DE INDIRECTE ECONOMISCH KOST VAN OBESITAS...gestegen is van 11,9 % in 1975 tot 36,2 % in 2016. Voor...
Transcript of DE INDIRECTE ECONOMISCH KOST VAN OBESITAS...gestegen is van 11,9 % in 1975 tot 36,2 % in 2016. Voor...
DE INDIRECTE ECONOMISCH KOST VAN OBESITAS
Aantal woorden: 7.612
Karen Van den Borre Stamnummer : 000120397915 Promotor: Prof. Dr. Johan Albrecht Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van: Master in de bedrijfseconomie: bedrijfseconomie Academiejaar: 2018-2019
I
PERMISSION
Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of
gereproduceerd worden, mits bronvermelding.
Van den Borre Karen
II
VOORWOORD
Met het schrijven van dit voorwoord leg ik de laatste hand aan mijn masterproef. Deze
masterproef betekent voor mij niet alleen het einde van een intensieve thesisperiode,
hiermee beëindig ik eveneens mijn Master of Science in de Bedrijfseconomie. Het was een
opleiding waarin ik zeer veel heb geleerd en die ik beschouw als een absolute aanvulling op
mijn Master of Science in de Farmaceutische Wetenschappen. Deze masterproef, waarin
zowel mijn farmaceutische als econmische kennis van pas is gekomen, zie ik dan ook als een
mooie afsluiter van mijn studentenperiode.
Graag wil ik van de gelegenheid gebruik maken om een aantal personen te bedanken die elk
op hun eigen manier hebben bijgedragen aan het tot stand komen van deze masterproef.
Vooreerst zou ik mijn promotor, professor J. Albrecht, willen bedanken voor het aanreiken
van het onderwerp en de kans om mijn kennis is dit onderzoeksveld te verrijken.
Een bijzonder woord van dank gaat uit naar Désirée Vandenberghe voor de goede begeleiding
en het antwoord op vele vragen.
Ten slotte wil ik ook nog mijn vrienden en familie bedanken voor de morele steun en de
ontspannende momenten gedurende het schrijven van deze masterproef.
III
INHOUDSOPGAVE
1. INLEIDING.................................................................................................................. 1
1.1. OBESITAS ......................................................................................................................... 1
1.1.1. Definitie .................................................................................................................. 1
1.1.2. Prevalentie .............................................................................................................. 2
1.1.3. Oorzaken ................................................................................................................ 4
1.1.4. Gevolgen ................................................................................................................. 6
1.1.4.1 Morbiditeit ..................................................................................................... 6
1.1.4.2. Mortaliteit ...................................................................................................... 7
1.2. DE ECONOMISCHE KOST VAN OBESITAS .................................................................... 8
1.2.1. Overzicht ................................................................................................................. 8
2. LITERATUURSTUDIE ................................................................................................... 9
2.1. ZOEKSTRATEGIE .......................................................................................................... 9
2.1.1. Inclusie- en exclusiecriteria ..................................................................................... 9
3. RESULTATEN ............................................................................................................ 14
3.1. ABSENTEÏSME ........................................................................................................... 14
3.2. PRESENTEÏSME ......................................................................................................... 19
3.3. ARBEIDSONGESCHIKTHEID ....................................................................................... 22
3.4. VROEGTIJDIGE STERFTE ............................................................................................ 24
3.5. DE TOTALE INDIRECTE KOSTEN ................................................................................. 25
