Longontsteking in de nabijheid
van geitenhouderijen in NoordBrabant en Limburg
Actualisering van gegevens uit huisartspraktijken 2017 – 2019

Joris IJzermans
Lidwien Smit
Michel Dückers
Christos Baliatsas

Het Nivel levert kennis om de gezondheidszorg in Nederland beter te maken. Dat doen we met hoogwaardig,
betrouwbaar en onafhankelijk wetenschappelijk onderzoek naar thema’s met een groot maatschappelijk belang.
‘Kennis voor betere zorg’ is onze missie. Met onze kennis dragen we bij aan het continu verbeteren en vernieuwen
van de gezondheidszorg. We vinden het belangrijk dat mensen in staat zijn om deel te nemen aan de samenleving.
Ons onderzoek draait uiteindelijk om de vraag hoe we de zorg voor de patiënt kunnen verbeteren. Alle
onderzoeken publiceert het Nivel openbaar, dat is statutair vastgelegd.

September 2021

030 272 97 00
nivel@nivel.nl
www.nivel.nl
© 2021 Nivel, Postbus 1568, 3500 BN UTRECHT
Gegevens uit deze uitgave mogen worden overgenomen onder vermelding van Nivel en de naam van de
publicatie. Ook het gebruik van cijfers en/of tekst als toelichting of ondersteuning in artikelen, boeken en
scripties is toegestaan, mits de bron duidelijk wordt vermeld.

Samenvatting
VGO: Een meerjarige gezondheidsmonitor
Longontsteking komt vaker voor bij mensen die in de nabijheid van veehouderijen wonen. Met name
voor de woonafstand tot geiten- en pluimveehouderijen zijn associaties gevonden voor de jaren 2009
tot en met 2016. Binnen het project Veehouderij Gezondheid Omwonenden, deel 3 (VGO-III),
worden gegevens over longontsteking zoals gemeten in de huisartspraktijk regelmatig
geactualiseerd. Dit onderzoek vindt plaats in het oostelijke deel van de provincie Noord-Brabant en
het noordelijk deel van de provincie Limburg (VGO onderzoeksgebied). De gegevens uit de Brabantse
en Limburgse huisartspraktijk worden vergeleken met die uit een gebied elders in Nederland met
minder veehouderij in de omgeving (controlegebied). Vervolgens worden de gegevens uit het
onderzoeksgebied afgezet tegen de blootstelling aan veehouderij, geoperationaliseerd als de afstand
van de woning van de omwonende tot de dichtstbijzijnde veehouderij.
Dit rapport betreft gegevens uit de periode 2017-2019, na eerdere rapportages over de periodes
2009-2013 en 2014-2016. Voor de jaren 2014-2017 is het onderzoek daarnaast eenmalig uitgevoerd
in de provincies Gelderland, Overijssel en Utrecht (zie de lijst van referenties achterin dit rapport). In
alle eerdere periodes en onderzoeksgebieden werd aangetoond dat longontsteking vaker voorkomt
bij omwonenden in een veehouderijdicht gebied. Er zijn vooral associaties met de nabijheid van
geitenhouderijen en minder consistent met pluimveehouderijen. Naast een actualisering voor een
meer recente periode wordt in dit rapport voor het eerst nagegaan of de associatie tussen
geitenhouderijen en longontsteking constant is over de maanden van het jaar, of dat deze in
bepaalde maanden afwijkt van de ‘jaargemiddelde’ associatie (temporele analyse). Is er bijvoorbeeld
relatief meer longontsteking in het ‘griepseizoen’ of tijdens het ‘lammerseizoen’?

Grootschalig onderzoek met gebruik van
eerstelijnszorgdata
Aan de actualisering namen 27 huisartspraktijken uit het VGO-onderzoeksgebied deel, met samen
rond 110.000 patiënten. Het controlegebied bestond uit 19 huisartspraktijken met ongeveer 55.000
patiënten. Alle praktijken liggen op het platteland, in dorpen/steden met maximaal 30.000
inwoners. De aanwezigheid van veehouderijen (alleen in het onderzoeksgebied) werd bepaald met
behulp van het Bestand Agrarische Bedrijfssituatie, versie 2018. Dezelfde analysemethoden
(logistische en multilevel logistische regressieanalyses en meta-analyse ) werden gebruikt als bij de
eerdere onderzoeken. Voor de temporele analyses werd een periode van zes jaar gebruikt (20142019) in zowel onderzoeks- als controlegebied. Voor de temporele aspecten in relatie tot de
aanwezigheid van geitenhouderijen werd het jaar 2018 in het onderzoeksgebied genomen.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

3

Diverse methoden
Ecologische vergelijking. De prevalentie van longontsteking in Nederland is 1,61 per 100 inwoners
per jaar. In het controlegebied is dit cijfer ca 1,50 en in het VGO onderzoeksgebied 2,00. De
verschillen tussen onderzoeksgebied en controlegebied worden uitgedrukt in een Odds Ratio (OR).
Die is 1,37 (met betrouwbaarheidsintervallen BI 1,11-1,69) voor de totale periode 2017-2019, ofwel
37% meer kans op longontsteking in het onderzoeksgebied. Dit verschil is statistisch significant, al
zijn de OR’s iets lager dan bij eerdere actualiseringen.

Woonafstand tot geiten- en pluimveehouderijen. Zoals bij de eerdere studies zijn drie
afstanden (buffers) gebruikt in de analyses: 500, 1000 en 2000 meter tussen woning en
dichtstbijzijnde veehouderij. In lijn met de vorige actualiseringen zijn de OR’s het meest verhoogd
binnen de 500 meter straal tot geitenhouderij. Dit geldt in deze onderzoeksperiode ook weer voor de
associatie met pluimveehouderijen.

Temporele analyse. Uit de temporele analyse blijkt vooral dat longontsteking in het VGO
onderzoeksgebied gedurende het hele jaar vaker voorkomt dan in het controlegebied. Dit verschil is
statistisch significant in tien maanden van het jaar. Het verschil in de OR’s tussen alle maanden is
gering (1,24 tot 1,57). Dit beeld is consistent over de zes jaren van het onderzoek (2014-2019).
Het verband tussen de maandelijkse incidentie van longontsteking (alle januari maanden samen, etc.)
en de aanwezigheid van geitenhouderijen (andere veehouderijen werden niet onderzocht) in een
straal van 500 meter van de woning is tevens onderzocht. Een statistisch significant verband wordt
gevonden voor de maanden maart, augustus en september. Bij een grotere afstand tussen woning en
geitenhouderij (1000 en 2000 meter) worden geen statistisch significante verbanden gevonden.

Longontsteking komt gedurende het hele jaar vaker
voor in het onderzoeksgebied
Gebaseerd op de meest recente gegevens wordt geconcludeerd dat de associatie tussen het
vóórkomen van longontsteking en het wonen in het onderzoeksgebied (in de nabijheid van veel
veehouderijen, en meer in het bijzonder geitenhouderijen), in lijn is met eerder gevonden
associaties en met de bevindingen uit eerder onderzoek in Gelderland, Overijssel en Utrecht. In de
gebiedsvergelijking zijn de OR’s over de jaren vergelijkbaar: in het studiegebied komt longontsteking
op jaarbasis 26-60% vaker voor dan in het controlegebied. Bij deze resultaten uit de vergelijking
tussen twee gebieden moet in acht worden genomen dat de nabijheid van geitenhouderijen een van
meerdere mogelijke verklaringen is voor het vaker voorkomen van longontsteking, naast
bijvoorbeeld luchtverontreiniging. Voor de onderzochte periode wordt, in tegenstelling tot de vorige
actualisering, althans met de basis-regressieanalyse, weer een statistisch significante associatie
tussen longontsteking en het wonen in de nabijheid van pluimveehouderijen gevonden.
Longontsteking komt gedurende het hele jaar vaker voor in het onderzoeksgebied en de associatie
met wonen in de nabijheid van geitenhouderijen is consistent over de zes onderzochte jaren. Het
verschil tussen de individuele maanden is klein. Op basis van de analyses met woonafstanden (500
meter) tot geitenhouderijen worden ook geen aanwijzingen gevonden voor een zwakkere of sterkere
associatie tijdens het griep- of lammerseizoen. Het effect op het voorkomen van longontstekingen
lijkt eerder in de zomer toegenomen.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

