Verzamelen data

De peiling is door I&O Research uitgevoerd in opdracht van het Netwerk GOR. Steekproefselectie en het verzamelen van data voor meetronde 3 liep van 1 tot en met 17 maart 2022. In totaal zijn 11.556 I&O Research-panelleden gevraagd om de vragenlijst in te vullen. In totaal hebben 7.840 volwassenen (26 jaar en ouder) deelgenomen aan meetronde 3. 

* Bij ronde 1 en 2 zijn alleen de jongeren onderzocht. Er zijn bij die rondes dus geen resultaten voor volwassenen.

Deelnemers meetronde 3

Van de deelnemers is 51% man en 49% vrouw. Van de deelnemers is 16% tussen de 26 en 35, 15% tussen de 36 en 45, 21% tussen de 46 en 55, 23% tussen de 56 en 65 en 15% tussen de 66 en 75 jaar oud. De overige 9% is 76 jaar of ouder. Daarnaast woont 31% alleen en een kwart is volledig met pensioen. 26% van de deelnemers is laagopgeleid, 40% is middelbaaropgeleid en 34% is hoogopgeleid. De meeste deelnemers wonen in Utrecht (15%), Noord-Holland (15%) en Zuid-Holland (15%). Slechts 3% van de deelnemers woont in Groningen. 

Materiaal 

De dataverzameling vond online plaats met een geprogrammeerde vragenlijst. Deze vragenlijst is opgesteld door Netwerk GOR en bestond uit verschillende vragen met uiteenlopende antwoordcategorieën. De volgende onderwerpen kwamen aan bod:  

• sociaal-demografische kenmerken
• meegemaakte gebeurtenissen tijdens de coronaperiode 
• ervaren invloed van de coronamaatregelen
• algemene gezondheid
• mentale gezondheid
• fysieke gezondheid
• zorg- en ondersteuningsbehoeften
• uitgestelde zorg

Representativiteit en weegfactor

De steekproef is disproportioneel uitgezet naar provincie. Dit betekent dat elke provincie voldoende vertegenwoordigd is, ongeacht de omvang van de provincie. We probeerden minimaal 200 deelnemers per provincie te vinden. Na de dataverzameling hebben we gecorrigeerd voor afwijkingen in representativiteit door weegfactoren toe te kennen op basis van geslacht, leeftijd, regio en opleidingsniveau; daarna vergeleken we de steekproefsamenstelling met de populatiesamenstelling (afkomstig uit de ‘Gouden Standaard’ van het Centraal Bureau van de Statistiek). 

Data-analyse en presentatie resultaten 

Op de website staan gewogen cross-sectionele cijfers gepresenteerd. Dit helpt ons inzicht te bieden in hoe de Nederlandse volwassenen hebben gerapporteerd op mentale en fysieke gezondheid, hulpbehoefte en ervaren invloed van de maatregelen.  

Daarnaast is er in deze ronde exploratief onderzoek uitgevoerd naar potentiële risico- en beschermende factoren. In deze verkennende analyses keken we naar de mogelijke invloed van sociaal-demografische kenmerken en het meemaken van een gebeurtenis tijdens de coronaperiode. We onderzochten verschillen tussen groepen op basis van geslacht, leeftijd, hoogst voltooide opleidingsniveau en woonsituatie. We vergeleken ook mensen die nog last hadden van een corona-gerelateerde gebeurtenis met mensen die daar geen last meer van hadden en die geen gebeurtenis hadden meegemaakt. 

Met chi-kwadraattoetsen toetsten we welke kenmerken invloed kunnen hebben op gerapporteerde mentale en fysieke gezondheid, hulpbehoefte en ervaren invloed van de maatregelen. Omdat het een grote steekproef is hebben we een significantieniveau aangehouden van 1% (p ≤ .01). De volledige tabellen staan in het ‘Feitenblad integrale gezondheidsmonitor COVID-19: 3e kort-cyclische gegevensrapportage volwassenen’.  

Om regionale verschillen in kaart te brengen, bekeken we per provincie de mentale en fysieke gezondheid, hulpbehoefte en ervaren invloed van de maatregelen. De volledige resultaten per provincie zijn te vinden in het ‘Feitenblad integrale gezondheidsmonitor COVID-19: 3e kort-cyclische gegevensrapportage volwassenen’.  

Verdiepende analyses suïcidale gedachten 

Om meer inzicht te krijgen in factoren die samenhangen met verhoogd risico op suïcidale gedachten, hebben we een aantal aanvullende analyses uitgevoerd. De belangrijkste resultaten van deze verdiepende analyses staan op de pagina Mentale gezondheid. 