4. DISCUSSIE ................................................................................................................ 27
5. CONCLUSIE .............................................................................................................. 31
6. LITERATUURLIJST ........................................................................................................ I
7. BIJLAGEN .................................................................................................................. V
IV
LIJST MET GEBRUIKTE AFKORTINGEN
BBP Bruto Binnenlands Product BMI Body Mass Index FCM Friction Cost Method HCA Human Capital Approach PAF Population Attributable Fraction VS Verenigde Staten WHI Work and Health Interview WHO World Health Organisation WHR waist:hip ratio WLQ Work Limitations Questionnaire WPAI Work Productivity and Activity Impairment questionnaire
V
LIJST MET FIGUREN
Figuur 1.1: Prevalentie van obesitas onder volwassenen tussen 1975 en 2016 ……………….…… 3
Figuur 1.2: Wereldwijde prevalentie van obesitas onder volwassenen in 2016 ……………….…… 3
Figuur 1.3: Framework van obesitasdeterminanten en oplossingen ……………....…………………… 5
Figuur 1.4: Verband tussen BMI en sterftekans ……………....…………...……...……...……...……………. 7
Figuur 2.1: Economische kostcategorieën gerelateerd aan obesitas …………………...……...….…… 8
Figuur 2.2: PRISMA flow diagram……………....…………...……......………....……….……...……....…………10
LIJST MET TABELLEN
Tabel 1.1: WHO-classificatie van gewicht o.b.v. BMI …………………………….……………………………….2
Tabel 1.2: Oorzaken van secundaire obesitas …………………………….……………….……………………..….4
Tabel 2.1: Eigenschappen van de studies opgenomen in de meta-analyse ………………………….11
Tabel 2.2: Indirecte kost obesitasgerelateerd absenteïsme ………………………………………………….17
Tabel 2.3: Indirecte kost obesitasgerelateerd presenteïsme …………………………….………………….20
Tabel 2.4: Indirecte kost obesitasgerelateerde arbeidsongeschiktheid ………………………….…….20
Tabel 2.5: Indirecte kost obesitasgerelateerde vroegtijdige sterfte ……………….…………………….24
Tabel 2.6: De totale indirecte kosten van obesitas …………………………….…………………………………24
1
1. INLEIDING
1.1. OBESITAS
1.1.1. Definitie
De definitie van obesitas volgens de World Health Organisation (WHO) luidt als volgt: ‘een
chronische ziekte waarbij er een zodanige overmatige vetstapeling in het lichaam bestaat dat
dit aanleiding geeft tot gezondheidsrisico’s.’ In deze definitie kunnen we een aantal
belangrijke elementen terugvinden nl.:
1. Het is een ziekte, wat inhoudt dat medische aandacht op vlak van preventie,
diagnostiek en behandeling aangewezen is.
2. Het is een chronische ziekte: dit betekent dat het in principe een levenslang probleem
is waar voorlopig nog geen genezig voor bestaat.
3. De vetstapeling is zodanig dat het aanleiding geeft tot gezondheidsrisico’s. (Zelissen,
2003)
Het zijn de totale voorraad vet en de vetverdeling die samen de ziektelast bepalen. Alhoewel
het lichaamsgewicht in principe de minst nauwkeurige methode is om de hoeveelheid
lichaamsvet te bepalen blijkt er toch een verband te bestaan tussen beide variabelen. Hiervoor
dient men echter ook rekening te houden met de lichaamslengte. De classificatie van gewicht
gebeurt meestal via de Body Mass Index (BMI), welke als volgt berekend wordt (Zelissen,
2003; Schweitzer & Mathus, 2011):
𝐵𝑀𝐼 =𝑔𝑒𝑤𝑖𝑐ℎ𝑡 (𝑘𝑔)𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡𝑒 (𝑚)2
In tabel 1.1 wordt de WHO-classificatie van gewicht o.b.v BMI weergegeven. Hier kan men dus
zien dat men van obesitas spreekt vanaf een BMI van 30. De afkappunten van de verschillende
categorieën zijn gebaseerd op de gezondheidsproblemen en sterfte die gerelateerd zijn aan
obesitas bij het blanke ras. Voor andere bevolkingsgroepen moeten soms andere waarden
gehanteerd worden. Zo zijn deze waarden bv. te hoog voor Aziaten, welke 60 % van de
wereldbevolking uitmaken. Voor deze groep wordt een BMI van 23 kg/m2 gehanteerd als
bovenwaarde voor normaal gewicht. (Schweitzer & Mathus, 2011)
2
Tabel 3.1: WHO-classificatie van gewicht o.b.v. BMI (Zelissen, 2003) Categorie BMI Risico obesitas-gerelateerde
gezondheidsproblemen Ondergewicht < 18,5 laag Normaal gewicht 18,5-24,9 gemiddeld overgewicht 25-29,9 licht verhoogd Klasse 1 obesitas 30-34,9 matig verhoogd Klasse 2/ernstige obesitas 35-39,9 ernstig verhoogd Klasse 3/ morbide obesitas t 40 zeer ernstig verhoogd