4

Achtergrond
De afgelopen jaren zijn diverse rapporten en wetenschappelijke artikelen verschenen over de
mogelijke gezondheidseffecten van het wonen in de nabijheid van veehouderijen, zie de
referentielijst achterin dit rapport. Het Intensieve Veehouderij en Gezondheid (IVG) en het
Veehouderij en Gezondheid Omwonenden (VGO) onderzoek heeft voor de jaren 2009 tot en met
2016 aangetoond dat longontsteking vaker voorkomt bij mensen die in de nabijheid van
veehouderijen wonen (Heederik & IJzermans 2011, Maassen et al 2016, IJzermans et al 2018). Met
name voor de woonafstand tot geiten- en pluimveehouderijen zijn associaties gevonden in
plattelandsgemeentes in het oosten van de provincie Noord-Brabant en het noorden van de
provincie Limburg.
Als onderdeel van het VGO-III programma (looptijd 2017-2024) werd het onderzoek op basis van
huisartsengegevens uitgebreid naar een gebied dat delen van de provincies Gelderland, Overijssel en
het oosten van Utrecht omvat. In dit onderzoek werd vastgesteld dat de genoemde associaties ook
gelden voor deze andere Nederlandse provincies met geitenbedrijven (Smit et al., 2019). De
resultaten van het VGO onderzoek hebben in een aantal Nederlandse provincies geleid tot een
moratorium – een verbod op uitbreiding, omschakeling, of nieuwvestiging - van geitenhouderijen. De
oorzaak van de associatie tussen geitenhouderijen en longontstekingen bij omwonenden is in de
periode ná de Q-koorts uitbraak van 2007-2010 (voor de jaren 2011-2016) onbekend. Binnen het
project VGO-III lopen momenteel deelprojecten om te pogen deze oorzaak te achterhalen. Daarnaast
is ook onbekend of de associatie tussen veehouderij en longontsteking constant is in de loop van een
bepaald jaar, of dat deze in bepaalde maanden afwijkt van de ‘jaargemiddelde’ associatie.
Naast het onderzoek naar gezondheidsproblemen in de nabijheid van geitenhouderijen, is er ook
verkend of dezelfde problemen optreden in relatie tot pluimvee. In de periode 2009-2013 was er
een consistent significante associatie tussen pluimveehouderijen in de nabijheid van de woning en
het voorkomen van longontsteking. Dit was echter in de periode 2014-2016 niet langer statistisch
significant.
In het licht van de onbekende verklarende mechanismen, is het belangrijk dat het voorkomen van
longontsteking en de andere relevante gezondheidsproblemen gemonitord wordt met het oog op
consistentie. Er moet worden bepaald in hoeverre longontsteking gespreid over het jaar voorkomt in
gebieden met veel veehouderij, vergeleken met controlegebieden. Doel van deze actualisering is om
na te gaan of de associatie tussen het wonen in de nabijheid van geiten- en pluimveehouderijen en
het vóórkomen van longontsteking in Noord-Brabant en Limburg kan worden geverifieerd voor de
jaren 2017-2019. Er wordt gebruik gemaakt van de verschillende analysemethoden die in de eerdere
rapporten zijn gebruikt (IJzermans et al 2018, Post et al 2019 en Smit et al 2019). Bijzondere
aandacht krijgen de “temporele aspecten” van longontsteking – het verkennen van de mate waarin
de verschillen in vóórkomen van longontsteking tussen veedichte- en referentiegebieden variëren
per maand. Er wordt hiervoor een uitgebreide periode van zes jaren (2014-2019) gebruikt.
Het onderzoek werd uitgevoerd door het Nederlands instituut voor onderzoek van de
gezondheidszorg (Nivel, Utrecht), in samenwerking met het Institute for Risk Assessment Sciences
(IRAS) van de Universiteit Utrecht. Dit onderzoek maakt deel uit van het onderzoeksprogramma
Veehouderij en Gezondheid Omwonenden, VGO-III, waaraan ook het Rijksinstituut voor
Volksgezondheid en Milieu (RIVM) en Wageningen Bioveterinary Research (WBVR) deelnemen.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

5

Aanpak
Voor de actualisering zijn gegevens uit de jaren 2017-2019 gebruikt van patiëntendossiers van 27
huisartspraktijken in het oostelijke deel van Noord-Brabant en het noordelijke deel van Limburg, met
per jaar gemiddeld meer dan 110.000 patiënten: zie kaartje.
Figuur 1

Daarnaast zijn gegevens gebruikt van 19 controlepraktijken in landelijke gebieden met geen/zeer
weinig intensieve veehouderij, verspreid door heel Nederland (hoewel het dus niet om één gebied
gaat spreken we verder in dit rapport van ‘het controlegebied’). In alle gevallen gaat het om
huisartspraktijken uit plaatsen met minder dan 30.000 inwoners. Bij de deelnemende
huisartspraktijken werd de kwaliteit van de registratie vooraf gecheckt. De aanwezigheid van
veehouderijen in het onderzoeksgebied is bepaald met behulp van het Bestand Agrarische
Bedrijfssituatie met gegevens uit 2018. In dit project is zorgvuldig omgegaan met de privacy van de
patiënten en is aan de wettelijke eisen voldaan. De verschillende gegevensbestanden zijn door een
‘Trusted Third Party’ (TTP) gekoppeld en de gegevens zijn gepseudonimiseerd voordat ze naar de
onderzoekers zijn verzonden.
In dit project werden diverse methoden van analyseren gebruikt (bijlage B en Smit et al, 2019, Post et
al, 2019). In één methode worden twee gebieden vergeleken (Noord-Brabant/Limburg met het
landelijke controlegebied) in een ecologische (gebieds-)analyse. Bij de andere typen
regressieanalyses wordt de woonafstand tot veehouderijen (geit- en pluimveehouderijen) op

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

6

verschillende manieren gerelateerd aan het optreden van longontsteking (binnen Noord-Brabant en
Limburg).
Een bijzondere focus ligt op temporele aspecten van longontsteking: de maandelijkse incidentie in
het onderzoeksgebied wordt vergeleken met die van het controlegebied voor zes jaren. Verwacht
wordt dat er in zijn algemeenheid meer longontstekingen worden gediagnosticeerd in perioden als
het influenza-seizoen (november-maart), maar dat het verschil tussen onderzoeksgebied en
controlegebied juist in andere maanden zou kunnen afwijken van de jaargemiddelde verhoging. In de
nabije omgeving van geitenhouderijen zouden factoren gerelateerd aan bedrijfsvoering zoals het
lammerseizoen (februari-mei) daarbij een rol kunnen spelen.
Ook wordt onderzocht of de incidentie van longontsteking verschilt per maand als iemand binnen
een bepaalde straal van een geiten-/pluimveehouderij woont, in vergelijking met de bewoners in het
onderzoeksgebied die verder weg wonen.

Resultaten
Onderzoekspopulatie
Het onderzoeksgebied betreft het oosten van de provincie Noord-Brabant en het noorden van de
provincie Limburg. Tabel 1 geeft een overzicht van de totale populatie in het onderzoeks- en
controlegebied. De twee groepen zijn goed vergelijkbaar qua verdeling van demografische
kenmerken zoals leeftijd en geslacht (zie gegevens onder Tabel 1). In februari 2018 was een relatief
grote ‘griepgolf’, met bijgevolg meer longontstekingen.
Met de in tabel 1 genoemde getallen wordt de ecologische (gebieds-)vergelijking uitgevoerd. Ter
vergelijking: in 2019 is de landelijke prevalentie van longontsteking, inclusief inwoners van steden
met meer dan 30.000 inwoners 16.1/1000 per jaar, ofwel 1.61 in de tabel (NIVEL 2019).
Tabel 1 Overzicht van het aantal unieke patiënten en huisartspraktijken in het onderzoeks- en
controlegebied per jaar (meegenomen in de analyses voor de ecologische vergelijking) en de
prevalenties van longontsteking.
Jaar

2017
2018
2019

Aantal patiënten in
Prevalentie (%)
het onderzoeksgebied longontsteking
(n praktijken)
117.576 (27)
1.94
109.947 (26)
2.13
113.154 (25)
1.87

Aantal patiënten in
het controlegebied
(n praktijken)
58.671 (19)
47.090 (16)
55.338 (18)

Prevalentie (%)
longontsteking
1.52
1.57
1.39

Onderzoeksgebied (2017; 2018; 2019): Percentage vrouwen: 49.4%; 49.3%; 49.4. Gemiddelde leeftijd: 43.5 (SD 23.4); 43.8
(SD 23.5); 43.8 (SD 23.6). Percentage kinderen (0-14jaar): 14.3%; 14.1%; 14.2%. Percentage ouderen (65+): 21.6%; 22.3%;
22.5%.
Controlegebied (2017; 2018; 2019): Percentage vrouwen: 49.6%; 49.5%; 49.4%. Gemiddelde leeftijd: 42.8 (SD 23.4); 43.2
(SD 23.6); 43.3 (SD 23.5). Percentage kinderen (0-14 jaar): 15.0%; 14.7%; 14.5%. Percentage ouderen (65+): 20.7%; 21.5%;
21.5%.

