
NA

General population

Methods only

UK

General population

Selected

UK

General population

Not selected

Norway, Sweden

General population

Not selected

Worldwide

General population

Selected

Worldwide

General population

Selected

Worldwide

General population

Selected

Belarus

General population

Not selected

Greece

General population

Not selected

61

Methods only

Reference

DOI

Country

Population

Selection

Konstantinoudis
(2022) 83

https://dx.doi.org/10.1038/s41
467-022-28157-3

England, Greece, Italy, Spain,
Switzerland

General population

Not selected

Kontis (2020) 84

https://dx.doi.org/10.1038/s41
591-020-1112-0
https://dx.doi.org/10.1136/jec
h-2020-214764
https://dx.doi.org/10.1371/jou
rnal.pone.0255540
https://dx.doi.org/10.1016/S01
40-6736%2820%2931234-4
https://dx.doi.org/10.1183/23
120541.00766-2020
https://dx.doi.org/10.2105/AJP
H.2021.306430
https://dx.doi.org/10.22514/sv
.2021.149
https://dx.doi.org/10.1007/s40
615-021-01010-x
https://dx.doi.org/10.3389/fpu
bh.2021.579948
https://dx.doi.org/10.3390/v13
122423
https://dx.doi.org/10.1016/j.en
vres.2022.113754
https://dx.doi.org/10.1136/bm
jopen-2021-050656
https://dx.doi.org/10.3390/ijer
ph19042368
https://dx.doi.org/10.1007/s10
654-021-00777-x
https://dx.doi.org/10.19191/EP
20.5-6.S2.126
https://dx.doi.org/10.1016/j.iji
d.2020.06.077
https://dx.doi.org/10.18632/ag
ing.103872
https://dx.doi.org/10.1186/s12
911-021-01504-y
https://dx.doi.org/10.1007/s40
520-021-02060-1
https://dx.doi.org/10.1136/jec
h-2022-218786
https://dx.doi.org/10.1186/s12
874-020-01139-z
https://dx.doi.org/10.1503/cm
aj.220337
https://dx.doi.org/10.3390/ijer
ph18136883
https://dx.doi.org/10.1186/s12
889-020-09335-8
https://dx.doi.org/10.1093/eur
pub/ckaa218
https://dx.doi.org/10.2807/15
60-7917.ES.2022.27.7.2002060
https://dx.doi.org/10.3389/fpu
bh.2021.663259
https://dx.doi.org/10.1016/j.a
mjcard.2022.03.011
https://dx.doi.org/10.1371/jou
rnal.pone.0246663

Worldwide

General population

Selected

UK

General population

Not selected

Germany, Sweden, Spain

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

Worldwide

General population

Selected

USA, Mexico

General population

Not selected

Italy

General population

Not selected

USA

General population

Selected

Sweden

General population

Not selected

Spain

General population

Selected

Worldwide, high-income countries

General population

Selected

UK

Working age
population
Veterans aged 45
and older
General population

Selected

Kontopantelis (2021)
85

Kowalli (2021) 86
Krieger (2020) 87
Kung (2021) 88
Lajous (2021) 89
Landoni (2021) 90
Laurencin (2021) 91
Ledberg (2021) 92
Leon-Gomez (2021) 93
Levitt (2022) 94
Lewis (2021) 95
Lukowsky (2022) 96
Lundberg (2021) 97
Lusa (2020) 98
Mannucci (2020) 99
Marcon (2020) 100
Martin (2021) 101
Maruotti (2022) 102
Matz (2022) 103
Mba (2020) 104
McGrail (2022) 105
Meng (2021) 106
Michelozzi (2020) 107
Modig (2021) 108
Molenberghs (2022)
109

Morfeld (2021) 110
Motairek (2022) 111
Nemeth (2021) 112

USA
Europe
NA

Selected
Selected
Methods only

Italy

General population

Not selected

Italy

General population

Not selected

NA

Methods only

Italy

General population

Not selected

UK

Essential workers

Selected

NA

Methods only

Canada

General population

Not selected

Worldwide

General population

Selected

Italy

General population

Not selected

Sweden

General population

Not selected

Belgium

General population

Not selected

Germany, Italy

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

NA

Methods only

62

Reference
Nielsen (2021)

113

Nogueirai (2020) 114
Norgaard (2021) 115
Odone (2021) 116
Oroszi (2021) 117
Oroszi (2022) 118
Pascal (2021) 119
Pastor-Barriuso (2020)
120

Perone (2022) 121
Perotti (2022) 122
Pilkington (2021) 123
Pimenoff (2021) 124
Pimenoff (2021) 125
Polyakova (2020) 126
Polyakova (2021) 127
Portugal (2021) 128
Postill (2022) 129
Preliminary Estimate...
(2020) 130
Quast (2021) 131
Rangachev (2022) 132
Reif (2021) 133
Ricco (2022) 134
Ricco (2022) 135
Riley (2021) 136
Rivera (2020) 137
Rizzi (2021) 138
Rizzi (2022) 139
Rose (2021) 140
Rossen (2020) 141
Rossen (2021) 142

DOI

Country

Population

Selection

https://dx.doi.org/10.1038/s41
598-021-00213-w
https://dx.doi.org/10.20344/a
mp.13928
https://dx.doi.org/10.2807/15
60-7917.ES.2021.26.1.2002023
https://dx.doi.org/10.1016/j.p
uhe.2020.11.016
https://dx.doi.org/10.1136/bm
jgh-2021-006427
https://dx.doi.org/10.3390/jp
m12030388
https://dx.doi.org/10.1016/j.p
uhe.2021.02.012
https://dx.doi.org/10.1136/bm
j.m4509
https://dx.doi.org/10.1038/s41
598-022-17215-x
https://dx.doi.org/10.3390/ijer
ph19116498
https://dx.doi.org/10.1186/s12
889-021-12203-8
https://dx.doi.org/10.1093/cid
/ciaa1593
https://dx.doi.org/10.1016/j.iji
d.2021.08.005
https://dx.doi.org/10.1073/pn
as.2014279117
https://dx.doi.org/10.1377/hlt
haff.2020.02142
https://dx.doi.org/10.1155/20
21/5582589
https://dx.doi.org/10.2196/32
426
https://dx.doi.org/10.15585/m
mwr.mm6919e5
https://dx.doi.org/10.1177/00
333549211041550
https://dx.doi.org/10.1038/s41
598-022-09790-w
https://dx.doi.org/10.7326/M2
1-2239
https://dx.doi.org/10.23750/ab
m.v93i4.13190
https://dx.doi.org/10.3390/idr
14030043
https://dx.doi.org/10.1016/j.ss
mph.2021.100860
https://dx.doi.org/10.1017/S09
50268820002617
https://dx.doi.org/10.1073/pn
as.2025324118
https://dx.doi.org/10.1177/14
034948211027818
https://dx.doi.org/10.1136/bm
jgh-2021-007581
https://dx.doi.org/10.15585/m
mwr.mm6942e2
https://dx.doi.org/10.15585/m
mwr.mm7033a2

Europe

General population

Not selected

Portugal

General population

Not selected

Europe

General population

Not selected

Italy

General population

Not selected

Hungary

General population

Selected

Hungary

General population

Not selected

France

General population

Not selected

Spain

General population

Not selected

Italy

General population

Not selected

Italy

General population

Selected

France

General population

Not selected

Sweden

General population

Not selected

Sweden

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Selected

Portugal

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Selected

Europe

General population

Selected

USA

General population

Selected

Italy

General population

Not selected

Italy

General population

Not selected

USA

Selected

USA

General population
(Latino people)
General population

Denmark, Sweden

General population

Methods only

Sweden, Denmark

General population

Not selected

Worldwide

General population

Selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Selected

63

Not selected

Reference
Rossen (2021)

143

Rovetta (2022) 144
Rubio (2021) 145
Ruhm (2022) 146
Rypdal (2021) 147
Saavedra (2021) 148
Sandrini (2020) 149
Sanmarchi (2021) 150
Scortichini (2020) 151
Shannon (2022) 152
Shiels (2021) 153
Shiels (2021) 154
Shkolnikov (2022) 155
Sinnathamby (2020)
156

Solanes (2021) 157
Stang (2020) 158
Staub (2022) 159
Stein (2021) 160
Stokes (2021) 161
Stokes (2021) 162
Stoto (2022) 163
Strang (2020) 164
Strongman (2022) 165
Tarazi (2021) 166
Tatar (2021) 167
Tatar (2021) 168
Touraine (2020) 169
Traub (2021) 170
Van Asten (2021) 171
Vanthomme (2021) 172

DOI

Country

Population

Selection

https://dx.doi.org/10.15585/m
mwr.mm7015a4
https://dx.doi.org/10.2196/36
022
https://dx.doi.org/10.1093/bio
statistics/kxz017
https://dx.doi.org/10.1016/j.yp
med.2022.107174
https://dx.doi.org/10.3390/ijer
ph18083913
https://dx.doi.org/10.1186/s12
963-021-00259-y
https://dx.doi.org/10.19191/EP
20.5-6.S2.124
https://dx.doi.org/10.1001/ja
manetworkopen.2021.17359
https://dx.doi.org/10.1093/ije/
dyaa169
https://dx.doi.org/10.1016/j.so
cscimed.2021.114549
https://dx.doi.org/10.7326/M2
0-7385
https://dx.doi.org/10.7326/M2
1-2134
https://dx.doi.org/10.1016/j.ss
mph.2022.101118
https://dx.doi.org/10.2807/15
607917.ES.2020.25.28.2001239
https://dx.doi.org/10.3967/bes
2021.120
https://dx.doi.org/10.1016/j.jin
f.2020.09.012
https://dx.doi.org/10.7326/M2
1-3824
https://dx.doi.org/10.1007/s10
943-021-01307-5
https://dx.doi.org/10.1371/jou
rnal.pmed.1003571
https://dx.doi.org/10.1001/ja
manetworkopen.2021.25287
https://dx.doi.org/10.1371/jou
rnal.pone.0265053
https://dx.doi.org/10.1080/03
009734.2020.1828513
https://dx.doi.org/10.1371/jou
rnal.pmed.1003870
https://dx.doi.org/10.1377/hlt
haff.2020.02521
https://dx.doi.org/10.2105/AJP
H.2020.306130
https://dx.doi.org/10.2105/AJP
H.2021.306340
https://dx.doi.org/10.1177/09
62280218823234
https://dx.doi.org/10.1097/PH
H.0000000000001344
https://dx.doi.org/10.3201/EID
2702.202999
https://dx.doi.org/10.1016/j.ss
mph.2021.100797

USA

General population

Not selected

Italy

General population

Not selected

NA

Methods only

USA

General population

Selected

Norway, Sweden

General population

Not selected

Spain

General population

Not selected

Italy

General population

Not selected

Worldwide

General population

Selected

Italy

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Selected

USA

General population

Selected

Worldwide

General population

Methods only

UK

General population

Not selected

Spain

General population

Not selected

Germany

General population

Not selected

Switzerland, Sweden and Spain

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Selected

Sweden

General population

Selected

UK

General population

Selected

USA

Selected

USA

Medicare fee-forservice beneficiaries
General population

USA

General population

Not selected

NA

Not selected

Methods only

USA

General population

Selected

Netherlands

General population

Selected

Belgium

Immigrants

Selected

64

Reference
Verbeeck (2021)

173

Vestergaard (2020) 174

Vieira (2020) 175
Vladescu (2022) 176
von Cube (2021) 177
Vu (2022) 178
Walkowiak (2022) 179
Wallace (2021) 180

Wang (2022) 181
Watson (2022) 182
Weinberger (2020) 183
Weitkunat (2021) 184
Wiemken (2021) 185
Wollschlager (2022) 186
Woolf (2020) 187
Woolf (2020) 188
Woolf (2021) 189
Wu (2021) 190
Yoneoka (2021) 191
Zalla (2022) 192
Zhou (2022) 193
Zhu (2021) 194

DOI

Country

Population

Selection

https://dx.doi.org/10.1111/bio
m.13578
https://dx.doi.org/10.2807/15
607917.ES.2020.25.26.2001214
https://dx.doi.org/10.2991/jeg
h.k.200628.001
https://dx.doi.org/10.18683/ge
rms.2022.1320
https://dx.doi.org/10.1186/s12
874-021-01349-z
https://dx.doi.org/10.1002/iid3
.661
https://dx.doi.org/10.3390/ijer
ph19063692
https://dx.doi.org/10.1001/ja
mahealthforum.2021.2861

Belgium, Netherlands

General population

Selected

Europe

General population

Not selected

Portugal

General population

Not selected

Romania

General population

Not selected

https://dx.doi.org/10.1016/S01
40-6736%2821%2902796-3
https://dx.doi.org/10.1016/S14
73-3099%2822%2900320-6
https://dx.doi.org/10.1001/ja
mainternmed.2020.3391
https://dx.doi.org/10.4414/sm
w.2021.w30030
https://dx.doi.org/10.1016/j.aji
c.2021.03.013
https://dx.doi.org/10.1007/s00
103-021-03465-z
https://dx.doi.org/10.1001/ja
ma.2020.11787
https://dx.doi.org/10.1001/ja
ma.2020.19545
https://dx.doi.org/10.1001/ja
ma.2021.5199
https://dx.doi.org/10.1016/j.m
ayocp.2021.02.007
https://dx.doi.org/10.1002/sim
.9182
https://dx.doi.org/10.2105/AJP
H.2021.306541
https://dx.doi.org/10.1016/j.jip
h.2022.03.011
https://dx.doi.org/10.2105/AJP
H.2021.306315

Worldwide

NA

Methods only

USA

General population

Not selected

Poland

General population

Not selected

USA

General population,
influence of
medicare
General population

Not selected

General population,
by vaccine status
General population

Selected

Worldwide
USA
NA

Selected

Not selected
Methods only

USA

General population

Not selected

Germany

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

USA

General population

Not selected

UK

General population

Selected

NA

Methods only

USA

General population

Selected

Europe

General population,
focus on vaccination
General population

Selected

USA

Selected

Referenties
1. Aburto JM, Kashyap R, Scholey J, et al. Estimating the burden of the COVID-19 pandemic on mortality,
life expectancy and lifespan inequality in England and Wales: a population-level analysis. Journal
of epidemiology and community health 2021;75(8):735-40. doi: https://dx.doi.org/10.1136/jech2020-215505
2. Achilleos S, Quattrocchi A, Gabel J, et al. Excess all-cause mortality and COVID-19-related mortality: a
temporal analysis in 22 countries, from January until August 2020. International Journal of
Epidemiology 2022;51(1):35-53. doi: https://dx.doi.org/10.1093/ije/dyab123

65

3. Ackley CA, Lundberg DJ, Ma L, et al. County-level estimates of excess mortality associated with COVID19 in the United States. SSM - Population Health 2022;17 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.ssmph.2021.101021
4. Acosta RJ, Irizarry RA. A Flexible Statistical Framework for Estimating Excess Mortality. Epidemiology
2022;33(3):346-53. doi: https://dx.doi.org/10.1097/EDE.0000000000001445
5. Akhmetzhanov AR. Estimation of delay-adjusted all-cause excess mortality in the USA: MarchDecember 2020. Epidemiology and Infection 2021 doi:
https://dx.doi.org/10.1017/S0950268821001527
6. Alacevich C, Cavalli N, Giuntella O, et al. The presence of care homes and excess deaths during the
COVID-19 pandemic: Evidence from Italy. Health Economics (United Kingdom) 2021;30(7):170310. doi: https://dx.doi.org/10.1002/hec.4277
7. Alicandro G, Remuzzi G, La Vecchia C. COVID-19 pandemic and total mortality in the first six months of
2020 in Italy. La Medicina del lavoro 2020;111(5):351-53. doi:
https://dx.doi.org/10.23749/mdl.v111i5.10786
8. Alicandro G, Remuzzi G, Centanni S, et al. Excess total mortality in 2021 in Italy was about one third of
that observed in 2020. La Medicina del lavoro 2021;112(6):414-21. doi:
https://dx.doi.org/10.23749/mdl.v112i6.12601
9. Alicandro G, Remuzzi G, Centanni S, et al. No excess mortality among working-age Italians during the
Omicron wave of Covid-19. La Medicina del lavoro 2022;113(3):e2022030. doi:
https://dx.doi.org/10.23749/mdl.v113i3.13092
10. Alicandro G, Remuzzi G, Centanni S, et al. Excess total mortality during the Covid-19 pandemic in
Italy: updated estimates indicate persistent excess in recent months. La Medicina del lavoro
2022;113(2):e2022021. doi: https://dx.doi.org/10.23749/mdl.v113i2.13108
11. Antunes L, Mendonca D, Bento MJ, et al. Dealing with missing information on covariates for excess
mortality hazard regression models - Making the imputation model compatible with the
substantive model. Statistical Methods in Medical Research 2021;30(10):2256-68. doi:
https://dx.doi.org/10.1177/09622802211031615
12. Armillei F, Filippucci F, Fletcher T. Did Covid-19 hit harder in peripheral areas? The case of Italian
municipalities. Economics and Human Biology 2021;42 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.ehb.2021.101018
13. Astengo M, Tassinari F, Paganino C, et al. Weight of risk factors for mortality and short-term
mortality displacement during the COVID-19 pandemic. Journal of Preventive Medicine and
Hygiene 2021;62(4):E864-E70. doi: https://dx.doi.org/10.15167/2421-4248/jpmh2021.62.4.2269
14. Baranski K, Brozek G, Kowalska M, et al. Impact of covid-19 pandemic on total mortality in Poland.
International Journal of Environmental Research and Public Health 2021;18(8) (no pagination)
doi: https://dx.doi.org/10.3390/ijerph18084388
15. Barnard S, Fryers P, Fitzpatrick J, et al. Inequalities in excess premature mortality in England during
the COVID-19 pandemic: A cross-sectional analysis of cumulative excess mortality by area
deprivation and ethnicity. BMJ Open 2021;11(12) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2021-052646
16. Barnard S, Chiavenna C, Fox S, et al. Methods for modelling excess mortality across England during
the COVID-19 pandemic. Statistical Methods in Medical Research 2021 doi:
https://dx.doi.org/10.1177/09622802211046384
17. Bartscher AK, Seitz S, Siegloch S, et al. Social capital and the spread of covid-19: Insights from
european countries. Journal of Health Economics 2021;80 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.jhealeco.2021.102531