Alhoewel deze het vaakst gebruikt wordt, blijkt BMI een zwakke voorspeller te zijn voor ziekte
en sterfte. Beter is de centrale, intra-abdominale vetverdeling. Vroeger gebruikte men
hiervoor de waist:hip ratio (WHR), dewelke berekend wordt door de middelomtrek te delen
door de heupomtrek. Volgens de WHO ligt een gezonde WHR onder 0,9 bij mannen en lager
dan 0,85 bij vrouwen. De nu gebruikte simpele maat van middelomvang geeft een
representatiever beeld van de hoeveelheid intra-abdominaal vet. Een gezonde middelomtrek
bij een blanke man is idealiter lager dan 94 cm. Wanneer deze hoger ligt dan 94 cm heeft men
een hoger risico op diabetes en hart-en vaatziekten, terwijl dit verhoogd risico ‘aanzienlijk’ is
te noemen wanneer deze meer dan 102 cm bedraagt. Voor blanke vrouwen wordt een
afkapgrens van 80 cm gebruikt voor een gezonde middelomtrek terwijl een waarde boven 88
cm op een sterk verhoogd risico wijst. Bij Aziatische mannen en vrouwen spreekt men van een
verhoogd risico bij een buikomvang van respectievelijk t 90 cm en t 80 cm. (Schweitzer &
Mathus, 2011; WHO, 2011)
1.1.2. Prevalentie
Volgens de WHO zou 13% van de volwassen, wereldwijde bevolking obees zijn, wat
overeenkomt met zo’n 650 miljoen mensen. Dit percentage is de laatste jaren sterk
toegenomen, waardoor men vaak spreekt van een obesitas epidemie. De toename is zelfs zo
aanzienlijk dat de globale prevalentie sinds 1975 bijna verdriedubbeld is. (WHO, 2018) In
grafiek 1.1 is de prevalentietoename van obesitas onder volwassenen weergegeven voor de
Verenigde Staten en ons eigen land, België. Hierin is te zien dat de prevalentie in de VS
gestegen is van 11,9 % in 1975 tot 36,2 % in 2016. Voor België is de prevalentie in diezelfde
tijdsperiode zowat verdubbeld, gaande van 10,5 % in 1975 naar 22,1 % in 2016. (WHO, 2017)
3
Figuur 1.2: Prevalentie van obesitas onder volwassenen tussen 1975 en 2016. (WHO,2017)
Figuur 1.2 laat zien hoe het obesitaspercentage onder volwassenen per land varieert. Hoe
donkerder de groene tint, hoe hoger de prevalentie in dat land. Van de grote economisch
ontwikkelde landen die lid zijn van ‘The organisation for Economic Co-operation and
Development (OECD), kent de VS de hoogste prevalentie (36,2 %), gevolgd door Turkije (32,1
%), Canada (29, 4%), Australië (29 %), Mexico (28,9 %), Chili (28 %), het Verenigd Koninkrijk
(27,8 %), Hongarije (26,4 %) enz. Landen in zuidoost Azië zoals Viëtnam, Bangladesh en India
kennen de laagste prevalentie (respectievelijk 2,1 %, 3,6 % en 3,9 %). Landen die nog een
hoger obesitaspercentage dan de VS kennen zijn vooral de kleine eilanden in de Stille Oceaan,
zoals Naura, Tonga en Samoa. In deze landen ligt de prevalentie zelfs boven de 50 %. Deze
hoge cijfers zijn opmerkelijk, wetende dat obesitas een te voorkomen ziekte is. (WHO, 2017;
Cawley, 2015)
Figuur 1.2: Wereldwijde prevalentie van obesitas onder volwassenen in 2016 (WHO,2017)
11.90%13.70%
16%18.70%
21.90%
25.50%
29%
32.30%
35.60% 36.20%
10.50% 11.60% 12.70%14%
15.50%17%
18.50%20.10%
21.70% 22.10%
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
30.00%
35.00%
40.00%
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2016
prev
alen
tie (%
)
VS België
4
1.1.3. Oorzaken
Men kan 2 verschillende soorten obesitas onderscheiden, nl. primaire en secundaire obesitas.
Primaire of iodopatische obesitas, 95% van alle casus, is een heterogene aandoening waarbij
er sprake is van een verstoorde energiebalans. Dit houdt in dat de balans verstoord is tussen
de geconsumeerde energie en de energie die nodig is voor de basale stofwisseling, fysieke
activiteit en het verteren, transport en opslag van voeding. Als de opname van energie groter
is dan de hoeveelheid energie die ons lichaam nodig heeft om te functioneren, dan wordt deze
overtollige hoeveelheid energie in ons lichaam opgeslagen en deze opslag vindt voornamelijk
plaats in ons vetweefsel. (Zelissen, 2003; Schweitzer & Mathus, 2011) Deze theorie
weerspiegelt in feite de eerste wet van de thermodynamica die zegt dat in een gesloten
systeem energie noch gecreëerd noch vernietigd kan worden; het kan enkel omgezet worden.
