Het Strategisch Programma RIVM is ons programma voor eigen onderzoek, innovatie en kennisontwikkeling. We richten ons met dit programma op onderwerpen die extra aandacht verdienen omdat ze in de toekomst invloed kunnen hebben op onze volksgezondheid en leefomgeving.
SPR 2023-2026: nieuwe methoden en technieken
Al het onderzoek dat we bij het RIVM doen, levert veel data op. En data vormen de basis voor onze publicaties, adviezen en informatievoorziening. Maar de hoeveelheid, complexiteit en variëteit van data nemen toe. Dat vraagt om nieuwe onderzoeksmethoden en -technieken. En om nieuwe methoden en technieken voor het verzamelen, verwerken, analyseren en ontsluiten van data. In de periode van 2023 tot 2026 richt SPR (Strategisch Programma RIVM ) zich op het ontwikkelen en toepassen van die nieuwe methoden en technieken.
Er zijn vijf categorieën van methoden en technieken die we gaan vernieuwen, (door)ontwikkelen en toepassen:
- Methoden en technieken voor het meten en monitoren van gegevens die zijn verzameld door veldwerk, laboratoriumonderzoek en/of epidemiologie.
- Methoden en technieken om grote en gecombineerde gegevensbestanden te analyseren, gegevensstromen (lokaal tot globaal) te integreren en informatie in ‘real time’ samen te brengen.
- Methoden, modellen en technieken om integrale afwegingen te kunnen maken. En verbeteren proces- en uitkomstindicatoren om maatschappelijke baten uit te rekenen en zichtbaar te maken.
- Methoden om burgers te betrekken bij het verzamelen van gegevens en voor het beter ontsluiten van gegevens en het uitleggen van de effecten van interventies aan burgers en beleidsmakers.
- Methoden en technieken om maatschappij- en gedragswetenschappelijke aspecten te integreren in RIVM-onderzoek dat is gericht op verbetering van de volksgezondheid, veiligheid en duurzaamheid.
In totaal worden er in deze SPR-ronde ongeveer 30 projecten uitgevoerd. Onderstaande projecten zijn gestart in 2023 en 2024:
Burgers betrekken bij RIVM-onderzoek (5B)
Naam van het onderzoek: Betrekken van Burgers Bij Beleidsmodellering en Beleidsadvisering (5B)
Wat?
In dit project ontwikkelen we een leidraad voor het betrekken van burgers bij RIVM-onderzoek. Deze leidraad biedt hulp en advies aan onderzoekers over de best passende manier om burgers bij onderzoek te betrekken. We doen binnen dit project ook ervaring op met verschillende vormen en methoden van burgerbetrokkenheid
Waarom?
Het betrekken van burgers kan bijdragen aan de kwaliteit en de relevantie van onderzoek. Burgerbetrokkenheid is verder belangrijk omdat burgers via belastingen (indirect) betalen voor onderzoek. Binnen het RIVM hebben we alleen nog weinig ervaring met het betrekken van burgers bij onderzoek. Ook is het vaak onduidelijk wat de beste passende manier is om burgers bij onderzoek te betrekken.
Hoe?
We ontwikkelen eerst een eerste versie van de leidraad op basis van inzichten uit de literatuur en gesprekken met experts. Vervolgens gaan we zelf op drie manieren burgers betrekken bij ons onderzoek naar maatregelen om alcoholconsumptie te verminderen. Ook gaan we samen met andere onderzoekers ervaringen met burgerbetrokkenheid delen. Op basis hiervan wordt de leidraad verbeterd.
Samenwerking
Binnen RIVM:
- Onderzoekers van andere RIVM-projecten die zich bezighouden met burgerbetrokkenheid
Buiten RIVM:
- Drie burgeronderzoekers
- Vrije Universiteit Amsterdam
- Amsterdam Public Health
- Athena Instituut
- Trimbos Instituut
content Begrijpen wanneer beleid burgers in staat stelt hun voedingsgedrag aan te passen
Naam van het onderzoek: BEleid met DOEnvermogen LaDen (BEDOELD)
Wat?
In dit project proberen we meer inzicht te krijgen in wanneer en hoe mensen beleid naleven. Daarbij kijken we naar voedingsgedrag. Wat zorgt ervoor dat mensen beleidsmaatregelen rondom voeding kunnen en willen naleven, en dat we dus een duurzame en gedragen verandering in de samenleving kunnen realiseren?
Waarom?
Of en hoe overheidsbeleid effect heeft, hangt van meerdere dingen af. Het hangt ervan af of de middelen die worden ingezet bijdragen aan de verandering die moet plaatsvinden (technische efficiëntie). Maar ook van hoe goed burgers beleid kunnen omzetten in gedrag. Soms werken meerdere beleidsmaatregelen ook tegen elkaar in, waardoor het effect ervan afneemt. Door voor beleid over voedingsgedrag te onderzoeken hoe al deze dingen op elkaar inspelen, leren we wanneer en hoe beleid effectief is.
Hoe?
We gaan een model bouwen waarin we de complexe samenhang tussen landelijk beleid en individuele keuzes inzichtelijk maken. Daarin bestuderen we het veranderen van een voedingspatroon naar minder vlees en meer groenten met zoveel mogelijk relevante factoren. We gaan hiervoor modellen van Shift Diets gebruiken, literatuuronderzoek doen en gebruikmaken van ‘group model building’ en ‘agent based modelling’.
Samenwerking
Erasmus Universiteit.
content BEHAVING
Naam van het onderzoek: BEleidsadvies op Hoger niveau Door Aansluiting Van INfectieziektemodellen op Gedragswetenschap (BEHAVING)
Wat?
Het doel van dit project is om de invloed van gedragsverandering op de verspreiding van infectieziekten beter te schatten en te begrijpen. We willen hiervoor rekenmodellen gebruiken. Dat zijn simpele weergaven van de werkelijkheid die veel gebruikt worden om de effecten van maatregelen te onderzoeken. Rekenmodellen zijn belangrijk voor de ondersteuning van beleid.
Waarom?
Gedrag speelt een belangrijke rol bij de verspreiding van infectieziekten. Dat blijkt uit gegevens over seksueel gedrag en de COVID-19-pandemie. Toch wordt kennis uit de gedragswetenschappen nog weinig gebruikt in rekenmodellen. Door gedrag en factoren die dit gedrag verklaren mee te nemen in rekenmodellen, kan de betrouwbaarheid van beleidsadviezen en de effectiviteit van beleid verbeteren.
Hoe?
We gebruiken bestaande gedragsdata. En we ontwikkelen een raamwerk om nieuwe gedragsdata te verzamelen en om gedrag van mensen beter te kunnen inschatten. Met deze nieuwe inschattingen passen we onze rekenmodellen over infectieziekten aan. We richten ons op chlamydia, COVID-19, rotavirus en mazelen.
De eiwittransitie datagedreven vooruithelpen (BIGFOOD)
Naam onderzoek: Boer-tot-bord transities en hun impact – big data benaderingen (BIGFOOD)
Wat?
In het BIGFOOD‐project ontwikkelen we datagedreven onderzoeksinfrastructuur en ‐methoden voor (kennis)vragen rondom voeding en voedsel. We richten ons daarbij op de eiwittransitie, d.w.z. dat we meer plantaardige en minder dierlijke eiwitten gaan gebruiken, omdat dat goed is voor natuur, milieu en gezondheid. We onderzoeken hoe we met behulp van experts en data uit verschillende domeinen en data science maatregelen kunnen identificeren om de eiwittransitie vooruit te helpen. Daarbij kijken we naar de effecten op volksgezondheid, voedselveiligheid en milieu.
Waarom?
Als we willen dat onze leefwereld en wijzelf gezond blijven, moeten we van een voeding met veel dierlijke eiwitten omschakelen naar een voeding met veel plantaardige eiwitten. Dit vergt een omslag in de hele voedselproductieketen. In dit project bekijken we wat veelbelovende strategieën voor de eiwittransitie zijn en rekenen we de potentiële effecten ervan door.
