Volksgezondheidenzorg.info

Zoekveld

RokenRegionaal & InternationaalRegionaal

Cijfers & Context

Bijna een kwart 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

Rokers per GGD-regio

Rokers 2016

Per GGD-regio, volwassenen van 19 jaar en ouder
Rokers 2016
GGD-regioPercentage
GGD Amsterdam25,40
GGD Brabant-Zuidoost18,40
GGD Drenthe22,30
GGD Flevoland17,70
GGD Fryslân20,90
GGD Gelderland-Zuid20,80
GGD Gooi en Vechtstreek17,30
GGD Groningen24,40
GGD Haaglanden21,40
GGD Hart voor Brabant19,50
GGD Hollands Midden17,90
GGD Hollands Noorden19,60
GGD IJsselland19,70
GGD Kennemerland20,00
GGD Limburg-Noord18,80
GGD Noord- en Oost-Gelderland18,50
GGD regio Utrecht19,10
GGD Rotterdam-Rijnmond23,70
GGD Twente19,60
GGD West-Brabant19,10
GGD Zaanstreek-Waterland21,30
GGD Zeeland18,40
GGD Zuid-Holland Zuid20,10
GGD Zuid-Limburg21,60
Veiligheids- en Gezondheidsregio Gelderland-Midden19,60
View all detail data

Meeste rokers in de regio Amsterdam

Het percentage rokers is niet gelijk verdeeld over Nederland. In enkele verstedelijkte gebieden in de Randstad (regio Rotterdam-Rijnmond en regio Amsterdam) en de landelijke GGD-regio’s in het noorden (Groningen en Drenthe) van het land wordt het meest gerookt. Het percentage rokers is het hoogst in de GGD-regio Amsterdam (25,4%). In de regio Gooi- en Vechtstreek wordt het minst gerookt (17,3%). In 2016 rookt 20,5% van de Nederlandse bevolking van 19 jaar en ouder. Het landelijke gemiddelde wat hier wordt gepresenteerd wijkt af van het landelijk gemiddelde bij het hoofdstuk Cijfers & Context, zie methoden voor meer informatie.

Cijfers per gemeente

Vergelijk met andere kaart

Meer informatie

 

 

Rokers mannen per GGD-regio

Rokers mannen 2016

Per GGD-regio, volwassenen van 19 jaar en ouder
Rokers mannen 2016
GGD-regioPercentage
GGD Amsterdam29,10
GGD Brabant-Zuidoost20,80
GGD Drenthe24,30
GGD Flevoland19,90
GGD Fryslân24,20
GGD Gelderland-Zuid23,00
GGD Gooi en Vechtstreek19,30
GGD Groningen28,10
GGD Haaglanden25,90
GGD Hart voor Brabant22,40
GGD Hollands Midden21,30
GGD Hollands Noorden22,30
GGD IJsselland22,40
GGD Kennemerland23,30
GGD Limburg-Noord21,10
GGD Noord- en Oost-Gelderland21,80
GGD regio Utrecht22,40
GGD Rotterdam-Rijnmond28,00
GGD Twente22,10
GGD West-Brabant21,80
GGD Zaanstreek-Waterland24,80
GGD Zeeland21,20
GGD Zuid-Holland Zuid24,50
GGD Zuid-Limburg23,60
Veiligheids- en Gezondheidsregio Gelderland-Midden23,10
View all detail data

Meeste mannelijke rokers in de regio’s Amsterdam, Groningen en Rotterdam-Rijnmond

Het percentage rokers onder mannen is het hoogst in de GGD-regio’s Amsterdam (29%), Groningen en Rotterdam-Rijnmond (beide 28%). In twee regio's in het midden van het land (Gooi- en Vechtstreek en Flevoland) wordt het minst gerookt door mannen (respectievelijk 19,3 en 19,9%). In 2016 rookt gemiddeld 23,6% van de volwassen mannen van 19 jaar en ouder. Het landelijke gemiddelde wat hier wordt gepresenteerd wijkt af van het landelijk gemiddelde bij het hoofdstuk Cijfers & Context, zie methoden voor meer informatie.

Cijfers per gemeente

Vergelijk met andere kaart

Meer informatie

Rokers vrouwen per GGD-regio

Rokers vrouwen 2016

Per GGD-regio, volwassenen van 19 jaar en ouder
Rokers vrouwen 2016
GGD-regioPercentage
GGD Amsterdam21,80
GGD Brabant-Zuidoost16,10
GGD Drenthe20,30
GGD Flevoland15,50
GGD Fryslân17,70
GGD Gelderland-Zuid18,70
GGD Gooi en Vechtstreek15,40
GGD Groningen20,60
GGD Haaglanden17,00
GGD Hart voor Brabant16,70
GGD Hollands Midden14,60
GGD Hollands Noorden16,90
GGD IJsselland17,00
GGD Kennemerland16,90
GGD Limburg-Noord16,50
GGD Noord- en Oost-Gelderland15,40
GGD regio Utrecht16,10
GGD Rotterdam-Rijnmond19,60
GGD Twente17,00
GGD West-Brabant16,30
GGD Zaanstreek-Waterland18,00
GGD Zeeland15,70
GGD Zuid-Holland Zuid15,90
GGD Zuid-Limburg19,70
Veiligheids- en Gezondheidsregio Gelderland-Midden16,30
View all detail data

