Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM)
Toolkit regionale VTV
Toekomstverkenning

Demografische prognose

Beschrijving Bronnen

Beschrijving

Waarom een demografische prognose?

Het is voor het volksgezondheidsbeleid van belang te weten bij hoeveel mensen bepaalde aandoeningen in de toekomst voor zullen komen. Naast het uitvoeren van het doortrekken van trends uit het verleden naar de toekomst is een demografische prognose een methode om de toekomst van de volksgezondheid te verkennen.

De demografische ontwikkeling van een bevolking is een factor die de toekomstige volksgezondheid in belangrijke mate zal beïnvloeden. Door de babyboom van net na de Tweede Wereldoorlog stijgt het aandeel ouderen in de Nederlandse bevolking in de komende jaren sterk. Omdat veel gezondheidsproblemen zich vooral voordoen op hogere leeftijd, is te verwachten dat het aantal mensen met gezondheidsproblemen in de Nederlandse bevolking sterk zal toenemen.

Bij planning gezondheidsvoorzieningen te verwachten toename van aandoeningen in bevolking van belang

Bij de planning van gezondheidszorgvoorzieningen is het van belang te anticiperen op de te verwachten toename van bepaalde aandoeningen in de bevolking. In het Nationaal Kompas Volkgezondheid presenteren we bijvoorbeeld het effect van veranderingen in omvang en samenstelling van de Nederlandse bevolking op de toekomstige prevalentie van diabetes mellitus over de periode 2005-2025. Deze informatie is op landelijk niveau onder andere nuttig voor het Ministerie van VWS, dat in haar beleid (preventie en zorg) kan anticiperen op de te verwachten toename van diabetes in de Nederlandse bevolking. Ook op GGD-regioniveau is deze informatie van belang om goed voorbereid te zijn op de te verwachten vraag naar aan diabetesgerelateerde zorg.

Demografische prognose geeft effect van toekomstige ontwikkelingen in omvang en samenstelling van de bevolking

In een demografische prognose wordt nagegaan wat het effect is van toekomstige ontwikkelingen in omvang en samenstelling van de bevolking op bijvoorbeeld de toekomstige incidentie en prevalentie van aandoeningen en op het toekomstige zorggebruik. Hiertoe worden bijvoorbeeld leeftijd- en geslachtspecifieke cijfers over de prevalentie of incidentie van een aandoening toegepast op de bevolkingsprognose van een gemeente, regio of land.

Ter illustratie

Als voorbeeld presenteren we de demografische prognose van diabetes: op basis van leeftijdsspecifieke cijfers over het voorkomen van diabetes (per 1.000 vrouwen) en de toekomstige ontwikkeling van de bevolking (afkomstig uit de CBS-Bevolkingsprognose 2004) zal het aantal vrouwen met diabetes naar verwachting met 30,6% stijgen tussen 2005 en 2025.

Zie rekenvoorbeeld diabetes

Welke gegevens zijn nodig voor een demografische prognose?

Voor een demografische prognose moet je vooraf bepalen:

  1. van welke demografische variabelen je het effect wilt doorrekenen naar de toekomst,
  2. voor welke periode je het effect wilt doorrekenen.

Voor de prognose heb je dan twee soorten basisgegevens nodig:

  1. cijfers over het vóórkomen van de gezondheidsindicator in de te onderzoeken populatie,
  2. cijfers over de toekomstige bevolking.

Keuze in demografische variabelen vaak beperkt tot leeftijd en geslacht

Voor de gezondheidsindicator die je wilt doorrekenen, heb je incidentie- of prevalentiecijfers nodig uitgesplitst naar de gekozen achtergrondvariabelen. Vaak is de keuze van demografische variabelen waarvoor je het effect wilt doorrekenen naar de toekomst echter beperkt tot leeftijd en geslacht. Dit komt omdat veel prevalentie- en incidentiecijfers niet uitgesplitst zijn naar andere achtergrondvariabelen zoals etniciteit.

Voor de demografische prognose van de prevalentie van diabetes heb de prevalentie van diabetes per 1.000 mensen uitgesplitst naar leeftijd (vijfjaarsleeftijdscategorieën) en geslacht nodig.  

Kanttekeningen

Voor de demografische prognose nemen we aan dat het percentage mensen dat een aandoening krijgt (incidentie) of heeft (prevalentie) of bepaalde zorg gebruikt in alle onderscheiden leeftijd- en geslachtsgroepen gelijk blijft in de tijd. In werkelijkheid kunnen leeftijd en geslachtspecifieke incidentie- en prevalentiecijfers van aandoeningen veranderen door met name:

  • Verandering in het voorkomen van risicofactoren: bijvoorbeeld doordat het aantal mensen met overgewicht is toegenomen in de laatste 10 jaar zal het aantal personen met diabetes nog sneller stijgen in de toekomst dan op basis van demografische ontwikkelingen alleen is te verwachten.
  • Veranderingen in het percentage mensen waarvan we weten dat het een ziekte heeft: bijvoorbeeld door grotere alertheid van de huisartsen worden diabetespatiënten vaker gediagnosticeerd, waardoor de prevalentie in de toekomst sneller zal stijgen.

Naar boven


Bronnen

Welke gegevens kunnen worden gebruikt voor een demografische prognose?

Voor de prevalentie- of incidentiecijfers van een gezondheidsindicator kun je verschillende bronnen gebruiken, zoals de gezondheidsenquête van de GGD of de landelijke cijfers die in de laatste landelijke VTV zijn gebruikt.

Voor de bevolkingsaantallen heb je cijfers nodig uitgesplitst naar dezelfde achtergrondvariabelen. Deze aantallen heb je nodig voor zowel het basisjaar als voor het jaar waarvoor je de prognose berekent.