66

18. Basellini U, Alburez-Gutierrez D, Del Fava E, et al. Linking excess mortality to mobility data during the
first wave of COVID-19 in England and Wales. SSM - Population Health 2021;14 (no pagination)
doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.ssmph.2021.100799
19. Bell E, Brassel S, Oliver E, et al. Estimates of the Global Burden of COVID-19 and the Value of Broad
and Equitable Access to COVID-19 Vaccines. Vaccines 2022;10(8) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.3390/vaccines10081320
20. Biggeri A, Lagazio C, Catelan D, et al. A municipality-level analysis of excess mortality in Italy in the
period January-April 2020. Epidemiologia e Prevenzione 2020;44(5-6 Suppl 2):297-306. doi:
https://dx.doi.org/10.19191/EP20.5-6.S2.130
21. Bjork J, Mattisson K, Ahlbom A. Impact of winter holiday and government responses on mortality in
Europe during the first wave of the COVID-19 pandemic. European journal of public health
2021;31(2):272-77. doi: https://dx.doi.org/10.1093/eurpub/ckab017
22. Blangiardo M, Cameletti M, Pirani M, et al. Estimating weekly excess mortality at sub-national level
in Italy during the COVID-19 pandemic. PLoS ONE [Electronic Resource] 2020;15(10):e0240286.
doi: https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0240286
23. Bogos K, Kiss Z, Kerpel Fronius A, et al. Different Trends in Excess Mortality in a Central European
Country Compared to Main European Regions in the Year of the COVID-19 Pandemic (2020): a
Hungarian Analysis. Pathology and Oncology Research 2021;27 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.3389/pore.2021.1609774
24. Bottcher L, D'Orsogna MR, Chou T. Using excess deaths and testing statistics to determine COVID-19
mortalities. European Journal of Epidemiology 2021;36(5):545-58. doi:
https://dx.doi.org/10.1007/s10654-021-00748-2
25. Brinks R, Tonnies T, Hoyer A. Assessing two methods for estimating excess mortality of chronic
diseases from aggregated data. BMC research notes 2020;13(1):216. doi:
https://dx.doi.org/10.1186/s13104-020-05046-w
26. Brinks R, Tonnies T, Hoyer A. Impact of diagnostic accuracy on the estimation of excess mortality
from incidence and prevalence: Simulation study and application to diabetes in German men.
F1000Research 2021;10 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.12688/f1000research.28023.1
27. Buja A, Paganini M, Fusinato R, et al. Health and healthcare variables associated with Italy's excess
mortality during the first wave of the COVID-19 pandemic: An ecological study. Health Policy
2022;126(4):294-301. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.healthpol.2022.03.002
28. Buonanno P, Galletta S, Puca M. Estimating the severity of COVID-19: Evidence from the Italian
epicenter. PLoS ONE 2020;15(10 October) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0239569
29. Calderon-Larranaga A, Vetrano DL, Rizzuto D, et al. High excess mortality in areas with young and
socially vulnerable populations during the COVID-19 outbreak in Stockholm Region, Sweden.
BMJ Global Health 2020;5(10):10. doi: https://dx.doi.org/10.1136/bmjgh-2020-003595
30. Caranci N, Di Girolamo C, Bartolini L, et al. General and COVID-19-Related Mortality by Pre-Existing
Chronic Conditions and Care Setting during 2020 in Emilia-Romagna Region, Italy. International
Journal of Environmental Research & Public Health [Electronic Resource] 2021;18(24):15. doi:
https://dx.doi.org/10.3390/ijerph182413224
31. Carey IM, Cook DG, Harris T, et al. Risk factors for excess all-cause mortality during the first wave of
the COVID-19 pandemic in England: A retrospective cohort study of primary care data. PLoS ONE
[Electronic Resource] 2021;16(12):e0260381. doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0260381

67

32. Chan EYS, Cheng D, Martin J. Impact of COVID-19 on excess mortality, life expectancy, and years of
life lost in the United States. PLoS ONE 2021;16(9 September) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0256835
33. Checchi F, Testa A, Gimma A, et al. A method for small-area estimation of population mortality in
settings affected by crises. Population Health Metrics 2022;20(1) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1186/s12963-022-00283-6
34. Chen YH, Glymour M, Riley A, et al. Excess mortality associated with the COVID-19 pandemic among
Californians 18-65 years of age, by occupational sector and occupation: March through
November 2020. PLoS ONE 2021;16(6 June) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0252454
35. Chen YH, Glymour MM, Catalano R, et al. Excess Mortality in California during the Coronavirus
Disease 2019 Pandemic, March to August 2020. JAMA Internal Medicine 2021;181(5):705-07.
doi: https://dx.doi.org/10.1001/jamainternmed.2020.7578
36. Conti S, Ferrara P, Mazzaglia G, et al. Magnitude and time-course of excess mortality during COVID19 outbreak: Population-based empirical evidence from highly impacted provinces in northern
Italy. ERJ Open Research 2020;6(3):1-9. doi: https://dx.doi.org/10.1183/ 23120541.00458-2020
37. Corrao G, Rea F, Blangiardo GC. Lessons from COVID-19 mortality data across countries. Journal of
hypertension 2021;39(5):856-60. doi: https://dx.doi.org/10.1097/HJH.0000000000002833
38. Cronin CJ, Evans WN. Excess mortality from COVID and non-COVID causes in minority populations.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2021;118(39)
(no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1073/pnas.2101386118
39. Cuong VM. Early-death weeks associated with COVID-19: a comparison among France, the UK and
the USA. Journal of public health 2021;21 doi: https://dx.doi.org/10.1093/pubmed/fdab396
40. Cusack DA. COVID-19 pandemic: Coroner's database of death inquiries with clinical epidemiology
and total and excess mortality analyses in the District of Kildare March to June 2020. Journal of
Forensic and Legal Medicine 2020;76 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.jflm.2020.102072
41. Cuschieri S, Pallari E, Hatziyianni A, et al. A year of Covid-19: experiences and lessons learnt by small
European island states-Cyprus, Iceland and Malta. European journal of public health
2022;32(2):316-21. doi: https://dx.doi.org/10.1093/eurpub/ckab217
42. Davies B, Parkes BL, Bennett J, et al. Community factors and excess mortality in first wave of the
COVID-19 pandemic in England. Nature Communications 2021;12(1) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1038/s41467-021-23935-x
43. De Angelis E, Renzetti S, Volta M, et al. COVID-19 incidence and mortality in Lombardy, Italy: An
ecological study on the role of air pollution, meteorological factors, demographic and
socioeconomic variables. Environmental Research 2021;195 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.envres.2021.110777
44. De Geyter C, Masciocchi M, Gobrecht-Keller U. Excess mortality caused by the COVID-19 pandemic
negatively impacts birth numbers in European countries. Human Reproduction 2022;37(4):82227. doi: https://dx.doi.org/10.1093/humrep/deac031
45. de Lusignan S, Joy M, Oke J, et al. Disparities in the excess risk of mortality in the first wave of
COVID-19: Cross sectional study of the English sentinel network. Journal of Infection
2020;81(5):785-92. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.jinf.2020.08.037
46. de Meester J, de Bacquer D, Naesens M, et al. Incidence, characteristics, and outcome of COVID-19
in adults on kidney replacement therapy: A regionwide registry study. Journal of the American
Society of Nephrology 2021;32(2):385-96. doi: https://dx.doi.org/10.1681/ASN.2020060875
47. Demetriou CA, Achilleos S, Quattrocchi A, et al. Impact of the COVID-19 pandemic on total, sex- and
age-specific all-cause mortality in 20 countries worldwide during 2020: results from the C-MOR

68

project. International journal of epidemiology 2022;27 doi:
https://dx.doi.org/10.1093/ije/dyac170
48. Dorrucci M, Minelli G, Boros S, et al. Excess Mortality in Italy During the COVID-19 Pandemic:
Assessing the Differences Between the First and the Second Wave, Year 2020. Frontiers in public
health 2021;9:669209. doi: https://dx.doi.org/10.3389/fpubh.2021.669209
49. Dorrucci M, Minelli G, Boros S, et al. A population-based cohort approach to assess excess mortality
due to the spread of COVID-19 in Italy, January-May 2020. Annali dell'Istituto superiore di sanita
2022;58(1):25-33. doi: https://dx.doi.org/10.4415/ANN_22_01_04
50. Fairman KA, Goodlet KJ, Rucker JD, et al. Unexplained mortality during the US COVID-19 pandemic:
retrospective analysis of death certificate data and critical assessment of excess death
calculations. BMJ Open 2021;11(11) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1136/bmjopen2021-050361
51. Faust JS, Krumholz HM, Du C, et al. All-Cause Excess Mortality and COVID-19-Related Mortality
among US Adults Aged 25-44 Years, March-July 2020. JAMA - Journal of the American Medical
Association 2021;325(8):785-87. doi: https://dx.doi.org/10.1001/jama.2020.24243
52. Faust JS, Du C, Liang C, et al. Excess Mortality in Massachusetts during the Delta and Omicron Waves
of COVID-19. Jama 2022;328(1):74-76. doi: https://dx.doi.org/10.1001/jama.2022.8045
53. Faust JS, Chen AJ, Nguemeni T, et al. Leading Causes of Death among Adults Aged 25 to 44 Years by
Race and Ethnicity in Texas during the COVID-19 Pandemic, March to December 2020. JAMA
Internal Medicine 2022;182(1):87-90. doi:
https://dx.doi.org/10.1001/jamainternmed.2021.6734
54. Fazekas-Pongor V, Szarvas Z, Nagy ND, et al. Different patterns of excess all-cause mortality by age
and sex in Hungary during the 2<sup>nd</sup> and 3<sup>rd</sup> waves of the COVID-19
pandemic. GeroScience 2022 doi: https://dx.doi.org/10.1007/s11357-022-00622-3
55. Fouillet A, Pontais I, Caserio-Schonemann C. Excess all-cause mortality during the first wave of the
COVID-19 epidemic in France, March to May 2020. Euro Surveillance: Bulletin Europeen sur les
Maladies Transmissibles = European Communicable Disease Bulletin 2020;25(34):08. doi:
https://dx.doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2020.25.34.2001485
56. Fraser T, Aldrich DP, Page-Tan C. Bowling alone or distancing together? The role of social capital in
excess death rates from COVID19. Social Science and Medicine 2021;284 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.114241
57. Gadeyne S, Rodriguez-Loureiro L, Surkyn J, et al. Are we really all in this together? The social
patterning of mortality during the first wave of the COVID-19 pandemic in Belgium. International
Journal for Equity in Health 2021;20(1) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1186/s12939021-01594-0
58. Geeraedts F, Luttje M, Visschedijk J, et al. Low-Threshold Testing for SARS-CoV-2 (COVID-19) in LongTerm Care Facilities Early in the First Pandemic Wave, the Twente Region, the Netherlands: A
Possible Factor in Reducing Morbidity and Mortality. Journal of Applied Gerontology
2022;41(8):1802-11. doi: https://dx.doi.org/10.1177/07334648221093050
59. Gianicolo EAL, Russo A, Buchler B, et al. Gender specific excess mortality in Italy during the COVID-19
pandemic accounting for age. European Journal of Epidemiology 2021;36(2):213-18. doi:
https://dx.doi.org/10.1007/s10654-021-00717-9
60. Gibertoni D, Adja KYC, Golinelli D, et al. Patterns of COVID-19 related excess mortality in the
municipalities of Northern Italy during the first wave of the pandemic. Health and Place 2021;67
(no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.healthplace.2021.102508
61. Gibertoni D, Sanmarchi F, Adja KYC, et al. Small-scale spatial distribution of COVID-19-related excess
mortality. MethodsX 2021;8 (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.mex.2021.101257

69

62. Giraud-Gatineau A, Gautret P, Colson P, et al. Article evaluation of strategies to fight covid-19: The
french paradigm. Journal of Clinical Medicine 2021;10(13) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.3390/jcm10132942
63. Glei DA. The US Midlife Mortality Crisis Continues: Excess Cause-Specific Mortality During 2020.
American journal of epidemiology 2022;24 doi: https://dx.doi.org/10.1093/aje/kwac055
64. Gobina I, Avotins A, Kojalo U, et al. Excess mortality associated with the COVID-19 pandemic in
Latvia: a population-level analysis of all-cause and noncommunicable disease deaths in 2020.
BMC public health 2022;22(1):1109. doi: https://dx.doi.org/10.1186/s12889-022-13491-4
65. Grande E, Fedeli U, Pappagallo M, et al. Variation in Cause-Specific Mortality Rates in Italy during the
First Wave of the COVID-19 Pandemic: A Study Based on Nationwide Data. International Journal
of Environmental Research and Public Health 2022;19(2) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.3390/ijerph19020805
66. Greenwald SD, Chamoun NG, Manberg PJ, et al. Covid-19 and excess mortality in medicare
beneficiaries. PLoS ONE 2022;17(2 February) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0262264
67. Habibdoust A, Tatar M, Wilson FA. Estimating Excess Deaths by Race/Ethnicity in the State of
California During the COVID-19 Pandemic. Journal of racial and ethnic health disparities 2022;11
doi: https://dx.doi.org/10.1007/s40615-022-01349-9
68. Hanly P, Ahern M, Sharp L, et al. The cost of lost productivity due to premature mortality associated
with COVID-19: a Pan-European study. European Journal of Health Economics 2022;23(2):24959. doi: https://dx.doi.org/10.1007/s10198-021-01351-8
69. Henry NJ, Elagali A, Nguyen M, et al. Variation in excess all-cause mortality by age, sex, and province
during the first wave of the COVID-19 pandemic in Italy. Scientific reports 2022;12(1):1077. doi:
https://dx.doi.org/10.1038/s41598-022-04993-7
70. Huang C, Yang L, Pan J, et al. Correlation between vaccine coverage and the COVID-19 pandemic
throughout the world: Based on real-world data. Journal of Medical Virology 2022;94(5):218187. doi: https://dx.doi.org/10.1002/jmv.27609
71. Islam N, Shkolnikov VM, Acosta RJ, et al. Excess deaths associated with covid-19 pandemic in 2020:
Age and sex disaggregated time series analysis in 29 high income countries. The BMJ 2021;373
(no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1136/bmj.n1137
72. Jacobson SH, Jokela JA. Non-COVID-19 excess deaths by age and gender in the United States during
the first three months of the COVID-19 pandemic. Public Health 2020;189:101-03. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.puhe.2020.10.004
73. Jdanov DA, Galarza AA, Shkolnikov VM, et al. The short-term mortality fluctuation data series,
monitoring mortality shocks across time and space. Scientific data 2021;8(1):235. doi:
https://dx.doi.org/10.1038/s41597-021-01019-1
74. Jin R, Grunkemeier GL, Furnary AP. Continuous Monitoring of Risk-Adjusted Outcomes: Excess
Deaths vs Lives Saved. Annals of Thoracic Surgery 2021;112(2):368-72. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.athoracsur.2021.03.110
75. Joy M, Richard H, F D, et al. Excess mortality in the first COVID pandemic peak: Cross-sectional
analyses of the impact of age, sex, ethnicity, household size, and long-term conditions in people
of known SARS-CoV-2 status in England. British Journal of General Practice 2020;70(701):E890E98. doi: https://dx.doi.org/10.3399/BJGP20X713393
76. Joy M, Hobbs FDR, McGagh D, et al. Excess mortality from COVID-19 in an English sentinel network
population. The Lancet Infectious Diseases 2021;21(4):e74. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/S1473-3099%2820%2930632-0

70

77. Juul FE, Jodal HC, Barua I, et al. Mortality in Norway and Sweden during the COVID-19 pandemic.
Scandinavian journal of public health 2022;50(1):38-45. doi:
https://dx.doi.org/10.1177/14034948211047137
78. Kapitsinis N. The underlying factors of excess mortality in 2020: a cross-country analysis of prepandemic healthcare conditions and strategies to cope with Covid-19. BMC health services
research 2021;21(1):1197. doi: https://dx.doi.org/10.1186/s12913-021-07169-7
79. Karlinsky A, Kobak D. Tracking excess mortality across countries during the covid-19 pandemic with
the world mortality dataset. eLife 2021;10 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.7554/eLife.69336
80. Kelly G, Petti S, Noah N. Covid-19, non-Covid-19 and excess mortality rates not comparable across
countries. Epidemiology and Infection 2021 doi:
https://dx.doi.org/10.1017/S0950268821001850
81. Kirpich A, Shishkin A, Weppelmann TA, et al. Excess mortality in Belarus during the COVID-19
pandemic as the case study of a country with limited non-pharmaceutical interventions and
limited reporting. Scientific reports 2022;12(1):5475. doi: https://dx.doi.org/10.1038/s41598022-09345-z
82. Kondilis E, Tarantilis F, Benos A. Essential public healthcare services utilization and excess nonCOVID-19 mortality in Greece. Public Health 2021;198:85-88. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.puhe.2021.06.025
83. Konstantinoudis G, Cameletti M, Gomez-Rubio V, et al. Regional excess mortality during the 2020
COVID-19 pandemic in five European countries. Nat Commun 2022;13(1):482. doi:
10.1038/s41467-022-28157-3 [published Online First: 20220125]
84. Kontis V, Bennett JE, Rashid T, et al. Magnitude, demographics and dynamics of the effect of the first
wave of the COVID-19 pandemic on all-cause mortality in 21 industrialized countries. Nature
Medicine 2020;26(12):1919-28. doi: https://dx.doi.org/10.1038/s41591-020-1112-0
85. Kontopantelis E, Mamas MA, Deanfield J, et al. Excess mortality in England and Wales during the first
wave of the COVID-19 pandemic. Journal of epidemiology and community health
2021;75(3):213-23. doi: https://dx.doi.org/10.1136/jech-2020-214764
86. Kowalli B, Standl F, Oesterlingi F, et al. Excess mortality due to Covid-19? A comparison of total
mortality in 2020 with total mortality in 2016 to 2019 in Germany, Sweden and Spain. PLoS ONE
2021;16(8 August) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0255540
87. Krieger N, Chen JT, Waterman PD. Excess mortality in men and women in Massachusetts during the
COVID-19 pandemic. The Lancet 2020;395(10240):1829. doi: https://dx.doi.org/10.1016/S01406736%2820%2931234-4
88. Kung S, Doppen M, Black M, et al. Underestimation of covid-19 mortality during the pandemic. ERJ
Open Research 2021;7(1):1-7. doi: https://dx.doi.org/10.1183/23120541.00766-2020
89. Lajous M, Huerta-Gutierrez R, Kennedy J, et al. Excess Deaths in Mexico City and New York City
During the COVID-19 Pandemic, March to August 2020. American journal of public health
2021;111(10):1847-50. doi: https://dx.doi.org/10.2105/AJPH.2021.306430
90. Landoni G, Faustini C, Marmiere M, et al. Estimating sars-cov-2 infection fatality rate using data from
one of the most affected areas worldwide. Signa Vitae 2021;17(5):30-33. doi:
https://dx.doi.org/10.22514/sv.2021.149
91. Laurencin CT, Wu ZH, McClinton A, et al. Excess Deaths Among Blacks and Latinx Compared to
Whites During Covid-19. Journal of racial and ethnic health disparities 2021;8(3):783-89. doi:
https://dx.doi.org/10.1007/s40615-021-01010-x
92. Ledberg A. Mortality of the COVID-19 Outbreak in Sweden in Relation to Previous Severe Disease
Outbreaks. Frontiers in public health 2021;9:579948. doi:
https://dx.doi.org/10.3389/fpubh.2021.579948