Bij de analyses over woonafstand wordt uitsluitend de populatie in het onderzoeksgebied gebruikt,
en worden (iets) minder patiënten meegenomen, mede afhankelijk van analysekeuzes en de
beschikbaarheid van adresgegevens en ook rekening houdend met de volledigheid/kwaliteit van
geregistreerde gegevens. Net als in eerder VGO onderzoek wordt er alleen gekeken naar blootstelling
aan veehouderijbedrijven in de omgeving, en niet naar beroepsmatige blootstelling.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

7

In tabel 2 staan demografische kenmerken van de onderzoekspopulatie in Noord-Brabant en
Limburg. Het gegevensbestand voor deze afstandsanalyses bevatte patiënten van (in totaal) 26
huisartspraktijken: 85.912 volwassenen (ouder dan 18 jaar in 2019) en 17.163 kinderen voor de
driejaarsperiode. Tabel 3 laat de woonafstand zien tot dichtstbijzijnde geitenhouderijen in het
onderzoeksgebied. Bijna eenderde van de mensen woont binnen twee kilometer van een
geitenhouderij. Dat is iets meer dan tweederde van een pluimveehouderij (bijlage, tabel C2).
Tabel 2 Demografische kenmerken van de onderzoekspopulatie in de blootstelling-longontsteking
analyses*.
Kenmerk
Populatie in 2017 (N praktijken)*
Populatie in 2018 (N praktijken)*
Populatie in 2019 (N praktijken)*
Vrouwen (%)
Leeftijd (gem, SD)**
Leeftijdscategorie (%) **
=<18 jaar
19< = < 65 jaar
=>65 jaar

102.905 (26)
93.223 (24)
90.872 (23)
50.819 (49,3)
45,6 (23,3)
17.163 (16,7)
60.630 (58,8)
25.282 (24,5)

*Exclusief mensen die in datzelfde jaar zijn geboren (nieuwgeborenen).
** Leeftijd in 2019.

Tabel 3 Aantal en percentage personen in de onderzoekspopulatie (voor de hele periode 2017-2019)
met aanwezigheid van geitenhouderij binnen een straal van 500m, 1000m en 2000m van het
woonadres.
Noord-Brabant en Limburg
(n=103075)
Aantal
%
Geitenhouderij
2000m
1000m
500m

31.853
7.250
914

30,9
7,0
0,9

Ecologische vergelijking
In tabel 4 zijn voor drie achtereenvolgende jaren de verschillen weergegeven tussen prevalenties van
longontsteking in het onderzoeksgebied en in het controlegebied. In het onderzoeksgebied wordt
voor de hele driejaarsperiode ongeveer 40% (met een odds ratio van 1,37) meer longontsteking
gediagnosticeerd. Op basis van alle leeftijden komt longontsteking in alle jaren significant vaker voor
(p<0,05). Vergeleken met de eerdere update in VGO-III in Brabant en Limburg over de jaren 2014-16
(IJzermans et al, 2018) lijken de jaarlijkse OR’s nu wat lager: van 1,53 naar 1,37 voor de totale groep,
maar het beeld past nog goed in de variatie over de jaren (zie de overlap in de
betrouwbaarheidsintervallen).

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

8

Tabel 4 Verschillen (OR, 95% BI) in prevalentie van longontsteking tussen onderzoeksgebieden en
controlegebieden (significante verschillen zijn dikgedrukt). In de totaalkolom gaat het om
een drie-jaars prevalentie.
Aandoening
Longontsteking1
Longontsteking bij
kinderen2
Longontsteking bij
ouderen3

2017

2018

2019

2017-2019

1,32 (1,05 – 1,64)
1,59 (1,04 – 2,43)

1,39 (1,13 – 1,71)* 1,31 (1,03 – 1,67)
1,53 (0,95 – 2,47) 1,61 (0,95 – 2,73)

1,37 (1,11 – 1,69)*
1,81 (1,20 – 2,73)*

1,32 (1,05 – 1,66)

1,32 (1,08 – 1,61)* 1,31 (1,00 – 1,71)

1,35 (1,08 – 1,68)*

1Totale steekproef, 20-14 jaar, 3≥65 jaar.

Gecorrigeerd voor leeftijd, geslacht, registratieduur.
* p<0,01

Naast longontsteking worden in deze gebiedsvergelijking additionele gezondheidsuitkomsten
verkend: vooral gastro-enteritis en influenza worden vaker gezien in het onderzoeksgebied, waarvan
in 2018 statistisch significant (tabel C1 in de bijlage). Bronchiëctasieën komen significant vaker voor
(in 2017 en 2018) in het onderzoeksgebied, zoals ook het geval was in Gelderland, Utrecht en
Overijssel (Smit et al., 2019). De prevalentie van andere chronische aandoeningen van de luchtwegen
zoals astma en COPD verschilt niet significant van die van het controlegebied. De significante
gebiedsverschillen in de prevalentie van het vertigosyndroom blijven opvallend consistent over de
jaren, in lijn met de vorige onderzoeken in verschillende gebieden met veel veehouderijen.

Verkenning van temporele aspecten voor een
uitgebreide periode (2014-2019), op basis van de
ecologische vergelijking
Er worden incidenties (‘nieuwe gevallen’) van longontsteking en andere relevante (in principe acute)
symptomen/aandoeningen gepresenteerd voor een periode van zes jaar (2014-2019), waarbij de
incidenties in het onderzoeksgebied (in Noord-Brabant en Limburg) zijn vergeleken met die van het
controlegebied op maandniveau. De resultaten worden weergegeven als zogenaamde relatieve
risico’s (RRs) met 95% betrouwbaarheidsintervallen (BI).
Figuur 2 laat zien dat longontsteking in het onderzoeksgebied in vrijwel alle maanden vaker
voorkomt dan in het controlegebied (bij geen verschil is RR=1, gemarkeerd door de rode lijn in de
figuur). In vier van de zes onderzochte jaren (niet in 2014 en 2017) is de associatie statistisch
significant in de maanden februari en maart. In de andere maanden van het griepseizoen (november
– januari) is de associatie minder sterk (zie ook figuur 3 waarin ter illustratie de verschillen worden
getoond voor influenza, waarvan longontsteking een complicatie kan zijn). Buiten het winter(influenza)seizoen is er (vrijwel) steeds meer longontsteking in het onderzoeksgebied, maar de
aantallen zijn kleiner. Voor een gedetailleerd overzicht van de relatieve risico’s en 95%
betrouwbaarheidsintervallen per maand per jaar zie voetnoot onder Figuur 2. In de figuren 4, 5 en 6
is te zien dat luchtwegklachten het hele jaar vaker voorkomen in het onderzoeksgebied (figuur 4),
maar zelden statistisch significant. Daarbij gaat het eerder om het symptoom benauwdheid (figuur 5)
dan om het symptoom hoesten (figuur 6).

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

9

Figuur 2

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

10

Figuur 3

Figuur 4

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

11

Figuur 5

Figuur 6

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

12

Om meer ‘power’ te hebben bij de statistische analyses en om de robuustheid van de schattingen te
verhogen van de verschillen tussen VGO-gebied en controlegebied zijn extra analyses uitgevoerd.
Hierbij zijn de verschillen in incidenties van longontsteking tussen VGO-gebied en controles
(ecologische vergelijking) voor de hele periode 2014-2019, opgesplitst per maand (aantal keer dat
R81 bij de huisarts werd gepresenteerd voor alle zes januari 's samen, voor alle zes februari ’s samen,
enzovoort). Een geval van longontsteking is in deze analyse gedefinieerd als het hebben van
longontsteking tijdens de betreffende maand in minstens één van de zes jaren.
Figuur 7 Verschillen in zesjaarsincidentie (periode 2014-19) van longontsteking tussen het
onderzoeksgebied en het controlegebied, opgesplitst per maand.

In figuur 7 is bij een grotere power duidelijk te zien dat er in tien maanden van het jaar statistisch
significant meer longontsteking voorkomt in het VGO-gebied; in april (IRR 1,24 BI 0,95-1,60) en
november (IRR 1,32 BI 0,97-1,78) niet significant. In februari (IRR 1,57 BI 1,22-2,01), maart (IRR 1,51
BI 1,17-1,97), mei (IRR 1,49 BI 1,14-1,96) en juli (IRR 1,52 BI 1,19-1,94) zijn de effecten/risico ratio’s
het grootst.

