Volksgezondheidenzorg.info

Zoekveld

Roken→Regionaal & Internationaal→Internationaal

Cijfers & Context

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

Internationale vergelijking roken

Rokers internationaal 2017

15 jaar en ouder
LandMannenVrouwenTotaal
Griekenland413237
Bulgarije452836
Frankrijk403236
Kroatië403135
Letland472132
Polen332630
Tsjechië382129
Litouwen411929
Cyprus391728
Oostenrijk342328
Roemenië381928
Slovenië322428
Spanje312527
Hongarije312327
EU28302226
Portugal331926
Slowakije341926
Duitsland282325
Italië331725
Malta301924
Estland331523
Luxemburg251721
Finland241620
België211719
Denemarken191819
Ierland201819
NEDERLAND221719
Verenigd Koninkrijk171817
Zweden597

Bron: Eurostat, 2020 (Code SDG_03_30)

  • Volgorde op basis van totaal (mannen en vrouwen samen)
  • Het betreft het percentage personen dat zegt (weleens) te roken.

Percentage rokers in Nederland lager dan gemiddeld in de EU

Het percentage (weleens) rokende mannen en vrouwen is lager dan gemiddeld in de Europese Unie (EU). Over het algemeen roken mannen in Zuid-, Oost- en Midden-Europa meer dan in West- en Noord-Europa. Van oudsher roken in alle landen meer mannen dan vrouwen, maar in het Verenigd Koninkrijk en Zweden is dat nu voor het eerst andersom en roken er meer vrouwen dan mannen.

Internationale vergelijking gebaseerd op Eurobarometer

De getoonde cijfers zijn gebaseerd op de Special Eurobarometer 458 uit 2017 (European Commission, 2017). Hiervoor werden in totaal 27.901 personen ondervraagd over de houding tegenover en het gebruik van tabak. Het voordeel van deze peiling is de vergelijkbaarheid van de onderzoeksmethode tussen de verschillende landen. Per land wordt echter een klein aantal (ongeveer 1.000 personen) ondervraagd. Dit maakt de vergelijking minder betrouwbaar dan nationale gezondheidsenquêtes met veel meer ondervraagde personen (van Laar et al., 2020).

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

15-11-2020

Bronnen en literatuur

Literatuur

  1. European Commission. Special Eurobarometer 458: Attitudes of Europeans towards tobacco and electronic cigarettes.; 2017. Bron | DOI
  2. van Laar M.W., Cruts A.A.N., van Miltenburg C.J.A. Nationale Drug Monitor. Jaarbericht 2019. Utrecht - Den Haag: Trimbos-instituut & WODC; 2020. Bron

Internationale vergelijking roken jongeren

Percentage recente rokers onder 15-jarigen internationaal 2018

LandJongensMeisjes
Bulgarije3826
Litouwen2731
Italië3324
Kroatië2425
Hongarije2521
Roemenië2223
Letland2421
Slowakije2220
Tsjechië2116
Estland1719
Polen1916
Finland1718
Frankrijk1916
Griekenland1916
Denemarken1618
Oostenrijk1816
Spanje1715
Slovenië1714
Zwitserland1416
Duitsland1515
HBSC-gemiddelde1515
Luxemburg1412
NEDERLAND1313
België (Wallonië)1313
Wales1510
Engeland1311
Zweden1211
Schotland1112
Malta814
Portugal912
België (Vlaanderen)912
Ierland1010
Noorwegen812

Bron: Health Behaviour in School-Aged Children (HBSC) Study

  • Volgorde op basis van totaal (jongens en meisjes samen).
  • Het betreft het percentage 15-jarigen dat de afgelopen 30 dagen heeft gerookt
  • Figuur presenteert EU-landen, Noorwegen en Zwitserland
  • HBSC-gemiddelde: het gemiddelde van alle landen die deelnemen aan de HBSC-studie

Nederlandse 15-jarigen roken minder dan het gemiddelde

Het percentage 15-jarigen dat recent (de afgelopen 30 dagen) heeft gerookt, is in Nederland 13%. Dit is iets lager vergeleken met de andere landen uit de HBSC-studie. Bulgarije, Litouwen en Italië horen tot de landen met de hoogste percentages. De percentages rokers onder jongeren zijn het laagst in Noorwegen, Ierland en Belgisch Vlaanderen (Inchley et al., 2020).

Ook percentages rokende 11- en 13-jarigen lager in Nederland

Ook op 11- en 13-jarige leeftijd liggen de percentages voor recent roken wat lager voor Nederlandse jongeren dan het HBSC-gemiddelde (zie tabel; Inchley et al., 2020).

Percentage jongeren van 11, 13 en 15 jaar dat de afgelopen 30 dagen gerookt heeft.

