Inleiding en motivatie

RIVM wil een betrouwbare adviseur voor beleidmakers zijn op het gebied van leefstijl en gezondheid. RIVM zou er daarom bij gebaat zijn om een transparant en betrouwbaar model te hebben dat veranderingen in leefstijl en ziekte prevalentie en daaraan gekoppelde gezondheidsvariabelen zoals levensverwachting en kwaliteit van leven kan simuleren. Bij de bouw van  zo’n model moet gehouden worden met beheer en onderhoud, zodat het model simpel kan worden vernieuwd als nieuwe data beschikbaar komt of er nieuwe zaken gaan spelen. In een ander SPR Strategisch Programma RIVM (Strategisch Programma RIVM ) voorstel DEDIPOP wordt een veelomvattende dataset gebouwd van gefingeerde individuen met leefstijl en ziekte distributies representatief voor de Nederlandse bevolking. Dezelfde data zijn nodig voor een op individuen gebaseerd levensloop model. Een database infrastructuur waarmee modellen, websites en individuele onderzoekers de data kunnen benaderen helpt in consistent gebruik en rapportage van leefstijl en ziekte gegevens.

Doel(en)

Dit onderzoek stelt voor om een individual based levensstijl en ziekte model te bouwen dat transparant is en webbased. De parameterschatting van het model zal gebaseerd zijn op een nieuwe methode voor dit soort modellen, waarbij het model gekalibreerd wordt aan historische data. De methode laat zien hoe goed het model ontwikkelingen in het verleden simuleert en geeft vertrouwen in de modeluitkomsten. Daarnaast geeft het een inschatting van de grootte van de onzekerheden van de modelprojecties. Het model en de data zijn onderdeel van een infrastructuur waar anderen die leefstijl en ziekte data nodig hebben gebruik van kunnen maken.

Innovatieve aspecten

Een webbased levensloop model (microsimulatie) is een nieuwe manier om de effecten van leefstijl op gezondheid te simuleren. We verwachten dat het veel rekentijd en geheugen kost, wat betekent dat we van nieuwe parallelle rekenmethoden gebruik moeten maken. Modelkalibratie op historische data is een parameterschattingsmethode die nog niet eerder voor leefstijl en ziekte modellen gebruikt is. Het maakt een beter inzicht mogelijk in de onzekerheden van de modelprojecties.

Aanpak, externe partners, geplande resultaten en producten en verdienmodel

Na afloop van het project is er een kalibratiemethode en een webbased levensloop model met bijbehorende data.

Beoogd vervolg

Governance: beheer en onderhoud, updates en upgrades, organisatie van gebruik van data en modelinfrastructuur.