Woonafstand tot geiten- en pluimveehouderijen
In Tabel 5 staan de associaties weergegeven tussen de aanwezigheid van geitenhouderijen binnen
een straal van 500m, 1000m en 2000m van het woonadres en het vóórkomen van longontsteking in
2017-2019 bij inwoners van het onderzoeksgebied (in Noord-Brabant en Limburg). In lijn met vorige
onderzoeken zijn de OR’s het meest verhoogd binnen de 500m-straal van een geitenhouderij.
Vergeleken met een eerdere periode (2014-2016; IJzermans et al, 2018) is de associatie met
pluimveehouderijen nu weer statistisch significant (zie tabellen C3 en C4 in bijlage C). Tabel C3
(bijlage) toont de associaties voor de afzonderlijke jaren. Deze associaties vertonen over het
algemeen geen opvallende fluctuaties over de drie opeenvolgende jaren en zijn in achtereenvolgend
onderzoek dan weer wel, dan weer niet statistisch significant.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

13

Tabel 5 Associaties, op basis van alle leeftijden en ook gestratificeerd naar volwassenen en kinderen,
tussen de aanwezigheid van geitenhouderijen binnen een straal van 500m, 1000m en 2000m
van het woonadres en longontsteking in 2017-2019 (OR (95% BI)) geanalyseerd met
logistische regressie, multilevel logistische regressie en meta-analyse (significante verschillen
zijn dikgedrukt).
ALLE LEEFTIJDEN
Logistische regressie1
Multilevel2
Meta-analyse3

Buffer
500
1,35 (1,00 – 1,84)
1,18 (0,86 – 1,61)
1,38 (1,00 – 1,90)

1000
1,20 (1,07 – 1,35)
0,98 (0,86 – 1,11)
0,99 (0,85 – 1,15)

2000
1,13 (1,06 – 1,21)
1,07 (0,98 – 1,17)
1,06 (0,96 – 1,17)

VOLWASSENEN (leeftijd>18 jaar)
Logistische regressie1
Multilevel2
Meta-analyse3

500
1,28 (0,92 – 1,79)
1,12 (0,80 – 1,58)
1,42 (0,93 – 2,17)

1000
1,22 (1,08 – 1,38)
1,00 (0,87 – 1,14)
1,02 (0,87 – 1,19)

2000
1,15 (1,08 – 1,24)
1,10 (1,00 – 1,21)
1,10 (0,99 – 1,22)

KINDEREN (leeftijd=<18 jaar4)
Logistische regressie1
Multilevel2
Meta-analyse3

500
1,99 (0,92 – 4,32)
1,76 (0,80 – 3,88)
2,64 (1,14 – 6,08)

1000
1,00 (0,67 – 1,48)
0,79 (0,52 – 1,21)
0,98 (0,62 – 1,56)

2000
0,92 (0,74 – 1,16)
0,82 (0,62 – 1,09)
0,86 (0,60 – 1,24)

1Gecorrigeerd voor een pluimveehouderij binnen 2000 meter, leeftijd, geslacht en registratieduur.
2Gecorrigeerd voor een pluimveehouderij binnen 2000 meter, leeftijd, geslacht, registratieduur en huisartsenpraktijk als

random intercept.
3Meta-analyse van resultaten uit logistische regressie van individuele huisartspraktijken (gecorrigeerd voor een
pluimveehouderij binnen 2000 meter, leeftijd, geslacht en registratieduur).
4Omdat we de leeftijd per 2019 bepaalden is 18 jaar als leeftijdsgrens genomen.

Figuur 8 laat de meta-analyse zien van de associaties tussen de aanwezigheid van een geitenhouderij
binnen een straal van 8a) 500m, 8b) 1000m en 8c) 2000m van het woonadres en de prevalentie van
longontsteking in 2017-2019. Een aantal praktijken kon niet meegenomen worden in de metaanalyse vanwege het te geringe aantal patiënten dat binnen een bepaalde straal van een
geitenhouderij woont.
Bij zes van de acht huisartspraktijken in de meta-analyse voor 500m (Figuur 8a) is een positieve
associatie te zien (OR groter dan 1). De gecombineerde effectschatting voor alle geïncludeerde
praktijken is statistisch significant (OR 1,38; 95%BI 1,005-1,90). Er is geen significante heterogeniteit
voor de afzonderlijke effectschattingen van de huisartspraktijken in het onderzoeksgebied (I2=0%).
De verschillen in de OR’s tussen praktijken zijn dus niet groter dan door toeval te verwachten is (zie
uitleg pagina 29).
De meta-analyse voor 1000m (Figuur 8b) laat voor evenveel huisartspraktijken een positieve als een
negatieve associatie zien; bij acht van de 14 huisartspraktijken is er een positieve associatie. De
gecombineerde effecten laten geen effect zien (OR 0,99; 95%BI 0,85-1,15), en er is geen significante
heterogeniteit.
Bij 10 van de 19 huisartspraktijken in de meta-analyses voor 2000m (Figuur 8c) is de associatie
positief. De gecombineerde effectschatting was ook positief maar niet significant (OR 1,06; 95%BI
0,96-1,17). Er was weer geen significante heterogeniteit.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

14

Figuur 8 Meta-analyse van de logistische regressie voor individuele huisartspraktijken het
onderzoeksgebied. De associaties zijn weergegeven tussen de aanwezigheid van een
geitenhouderij binnen een straal van a) 500m, b) 1000m en c) 2000m van het woonadres en
longontsteking in 2017-2019 (OR (95% BI)) voor de gehele onderzoekspopulatie,
gecorrigeerd voor een pluimveehouderij binnen 2000 meter, leeftijd, geslacht en
registratieduur. De ruit geeft het 95%BI weer van de gecombineerde effectschattingen. De
grootte van het vierkant van de individuele effectschatting geeft aan in welke mate deze
bijdraagt aan het gecombineerde effect en is afhankelijk van de nauwkeurigheid van de
schatting.
8A

8B

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

15

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

16

8C

Temporele aspecten van de associatie tussen
aanwezighed geitenhouderijen en het voorkomen van
longontsteking
De figuren 9a-c laten de associatie tussen longontsteking en geitenhouderij zien voor de bekende
drie afstanden. Voor 500 meter (figuur 9a) zijn er te weinig waarnemingen om conclusies te trekken,
zoals is te zien aan de brede betrouwbaarheidsintervallen en het ontbreken van voldoende gegevens
in drie maanden. Voor 1000 meter (figuur 9b) is er een negatieve associatie in de maanden februari
en maart. Alleen in oktober zijn er significant meer longontstekingen binnen 1000 meter. Binnen
2000 meter (figuur 9c) worden geen significante associaties gevonden.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

17

Figuur 9 A

ORs (95% BI): jan, feb en jul: onvoldoende waarnemingen om OR te kunnen schatten; mrt: 1,65 (0,60 – 4,49); apr: 1,57
(0,38 – 6,44); mei: 1,93 (0,47 – 7,95); jun: 1,21 (0,16 – 8,81); aug: 1,60 (0,22 – 11,5); sep: 2,05 (0,5 – 8,4); okt: 2,02 (0,49 –
8,33); nov: 1,01 (0,14 – 7,3); dec: 1,52 (0,37 – 6,22).

Figuur 9 B

ORs (95% BI): jan: 1,19 (0,75 – 1,90); feb: 0,68 (0,41 – 1,13); mrt: 0,69 (0,40 – 1,17); apr: 0,74 (0,35 – 1,56); mei: 1,79 (0,95 –
3,35); jun: 0,74 (0,29 – 1,91); jul: 0,23 (0,03 – 1,68); aug: 1,63 (0,78 – 3,40); sep: 1,00 (0,47 – 2,13); okt: 1,87 (1,05 – 3,34);
nov: 1,26 (0,63 – 2,50); dec: 1,16 (0,78 – 1,72).

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

18

Figuur 9C

ORs (95% BI): jan: 0,93 (0,69 – 1,25); feb: 0,80 (0,59 – 1,09); mrt: 1,14 (0,84 – 1,56); apr: 0,87 (0,57 – 1,33); mei: 1,33 (0,84 –
2,12); jun: 1,42 (0,90 – 2,23); jul: 1,07 (0,62 – 1,84); aug: 1,44 (0,91 – 2,30); sep: 1,21 (0,77 – 1,89); okt: 1,01 (0,66 – 1,54);
nov: 1,41 (0,97 – 2,06); dec: 1,16 (0,78 – 1,72).

Ook hier zijn nadere analyses gedaan om meer ‘power’ te hebben bij de statistische analyses en om
de robuustheid van de schattingen te verhogen over de associaties tussen woonafstand en het
vóórkomen van longontstekingen. Voor de hele periode 2014-2019 zijn de zesjaarsincidenties
opgesplitst per maand (aantal keer dat R81 bij de huisarts werd gepresenteerd voor alle zes januari ’s
samen binnen een bepaalde buffer, voor alle zes februari ’s samen in een bepaalde buffer,
enzovoort). We presenteren hier de figuur over de resultaten bij maximaal 500 meter afstand.
Figuur 10 Associatie tussen de maandelijkse incidentie van longontsteking voor de hele periode 20142019 en aanwezigheid van geitenhouderijen binnen een straal van 500m in het
onderzoeksgebied

Voor drie maanden is er een statistisch significante associatie: maart (IRR 1,68 95%BI 1,02-2,78),
augustus (IRR 2,67 95%BI 1,45-4,90) en september (IRR 2,52 95%BI 1,47-4,32). Binnen de straal van
1000 meter en die van 2000 meter werden geen statistisch significante associaties op maandbasis
gevonden. Het effect van geiten op korte afstand van de woning geldt vooral buiten het
griepseizoen.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