Meeste vrouwelijke rokers in de regio Amsterdam

Het percentage rokers onder vrouwen is het hoogst in de regio Amsterdam (21,8%). In de regio Hollands-Midden is het percentage vrouwelijke rokers het laagst (14,6%). In 2016 rookt gemiddeld 17,4% van de volwassen vrouwen van 19 jaar en ouder. Het landelijke gemiddelde wat hier wordt gepresenteerd wijkt af van het landelijk gemiddelde bij het hoofdstuk Cijfers & Context, zie methoden voor meer informatie.

Cijfers per gemeente

Vergelijk met andere kaart

Meer informatie

Rokers per wijk

Rokers 2016

Per wijk*, personen van 19 jaar en ouder
Rokers 2016
Gemeente
's-Gravenhage
's-Hertogenbosch
Aa en Hunze
Aalburg
Aalsmeer
Aalten
Achtkarspelen
Alblasserdam
Albrandswaard
Alkmaar
Almelo
Almere
Alphen-Chaam
Alphen aan den Rijn
Ameland
Amersfoort
Amstelveen
Amsterdam
Apeldoorn
Appingedam
Arnhem
Assen
Asten
Baarle-Nassau
Baarn
Barendrecht
Barneveld
Bedum
Beek
Beemster
Beesel
Bellingwedde
Berg en Dal
Bergeijk
Bergen (L.)
Bergen (NH.)
Bergen op Zoom
Berkelland
Bernheze
Best
Beuningen
Beverwijk
Binnenmaas
Bladel
Blaricum
Bloemendaal
Bodegraven-Reeuwijk
Boekel
Borger-Odoorn
Borne
Borsele
Boxmeer
Boxtel
Breda
Brielle
Bronckhorst
Brummen
Brunssum
Bunnik
Bunschoten
Buren
Capelle aan den IJssel
Castricum
Coevorden
Cranendonck
Cromstrijen
Cuijk
Culemborg
Dalfsen
Dantumadiel
De Bilt
De Fryske Marren
De Marne
De Ronde Venen
De Wolden
Delft
Delfzijl
Den Helder
Deurne
Deventer
Diemen
Dinkelland
Doesburg
Doetinchem
Dongen
Dongeradeel
Dordrecht
Drechterland
Drimmelen
Dronten
Druten
Duiven
Echt-Susteren
Edam-Volendam
Ede
Eemnes
Eemsmond
Eersel
Eijsden-Margraten
Eindhoven
Elburg
Emmen
Enkhuizen
Enschede
Epe
Ermelo
Etten-Leur
Ferwerderadiel
Franekeradeel
Geertruidenberg
Geldermalsen
Geldrop-Mierlo
Gemert-Bakel
Gennep
Giessenlanden
Gilze en Rijen
Goeree-Overflakkee
Goes
Goirle
Gooise Meren
Gorinchem
Gouda
Grave
Groningen
Grootegast
Gulpen-Wittem
Haaksbergen
Haaren
Haarlem
Haarlemmerliede en Spaarnwoude
Haarlemmermeer
Halderberge
Hardenberg
Harderwijk
Hardinxveld-Giessendam
Haren
Harlingen
Hattem
Heemskerk
Heemstede
Heerde
Heerenveen
Heerhugowaard
Heerlen
Heeze-Leende
Heiloo
Hellendoorn
Hellevoetsluis
Helmond
Hendrik-Ido-Ambacht
Hengelo
het Bildt
Heumen
Heusden
Hillegom
Hilvarenbeek
Hilversum
Hof van Twente
Hollands Kroon
Hoogeveen
Hoogezand-Sappemeer
Hoorn
Horst aan de Maas
Houten
Huizen
Hulst
IJsselstein
Kaag en Braassem
Kampen
Kapelle
Katwijk
Kerkrade
Koggenland
Kollumerland en Nieuwkruisland
Korendijk
Krimpen aan den IJssel
Krimpenerwaard
Laarbeek
Landerd
Landgraaf
Landsmeer
Langedijk
Lansingerland
Laren
Leek
Leerdam
Leeuwarden
Leeuwarderadeel
Leiden
Leiderdorp
Leidschendam-Voorburg
Lelystad
Leudal
Leusden
Lingewaal
Lingewaard
Lisse
Littenseradiel
Lochem
Loon op Zand
Lopik
Loppersum
Losser
Maasdriel
Maasgouw
Maassluis
Maastricht
Marum
Medemblik
Meerssen
Menameradiel
Menterwolde
Meppel
Middelburg
Midden-Delfland
Midden-Drenthe
Mill en Sint Hubert
Moerdijk
Molenwaard
Montferland
Montfoort
Mook en Middelaar
Neder-Betuwe
Nederweert
Neerijnen
Nieuwegein
Nieuwkoop
Nijkerk
Nijmegen
Nissewaard
Noord-Beveland
Noordenveld
Noordoostpolder
Noordwijk
Noordwijkerhout
Nuenen, Gerwen en Nederwetten
Nunspeet
Nuth
Oegstgeest
Oirschot
Oisterwijk
Oldambt
Oldebroek
Oldenzaal
Olst-Wijhe
Ommen
Onderbanken
Oost Gelre
Oosterhout
Ooststellingwerf
Oostzaan
Opmeer
Opsterland
Oss
Oud-Beijerland
Oude IJsselstreek
Ouder-Amstel
Oudewater
Overbetuwe
Papendrecht
Peel en Maas
Pekela
Pijnacker-Nootdorp
Purmerend
Putten
Raalte
Reimerswaal
Renkum
Renswoude
Reusel-De Mierden
Rheden
Rhenen
Ridderkerk
Rijnwaarden
Rijssen-Holten
Rijswijk
Roerdalen
Roermond
Roosendaal
Rotterdam
Rozendaal
Rucphen
Schagen
Scherpenzeel
Schiedam
Schiermonnikoog
Schijndel
Schinnen
Schouwen-Duiveland
Simpelveld
Sint-Michielsgestel
Sint-Oedenrode
Sint Anthonis
Sittard-Geleen
Sliedrecht
Slochteren
Sluis
Smallingerland
Soest
Someren
Son en Breugel
Stadskanaal
Staphorst
Stede Broec
Steenbergen
Steenwijkerland
Stein
Stichtse Vecht
Strijen
Súdwest-Fryslân
Ten Boer
Terneuzen
Terschelling
Texel
Teylingen
Tholen
Tiel
Tilburg
Tubbergen
Twenterand
Tynaarlo
Tytsjerksteradiel
Uden
Uitgeest
Uithoorn
Urk
Utrecht
Utrechtse Heuvelrug
Vaals
Valkenburg aan de Geul
Valkenswaard
Veendam
Veenendaal
Veere
Veghel
Veldhoven
Velsen
Venlo
Venray
Vianen
Vlaardingen
Vlagtwedde
Vlieland
Vlissingen
Voerendaal
Voorschoten
Voorst
Vught
Waalre
Waalwijk
Waddinxveen
Wageningen
Wassenaar
Waterland
Weert
Weesp
Werkendam
West Maas en Waal
Westerveld
Westervoort
Westland
Weststellingwerf
Westvoorne
Wierden
Wijchen
Wijdemeren
Wijk bij Duurstede
Winsum
Winterswijk
Woensdrecht
Woerden
Wormerland
Woudenberg
Woudrichem
Zaanstad
Zaltbommel
Zandvoort
Zederik
Zeewolde
Zeist
Zevenaar
Zoetermeer
Zoeterwoude
Zuidhorn
Zuidplas
Zundert
Zutphen
Zwartewaterland
Zwijndrecht
Zwolle