Een belangrijk doel is ook dat computer‐technici, data scientists en onderzoekers uit verschillende voedselgerelateerde domeinen (gezondheid, chemische en microbiologische voedselveiligheid en duurzaamheid) beter met elkaar kunnen samenwerken. Bovendien willen we een datawerkplaats ontwikkelen die ook na het project gebruikt wordt voor onderzoek op het gebied van gezonde, veilige en duurzame voeding. De ervaring leert echter dat het lastig is om het potentieel van dergelijke datawerkplaats te kunnen benutten. Daarvoor is het ook nodig dat onderzoekers uit verschillende domeinen elkaar weten te vinden en worden getraind in samenwerking en het gebruiken van het datawerkplaats.
Hoe?
Transdisciplinaire samenwerking
Transdisciplinaire samenwerking krijgt veel aandacht binnen BIGFOOD. Dit houdt o.a. in dat we we de onderzoeksvragen gezamenlijk definiëren met diverse professionals in designathons. Data uit de verschillende domeinen brengen we samen en analyseren we, zodat we kunnen komen tot een integrale blik. Hierbij volgen we FAIR principes, wat betekent dat onze data vindbaar, toegankelijk, uitwisselbaar en herbruikbaar zijn. We doen hiervoor o.a. ervaring op met het gebruik van ontologieën en knowledge graphs om data uit verschillende bronnen met elkaar te kunnen
combineren en analyseren.
Hoe gebruiken we ontologieën en knowledge graphs?
Ontologieën en Knowledge Graphs worden gebruikt om te beschrijven hoe data is gedefinieerd en met elkaar samenhangt. Door te werken met ontologieën en knowledge graphs maken we data uit verschillende bronnen beter vindbaar en interoperabel zowel voor computers als voor mensen.
We maken o.a. gebruik van de “FoodOn” ontologie die wereldwijd wordt gebruikt om voedsel te beschrijven, dus (delen van) planten, dieren en schimmels en de voedselproducten die hiervan kunnen worden gemaakt.
Wat levert BIGFOOD op?
Binnen BIGFOOD ontwikkelen we een ‘datawerkplaats’, een centrale lek waar we onze data, en de ‘BIGFOOD‐toolbox’, met handige voorbeeldscripts om de data in de werkplaats te analyseren, verzamelen.
We ontwikkelen kennis en doen ervaring op met datagedreven werken, data science technieken waaronder het gebruik van ontologieën en knowledge graphs, en transdisciplinaire samenwerking. We ontwikkelen een lesmodule over gebruik van de datawerkplaats, om ervoor te zorgen dat deze breder kan worden toegepast.
De wetenschappelijke resultaten van het project worden beschreven in een proefschrift met ten minste vier wetenschappelijke artikelen. Eén van deze artikelen zal gaan over de evaluatie van de transdisciplinaire samenwerking.
Samenwerking
Betrokken centra binnen het RIVM zijn: Preventie, Leefstijl en Gezondheid (PLG), Zoönosen en Omgevingsmicrobiologie (Z&O (Zoönosen en Omgevingsmicrobiologie)), Duurzaamheid, Milieu en Gezondheid (DMG (Department of Sustainability, Environment and health)), Milieukwaliteit (MIL (Milieukwaliteit)), Informatievoorziening (IVO) en Gezondheidsbescherming (GZB (Gezondheidsbescherming)).
Externe samenwerkingspartners zijn Wageningen Universiteit en Research (WUR), Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) en de Nederlandse Voedsel‐ en Waren Autoriteit (NVWA).
Coördinatoren van de 4 werkstromen in het project:
- Marga Ocke (PLG) – Coördinatie en disseminatie
- Rob Beffers (IVO (Instituut voor Onderzoek naar Leefwijzen en Verslaving)) – Dataplatform en toolbox
- Eline Verhoeven (MIL) – Transdisciplinair leren
- Ido Toxopeus (PLG) – Toepassingen eiwittransitie
Contact: bigfood@rivm.nl
De waarde van natuur en biodiversiteit voor een duurzame landbouw en gezonde leefomgeving (BIOTICHS)
Naam onderzoek: BIOTICHS: Biodiversity Indication Opportunities forwarding Transitions Into Circular, Healthy and Sustainable societies
Wat?
SPR (Strategisch Programma RIVM
) BIOTICHS wil bijdragen aan ‘bending the curve’ van biodiversiteitsverlies door de meerwaarde van natuur en biodiversiteit onder meer voor een natuur-inclusieve, duurzame landbouw in beeld te brengen, waarbij ecosysteemdiensten optimaal worden benut en humane gezondheid wordt gediend.
Waarom?
Natuur en biodiversiteit staan onder druk, door bv. stikstof, toxische stoffen, verdroging, intensieve bodembewerking en verlies aan habitat, terwijl we de leefomgeving niet optimaal benutten. Voor de omslag naar een duurzaam beheer van de leefomgeving is het belangrijk dat we de oorzaken van het verlies aan biodiversiteit kunnen achterhalen zodat we natuur, biodiversiteit en ecosysteemdiensten beter en duurzamer kunnen benutten. Om daarover goed te kunnen adviseren is modellering van drukfactoren, biodiversiteit en ecosysteemdiensten noodzakelijk.
Hoe?
We gaan de biodiversiteit en invloed van drukfactoren analyseren met nieuwe methoden als machine learning. Zo willen we de toestand van de biodiversiteit in relatie met het leveren van ecosysteemdiensten vaststellen, en oplossingen voor duurzaam beheer en ruimtelijke inrichting verkennen. Daarbij geven we specifieke aandacht aan bodembiodiversiteit en de relatie met het functioneren van ecosysteemdiensten en humane gezondheid
Samenwerking
- DMG (Department of Sustainability, Environment and health) (initiator)
- MIL (Milieukwaliteit)
- Universiteit Wageningen
- Universiteit Nijmegen
Naam onderzoek: Brede detectie en identificatie van chemische en biologische agentia voor het opsporen van security-gerelateerde risico’s (BroSure)
Wat?
Het doel van BroSure is om innovatieve, brede, chemische en biologische detectie- en identificatietechnieken te ontwikkelen. Zodat we beter en sneller onbekende gezondheids-, veiligheids-’ en milieurisico’s kunnen identificeren. Het eindproduct is een methodiek om inspecties en handhavingsinstanties te ondersteunen bij het snel opsporen van incidenten, of illegale activiteiten met onbekende chemische of biologische agentia.
Waarom?
Uit eerdere SPR (Strategisch Programma RIVM
)-projecten bleek dat de informatie-uitwisseling tussen de public health sector en de security sector moet worden verbeterd en dat zij meer gebruik kunnen maken van elkaars expertise.
BroSure laat partijen uit de security sector, zoals toezichthouders en handhavers, zien hoe de expertise uit de public health sector op het gebied van chemische, biologische, radiologische en nucleaire stoffen hen kan bijstaan in hun werk. Dat doet BroSure aan de hand van verkennende studies.
Hoe?
Brede detectie- en identificatiemethoden voor chemische en biologische agentia worden ontwikkeld op basis van nieuwe hoge-resolutie massaspectrometrie en innovatieve massive parallel DNA (deoxyribonucleic acid) sequencing-technieken. Validatie van de nieuw ontwikkelde methoden vindt plaats samen met inspectie en handhavingsinstanties. Bijvoorbeeld bij biovergistingsinstallaties of bij verdenkingen van illegale lozingen van drugsafval.
Samenwerking
- Wageningen Food Safety Research (WFSR (Wageningen Food Safety Research ))
- Nederlands Forensisch Instituut (NFI (Nederlands Forensisch Instituut))
Is het project een vervolg van een ander project?
Ja, dit project bouwt voort op de SPR-projecten Envisage en Versterking CBRN (Chemische, biologische, radiologische en nucleaire
). Envisage bracht in kaart wat er in Nederland wordt gedaan aan signalering van chemische en biologische risico’s voor de mens en hoe die signalering functioneert. Het SPR-project Versterking CBRN bracht de expertise binnen en buiten het RIVM in kaart op het gebied van chemische, biologische, radiologische en nucleaire (CBRN) agentia. Dit SPR-project bouwt voort op de informatie uit deze twee projecten.
Naam onderzoek: From Complex Adaptive Systems towards the SImulation of actionS (CASSIS)
Wat?