71

93. Leon-Gomez I, Mazagatos C, Delgado-Sanz C, et al. The impact of COVID-19 on mortality in Spain:
Monitoring excess mortality (MoMo) and the surveillance of confirmed COVID-19 deaths.
Viruses 2021;13(12) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.3390/v13122423
94. Levitt M, Zonta F, Ioannidis JPA. Comparison of pandemic excess mortality in 2020-2021 across
different empirical calculations. Environmental Research 2022;213 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.envres.2022.113754
95. Lewis SJ, Dack K, Relton CL, et al. Was the risk of death among the population of teachers and other
school workers in England and Wales due to COVID-19 and all causes higher than other
occupations during the pandemic in 2020? An ecological study using routinely collected data on
deaths from the Office for National Statistics. BMJ Open 2021;11(11) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2021-050656
96. Lukowsky LR, Der-Martirosian C, Dobalian A. Disparities in Excess, All-Cause Mortality among Black,
Hispanic and White Veterans at the U.S. Department of Veterans Affairs during the COVID-19
Pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health 2022;19(4) (no
pagination) doi: https://dx.doi.org/10.3390/ijerph19042368
97. Lundberg JO, Zeberg H. Longitudinal variability in mortality predicts COVID-19 deaths. European
Journal of Epidemiology 2021;36(6):599-603. doi: https://dx.doi.org/10.1007/s10654-02100777-x
98. Lusa L. Identifying the Italian provinces with increased mortality during COVID-19 epidemics using
the data made available by the Italian National Institute of Statistics. A methodological
challenge. Epidemiologia e Prevenzione 2020;44(5-6 Suppl 2):260-70. doi:
https://dx.doi.org/10.19191/EP20.5-6.S2.126
99. Mannucci E, Nreu B, Monami M. Factors associated with increased all-cause mortality during the
COVID-19 pandemic in Italy. International Journal of Infectious Diseases 2020;98:121-24. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.ijid.2020.06.077
100. Marcon G, Tettamanti M, Capacci G, et al. COVID-19 mortality in Lombardy: the vulnerability of the
oldest old and the resilience of male centenarians. Aging 2020;12(15):15186-95. doi:
https://dx.doi.org/10.18632/aging.103872
101. Martin C, McDonald S, Bale S, et al. Construction of a demand and capacity model for intensive care
and hospital ward beds, and mortality from COVID-19. BMC medical informatics and decision
making 2021;21(1):138. doi: https://dx.doi.org/10.1186/s12911-021-01504-y
102. Maruotti A, Jona-Lasinio G, Divino F, et al. Estimating COVID-19-induced excess mortality in
Lombardy, Italy. Aging Clinical and Experimental Research 2022;34(2):475-79. doi:
https://dx.doi.org/10.1007/s40520-021-02060-1
103. Matz M, Allemani C, Van Tongeren M, et al. Excess mortality among essential workers in England
and Wales during the COVID-19 pandemic. Journal of Epidemiology and Community Health
2022;76(7):660-66. doi: https://dx.doi.org/10.1136/jech-2022-218786
104. Mba RD, Goungounga JA, Graffeo N, et al. Correcting inaccurate background mortality in excess
hazard models through breakpoints. BMC medical research methodology 2020;20(1):268. doi:
https://dx.doi.org/10.1186/s12874-020-01139-z
105. McGrail K. Excess mortality, COVID-19 and health care systems in Canada. Cmaj 2022;194(21):E741E45. doi: https://dx.doi.org/10.1503/cmaj.220337
106. Meng Y, Wong MS, Xing H, et al. Assessing the country-level excess all-cause mortality and the
impacts of air pollution and human activity during the covid-19 epidemic. International Journal
of Environmental Research and Public Health 2021;18(13) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.3390/ijerph18136883

72

107. Michelozzi P, de'Donato F, Scortichini M, et al. Temporal dynamics in total excess mortality and
COVID-19 deaths in Italian cities. BMC public health 2020;20(1):1238. doi:
https://dx.doi.org/10.1186/s12889-020-09335-8
108. Modig K, Ahlbom A, Ebeling M. Excess mortality from COVID-19: weekly excess death rates by age
and sex for Sweden and its most affected region. European journal of public health
2021;31(1):17-22. doi: https://dx.doi.org/10.1093/eurpub/ckaa218
109. Molenberghs G, Faes C, Verbeeck J, et al. COVID-19 mortality, excess mortality, deaths per million
and infection fatality ratio, Belgium, 9 March 2020 to 28 June 2020. Eurosurveillance 2022;27(7)
(no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2022.27.7.2002060
110. Morfeld P, Timmermann B, Gross JV, et al. COVID-19: Heterogeneous Excess Mortality and "Burden
of Disease" in Germany and Italy and Their States and Regions, January-June 2020. Frontiers in
public health 2021;9:663259. doi: https://dx.doi.org/10.3389/fpubh.2021.663259
111. Motairek I, Janus SE, Hajjari J, et al. Social Vulnerability and Excess Mortality in the COVID-19 Era.
American Journal of Cardiology 2022;172:172-74. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.amjcard.2022.03.011
112. Nemeth L, Jdanov DA, Shkolnikov VM. An open-sourced, web-based application to analyze weekly
excess mortality based on the short-term mortality fluctuations data series. PLoS ONE 2021;16(2
February) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0246663
113. Nielsen J, Norgaard SK, Lanzieri G, et al. Sex-differences in COVID-19 associated excess mortality is
not exceptional for the COVID-19 pandemic. Scientific reports 2021;11(1):20815. doi:
https://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-00213-w
114. Nogueirai PJ, De Araujo Nobre M, Nicola PJ, et al. Excess mortality estimation during the COVID-19
pandemic: Preliminary data from Portugal. Acta Medica Portuguesa 2020;33(6):376-83. doi:
https://dx.doi.org/10.20344/amp.13928
115. Norgaard SK, Vestergaard LS, Nielsen J, et al. Real-time monitoring shows substantial excess allcause mortality during second wave of COVID-19 in Europe, October to December 2020.
Eurosurveillance 2021;26(2) doi: https://dx.doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2021.26.1.2002023
116. Odone A, Delmonte D, Gaetti G, et al. Doubled mortality rate during the COVID-19 pandemic in
Italy: quantifying what is not captured by surveillance. Public Health 2021;190:108-15. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.puhe.2020.11.016
117. Oroszi B, Juhasz A, Nagy C, et al. Unequal burden of COVID-19 in Hungary: A geographical and
socioeconomic analysis of the second wave of the pandemic. BMJ Global Health 2021;6(9) (no
pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1136/bmjgh-2021-006427
118. Oroszi B, Juhasz A, Nagy C, et al. Characteristics of the Third COVID-19 Pandemic Wave with Special
Focus on Socioeconomic Inequalities in Morbidity, Mortality and the Uptake of COVID-19
Vaccination in Hungary. Journal of Personalized Medicine 2022;12(3) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.3390/jpm12030388
119. Pascal M, Lagarrigue R, Laaidi K, et al. Have health inequities, the COVID-19 pandemic and climate
change led to the deadliest heatwave in France since 2003? Public Health 2021;194:143-45. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.puhe.2021.02.012
120. Pastor-Barriuso R, Perez-Gomez B, Hernan MA, et al. Infection fatality risk for SARS-CoV-2 in
community dwelling population of Spain: Nationwide seroepidemiological study. The BMJ
2020;371 (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1136/bmj.m4509
121. Perone G. Assessing the impact of long-term exposure to nine outdoor air pollutants on COVID-19
spatial spread and related mortality in 107 Italian provinces. Scientific reports 2022;12(1):13317.
doi: https://dx.doi.org/10.1038/s41598-022-17215-x

73

122. Perotti P, Bertuccio P, Cacitti S, et al. Impact of the COVID-19 Pandemic on Total and Cause-Specific
Mortality in Pavia, Northern Italy. International Journal of Environmental Research and Public
Health 2022;19(11) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.3390/ijerph19116498
123. Pilkington H, Feuillet T, Rican S, et al. Spatial determinants of excess all-cause mortality during the
first wave of the COVID-19 epidemic in France. BMC public health 2021;21(1):2157. doi:
https://dx.doi.org/10.1186/s12889-021-12203-8
124. Pimenoff VN, Elfstrom M, Baussano I, et al. Estimating Total Excess Mortality during a Coronavirus
Disease 2019 Outbreak in Stockholm, Sweden. Clinical Infectious Diseases 2021;72(11):E890E92. doi: https://dx.doi.org/10.1093/cid/ciaa1593
125. Pimenoff VN, Bjornstedt M, Dillner J. Severe features during outbreak but low mortality observed
immediately before and after a March-May 2020 COVID-19 outbreak in Stockholm, Sweden.
International Journal of Infectious Diseases 2021;110:433-35. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.ijid.2021.08.005
126. Polyakova M, Kocks G, Udalova V, et al. Initial economic damage from the COVID-19 pandemic in
the United States is more widespread across ages and geographies than initial mortality impacts.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
2020;117(45):27934-39. doi: https://dx.doi.org/10.1073/pnas.2014279117
127. Polyakova M, Udalova V, Kocks G, et al. Racial disparities in excess all-cause mortality during the
early covid-19 pandemic varied substantially across states. Health Affairs 2021;40(2):307-16.
doi: https://dx.doi.org/10.1377/hlthaff.2020.02142
128. Portugal L. Mortality and Excess Mortality: Improving FluMOMO. Journal of Environmental and
Public Health 2021;2021 (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1155/2021/5582589
129. Postill G, Murray R, Wilton AS, et al. The Use of Cremation Data for Timely Mortality Surveillance
During the COVID-19 Pandemic in Ontario, Canada: Validation Study. JMIR public health and
surveillance 2022;8(2):e32426. doi: https://dx.doi.org/10.2196/32426
130. Preliminary Estimate of Excess Mortality During the COVID-19 Outbreak - New York City, March 11May 2, 2020. Mmwr 2020;Morbidity and mortality weekly report. 69(19):603-05. doi:
https://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm6919e5
131. Quast T, Andel R. Excess Mortality Associated With COVID-19 by Demographic Group: Evidence
From Florida and Ohio. Public Health Reports 2021;136(6):782-90. doi:
https://dx.doi.org/10.1177/00333549211041550
132. Rangachev A, Marinov GK, Mladenov M. The demographic and geographic impact of the COVID
pandemic in Bulgaria and Eastern Europe in 2020. Scientific reports 2022;12(1):6333. doi:
https://dx.doi.org/10.1038/s41598-022-09790-w
133. Reif J, Heun-Johnson H, Tysinger B, et al. Measuring the COVID-19 Mortality Burden in the United
States: A Microsimulation Study. Annals of Internal Medicine 2021;174(12):1700-09. doi:
https://dx.doi.org/10.7326/M21-2239
134. Ricco M. Excess mortality in Mountain Areas of Emilia Romagna Region during the first months of
SARS-CoV-2 pandemic: a "canary in the coal mine"? Acta Biomedica 2022;93(4) (no pagination)
doi: https://dx.doi.org/10.23750/abm.v93i4.13190
135. Ricco M, Ferraro P, Peruzzi S, et al. Excess Mortality on Italian Small Islands during the SARS-CoV-2
Pandemic: An Ecological Study. Infectious Disease Reports 2022;14(3):391-412. doi:
https://dx.doi.org/10.3390/idr14030043
136. Riley AR, Chen YH, Matthay EC, et al. Excess mortality among Latino people in California during the
COVID-19 pandemic. SSM - Population Health 2021;15 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.ssmph.2021.100860

74

137. Rivera R, Rosenbaum JE, Quispe W. Excess mortality in the united states during the first three
months of the COVID-19 pandemic. Epidemiology and Infection 2020 doi:
https://dx.doi.org/10.1017/S0950268820002617
138. Rizzi S, Vaupel JW. Short-term forecasts of expected deaths. Proceedings of the National Academy
of Sciences of the United States of America 2021;118(15):13. doi:
https://dx.doi.org/10.1073/pnas.2025324118
139. Rizzi S, Sogaard J, Vaupel JW. High excess deaths in Sweden during the first wave of COVID-19:
Policy deficiencies or 'dry tinder'? Scandinavian journal of public health 2022;50(1):33-37. doi:
https://dx.doi.org/10.1177/14034948211027818
140. Rose SM, Paterra M, Isaac C, et al. Analysing COVID-19 outcomes in the context of the 2019 Global
Health Security (GHS) Index. BMJ Global Health 2021;6(12) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1136/bmjgh-2021-007581
141. Rossen LM, Branum AM, Ahmad FB, et al. Excess Deaths Associated with COVID-19, by Age and
Race and Ethnicity - United States, January 26-October 3, 2020. Mmwr 2020;Morbidity and
mortality weekly report. 69(42):1522-27. doi: https://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm6942e2
142. Rossen LM, Ahmad FB, Anderson RN, et al. Disparities in Excess Mortality Associated with COVID-19
- United States, 2020. Mmwr 2021;Morbidity and mortality weekly report. 70(33):1114-19. doi:
https://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm7033a2
143. Rossen LM, Branum AM, Ahmad FB, et al. Notes from the Field: Update on Excess Deaths
Associated with the COVID-19 Pandemic - United States, January 26, 2020-February 27, 2021.
Mmwr 2021;Morbidity and mortality weekly report. 70(15):570-71. doi:
https://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm7015a4
144. Rovetta A, Bhagavathula AS. The Impact of COVID-19 on Mortality in Italy: Retrospective Analysis of
Epidemiological Trends. JMIR public health and surveillance 2022;8(4):e36022. doi:
https://dx.doi.org/10.2196/36022
145. Rubio FJ, Rachet B, Giorgi R, et al. On models for the estimation of the excess mortality hazard in
case of insufficiently stratified life tables. Biostatistics (Oxford, England) 2021;22(1):51-67. doi:
https://dx.doi.org/10.1093/biostatistics/kxz017
146. Ruhm CJ. Excess deaths in the United States during the first year of COVID-19. Preventive Medicine
2022;162 (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.ypmed.2022.107174
147. Rypdal M, Rypdal K, Lovsletten O, et al. Estimation of excess mortality and years of life lost to covid19 in norway and sweden between march and november 2020. International Journal of
Environmental Research and Public Health 2021;18(8) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.3390/ijerph18083913
148. Saavedra P, Santana A, Bello L, et al. A Bayesian spatio-temporal analysis of mortality rates in Spain:
application to the COVID-19 2020 outbreak. Population Health Metrics 2021;19(1) (no
pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1186/s12963-021-00259-y
149. Sandrini M, Andreano A, Murtas R, et al. Assessment of the Overall Mortality during the COVID-19
Outbreak in the Provinces of Milan and Lodi (Lombardy Region, Northern Italy). Epidemiologia e
Prevenzione 2020;44(5-6 Suppl 2):244-51. doi: https://dx.doi.org/10.19191/EP20.5-6.S2.124
150. Sanmarchi F, Golinelli D, Lenzi J, et al. Exploring the Gap between Excess Mortality and COVID-19
Deaths in 67 Countries. JAMA Network Open 2021;4(7) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2021.17359
151. Scortichini M, Schneider Dos S, De D, et al. Excess mortality during the COVID-19 outbreak in Italy:
A two-stage interrupted time-series analysis. International Journal of Epidemiology
2020;49(6):1909-17. doi: https://dx.doi.org/10.1093/ije/dyaa169