 

Nederland

HBSC-gemiddelde

 

Jongens

Meisjes

Jongens

Meisjes

11 jaar

1

0

2

1

13 jaar

4

1

5

4

15 jaar

13

13

15

15


Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

24-06-2020

Bronnen en literatuur

Bronnen

  1. European School Survey on Alcohol and other Drugs, ESPAD. zorggegevens.nl

Literatuur

  1. Inchley J, Currie D, Budisavljevic S, Torsheim T, Jåstad A, Cosma A, et al. Spotlight on adolescent health and well-being. Findings from the 2017/2018 Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) survey in Europe and Canada. Copenhagen: World Health Organization (WHO); 2020. 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

Internationale vergelijking trend in rokers onder mannen

Dagelijks rokende mannen internationaal 1980-2019

15 jaar en ouder
NEDERLANDBelgiëBulgarijeKroatiëCyprusTsjechiëDenemarkenEstlandFinlandFrankrijkDuitslandGriekenlandHongarijeIerlandItaliëLetlandLitouwenLuxemburgMaltaNoorwegenOostenrijkPolenPortugalRoemeniëSlowakijeSloveniëSpanjeZwedenZwitserlandVerenigd KoninkrijkEUEU minEU max
198052,035,046,041,746,036,342,035,052,0
198136,039,040,734,034,040,7
198241,053,032,040,733,738,032,053,0
198347,032,041,341,031,831,847,0
198444,047,034,042,038,033,236,033,247,0
198545,032,037,041,036,029,929,945,0
198642,046,049,033,036,040,333,528,835,028,849,0
198742,033,034,041,040,034,029,329,342,0
198837,042,033,030,039,346,027,733,027,746,0
198939,049,033,032,038,043,925,525,549,0
199042,338,044,232,031,036,625,831,025,844,2
199143,833,033,038,060,030,036,535,525,725,760,0
199242,431,045,133,032,430,040,036,942,037,832,525,233,929,025,245,1
199341,631,032,230,031,035,632,051,044,023,323,351,0
199442,533,039,049,527,046,044,028,034,549,443,338,035,634,721,628,036,321,649,5
199540,733,049,434,138,029,031,349,046,031,034,428,033,733,737,043,522,029,036,122,049,4
199640,034,049,232,836,045,427,035,035,447,333,644,032,733,221,229,035,721,249,2
199739,131,034,030,033,633,942,116,539,016,542,1
199838,530,034,043,230,034,032,653,048,539,033,541,117,028,017,053,0
199936,031,030,135,027,030,944,032,849,132,440,742,032,830,019,234,419,249,1
200035,936,034,132,045,027,033,046,838,231,951,351,534,031,332,316,829,033,916,851,5
200132,334,043,833,529,031,629,528,039,217,927,028,017,943,8
200230,933,030,930,543,927,530,651,027,031,351,143,735,029,928,840,016,331,027,032,416,351,1
200329,230,033,838,132,231,025,730,029,836,931,439,027,233,232,834,216,728,031,916,739,0
200428,628,031,129,047,727,124,247,339,436,027,238,015,024,026,015,047,7
200528,423,029,628,026,031,427,924,228,742,132,026,042,024,013,925,030,613,942,1
200628,829,027,726,040,524,024,729,246,643,429,024,027,337,027,221,431,612,323,029,812,346,6
200725,425,046,629,628,025,031,028,628,021,022,412,923,022,012,946,6
200825,924,039,224,924,038,624,028,028,945,038,529,025,621,032,113,122,028,913,145,0
200925,529,722,022,026,438,031,929,928,025,620,035,026,931,213,522,022,029,013,538,0
201023,129,320,036,822,032,429,647,434,227,019,012,521,012,547,4
201123,524,717,021,028,724,017,039,037,427,912,421,012,439,0
201220,626,317,036,220,028,052,032,726,016,022,212,623,022,012,652,0
201320,922,027,217,020,025,126,624,015,031,09,822,09,831,0
201421,731,838,226,417,031,419,032,933,831,524,951,833,924,023,414,026,523,530,421,827,611,720,026,711,751,8
201521,221,816,019,024,024,823,013,031,011,719,011,731,0
201620,923,815,029,916,026,025,148,423,013,010,618,010,648,4
201719,522,618,515,029,822,325,025,124,012,029,025,610,521,519,110,529,8
201818,924,523,415,022,023,538,328,323,012,011,018,711,038,3
201919,022,79,024,017,09,024,0

Bron: WHO European Health for All Database, 2020

Toelichting: Tot 2000 betrof het Nederlandse cijfer mensen die dagelijks of wel eens rookten. Vanaf 2001 betreft het Nederlandse cijfer alleen dagelijkse rokers. Het percentage dagelijkse rokers is 6-7 procentpunten lager.

