Volksgezondheidenzorg.info

Zoekveld

Overgewicht→Cijfers & Context→Huidige situatie

Cijfers & Context

Helft van de volwassenen is te zwaar

Regionaal & Internationaal

Minder overgewicht in Nederland vergeleken met EU

Kosten

Preventie & Zorg

Integrale aanpak bij preventie van overgewicht

Overgewicht volwassenen

Volwassenen met overgewicht en obesitas 2019

18 jaar en ouder
Totaal overgewichtMatig overgewichtErnstig overgewicht
Totaal50,135,414,7
Mannen55,141,913,2
Vrouwen45,12916,1
18-34 33,625,38,3
35-49 51,736,515,2
50-6458,339,518,8
65+ 57,941,116,8
Deze cijfers zijn ook onderdeel van

De helft van de volwassen Nederlanders is te zwaar

In 2019 had 50,1% van de Nederlanders van 18 jaar en ouder matig of ernstig overgewicht. Overgewicht komt vaker voor bij mannen dan bij vrouwen. Bij obesitas (ernstig overgewicht) is dat andersom: meer vrouwen hebben obesitas dan mannen. In totaal heeft 14,7% van de Nederlanders van 18 jaar en ouder obesitas. Deze cijfers zijn gebaseerd op zelfrapportage van lengte en gewicht.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

11-03-2020

Overgewicht volwassenen naar leeftijd en geslacht

Volwassenen met overgewicht en obesitas naar leeftijd 2019

18 jaar en ouder
LeeftijdOvergewicht totaalMatig overgewichtErnstig overgewicht
Mannen18-34 jaar 35,729,76,0
Mannen35-49 jaar57,043,813,3
Mannen50-64 jaar66,347,518,8
Mannen65+ jaar63,348,115,2
Vrouwen18-34 jaar 31,520,910,6
Vrouwen35-49 jaar46,429,217,2
Vrouwen50-64 jaar50,231,418,8
Vrouwen65+ jaar53,034,918,2

Meer overgewicht bij het ouder worden

Overgewicht komt bij volwassen mannen en vrouwen steeds vaker voor naarmate zij ouder worden. Dit geldt zowel voor matig als voor ernstig overgewicht (obesitas). Alleen bij mannen neemt overgewicht vanaf 65 jaar niet verder toe. Bij vrouwen blijft overgewicht toenemen naarmate zij ouder worden. Deze cijfers zijn gebaseerd op zelfrapportage van lengte en gewicht.

Meer informatie

 

Experts en redactie

Datum publicatie

11-03-2020

Overgewicht kinderen

Kinderen met overgewicht en obesitas naar leeftijd 2019

4 t/m 17 jaar
LeeftijdOvergewicht totaalMatig overgewichtErnstig overgewicht
Totaal4-1713,211,02,1
Totaal4-1112,010,12,0
Totaal12-1714,412,12,3
Jongens4-1712,811,01,8
Jongens4-1112,510,51,9
Jongens12-1713,211,61,6
Meisjes4-1713,511,02,5
Meisjes4-1111,69,62,0
Meisjes12-1715,712,63,0

Ruim 13% van de jeugd heeft overgewicht

Van de kinderen van 4 tot en met 17 jaar oud had 13,2% in 2019 overgewicht, waarvan 11% matig overgewicht en 2,1% ernstig overgewicht (obesitas). Overgewicht komt wat vaker voor bij 12-17 jarigen dan bij jongere kinderen van 4-11 jaar. Deze cijfers zijn gebaseerd op zelfrapportage van lengte en gewicht. Bij kinderen van 2-4 jaar zijn gemeten gegevens over hun BMI vastgelegd in het Digitaal Dossier Jeugdgezondheid en opgenomen in de database Jeugd in Beeld van het Nederlands Centrum Jeugdgezondheid. Het percentage kinderen rond de 2 jaar met (ernstig of matig) overgewicht is op basis van deze database 8,0% (Struijs et al., 2019).   