75

152. Shannon J, Abraham A, Bagwell A, et al. Racial disparities for COVID19 mortality in Georgia: Spatial
analysis by age based on excess deaths. Social Science and Medicine 2022;292 (no pagination)
doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.114549
153. Shiels MS, Almeida JS, Garcia-Closas M, et al. Impact of population growth and aging on estimates
of excess U.S. deaths during the COVID-19 pandemic, March to August 2020. Annals of Internal
Medicine 2021;174(4):437-43. doi: https://dx.doi.org/10.7326/M20-7385
154. Shiels MS, Haque AT, Haozous EA, et al. Racial and Ethnic Disparities in Excess Deaths During the
COVID-19 Pandemic, March to December 2020. Annals of Internal Medicine 2021;174(12):169399. doi: https://dx.doi.org/10.7326/M21-2134
155. Shkolnikov VM, Klimkin I, McKee M, et al. What should be the baseline when calculating excess
mortality? New approaches suggest that we have underestimated the impact of the COVID-19
pandemic and previous winter peaks. SSM - Population Health 2022;18 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101118
156. Sinnathamby MA, Whitaker H, Coughlan L, et al. All-cause excess mortality observed by age group
and regions in the first wave of the COVID-19 pandemic in England. Eurosurveillance
2020;25(28) doi: https://dx.doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2020.25.28.2001239
157. Solanes A, Laredo C, Guasp M, et al. No Effects of Meteorological Factors on the SARS-CoV-2
Infection Fatality Rate. Biomedical and environmental sciences : BES 2021;34(11):871-80. doi:
https://dx.doi.org/10.3967/bes2021.120
158. Stang A, Standl F, Kowall B, et al. Excess mortality due to COVID-19 in Germany. Journal of Infection
2020;81(5):797-801. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.jinf.2020.09.012
159. Staub K, Panczak R, Matthes KL, et al. Historically High Excess Mortality during the COVID-19
Pandemic in Switzerland, Sweden, and Spain. Annals of Internal Medicine 2022;175(4):523-32.
doi: https://dx.doi.org/10.7326/M21-3824
160. Stein RE, Corcoran KE, Colyer CJ, et al. Closed but Not Protected: Excess Deaths Among the Amish
and Mennonites During the COVID-19 Pandemic. Journal of religion and health 2021;60(5):323044. doi: https://dx.doi.org/10.1007/s10943-021-01307-5
161. Stokes AC, Lundberg DJ, Elo IT, et al. COVID-19 and excess mortality in the United States: A countylevel analysis. PLoS Medicine 2021;18(5) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pmed.1003571
162. Stokes AC, Lundberg DJ, Bor J, et al. Association of Health Care Factors with Excess Deaths Not
Assigned to COVID-19 in the US. JAMA Network Open 2021 doi:
https://dx.doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2021.25287
163. Stoto MA, Schlageter S, Kraemer JD. COVID-19 mortality in the United States: It's been two
Americas from the start. PLoS ONE 2022;17(4 April) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0265053
164. Strang P, Furst P, Schultz T. Excess deaths from COVID-19 correlate with age and socio-economic
status. A database study in the Stockholm region. Upsala journal of medical sciences
2020;125(4):297-304. doi: https://dx.doi.org/10.1080/03009734.2020.1828513
165. Strongman H, Carreira H, De Stavola BL, et al. Factors associated with excess all-cause mortality in
the first wave of the COVID-19 pandemic in the UK: A time series analysis using the Clinical
Practice Research Datalink. PLoS Medicine 2022;19(1) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pmed.1003870
166. Tarazi WW, Finegold K, Sheingold SH, et al. COVID-19-related deaths and excess deaths among
medicare fee-for-service beneficiaries. Health Affairs 2021;40(6):879-85. doi:
https://dx.doi.org/10.1377/hlthaff.2020.02521

76

167. Tatar M, Habibdoust A, Wilson FA. Analysis of Excess Deaths During the COVID-19 Pandemic in the
State of Florida. American journal of public health 2021;111(4):704-07. doi:
https://dx.doi.org/10.2105/AJPH.2020.306130
168. Tatar M, Habibdoust A, Wilson FA. Excess Deaths Reveal the Substantial Impact of COVID-19
Pandemic on Mortality in the State of Florida. American journal of public health 2021;111(7):e3e4. doi: https://dx.doi.org/10.2105/AJPH.2021.306340
169. Touraine C, Graffeo N, Giorgi R. More accurate cancer-related excess mortality through correcting
background mortality for extra variables. Statistical Methods in Medical Research
2020;29(1):122-36. doi: https://dx.doi.org/10.1177/0962280218823234
170. Traub E, Amoon AT, Rollin-Alamillo L, et al. Excess Mortality Associated With the COVID-19
Pandemic-Los Angeles County, March-September 2020. Journal of public health management
and practice : JPHMP 2021;27(3):233-39. doi:
https://dx.doi.org/10.1097/PHH.0000000000001344
171. Van Asten L, Harmsen CN, Stoeldraijer L, et al. Excess deaths during influenza and coronavirus
disease and infection-fatality rate for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, the
Netherlands. Emerging Infectious Diseases 2021;27(2):411-20. doi:
https://dx.doi.org/10.3201/EID2702.202999
172. Vanthomme K, Gadeyne S, Lusyne P, et al. A population-based study on mortality among Belgian
immigrants during the first COVID-19 wave in Belgium. Can demographic and socioeconomic
indicators explain differential mortality? SSM - Population Health 2021;14 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.ssmph.2021.100797
173. Verbeeck J, Faes C, Neyens T, et al. A linear mixed model to estimate COVID-19-induced excess
mortality. Biometrics 2021;25 doi: https://dx.doi.org/10.1111/biom.13578
174. Vestergaard LS, Nielsen J, Richter L, et al. Excess all-cause mortality during the COVID-19 pandemic
in Europe - preliminary pooled estimates from the EuroMOMO network, March to April 2020.
Eurosurveillance 2020;25(26) doi: https://dx.doi.org/10.2807/15607917.ES.2020.25.26.2001214
175. Vieira A, Peixoto VR, Aguiar P, et al. Rapid estimation of excess mortality during the COVID-19
pandemic in Portugal -beyond reported deaths. Journal of Epidemiology and Global Health
2020;10(3):209-13. doi: https://dx.doi.org/10.2991/jegh.k.200628.001
176. Vladescu C, Ciutan M, Rafila A. In-hospital admissions and deaths in the context of the COVID-19
pandemic, in Romania. Germs 2022;12(2):169-79. doi:
https://dx.doi.org/10.18683/germs.2022.1320
177. von Cube M, Timsit JF, Kammerlander A, et al. Quantifying and communicating the burden of
COVID-19. BMC medical research methodology 2021;21(1):164. doi:
https://dx.doi.org/10.1186/s12874-021-01349-z
178. Vu M. Weeks of life lost to COVID-19, the case of the United States. Immunity, Inflammation and
Disease 2022;10(7) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1002/iid3.661
179. Walkowiak MP, Walkowiak D. Underestimation in Reporting Excess COVID-19 Death Data in Poland
during the First Three Pandemic Waves. International Journal of Environmental Research and
Public Health 2022;19(6) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.3390/ijerph19063692
180. Wallace J, Lollo A, Ndumele CD. Evaluation of the Association Between Medicare Eligibility and
Excess Deaths During the COVID-19 Pandemic in the US. JAMA Health Forum
2021;2(9):e212861. doi: https://dx.doi.org/10.1001/jamahealthforum.2021.2861
181. Wang H, Paulson KR, Pease SA, et al. Estimating excess mortality due to the COVID-19 pandemic: a
systematic analysis of COVID-19-related mortality, 2020-21. The Lancet 2022 doi:
https://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736%2821%2902796-3

77

182. Watson OJ, Barnsley G, Toor J, et al. Global impact of the first year of COVID-19 vaccination: a
mathematical modelling study. The Lancet Infectious Diseases 2022;22(9):1293-302. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/S1473-3099%2822%2900320-6
183. Weinberger DM, Chen J, Cohen T, et al. Estimation of Excess Deaths Associated with the COVID-19
Pandemic in the United States, March to May 2020. JAMA Internal Medicine 2020;180(10):133644. doi: https://dx.doi.org/10.1001/jamainternmed.2020.3391
184. Weitkunat R, Junker C, Caviezel S, et al. Mortality monitoring in Switzerland. Swiss Medical Weekly
2021;151:w30030. doi: https://dx.doi.org/10.4414/smw.2021.w30030
185. Wiemken TL, Rutschman AS, Niemotka S, et al. Excess mortality in the United States in 2020:
Forecasting and anomaly detection. American Journal of Infection Control 2021;49(9):1189-90.
doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.ajic.2021.03.013
186. Wollschlager D, Schmidtmann I, Fuckel S, et al. [Explaining the age-adjusted excess mortality with
COVID-19-attributed deaths from January 2020 to July 2021]. Bundesgesundheitsblatt,
Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz 2022;65(3):378-87. doi:
https://dx.doi.org/10.1007/s00103-021-03465-z
187. Woolf SH, Chapman DA, Sabo RT, et al. Excess Deaths from COVID-19 and Other Causes, MarchApril 2020. JAMA - Journal of the American Medical Association 2020;324(5):510-13. doi:
https://dx.doi.org/10.1001/jama.2020.11787
188. Woolf SH, Chapman DA, Sabo RT, et al. Excess Deaths from COVID-19 and Other Causes, March-July
2020. JAMA - Journal of the American Medical Association 2020;324(15):1562-64. doi:
https://dx.doi.org/10.1001/jama.2020.19545
189. Woolf SH, Chapman DA, Sabo RT, et al. Excess Deaths from COVID-19 and Other Causes in the US,
March 1, 2020, to January 2, 2021. JAMA - Journal of the American Medical Association
2021;325(17):1786-89. doi: https://dx.doi.org/10.1001/jama.2021.5199
190. Wu J, Mafham M, Mamas MA, et al. Place and Underlying Cause of Death During the COVID-19
Pandemic: Retrospective Cohort Study of 3.5 Million Deaths in England and Wales, 2014 to
2020. Mayo Clinic Proceedings 2021;96(4):952-63. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.mayocp.2021.02.007
191. Yoneoka D, Kawashima T, Makiyama K, et al. Geographically weighted generalized Farrington
algorithm for rapid outbreak detection over short data accumulation periods. Statistics in
Medicine 2021;40(28):6277-94. doi: https://dx.doi.org/10.1002/sim.9182
192. Zalla LC, Mulholland GE, Filiatreau LM, et al. Racial/Ethnic and Age Differences in the Direct and
Indirect Effects of the COVID-19 Pandemic on US Mortality. American journal of public health
2022;112(1):154-64. doi: https://dx.doi.org/10.2105/AJPH.2021.306541
193. Zhou F, Hu TJ, Zhang XY, et al. The association of intensity and duration of non-pharmacological
interventions and implementation of vaccination with COVID-19 infection, death, and excess
mortality: Natural experiment in 22 European countries. Journal of Infection and Public Health
2022;15(5):499-507. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.jiph.2022.03.011
194. Zhu D, Ozaki A, Virani SS. Disease-Specific Excess Mortality During the COVID-19 Pandemic: An
Analysis of Weekly US Death Data for 2020. American journal of public health 2021;111(8):151822. doi: https://dx.doi.org/10.2105/AJPH.2021.306315

78

Bijlage 5. Statistische modellen
Reference

Statistical model

Factors in the model

Stratification

Time scale

Achilleos (2022)

Quasi-Poisson regression

Sex, country

Alacevich
(2021)
Alicandro
(2022)
Astengo (2021)

No model

Secular trends, yearly and half-yearly
seasonal cycles
NA

Weekly and
monthly
Daily

Barnard (2021)

Quasi-Poisson regression

Bartscher
(2021)
Bell (2022)

No model

Whether the week contained a public
holiday, time of year, age, gender, area
deprivation, ethnicity and geographical area
NA

NR

Bogos (2021)

Overdispersed Poisson GLM
Poisson time-series GLM

Calender year, age groups, week of the year,
population
NR

Age, municipality (with or without at least one care
home)
Period (pre-Delta, Delta, Delta-Omicron transition,
Omicron)
Age, comorbidities, period (before, during and
after the peak), covid/non-covid deaths
Age, ethnicity, area deprivation quintile

Daily
Weekly
Weekly

Country

Daily

NR

Country income

Weekly

Prediction interval method

NR

Age, country, European region

Weekly

Buja (2022)

No model

NA

Region

NR

CalderonLarranaga
(2020)
Caranci (2021)

No model

NA

Weekly

No model

NA

Age, sex, demographic statistics areas (income,
level of education, share of Swedish-born, share
gainfully employed)
Age, sex, period, care setting

Carey (2021)

Log-linear Poisson model

Age group, care home

Chen (2021)a

ARIMA model

Age, sex, pre-pandemic vs. pandemic years,
smoking, BMI, ethnicity, Index of Multiple
Deprivation, region
NR

Daily and
weekly
Weekly

Occupational sector, ethnicity, time period

NR

Chen (2021)b

ARIMA model

NR

Age, sex, ethnicity, educational level, time period

NR

Corrao (2021)

No model

NA

NA

Weekly

Cronin (2021)

No model

NA

Age, sex, ethnicity

Weekly

De Angelis
(2021)
De Geyter
(2022)

No model

NA

NR

Daily

No model

NA

NA

Weekly

79

Reference

Statistical model

Factors in the model

Stratification

Time scale

De Lusignan
(2020)
Demetrious
(2022)
Dorrucci (2021)

Additive hazard model with
Poisson distribution
Quasi-Poisson regression

NR

NR

Weekly

Age, sex, country

Weekly

sARIMA model

Age, sex, macro-geographical areas (northern,
central and southern)
Age, virus variants

Daily

Faust (2022)a

Seasonal variation, and long and short-term
trends
Time and interaction between year 2020 and
pre-pandemic years, seasonal variation
Prepandemic age and mortality trends

Faust (2022)b

NA

NA

NA

Monthly

Fazekas-Pongor
(2022)
Gadeyne (2021)

Poisson GLM with log link

Age, sex

Age, sex, time period

Weekly

No model

NA

Age, sex, care home residence

NR

Geeraedts
(2022)
Gobina (2022)

NR

NA

NR

NR

Generalised additive modelling
(GAM)
No model

Population size, temporal trends, seasonal
variation
NA

NR

Weekly

Age, sex, demographic area

NR

Habibdoust
(2022)
Hanly (2022)

sARIMA model

Seasonal variation

Ethnicity

Monthly

No model

NA

Age, sex, country

Weekly

Huang (2022)

No model

NA

Continent

Islam (2021)

Overdispersed Poisson GLM

Seasonal variation, population size

Age, sex, country

Weekly and
monthly
Weekly

Joy (2020)

No model

NA

Age, sex, household size

Daily

Kapitsinis
(2021)

No model

NA

Country

Karlinsky
(2021)

Linear regression

Country

Kelly (2021)

No model

Seasonal variation and yearly trend in
mortality and war casualties in certain
countries
NA

Country

Weekly,
monthly and
quarterly
Weekly,
monthly and
quarterly
Weekly

Kontis (2020)

Ensemble of multiple models
using a Poisson distribution

Age, sex, country

Weekly

Kung (2021)

No model

Medium-term to long-term trends, seasonal
variation, short-term phenomena,
temperature/weather and holidays
NA

Country

Weekly

Grande (2022)

Negative binomial regression

80

Weekly

Reference

Statistical model

Factors in the model

Stratification

Time scale

Laurencin
(2021)
Leon-Gomez
(2021)
Levitt (2022)

No model

NA

Ethnicity

NR

Time series analysis

Region, weekday and period of the year,
reporting delays
Annual trends and within-year seasonal
variation, age

Age, sex, region, time period

Weekly

Age

Lewis (2021)

No model

NA

Age, sex, occupational group

Weekly,
monthly and
quarterly
Daily

Lukowsky
(2022)
Lundberg
(2021)
Matz (2022)

No model

NA

Age, sex, ethnicity

Monthly

Farrington model

Mortality trends, seasonal variation

Country

NR

No model

NA

Sex, occupational group

Daily

Meng (2021)

sARIMA model

NR

Country

Weekly

Oroszi (2021)

No model

NA

Age, sex, municipality

Weekly

Perotti (2022)

No model

NA

Age, sex

NR

Polyakova
(2021)
Quast (2021)

Linear regression

Annual time trend and seasonal variation

Ethnicity

Monthly

Overdispersed log-linear model

Age, sex, ethnicity, state

Weekly

Rangachev
(2022)
Reif (2021)

Karlinsky–Kobak regression
model
NA

Population size, secular trends, seasonal
variation
Seasonal variation, yearly trends

Age, sex, country

Weekly

NA

NA

Weekly

Riley (2021)

NR

Age, sex, nativity, country of birth, educational
attainment, occupation
NA

Weekly

Rose (2021)

Dynamic harmonic regression
model with ARIMA
NA

Rossen (2021)

sARIMA model

Incomplete reporting in the most recent
weeks, weekly population projection

Age, ethnicity

Weekly

Ruhm (2022)

Linear regression

Volatility of January death counts, leap years

Age, sex, ethnicity

Monthly

Sanmarchi
(2021)
Shiels (2021)a

Generalized negative binomial
regression model
No model

Seasonal variation

Country

NA

Age, cause of death, month

Weekly and
monthly
Monthly

Shiels (2021)b

No model

NA

Age, sex, ethnicity, month

Monthly

Multiple

NA

81

NR

Reference

Statistical model

Factors in the model

Stratification

Time scale

Stokes (2021)

Linear regression

COVID-19 death rate

NR

Stoto (2022)

Overdispersed Poisson GLM

Seasonal variation

County level characteristics; % of people >65y, % of
black people, % of white people, % of Hispanic
people, rural area, median household income, %
people with college or higher education, % of
people owning a house, % of people with poor or
fair health, % of people with obesity, %of people
who smoke, % of people who have diabetes and
for different regions
Jurisdiction, time period

Strang (2020)

No model

NA

NR

Strongman
(2022)
Tarazi (2021)

GLM with negative binomial error
structure
Linear regression

Seasonal variation and calendar year

Traub (2021)

Negative binomial regression

Seasonal influenza

Age, sex, living arrangements (residents in nursing
homes versus all others), socioeconomic status
Age, sex, deprivation, living area, ethnicity, region,
morbidity, health indicators
Age, sex, ethnicity, type of medical conditions,
number of medical conditions, nursing home
status, original reason for medicare entitlement,
medicaid eligibility, census region
None

Van Asten
(2021)
Vanthomme
(2021)
Verbeeck
(2021)
Wang (2022)