In de context van obesitas betekent dit dus dat de geconsumeerde calorieën ofwel verbruikt,
geëxcreteerd of opgeslagen moeten worden in het lichaam. (Cawley, 2015)
Meestal is het niet alleen deze verstoorde energiebalans die primaire obesitas veroorzaakt
maar is dit een gevolg van een combinatie van factoren. Zo bestaat het vermoeden dat ook
obesitasgerelateerde genen een rol spelen. Daarnaast zijn er ook tal van omgevingsfactoren
die cumulatief de vetopslag versterken. Denk maar aan slaaptekort, virusinfecties, stoppen
met roken, een thermoneutrale omgeving, intestinale flora, ploegendienst, groeihormonen,
endocriende ontregelaars in borstvoeding en milieu, toegenomen leeftijd van de moeder bij
het eerste kind en het niet of te kort geven van borstvoeding. (Zelissen, 2003; Schweitzer &
Mathus, 2011)
Secundaire obesitas komt slecht voor bij 5% van alle obesitasgevallen. De oorzaken hiervan
worden weergegeven in tabel 1.2. (Schweitzer & Mathus, 2011)
Tabel 1.4: Oorzaken van secundaire obesitas (Schweitzer & Mathus, 2011) Secundaire oorzaken van obesitas voorbeelden Medicatie Anti-epilieptica, antidepressiva,
antipsychotica, bètablokkers, alfa-agonisten Endocriene ziekten Ziekte en syndroom van Cushing,
hypothalame beschadigingen, hypothyreoïdie (meestal <5 kg), insulinoom
Specifieke genetische syndromen De syndromen van Prader-Willi en Albright Genetische deficiënties die de energiehomeostase beïnvloeden
Leptine(receptor)mutaties, melanocortine-4-receptormutaties
5
Volgens de WHO zou de toegenomen prevalentie vooral een gevolg zijn van de verstoorde
energiebalans die steeds vaker voorkomt. Dit komt enerzijds door een toegenomen verbruik
van energierijke voeding die veel vet bevat. Anderzijds is er een verminderde fysieke activiteit
welke verklaard kan worden door de toegenomen mechanisatie van onze arbeid, de
veranderingen in de manier waarop ons vervoer verloopt en de toenemende urbanisatie.
Veranderingen in voedings- en lichaamsbewegingspatronen zijn vaak het resultaat van
veranderingen in het milieu en de samenleving die samenhangen met ontwikkeling en gebrek
aan een ondersteunend beleid in sectoren als gezondheid, landbouw, transport, stedelijke
planning, milieu, voedselverwerking, distributie, marketing en onderwijs. (WHO,2018) Denk
maar aan de voedselprijzen, het inkomen en de macro-economie waarvan geen enkele een
dominante oorzaak is van obesitas, maar die elk voor een kleine hoeveelheid bijdragen aan
de ontwikkeling van een verstoorde energiebalans/ obesitas. (Cawley, 2015)
In figuur 1.3 wordt het samenhangend geheel weergegeven van de determinanten van
obesitas. Hierin is duidelijk weergegeven hoe onze consumptiemaatschappij en de omgeving
waarin iemand zich bevindt (bv. de transportsystemen, actieve recreatiemogelijkheden, de
bestaande cultuur rond lichaamsgewicht,…) in belangrijke mate de globale obesitasdrijvers
kunnen beïnvloeden. Deze effecten kunnen bovendien krachtig zijn en in grote mate de
verschillen in prevalentie tussen verschillende bevolkingsgroepen helpen verklaren.
(Swinburn et al., 2011)
Figuur 1.3: Framework van obesitasdeterminanten en oplossingen (Swinburn et al., 2011)
6
1.1.4. Gevolgen
Dat overgewicht en obesitas een groot effect hebben op morbiditeit en mortaliteit is reeds
geweten sinds de Griekse Oudheid, toen Hippocrates opmerkte dat plotse dood vaker
voorkomt bij mensen die van nature dik zijn dan bij mensen die mager zijn. (Bray, 2004)
1.1.4.1 Morbiditeit
De volgende aandoeningen hebben een duidelijk verband met obesitas en komen dus vaker
voor bij deze groep mensen, dan bij mensen met een gezond gewicht:
- Metabool symdroom, dat bestaat uit:
o Diabetes mellitus (suikerziekte) type 2
o Afwijkingen in de bloedvetten (bv. cholesterol)
o Hypertensie
o Hart- en vaatziekten die hiervan onder andere het gevolg zijn en de
voornaamste doodsoorzaak waren in 2016.