19

Conclusies
Uit dit onderzoek kan, op basis van de meest recent beschikbare gegevens (2017-2019),
geconcludeerd worden dat de associatie tussen wonen in de nabijheid van een geitenhouderij en het
vóórkomen van longontsteking in het oosten van Noord-Brabant en het noorden van Limburg in lijn
is met de eerder gevonden associaties in deze regio’s en ook in andere onderzoeksgebieden zoals
Gelderland, Overijssel en Utrecht.
De prevalentie en incidentie van longontsteking blijft consistent hoger in het onderzoeksgebied in
vergelijking met andere landelijke gebieden zonder, of met veel minder veehouderijen. Dit geldt ook
voor de bewoners binnen de 500m-straal van een geitenhouderij, zij het niet significant op basis van
alle analyses (de buffers van 1000 en 2000 meter blijken in de jaren 2017-2019 niet geassocieerd met
longontsteking). Over het algemeen zijn de effectschattingen wat kleiner in vergelijking met het
vorige onderzoek in Noord-Brabant en Limburg. Hoewel per onderzoeksperiode niet steeds dezelfde
huisartspraktijken werden gebruikt en dus ook niet dezelfde mensen geeft een overzicht van de OR’s
over de jaren een vrij stabiel, consistent beeld (tabel 6). In het studiegebied komt tussen 26 en 60%
meer longontsteking voor dan in het controlegebied.
Tabel 6 OR’s, ecologische vergelijking studiegebied – controlegebied, voor longontsteking, over 10
jaren (99% BI; bij 95% BI zijn alle jaren statistisch significant).
Jaar
OR

2010
1,56

2011
1,26

2012
1,29

2013
1,50

2014
1,45

2015
1,58

2016
1,60

2017
1,32

2018
1,39

2019
1,31

BI

0,99-2,47

0,88-1,80

0,95-1,75

1,03-2,17

1,00-2,10

1,09-2,30

1,13-2,28

1,05-1,64

1,13-1,71

1,03-1,67

Statistisch significante associaties zijn geobserveerd tussen het vóórkomen van longontsteking en
wonen in de nabijheid van pluimveehouderijen in 2017 en 2019 op basis van de
basisregressiemodellen, maar na multilevel correctie zijn die associaties verdwenen.
De verkenning van de temporele aspecten laat zien dat in alle jaren pneumonie vaker voorkomt in
het onderzoeksgebied, vergeleken met het controlegebied. Als de jaren worden uitgesplitst naar
maanden dan is de associatie tussen wonen in het onderzoeksgebied of in het controlegebied en het
vóórkomen van longontsteking voor alle zes jaren samen voor tien maanden van het jaar statistisch
significant; alleen niet voor april en november, maar het verschil in de effectschatting tussen alle
maanden is gering (1,24 tot 1,57).
In de maand februari was de associatie tussen longontsteking en wonen in het onderzoeksgebied in
vijf van de zes jaren statistisch significant ten opzichte van wonen in het controlegebied. In maart,
mei en augustus ging het om de helft van de jaren. Weer uitgesplitst naar maanden is de associatie
relatief het sterkst in februari, maart, mei en juli, maar lijkt het effect het gehele jaar aanwezig. Er
kan dus niet worden gesteld dat longontsteking in het onderzoeksgebied alleen relatief vaker
voorkomt in de winter/in het ‘griepseizoen’ (longontsteking is vaak een complicatie van influenza);
dan zouden de maanden november, december en januari ook meer afwijkende ‘effect schattingen’
moeten laten zien en de maanden mei en juli niet. Bovendien zien we weinig ‘extra effect’ in de
maanden begin 2018 toen er een influenza-epidemie heerste. In eerdere VGO-rapporten (IJzermans
et al, 2018, Smit et al, 2019) werd al duidelijk dat het effect van geitenhouderijen in de nabijheid van
woningen op gezondheid, in het bijzonder longontsteking, slechts een klein deel uitmaakt van de
verklaring voor de gebiedsverschillen. Dat het weinig uitmaakt naar welke maand van het jaar wordt
gekeken, hangt mogelijk samen met de jaarrond relatief hoge luchtvervuiling in het
onderzoeksgebied. Op basis van de analyses over woonafstanden (500 meter) tot geitenhouderijen

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

20

worden geen aanwijzingen gevonden voor een sterkere associatie tijdens het griep- of
lammerseizoen. Het effect lijkt vooral in de zomer toe te nemen, al wordt interpretatie bemoeilijkt
door de brede betrouwbaarheidsintervallen.
Dit onderzoek levert geen informatie over de specifieke oorzaak van de geobserveerde verschillen en
associaties. Andere lopende onderzoeken (bijv. prospectieve studie bij bewoners met
longontsteking) binnen het VGO-III project zullen hier uitsluitsel over moeten geven. In deze
deelprojecten kan verder worden nagegaan of samenhang met bedrijfsvoering kan worden
aangetoond.

Sterke en zwakke punten
Er zijn in dit onderzoek verschillende analysemethoden gebruikt, met ieder voor- en nadelen die in
eerdere rapporten uitvoerig zijn besproken (IJzermans et al 2018, Smit et al 2019); gezamenlijk
vormen zij een krachtig instrument. Verder werd voor het eerst verkend hoe de incidentie van
longontsteking en andere relevante aandoeningen varieert binnen een bepaald jaar en over een
aantal jaren. Aan dit onderzoek heeft daarnaast een groter aantal praktijken deelgenomen in het
studiegebied dan eerder.
Alle Nederlandse huisartsen werken geautomatiseerd met behulp van een HIS
(HuisartsInformatieSysteem) en iedere huisarts maakt bij de registratie van (o.a.) symptomen en
aandoeningen gebruik van hetzelfde classificatiesysteem (ICPC). Huisartsen die deelnemen aan Nivel
Zorgregistraties (NZR) worden getest op de kwaliteit van registreren die aan bepaalde minimumeisen
(per periode) moet voldoen.
Het werken met materiaal uit de huisartspraktijk heeft voor- en nadelen. Zo bestaan er verschillen
tussen huisartsen in het benoemen van bepaalde condities bij een patiënt. Voor het huidige
onderzoek is getracht zoveel mogelijk gegevens in kaart te brengen, met name van symptomen en
ook van symptomen en aandoeningen die mogelijk verbonden zijn met andere ziekte-episodes, zoals
longontsteking met COPD. Het is mogelijk dat er misclassificatie is van longontsteking, maar wij
verwachten dat door nieuwe vormen van aanvullende diagnostiek (CRP, mobiele saturatiemeter)
afscherming van acute bronchitis of een hoge luchtweginfectie beter mogelijk is (zie ook: IJzermans
et al, 2018). Wij verwachten bovendien dat dit effect minder belangrijk zal zijn door het grote aantal
deelnemende huisartsen.
Een ander nadeel van het gebruik van gegevens uit de huisartspraktijk is dat het, met uitzondering
van geslacht en leeftijd, niet mogelijk is om te controleren voor de invloed van verstorende
variabelen, zoals rookgedrag en sociaaleconomische status (SES). Bij het IVG- en het VGO-I onderzoek
werd destijds een vragenlijst gebruikt, waarbij de invloed van onder meer roken en SES op de
specifieke bevindingen niet groot leek te zijn (Heederik & IJzermans. 2011, Freidl et al. 2017).
Voordelen van het gebruik van gegevens uit de dossiers van huisartsen zijn onder meer dat het een
grote steekproef betreft over meerdere jaren, dat patiënten geen last hebben van de
gegevensverzameling, dat er geen invloed is van de herinnering van de patiënt of van selectie van
patiënten/respondenten en dat het mogelijk is om kwetsbare subgroepen in beeld te brengen.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

21

Dankwoord
Het onderzoek waarover hier wordt gerapporteerd maakt onderdeel uit van het VGO-III project
(Veehouderij en Gezondheid Omwonenden). Dit project wordt gesubsidieerd door de ministeries van
VWS en LNV en wordt gecoördineerd door het RIVM in de persoon van dr. Joke van der Giessen. Wij
danken de huisartsen voor de bereidwilligheid om deel te nemen aan dit project. Elsbeth de LeeuwStravers, Erny Wentink danken wij voor de werving en Rodrigo Davids en Mark Nielen voor het
binnenhalen van de data. Fares Al Hasan van het IRAS voerde de GIS-berekeningen uit, Anke Huss
zorgde dat wij de bestanden kregen over veehouderijen in 2018 en Peter Spreeuwenberg heeft
bijgedragen aan de analyses.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

22

Referenties
IVG-VGO rapporten
Heederik DJJ, IJzermans CJ (red). Mogelijke effecten van intensieve veehouderij op de gezondheid
van omwonenden (IVG). Utrecht: IRAS-UU/Nivel, 2011.
Maassen K, Smit LAM, Wouters I, van Duijkeren E, Janse I, Hagenaars Th, IJzermans CJ, van der Hoek
W & Heederik DJJ. Veehouderij en omwonenden (VGO-1). Bilthoven: RIVM, 2016.
Hagenaars Th, Hoeksma P, de Rode Husman AM, Swart A, Wouters I. Veehouderij en omwonenden
(VGO-2); aanvullende studies. Bilthoven: RIVM, 2017.
IJzermans CJ, Smit LAM, Heederik DJJ & Hagenaars Th (red). Veehouderij en gezondheid
omwonenden III (VGO-3): longontsteking in de nabijheid van geiten- en pluimveehouderijen;
actualisering van gegevens uit huisartspraktijken 2014-2016. Utrecht: Nivel, 2018.
Smit LAM, Huss A, Jacobs J, Baliatsas C, Dückers M, Boender G, McCarthy C, Hagenaars Th, IJzermans
CJ & Heederik DJJ. Veehouderij en gezondheid omwonenden III (VGO-3): longontsteking in de
nabijheid van geiten- en pluimveehouderijen in Gelderland, Overijssel en Utrecht. Utrecht: IRAS,
2019.