Linear regression

Linear time trend and cyclical seasonal
trends
NA

None

Weekly

Age, sex, migrant

Weekly

Heat waves, seasonal influenza, cyclic
pattern.
Seasonal variation

None

Watson (2022)

Boosted regression tree machine
learning method

Daily and
weekly
Weekly and
monthly
Daily

Wu (2021)
Zalla (2022)

Overdispersed Poisson GLM
(Farrington)
Quasi-Poisson regression

Zhou (2022)
Zhu (2021)

No model
GLM with Gausian distribution
Ensemble of multiple models

Yearly trend

Wide range of covariates, including
demographic, economic, geographical and
political data, data on mobility, information
on government policy responses to COVID-19
and COVID-19 data
Seasonal variation

Location (country; sometimes also region or
province)
Country, world bank income group, WHO region

Weekly

Weekly
NR

Weekly

Daily

Secular and seasonal trends

Age, sex, COVID-19 status (suspected or confirmed
covid-19 recorded, not mentioned), place of death
Age, ethnicity

No model

NA

NA

Daily

No model

NA

Disease classification, state

Weekly

82

Weekly

Bijlage 6. Referenties methodologische artikelen
Artikelen geïdentificeerd met onze zoekstrategie

1. Acosta RJ, Irizarry RA. A Flexible Statistical Framework for Estimating Excess Mortality. Epidemiology
2022;33(3):346-53. doi: https://dx.doi.org/10.1097/EDE.0000000000001445
2. Akhmetzhanov AR. Estimation of delay-adjusted all-cause excess mortality in the USA: MarchDecember 2020. Epidemiology and Infection 2021 doi: https://dx.doi.org/10.1017/S0950268821001527
3. Antunes L, Mendonca D, Bento MJ, et al. Dealing with missing information on covariates for excess
mortality hazard regression models - Making the imputation model compatible with the substantive
model. Statistical Methods in Medical Research 2021;30(10):2256-68. doi:
https://dx.doi.org/10.1177/09622802211031615
4. Barnard S, Chiavenna C, Fox S, et al. Methods for modelling excess mortality across England during the
COVID-19 pandemic. Statistical Methods in Medical Research 2021 doi:
https://dx.doi.org/10.1177/09622802211046384
5. Bottcher L, D'Orsogna MR, Chou T. Using excess deaths and testing statistics to determine COVID-19
mortalities. European Journal of Epidemiology 2021;36(5):545-58. doi:
https://dx.doi.org/10.1007/s10654-021-00748-2
6. Brinks R, Tonnies T, Hoyer A. Assessing two methods for estimating excess mortality of chronic
diseases from aggregated data. BMC research notes 2020;13(1):216. doi:
https://dx.doi.org/10.1186/s13104-020-05046-w
7. Brinks R, Tonnies T, Hoyer A. Impact of diagnostic accuracy on the estimation of excess mortality from
incidence and prevalence: Simulation study and application to diabetes in German men. F1000Research
2021;10 (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.12688/f1000research.28023.1
8. Checchi F, Testa A, Gimma A, et al. A method for small-area estimation of population mortality in
settings affected by crises. Population Health Metrics 2022;20(1) (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1186/s12963-022-00283-6
9. Gibertoni D, Sanmarchi F, Adja KYC, et al. Small-scale spatial distribution of COVID-19-related excess
mortality. MethodsX 2021;8 (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.mex.2021.101257
10. Jdanov DA, Galarza AA, Shkolnikov VM, et al. The short-term mortality fluctuation data series,
monitoring mortality shocks across time and space. Scientific data 2021;8(1):235. doi:
https://dx.doi.org/10.1038/s41597-021-01019-1
11. Jin R, Grunkemeier GL, Furnary AP. Continuous Monitoring of Risk-Adjusted Outcomes: Excess
Deaths vs Lives Saved. Annals of Thoracic Surgery 2021;112(2):368-72. doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.athoracsur.2021.03.110
12. Lusa L. Identifying the Italian provinces with increased mortality during COVID-19 epidemics using
the data made available by the Italian National Institute of Statistics. A methodological challenge.

83

Epidemiologia e Prevenzione 2020;44(5-6 Suppl 2):260-70. doi: https://dx.doi.org/10.19191/EP20.56.S2.126
13. Martin C, McDonald S, Bale S, et al. Construction of a demand and capacity model for intensive care
and hospital ward beds, and mortality from COVID-19. BMC medical informatics and decision making
2021;21(1):138. doi: https://dx.doi.org/10.1186/s12911-021-01504-y
14. Mba RD, Goungounga JA, Graffeo N, et al. Correcting inaccurate background mortality in excess
hazard models through breakpoints. BMC medical research methodology 2020;20(1):268. doi:
https://dx.doi.org/10.1186/s12874-020-01139-z
15. Nemeth L, Jdanov DA, Shkolnikov VM. An open-sourced, web-based application to analyze weekly
excess mortality based on the short-term mortality fluctuations data series. PLoS ONE 2021;16(2
February) (no pagination) doi: https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0246663
16. Rizzi S, Vaupel JW. Short-term forecasts of expected deaths. Proceedings of the National Academy of
Sciences of the United States of America 2021;118(15):13. doi:
https://dx.doi.org/10.1073/pnas.2025324118
17. Rubio FJ, Rachet B, Giorgi R, et al. On models for the estimation of the excess mortality hazard in
case of insufficiently stratified life tables. Biostatistics (Oxford, England) 2021;22(1):51-67. doi:
https://dx.doi.org/10.1093/biostatistics/kxz017
18. Shkolnikov VM, Klimkin I, McKee M, et al. What should be the baseline when calculating excess
mortality? New approaches suggest that we have underestimated the impact of the COVID-19 pandemic
and previous winter peaks. SSM - Population Health 2022;18 (no pagination) doi:
https://dx.doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101118
19. Touraine C, Graffeo N, Giorgi R. More accurate cancer-related excess mortality through correcting
background mortality for extra variables. Statistical Methods in Medical Research 2020;29(1):122-36.
doi: https://dx.doi.org/10.1177/0962280218823234
20. von Cube M, Timsit JF, Kammerlander A, et al. Quantifying and communicating the burden of COVID19. BMC medical research methodology 2021;21(1):164. doi: https://dx.doi.org/10.1186/s12874-02101349-z
21. Weitkunat R, Junker C, Caviezel S, et al. Mortality monitoring in Switzerland. Swiss Medical Weekly
2021;151:w30030. doi: https://dx.doi.org/10.4414/smw.2021.w30030
22. Yoneoka D, Kawashima T, Makiyama K, et al. Geographically weighted generalized Farrington
algorithm for rapid outbreak detection over short data accumulation periods. Statistics in Medicine
2021;40(28):6277-94. doi: https://dx.doi.org/10.1002/sim.9182

84

Artikelen waarnaar verwezen werd door geïncludeerde studies

1. Bramness JG, Walby FA, Morken G, et al. Analyzing seasonal variations in suicide with Fourier Poisson
time-series regression: a registry-based study from Norway, 1969–2007. American journal of
epidemiology 2015;182(3):244-54.
2. Farrington C, Andrews NJ, Beale A, et al. A statistical algorithm for the early detection of outbreaks of
infectious disease. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society)
1996;159(3):547-63.
3. Faust JS, Du C, Li S-X, et al. Correcting excess mortality for pandemic-associated population decreases.
medRxiv 2021:2021.02. 10.21251461.
4. George E. Box. Time series analysis: forecasting and control: Holden-Day, 1970.
5. Hyndman RJ, Athanasopoulos G. Forecasting: principles and practice: OTexts 2018.
6. Lunde BÅS, Kleppe TS. agtboost: Adaptive and automatic gradient tree boosting computations. arXiv
preprint arXiv:200812625 2020
7. Serfling RE. Methods for current statistical analysis of excess pneumonia-influenza deaths. Public
health reports 1963;78(6):494.

85

Bijlage 7. Doodsoorzaken

Cause of death

Number of causes of
death

Faust
(2022)b

Gobina
(2022)

Grande
(2022)

Perotti
(2022)*

Ruhm
(2022)

Shiels
(2021)a

Shiels
(2021)b

Wu (2021)

Zhu (2021)

6

7

19

28

13

7

7

12

8

W00-W19

X

Accidents, self-harm, suicide, and homicide
Accidental falls
Accidents

V01-V99,
W00-X59
(excluding
X40-X44),
Y85, Y86

Assault /homicide

U01, U02,
X85-Y09,
Y87.1

U01, U02,
X85-Y09,
Y87.1

Drug overdose

X40-X44,
Y10-Y14

X40-X44,
X60-X64,
X85, Y10Y14

Intentional self-harm
(suicide)

U03, X60X84, Y87.0

Motor vehicle / transport
accidents

X60-X84

X

U03, X60X84, Y87.0

V00-V99

X

V02-V89.2
with
exceptions

Alzheimer’s and dementia

86

Cause of death

Faust
(2022)b

Gobina
(2022)

Grande
(2022)

Perotti
(2022)*

Alzheimer’s disease
Dementia & Alzheimer’s
disease

F01, F03,
G30

Ruhm
(2022)

Shiels
(2021)a

Shiels
(2021)b

G30

G30

G30

X

Wu (2021)

Zhu (2021)

F01, F03,
G30

Cancer and non-malignant neoplasms
Cancer
Malignant neoplasms

C00-C097
C00-C97

C00-C97

Neoplasms

X
C00-D48

C00-C097

C00-C97

C00-C97

C00-C97

X

I60-I69

I60-I69

I00-I09, I11,
I12, I20-I51

Aggregatio
n of ICD-10
codes

I00-I09,
I11, I12,
I20-I51

X

Cardiovascular disease
Cardiovascular disease

X

Cerebrovascular diseases
/ stroke
Heart disease

I60-I69

I60-I69

X

I00-I02,
I05-I09, I11,
I13, I20-I25,
I26-I28,
I30-I51

I00-I09, I11,
I13, I20-I51

Hypertensive diseases

I10-I16

I10-I15

Ischemic heart diseases

I20-I25

I20-I25

Other diseases of the
circulatory system

I60-I69

X

I00-I09,
I26-I45,
I47-I52,
I70-I99

Congenital and pregnancy-related

87

I00-I09, I11,
I12, I20-I51

Cause of death

Faust
(2022)b

Gobina
(2022)

Grande
(2022)

Perotti
(2022)*

Certain conditions
originating in the
perinatal period

X

Complications of
pregnancy, childbirth and
the puerperium

X

Congenital
malformations,
deformations and
chromosomal
abnormalities

X

Ruhm
(2022)

Shiels
(2021)a

Shiels
(2021)b

Wu (2021)

Zhu (2021)

U071

U071

U071

U071-U072

U071

Infectious diseases (incl. COVID-19)
COVID-19

U071-U072

U071-U072

Flu virus

X
X

Infectious and parasitic
diseases (COVID-19
excluded)

A00-B99

X

Influenza and pneumonia

J09-J18,
J849

X

J09-J18

J40-J47

X

J40-J47

J10-J18

Respiratory disease
Chronic lower respiratory
diseases
Respiratory diseases

J40-J47

X

88

Additional
aggregation

J40-J47,
J00-J06,
J30-J39,

Cause of death

Faust
(2022)b

Gobina
(2022)

Other diseases of the
respiratory system

Grande
(2022)

Perotti
(2022)*

Ruhm
(2022)

Shiels
(2021)a

Shiels
(2021)b

Wu (2021)

Zhu (2021)

of ICD-10
codes

J67, J70J98

J00-J06,
J20-J39,
J60-J848,
J85-J99

Other
All causes excluding
COVID-19

A00-Y98
excluding
U071-U072

Cirrhosis and other
diseases of liver
Diabetes

K70–K76
E10-E14

E10-E14

X

Diseases of the digestive
system

X

Diseases of the
genitourinary system

X

Diseases of the
musculoskeletal system
and connective tissue

X

Diseases of the nervous
system and sense organs

X

Diseases of the skin and
subcutaneous tissue

X

89

E10-E14

E10-E14

E10-E14

E10-E15

E10-E14

Cause of death

Faust
(2022)b

Gobina
(2022)

Grande
(2022)

Perotti
(2022)*

Ruhm
(2022)

Shiels
(2021)a

Shiels
(2021)b

Diseases of the urinary
system

Zhu (2021)

N00–N39

Endocrinuous, nutritional
and metabolic diseases

X

External causes of
mortality

X

Mental and behavioural
disorders

X

Nephritis, nephrotic
syndrome, nephrosis
(Kidney)

N00-N07,
N17-N19,
N25-N27

Other cause of diseases

D50-E07,
E15-E90,
F04-G26,
G31-H95,
K00-Q98

Other external causes

W20-X59,
X85-Y98

Additional
aggregation
of ICD-10
codes

Parkinson’s disease
Unclassified / symptoms,
signs, and ill-defined
diseases

Wu (2021)

G20
R00-R99,
I46

X

*Perotti (2022) only reported a list of causes of death, without definitions.

90

R00-R99

R00-R99

R00-R99

R00-R99

Bijlage 8. Determinanten
8A. Leeftijd
Alacevich (2021)
Italy
Alicandro (2022)
Italy

Astengo (2021)
Italy
Barnard (2021)
England
Calderon-Larranaga (2020)
Sweden
Caranci (2021)
Italy
Carey (2021)
England
Chen (2021)b
USA
Cronin (2021)
USA
De Angelis (2021)
Italy
De Lusignan (2020)
England
Demetriou (2022)
Multiple countries
Dorrucci (2021)
Italy

Of the three age groups (0-49, 50-69 and 70+), the excess daily death rate was highest in the age
group 70+ and lowest in the age group 0-49
Excess deaths in the working-age population were relatively higher than for the whole population
only in the Delta-period, and relatively lower in the pre-Delta and Delta-Omicron transition period.
Only for the working-age population was a mortality lower than expected estimated during the
Omicron wave.
Cumulative mortality due to COVID-19 increased with age from 1.9 deaths/10,000 in the 45-64-year
age-group to 21.2/10,000 and 80.3/10,000 in the 65-84-year and > 84-year classes, respectively.
Excess deaths were similar in those aged under 75 years and among all persons (ratio
expected/observed of 1.20 and 1.22, respectively).
During the peak week of 6-12 April 2020, mortality rates were in excess of the 5-year averages by
69% in individuals 0-64 years old, by 129% in individuals 65-79 years old, and by 165% in individuals
80 years old or older.
The crude excess mortality was greater among the elderly (75+) compared to the younger
generation (18-74). However, the share of the excess attributable to COVID-19 related deaths was
instead larger in the age group 18-74 years.
Mortality was lower than expected in 2020 for age groups <70 year. However, for ages >= 80 years,
the opposite was true, and significantly higher EMRs (excess mortality rates) were estimated.
Per capita excess mortality increased with age group, with the highest excess mortality in the age
group 85 and older, and the lowest in the age group 0-24 years old.
COVID-19 death rates increased with age-group, with the lowest death rate in the 0-44 age group
and the highest in the 75+ age group.
Standardized proportion of population over 75 years old was not associated with the all-cause
standardized mortality ratio.
Increasing age was associated with excess mortality. Adjusting for all other variables, the age group
75+ had an excess mortality rate of 10.09 compared to 45-64 year olds.
Most countries observed substantial excess mortality only in the older of the two age groups. In
contrast, Peru demonstrated substantial excess mortality also in the <45 years old age group.
People aged 80 years and older contributed the most to excess mortality during the whole year
(2020), with a further increase during the second wave (from 35% in the first to 39% in the second
wave). The excess mortality observed among people aged less than 50, although of negative sign,
increased slightly during the second wave.

91

Faust (2022)
USA

Fazekas-Pongor (2022)

Numerically there were more excess deaths in older age groups, but there was excess mortality in all
adult age groups, including in younger age groups. Moreover, the ratio of observed to expected allcause deaths was similar in all age groups and increased during the Omicron period compared with
the Delta period.

Hungary

During the second wave, rate ratios were highest for ages 65-84. A lower risk was observed in those
older than 85 years, while the risk was lowest in those below 65 years of age. During the third wave,
rate ratios peaked between ages 35 and 44, followed by the age groups 45-74. Low results were
observed for both the 75-84 and the 0-34 age groups, while the lowest risk was observed in the 85+
populations.

Gadeyne (2021)

The largest excess mortality and percentages changes was in the oldest age groups (65-84; 85+).

Belgium
Islam (2021)

No excess mortality in children <15 years, increasing excess mortality in increasing age groups

Multiple countries
Joy (2020)

The relative survival model showed that older people had a 1.8% reduced risk of mortality.

England
Kontis (2020)
Multiple countries
Leon-Gomez (2021)
Spain
Levitt (2022)
Multiple countries

Lewis (2021)
England and Wales
Lundberg (2021)
Multiple countries
Quast (2021)
USA
Rangachev (2022)
Multiple countries
Reif (2021)
USA
Riley (2021)

In absolute terms, 94% of all excess deaths occurred in people aged >65y. In relative terms, people
>65y were also affected more ranging from ~30 to ~40% higher mortality than expected.
The cumulated excess mortality was greater as age increased. The highest cumulated mortality was
observed in the 85 years and over age groups, followed by the 75-84 age group.
30 of 33 countries had a death deficit for children 0-14 years, the other three had minimal excess
deaths. On average, 29.7% of excess deaths were in people <65 years old; 10 countries had a death
deficit for people < 65 years old, while 4 countries had more than 25% of excess deaths in this
population (Canada, USA, Chile, UK).
Among those working in schools, the age group 65 and older had much higher numbers of deaths
compared with their 5-year average than the younger working age group. The group of all
professionals and of all occupations had fewer excess deaths than those working in schools.
There was no significant association between the % of population 65 years and older and excess
mortality in 2020.
In both states, although the number of excess deaths was highest among older age groups, the ratio
of observed-to-expected deaths was highest for adults aged 20-49.
Most Western European countries had more excess deaths in the older population (>65y), while
Eastern European countries had relatively more excess deaths in people of working age (<65y).
Total excess death rate and both excess deaths due to COVID-19 and not due to COVID-19 were
higher in the age group 65 years and above than in the age group 25-64 years.
Relative increases in mortality was of similar magnitude across all age groups.

