Volksgezondheidenzorg.info

Zoekveld

Roken→Cijfers & Context→Huidige situatie: volwassenen

Cijfers & Context

Ruim een vijfde van de Nederlanders rookt

Regionaal & Internationaal

Percentage rokers onder vrouwen hoger dan in EU

Kosten

Rokengerelateerde zorg kost 2,4 miljard

Preventie & Zorg

Tabaksontmoediging via beïnvloeden van omgeving

Roken naar leeftijd

Ruim een vijfde van de volwassen Nederlanders rookt

Van de Nederlandse bevolking van 18 jaar en ouder rookt in 2019 ruim een vijfde (21,7%). Een roker is iemand die aangeeft dat hij of zij (weleens) rookt. Van de volwassen bevolking rookt 15,9% dagelijks (niet in grafiek). Er roken meer mannen dan vrouwen. Ook het percentage dat dagelijks rookt is onder mannen hoger dan onder vrouwen; 18,3% van de mannen en 13,6% van de vrouwen. Van de totale volwassen bevolking kan 3,0% bestempeld worden als 'zware roker'. Een zware roker is iemand die gemiddeld twintig of meer sigaretten of shagjes per dag rookt.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

11-03-2020

Roken naar leeftijd en geslacht

In alle leeftijdscategorieën roken meer mannen dan vrouwen

Het percentage rokers onder mannen is hoger dan onder vrouwen en dat geldt voor alle leeftijdscategorieën en voor zowel (weleens) roken als voor dagelijks roken. Alleen bij 65-plussers zijn de verschillen tussen mannen en vrouwen minimaal.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

11-03-2020

Roken naar opleiding

Roken naar geslacht, leeftijd en opleidingsniveau 2018

25 jaar en ouder
LaagMiddelbaarHoogTotaal
Mannen25-4454,936,416,531,1
Mannen45-6435,027,417,626,4
Mannen65+18,914,010,214,4
Vrouwen25-4439,925,712,521,0
Vrouwen45-6429,120,914,221,2
Vrouwen65+10,112,67,410,2

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

Opleidingsniveau belangrijke factor bij roken

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

  • Bij zowel mannen als vrouwen van 25-44 en van 45-64 jaar roken relatief meer laagopgeleiden dan hoogopgeleiden. Van de laagopgeleide 25-44-jarige mannen rookt 54,9%. Dat is meer dan drie keer zoveel als bij hoogopgeleide mannen in dezelfde leeftijdscategorie (16,5%). Ook laagopgeleide vrouwen in deze leeftijdscategorie roken drie keer zoveel als hoogopgeleide vrouwen (39,9% versus 12,5%).
  • Laagopgeleiden roken meer dan middelbaaropgeleiden bij zowel mannen als vrouwen van 25-44 jaar en van 45-64 jaar.
  • Er roken meer middelbaaropgeleiden dan hoogopgeleiden bij zowel mannen als vrouwen in de twee leeftijdsgroepen onder 65 jaar.
  • Er is geen significant verschil in roken naar opleiding bij mannen en vrouwen van 65 jaar en ouder.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

15-06-2020

Meeroken naar leeftijd

Meeroken naar leeftijd 2018

 

(Bijna) nooit

Minder dan  1 uur per dag

1 uur per dag of meer

0 tot 12 jaar

95,6

3,1

1,3

12 tot 18 jaar

80,7

13,8

5,5

18 jaar en ouder

78,8

13,4

7,7

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

Dagelijks rookt 7,7% minimaal een uur mee

Meeroken is het inademen van tabaksrook uit de omgeving door niet-rokers, ook wel ‘passief roken’ genoemd. In 2018 rookt in Nederland 7,7% van de volwassenen dagelijks minimaal een uur mee. Daar staat tegenover dat 78,8% (bijna) nooit meerookt met anderen die roken. Het percentage meerokers is veruit het laagst onder jonge kinderen.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

19-03-2019

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 overgewicht en overmatig drinken is de meest voorkomende clustering. Deze percentages zijn gebaseerd op zelfrapportage.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