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

11-03-2020

Bronnen en literatuur

Literatuur

  1. Struijs J, de Vries E, Suijkerbuijk A, Molenaar J, Scheefhals Z, Baan C. Monitor Kansrijke Start 2019. Invoering van het actieprogramma en een meting van de uitgangssituatie. Bilthoven: RIVM; 2019. Bron

Overgewicht naar opleiding

Overgewicht naar geslacht, leeftijd en opleiding 2018

25 jaar en ouder
LaagMiddelbaarHoogTotaal
Mannen25-4454,355,536,147,3
Mannen45-6467,066,253,362,3
Mannen65+65,466,051,962,2
Vrouwen25-4451,349,929,740,5
Vrouwen45-6463,952,244,353,4
Vrouwen65+63,351,036,456,0

Bron: Gezondheidenquête/Leefstijlmonitor CBS i.s.m. RIVM en Trimbos-instituut

  • Laag onderwijsniveau = basisonderwijs, vmbo, eerste 3 leerjaren van havo/ vwo of de assistentenopleiding (mbo-1).
  • Middelbaar onderwijsniveau = bovenbouw van havo/ vwo, basisberoepsopleiding (mbo-2), vakopleiding (mbo-3) en middenkader- en specialistenopleidingen (mbo-4)
  • Hoog onderwijsniveau = hbo of wo

Hoogopgeleiden hebben minder vaak overgewicht

De grafiek presenteert zelfgerapporteerde cijfers over 2018 naar opleiding, de verschillen zijn statistisch getoetst. Resultaten van deze toetsing zijn:

  • Laagopgeleiden hebben in alle leeftijdscategorieën vaker overgewicht dan hoogopgeleiden bij zowel mannen als vrouwen. Zo komt overgewicht bij vrouwen in de leeftijdscategorie 65 jaar en ouder bij 63,3% voor en bij 36,4% van de hoogopgeleiden.
  • Bij mannen en bij vrouwen in alle leeftijdscategorieën komt overgewicht vaker voor bij middelbaaropgeleiden dan bij hoogopgeleiden.
  • Bij vrouwen komt overgewicht vaker voor bij laagopgeleiden dan bij middelbaaropgeleiden bij de leeftijdsgroep 45-64 jaar en bij 65 jaar en ouder.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

15-06-2020

Obesitas naar opleiding

Obesitas naar geslacht, leeftijd en opleiding 2018

25 jaar en ouder
LaagMiddelbaarHoogTotaal
Mannen25-4415,713,96,511,1
Mannen45-6420,017,011,116,1
Mannen65+19,914,910,915,8
Vrouwen25-4419,521,08,915,1
Vrouwen45-6425,120,313,920,0
Vrouwen65+23,018,27,419,2

Bron: Gezondheidsenquête/Leefstijlmonitor CBS i.s.m. RIVM

  • Laag onderwijsniveau = basisonderwijs, vmbo, eerste 3 leerjaren van havo/ vwo of de assistentenopleiding (mbo-1).
  • Middelbaar onderwijsniveau = bovenbouw van havo/ vwo, basisberoepsopleiding (mbo-2), vakopleiding (mbo-3) en middenkader- en specialistenopleidingen (mbo-4)
  • Hoog onderwijsniveau = hbo of wo

Hoogopgeleiden hebben minder vaak obesitas

De grafiek presenteert zelfgerapporteerde cijfers over 2018 naar opleiding, de verschillen zijn statistisch getoetst. Resultaten van deze toetsing zijn:

  • Bij zowel mannen als vrouwen hebben laagopgeleiden relatief vaker obesitas (ernstig overgewicht) dan hoogopgeleiden. Zo hebben laagopgeleide vrouwen van 65 jaar en ouder drie keer vaker obesitas (23,0%) dan hoogopgeleide vrouwen in dezelfde leeftijdscategorie (7,4%).
  • Bij vrouwen in alle leeftijdscategorieën en bij mannen van 25-44 en van 45-64 jaar komt obesitas vaker voor bij middelbaaropgeleiden dan bij hoogopgeleiden. 