USA

92

Ruhm (2022)
USA

Shiels (2021)
USA
Stokes (2021)
USA

Strang (2020)
Sweden
Strongman (2022)
UK
Tarazi (2021)
USA

Actual-to-baseline death ratios were fairly comparable for 25–44, 45–64 and ≥ 65 year-olds, ranging
from 1.21 to 1.31, with 95% CI’s between 1.20 and 1.40, but with a considerably lower 1.15 (95% CI:
1.07–1.23) ratio for persons younger than 25. Over 90% of excess deaths of seniors were attributed
to COVID-19, but with monotonically decreasing shares at younger ages.
Death rates per month in 2020 were higher than in 2015-2019 across all groups aged 15 years and
older, with the largest absolute increases in the oldest age groups.
Counties in the lowest proportion of 65 year-olds had overall lower death rates than counties with
the highest proportion of 65 year-olds. The non-covid attributable deaths were higher in counties
less 65y-olds(25%) compared to the counties with more of 65y-olds (18%) though the 95%
confidence intervals overlap.
Only patients over 80 years of age had excess deaths in March, whereas all studied age groups were
affected in April. In May, excess deaths were mainly attributed to patients aged 70-79 years and to
those aged 80 years or more.
Excess deaths per million person-weeks increased with age and was the highest in the 80+ age group
and the lowest in the 40-49 age group.
The absolute number of excess deaths increased with the age groups, with the lowest for <65 years
and the highest number for 85+. The ratio of share of excess deaths to share of total number of
beneficiaries was lowest in the 65-74 years group and highest in the 85+ group.
(A high ratio of share of excess deaths to share of beneficiaries indicates a disproportionate number
of excess deaths within a particular subgroup).

Vanthomme (2021)
Belgium
Zalla (2022)
USA

Overall, excess mortality was much higher in the population aged 65 and older than the population
40-64 years old.
The magnitude of excess mortality increased dramatically with age, consistent with prepandemic
mortality patterns as well as the age distribution of deaths attributed to COVID-19. The percentage
increase in observed mortality relative to expected mortality was similar across age groups.

8B. Geslacht
Achilleos (2022)
Multiple countries
Calderon-Larranaga (2020)
Sweden
Caranci (2021)

For most countries, mortality was raised in both males and females, but for some countries it was
raised only in males (Ukraine and Israel) or females (Ireland).
Relative excess mortality was higher for men than for women in all age groups and during all weeks,
except for 3 weeks in March 2020 (9-29 March) for the age group 0-64 years.
The crude excess mortality was greater among men (22.2%) than women (18.4%).

Italy
Carey (2021)
England

While men were 38% more likely to have died during 2020 than women (after adjusting for age), this
was only marginally higher than the usual observed estimate (34%). Thus, the estimated EMR of
1.46 was not significantly higher than the UMR (usual mortality rate) (true pandemic interaction =
1.09, 95% CI 0.98–1.20).

93

Chen (2021)b

Excess mortality per capita was significantly higher in men than in women.

USA
Cronin (2021)
USA
De Angelis (2021)

Males had higher excess mortality than females, but a lower percentage excess mortality due to
COVID-19.
Standardized sex ratio was not associated with the all-casue standardized mortality ratio.

Italy
De Lusignan (2020)
England
Demetriou (2022)
Multiple countries
Dorrucci (2021)
Italy
Fazekas-Pongor (2022)
Hungary
Gadeyne (2021)

Male gender was associated with excess mortality. Adjusting for all other covariates, males had an
excess mortality rate of 1.4 compared to females.
For most countries, excess mortality was higher in males compared with females. Excess mortality
was only higher in females in Slovenia and no notable differences were observed in Cyprus.
Despite a similar incidence of COVID-19 cases reported for men and women, men presented a
higher mortality risk than women. This difference appeared to be more marked during the second
wave (compared to the first wave), even though not significantly.
There were no significant differences between men and women, except for a higher rate ratio in
women compared to men aged 55-64 during the third wave.
Excess mortality was higher in men than in women in all age groups.

Belgium
Hanly (2022)
Multiple countries
Islam (2021)
Multiple countries
Joy (2020)

Male deaths represented 76.7% of the total. The male/female ratio of deaths ranged between 1.42
in Switzerland to 14.71 in Sweden.
No differences in crude excess mortality between men and women. Higher age-standardised excess
mortality in men.
The relative survival model showed males to have a 13.2% greater risk of mortality than females.

England
Kontis (2020)
Multiple countries
Lewis (2021)

Of all deaths, most were observed in men (105800 [90400-119000]) compared to women (100000
[82000-117500])

England and Wales

Excess mortality in men was higher than that in women for all those working in schools, all
professional occupations and all occupations. This was the same for the age group 20-64 and the
group aged 65+ that was still working.

Matz (2022)

Excess mortality was higher in men than in women in each occupational group.

England and Wales
Oroszi (2021)

Men had a 1.1 times higher risk of death than women.

Hungary
Quast (2021)

In both states, the point estimate of the ratio of observed-to-expected deaths was higher for males
than for females.

94

USA
Rangachev (2022)
Multiple countries
Reif (2021)
USA
Riley (2021)

Males (3,250 DPM, P-score: 24.1) across all ages had higher excess mortality rates in deaths per
million than women (2,248 DPM, P-score of 19.3).
For the all ages, all races/ethnicities, and both COVID-19 related and non-COVID-19 related, excess
death rates were higher for men than for women.
Latino males had a greater relative increase in mortality than Latina females.

USA
Ruhm (2022)

Gender differences in the ratio of observed versus baseline deaths were fairly modest.

USA
Shiels (2021)a
USA
Strongman (2022)

Although excess deaths per 100000 persons were higher among males than females within each
racial/ethnic group, they were higher among non-Latino American Indian and Alaska Native (AI/AN),
Black, and Latino females than among White and Asian males.
Excess deaths per million person-weeks was slightly higher in male than female persons.

UK
Tarazi (2021)
USA

The ratio of share of excess deaths to share of total number of beneficiaries within the stratum was
similar for males and females.
(A high ratio of share of excess deaths to share of beneficiaries indicates a disproportionate number
of excess deaths within a particular subgroup).

Vanthomme (2021)

Overall, excess mortality was much higher for men than for women.

Belgium

95

Bijlage 9. Internationale verschillen
9A. Oversterfte per land
Male
Country
Albania
Andorra
Australia
Austria
Belarus
Belgium
Bosnia
Bulgaria
Canada
Croatia
Cyprus
Czech Republic
Denmark
England and Wales
Estonia
Finland
France
Georgia
Germany
Gibraltar
Greece
Greenland
High income
countries
Hungary
Iceland
Ireland

Median (25th75th percentile)
3030 (2440 to
3040)
1673 (1453 to
1892)
-214 (-291 to 169)
856 (685 to
944)
3200 (2517 to
3883)
1422 (953 to
1573)
2816 (2648 to
2983)
2622 (2304 to
3342)
321 (299 to
482)
1745 (1552 to
2248)
222 (133 to
303)
1732 (1579 to
2055)
82 (-58 to 285)

Range

N

1850 to
3050
1233 to
2112
-366 to -93

3

88 to 1027

14

1834 to
4566
476 to 2544

2

2480 to
3151
-546 to
5953
184 to 596

2

1061 to
2831
9 to 360

Female

Median (25th75th percentile)

Range

N

Median (25th75th percentile)

Range

N

-115 (-147 to 83)
668 (402 to
894)

-179 to -51

2

-154 to -133

2

162 to 1016

4

-143 (-148 to 138)
444 (181 to
702)

13 to 855

4

1549 (1332 to
1762)

716 to 2367

4

1589 (1204 to
1934)

237 to 2781

4

1275 (333 to
2218)

-610 to
3161

2

921 (219 to
1622)

-482 to
2324

2

11

1610

NA

1

1581

NA

1

6

54 (24 to 85)

-7 to 116

2

62 (44 to 80)

27 to 97

2

-163 to
2667
-347 to 892

13

1497 (694 to
1599)
43 (-92 to 151)

-108 to
1702
-328 to 304

3

-198 to
1457
-446 to 316

3

1431 (1396 to
2353)
1015 (378 to
1307)
234 (134 to
319)
763 (545 to
938)
1159 (409 to
1351)
534 (337 to
847)
665

1361 to
3275
-209 to
2119
-65 to 794

3

151 to 3430

3

3

-61 to 497

3

1319 to
3109
-365 to 512

236 to 272

3

3

16

371 to 1182

5

210 to 1212

5

-340 to
1544
271 to 1221

3

NA

1

218 (167 to
270)
560 (241 to
804)
-338

116 to 321

306 to 1197

1401 (776 to
2416)
413 (176 to
455)
250 (243 to
261)
729 (433 to
932)
-342

1197 (500 to
1327)
-146 (-386 to
133)
1354 (1336 to
2232)
347 (-9 to 429)

NA

1

12

426

NA

1

197

NA

1

NA

1

907 (660 to
1156)
-425

550 to 1188

11

602 (576 to
628)

549 to 655

2

659 (604 to
713)

550 to 767

2

NA

1

961

NA

1

1736 (1427 to
1976)
-48 (-147 to 9)

-179 to
2761
-429 to 91

13

-294 to
1663
NA

3

3

1

1508 (726 to
1626)
-118

-56 to 1745

11

1381 (544 to
1522)
-84

NA

1

166 (142 to
195)

117 to 225

3

-16

NA

1

346

NA

1

2
10

15

6
7

14

12
12

96

4

4

3

Male
Country
Italy
Kosovo
Latvia
Liechtenstein
Lithuania
Lower middle income
countries
Luxembourg
Malta
Moldova
Monaco
Montenegro
Netherlands
New Zealand
North Macedonia
Northern Ireland
Norway
Poland
Portugal
Romania
Russia
San Marino
Scotland
Serbia
Slovakia
Slovenia
Spain
Sweden
Switzerland

Median (25th75th percentile)
1581 (1383 to
1899)
1446

Range

N

381 to 2797

15

NA

1

1592 (552 to
2043)
1109 (1058 to
1142)
2598 (2354 to
3095)
1435

91 to 3265

11

1007 to
1175
1077 to
3580
NA

3

440 (162 to
656)
658 (579 to
714)
2309 (1479 to
2889)
1661 (1189 to
2132)
1835 (1454 to
2396)
878 (837 to
1089)
-263 (-350 to 174)
3566 (3011 to
4221)
909 (783 to
1035)
3 (-78 to 94)

45 to 849

2076 (1861 to
2288)
1097 (894 to
1386)
2101 (1928 to
2438)
2983 (2732 to
3349)
2164 (1950 to
2377)
1245 (1162 to
2059)
2325 (1894 to
2847)
1961 (940 to
2328)
1432 (1275 to
1633)
1579 (1191 to
1711)
645 (540 to
875)
787 (515 to
936)

Female

Median (25th75th percentile)
1650 (841 to
2007)

Range

N

Median (25th75th percentile)
1354 (262 to
1893)

Range

N

500 to 2837

5

98 to 2768

5

425 (355 to
495)
1188

284 to 566

2

680 (629 to
730)
878

579 to 780

2

NA

1

NA

1

2694 (2672 to
2716)

2650 to
2738

2

2248 (2234 to
2262)

2220 to
2276

2

11

546

NA

1

333

NA

1

542 to 840

5

520

NA

1

796

NA

1

486 to 3133

4

718 to 2603

2

1105 to
3286
409 to 1683

4

1826

NA

1

1314

NA

1

15

1040 (924 to
1302)
-357 (-414 to 299)

667 to 1996

4

151 to 1370

4

-472 to -241

2

754 (597 to
915)
-329 (-420 to 238)

-491 to -86

11

-511 to -148

2

2455 to
4877
657 to 1161

3
2

1056

NA

1

1161

NA

1

-278 to 188

14

28 (5 to 75)

-38 to 190

4

-63 (-87 to -21)

-157 to 102

4

34 to 2825

13

141 to 2111

3

3

15

242 to 1037

4

107 to 1267

4

1766 to
3091
2481 to
3716
1736 to
2591
1080 to
2873
1765 to
3251
-206 to
2579
-172 to
1694
726 to 3301

5

NA

1

1304 (613 to
1457)
968 (683 to
1112)
1768

-77 to 1611

175 to 1963

1869 (1005 to
1990)
820 (644 to
906)
2433

NA

1

1428 (1342 to
2150)
2237

1256 to
2873
NA

3

1062 (982 to
1967)
1293

903 to 2873

3

NA

1
3

27 to 1649

4

58 to 1283

15

69 to 1161

4

770 (310 to
962)
1523 (701 to
1667)
1714 (1322 to
2199)
786 (591 to
1007)
506 (285 to
720)

-150 to
1154
-122 to
1811
455 to 3344

14

-238 to
1223
-223 to
1578
1237 to
3272
386 to 1978

3

-18 to 1813

843 (303 to
1033)
1523 (650 to
1551)
1669 (1510 to
2120)
1011 (836 to
1272)
835 (574 to
985)

48 to 936

4

12
1

3
2
3
4
12
12
16

97

1

3
4
4

3
4

Male
Country
UK
Ukraine
Upper middle income
countries
USA

Median (25th75th percentile)
1231 (1111 to
1261)
1238 (738 to
1696)
1080

Range

N

651 to 1408

11

254 to 2052

4

NA

1

1429 (1250 to
1561)

-627 to
1706

12

Female

Median (25th75th percentile)

Range

N

Median (25th75th percentile)

Range

N

1821

NA

1

-1319

NA

1

934 (661 to
1206)

388 to 1479

2

1502 (1394 to
1610)

1286 to
1717

2

NA: not applicable for countries with only 1 study

98

Figuur: Internationale verschillen in oversterfte wereldwijd (25e en 75e percentielen)

99

Figuur: Internationale verschillen in oversterfte in Europa (25e en 75e percentielen)

100

9B. COVID-19 sterfte per land
Male
Country

Median (25th-75th percentile)

Range

N

Albania

400 (361 to 405)

322 to 411

3

Andorra

438 (438 to 438)

438 to 438

1

Australia

29 (20 to 35)

8 to 36

4

Austria

404 (263 to 673)

124 to 695

5

Azerbaijan

258 (258 to 258)

258 to 258

1

Belarus

154 (153 to 156)

151 to 158

2

Belgium

1681 (1412 to 1999)

633 to 2926

4

Bosnia

1160 (1118 to 1203)

1075 to 1246

2

Bulgaria

1095 (1081 to 1155)

1066 to 1216

3

Canada

418 (314 to 592)

210 to 766

3

Croatia

925 (855 to 945)

784 to 965

3

Cyprus

131 (105 to 136)

35 to 144

4

Czech Republic

1056 (979 to 1075)

901 to 1094

3

Denmark

187 (158 to 216)

148 to 228

4

England and Wales

1349 (1349 to 1349)

1349 to 1349

Estonia

171 (149 to 229)

Finland

Female

Median

N

Median

N

50

1

20

1

1

1505

1

1198

1

96 to 389

4

98

1

96

1

99 (90 to 100)

81 to 101

3

France

943 (487 to 953)

453 to 1584

5

548

1

359

1

Georgia

628 (318 to 631)

8 to 633

3

8

1

8

1

Germany

377 (360 to 391)

332 to 407

4

Greece

468 (461 to 495)

454 to 521

3

High income countries

38410 (38410 to 38410)

38410 to 38410

1

Hungary

1001 (982 to 1043)

963 to 1086

3

Iceland

84 (56 to 85)

28 to 85

3

Ireland

455 (387 to 532)

318 to 608

3

602

1

612

1

Italy

1209 (1175 to 1235)

603 to 1995

5

Kazakhstan

145 (145 to 145)

145 to 145

1

Latvia

341 (331 to 494)

320 to 647

3

Lithuania

674 (649 to 694)

623 to 713

3

Lower middle income countries

10270 (10270 to 10270)

10270 to 10270

1

Luxembourg

782 (581 to 786)

380 to 791

3

Malta

487 (389 to 491)

291 to 495

3

Moldova

742 (741 to 753)

741 to 765

3

Monaco

266 (266 to 266)

266 to 266

1

Montenegro

1067 (1061 to 1073)

1055 to 1079

2

Netherlands

669 (577 to 821)

329 to 1247

4

New Zealand

5 (4 to 5)

3 to 5

3

North Macedonia

1176 (1163 to 1189)

1150 to 1202

2

101

Male
Country

Median (25th-75th percentile)

Range

N

Northern Ireland

714 (714 to 714)

714 to 714

1

Norway

77 (71 to 80)

64 to 80

4

Poland

726 (701 to 746)

675 to 766

3

Portugal

663 (568 to 673)

474 to 683

3

Romania

810 (807 to 817)

805 to 824

3

Russia

389 (388 to 765)

386 to 1141

3

San Marino

802 (802 to 802)

802 to 802

1

Scotland

1188 (1188 to 1188)

1188 to 1188

1

Serbia

472 (430 to 475)

389 to 477

3

Slovakia

412 (388 to 616)

363 to 819

3

Slovenia

993 (563 to 1278)

92 to 1313

Spain

1080 (1069 to 1088)

Sweden

Female

Median

N

Median

N

1213

1

1164

1

4

72

1

112

1

571 to 2037

5

916

1

846 (820 to 865)

386 to 1791

5

782

1

Switzerland

866 (613 to 879)

360 to 891

3

Turkey

250 (250 to 250)

250 to 250

1

UK

1075 (955 to 1330)

651 to 2040

4

Ukraine

443 (359 to 490)

113 to 625

4

Upper middle income countries

39792 (39792 to 39792)

39792 to 39792

1

USA

1042 (859 to 1070)

653 to 1257

5

102

161

1

71

1

939

1

780

1

9C. Lijst verklaringen internationale verschillen
Reference,
geographical area

Summary of explanations for international differences

Achilleos (2022)
Worldwide

Stringency/timing of control measures, inequalities in healthcare access, geographical location, inequalities
in population density, seasonality, delay/inaccuracies in death reporting, whether COVID-19 being a
contributing factor to death is included in its mortality rate.
Social capital, compliance with containment norms, strictness of containment policies, mobility behavior

Bartscher (2021)
Europe
Bell (2022)
Worldwide
Bogos (2021)
Europe
Corrao (2021)
Europe + Canada,
USA

Underestimation of true burden by official death rates in LICs and lower MICs, access to COVID-19 vaccines
Timing of restrictions and policies, adherence to restrictions, hospital capacity/expenditure, differences in
definitions for covid-19-related deaths
"Highest COVID-19 mortality rate in Belgium possibly due to the broadest criterion for attributing a death
to COVID-19.
Between-country heterogeneity of COVID-19 mortality metrics could be largely explained by differences of
criteria for attributing a death to COVID-19; in age/ comorbidity structures; in policies for identifying
asymptomatic people affected from SARS-CoV-2 infection.