CASSIS genereert kennis over hoe je kunt ingrijpen in het systeem dat leidt tot veel burn-outs onder werkenden, en chronische stress onder bewoners door stedelijke verdichting. De resultaten worden verspreid via wetenschappelijke artikelen en presentaties voor verschillende doelgroepen.
Waarom?
De mentale gezondheid van de Nederlandse bevolking staat onder druk. Voorbeelden daarvan zijn de toename van burn-outs onder werkenden en het optreden van chronische stress onder bewoners door stedelijke verdichting. Kwalitatieve systeemmodellen geven inzicht in de onderliggende mechanismen van deze complexe maatschappelijke problemen. Voor preventie is het van belang om deze kennis te vertalen naar systeemacties en de impact van deze acties te onderzoeken.
Hoe?
In CASSIS worden 2 vernieuwende methoden vanuit het systeemdenken toegepast, namelijk:
- Het Action Scales Model (ASM) om samen met stakeholders systeemacties te identificeren om in te grijpen in het systeem.
- Systeem Dynamische Simulatie Modellen (SDSM) om de impact van de systeemacties in een kwantitatief model te simuleren.
Samenwerking
- Amsterdam UMC (Universitair Medisch Centrum)
- Erasmus MC (Erasmus University Medical Center)
- Trimbos-instituut
- TNO
Is het project een vervolg van een ander project?
CASSIS is een vervolg op de SPR (Strategisch Programma RIVM
)-projecten COLLABORATE en INCLUSIVE.
Naam onderzoek: Cells4Thought: Human cell models for healthy brains
Wat?
In dit project wordt met humaan-relevante celmodellen onderzocht of en hoe chemische stoffen effect kunnen hebben op de hersenontwikkeling. Het doel is om beter te kunnen voorspellen of chemische stoffen schadelijk zijn dan we nu kunnen met de huidige methoden.
Waarom?
Er zijn aanwijzingen dat chemische stoffen bijdragen aan de verstoring van de hersenontwikkeling. De manier waarop dit nu wordt getest, vooral met proefdieren, lijkt niet goed te kunnen voorspellen voor de mens. Daarom moeten er nieuwe modellen worden ontwikkeld, die de menselijke hersenontwikkeling beter nadoen.
Hoe?
In het project gebruiken we menselijke stamcellen. Deze cellen gebruiken we om te testen hoe bepaalde stoffen de hersenontwikkeling beïnvloeden. Er worden ook mutaties gemaakt in het DNA (deoxyribonucleic acid) van de cellen, om te onderzoeken of mensen met bepaalde genetische defecten gevoeliger zijn voor chemische stoffen dan anderen.
Samenwerking
- Amsterdam Universitair Medische Centra – Kenniscentrum voor ontwikkelingsstoornissen
- Erasmus Medisch Centrum – Ontwikkelingsbiologie / iPS facility
content technologische innovaties voor de energietransitie beter beoordelen op duurzaamheid en veiligheid
Naam van het onderzoek: CHANGE: - aCtionable Hotspot identificAtion and impact iNteGration for the Energy transition
Wat?
Technologische innovaties spelen een belangrijke rol in de energietransitie. Het doel van dit project is om beter te leren beoordelen hoe duurzaam die innovaties zijn. Daarbij willen we ook de gevolgen van die innovaties voor veiligheid, sociale interacties en gedrag meenemen. Dit moet leiden tot een analysemethode waarmee we de transitie beter kunnen begrijpen. Met zo’n instrument kan beter geadviseerd worden over waar de energietransitie kan worden gestuurd en hoe knelpunten kunnen worden voorkomen.
Waarom?
Veel oplossingen voor de energietransitie zijn gebaseerd op technologische innovaties die ervoor zorgen dat we geen fossiele brandstoffen meer nodig hebben. Dit zijn innovaties zoals warmtepompen, zonnepanelen en windmolens. Het is nog onduidelijk wat de gevolgen kunnen zijn voor bijvoorbeeld veiligheid, sociale interacties en gedrag. Terwijl deze zaken zullen bepalen of mogelijke oplossingen succesvol zijn. Daarom is er, om de transitie en de mogelijke gevolgen beter te begrijpen, een analysemethode nodig waarin zowel de technologische ontwikkeling en bijbehorende impact op de gezondheid van mens en milieu als de dynamiek tussen gedrag, technologie en milieu is geïntegreerd.
Hoe?
Dit project heeft twee belangrijke onderdelen:
- Het koppelen van rekenmodellen voor impact van stoffen, materialen en geluid op gezondheid en milieu aan scenario modellen voor gebruik van nieuwe energie technologie voor verduurzaming van de woning.
- Ontwikkeling van zogenaamde agent-based modellen op basis van gedragsonderzoek met betrekking tot verduurzaming van de woning.
Uiteindelijk wordt een analysemethode ontwikkeld op basis van beide onderdelen om inzicht te krijgen in de belangrijkste factoren die de energie transitie zullen versnellen of vertragen.
Samenwerking
Binnen RIVM:
- Centrum Duurzaamheid Gezondheid en Milieu
- Centrum Veiligheid
- Centrum Veiligheid Stoffen en Producten
- Centrum Gezondheid en Maatschappij
- Centrum Milieukwaliteit
Buiten RIVM:
- TPM EnergyTransition Lab, TU (Technische Universiteit) Delft
- Centrum voor Milieuwetenschappen, Universiteit Leiden
Naam onderzoek: Childvacc: Vaccinatie van kinderen tegen respiratoire virussen, wat is de beste aanpak?
Wat?
Vaccinatie van gezonde kinderen tegen het influenza- en coronavirus wordt in Nederland in principe nog niet toegepast. Maar het zou de ziektelast en ziekenhuisopnames van kinderen kunnen verlagen. Hoewel vaccinatie op de korte termijn effectief is, toonden dierstudies aan dat het de bescherming tegen potentiële pandemische virussen op latere leeftijd kan verminderen. Er zijn andere types vaccins in ontwikkeling die dit mogelijke probleem kunnen omzeilen. In dit project onderzoeken we of deze vaccins een goed alternatief zijn, en hoe het immuunsysteem erop reageert.
Waarom?
Deze kennis is noodzakelijk om de beste aanpak voor vaccinatie van kinderen tegen het influenza- en coronavirus te kunnen bepalen.
Hoe?
De onderzoeksvragen kunnen niet worden onderzocht bij mensen. Daarom bootsen we korte- en lange termijn scenario's na in muismodellen. We maken gebruik van de huidige geregistreerde vaccins en alternatieve, universele mRNA-vaccins. We implementeren nieuwe technologieën voor een uitgebreide analyse van de aangeboren en adaptieve immuunrespons, en om de werkzaamheid van vaccins tegen huidige circulerende en potentieel pandemische virussen te beoordelen. De resultaten koppelen we aan de uitkomsten van een coronavaccinatie-onderzoek bij mensen. Naast wetenschappelijke onderzoekpublicaties stellen we een review samen waarin we het huidige lange termijn inzicht in kindervaccinatie tegen respiratoire virussen samenvatten.
Samenwerking
- University of Pennsylvania
- Universiteit Utrecht
- Vaccine Formulation Institute
Samenwerken voor inzicht in de complexiteit van mentale gezondheidsproblemen bij werkenden
Naam onderzoek: COLLABORATE
Wat?
In dit project wordt het mechanisme onderliggend aan de hoge prevalentie van burn-out onder werkenden onderzocht vanuit het complexe systeemdenken. Het doel van dit project is tweeledig: 1) ervaring op te doen met de toepassing van een methodiek vanuit het complexe systeemdenken voor dit belangrijke maatschappelijke vraagstuk én 2) inzicht te verkrijgen in mechanismen die een rol spelen bij een hoge prevalentie van burn-out onder werkenden.
Waarom?
Ongeveer 17% van de werknemers krijgt jaarlijks te maken met een burn-out en dit gaat vaak gepaard met langdurig ziekteverzuim en hoge kosten voor werkgevers en de maatschappij. Kennis over het onderliggende complexe systeem van determinanten (op verschillende niveaus) is van belang om te identificeren waar kansen liggen voor effectieve preventie van burn-out.
Hoe?