- Bepaalde kankersoorten waaronder endometrium, borst, prostaat, lever, galblaas,
nier en colon.
- Galstenen
- Middenrifbreuk en slokdarmontsteking
- Leververvetting
- Long- en ademhalingsproblemen
- Artrose en rugklachten door de langdurige mechanische belasting door een hoog
lichaamsgewicht.
- Jicht
- Stoornissen in geslachtshormonen, menstruatie en vruchtbaarheid
Het risico op elk van deze aandoeningen neemt toe bij stijgende BMI. (WHO, 2018; Zelissen,
2003)
Naast deze fysieke gevolgen van obesitas, blijkt er ook een belangrijk verband te bestaan
tussen obesitas en psychosociale problemen. Door meerdere studies werd een wederzijds
verband tussen obesitas en depressie aangetoond. Depressie is dus niet enkel een gevolg van
obesitas, maar blijkt zelf ook een voorbode te zijn voor deze ziekte. Het exacte mechanisme
achter dit cross-sectionele verband is echter zeer complex en niet volledig gekend. (Luppino
7
et al., 2010) Zowel biologische, psychologische als omgevingsfactoren zouden een invloed
uitoefenen op dit wederzijds verband. (Milaneschi et al., 2018)
1.1.4.2. Mortaliteit
Ook tussen de relatieve sterftekans en de BMI werd een duidelijk verband vastgesteld. Dit
wordt weergegeven in figuur 1.4. Hierin valt op te merken dat het verband een J-vormige
curve beschrijft waarbij de sterftekans het laagst is bij een BMI tussen 23,5 en 24,9 voor
mannen en bij een BMI tussen 22,0 en 23,4 voor vrouwen. Naarmate we meer naar de
linkerkant van de grafiek kijken (korte beentje van de J) neemt de sterftekans iets toe
naarmate de BMI lager wordt, dus bij mensen met ondergewicht. Hier bevinden zich de groep
mensen die sterven aan ernstig ondergewicht (anorexia nervosa), maar ook mensen met
allerlei chronische ziekten van bijvoorbeeld het maag-darmkanaal. Aan de rechterkant van de
grafiek (lange been van de J) staan de mensen met overgewicht en obesitas, en heel duidelijk
blijkt dat de sterftekans toeneemt met stijgend BMI, wat we oversterfte noemen. Deze curve
verloopt steeds steiler naarmate de BMI hoger wordt. De belangrijkste oorzaaken van deze
verhoogde kans op vroegtijdig overlijden blijken hart-en vaatziekten en kanker te zijn.
(Zelissen, 2003)
Figuur 1.4: Verband tussen BMI en sterftekans (Zelissen, 2003)
8
Figuur 3.1: Economische kostcategorieën gerelateerd aan obesitas (Lehnert et al., 2013)
1.2. DE ECONOMISCHE KOST VAN OBESITAS
1.2.1. Overzicht
De economische kost van obesitas kan ingedeeld worden in 2 grote categorieën, nl. de directe
en indirecte kosten. In de gezondheidseconomie spreekt men van een directe kost wanneer
deze rechtstreeks toe te schrijven is aan het gebruik van gezondheidszorginterventie of aan
ziekte. Deze directe kosten kunnen verder opgesplitst worden in directe medische zorgkosten
en directe niet-medische zorgkosten. Directe medische zorgkosten omvatten de kosten van
een specifieke interventie, maar ook de nazorgkosten voor andere medicatie en de
gezondheidszorginterventies in de ambulante, intramurale en verpleegkundige zorg. Ook de
kosten voor revalidatie en fysiotherapie worden hier in rekening genomen. Tot de direct niet-
medische zorgkosten behoren onder andere de transportkosten en de kosten voor extra
zorgverlening.
De indirecte kost omvat alle kosten voor de economie die te wijten zijn aan
productiviteitsverlies. Deze kunnen het gevolg zijn van een verminderde efficiëntie wanneer
iemand gaat werken terwijl die ziek is (presenteïsme) , afwezigheid op het werk omwille van
ziekte (absenteïsme), arbeidsongeschiktheid of van vroegtijdige sterfte. (Kirch, 2008) Figuur
2.1 geeft een overzicht van deze verschillende kostcategorieën.