Demetriou (2022)
Worldwide
Huang (2022)
Worldwide
Islam (2021)
Worldwide
Kapitsinis (2021)
Worldwide
Karlinsky (2021)
Worldwide
Kelly (2021)
Worldwide
Kontis (2020)
Europe + Australia,
New Zealand
Kung (2021)
Worldwide

Levitt (2022)
Worldwide
Lundberg (2021)
Europe
Meng (2021)
Worldwide

COVID-19 age-adjusted mortality rate was the largest in Belgium and the lowest in Austria."
Variation in the timing, strictness and duration of governmental control measures, access to healthcare.
Moreover, significantly higher yearly deaths in the younger age group (<70) was only observed in Estonia,
which can be explained by an increased prevalence of comorbidities in the Estonian population (<70y).
Poverty, vaccine coverage (accessibility and public acceptance), geographical region, limited reporting
Gender inequality, extreme high mortality in nursing homes in the USA, underreporting of covid-19 deaths,
early viral elimination strategy in New Zealand.
Differences in testing system (registering of COVID-19 deaths), pre-pandemic healthcare conditions, state
capacity to handle the pandemic (test and trace), lockdown measures, timing of lockdown, population
density, global interconnectedness, religion
Incomplete death registrations
Differences in reporting, (timing of) government responses/stringency index, social determinants,
disruption to health services, population density, care home occupancy
Baseline characteristics of the population and communities they live in; the response policies that affect
mortality positively by interrupting transmission and negatively by isolation and denial of essential
services; and the preparedness, resilience and agility of the public health and health and social care
systems.
"Countries that imposed early and stringent lockdown measures, reported none or a reduction.
Variation in excess death proportion related to COVID-19 are likely due to differences in healthcare
systems, case definitions, availability of testing, variations in the historical baseline all-cause death rates
from which the number of excess deaths were estimated, and other factors that contributed to deaths
from causes other than COVID-19."
Adverse risk profiles, disadvantaged populations without good health care, availability of vaccination
options, population infection rates, reliability of data
Government measures, geographical factors, population demographics and density, genetic factors, cultural
differences, organization of health care, elderly nursing homes.
Inconsistency of mortality data between countries

103

Rangachev (2022)
Europe
Rose (2021)
Worldwide
Sanmarchi (2021)
Worldwide
Verbeeck (2021)
Belgium,
Netherlands
Wang (2022)
Worldwide
Watson (2022)
Worldwide
Zhou (2022)
Europe

Insufficient testing and underreporting of COVID-19 related cases and deaths, (timing of) government
restrictions and social mobility of people, high prevalence of cardiovascular diseases in Eastern Europe vs.
Western Europe. Healthcare disparities
Epidemiology workforce, number of urban centres, surveillance and reporting capacities, restrictions, social
cohesion, societal/political polarisation, previous experience with SARS/MERS, island status, population
share over 65 years
Differences in testing and diagnosis capacities and effective response measures against the pandemic
Possible underestimation of the number of covid-related deaths in the Netherlands.

Paucity in extensive testing, medical practices, and state guidance, lower mask use, increased mobility,
fewer social distancing mandates, HAQ index, crude death rates, inpatient admission rates, health-care
use, vaccination rates
Number of vaccinations administered, levels of vaccine coverage achieved before delta, access to more
efficacious mRNA vaccines, government policies
No explanations for differences between countries, they do provide some results on the effect of covid
measures and vaccine effectiveness for separate countries in supplementary material.

104

Bijlage 10. Oversterfte in subgroepen
10A. Mensen met verschillende etnische achtergronden
Barnard (2021)
England
Carey (2021)
England

Chen (2021)a
USA

Chen (2021)b
USA
Cronin (2021)
USA

Higher overall excess mortality was observed in the black, Asian, mixed and other ethnic
groups compared to the white group.
People of black ethnicity versus white had an EMR = 2.50 (95%CI 1.97–3.18), while for
Asian ethnicity the EMR = 1.50 (95%CI 1.19–1.90) compared to white. As non-white
ethnicities had UMRs<1 in pre-pandemic years, the estimated true pandemic interactions
were higher still (Black = 2.72, Asian = 1.87).
Latino Californians had the highest relative excess mortality as well as high per-capita
excess. Per-capita excess mortality was highest among Black Californians at 110 excess
deaths per capita (95% PI: 93–126), with relative excess of 28% (95% PI: 22–33%). Asian
Californians had lower relative and per-capita excess mortality.
Black and Latino residents had highest excess mortality per capita. White and Asian
residents had similar excess mortality per capita.
Absolute excess deaths are highest for whites, though the death rates per 1000 are higher
for Black and Hispanic people. The percentage excess deaths from COVID-19 was higher
for white people than for Black/Hispanic people.

De Lusignan (2020)
England

Black ethnicity compared with white ethnicity was associated with excess mortality. On
the other hand, Asian ethnicity was associated with less excess mortality than white
ethnicity. There was no statistically significant difference in excess mortality between
white ethnicity and mixed/other ethnicity.

Habibdoust (2022)

Among all race/ethnic groups, the total all-cause deaths were higher than expected. In
absolute numbers, Hispanics had highest number of excess deaths, followed by White
non-Hispanic, Asian and Black people. Adjusting for population size, Black individuals had
the highest rate of excess deaths per 100 K people followed by Hispanic, White nonHispanic, and Asian.

USA

Joy (2020)
England

Laurencin (2021)
USA
Lukowsky (2022)
USA

Compared with white ethnicity, black ethnicity was associated with increased mortality in
the cohort with known SARS-COV-2 status (OR = 1.84, 95% CI = 1.33 to 2.54, P = 0.0002).
For mixed, other and Asian ethnicity compared to white etnicity, odds ratios for all-cause
mortality were not statistically significant.
There were higher mortality rates due to Covid-19 in Blacks and Latinx, and both groups
experienced a greater increase in mortality than Whites especially when compared to the
same time period of the previous year.
The largest change in all-cause mortality was observed between periods 2 and 3, resulting
in a 34% increase in deaths among Hispanics and a 32% increase among Blacks. Between
periods 1 and 2, the change in all-cause mortality was considerably lower for both

105

minority groups (13% Blacks, 13% Hispanics). Among Whites, we found an 18% increase in
all-cause mortality between periods 2 and 3, and a 19% increase between periods 1 and 2.
Polyakova (2021)
USA

Quast (2021)
USA
Reif (2021)
USA

Rossen (2021)
USA

Ruhm (2022)
USA

Shiels (2021)a
USA
Stokes (2021)
USA

All racial groups exhibited excess mortality in April 2020. The unadjusted excess mortality
was highest for Black people, followed by Asian, then Hispanic people and people with
other or two or more etnic backgrounds. Excess mortality was the lowest for Hawaiian
and Pacific Islanders. Excess mortality in Hispanic, Black and Asian people were statistically
significantly different compared to excess mortality in White people.
The ratios of observed-to-expected deaths were larger for Black people than for White
people, with the disparity in Florida (1.30 vs 1.15) being greater than the disparity in Ohio
(1.23 vs 1.14).
For ages 25-64, for men and women, the total death rate and the non-COVID-19 death
rate was highest for the Black race/ethnicity, a bit lower for the Hispanic race/ethnicity
and lowest for the White race/ethnicity. This was the same for total death rate for and
non-COVID-19 death rate for women aged 65 years and older and the non-COVID-19
death rate for men aged 65 years and older. COVID-19 related excess deaths in men aged
25-64 and total death rate and COVID-19 death rate in men aged 65 years and older was
highest for Hispanics.
a. Among persons aged 25–64 years, the largest percentage excess mortality occurred
among Hispanic persons.
b. Among persons aged <65 years, Black and AI/AN populations had the highest excess
mortality IRs (e.g. the number of excess deaths per 100.000 person-years). Among adults
aged ≥65 years, Black and Hispanic persons experienced the highest excess mortality IRs
of >1,000 excess deaths per 100,000 person-years.
c. Black persons had the highest excess mortality IR among all persons aged <25 years.
White people had the highest absolute number of excess deaths, but these represented a
smaller percentage increase over baseline than for other groups: the ratio was 1.17 (95%
CI: 1.15–1.19) for white individuals compared with 1.33 to 1.51 (with similar sized 95%
CI’s) for black, Hispanic, and other nonwhite persons. Among white people, 87.3% (95% CI:
78.9%–97.8%) of excess deaths were attributed to COVID-19, with considerably lower
percentages for black (67.8%, 95% CI: 63.4%–72.9%) and other nonwhite individuals
(76.4%, 95% CI: 74.3%–78.5%).
Age-standardized excess deaths per 100000 persons in 2020 among Black, AI/AN, and
Latino males and females were 2 to 3 times higher than among White and Asian males
and females.
Counties with higher proportion of Black people had higher death rates than counties with
lowest proportion of Black people. Counties with more Black people also had higher
percentages of non-covid deaths (23%) than counties with less Black people (14%) without
overlap of the 95% confidence intervals.
Counties with highest proportions of White people had lower death rates than counties
with the lowest proportions of White people. In counties with the highest proportion of
White people almost all deaths were attributed to covid (2% not-attributed to covid). In
counties with lowest proportions of white people 18% of deaths were non-covid
attributable (no overlap in 95%-CI's)
Death rates for counties with highest and lowest proporitions of Hispanic people were
similar (+- 1.4 from graph), but deaths that were non-attributable to covid were higher

106

among counties with the highest proportion of Hispanic people (18% vs. 9%, overlapping
95% CI's)
Strongman (2022)
UK

Tarazi (2021)
USA

Compared to white ethnic groups, prepandemic mortality rates were lower in black (0.80,
95% CI 0.78 to 0.82), South Asian (0.81, 95% CI 0.80 to 0.83), and other non-white ethnic
groups (0.66, 95% CI 0.64 to 0.69). However, during Wave 1 of the pandemic, RRs of
death in minority ethnic groups were higher compared to white people (blacks 1.53, 95%
CI 1.43 to 1.64; South Asians 1.15, 95% CI 1.08 to 1.23; other ethnicities 1.03, 95% 0.91 to
1.17).
COVID-19-related mortality rates also varied considerably by subgroup; being higher than
average for Black, Asian, Native American, and Hispanic beneficiaries.
High ratios appeared for Black and Hispanic beneficiaries.
(A high ratio of share of excess deaths to share of beneficiaries indicates a
disproportionate number of excess deaths within a particular group).

Zalla (2022)
USA

The 1-year risk of excess mortality was higher than the national average among decedents
identified as American Indian or Alaska Native (25.2 deaths per 10 000) or Black (22.2
deaths per 10 000), and lower than the national average among decedents identified as
Hispanic (13.8 deaths per 10 000), White (13.6 deaths per 10 000), Native Hawaiian or
Pacific Islander (12.4 deaths per 10 000), or Asian (8.6 deaths per 10 000).

10B. Bewoners van institutionele instellingen
Alacevich (2021)
Italy
Carey (2021)
England
Caranci (2021)
Italy

In municipalities where a care home is present, there are significantly higher excess death
rates compared to municipalities without any care home. The presence of a care home is
more relevant than the number of beds in care homes.
EMR 2.87x greater than the UMR in care home residents compared to the rest of the
population
Compared to 2015-2019, in 2020 more deaths occurred at home or in long-term care
facilities (LCF). Women reached the highest mortality rate ratios (MRR), especially in LCF.
Men had the highest but unstable MRR corresponding to home care.
Fewer deaths were registered in care settings such as hospices and community or long-term
hospitals among both men and women, compared to the other care settings such as
hospitals and LCF.

Gadeyne (2021)
Belgium

For the 65-84 age group, excess mortality was 24% for male and 18% for female nonresidents compared to 57% for male and 53% for female care home residents.
For the 85+ age group, care home residents show a much higher excess mortality during the
first COVID-19 wave compared to elderly people who still lived independently: a 50% vs. 22%
higher mortality level among men, and a 42% vs. 22% difference among women.

107

Strang (2020)
Sweden

In March, the percentage excess deaths was higher for other places of death than nursing
homes, 30% vs. 11%, whereas the situation reversed for April, 85% vs. 167%.

Tarazi (2021)

High ratios appeared for beneficiaries that were nursing home residents.

USA

(A high ratio of share of excess deaths to share of beneficiaries indicates a disproportionate
number of excess deaths within a particular subgroup).

10C. Migranten
Calderon-Larranaga (2020)
Sweden

Gadeyne (2021)
Belgium

Proportion of Swedish-born: Demographic areas with the lowest proportion of
Swedish-born had the highest excess mortality during the outbreak. Demographic
areas with the highest proportion of Swedish-born had the lowest excess mortality
up until the peak in the week April 6-12, after which the areas with the medium
proportion of Swedish-born had the lowest excess mortality. Until April 27-May 3,
when the highest proportion again experienced the lowest excess mortality.
For the men in the 25-64 years group, excess mortality was highest among firstgeneration non-Belgian people with 21.9% compared to Belgian (0.6%) and
second-generation non-Belgians (8.5%).
For the women in the 25-64 years group, excess mortality was highest among firstgeneration non-Belgian people with 12.7% compared to Belgian (0.8%) and
second-generation non-Belgians (7.2%).

Riley (2021)
USA
Vanthomme (2021)
Belgium

Foreign-born Latinos had higher relative excess mortality than U.S.-born Latinos. In
every adult age group, foreign-born Latinos experienced at least double the
relative increase in mortality experienced by U.S.-born Latinos.
Striking was the excess mortality in SSA men and women, suffering from very high
rates during the first COVID-19 wave. Sub-Saharan Africans were the only
community showing significantly higher MRRs (mortality rate ratio) than native
Belgians both for men and women at middle age and for women at old age.

10D. Mensen met comorbiditeiten
Astengo (2021)
Italy

Buja (2022)

COVID-19 patients with various comorbidities, including chronic lung disease, chronic
renal injury, neoplasia, chronic cardiovascular disease, neurological syndromes and
diabetes, have a higher likelihood of complications and death. For the majority of
comorbidities, the risk proved comparable in COVID-19 and non-COVID-19 patients. Only
for chronic renal injuries in subjects aged 45-64 years, diabetes and chronic cardiovascular
diseases in those aged 65-84 years, and neuropathies in those aged > 84 years, the risk of
dying of COVID-19 was higher than the risk of dying of other causes.
Model 5 mention the following variables which show no significant correlation for excess
mortality:

108

Italy

*AIDS mortality rate
*cardiovascular disease mortality rate
*Tuberculosis mortality rate
*population with at least one chronic disease
*COPD mortality rate
*No. of hypertensive subjects aged 65 or more per 1000 people
*respiratory system and intrathoracic organs malignant cancer mortality rate
*ischaemic heart disease mortality rate
*respiratory system disease mortality rate

Caranci (2021)
Italy

Carey (2021)
England

Metabolic and neuropsychiatric diseases were more prevalent among those deceased in
2020 compared to the deaths that occurred in 2015-2019. The prevalence of respiratory
disease was lower in 2020 among deceased older than 75 years, while it was higher, even
if not significantly, among deceased younger than 75 years, in both sexes. In deceased
younger than 75 years, cancer was less prevalent in 2020 compared to 2015-2019.
Among co-morbidities, the EMRs for dementia (9.87, 95%CI 9.00–10.82) and learning
disability (8.54, 95% CI 5.99–12.18) stood out, though significantly higher estimates of
EMR than UMR were also observed for chronic kidney disease, diabetes, epilepsy,
hypertension, severe mental illness, osteoarthritis and stroke.
Cancer and COPD produced EMRs significantly lower than their UMRs.

De Lusignan (2020)
England

Gadeyne (2021)
Belgium
Gobina (2022)
Latvia

All studied comorbidities were significantly associated with excess mortality. Among the
chronic diseases, hypertension has a lower excess mortality rate (EMR), than CKD. CKD in
turn has a lower EMR than chronic respiratory and heart disease. People with cancer and
who were immunocompromised had the highest EMR.
Looking at the results by age group, there was a significant level of excess mortality during
the first COVID-19 wave among men without chronic morbidity (10%) in the youngest age
group (aged 25-64). Women in this group showed 5.7% of excess mortality.
All-cause excess deaths were significantly greater than COVID-19 related excess deaths.
There was significant excess mortality from circulatory diseases during the first pandemic
year. While there was also predicted excess deaths from malignant neoplasms, diabetes
mellitus and chronic lower respiratory diseases, these predictions were not significant.
Most COVID-19 contributing deaths were from cardiovascular diseases (58.6%) and
malignant neoplasms (19.8%). Diabetes mellitus did only contribute to 4.5% of COVID-19
deaths.