Meer informatie

 

Experts en redactie

Datum publicatie

15-06-2020

Clustering van risicofactoren

Clustering van risicofactoren 2016

19 jaar en ouder
Percentage
Geen risicofactor38,3
Alleen roken9,6
Alleen alcohol1,9
Alleen overgewicht36,7
Roken en alcohol1,7
Roken en overgewicht8,1
Alcohol en overgewicht2,5
Roken, alcohol en overgewicht1,2

Bron: Gezondheidsmonitor Volwassenen en Ouderen GGD-en, CBS en RIVM 

De prevalenties van 'alleen roken, overmatig drinken en overgewicht' zijn lager dan de reguliere prevalenties van roken, overmatig drinken en overgewicht in VZinfo. 

  • Roken: wel eens roken
  • Overmatig drinken: meer dan 21 glazen alcohol per week drinken (mannen) of meer dan 14 (vrouwen)
  • Overgewicht: BMI ≥ 25

Bijna 40% van de volwassenen rookt en drinkt niet en heeft geen overgewicht

Van alle volwassenen boven de 19 jaar, is 38% geen roker, geen overmatige drinker en heeft geen overgewicht. Het percentage dat zowel rookt, als overmatig drinkt en overgewicht heeft, is 1,2%. Vergeleken met de twee andere risicofactoren, is bij volwassenen het percentage met alleen overgewicht het grootst. De combinatie van roken en  overgewicht  is de meest voorkomende clustering. Deze percentages zijn gebaseerd op zelfrapportage.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

20-09-2019

Verantwoording

Definities

  • Wat is overgewicht?

    Overgewicht en obesitas (ernstig overgewicht) zijn abnormale of buitensporige opeenhopingen van vet die de gezondheid kunnen beïnvloeden (WHO, 2018). Er zijn verschillende methoden om te bepalen of iemand overgewicht heeft. De body mass index (BMI) is de meest gebruikte maat om (ernstig) overgewicht te definiëren. De BMI is gebaseerd op de verhouding tussen lengte en gewicht. Het gewicht van iemand (in kilogram) gedeeld door het kwadraat van zijn lengte (in meters) geeft de body mass index in kg/m2. De BMI is ingedeeld in de categorieën ondergewicht, gezond gewicht en overgewicht. Overgewicht is onderverdeeld in matig overgewicht en ernstig overgewicht (obesitas). Naast de body mass index, geven de buikomvang en de huidplooidikte ook een goede indicatie voor de hoeveelheid opgeslagen vet. 

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. WHO. Factsheet Overweight and obesity. Vol 2018.; 2018. Bron

  • BMI grenswaarden voor volwassenen en kinderen

    De BMI grenswaarden voor overgewicht bij volwassenen zijn vastgesteld door de International Obesity Task Force (Cole et al., 2000). Voor kinderen en jongeren zijn er aparte grenswaarden. Deze zijn gespecificeerd naar leeftijd en geslacht. De tabel met grenswaarden bij volwassen staat hieronder. De tabellen met grenswaarden voor kinderen en jongeren zijn opgenomen in het artikel van Cole et al., 2000. 

    Internationale categorieën in lichaamsgewicht voor volwassenen naar BMI 

    Categorie

    Grenswaarden BMI (kg/m2)

    Ondergewicht

    <18,5

    Gezond gewicht

    18,5 - 25

    Overgewicht

    ≥25

    Matig overgewicht

    25 - 30

    Ernstig overgewicht (obesitas)

    ≥30

    Bron: WHO

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. Cole TJ, Bellizzi MC, Flegal KM, Dietz WH. Establishing a standard definition for child overweight and obesity worldwide: international survey. BMJ. 2000;320(7244):1240-3. Pubmed
Bronverantwoording