Kost van obesitas
Directe kosten (gezondheidszorgkosten)
Medische zorgkosten
Niet-medische zorgkosten
Indirecte kosten (productiviteitsverlies)
Morbiditeitskosten
Presenteïsme
Absenteïsme
Arbeidsongeschiktheid
Mortaliteitskosten
Vroegtijdige sterfte
9
2. LITERATUURSTUDIE 2.1. ZOEKSTRATEGIE
Voor de literatuurstudie naar de indirecte kosten van obesitas werden de wetenschappelijke
databases Pubmed en Web of Science gehanteerd. De zoekterm die in beide databases werd
ingegeven is: obesity AND (‘indirect costs’ OR ‘productivity’ OR ‘presenteeism’ OR
‘absenteeism’ OR ‘premature death’). Deze zoekterm is gebaseerd op de indeling van de
indirecte kosten die terug te vinden is in figuur 2.1. Daarnaast werden ook nog enkele studies
opgenomen die bekomen werden via het screenen van meta-analyses die eveneens de
indirecte kost van obesitas rapporteren.
Alle artikels ondergingen vervolgens een titel- en abstractscreening, waarna de relevante
artikels tijdens een full-tekst screening meer in detail onderzocht werden. Uiteindelijk werden
20 studies opgenomen in de kwantitatieve meta-analyse. Het PRISMA flow diagram,
weergegeven in figuur 2.2, illustreert het volledige selectieproces. De eigenschappen van de
artikels opgenomen in de meta-analyse worden weergegeven in tabel 2.1.
2.1.1. Inclusie- en exclusiecriteria In een eerste screening werd gekeken naar de titel en het abstract van de studies. Enkel
studies in het Engels of in het Nederlands, die geen reviews waren, en gepubliceerd werden
na 1 januari 2004 werden opgenomen voor verdere analyse. Studies uitgevoerd in
ontwikkelingslanden werden uitgesloten omwille van de grote verschillen in arbeidsmarkt.
Uiteindelijk werden enkel studies van de VS, Europa en Canada opgenomen. Logischerwijze
werden ook de studies die geen indirecte kosten rapporteren, niet obesitasgerelateerd zijn en
personen jonger dan 18 jaar observeerden, geëxcludeerd.
Studies die voldeden aan alle criteria van de titel-en abstractscreening ondergingen
vervolgens een full- tekst screening. De studies werden opgenomen in de kwantitatieve meta-
analyse als de indirect kosten uitgedrukt waren in geldwaarde, de indirecte kosten relatief
t.o.v personen met een gezond gewicht uitgedrukt waren en als de kosten specifiek van
toepassing waren op obesitas, en bv. niet op obesitas en overgewicht samen. Studies waarvan
de BMI-categorieën niet opgedeeld werden volgens de WHO-standaard, wat vergelijking
tussen de verschillende studies bemoeilijkt, werden geschrapt. Ten slotte werden ook de
10
artikels die indirecte kosten rapporteerden voor een specifieke subgroep van
obesitaspatiënten uitgesloten voor verdere analyse.
Figuur 2.2: PRISMA flow diagram
Records na database screening: Pubmed: (n = 3765)
Web of Science: (n = 1353)
Records verkregen via andere bronnen:
(n = 6)
Records na het verwijderen van duplicaten (n = 4355)
Records screened (n = 4355)
Records geëxcludeerd (n = 4267) vanwege:
- Taal - Land - review - Datum - Geen full text - geen indirecte kosten - niet obesitasgerelateerd - geen volwassenen
Screening naar full-tekst artikels die in aanmerking
komen: (n = 88)
Full-text artikels geëxcludeerd (n = 65) vanwege:
- Indirecte kosten niet uitgedrukt in geldwaarde
- Indirecte kosten voor specifieke subgroep
- De indirecte kosten werden gerapporteerd voor obesitas en overgewicht samen, kosten voor obesitas niet
- Geen WHO classificatie van obesitas
- Geen incrementele kosten - Kostenjaar niet vermeld
Studies opgenomen in kwantitatieve studie
(n = 20 )
11
Tabel 2.1: Eigenschappen van de studies opgenomen in de meta-analyse Studie Land Design Sample/ Periode datacollectie/ Steekproefomvang Meting indirecte kosten Absenteïsme Andreyeva, Luedicke & Wang. 2014.