Samen met experts wordt een Causaal Loop Diagram (CLD) ontwikkeld dat inzicht geeft in het complexe systeem onderliggend aan de prevalentie van burn-out. Allereerst wordt er een verdieping van de methode van CLDs uitgevoerd, vervolgens wordt een CLD ontwikkeld in 3 bijeenkomsten met experts op het thema arbeid en mentale gezondheid.
Samenwerking:
- Intern: VPZ (Voeding, Preventie en Zorg), G&M (Gezondheid en Maatschappij)
- Extern: Trimbos-instituut, Amsterdam-UMC (Universitair Medisch Centrum)
Naam onderzoek: Consented RAre Disease screening early in LifE: CRADLE
Wat?
Hoe kan DNA (deoxyribonucleic acid) sequencing toegevoegde waarde hebben in de neonatale hielprikscreening in Nederland? Dit project onderzoekt de kansen en uitdagingen van DNA sequencing op ernstige, behandelbare aandoeningen bij de screening van pasgeborenen. Het brengt in kaart welke technologische, ethische, juridische en maatschappelijke vragen daarbij komen kijken. Waar moeten deze testen aan voldoen als ze worden toegepast? Hoe denken verschillende betrokken partijen hierover? Hoe kijkt de algemene bevolking naar deze toepassingen, en wat vinden ouders van pasgeborenen belangrijk?
Waarom?
Wereldwijd zien we sterke ontwikkelingen in de toepassing van genoombrede DNA technologieën in neonatale screening. Met dit onderzoeksproject onderzoeken we de mogelijkheden en uitdagingen van deze DNA- (Desoxy nucleinezuur)technologieën voor de hielprikscreening in Nederland. Zo kan het RIVM adequaat reageren op toekomstige ontwikkelingen, en anticiperen op vragen uit de samenleving.
Hoe?
Het project bestaat uit een combinatie van technisch en sociaalwetenschappelijk onderzoek. Het onderzoek brengt praktische en technische aspecten van DNA sequence technologieën en de gegevensopslag in kaart. En ook het effect van DNA sequencing op de laboratoriumlogistiek van de huidige screening. Voor een aantal aandoeningen van de huidige neonatale hielprikscreening wordt de prestatie van DNA sequencing testen vergeleken met de huidige testmethoden. Door interviews en focusgroepen onderzoekt dit project de perspectieven van betrokken partijen en het algemene publiek op belangrijke ethische, juridische en maatschappelijke vraagstukken. De informatiebehoefte van het publiek en ouders van pasgeborenen wordt in kaart gebracht door middel van specifieke vragenlijsten.
Uiteindelijk brengt het project de bevindingen samen in een implementatiekader voor DNA sequencing in neonatale hielprikscreening.
Samenwerking
- Amsterdam UMC (Universitair Medisch Centrum), afdeling Humane Genetica, sectie Community Genetics
- Leiden UMC, afdeling Kindergeneeskunde, Laboratorium voor Primaire immuundeficiënties
Naam onderzoek: DEbugging MIclassification: STatistical methods for correction of InFormation bias in epidemiologY (DEMISTIFY)
Wat?
We onderzoeken de validiteit en toepasbaarheid van verschillende statistische methoden om informatiebias te corrigeren. Het doel is de opgedane kennis toepassen in toekomstige onderzoeksprojecten en surveillanceprogramma’s binnen het RIVM. Dit houdt in dat misclassificatieproblemen worden herkend en dat de vertekening van de resultaten wordt gecorrigeerd door middel van geschikte statistische methoden.
Waarom?
Misclassificatie van blootstelling of uitkomststatus komt veel voor bij surveillance en epidemiologische studies en leidt tot informatiebias. Dit compliceert de interpretatie van resultaten en kan leiden tot verkeerde conclusies. Er bestaan statistische methoden die informatiebias reduceren, maar deze zijn slecht geïmplementeerd door onder meer onbekendheid en onervarenheid.
Hoe?
We selecteren 3 tot 5 representatieve cases binnen het RIVM waar informatiebias door misclassificatie een rol speelt. Per casus bepalen we welke statistische methoden geschikt zijn. We valideren de methoden door middel van simulatiestudies en door de methoden toe te passen op de surveillance- of studiedata. We vertalen de bevindingen in een richtlijndocument.
Samenwerking
- LUMC (Leids Universitair Medisch Centrum)
Onderzoek naar textminingmethoden (EFFICIENT)
Naam onderzoek: Efficient
Waarom?
Het RIVM krijgt elke dag honderden vragen, opmerkingen en ideeën van burgers en van artsen en verpleegkundigen over verschillende onderwerpen. Deze informatie kunnen we gebruiken om ons onderzoek, ons beleidsadvies en onze communicatie beter af te stemmen op wat de maatschappij nodig heeft. Textmining kan een goede aanvulling zijn op traditionele manieren om aan informatie te komen, zoals interviews en vragenlijsten.
Hoe?
Voor vier onderwerpen (stikstof, gedragsinterventies tijdens COVID-19, baarmoederhalskankerscreening en HPV (humaan papillomavirus)-vaccinatie) gebruiken we nieuwe en bewezen textminingmethoden. Hierna toetsen we hoe nauwkeurig en haalbaar deze methoden zijn. De gegevens die met textmining verzameld zijn visualiseren we vervolgens op verschillende manieren en leggen we voor aan experts om te testen hoe relevant deze gegevens voor hun werk zijn. We maken ook een cursus over textmining om kennis en expertise te delen onder onderzoekers en om te zorgen dat deze kennis lang bewaard blijft.
Team
- Kernteam Efficient: Mart Stein (projectleider – LCI (Landelijke coördinatie infectieziektebestrijding)/CIb (Centrum Infectieziektebestrijding (onderdeel van het RIVM))), Marion de Vries (LCI/CIb), postdoc textmining (LCI/CIb-VU (Vrije Universiteit Amsterdam)), Jurriaan Biesheuvel (SIM/IV (Informatievoorziening )) en externe partner: Florian Kunneman (Faculty of Science, Artificial Intelligence of Vrije Universiteit voor hun expertise op het gebied van kunstmatige intelligentie (KI) en textmining, en de verbinding met andere vooraanstaande textminingexperts.
- Voor iedere casus betrekken we apart inhoudelijke experts van de LCI/CIb, EPI (Centrum Epidemiologie en Surveillance van infectieziekten)/CIb, G&M (Gezondheid en Maatschappij)/V&Z (Volksgezondheid en Zorg), VPZ (Voeding, Preventie en Zorg)/V&Z, Communicatie M&V, Communicatie CvB (Centrum voor Bevolkingsonderzoek) en Communicatie CIb, DVP (Dienst Vaccinvoorziening en Preventieprogramma's).
- Vanwege het gebruik van verschillende complexe databronnen, betrekken we daarnaast ook technische adviseurs zoals RIVM-informatiemanagers, privacy coördinatoren en data scientists van de IV-organisatie.
Effecten van energietransitiemaatregelen in woningen op de gezondheid (ENABLE)
Naam onderzoek: ENABLE - ENergietrAnsitie en BinnenmiLiEu: Ontwikkeling risicobeoordelingsmethodiek voor gecombineerde blootstelling
Wat?
In ENABLE onderzoeken we wat de impact is op de gezondheid van maatregelen om huizen te verduurzamen. Daarbij maken we gebruik van metingen die we zelf uitvoeren en resultaten van bestaande studies. Ook zullen we methoden voor het beoordelen van risico’s uit de scheikunde, de biologie en het stralingsonderzoek combineren.
Waarom?
In het Klimaatakkoord is afgesproken dat in 2050 woningen en gebouwen van het aardgas af zijn. Dat betekent dat veel bestaande woningen verduurzaamd moeten worden. Maatregelen om woningen te verduurzamen kunnen de kwaliteit van de lucht in huis beïnvloeden. Dit kan positieve of negatieve effecten hebben op de gezondheid. Op dit moment weten we niet hoe woonwijken zo gezond mogelijk aardgasvrij gemaakt kunnen worden.
Hoe?