20-09-2019

Verantwoording

Definities

  • Roken

    • Het percentage rokers is het percentage respondenten dat de vraag "Rookt u weleens?" beantwoordt met 'ja'.
    • Bij dagelijkse rokers gaat het om personen onder de algemene bevolking die dagelijks één of meerdere sigaretten roken.
    • Meeroken is het inademen van tabaksrook uit de omgeving door niet-rokers, ook wel ‘passief roken’ genoemd.
    • Zwaar roken is het roken van 20 of meer sigaretten of shagjes per dag.
Bronverantwoording

  • Tabel: Bronnen bij de cijfers over roken

    Bron Indicator in VZinfo Gepresenteerde populatie VZinfo Meer informatie
    Leefstijlmonitor (LSM)/Gezondheidsenquête, voorheen POLS, gezondheid en welzijn Wel eens roken, dagelijks roken Nederlandse bevolking vanaf 18 jaar  LSM; Gezondheidsenquête; POLS, gezondheid en welzijn
    Leefstijlmonitor (LSM)/ Peilstationsonderzoek Scholieren Ooit gerookt, afgelopen maand gerookt, dagelijks roken: sigaret/shag of elektronische sigaret Nederlandse scholieren van 12 t/m 16 jaar LSM, Peilstations Scholieren
    Leefstijlmonitor (LSM)/HBSC-Nederland Ooit gerookt, afgelopen maand gerookt, dagelijks roken: sigaret/shag of elektronische sigaret Nederlandse scholieren van 12 t/m 16 jaar LSM, HBSC-Nederland
    Gezondheidsmonitor Volwassenen GGD-en, CBS en RIVM Wel eens roken, zwaar roken (exclusief elektronische sigaret) Nederlandse bevolking vanaf 19 jaar Gezondheidsmonitor GGD'en, CBS en RIVM; Gezondheidsmonitor volwassenen GGD’en, CBS en RIVM, 2012
    WHO European Health for All Database Dagelijks roken Europese bevolking vanaf 15 jaar WHO-HFA
    Eurostat Het percentage Current smokers (de som van daily en occasional smokers) Europese bevolking vanaf 15 jaar Eurostat
    European School Survey on Alcohol and other Drugs (ESPAD) Recent (afgelopen 30 dagen) gerookt Europse scholieren van 15 en 16 jaar

    ESPAD; Hibell et al., 2009; Hibell et al., 2012

     

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. Hibell B, Guttormsson U, Ahlström S, Balakireva O, Bjarnason T, Kokkevi A. The 2007 ESPAD Report - Substance Use Among Students in 35 European Countries. Stockholm: The Swedish Council for Information on Alcohol and Other Drugs (CAN); 2009. Bron
    2. Hibell B, Guttormsson U, Ahlström S, Balakireva O, Bjarnason T, Kokkevi A, et al. The 2011 ESPAD Report. Substance Use Among Students in 36 European Countries. Stockholm: Swedish Council for Information on Alcohol and Other Drugs (CAN); 2012. 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

  • Sterfte door roken

    Gebruikte methode

    Het deel van de sterfte aan een ziekte dat toe te wijzen is aan roken, is berekend door gebruik te maken van de PAF (populatie attributieve fractie). Voor het berekenen van de PAF zijn gegevens nodig over de blootstelling en het relatieve risico van de blootstelling. Combinatie van de PAF met doodsoorzaakspecifieke sterfte resulteert in het aandeel van de sterfte dat toegeschreven kan worden aan roken. Voor meer informatie over de methode zie VTV-2018: methoden.


    Ziekten die zijn opgenomen in de berekening van sterfte door roken, met bijbehorende  ICD-10-code

    Ziekte

    ICD-10-code

    alvleesklierkanker

    C25

    beroerte

    I60-I69

    blaaskanker

    C67

    borstkanker

    C50

    COPD

    J40-J44, J47

    coronaire hartziekten

    I20-I25

    dikkedarmkanker

    C18-C21

    diabetes

    E10-E14

    hartfalen

    I50

    longkanker

    C34

    maagkanker

    C16

    mondholtekanker

    C00-C08

    nierkanker

    C64

    slokdarmkanker

    C15

    strottenhoofdkanker

    C32

  • Toelichting op scenario's in de Maatschappelijke kosten baten analyse van tabaksontmoediging

    Scenario 1: Het nul-alternatief. Dit is het scenario waarin het huidige overheidsbeleid (jaar 2015) wordt geëvalueerd met gelijkblijvend beleid zonder enige intensivering voor de komende 35 jaar. 