VS Cross-sectionele studie
Werkende bevolking VS / 1998-2008 & 2011 & 2012/ 14,975
zelfrapportering
Asay, Roy, Lang, Payne & Howard. 2016
VS Cross-sectionele studie
Werkende bevolking in VS tussen 18 en 64 jaar/ 2008-2011/ 2 databases: 356,758 + 24,006
zelfrapportering
Cawley, Rizzo & Haas. 2007
VS Cross-sectionele studie
Nationaal representatief / 2000-2004/ 54,970 zelfrapportering
Cawley, Rizzo & Haas. 2008
VS Cross-sectionele studie
Nationaal representatief / 2000-2004/ 14,187 mannen & 19,402 vrouwen
zelfrapportering
Dall et al. 2009
VS Cross-sectionele studie
Nationaal representatief/ 1994-2004 & 2006 & 2007 / 1,000,000
zelfrapportering
Durden, Huse, Ben-Joseph & Chu. 2008
VS Cross-sectionele studie
Commercieel verzekerde werknemers/ 2003-2005/ 88,984
zelfrapportering
Effertz, Engel, Verheyen & Linder. 2016
Duitsland Cross-sectionele studie
Nationaal representatief / 2008- midden 2012/ 146,000 o.b.v. data verzekerings-bedrijf
Finkelstein, daCosta DiBonaventura, Burgess & Hale. 2010
VS Cross-sectionele studie
Nationaal representatief/ 2008/ 24,140 zelfrapportering
Finkelstein, Fiebelkorn & Wang. 2005
VS Cross-sectionele studie
Nationaal representatief/ 2001-2002/ 25,427 zelfrapportering
Goetzel et al. 2010
VS Cross- sectionele studie
Werkende bevolking in VS/ 2005-2007/ 10,026 zelfrapportering
Gupta, Richard & Forsythe. 2015
EU5 Cross-sectionele studie
Nationaal representatief / 2013/ 62,000 zelfrapportering
12
Klarenbach, Padwal, Chuck & Jacobs. 2006
Canada Cross-sectionele studie
Werkende bevolking Canada tussen 20 & 59 jaar/2000-2001/ 58,289
zelfrapportering
Lehnert, Stuhldreher, Streltchenia, Riedel-Heller & König. 2014
Duitsland Cross-sectionele studie
Nationaal representatief/ 2009-2010 / 7,990 zelfrapportering
Neovius, Rehnberg, Rasmussen & Neovius. 2012
Zweden Longitudinale cohortstudie
Nationaal representatieve cohorte van mannen die op 18-jarige leeftijd testen hebben uitgevoerd voor militaire dienstplicht/ 1969-1970 & 1986-2005/ 45,920
o.b.v. nationale registers omtrent sociale zekerheid
Ricci & Chee. 2005
VS Cross-sectionele studie
Nationaal representatief / 2001-2003/ 6,894 zelfrapportering
Wolfenstetter. 2012
Duitsland Longitudinale cohortstudie
Populatie representatief/ 1995-2005/ 2,581 zelfrapportering
Presenteïsme Finkelstein et al. 2010
VS Cross-sectionele studie
Nationaal representatief/ 2008/ 24,140 Work Productivity and Activity Impairment questionnaire (WPAI)
Goetzel et al. 2010
VS Cross-sectionele studie
Werkende bevolking in VS/ 2005-2007/ 10,026 Work Limitations Questionnaire (WLQ)
Gupta et al. 2015
EU5 Cross-sectionele studie
Nationaal representatief / 2013/ 62,000 WPAI
Ricci & Chee. 2005
VS Cross-sectionele studie
Nationaal representatief / 2001-2003/ 6,894 Caremark American Productivity Audit- Caremark Work and Health Interview (WHI)
Arbeidsongeschiktheid Anis et al. 2010
Canada PAF-studie niet vermeld/ 1986-1992 & 1998/ niet vermeld Economic Burden of Illness in Canada (EBIC)
Blouin et al. 2017
Canada Cross-sectionele studie
volwassen bevolking Quebec tussen 18 en 64 jaar/ 1994-2011/ 2,359
o.b.v. de ‘National Household Survey’ (NHS)
Dall et al. 2009
VS Cross-sectionele studie
Nationaal representatief/ 1994-2004 & 2006 & 2007/ 1,000,000
o.b.v. de ‘National Health Interview Survey (NHIS) die
13
data omvat omtrent de ‘Social Security Supplemental Insurance’ (SSI)
Neovius et al. 2012
Zweden Longitudinale cohortstudie
Nationaal representatieve cohorte van mannen die op 18-jarige leeftijd testen hebben uitgevoerd voor militaire dienstplicht/ 1969-1970 & 1986-2005/ 45,920
o.b.v. nationale registers omtrent sociale zekerheid
Vroegtijdige sterfte Borg et al. 2005
Zweden Longitudinale cohortstudie