We zullen de kwaliteit van de lucht in huizen meten en modelleren voor en na het nemen van maatregelen om de woning te verduurzamen. Daarbij nemen we mee hoe bewoners omgaan met de maatregelen en hoe deze worden ervaren. We gaan verschillende methoden voor de beoordeling van chemische, microbiologische en stralingsrisico’s combineren om de effecten op de gezondheid te bepalen.
EVAluatie van preventiebeleid voor betere MENTale gezondheid (EVAneMENT)
Naam van het onderzoek: EVAluatie van preventiebeleid voor betere MENTale gezondheid (EVAneMENT)
Wat?
We willen kunnen inschatten wat de langetermijngevolgen zijn van beleid voor een betere mentale (psychische) volksgezondheid. Daarom gaan we manieren ontwikkelen om die inschatting te kunnen maken. Hierbij gaan we kijken naar preventiebeleid dat is gericht op jongeren. Het doel van zulk beleid is om de mentale gezondheid van jongeren te verbeteren en op latere leeftijd mogelijke psychische problemen te voorkomen of tegen te gaan. Het is niet makkelijk om de langetermijneffecten van preventiebeleid voor een betere mentale gezondheid in te schatten. Dat komt doordat mentale (on)gezondheid verschillende oorzaken kan hebben en lastig te meten is.
Waarom?
Het gaat niet goed met de mentale gezondheid van jongeren. Veel jongeren hebben bijvoorbeeld last van psychische klachten zoals stress en eenzaamheid. Er komt veel nieuw preventiebeleid aan om dit te verbeteren. De langetermijngevolgen van dit beleid op de mentale volksgezondheid kunnen we nu alleen nog niet goed inschatten. En dat is wel nodig om goede keuzes te maken.
Hoe?
We gaan een model ontwikkelen waarmee als het ware voor elke jongere de mentale gezondheid wordt doorgerekend. Met dit model kun je de effecten van beleid inschatten door te kijken hoe het zou gaan met of zonder dat beleid. We gaan dit doen samen met ervaringsdeskundigen en beleidsmakers. We gaan ook de waarde van mentale gezondheid onderzoeken. Dat wil zeggen, we gaan kijken hoeveel mensen over zouden hebben (in geld of in tijd) voor een betere mentale gezondheid. Dat gaan we doen met vragenlijsten bij een grote groep jongeren en beleidsmakers.
Samenwerking
We voeren dit project uit als team van onderzoekers en ervaringsdeskundigen met uiteenlopende achtergronden. Zowel intern op het RIVM, als extern.
Binnen RIVM:
- IV (Informatievoorziening )-organisatie: de afdeling Statistiek, Data Science en Modellering (SIM) van de stafeenheid Onderzoeks en Datadiensten (ODD)
- Kennisdomein Volksgezondheid en Zorg (V&Z (Volksgezondheid en Zorg)): de afdeling Kwaliteit van Zorg en Gezondheidseconomie (KZG (Kwaliteit van Zorg en Gezondheidseconomie)) van het centrum Voeding, Preventie en Zorg (VPZ (Voeding, Preventie en Zorg))
- Kennisdomein Milieu en Veiligheid (MenV): de afdeling Industriële Chemicaliën en Milieueconomie (ICM) van het centrum Veiligheid van Stoffen en Producten (VSP (Veiligheid Stoffen en Producten)).
Buiten RIVM:
- Het Trimbos-instituut
- Mind Landelijk Platform Psychische Gezondheid
- Vrije Universiteit Amsterdam
- Rijksuniversiteit Groningen
- Nederlands Jeugdinstituut (NJI)
Naam onderzoek: Future Air
Wat?
Hoe verandert de luchtkwaliteit in Nederland door klimaatveranderingen? In dit project onderzoeken we hoe de concentraties en blootstelling van luchtverontreinigende stoffen in de toekomst veranderen door klimaatverandering. Denk aan onder meer stikstofdioxide, fijnstof, ozon en pollen. De uitkomsten worden beschreven in wetenschappelijke artikelen en gebruikt bij toekomstscenario’s voor de luchtkwaliteit.
Waarom?
Ons klimaat verandert en de effecten zijn nu al zichtbaar op de weerpatronen. Dit zal de komende decennia doorgaan. Naast directe gevolgen beïnvloedt klimaatverandering ook de blootstelling aan verontreinigende stoffen in de lucht. Dat heeft gevolgen voor de volksgezondheid. Hoe verhouden deze effecten zich tot de effecten van het huidige en toekomstige luchtbeleid in Nederland en Europa?
Hoe?
Om dit te onderzoeken koppelen we de uitkomsten van klimaatmodellen aan modellen voor luchtkwaliteit. Verschillende scenario’s voor klimaat- en luchtkwaliteit worden doorgerekend op hun effecten voor concentraties van luchtverontreinigende stoffen en pollen in Nederland. Ook wordt een inschatting gemaakt van de gezondheidseffecten.
Samenwerking
- KNMI (Koninklijk Nederlands Meteorologisch Instituut)
- UK (United Kingdom) Centre for Ecology & Hydrology
- Finnish Meteorological Institute
- Swiss Tropical and Public Health Institute
Gezondheidseffecten van (infrastructurele) interventies in de leefomgeving
Naam van het onderzoek: Gezondheidseffecten van (infrastructurele) interventies in de leefomgeving
Wat?
Met dit project onderzoeken we hoe bestaande gezondheidsdata op een slimme manier kunnen worden gecombineerd om de positieve en negatieve gezondheidseffecten van interventies in de leefomgeving te onderzoeken. Daarnaast gaan we de gezondheidseffecten van een aantal geselecteerde interventies in de leefomgeving die in het verleden hebben plaatsgevonden onderzoeken.
Waarom?
Om de verschillende maatschappelijke opgaves het hoofd te kunnen bieden, zijn innovatieve en integrale interventies nodig die de gezondheid, direct of indirect, kunnen beïnvloeden. In het (recente) verleden, zijn vele interventies in de leefomgeving geïmplementeerd. Of deze interventies ook daadwerkelijk van invloed zijn geweest op de gezondheid is onduidelijk
Beoogde opbrengsten:
- Een handreiking voor het ontwerpen van studies en inzet van mogelijke statistische technieken bij het onderzoeken van interventies in de leefomgeving in het algemeen;
- Vier wetenschappelijke publicaties voor peer reviewed internationale wetenschappelijke tijdschriften
- Een proefschrift
- Een rapportage over de evaluatie van toekomstige veranderingen en/of interventies in de leefomgeving
Hoe?
We richten ons op interventies (zoals geluidsschermen, verkeersomleidingen en milieuzones) die hebben geleid tot veranderingen in omgevingsfactoren zoals luchtvervuiling, geluid en toegang tot groene ruimte. De geschatte blootstellingen voor en nadat de veranderingen hebben plaatsgevonden zullen worden gekoppeld aan alle relevante woonadressen van personen in verschillende gezondheidsregistraties en/of specifieke cohorten. Vervolgens zullen we de invloed op met name cardio metabole aandoeningen en mentale gezondheid onderzoeken in een aantal case studies. We zullen de vele methodologische uitdagingen aangaan door studieontwerpen en statistische technieken in te zetten die zijn toegesneden op de evaluatie van de geselecteerde interventies en de beschikbare gezondheidsdata.
Project team:
Betrokken RIVM centra zijn: het Centrum Duurzaamheid, Milieu en Gezondheid, Centrum Milieukwaliteiten de Afdeling Statistiek, Informatica en Modellering. Externe partners zijn het Institute for Risk Assessment Sciences (IRAS (Institute of Risk Assessment Sciences)) van de Universiteit van Utrecht en het Nederlands Instituut voor Onderzoek van de Gezondheidszorg (NIVEL (Nederlands Instituut voor Onderzoek van de Gezondheidszorg)).
GLOW
Naam van het onderzoek: Onderzoek naar samenhang van aspecten van fysieke leefomgeving in beïnvloeding van gezondheid, met focus op gedrag en overgewicht
Wat?
Met dit onderzoek willen we beter leren begrijpen hoe het ontwerp van de fysieke leefomgeving onze gezondheid beïnvloedt, met de focus op de rol van gedrag. We richten ons op de interacties tussen inrichting, gedrag en de onderwerpen beweegvriendelijke omgeving, groene ruimte en voedselomgeving. Als eindpunt focussen we op overgewicht
Waarom?