  • Tabel: Bronnen bij de cijfers over overgewicht

    Bron Indicator in VZinfo Gepresenteerde populatie VZinfo Meer informatie
    Leefstijlmonitor (LSM)/Gezondheidsenquête, voorheen POLS, gezondheid en welzijn Overgewicht totaal, matig overgewicht, ernstig overgewicht (obesitas) Nederlandse bevolking vanaf 4 jaar  LSM; Gezondheidsenquête; POLS, gezondheid en welzijn
    Gezondheidsmonitor Volwassenen GGD-en, CBS en RIVM Overgewicht totaal, ernstig overgewicht (obesitas) Nederlandse bevolking vanaf 19 jaar Gezondheidsmonitor GGD'en, CBS en RIVM; Gezondheidsmonitor volwassenen GGD’en, CBS en RIVM, 2012
    Jeugd in Beeld van Nederlands Centrum Jeugdgezondheid Percentage kinderen met overgewicht Nederlandse bevolking rond de 2 jaar Jeugd in Beeld, Monitor Kansrijke Start 2019
    Eurostat Overgewicht totaal, matig overgewicht, ernstig overgewicht (obesitas) Europese bevolking vanaf 15 jaar Eurostat
    Health Behaviour in School/Aged Children (HBSC) Study Overgewicht Europese scholieren van 15 jaar HBSC Internationaal, Inchley et al., 2016

     

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. Inchley J, Currie D, Young T, Samdal O, Torsheim T, Augustson L, et al. Growing up unequal: gender and socioeconomic differences in young people’s health and well-being. Denemarken: World Health Organization; 2016. Bron

  • Aanvragen data voor wetenschappelijk onderzoek

    De Gezondheidsmonitor (doelgroep Volwassenen en Ouderen) is voor het eerst uitgevoerd in 2012. De Gezondheidsmonitor Volwassenen 2012 en de Gezondheidsmonitor Volwassenen en Ouderen 2016 bevatten informatie over de gezondheid, sociale situatie en leefstijl van de Nederlandse bevolking van negentien jaar en ouder. De Gezondheidsmonitor Volwassenen 2012 en de Gezondheidsmonitor Volwassenen en Ouderen 2016 zijn uitgevoerd door de GGD’en, CBS en RIVM. In 2012 en 2016 deden respectievelijk ruim 387.000 personen en 457.000 personen mee aan het grootschalige vragenlijstonderzoek. De Gezondheidsmonitor Jeugd 2015 bevat informatie over de gezondheid, sociale situatie en leefstijl van leerlingen in klas 2 en klas 4 van het voortgezet onderwijs. De Gezondheidsmonitor Jeugd is uitgevoerd door de GGD’en en RIVM. In totaal hebben bijna 97.000 leerlingen en 377 scholen deelgenomen aan deze monitor.

    Meer informatie over de Gezondheidsmonitors vind u hier. Bij het digitale loket Gezondheidsmonitors kunt u data of cijfers aanvragen uit de Gezondheidsmonitors voor onderzoek en beleid op zowel lokaal als landelijk niveau. Momenteel zijn de data en cijfers beschikbaar uit de Gezondheidsmonitor Volwassenen en Ouderen 2012, Gezondheidsmonitor Volwassenen en Ouderen 2016 en uit de Gezondheidsmonitor Jeugd 2015. Heeft u vragen of wilt u graag meer informatie over de aanvraag van cijfers of data uit de Gezondheidsmonitors? Stuur dan een e-mail.

Methoden

  • Regionale verschillen: verschil in wijkcijfers

    Verschillende GGD’en hebben voor de Gezondheidsmonitor 2016 de steekproef opgehoogd om voldoende respondenten te hebben om cijfers op wijkniveau te kunnen presenteren. Omdat deze cijfers op een andere manier zijn berekend, kunnen ze afwijken van de cijfers die hier worden gepresenteerd. Niet alleen het onderliggende model is anders, ook het aantal achtergrondkenmerken dat wordt gebruikt verschilt; bij de RIVM schattingen wordt meer informatie over de bevolking gebruikt. Over het algemeen leiden de RIVM schattingen tot kleinere verschillen tussen gebieden dan de cijfers die verkregen zijn door middel van weegmethoden.

    Hieronder vindt u een lijstje van GGD'en met eigen wijkcijfers:

  • Regionale verschillen: Schattingen per wijk

    Aanleiding
    Vanwege de decentralisaties in het sociaal domein is steeds meer informatie nodig over gezondheid gerelateerde indicatoren op kleinere geografische niveaus. Daarom heeft het RIVM een model ontwikkeld om cijfers te kunnen berekenen op wijk- en buurtniveau op basis van de Gezondheidsmonitor Volwassenen en Ouderen van GGD’en, CBS en RIVM. Ondanks dat de Gezondheidsmonitor een enorm databestand is, bevat het onvoldoende respondenten om met behulp van weegmethoden cijfers te berekenen voor alle wijken en buurten in Nederland. In 2012 zijn de eerste wijk- en buurtcijfers gepresenteerd. Op basis van de Gezondheidsmonitor 2016 zijn nieuwe cijfers berekend.