Enige wetenschappelijke IVG-VGO artikelen
Baliatsas C. Borlée F. van Dijk CE. van der Star B. Zock JP. Smit LAM. Spreeuwenberg P. Heederik
D. Yzermans CJ. Comorbidity and coexisting symptoms and infections presented in general practice by
COPD patients: Does livestock density in the residential environment play a role? International Journal
of Hygiene and Environmental Health. (2017)220(4):704-710.
Baliatsas C, Duckers MLA, Smit LAM, Heederik DJJ, Yzermans CJ. Morbidity rates in an area with high
livestock density: a registry-based study including different groups of patients with respiratory health
problems. International Journal of Environmental Research and Public Health (2020), 17, 1591;
doi:10.3390/ijerph17051591.
Borlée F. Yzermans CJ. van Dijk CE. Heederik DJJ. Smit LAM. Increased respiratory symptoms in COPD
patients living in the vicinity of livestock farms. European Respiratory Journal 46(6) (2015):1605-14.
Borlée F. Respiratory health effects of livestock farm emissions in neighbouring residents. Proefschrift
Universiteit Utrecht. 2018.
van Dijk CE. Garcia-Aymerich J. Carsin AE. Smit LAM. Borlée F. Heederik DJJ. Donker GA. Yzermans CJ.
Zock J-P. Risk of exacerbations in COPD and asthma patients living in the neighbourhood of livestock
farms: Observational study using longitudinal data. International Journal of Hygiene and
Environmental Health (2016a) May;219(3):278-87.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

23

Van Dijk CE. Smit LAM. Hooiveld M. Zock J-P. Wouters IM. Heederik DJJ. Yzermans CJ. Associations
between proximity to livestock farms. primary health care visits and self-reported symptoms. BMC
Family Practice (2016b) 17:22. DOI 10.1186/s12875-016-0421-3
Van Dijk CE. Zock J-P. Baliatsas C. Smit LAM. Borlée F. Spreeuwenberg P. Heederik DJJ. Yzermans CJ.
Health conditions in rural areas with high livestock density: Analysis of seven consecutive years.
Environmental Pollution 222 (2017): 374-82.
Freidl GS. Spruijt IT. Borlée F. Smit LAM. van Gageldonk-Lafeber AB. Heederik DJJ. Yzermans CJ. van
Dijk CE. Maassen CBM. van der Hoek W. Livestock-associated risk factors for pneumonia in an area of
intensive animal farming in the Netherlands. PLoS One (2017): 12(3). e0174796.
Gerbecks J, Baliatsas C, Yzermans CJ, Smit LAM, Huss A, Heederik DJJ, Duckers MLA. Prevalence of
non-specific health symptoms in livestock dense areas: looking beyond respiratory conditions.
International Journal of Hygiene and Environmental Health (2020) doi 10.1016/j.ijheh.2020.113603.
Kalkowska DA. Boender GJ. Smit LAM. Baliatsas C. Yzermans CJ. Heederik DJJ. Hagenaars TJ.
Associations between pneumonia and residential distance to livestock farms over a five-year period in
a large population-based study. PLoS One (2018). 13(7):e0200813.
Post PM, Hogerwerf L, Huss A, Petie R, Boender GJ, Baliatsas C, Lebret E, Heederik D, Hagenaars TJ,
Yzermans CJ, Smit LAM. Risk of pneumonia among residents living near goat and poultry farms during
2014-2016. PLoS One (2019) doi.org/10.1371/journal.pone.0223601.
Smit LAM. van der Sman-de Beer F. Opstal-van Winden AW. Hooiveld M. Beekhuizen J. Wouters
IM. Yzermans CJ. Heederik DJJ. Q fever and pneumonia in an area with a high livestock density: a
large population-based study. PLoS One (2012);7(6):e38843.
Smit LAM. Boender GJ. de Steenhuijsen Piters WAA. Hagenaars TJ. Huijskens EGW. Rossen JWA.
Koopmans M. Nodelijk G. Sanders EAM. Yzermans CJ. Bogaert D. Heederik DJJ. Increased risk of
pneumonia in residents living near poultry farms: does the upper repiratory tract microbiota play a
role? Pneumonia (2017) Feb 25;9:3. doi: 10.1186/s41479-017-0027-0.

Overig
Nivel 2019. Https://www.nivel.nl/nl/nivel-zorgregistraties-eerste-lijn/jaarcijfers-aandoeningenhuisartsenregistraties (NB. Longontsteking is code R81)

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

24

Bijlage A Verklaring van gebruikte wetenschappelijke
termen
Lijst van afkortingen
BI/CI
BAB
BVB
CAP
COPD
EPD
EZ, ministerie van
GIAB
HIS
ICPC
IRAS/UU
IVG
LNV, ministerie van
NHG (-standaard)
Nivel
NZR
OR
RR
IRR
RVO
SES
TTP
VGO
VWS, ministerie van
ZonMw

Betrouwbaarheidsinterval/Confidence Interval
Bestand Agrarische Bedrijfssituatie
Bestand Veehouderij Bedrijven
Community Acquired Pneumonia
Chronic Obstructive Pulmonary Disease (Chronische Obstructieve
Longziekte)
Elektronisch Patiënten Dossier
Economische Zaken
Geografisch Informatiesysteem Agrarische Bedrijven
Huisarts Informatie Systeem
International Classification of Primary Care
Institute for Risk Assessment Sciences/ Universiteit Utrecht
Intensieve Veehouderij & Gezondheid
Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit
Nederlands Huisartsen Genootschap
Nederlands instituut voor onderzoek van de gezondheidszorg
Nivel Zorg Registraties (eerste lijn)
Odds Ratio
Relative Risk
Incidence rate ratio
Rijksdienst voor Ondernemend Nederland
Sociaaleconomische status
Trusted Third Party
Veehouderij & Gezondheid Omwonenden
Volksgezondheid, Welzijn en Sport
Nederlandse organisatie voor gezondheidsonderzoek en zorginnovatie

Statistische en andere technische termen
Betrouwbaarheidsinterval
Ecologische vergelijking
Incidentie
Relative risk, incidence rate
ratio

Nivel

Interval van betrouwbare waarden rond een puntschatting die
niet op toeval berusten
Vergelijking van de gemiddelde gezondheid tussen groepen
mensen die in verschillende gebieden wonen
Het aantal nieuwe gevallen van een specifieke aandoening per
jaar
Verhouding tussen de incidenties van twee groepen; in de
epidemiologie gebruikt om de verhoging of verlaging van het
nieuw optreden van een specifieke aandoening getalsmatig

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

25

Morbiditeit

Multilevel regressieanalyse

Odds Ratio
p-waarde
Prevalentie

Statistisch significant

Nivel

aan te geven
Het vóórkomen van een specifieke aandoening in een bepaalde
groep
Statistische techniek voor het analyseren van gegroepeerde
gegevens waarin (mogelijk) sprake is van een specifieke
samenhang (gegroepeerd bijvoorbeeld zoals patiënten in een
huisartspraktijk)
Relatie tussen twee wedverhoudingen; in de epidemiologie
gebruikt om de verhoging of verlaging van het vóórkomen van
een specifieke aandoening getalsmatig aan te geven
De kans dat een bepaald statistisch verband op toeval berust
Het vóórkomen van een specifieke aandoening op een bepaald
moment (meestal 1 jaar), uitgedrukt als proportie in een
bepaalde groep, ofwel de aanwezigheid van bestaande
gevallen van een specifieke aandoening per jaar
Aannemelijkheid dat een verband in de statistiek niet op toeval
berust

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

26

Bijlage B Methoden & Dataverzameling
Gegevens uit elektronische patiëntendossiers
De gegevens zijn verkregen uit elektronische patiëntendossiers (EPD’s) van huisartsenpraktijken
deelnemend aan Nivel ZorgRegistraties (NZR). Hierdoor is de kwaliteit van registratie van gegevens
die in de EPD’s worden opgeslagen, bovengemiddeld goed. De EPD’s zijn gepseudonimiseerd om
anonimiteit van de patiënten te waarborgen. De huisarts registreert ieder contact in het Huisarts
Informatiesysteem met behulp van de International Classification of Primary Care (ICPC).
Longontsteking (ICPC code R81) wordt geclassificeerd als een acute aandoening en dat betekent dat
de episode longontsteking een ‘eindpunt’ heeft, na een bepaalde symptoomvrije periode, in het
geval van longontsteking van drie maanden. Voor een aantal analyses worden naast longontsteking
ook de mogelijke associaties bestudeerd van andere infecties, symptomen en van (chronische)
aandoeningen van de luchtwegen, en ook van aandoeningen uit andere orgaansystemen waarvan in
de IVG- en/of VGO-studies een associatie of trend werd gevonden met blootstelling aan veehouderij
in de omgeving.