*Deze wijkcijfers kunnen afwijken van door de GGD of gemeente gepubliceerde enquêtecijfers. Klik hier voor een overzicht van de regio's met eigen cijfers op wijkniveau.

Deze cijfers kunnen afwijken van door de GGD of gemeente gepubliceerde enquêtecijfers. Klik hier voor een overzicht van de regio's met eigen cijfers op wijkniveau.

View all detail data

Rokers per wijk

De kaart presenteert cijfers over roken. Dit is het percentage personen van 19 jaar en ouder dat de vraag "Rookt u weleens?" beantwoordt met 'ja', exclusief elektronische sigaret.

Het RIVM heeft cijfers over gezondheid en leefstijl berekend voor alle wijken en buurten in Nederland op basis van ruim 457.000 respondenten van de Gezondheidsmonitor volwassenen 2016 van GGD’en, CBS en RIVM. Omdat er vaak te weinig respondenten per wijk of buurt zijn, gebruikt het RIVM een model waarmee de cijfers berekend kunnen worden. Dit zijn zogenaamde kleine-domeinschatters (van de Kassteele et al., 2017).

Verschillende GGD’en hebben voor de Gezondheidsmonitor 2016 de steekproef opgehoogd om wijkcijfers te kunnen presenteren. De cijfers in de kaart hiernaast kunnen afwijken van de door de GGD gepubliceerde cijfers, omdat deze op een andere manier zijn berekend. 

Cijfers op buurtniveau

De getoonde wijkcijfers worden ook hier gepresenteerd. Behalve wijkcijfers worden hier ook buurtcijfers in kaart gebracht. Voor elke gemeente wordt een kaart getoond met cijfers voor alle wijken of voor alle buurten in die gemeente. 

Vergelijk deze kaart met

Meer informatie

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

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  LSMGezondheidsenquêtePOLS, 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 LSMPeilstations 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 RIVMGezondheidsmonitor 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.