Ter illustratie

Voor de demografische prognose van de prevalentie van diabetes heb je bevolkingsaantallen per 5-jaarsleeftijdscategorie nodig voor mannen en vrouwen afzonderlijk. Dit zowel voor het basisjaar (2005 in ons voorbeeld) als voor het jaar waarvoor je de prognose berekent (2025 in ons voorbeeld).

CBS publiceert toekomstige bevolkingsaantallen

Uit de CBS-bevolkingsprognose kun je bevolkingsaantallen naar leeftijd en geslacht voor de gekozen jaren halen. Het CBS publiceert op haar site elke twee jaar een kortetermijnprognose (ongeveer zes jaren) en elke twee jaar een langetermijnprognose (tot 2050) met toekomstige bevolkingsaantallen naar leeftijd en geslacht voor heel Nederland. Deze prognoses zijn gebaseerd op hypothesen over de toekomstige ontwikkeling van geboorte, migratie en sterfte. Het CBS publiceert ook gegevens over allochtonenprognoses, huishoudenprognoses en regionale prognoses. Alle prognoses op de 'StatLine Databank' zijn gemakkelijk te downloaden naar Excel om zelf mee verder te rekenen. Zie: Icoon: urlStatLine (klik op achtereenvolgens: 'selecteren via themaboom', 'bevolking' en 'prognose').

Informeer ook naar andere informatieve bevolkingsprognoses

Het kan zinvol zijn om te informeren of er nog andere bevolkingsprognoses zijn die bruikbaar zijn. Voor het rapport Groeien in Gezondheid van de GGD Midden-Holland (Treurniet et al., 2006) is bijvoorbeeld de prognose gebruikt die de provincie Zuid-Holland heeft gemaakt (Icoon: urlwww.ris_zh.nl). In deze prognose zijn onder andere de gevolgen van woningbouwprojecten voor de samenstelling van de bevolking meegenomen. Dit is niet het geval bij de CBS-prognoses.

Ter illustratie

Als voorbeeld voor een demografische prognose is in excel de verwachte verandering voor de prevalentie van diabetes in Nederland berekend op basis van demografie. We hebben berekend met hoeveel procent de prevalentie van diabetes toeneemt in de periode 2005-2025 wanneer we rekening houden met de verwachte verandering in omvang en samenstelling van de bevolking naar leeftijd en geslacht.

Zie rekenvoorbeeld diabetes

De volgende gegevens hebben we daarbij gebruikt:

  • prevalentie van diabetes per 1.000 personen naar leeftijd (5-jaarscategorieën) en geslacht (blauwe deel van kolom B en C)
  • bevolkingsaantallen naar leeftijd en geslacht van de bevolking van Nederland in 2005 en 2025 (blauwe deel van kolom D, E, F en G).

Vervolgens is per leeftijd- en geslachtsklasse het absolute aantal patiënten met diabetes voor de jaren 2005 en 2025 berekend (product van prevalentie per 1.000 en bevolkingsomvang gedeeld door 1.000) in de kolommen J, K, L en M. Daaronder wordt de toename over de periode 2005-2025 berekend. In ons voorbeeld zien we dat, wanneer we alleen rekening houden met veranderingen in de omvang en samenstelling van de bevolking naar leeftijd en geslacht, er in de periode 2005-2025 een toename is te verwachten van het aantal diabetes patiënten met 32,5%: voor mannen is dit 34,6% en voor vrouwen 30,6%.

Door in de blauwe gebieden andere cijfers in te voeren kun je berekeningen uitvoeren voor andere ziekten, andere indicatoren, andere jaren of andere regio’s.

Opmerkingen

  • In het voorbeeld is de prevalentie van diabetes doorgerekend naar de toekomst, maar dit kan op dezelfde wijze ook voor allerlei andere indicatoren worden gedaan zoals bijvoorbeeld 'het percentage mensen dat gebruik maakt van fysiotherapie'.
  • Voor alle jaren waarvoor gegevens beschikbaar zijn over de bevolkingsprognose kunnen demografische prognoses berekend worden.
  • Tot nu toe is in de VTV-producten meestal alleen gekeken naar het effect van veranderingen in de samenstelling van de bevolking naar leeftijd en geslacht. Andere demografische factoren, zoals burgerlijke staat en etniciteit, kunnen uiteraard ook meegenomen worden in een demografische prognose. In zulke gevallen moeten de gezondheidsindicatoren en de bevolkingsprognose ook uitgesplitst zijn voor die factor(en) en die gegevens zijn vaak niet beschikbaar. Zo ontbreken vaak (betrouwbare) prevalentiecijfers van allerlei aandoeningen voor verschillende etnische groepen, zeker in gemeenten en regio’s waar het aandeel van deze etnische groepen in de bevolking relatief laag is.
  • Het is aan te raden om met zo nauwkeurig mogelijke cijfers te werken en deze pas aan het eind van de analyse af te ronden. Als je het absolute aantal patiënten met diabetes wilt vermelden zou je dit kunnen afronden op 1.000-tallen of 100-tallen.

Naar boven

Bronnen en Literatuur

Literatuur

  • Treurniet HF, Fiolet DCM, Eysink PED, Poos MJJC, Oers JAM van.Groeien in Gezondheid. Gezondheid en zorg in Midden-Holland,nu en in de toekomst. RIVM-rapport nr. 270644001. Bilthoven: RIVM, 2006.

Begrippen en afkortingen

Afkortingen

CBS
Centraal Bureau voor de Statistiek
URL: http://www.cbs.nl
Toolkit regionale VTV, versie 4.10, 16 februari 2015
© RIVM, Bilthoven / Disclaimer.