Woonafstand tot veehouderijen
De aanwezigheid van veehouderijen in het onderzoeksgebied is bepaald met behulp van het Bestand
Agrarische Bedrijfssituatie (BAB) met gegevens uit 2018. Het BAB is een landelijk dekkend bestand
dat gemaakt is door de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RVO.nl), team Analyse, Selectie en
Beschikbaarstellen. In het bestand zijn alle bij RVO bekende locaties van relaties die agrarisch actief
zijn en voorkomen in de landbouwtelling dan wel de gecombineerde opgave (GDI). De locatie van
pluimvee, varkens en rundvee is in het BAB op stal- en bedrijfsniveau bekend, andere dieren staan
alleen op bedrijfsniveau geregistreerd. Om de analyses vergelijkbaar te houden met eerder
onderzoek is ervoor gekozen om alleen gegevens op bedrijfsniveau te gebruiken. Alle adressen van
de patiënten uit het onderzoeksgebied zijn gegeocodeerd, waardoor de coördinaten van iedere
woning beschikbaar waren. Deze coördinaten zijn gecombineerd met de locatiegegevens van
bedrijven in het BAB om te bepalen wat de afstand is van de woning tot de dichtstbijzijnde
geitenhouderij, pluimveehouderij, en bedrijven met andere dieren.

Statistische analyse
Voor de analyses zijn frequenties, 2x2 tabellen, grafieken gegenereerd, en regressieanalyses
uitgevoerd. Naast logistische regressie, om rekening te kunnen houden met de hiërarchische
structuur van de data (namelijk patiënten geclusterd in huisartsenpraktijken), zijn er multilevel
(logistisch) regressieanalyses uitgevoerd, rekening houdend met (ofwel gecorrigeerd voor) de leeftijd
en geslacht van patiënten en registratieduur per kwartaal (jaardeel). Afhankelijk van het type
analyse, zijn de resultaten weergegeven als odds ratio’s (OR’s) voor de analyses over de prevalentie
en als relative risks (RR) voor de incidentie in de verkenning van temporele aspecten, met 95%
betrouwbaarheidsintervallen (BI). Voor de extra/uitgebreide analyses op andere
gezondheidsuitkomsten in het kader van de ecologische vergelijking (bijlage C) hebben we een

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

27

conservatief significantieniveau (99% BI / p < 0.01) gebruikt om de kans op ‘vals positieve’ associaties
te verminderen. Voor de analyses werden de statistische programma’s STATA (versies 14.0 en 15.0)
(StataCorp LP, College Station, TX, USA) en MLwiN (Centre for Multilevel Modelling, University of
Bristol, Bristol, UK) gebruikt.
In het bijzonder voor verschillende analyse-vormen:

• Vergelijking onderzoeksgebied en controlegebied (“ecologische vergelijking”): Er worden
prevalenties van longontsteking gepresenteerd voor de periode 2017-2019, waarbij de
prevalenties van het onderzoeksgebied (Noord-Brabant en Limburg) zijn vergeleken met die van
het controlegebied. Resultaten worden weergegeven voor de hele onderzoekspopulatie en in
sommige gevallen voor kleinere groepen, met name ouderen en kinderen. De uitgevoerde
(multilevel) analyses zijn gecorrigeerd voor de invloed van individuele kenmerken, zoals leeftijd,
geslacht en het aantal dagen dat de patiënt in de praktijk stond ingeschreven. De resultaten
worden weergegeven als zogenaamde prevalentie odds ratio’s (OR’s) met 95% BI.

• Verkenning temporele aspecten op basis van de ecologische vergelijking: Er wordt incidentie van
longontsteking en andere relevante (in principe acute) aandoeningen gepresenteerd voor een
uitgebreide periode (2014-2019), waarbij de incidenties in het onderzoeksgebied (Noord-Brabant
en Limburg) zijn vergeleken met die van het controlegebied op maandniveau, zowel per jaar als
cumulatief voor de hele zesjaarsperiode (gecorrigeerd voor leeftijd, geslacht en registratieduur).
De resultaten worden weergegeven als zogenaamde relative risks (RR’s) met 95% BI.

• Associatie tussen woonafstand tot geiten- en pluimveehouderijen en longontsteking op basis van
regressieanalyses: Logistische en multilevel logistische regressieanalyses zijn uitgevoerd,
gecorrigeerd voor leeftijd, geslacht registratieduur, aanwezigheid van een pluimveehouderij
binnen 2000 meter (voor de analyses geitbuffers-longontsteking) en aanwezigheid van een
geitenhouderij binnen 500 meter (voor de analyses pluimveebuffers-longontsteking).

• Meta-analyse woonafstand tot geiten- en pluimveehouderijen: Associaties tussen de
aanwezigheid van een geitenhouderij binnen een straal van 500m, 1000m en 2000m van het
woonadres en het voorkomen van longontsteking zijn met logistische regressie bepaald voor
patiënten in het onderzoeksgebied. In deze analyses zijn mensen met één of meerdere
longontstekingen in 2017-2019 vergeleken met mensen die in deze jaren geen longontsteking
hadden. Alle associaties zijn gecorrigeerd voor leeftijd, geslacht, registratieduur en de
aanwezigheid van een pluimvee- of geitenhouderij binnen 2000 meter. De associaties zijn eerst
voor alle afzonderlijke huisartspraktijken geanalyseerd, waarna de resultaten zijn gecombineerd
in een random-effects meta-analyse (metan, STATA). Als het aantal patiënten in een praktijk dat
binnen een bepaalde straal (bijv. 500m) van een geitenhouderij woont te klein is, is het niet
mogelijk om een praktijk-specifieke associatie te berekenen. In dat geval wordt deze praktijk
uitgesloten van de meta-analyse voor die specifieke afstand (het aantal praktijken is bij de metaanalyse van 500m dus kleiner dan voor 2000m). Een meta-analyse maakt transparant of de
variatie in de resultaten tussen praktijken groter is dan door toeval is te verwachten. Het
percentage variatie in de meta-analyse effectschatting dat toe te schrijven is aan werkelijke
verschillen (heterogeniteit) in associaties tussen praktijken of onderzoeksgebieden wordt
uitgedrukt met de statistische maat ‘I2’. Afkappunten om I2 te interpreteren zijn ruwweg: 0%-40%:
mogelijk geen heterogeniteit van belang, 30%-60%: wijzen op matige heterogeniteit, 50%-90%:
kan wijzen op substantiële heterogeniteit, 75%-100%: aanzienlijke heterogeniteit (Higgins 2011).

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

28

• Temporele aspecten in relatie tot aanwezigheid geitenhouderijen: Er is ook gekeken of de
incidentie van longontsteking in het jaar 2018 (dus hetzelfde jaar voor de blootstelling en
incidentiegegevens) en ook voor de hele zesjaarsperiode (met gebruik van dezelfde
blootstellingsgegevens van 2018 als proxy voor de hele periode) verschilt per maand als iemand
binnen een bepaalde straal van een geitenhouderij woont, in vergelijking met de overige
bewoners in het onderzoeksgebied. Analyses zijn gecorrigeerd voor leeftijd, geslacht,
aanwezigheid van pluimvee binnen 2000m en of de patiënt wel geregistreerd was of niet in die
bepaalde maand (of jaar voor de analyses over de zesjaarsperiode).