    Methode
    In het kader van de Gezondheidsmonitor zijn via vragenlijsten gegevens over gezondheid en leefstijl verzameld over volwassenen van 19 jaar en ouder. De ruim 457.000 deelnemers aan de Gezondheidsmonitor zijn anoniem in een beveiligde omgeving gekoppeld aan registratiebestanden van het CBS. Deze bestanden bevatten informatie over een reeks achtergrondkenmerken, zoals leeftijd, geslacht, herkomst, huishoudsamenstelling, opleidingsniveau, inkomen en woningtype. Er is een statistisch model gebruikt om de gezondheid en leefstijl te relateren aan deze achtergrondkenmerken. Ook wordt informatie uit de naastgelegen gebieden meegenomen. Door middel van deze relatie is het daarna mogelijk om voor alle volwassenen hun verwachte gezondheid en leefstijl te berekenen. De uitkomsten worden vervolgens gemiddeld over de betreffende wijk of buurt.

    Schattingen
    De cijfers op wijk- en buurtniveau moeten met voorzichtigheid worden gebruikt. Met het model wordt de werkelijkheid zo goed mogelijk benaderd, maar de cijfers blijven schattingen van de werkelijkheid. Daarom worden de uitkomsten ook als hele cijfers (dus zonder decimalen) gepresenteerd. 
    De cijfers uit de Gezondheidsmonitor die zijn verkregen met behulp van weegmethoden zijn echter ook een benadering van de werkelijkheid. De weging is nodig vanwege o.a. selectieve non-respons. Net zoals bij de berekeningen van de wijk- en buurtcijfers zijn de weegfactoren van het CBS ook gebaseerd op achtergrondkenmerken van de respondenten. 

    Verschil tussen cijfers
    Verschillende GGD’en hebben voor de Gezondheidsmonitor 2016 de steekproef opgehoogd om voldoende respondenten te hebben om cijfers op wijkniveau te kunnen presenteren. Omdat deze cijfers op een andere manier zijn berekend, kunnen ze afwijken van de cijfers die hier worden gepresenteerd. Niet alleen het onderliggende model is anders, ook het aantal achtergrondkenmerken dat wordt gebruikt verschilt; bij de RIVM schattingen wordt meer informatie over de bevolking gebruikt. Over het algemeen leiden de RIVM schattingen tot kleinere verschillen tussen gebieden dan de cijfers die verkregen zijn door middel van weegmethoden. 

    Let op: de gepresenteerde gemeentecijfers zijn berekend via de weegmethode van het CBS. De gepresenteerde wijk- en buurtcijfers zijn daardoor niet direct vergelijkbaar met deze gemeentecijfers.

    Grote aantallen nodig

    Voor het doen van dit soort schattingen zijn grote aantallen respondenten nodig. Het is dus niet zo dat het ontwikkelde model de Gezondheidsmonitors kan vervangen. Hoe meer respondenten er zijn, hoe minder er geschat hoeft te worden en hoe beter de cijfers zijn.

    Samenwerking
    De cijfers zijn berekend in het kader van het Strategisch Programma RIVM (SPR), een programma voor onderzoek, innovatie en kennisontwikkeling. Een werkgroep van epidemiologen van GGD’en en GGD GHOR NL is er bij betrokken. 

    Meer weten?
    Een uitgebreide toelichting op de gebruikte methode is beschreven in een artikel (van de Kassteele et al., 2017). Voor de cijfers van 2016 zijn enkele aanpassingen gedaan aan het model.

    Voor vragen kunt u contact opnemen met carolien.van.den.brink@rivm.nl.