De kennis die er al is over het bevorderen van gezondheid via de fysieke leefomgeving gaat vaak over afzonderlijke onderwerpen. En evaluaties van leefomgevingsinterventies zijn nog steeds zeldzaam. Daardoor is het moeilijk om een verzameling samen te stellen van aanpassingen aan de leefomgeving die ook echt werken. Dus die de gezondheid bevorderen en overgewicht verminderen, en waar belanghebbenden achter staan.
Hoe?
We gaan een literatuurstudie doen. Verder aan we een systeem-dynamisch model ontwikkelen, waarin de onderlinge relaties tussen ontwerp, gedrag en de gekozen onderwerpen worden beschreven. We ontwikkelen ook een agent-based model (ABM) waarmee de effecten van veranderingen in de omgeving in beeld gebracht worden. Aan dat model gaan we gedragsdata toevoegen uit living labs, waarin interventies worden geïmplementeerd en geëvalueerd. Uiteindelijk schrijven we ook een synthese.
Samenwerking
Binnen RIVM:
Brede samenwerking experts en gebruik van kennis uit SPR (Strategisch Programma RIVM )-projecten, zoals ENCOURAGE, CONCOCT, BELEEF, INHERIT en LEGO.
Buiten RIVM:
- Wageningen Universiteit
- Hogeschool Utrecht
- Hogeschool Amsterdam
Naam onderzoek: Harmonized Automated Surveillance of Hospital Infections on a National Level (HAI NL)
Wat?
We onderzoeken de bruikbaarheid en voorwaarden voor een federatief systeem om de landelijke surveillance van ziekenhuisinfecties (bijvoorbeeld wondinfecties na een operatie) te automatiseren. Hiermee kan het RIVM een systeem ontwikkelen waarmee ziekenhuizen data uit het elektronisch patiëntendossier kunnen gebruiken voor surveillance, zonder dat ze deze data hoeven te delen met het RIVM.
Waarom?
Surveillance van infecties is belangrijk om preventieve maatregelen te kunnen nemen. De huidige handmatige surveillance is niet houdbaar. Een federatief systeem zou het makkelijker kunnen maken om geautomatiseerde surveillance van verschillende types infecties te implementeren zonder dat persoonsgegevens gedeeld worden. Zo kunnen ziekenhuizen zich makkelijker voorbereiden op een toekomst met mogelijk nieuwe infecties of ingewikkeldere analysetechnieken.
Hoe?
Door interviews en discussiegroepen met experts en stakeholders brengen we de voorwaarden voor federatieve geautomatiseerde surveillance in kaart. We evalueren met ziekenhuizen of we gegevens kunnen ontvangen en of de resultaten nauwkeurig zijn. Ook vergelijken we huidige met nieuwe methoden voor epidemiologische analyses om de bruikbaarheid te evalueren.
Samenwerking
Een wetenschappelijk adviesorgaan met internationale experts van gerenommeerde wetenschappelijke instellingen.
Naam onderzoek: INnovatieve methoden voor DIversiteit in volksGezondheidsprogramma’s en Onderzoek (INDIGO)
Wat?
Het doel van dit project is het ontwikkelen en evalueren van innovatieve methoden om mensen in een kwetsbare positie te bereiken en te betrekken in volksgezondheidsprogramma’s en wetenschappelijk onderzoek. Het eindproduct is de INDIGO-strategie: een combinatie van sociale netwerk-interventies, interactieve audiovisuele technieken en communicatietechnologieën.
Waarom?
Verschillende groepen in onze samenleving worden onvoldoende betrokken bij volksgezondheidsprogramma’s. Daardoor zijn ze ook ondervertegenwoordigd in wetenschappelijk onderzoek. Dit draagt bij aan gezondheidsverschillen. Door de lagere deelname aan gezondheidsprogramma’s lopen deze groepen minder gezondheidswinst op. Ook weten we niet goed of onderzoeksresultaten ook op hen van toepassing zijn.
Bij beleidsmakers, uitvoerders en onderzoekers is nog maar weinig bekend over hoe geschikte kanalen kunnen worden ingezet, hoe vertrouwen kan worden opgebouwd, en hoe timing en relevantie van volksgezondheidprogramma’s en wetenschappelijk onderzoek kunnen worden verbeterd.
Hoe?
Veelbelovende methoden worden geselecteerd uit (wetenschappelijke) literatuur. In co-creatie met burgers, onderzoekers en andere stakeholders worden deze doorontwikkeld en geïntegreerd. Hierbij gebruiken we de bevolkingsonderzoeken naar kanker als casus. In kleinschalige haalbaarheidsstudies wordt getest hoe de INDIGO-strategie in de praktijk kan worden geïmplementeerd in de bevolkingsonderzoeken en in wetenschappelijk onderzoek hiernaar.
Samenwerking
- Amsterdam UMC (Universitair Medisch Centrum), Public and Occupational health
- Maastricht University, Gezondheidsbevordering
- Dit team wordt aangevuld met afgevaardigden van stakeholders
Naam onderzoek: INnovation in FOresight Methods (INFORM)
Wat?
Het hoofddoel van INFORM is het identificeren, toepassen en evalueren van innovatieve methoden om de toekomst van de volksgezondheid te verkennen. Het gaat om methoden die het RIVM nog niet toepast. Zo bouwen we toekomstbestendige en wetenschappelijke up-to-date methoden en processen op. Ook borgen we het geleerde voor toekomstige Volksgezondheid Toekomst Verkenningen (VTV (Volksgezondheid Toekomst Verkenning
)).
De opbrengst van INFORM is veelzijdig, maar we werken in ieder geval toe naar een aantal wetenschappelijk publicaties over het gebruik van de geselecteerde innovatieve methoden. Ook willen we onze kennis actiever uitdragen via de RIVM-foresight website en de toekomstverkennen-community binnen het RIVM.
Waarom?
Met de VTV verkent het RIVM elke 4 jaar de toekomst van de volksgezondheid en zorg. De toekomst van volksgezondheid en zorg kent een aantal 'wicked problems'. 1 daarvan is de relatie tussen volksgezondheid en zorg, waarin veel onderlinge afhankelijkheden samenkomen. Methoden voor toekomstverkenning die nu binnen het RIVM worden gebruikt, zijn nog niet voldoende ontwikkeld om zulke complexe vraagstukken te ontrafelen.
Hoe?
We starten met een inventarisatie van kwalitatieve, kwantitatieve en mixed methoden die we kunnen toevoegen aan de methode toolbox van de VTV. Op basis van een selectie daarvan passen we deze methoden toe in 2 werkpakketten. Daarbij is de kans groot dat we ons gaan bekwamen in horizonscanning met AI of machine-learning. We brengen met een complexe systeemanalyse-methode de afhankelijkheden binnen de nexus in kaart., En we passen in samenwerking met burgers narrative foresight-methoden toe, bijvoorbeeld storytelling. Zo maken we de geschetste scenario’s herkenbaar en wekken we ze tot leven. In het laatste werkpakket evalueren en borgen we het geleerde om het goed te laten landen in toekomstige VTV’s en het brede expertisegebied van toekomstverkenning.
Naam onderzoek: Integrated in vitro Toxicokinetics and Toxicodynamics to Advance Multi-organ Toxicity Testing (INTACT).
Wat?
INTACT richt zich op het ontwikkelen van nieuwe proefdiervrije methoden om de toxiciteit van chemische stoffen te testen. Het doel is om de veiligheid van deze stoffen nauwkeuriger te beoordelen met behulp van in vitro en computermodellen, wat leidt tot betere risicobeoordelingen en minder gebruik van dierproeven.
Waarom?
Dit onderzoek is belangrijk vanwege de ethische bezwaren tegen dierproeven en de beperkte vertaalbaarheid van dierproeven naar de mens. Nieuwe proefdiervrije methoden leveren echter niet altijd de benodigde informatie op voor een risicobeoordeling. INTACT streeft naar betrouwbare en mensgerichte onderzoeksmethoden voor de veiligheid van stoffen, ontwikkeld door in vitro onderzoekers, modelleurs en risicobeoordelaars samen.
Hoe?