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

29

Bijlage C Additionele analyses

Figuur C1: Prevalentie longontsteking

Figuur C2: Prevalentie luchtwegklachten (hoesten,
benauwd)

Figuur C3: Prevalentie influenza

Figuur C4: Prevalentie hooikoorts

Figuur C5:Nivel
Prevalentie eczeem

VGO III: ActualiseringFiguur
van gegevens
2017-2019
C6: Prevalentie
gastro-enteritis

30

Tabel C1 Verschillen2 (OR, 99% BI) per jaar in diverse aandoeningen tussen onderzoeksgebieden en
controlegebieden (significante verschillen zijn dikgedrukt)*
Infecties & acute gezondheidsklachten
Hooikoorts
Influenza
Hoge luchtweginfecties
Gastro-enteritis
Conjunctivitis
Luchtwegklachten (hoesten,
benauwdheid, piepende ademhaling)
Duizeligheid
Chronische aandoeningen
Astma b
Astma bij kinderen c
Chronische
bronchitis/bronchiëctasieënd
COPD d
Longkanker d
Colitis ulcerosa/Chronische enteritis
Eczeem
Eczeem bij kinderen ÷
Coronaire hartziekte d
Vertigosyndroom
Angst
Depressie

2017

2018

2019

1.02 (0.79 – 1.32)
1.36 (0.88 – 2.12)
1.06 (0.87 – 1.29)
1.38 (0.99 – 1.93)
1.11 (0.86 – 1.43)

1.13 (0.84 – 1.53)
1.67 (1.08 – 2.57)
1.16 (0.96 – 1.41)
1.39 (1.03 – 1.86)
1.25 (0.94 – 1.67)

1.14 (0.87 – 1.49)
1.43 (0.90 – 2.28)
1.08 (0.84 – 1.39)
1.27 (0.90 – 1.79)
1.21 (0.95 – 1.54)

1.09 (0.89 – 1.33)

1.13 (0.91 – 1.39)

1.12 (0.88 – 1.42)

1.15 (0.86 – 1.54)

1.16 (0.81 – 1.65)

1.05 (0.74 – 1.50)

0.89 (0.70 – 1.14)
0.97 (0.69 – 1.40)

0.90 (0.70 – 1.17)
0.91 (0.61 – 1.35)

0.89 (0.70 – 1.12)
0.91 (0.61 – 1.35)

1.53 (1.01 – 2.33)

1.62 (1.05 – 2.52)

1.37 (0.91 – 2.08)

1.06 (0.87 – 1.29)
1.06 (0.86 – 1.32)
1.13 (0.92 – 1.40)
1.11 (0.76 – 1.61)
1.15 (0.88 – 1.50)
1.10 (0.91 – 1.32)
1.33 (1.05 – 1.67)
1.08 (0.84 – 1.39)
1.01 (0.80 – 1.26)

1.17 (0.96 – 1.43)
1.22 (0.94 – 1.58)
1.16 (0.93 – 1.45)
1.17 (0.78 – 1.74)
1.20 (0.92 – 1.57)
1.11 (0.91 – 1.35)
1.38 (1.06 – 1.81)
1.00 (0.74 – 1.34)
1.03 (0.83 – 1.28)

1.07 (0.86 – 1.33)
1.09 (0.75 – 1.58)
1.07 (0.87 – 1.31)
1.14 (0.79 – 1.66)
1.21 (0.96 – 1.53)
1.05 (0.88 – 1.26)
1.41 (1.10 – 1.81)
1.00 (0.77 – 1.29)
0.98 (0.77 – 1.24)

a Gecorrigeerd voor leeftijd, geslacht, registratieduur.
b Leeftijd ≥6 jaar.
c Leeftijd 6-14 jaar.
d Leeftijd ≥40 jaar.
÷ Leeftijd 0-14 jaar.

Afkorting: OR, Odds ratio; BI, Betrouwbaarheidsinterval

Tabel C2 Aantal en percentage personen in de onderzoekspopulatie (voor de hele periode 2017-2019)
met aanwezigheid van pluimveehouderij binnen een straal van 500m, 1000m en 2000m van het
woonadres.
Noord-Brabant en Limburg
(n=103075)
Aantal
%
Pluimveehouderij
2000m
1000m
500m

Nivel

70.549
24.296
5.889

68,4
23,6
5,7

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

31

Tabel C3 Associaties, op basis van alle leeftijden, tussen de aanwezigheid van geiten- en
pluimveehouderijen binnen een straal van 500m, 1000m en 2000m van het woonadres en
longontsteking in 2017, 2018 of 2019 (OR (95% BI)) geanalyseerd met logistische en multilevel
regressie (significante verschillen zijn dikgedrukt).
Buffer
500

1000

2000

Logistische regressie1

1.59 (1.04 – 2.43)

1.22 (1.03 – 1.45)

1.12 (1.01 – 1.23)

2

1.41 (0.92 – 2.16)

1.04 (0.86 – 1.25)

1.10 (0.97 – 1.25)

Logistische regressie3

1.37 (1.14 – 1.65)

1.33 (1.20 – 1.48)

1.08 (0.98 – 1.19)

Multilevel4

1.11 (0.92 – 1.35)

2017
Geitenhouderijen
Multilevel

Pluimveehouderijen
1.11 (0.98 – 1.25)

0.97 (0.86 – 1.09)

2018
Geitenhouderijen
Logistische regressie1

1.22 (0.77 – 1.91)

1.21 (1.02 – 1.43)

1.14 (1.04 – 1.26)

2

1.05 (0.67 – 1.66)

0.97 (0.81 – 1.16)

1.04 (0.92 – 1.18)

Logistische regressie3

1.17 (0.96 – 1.41)

1.26 (1.14 – 1.40)

1.07 (0.97 – 1.18)

4

0.88 (0.72 – 1.07)

0.99 (0.87 – 1.11)

0.98 (0.87 – 1.10)

Logistische regressie1

1.64 (1.08 – 2.51)

1.35 (1.14 – 1.60)

1.22 (1.10 – 1.36)

2

1.47 (0.95 – 2.25)

1.15 (0.95 – 1.38)

1.18 (1.03 – 1.35)

Pluimveehouderijen
Logistische regressie3

1.28 (1.05 – 1.56)

1.25 (1.12 – 1.40)

1.13 (1.01 – 1.25)

Multilevel4

0.97 (0.79 – 1.20)

0.99 (0.87 – 1.13)

0.96 (0.84 – 1.08)

Multilevel

Pluimveehouderijen
Multilevel

2019
Geitenhouderijen
Multilevel

1Gecorrigeerd voor een pluimveehouderij binnen 2000 meter, leeftijd, geslacht en registratieduur.
2Gecorrigeerd voor een pluimveehouderij binnen 2000 meter, leeftijd, geslacht, registratieduur en huisartsenpraktijk als

random intercept.
3Gecorrigeerd voor geitenhouderij binnen 500 meter, leeftijd, geslacht en registratieduur.
4Gecorrigeerd voor geitenhouderij binnen 500 meter, leeftijd, geslacht, registratieduur en huisartsenpraktijk als random

intercept.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

32

Tabel C4 Associaties, op basis van alle leeftijden en ook gestratificeerd naar volwassenen en kinderen,
tussen de aanwezigheid van pluimveehouderij binnen een straal van 500m, 1000m en 2000m van het
woonadres en longontsteking in 2017-2019 (OR (95% BI)) geanalyseerd met logistische regressie,
multilevel logistische regressie en meta-analyse (significante verschillen zijn dikgedrukt).

ALLE LEEFTIJDEN
Logistische regressie1
Multilevel2
Meta-analyse3

Buffer
500
1,27 (1,11 – 1,44)
0,96 (0,84 – 1,10)
1,00 (0,87 – 1,15)

1000
1,26 (1,17 – 1,35)
1,00 (0,91 – 1,09)
0,98 (0,89 – 1,09)

2000
1,07 (1,00 – 1,15)
0,96 (0,88 – 1,04)
0,97 (0,89 – 1,06)

VOLWASSENEN (leeftijd>18 jaar)
Logistische regressie1
Multilevel2
Meta-analyse3

500
1,31 (1,14 – 1,50)
1,02 (0,88 – 1,18)
1,08 (0,94 – 1,26)

1000
1,26 (1,16 – 1,36)
1,02 (0,93 – 1,12)
1,02 (0,91 – 1,13)

2000
1,07 (1,00 – 1,15)
0,97 (0,89 – 1,06)
0,96 (0,88 – 1,06)

KINDEREN (leeftijd=<18 jaar4)
Logistische regressie1
Multilevel2
Meta-analyse3

500
0,99 (0,64 – 1,52)
0,65 (0,41 – 1,03)
0,87 (0,54 – 1,39)

1000
1,25 (1,00 – 1,57)
0,83 (0,63 – 1,09)
0,82 (0,61 – 1,11)

2000
1,09 (0,86 – 1,37)
0,84 (0,64 – 1,11)
0,71 (0,52 – 0,97)

1Gecorrigeerd voor geitenhouderij binnen 500 meter, leeftijd, geslacht en registratieduur.
2Gecorrigeerd voor geitenhouderij binnen 500 meter, leeftijd, geslacht, registratieduur en huisartsenpraktijk als random

intercept.
3Meta-analyse van resultaten uit logistische regressie van individuele huisartspraktijken (gecorrigeerd voor een
geitenhouderij binnen 500 meter, leeftijd, geslacht en registratieduur).
4Omdat we de leeftijd per 2019 bepaalden is 18 jaar als leeftijdsgrens genomen.

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

33

Figuur C7

Figuur C8

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

34

Figuur C9

Figuur C10

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

35

Figuur C11

Nivel

VGO III: Actualisering van gegevens 2017-2019

36