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. van de Kassteele J, Zwakhals L, Breugelmans O, Ameling C, van den Brink C. Estimating the prevalence of 26 health-related indicators at neighbourhood level in the Netherlands using structured additive regression. International Journal of Health Geographics. 2017;(1). Bron | DOI

  • Zelfgerapporteerde versus gemeten gegevens

    Soms worden de gegevens over lichaamsgewicht en -lengte gemeten. Maar meestal zijn gegevens verzameld met behulp van vragenlijsten, waarin mensen zelf hun gewicht en lengte aangeven (zogenoemde zelfgerapporteerde gegevens). Gemeten gegevens zijn vaak betrouwbaarder dan zelfgerapporteerde gegevens. Als mensen zelf hun gewicht en lengte rapporteren, zijn zij geneigd om hun gewicht te onderschatten en hun lengte te overschatten. De cijfers kunnen daardoor een te gunstig beeld geven als het gaat over het aantal mensen met overgewicht (Viet et al., 2003; Connor Gorber S et al., 2007).

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. Viet AL, van den Hof S, Elvers LH, Ocké MC, Vossenaar M. Risicofactoren En GezondheidsEvaluatie Nederlandse Bevolking, een onderzoek op GGD'en (Regenboogproject). Bilthoven: Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM); 2003. Bron
    2. Connor Gorber S, Tremblay M, Moher D, Gorber B. A comparison of direct vs. self-report measures for assessing height, weight and body mass index: a systematic review. Obes Rev. 2007;8(4):307-26. Pubmed | DOI

  • Methoden en technieken

    Standaardisatie

    De omvang en de leeftijdsverdeling van de bevolking verschillen per regio en land. Daarnaast treden in de loop van de tijd veranderingen op in de omvang en leeftijdsverdeling. Om ziekte- en sterftecijfers van verschillende regio’s en landen, of van opeenvolgende jaren met elkaar te kunnen vergelijken, wordt hier rekening mee gehouden. Daarbij worden de cijfers gecorrigeerd voor deze verschillen of veranderingen in de bevolking. Hierbij wordt uitgegaan van de omvang en de leeftijdsverdeling van een gekozen standaardpopulatie. Dit wordt standaardisatie genoemd.

    Indexatie

    Vooral bij de weergave van trends in de tijd zijn de trendcijfers vaak geïndexeerd. Een geïndexeerde trend laat ontwikkelingen in de tijd zien ten opzichte van een gekozen basisjaar. Dit gebeurt door de cijfers van alle jaren weer te geven als percentage van het cijfer in een gekozen basisjaar. Het cijfer in het basisjaar is gelijk gesteld aan 100(%). Indexatie maakt zichtbaar hoe groot de percentuele toe- of afname is ten opzichte van dat basisjaar. Door als basisjaar het eerste jaar in de grafiek te kiezen, kun je snel zien wat de verandering over de hele weergegeven periode is en ook of er grote verschillen zijn voor de onderscheiden groepen (mannen en vrouwen bijvoorbeeld).

    Indexatie kan ook gebruikt worden voor het weergeven van regionale verschillen. Hierbij wordt het landelijke cijfer bijvoorbeeld gelijk gesteld aan 100(%). Een regionaal cijfer boven of onder de 100 duidt erop dat het respectievelijk hoger of lager is dan het landelijke cijfer. Voorafgaand aan indexatie worden de cijfers vaak gecorrigeerd voor verschillen in samenstelling van de populaties.

  • Toetsing trends

    Toetsing van de trend heeft plaatsgevonden op ongestandaardiseerde data door middel van een logistische regressie, waarbij is gecorrigeerd is voor leeftijd en geslacht. Daarbij wordt getoetst of er een statistisch significante toe- of afname is met een significantieniveau (p-waarde) van 0,05. Vaak is onderscheid gemaakt naar trends in verschillende subpopulaties: mannen, vrouwen en leeftijdsgroepen. Daarnaast is getoetst of de trend voor mannen en vrouwen statistisch significant verschilt.
    De kans op het vinden van een toevallige significante uitkomst neemt toe met het aantal uitgevoerde toetsen. Om hiervoor te corrigeren is een Benjamini‐Hochberg‐correctie op de p‐waardes uitgevoerd.