Specifiek keken we naar achtergrondkenmerken (geslacht, leeftijd, type apparaat waarop de vragenlijst is gevuld – smartphone versus laptop), mentale gezondheid, eenzaamheid ervaren stress, fysieke klachten en trauma indicatie en meegemaakte corona-gerelateerde gebeurtenissen (per corona-gerelateerde gebeurtenis: niets meegemaakt versus meegemaakt, geen last en meegemaakt, wel last) als voorspellers voor suïcidale gedachten. Gezien de grootte van de steekproef hebben we voor iedere analyse een significantieniveau van 1% aangehouden (p ≤ .01). 

Om de samenhang tussen de bovenstaande achtergrondkenmerken/ gezondheidsvariabelen en suïcidale gedachten in kaart te brengen, zijn Spearman’s correlaties uitgevoerd. Hieruit bleek dat mentale gezondheid, eenzaamheid, ervaren stress, fysieke klachten en symptomen van posttraumatische stressstoornis matig tot sterk met elkaar samenhangen (.14 ≤ rho ≤ .51). Vervolgens hebben we een aantal univariabele en multivariabele logistische regressies (corrigerend voor achtergrondkenmerken) uitgevoerd met suïcidale gedachten als uitkomstmaat. Om multicollineariteit te voorkomen zijn deze analyses uitgevoerd per voorspeller (mentale gezondheid, eenzaamheid, ervaren stress, fysieke klachten, trauma indicatie en per corona-gerelateerde meegemaakte gebeurtenis). 

Een samengestelde risicofactor hielp ons om in kaart te brengen wat het gecombineerde effect is van mentale gezondheid, eenzaamheid, ervaren stress, fysieke klachten en trauma indicatie. Hierbij kreeg iedere deelnemer een score, afhankelijk van in hoeveel risicogroepen hij/zij viel (een slechte mentale gezondheid was 1 score, als ze ook nog last hebben van een meegemaakte gebeurtenis was de score 2, etc.). Deze samengestelde risicofactor varieerde van 0 (behoort tot 0 risicogroepen) tot 5 (behoort tot 5 risicogroepen). Vervolgens hebben we - corrigerend voor achtergrondkenmerken - een univariabele en multivariabele analyse uitgevoerd, met de samengestelde risicofactor als voorspeller en suïcidale gedachten als uitkomstmaat. 

Over de surveillance van Nivel Zorgregistraties Eerste Lijn 

De surveillancecijfers van Nivel Zorgregistraties zijn bedoeld voor de signalering van (infectie-)ziekten in de algemene bevolking, maar kunnen ook gebruikt worden voor de monitoring van andere acute klachten. Er zijn wekelijks cijfers beschikbaar over symptomen en aandoeningen in de Nederlandse bevolking op basis van geanonimiseerde gegevens uit elektronische medische dossiers van huisartsenpraktijken. De cijfers worden berekend als het aantal personen dat de huisarts in die week raadpleegde voor bepaalde symptomen of aandoeningen, gedeeld door het totaalaantal ingeschreven patiënten in de praktijk (prevalentie cijfers). De gegevens zijn afkomstig van ongeveer 380 huisartsenpraktijken met ongeveer 1,6 miljoen patiënten (9% van de Nederlandse bevolking). De gegevens over de symptomen en aandoeningen worden routinematig geregistreerd, gebruikmakend van de ICPC International Classification of Primary Care (International Classification of Primary Care) (International Classification of Primary Care, versie 1). Dit classificatiesysteem wordt in Nederland door alle huisartsen gebruikt.

Acute gezondheidsproblemen/condities die mogelijk (direct of indirect) gerelateerd zijn aan de coronapandemie, zoals gepresenteerd aan huisartsen, zijn in kaart gebracht. We richten ons op een aantal niet-specifieke symptomen die een fysieke en/of mentale oorzaak kunnen hebben. Het gaat om zowel symptomen die zijn geregistreerd bij episodes van aandoeningen en symptomen die niet aan een aandoening worden toegeschreven. Een deel van deze symptomen worden door het RIVM genoemd als mogelijke langdurige klachten na het doormaken van een infectie met het coronavirus (een directe link is echter niet te maken: besmetting wordt niet geregistreerd in deze data). Zie onderstaande tabel voor de geïncludeerde symptomen en ICPC codes. 

Lijst met niet-specifieke symptomen en overeenkomende ICPC-1 codes

* Relevant voor Long covid volgens de RIVM-lijst.