    Scenario 2 & 3: Verhoging van accijnzen met 5% of 10% per jaar In deze scenario’s is doorgerekend wat de effecten zijn van 5% en 10% accijnsverhogingen per jaar op de maatschappij. In deze scenario’s is de prijsverhoging vermenigvuldigd met de totale prijselasticiteit van de vraag (-0,4). De helft hiervan (prevalentie-elasticiteit: -0,2) is toegeschreven aan een daling van het aantal rokers. De andere helft (-0,2) wordt toegeschreven aan een daling in de verkoop van sigaretten doordat mensen minder gaan roken maar niet volledig stoppen. Om het effect op de prevalentie van roken te berekenen is daarom met een conservatieve prevalentie-elasticiteit van -0,2 gerekend. Daarnaast zwakt de prevalentie af over tijd. Door de complexiteit van de verschillende modellen is deze precieze afname moeilijk te kwantificeren (o.a. omdat de start/stop/terugval kansen elk jaar aangepast worden aan de prevalentie-elasticiteit en dit weer effect heeft op hiernavolgende jaren).

    Scenario 4: Massamediacampagne In dit scenario is doorgerekend wat de gevolgen zijn van een jaarlijkse massa media (overheids-)campagne: dit is het geven van informatie/voorlichting via TV, radio, billboards etc. om roken te ontmoedigen. 

    Scenario 5 & 6: Maatregelen WHO-verdrag met 5% en 10% accijns verhoging In dit scenario zijn de gevolgen van de maatregelen bekeken zoals afgesproken in het WHO verdrag, het MPOWER pakket, inclusief een accijnsverhoging van 5% en 10%. Het MPOWER pakket bestaat uit rookverboden, stoppen met roken hulp, massa media campagnes, marketing beperkingen en accijnsverhogingen. Deze scenario’s zijn een combinatie van informatie voorziening/voorlichting, verhoging van accijnzen, en wetgeving. 

    Scenario 7: Rookvrije samenleving (prevalentie <5%) In dit scenario zijn de kosten en baten teruggerekend vanaf een gewenst eindpunt, een prevalentie van roken van <5% in 2050. Verder zijn er geen veranderingen in het model aangebracht t.o.v. het nul-alternatief.

    Scenario 8: Niemand start meer met roken In dit scenario zijn in het model de kansen dat iemand begint met roken op 0 gezet. Dit scenario laat de gevolgen voor de maatschappij zien wanneer niemand meer zou beginnen met roken vanaf het jaar 2017.

    Zie: Maatschappelijke kosten baten analyse van tabaksontmoediging (Maastricht University et al., 2016).

    Bronnen en literatuur

    Literatuur

    1. Maastricht University, RIVM, Trimbos-Instituut. Maatschappelijke kosten baten analyse van tabaksontmoediging. Maastricht: Maastricht University; 2016. Bron

  • Roken: Landelijk versus Regionaal

    Bij roken verschilt het gemiddelde bij het hoofdstuk 'Cijfers & Context' van het gemiddelde bij het hoofdstuk 'Regionaal & Internationaal'. Dit komt door het gebruik van verschillende bronnen: 

    • Gezondheidsenquête/Leefstijlmonitor CBS i.s.m. RIVM, 2016: het percentage respondenten dat de vraag "Rookt u weleens?" beantwoordt met 'ja', inclusief elektronische sigaret
    • Gezondheidsmonitor GGD'en, CBS en RIVM, 2016: het percentage respondenten dat de vraag "Rookt u weleens?" beantwoordt met 'ja', exclusief elektronische sigaret

  • 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.