Percentage rokende mannen in EU gedaald

In de meeste EU-landen is in de periode 1980-2019 het percentage rokende mannen gedaald. Het percentage rokende mannen was in 1970 in Nederland het hoogst (niet in figuur). Doordat dit percentage in Nederland sterker is gedaald dan in sommige andere landen, neemt de Nederlandse man de laatste jaren een gunstigere positie in ten opzichte van andere Europese landen.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

15-01-2021

Internationale vergelijking trend in rokers onder vrouwen

Dagelijks rokende vrouwen internationaal 1980-2019

15 jaar en ouder
NEDERLANDBelgiëBulgarijeKroatiëCyprusTsjechiëDenemarkenEstlandFinlandFrankrijkDuitslandGriekenlandHongarijeIerlandItaliëLetlandLitouwenLuxemburgMaltaNoorwegenOostenrijkPolenPortugalRoemeniëSlowakijeSloveniëSpanjeZwedenZwitserlandVerenigd KoninkrijkEUEU minEU max
198034,017,017,031,31,028,737,01,037,0
198119,032,031,626,919,032,0
198233,028,016,032,327,733,016,033,0
198327,019,033,39,026,49,033,3
198433,026,017,032,710,028,032,010,033,0
198527,014,032,032,39,027,29,032,3
198634,026,017,018,032,032,017,426,531,017,034,0
198726,021,031,025,032,05,026,15,032,0
198829,024,020,027,034,012,026,330,012,034,0
198926,017,019,027,034,011,326,211,334,0
199031,326,014,520,029,033,225,929,014,533,2
199132,424,022,020,032,027,020,324,420,032,4
199230,321,017,920,017,830,018,033,327,06,916,326,622,828,06,933,3
199330,819,021,319,026,016,626,029,020,823,416,630,8
199431,919,035,021,419,028,027,029,016,911,16,315,010,522,723,826,021,16,335,0
199531,124,016,731,633,020,017,829,028,028,017,428,014,932,113,024,523,626,021,213,033,0
199631,527,023,820,232,020,818,021,018,09,532,624,07,620,523,328,021,67,632,6
199732,220,030,020,017,532,524,821,928,017,532,5
199830,723,031,019,320,032,017,518,412,527,032,314,721,126,012,532,3
199931,726,017,327,020,018,921,017,313,032,232,223,09,520,319,421,29,532,2
200029,226,026,629,020,020,021,029,023,017,418,215,826,031,110,121,025,021,210,131,1
200125,422,023,025,520,017,129,720,124,619,921,026,017,129,7
200224,525,018,126,017,519,921,539,027,017,219,212,825,017,629,425,019,323,025,021,312,839,0
200324,325,021,710,522,625,019,321,219,124,617,626,025,310,314,322,418,324,021,110,326,0
200422,320,020,123,021,119,523,617,814,226,024,825,617,520,023,014,226,0
200522,116,019,424,018,023,018,823,616,49,822,024,025,022,018,023,020,49,825,0
200621,716,019,523,019,518,024,717,218,214,521,024,019,423,011,016,021,516,721,020,011,024,7
200721,019,032,718,821,016,027,016,622,023,015,515,218,020,015,232,7
200820,818,014,318,622,017,117,026,016,415,613,921,015,821,09,016,821,019,99,026,0
200919,818,017,016,017,626,121,717,121,015,820,024,012,421,315,017,020,019,912,426,1
201018,816,520,018,715,026,617,120,714,420,019,014,720,014,426,6
201118,318,818,014,016,720,018,023,016,720,213,919,013,923,0
201216,319,616,018,313,016,617,612,321,016,015,913,117,819,012,321,0
201316,316,017,417,015,017,115,919,014,023,011,717,011,723,0
201416,723,414,118,517,015,815,024,621,420,814,921,09,218,017,013,022,110,915,816,018,612,117,018,39,224,6
201516,714,817,015,021,015,118,013,018,010,717,010,721,0
201615,215,617,015,515,020,015,319,518,011,011,215,011,020,0
201714,114,515,412,024,215,320,015,019,010,020,018,810,316,815,510,024,2
201812,117,912,913,019,015,112,07,820,011,09,215,07,820,0
201916,014,89,018,016,29,018,0

Bron: WHO European Health for All Database, 2020

  • Tot 2000 betrof het Nederlandse cijfer mensen die dagelijks of wel eens rookten. Vanaf 2001 betreft het Nederlandse cijfer alleen dagelijkse rokers. Het percentage dagelijkse rokers is 6-7 procentpunten lager.