INTACT gebruikt geavanceerde in vitro modellen en integreert deze met computermodellen tot een ‘intact’ model van het menselijk lichaam. INTACT combineert de evaluatie van blootstellingsroutes van chemische stoffen met de reacties in meerdere organen. Zo ontwikkelt INTACT een geïntegreerd voorspellend model voor de risicobeoordeling .
Samenwerking
Institute for Risk Assessment Sciences (IRAS (Institute of Risk Assessment Sciences)) van Universiteit Utrecht (UU (Universiteit Utrecht)).
Naam onderzoek: Modifiers of temperature related MOrtality and Disease: Identification of Vulnerable individuals, buildings and neighbourhoods and Improvement of EaRly warning Systems (MODIVIERS)
Wat?
We onderzoeken de relatie tussen temperatuur en sterfte, ziekenhuisopnames en gevolgen voor de mentale gezondheid. Hierbij wordt rekening gehouden met kwetsbare groepen en locaties. Deze kennis helpt om waarschuwingssystemen met betrekking tot temperatuur te verbeteren, en om de gebouwde omgeving aan te passen aan een veranderend klimaat.
Waarom?
Klimaatscenario’s laten zien dat de temperatuur de komende jaren stijgt en het aantal hittegolven toeneemt. Blootstelling aan hoge en lage temperaturen heeft impact op de gezondheid. Om Nederland beter voor te bereiden op toekomstige klimaatscenario’s is het belangrijk om inzicht te krijgen in de relatie tussen temperatuur en gezondheid, en kwetsbare groepen en locaties te identificeren.
Hoe?
We maken gebruik van dagelijkse temperatuurdata van het KNMI (Koninklijk Nederlands Meteorologisch Instituut). Hieraan koppelen we gezondheidsgegevens en informatie over sociaaleconomische status, woningkarakteristieken en de gebouwde omgeving. Om de relaties tussen temperatuur en gezondheid te onderzoeken gebruiken we individu-specifieke tijdserie-analyses.
Samenwerking
- KNMI
- CBS (Centraal Bureau voor de Statistiek)
Naam onderzoek: Move Around
Wat?
We focussen in dit onderzoek op 2 vragen. De eerste gaat over de kenmerken van een beweegvriendelijke woonomgeving en de perceptie van de beweegvriendelijkheid van die woonomgeving door de bewoners zelf. We onderzoeken in hoeverre deze overeenkomen, en of er verschillen zijn tussen mannen en vrouwen, sociale klasse en mate van gezondheid. De tweede vraag gaat over hoe de verschillende kenmerken van een beweegvriendelijke beweegomgeving samenhangen met het daadwerkelijke beweeggedrag van bewoners.
Waarom?
Voldoende bewegen is een belangrijke voorwaarde om gezond oud te worden. Kennis over hoe de inrichting van de omgeving daaraan bijdraagt is van groot belang. Deze studie levert kennis op over welke kenmerken het meest bijdragen aan beweeggedrag. Dit levert bouwstenen op voor beleid over de inrichting van een beweegvriendelijke omgeving.
Hoe?
Het project is onderverdeeld in 2 fasen. In de eerste fase koppelen we registratiedata van de leefomgeving aan gegevens over de perceptie van deze leefomgeving. De gegevens over de perceptie zijn verzameld in de Doetinchem Cohort Studie bij circa 3500 mannen en vrouwen van 40 tot 80 jaar oud. In de tweede fase onderzoeken we in welke mate een beweegvriendelijke leefomgeving wordt geassocieerd met daadwerkelijk bewegen. Bewegen wordt hierbij gemeten met vragenlijsten en sensoren (24/7 meting met de Actigraph).
Samenwerking
- VUmc (VU Medisch Centrum Amsterdam)
- Mulier Instituut
Naam onderzoek: SEquencing Wastewater for Epidemiological Research (SEWER)
Wat?
Naast SARS (severe acute respiratory syndrome)-CoV (coronavirus)-2 zijn ook andere respiratoire pathogenen, waaronder het influenzavirus en RS-virus (Respiratoir Syncytieel-virus
), verantwoordelijk voor seizoenstoenamen van infecties.Het mogelijke gevolg daarvan is een toename van druk op de Nederlandse gezondheidszorg. Een op rioolwater gebaseerd surveillanceprogramma waarin deze ziekteverwekkers zijn opgenomen kan nuttige informatie opleveren ter aanvulling van het surveillancelandschap en heeft een focus op ‘pandemic preparedness’.
Waarom?
Dit SPR (Strategisch Programma RIVM
)-project onderzoekt hoe de huidige rioolwatersurveillance kan worden uitgebreid om bij te dragen aan het oplossen van relevante vraagstukken met betrekking tot volksgezondheidsbescherming.
Hoe?
Kunnen innovatieve moleculaire en sequencing-based analysetechnieken worden toegepast? Welke inzichten verschaffen deze? Kan de data-analyse en modellering worden ontwikkeld op basis van de gegevens uit dit project en uit andere databronnen, om op maat gemaakte gegevens te verschaffen voor de eindgebruikers en uiteindelijk voor beleidsmakers?
Samenwerking
- GGD (Gemeentelijke Gezondheidsdienst) Amsterdam
- NIVEL (Nederlands Instituut voor Onderzoek van de Gezondheidszorg)
Ontwikkeling van de afweer in de luchtwegen tegen besmettelijke ziektes van jonge kinderen (Toolbox Respiratoir)
Naam onderzoek: Toolbox Respiratoir
Wat?
We willen weten met welke bacteriën en virussen jonge kinderen in aanraking komen en hoe hun afweersysteem daarop reageert. Daarom gaan we methoden ontwikkelen om dit te onderzoeken. Methoden waarbij we met maar één monster uit de neus de bacteriën en virussen én de afweerreactie kunnen meten.
Waarom?
Het immuunsysteem van jonge kinderen is nog volop in ontwikkeling. Maar ondertussen komen zij al wel in aanraking met virussen en bacteriën waarvan sommige ziektes veroorzaken. Met dit onderzoek leren we meer over de ontwikkeling van het afweersysteem en de risico’s op ziektes in jonge kinderen.
Hoe?
We gaan onderzoeken hoe we met een stripje in de neus op een vriendelijke manier monsters kunnen verzamelen om virussen en bacteriën, de afweerreactie én de ontwikkeling van beschermende antistoffen te meten. Hierbij kijken we extra goed naar het griepvirus (influenzavirus) en het rs-virus (respiratoir syncytieel virus). Die virussen veroorzaken namelijk veel ziekte.
Samenwerking
Binnen RIVM:
- Centrum Immunologie van Infectieziekten en Vaccins (IIV (Immunologie van Infectieziekten en Vaccins)): Gerco den Hartog (projectleider), Jorgen de Jonge, Puck van Kasteren
- Centrum Infectieziekteonderzoek, Diagnostiek en laboratorium Surveillance (IDS (Centrum Infectieziekteonderzoek, Diagnostiek en laboratorium Surveillance)): Rob Mariman, Dirk Eggink
Buiten RIVM:
- Radboudumc (Radboud University Medical Centre): Lilly Verhagen, Marien de Jonge, Dimitri Diavatopoulos
- UMC (Universitair Medisch Centrum) Utrecht: Patricia Bruijning
- Universiteit Bern: Ronald Dijkman
Vermindering van chemische stoffen in de leefomgeving (ToxDown)
Naam onderzoek: ToxDown
Wat?
In dit project werken we aan een manier om een overzicht te kunnen geven van de aanwezigheid van (mengsels van) chemische stoffen in de leefomgeving. Dit gaan we toepassen in het gebied Nijmegen-West/Weurt. Indien nodig maken we een plan van aanpak om chemische stoffen in de leefomgeving te verminderen.
Waarom?
In ons dagelijks leven komen we in aanraking met veel verschillende chemische stoffen in de lucht, de bodem en het water. Deze chemische stoffen hebben invloed op onze gezondheid en het milieu. Burgers stellen al jaren vragen over blootstelling aan chemische stoffen van de industrie en het verkeer. Er is alleen nog geen manier om een overzicht te kunnen geven van de gezamenlijke blootstelling aan chemische stoffen, ook wel toxische druk genoemd.