Joy (2020)
England

Ruhm (2022)
USA

In the cohort with known SARS-COV-2 status: People diagnosed with chronic diseases and
with learning disabilities had a higher odds of mortality, with the exception of diabetes
and hypertension. Compared to normal weight, only severely obese persons (BMI ≥ 35
kg/m2) had significantly increased odds of mortality, while overweight persons (BMI 2529 kg/m2) had significantly decreased odds of mortality.
Among non-COVID causes, heart disease had the largest absolute number of excess
fatalities (31,382; 95% CI: 27,794-35,870) but this represented a smaller actual-tobaseline death ratio (1.05, 95% CI: 1.04–1.05) than for diabetes or Alzheimer’s disease.
There were no excess cancer deaths and lower respiratory disease mortality was 5% (95%

109

CI: 1%–8%) below baseline, with a similar but less precisely estimated reduction for
influenza/pneumonia.
Shiels (2021)
USA

Stokes (2021)
USA

Strongman (2022)
UK

Among persons aged 25 to 64 years, the most common specified causes of excess deaths
were heart disease (n=5600) and diabetes (n=3000), although 9500 excess deaths were
still unclassified as of the data release date. Among persons aged 65 years and older, the
most common specific causes of excess death were Alzheimer disease (n= 6000) and
diabetes (n= 4300), with 2100 excess deaths not yet assigned a cause. A notable deficit of
cancer deaths was seen among persons aged 25 to 64 years (n=-5700) as well as those
aged 65 years and older (n=-14800).
In counties with the lowest proportion of poor or fair health, had lower death rates than
counties with the highest proportions of poor or fair health (~0.9 vs. ~1.75 deaths per
1000 PY) and showed a negative % of non-covid deaths (-3% vs. 19%, no overlapping CI's).
The same trend could be seen for counties with the lowest proportion of Obesity,
smoking and diabetes; lower death rates and lower non-covid deaths.
Numbers of excess deaths per million person-weeks were highest among people with
dementia (2,693; 95% CI 2,682 to 2,704), cerebrovascular disease (656; 95% CI 652 to
660) or cancer diagnosed in the last year (616; 95% CI 603 to 628).
Prepandemic, people with dementia had a 3.47 (95% CI 3.44 to 3.51) times higher
mortality rate than those without dementia, but this increased to 5.07 (95% CI 4.87 to
5.28) times higher in Wave 1. The equivalent estimates for learning difficulties were 3.55
(95% CI 3.44 to 3.51) prepandemic, increasing to 4.82 (95% CI 4.35 to 5.34) during Wave
1.

Tarazi (2021)
USA

Compared with previous years, the highest shares of excess deaths in 2020 were among
beneficiaries with hypertension, dementia, diabetes, or cardiac disorder; and those with
multiple medical conditions.
High ratios appeared for beneficiaries with dementia, end-stage renal disease, or a severe
neurological conditions.
(A high ratio of share of excess deaths to share of beneficiaries indicates a
disproportionate number of excess deaths within a paricular group).

Vanthomme (2021)
Belgium

Zhu (2021)
USA

Persons with a chronic disease had significantly higher excess mortality than persons
without. The vulnerability of middle-aged people with a chronic disease did not really
change during the first COVID-19 wave. The variable seemed to be somewhat more
determinant in 2019 than in 2020 but the difference between both periods was not
significant.
Excess deaths related to CVD and to influenza and respiratory diseases increased with the
rise of excess deaths related to COVID-19 from week 12, and the first peak was at week
16. Compared with the baseline, the excess deaths from diabetes mellitus increased from
week 12 to week 16, and it remained at about the same level after week 16. In addition,
excess unclassified deaths in 2020 increased with time, and the more recent the week,
the higher the number of deaths.

110

10E. Sociaaleconomische status en opleiding
Sociaal economische status
Barnard (2021)
Among those aged under 75 years, excess mortality was clearly associated with
area deprivation: highest in the most deprived and lowest among the least
England
deprived areas. A slight gradient in the relative excess mortality of the most
deprived area quantile to the least deprived area was observed.
Buja (2022)
Italy

Calderon-Larranaga (2020)
Sweden

Carey (2021)
England
De Angelis (2021)
Italy
De Lusignan (2020)
England
Gadeyne (2021)
Belgium

Model 5 mention the following variables which show no significant correlation for
excess mortality:
*local public transport facility availability
*GPs per 1000 people
Median acquisition income: During the outbreak, the highest excess mortality was
recorded among demographic areas with the lowest tertile of median acquisition
income. High income had the lowest excess mortality during the outbreak, up until
the week of April 6-12, 2020, where medium income had the lowest excess
mortality.
Clear trend with IMD (Index of Multiple Deprivation), but not too dissimilar to the
usual trend: EMR for the most deprived quintile (EMR = 2.05, 95%CI 1.76–2.38)
was significantly slightly higher than expected (UMR = 1.70, 95%CI 1.65–1.75).
SES: IRPEF per capita (proxy for household income) correlated positively with the
standardized mortality ratio.
Poorer socioeconomic group (IMD Quinitile 1) was associated with more excess
mortality.
Looking at the results by age group, there was a significant level of excess
mortality during the first COVID-19 wave among low-educated women (23%) and
high-income men (14%).
Absolute and relative mortality excesses in the 65-84 age group did not vary
consistently by education and income among men, although middle- and highincome groups seemed characterised by a higher rexcess mortality with resident
men. Among women not residing in care homes, we found the largest mortality
excesses among those with unknown and lower educational attainment, whereas
the opposite was observed among care home residents. A similar pattern was
observed by income.
Among the 85+ age group, excess mortality was highest for men with an upper
secondary degree and the missing category, while for income, patterns varied
when considering absolute and relative excess mortality. For women, the largest
excess mortality was observed for the lower and lower secondary educated and
middle-income among care home residents. In non-resident women, patterns by
education were inconsistent, while by income excesses were largest in the highincome and missing categories.

111

Joy (2020)
England
Oroszi (2021)
Hungary

In the cohort with known SARS-COV-2 status, no change was seen in association of
mortality with socioeconomic status, measured using Index of Multiple
Deprivation quintile.
Excess mortality in the most deprived quintiles was 38.15% higher than in the least
deprived one.
The excess death rate in districts with the lowest representation of Roma
population was 10.16% lower than the average in the least deprived quintile, while
the excess death rate in districts with the highest representation of Roma
population was 17.46% higher than the average in the most deprived quintile. The
excess death rates observed in districts with the largest share of the Roma
population were 1.81 times higher than in those with the smallest share.

Stokes (2021)
USA

Strang (2020)
Sweden

In counties with the lowest median household incomes, higher death rates
occured and more excess deaths were not attributable to covid-19 vs. counties
with the highest median household incomes (24% vs. 4%, no overlapping CI's)
In counties with lowest proportions of homeownership death rate was a bit higher
and slightly more deaths were not attributed to covid (17% vs. 10%, overlap in
CI's).
Per month:
When stratifying for socio-economic Mosaic groups, where Mosaic group 1
represents individuals from the most affluent
and Mosaic 3 the least affluent socio-economic areas, there were significant
differences as regards COVID-19-related deaths for each month during March to
May 2020, with more deaths in Mosaic group 3.
Per age group:
COVID-19-related deaths were also calculated in relation to
every 1000 inhabitants, stratified both for Mosaic groups and for age groups. The
most affected month was April 2020. Deaths were consistently
higher in Mosaic group 3 compared with Mosaic group 1.

Strongman (2022)
UK
Vanthomme (2021)
Belgium

Opleiding
Calderon-Larranaga (2020)
Sweden

Chen (2021)b

Excess deaths per million person-weeks were highest among most deprived
quintile (157). The least deprived quintile showed the lowest excess deaths per
million person-weeks (136).
Higher mortality among lower educated and low-income groups during the first
wave.

Proportion with above-elementary education: During the outbreak, the highest
excess mortality was recorded among demographic areas in the lowest tertile of
proportion with above-elementary education; excess mortality for medium- and
high proportion remained similar throughout the outbreak.
People with no education or only a highschool/GED had a higher excess mortality
both absolute and per capita than people with a college degree or higher.

112

USA
De Angelis (2021)
Italy
Gadeyne (2021)
Belgium

Education: High to low education ratio had an inverse relationship with the
standardized mortality ratio.
Looking at the results by age group, there was a significant level of excess
mortality during the first COVID-19 wave among low-educated women (23%) and
high-income men (14%).
Absolute and relative mortality excesses in the 65-84 age group did not vary
consistently by education and income among men, although middle- and highincome groups seemed characterised by a higher rexcess mortality with resident
men. Among women not residing in care homes, we found the largest mortality
excesses among those with unknown and lower educational attainment, whereas
the opposite was observed among care home residents. A similar pattern was
observed by income.
Among the 85+ age group, excess mortality was highest for men with an upper
secondary degree and the missing category, while for income, patterns varied
when considering absolute and relative excess mortality. For women, the largest
excess mortality was observed for the lower and lower secondary educated and
middle-income among care home residents. In non-resident women, patterns by
education were inconsistent, while by income excesses were largest in the highincome and missing categories.

Riley (2021)
USA

Stokes (2021)
USA
Vanthomme (2021)
Belgium

Beroepssector
Calderon-Larranaga
(2020)
Sweden
Chen (2021)a
USA

Educational attainment was inversely associated with the magnitude of excess
death during the pandemic period. Relative excess mortality was highest among
Latinos with less than a high school degree and lowest among those with a
Bachelor's degree or higher.
Counties with the lowest proportion of high education showed the same trend
(22% vs. 3%, no overlapping CI's).
Higher mortality among lower educated and low-income groups during the first
wave.

Proportion of gainfully employed: Demographic areas with the lowest proportion of
gainfully employed had the highest excess mortality. Demographic areas with the highest
proportion had the lowest excess mortality up until the week of April 13-19, after which
areas with a medium proportion had a lower excess mortality.
Occupational sector: Relatively large numbers of excess deaths were recorded among
workers in the facilities and transportation/logistics sectors. Trends in excess mortality
varied by occupational sector, with particularly high June–August relative excess among
food/agriculture (52%; 95% PI: 43–63%), manufacturing (44%; 95% PI: 38–51%), and
transportation/logistics (43%; 95% PI: 35–53%) workers.

113

Lewis (2021)
England and Wales

Matz (2022)
England and Wales

Riley (2021)
USA

Occupational group: During March-December 2020, all-cause and COVID-19 mortality
rates among educational professionals appeared to be lower than for all working-aged
adults and similar to those for all professionals. When deaths across all occupations
working in schools were combined, there was 15% excess mortality in men (similar for
men in all occupations and among all male professionals) and 5% in women (lower than
the excess observed across all occupations and among all professionals).
Occupational group: Healthcare workers had the highest excess mortality. The second
highest excess mortality was in adults working in other essential occupations, followed
by those working in social care and education. For non-essential workers, unemployed or
those whose occupation was unknown, mortality was lower than would have been
expected if the pandemic had not occurred.
Occupational sector: Cumulative excess mortality ratios were highest in those working in
food-and-agriculture and manufacturing, and lowest for those in retail. Disadvantages in
excess mortality associated with foreign-born status and low educational attainment
were more pronounced among Latinos in essential occupations and in the 55 to 74 age
group.

114

Bijlage 11. Virusvarianten, vaccinaties en interventies
11A. Virusvarianten
Alicandro (2022)
Italy
Faust (2022)
USA
Fazekas-Pongor (2022)
Hungary
Leon-Gomez (2021)
Spain

Stoto (2022)
USA

Relative excess mortality was highest in the pre-Delta period and the Delta-Omicron
transition period. Between these (during the Delta wave) the relative excess mortality
was lower, and it was lowest during the Omicron-period.
More all-cause excess mortality occurred during the first 8 weeks of the Omicron
period than during the entire 23-week Delta period.
The number of excess deaths recorded during the third wave of the pandemic was
substantially lower than the number recorded during the second wave.
Pandemic waves: Estimated all-cause excess mortality during the first epidemic wave
was considerably higher than the confirmed COVID-19 deaths, while estimates were
very similar in the following two pandemic waves. Excess mortality estimates in the
second and third pandemic waves were also lower compared to the first wave.
Excess mortality per 100,000 population per day was highest in the period October
2020 to February 2021 and the period June to September 2021, and lowest in the
period in between this. The periods March to May 2020 and May 2020 to October
2020 had excess mortality rates in between, with the second period having higher
rates than the first.

11B. Vaccinaties
Bell (2022)
Multiple countries
Fazekas-Pongor (2022)
Hungary

Huang (2022)
Multiple countries

COVID-19 vaccines had substantial positive effects on deaths, hospitalizations, and
healthcare system resource use in 2021
A clear decline in relative mortality of the 65 years and older population as observed
when comparing the second to the third wave, possibly related to the quickly
increasing vaccination coverage (from <10% at the end of the first wave to 50-65% at
the end of the third wave). Vaccination coverage in the 35-44, 45-54 and 55-64 age
groups were (much) lower during the third wave than for 65+ year olds (20-50% at the
end of the third wave), and this can account for the increase in relative risk of
mortality in these age groups compared to the second wave. Overall, the vaccine
coverage was below 10% for all age groups at the end of the second wave, and ranged
from 10-65% at the end of the third wave (average 30%), with the higher vaccination
coverage in the higher age groups.
New deaths from all causes per million population and excess mortality did not
decrease with time course. There was no significant correlation between excess
mortality and the rate of fully vaccinated per hundred.

115

At the same time point, new cases and deaths per million population gradually
decreased as the rate of vaccination coverage increased, especially when the rate of
COVID-19 vaccine coverage was over 60%.
Rose (2021)
Multiple countries
Stoto (2022)
USA

Watson (2022)
Multiple countries

Zhou (2022)
Multiple countries

More fully vaccinated people per 100 individuals had a positive effect on excess deaths
(i.e. caused less excess deaths at day 400, but a negative effect at day 500; neither
effect was significant.
Excess mortality in the summer of 2021 was correlated with vaccine uptake. The
Northeast had the lowest COVID-19 mortality rates and the highest vaccination
coverage. The South, at the other extreme, had the highest COVID-19 mortality rates
and lowest vaccine coverage.
It is estimated that vaccination prevented 79% of deaths due to COVID-19 and 63% of
excess deaths during the first year of COVID-19 vaccination globally. 79% of excess
mortality was averted due to direct protection. Vaccine impact was initially
concentrated in LMIC, later in HIC. Number of deaths averted per vaccine
administered was significantly higher in the European region and significantly lower in
the Eastern Mediterranean region, reflecting disparities in access to vaccine types.
After the introduction of vaccination, main effect of covid measures on excess
mortality increased with 25% (RR 1.25; 95% CI: 1.11–1.41). The main effect of covid
measures drops with the increase in vaccine coverage. Even under weak covid
measures (low intensity, low duration) vaccine policies can effectively reduce 15% of
excess deaths (RR 0.85; 95% CI: 0.77–0.94).

11C. COVID-19 interventies
Achilleos (2022)
Multiple countries
Dorrucci (2021)
Italy

Matz (2022)
England and Wales

Rangachev (2022)
Multiple countries

The mortality burden observed in the participating countries of this study seems to be, at
least partly, related to the promptness in the application of control measures of high
stringency index.
The all-cause excess deaths increased much faster during the first wave than in the second
wave, even though the percentage of all-cause excess deaths was higher during the
second wave. This result may be explained by the different mitigation measures adopted
in Italy during the two phases.
Excess mortality started to increase in March 2020. After the first national lockdown
began, excess mortality continued to increase, with the peak of the first wave occurring in
April. Post-lockdown (after July 2020), mortality was consistently lower than expected
among working age adults for all occupations combined. During the second national
lockdown (November 2020), mortality increased slightly, though there was still no excess
mortality.
Overall low stringency index of Bulgaria is likely a contributing factor to the high excess
mortality. Restrictions were probably not the main cause of decline in cases as the
restrictions peaked at time of the peak in excess mortality. It is more likely that people
were distancing themselves.

116

Riley (2021)
USA
Rose (2021)
Multiple countries

Stoto (2022)
USA
Traub (2021)
USA

Zhou (2022)
Multiple countries

Excess mortality was lowest during California's Shelter-in-Place period (March 19-May 7,
2020)
Stringency of interventions:
Stringent interventions showed a negative effect (i.e. more excess deaths) at all time
points, but non were significant.
Trade and travel restrictions:
Trade and travel restrictions had a significant negative effect (i.e. caused more excess
deaths) at day 100, 300 and 400, and was non-significant at day 500.
Excess COVID-19 mortality in the South and other areas of the country starting in the
summer of 2020 is likely to be due at least in part to higher transmission resulting from
differences in mask use, school attendance, social distancing, and other behaviors.
A decline in excess deaths followed one month after the first lockdown measures (15-21
March).
An increase of excess deaths followed two weeks after the first relaxation of measures
(10-16 May) with a smaller peak in excess deaths one month after relaxation.
One month after the second relaxation 24-30 May, an incline in excess deaths started and
the third relaxation of measures was introduced (11-18 June). A larger peak of excess
deaths followed one month later.
New lockdown measures end of June/beginning of July were followed by a erratic decline
and inclining trend, and stricter lockdown measures (mid-July) were again followed by a
decline of excess deaths one month after.
The increase in excess mortality was associated with long duration and high intensity of
intervention. High intensity interventions showed a positive main effect on excess
mortality, while there was a negative added effect under some definition. The average
main effect showed an increasing trend with the duration given the intensity threshold
criterion. Such as the RR (risk ratio) raised from 1.28 (95% CI: 1.11–1.46) for lasted 5 days
to 1.40 (95% CI: 1.23–1.59) for lasted 21 days at the 60th percentile of intensity criterion.
The average main effect also showed an increasing trend as the intensity criterion
increases under the same duration. In contrast, we found the added effect decreased with
longer duration given the intensity criterion. There was no significant added effect at a
lower threshold criterion and shorter duration.
High-intensity and long-duration of NPIs were associated with a decreased daily new cases
growth rate before the implementation of the vaccine policies. However, it is also
associated with an increase in excess mortality without affecting the COVID-19 death
growth rate. Even if the intervention intensity was only more than the 60th percentile, if it
lasted for 21 days, it appeared to achieve a similar effect as above the 80th percentile
intensity for 7 days in reducing infections. However, this did not mean that long-term
continuous lower-intensity interventions were feasible, because it may result in some
potential adverse effects, such as an increase in excess mortality instead of COVID-19
deaths.

117