Na daling is percentage dagelijks rokende vrouwen in Nederland gemiddeld

Ondanks een forse daling is het percentage dagelijks rokende vrouwen in Nederland gemiddeld vergeleken met andere Europese landen. De verschillen in percentages dagelijks rokende vrouwen binnen de EU zijn de afgelopen decennia steeds kleiner geworden. Ook de verschillen tussen mannen en vrouwen zijn het afgelopen decennium in de meeste Europese landen steeds kleiner geworden (niet in figuur).

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

15-01-2021

Tobacco Control Scale

Scores op de Tobacco Control Scale 2019

Score Tobacco Control Scale 2019
V. Koninkrijk80
Frankrijk74
Ierland73
IJsland70
Noorwegen66
Finland62
Israel61
Slovenië59
Hongarije59
Spanje58
België58
Roemenië57
Griekenland54
NEDERLAND53
Zweden52
Italië52
Turkije51
Malta51
Kroatië51
Portugal50
Oostenrijk50
Oekraïne50
Polen49
Letland49
Tsjechië49
Estland49
Bulgarije48
Cyprus48
Rusland47
Litouwen47
Denemarken47
Slowakije46
Servië45
Luxemburg44
Zwitserland41
Duitsland40

Bron: Website Tobacco Control Scale

  • De maximale score is 100 punten

Tobacco Control Scale meet intensiteit tabaksontmoediging in Europa

De Tobacco Control Scale (TCS) meet hoe intensief het tabaksontmoedigingsbeleid in 35 Europese landen is. Landen die veel ondernemen op dit gebied scoren hoog op de TCS. De landen met het meest intensieve beleid zijn het Verenigd Koninkrijk, Frankrijk, Ierland, IJsland en Noorwegen. Nederland staat op de veertiende plaats en met een score van 53 uit de 100 punten behoort het volgens de TCS tot de landen die het ‘redelijk goed’ doen. Als Nederland wordt vergeleken met de vijf best presterende landen blijft Nederland achter op het gebied van (volledige) rookverboden in openbare ruimten (zoals op treinstations en in pretparken). De vijf best presterende landen hebben ook strengere reclameverboden dan Nederland. Daarnaast is de prijs van tabaksproducten in deze landen hoger.

Meer informatie

Experts en redactie

Datum publicatie

10-03-2020

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
    Onderzoek middelengebruik studenten Ooit gerookt, afgelopen maand gerookt, dagelijks roken Nederlandse mbo en hbo studenten 16 t/m 18 jaar Factsheet Trimbos-instituut
    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
    Gezondheidsmonitor Jeugd 2019 GGD'en en RIVM Ooit gerookt (een trekje), e-sigaret Nederlandse scholieren in klas 2 en 4 Gezondheidsmonitor Jeugd op Zorggegevens, Website Gezondheidsmonitors
    WHO European Health for All Database Dagelijks roken Europese bevolking vanaf 15 jaar WHO-HFA
    Eurostat, DG SANTE (online data code: SDG_03_30 ) Smoking prevalence by sex Europese bevolking vanaf 15 jaar Eurostat, metadata
    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 en Gezondheidsmonitor Jeugd 2019 bevat informatie over de gezondheid, sociale situatie en leefstijl van leerlingen in klas 2 en klas 4 van het voortgezet onderwijs. De Gezondheidsmonitor Jeugd 2015 en 2019 zijn uitgevoerd door de GGD’en en RIVM. In 2015 hebben bijna 97.000 leerlingen en 377 scholen deelgenomen aan deze monitor. In 2019 waren dit 171.192 leerlingen en 707 scholen.

    Meer informatie over de Gezondheidsmonitors vind u hier en hier en voor Gezondheidsmonitors Jeugd vindt 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, Gezondheidsmonitor Jeugd 2019. 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

  • Dataverzameling Gezondheidsenquête 2020

    In 2020 is de dataverzameling voor de Gezondheidsenquête verstoord door de COVID-19-pandemie. Ongeveer een half jaar was het niet mogelijk om aan huis interviews af te nemen. Daardoor kwam er tijdens die periode alleen via internet respons binnen. Om te corrigeren voor het wegvallen van de interviews aan huis is gebruik gemaakt van een aangepast weegmodel met tijdreeksmodellen. Hierdoor zijn de cijfers te vergelijken met de eerdere jaren. Meer informatie over het aangepaste weegmodel kunt u vinden in deze nota.
    De COVID-19-pandemie en de bijbehorende maatregelen hebben mogelijk invloed gehad op het gedrag en de gezondheid van de geïnterviewden. Het is belangrijk hier rekening mee te houden bij het interpreteren van de cijfers van 2020.

  • 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.

  • 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.

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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