Hoe?
Samen met experts wordt er een manier ontwikkeld om de toxische druk te bepalen. Hierin wordt niet alleen kennis uit de natuurwetenschappen meegenomen, maar ook de beleving van bewoners. De resultaten worden weergegeven in landkaarten. Het plan van aanpak om chemische stoffen in de leefomgeving te verminderen wordt gemaakt in samenwerking met de betrokken partijen waaronder bewoners, de gemeente en bedrijven.
Samenwerking
- Centrum VSP (Veiligheid Stoffen en Producten)
- Centrum VLH (Veiligheid)
- SPR (Strategisch Programma RIVM )-BIOTICHS
- Gemeente Nijmegen
- Universiteit van Amsterdam
Naam onderzoek: Toegepaste genotypische, fenotypische en epi-genetische data-analyse van bijzonder resistente micro-organismen om nieuwe resistentiemechanismen te ontdekken (UNRAVEL).
Wat?
Het RIVM volgt bijzonder resistente micro-organismen (BRMO (bijzonder resistente micro-organismen)) nauwlettend via de surveillance voor antimicrobiële resistentie (AMR (Antimicrobial Resistance)). Hierbij worden mechanismen die resistentie veroorzaken geïdentificeerd en in kaart gebracht. Recente ontwikkelingen in het sequencen van het DNA (deoxyribonucleic acid) van resistente bacteriën maken het nu mogelijk AMR verder te onderzoeken.
Waarom?
De opkomst van resistentie tegen laatste-lijn-antibiotica voor behandeling van BRMO, is een zorgwekkende ontwikkeling. Recent fenotypisch onderzoek toont aan dat patiënten met een genetisch vergelijkbare BRMO-infectie significante verschillen in resistentie ervaren. Naast de aanwezigheid van AMR-genen zijn de mate van genexpressie en epigenetische regulatie van AMR-genen hierbij mogelijk relevant.
Hoe?
Door de laatste ontwikkelingen in artificiële intelligentie-modellenen Nanopore sequencen kan de methylatie van DNA betrouwbaar in kaart worden gebracht. Deze nieuwe data worden gecombineerd met genotypische informatie, bijvoorbeeld het voorkomen van een promotor-sequentie en fenotypische testen om het verschil in resistentie te verklaren. Hierbij willen wij machine learning inzetten om relevante correlaties te bepalen.
Samenwerking
- Erasmus MC (Erasmus University Medical Center) Rotterdam
- Universitair Medisch Centrum Groningen (UMCG (Universitair Medisch Centrum Groningen))
Vitaal ouder worden (VITAL4ALL)
Naam onderzoek: Vitale veroudering voor iedereen (VITAL4ALL)
Wat?
In dit project kijken we naar patronen van veroudering, en welke factoren het meest bijdragen aan vitale veroudering. We kijken hierbij ook naar het belang van het immuunsysteem (specifiek naar markers van ontstekingsreacties) bij vitale veroudering. En we gaan in gesprek met ouderen: wat verstaan zij onder vitaliteit? En wat zijn aangrijpingspunten voor verbetering van vitaliteit in onze verouderende populatie, waar met een public health aanpak op ingezet kan worden, en staan de ouderen daarvoor open?
Waarom?
Het aantal ouderen in Nederland zal de komende decennia sterk toenemen. De meeste ouderen willen graag zelfstandig blijven wonen. Om ook op hoge leeftijd nog zelfstandig en zelfredzaam te zijn, is het van belang om gezond oud te worden. Dat lukt niet iedereen. Daarom willen we meer weten over waarom de één op zijn/haar tachtigste nog fit en gezond is, en de ander al vanaf middelbare leeftijd of eerder kampt met allerlei beperkingen en gezondheidsproblemen. En we willen beter weten hoe we mensen aankunnen zetten om vroegtijdig ongezond gedrag te veranderen om zo vitaler oud te worden.
Hoe?
We gebruiken gegevens van de Doetinchem Cohort Studie. In deze studie onderzoeken we enkele duizenden inwoners van Doetinchem iedere vijf jaar. We doen dit al meer dan 30 jaar, en hebben daarom goed in beeld wie vitaal is gebleven bij het ouder worden en wie niet. En we weten veel over de leefstijl en risicofactoren van deze deelnemers. Aanvullend gaan we in opgeslagen bloed biomarkers van chronische ontstekingen analyseren en vergelijken met de bovenstaande risicofactoren om meer inzicht te krijgen in immunologische factoren. We onderzoeken opvattingen van mensen van middelbare en oudere leeftijd over vitaliteit, en of informatie over hun risicoprofiel hen zou aanzetten tot bijvoorbeeld verandering van hun leefstijl. En we onderzoeken de bruikbaarheid van het concept vitaliteit voor public health. We gaan hiervoor ook in gesprek met professionals.
Dit project is een samenwerking tussen verschillen RIVM centra:
- Voeding, Preventie en Zorg
- Gezondheid en Maatschappij
- Immunologie van Infectieziekten en Vaccins
- Gezondheidsbescherming
Buiten het RIVM (adviseurs)
- Wageningen Universiteit, Biometris
- Leyden Academy of Vitality and Ageing
- LUMC (Leids Universitair Medisch Centrum)
- Hanzehogeschool Groningen
Evaluatie van afnemende bescherming door vaccins WAVE
Naam van het onderzoek: Evaluation of WAning Vaccine Effectiveness (WAVE)
Wat?
De bescherming door vaccins tegen bijvoorbeeld kinkhoest, griep en COVID-19 neemt met de tijd af. Er zijn verschillende manieren om deze afnemende bescherming te analyseren. In dit project ontwikkelen en vergelijken we die manieren/ de gebuikte methoden. De beste methoden gaan we gebruiken om gegevens van Nederlandse studies, zoals de VASCO-studie, te analyseren. Zo kunnen we in de toekomst ook/beter inschatten hoe snel de vaccineffectiviteit afneemt.
We gaan ook onderzoeken hoe persoonlijke eigenschappen de snelheid van de afnemende bescherming door vaccins beïnvloeden.
Waarom?
Informatie over de afname van vaccineffectiviteit is belangrijk om herhaalprikcampagnes te ontwerpen. Soms is na een eerste prik een herhaalprik nodig. Maar een herhaalprikcampagne is duur, ligt vaak gevoelig en is ook niet altijd nodig als je kijkt naar het risico op uitbraken. Als je weet of, hoe en hoe snel de bescherming door een vaccin afneemt, kan dat je helpen om een goede herhaalprikcampagne te ontwerpen. De coronapandemie heeft laten zien dat er te weinig goede methoden zijn om de afnemende bescherming door vaccins vast te stellen. Er zijn ook te weinig goede methoden om het verschil te zien tussen de echte en schijnbare afname van de bescherming. En om de veroorzakers van afnemende vaccineffectiviteit te onderscheiden.
Hoe?
We gaan bestaande methoden voor het analyseren van de afnemende bescherming door vaccins uitbreiden. En we gaan nieuwe methoden ontwikkelen om deze afname over tijd te vinden en om de snelheid van de afname te schatten.
Om te beoordelen hoe goed al deze methoden werken, gaan we een computersimulatie gebruiken. Die simulatie gaan we ‘vullen’ met de data van een paar lopende RIVM-studies naar COVID-19- en griepvaccins. Uiteindelijk gaan we ook een verzameling van computercode en data maken; de R-package. Daarmee kunnen onderzoekers de beste methoden voor het analyseren van de afnemende bescherming door vaccins gemakkelijk gebruiken.
Download de brochure
SPR rapporten 2021 en ouder
- Strategisch Programma RIVM jaarrapportage 2022
- Strategisch Programma RIVM Jaarrapportage 2020
- Evaluatie Strategisch Programma RIVM 2015-2018
- Strategisch Programma RIVM Jaaroverzicht 2016 : Speerpuntnotities - publicaties
- Strategisch Programma RIVM Jaaroverzicht 2015 : Speerpuntnotities - publicaties
- Evaluatie Strategisch Onderzoek RIVM 2011-2014 : Klaar voor de vragen van morgen
- SOR Jaaroverzicht 2013
- SOR Jaaroverzicht 2012