Nationaal representatief/ 15 jaar follow-up van deelnemers opgenomen in de MPP tussen 1974 en 1984/ 33,346
Gederfde inkomsten
Dall et al. 2009
VS Cross-sectionele studie
Nationaal representatief/ 1994-2004 & 2006 & 2007 / 1,000,000
Gederfde inkomsten (werk+ productieve/nonmarket activiteiten)
Effertz et al. 2016
Duitsland Cross-sectionele studie
Nationaal representatief /2008- midden 2012/ 146,000 Gederfde inkomsten (werk+ productieve nonmarket activiteiten)
Neovius et al. 2012
Zweden Longitudinale cohortstudie
Nationaal representatieve cohorte van mannen die op 18-jarige leeftijd testen hebben uitgevoerd voor militaire dienstplicht/ 1969-1970 & 1986-2005/ 45,920
Gederfde inkomsten
Totale indirecte kosten Dibonaventura, Le Lay, Kumar, Hammer & Wolden. 2015
VS Cross-sectionele studie
Nationaal representatief / 2013 /71,530 Absenteïsme (zelfrapportering) + presenteïsme (WPAI)
14
3. RESULTATEN
Zoals hierboven aangegeven worden de indirecte kosten opgedeeld in vier categorieën: de
kosten van obesitasgerelateerd absenteïsme, presenteïsme, arbeidsongeschiktheid en
vroegtijdige sterfte. In wat volgt zal elk van deze categorieën meer in detail worden
besproken. Om de resultaten van de studies met elkaar te kunnen vergelijken worden de
kosten steeds uitgedrukt in 2018 PPP EURO. Dit houdt in dat de kosten eerst geïnflateerd
werden naar 2018 tarieven. Deze tarieven werden verkregen a.d.h.v. gegevens omtrent de
nationale inflatie volgens de geharmoniseerde consumptieprijsindex (HICP). (OECD, 2019)
Vervolgens volgde, indien nodig, de omzetting van de bedragen naar euro. In een derde stap
werden de bedragen vermenigvuldigd met de koopkrachtpariteit van de Europese Unie
respectievelijk tegenover de koopkrachtpariteit van het desbetreffende land. (OECD, 2019)
3.1. ABSENTEÏSME
In tabel 2.2 wordt een overzicht gegeven van de indirecte kosten te wijten aan
obesitasgerelateerd absenteïsme. Absenteïsme, waarbij de werknemer niet op het werk
verschijnt omwille van ziekte, is veruit de meest gerapporteerde indirecte kost van obesitas.
Bovendien is dit een grote kost voor de werkgever aangezien zij in geval van ziekte het loon
van de werknemer moeten blijven doorbetalen terwijl er geen prestatie wordt geleverd in de
plaats.
Zoals weergegeven in tabel 2.1 werd het aantal ziektedagen meestal gekwantificeerd via
zelfrapportering. Afhankelijk van het type interview kwamen dan vragen aan bod zoals:
‘Hoeveel dagen was u de afgelopen 12 maanden thuis o.w.v. ziekte?’; Hoeveel uren werk heeft
u de laatste zeven dagen gemist o.w.v. gezondheidsredenen?; en dergelijke. Andere studies
maakten dan weer gebruik van gegevens van verzekeringsbedrijven of uit nationale registers
om het aantal ziektedagen te bepalen. De bijbehorende kosten van deze ziektedagen of uren
werden vervolgens berekend door deze te vermenigvuldigen met het salaris van de
werknemer. Bijna alle studies, behalve die van Wolfenstetter et al. en Neovius et al. waren
cross-sectioneel van design.
15
Het merendeel van de studies rond absenteïsme rapporteerden de kosten per capita, per jaar.
Wanneer gekeken werd naar de kosten van absenteïsme bij patiënten met obesitas (BMI>30)
t.o.v. personen met een normaal lichaamsgewicht zien we dat de kosten sterk variëren
naargelang de studie. In de verschillende studies werden namelijk kosten teruggevonden die
variëren tussen € 193,34 en € 632,83. Deze uiteenlopende resultaten zijn vooral toe te
schrijven aan de methodologische verschillen tussen de studies. De studies van Cawley et al.
(2007) en Lehnert et al. (2009) maakten verder nog een onderscheid tussen de kosten voor
mannen en vrouwen.
Andere studies, die eveneens de kosten per capita en per jaar weergaven maakten een
onderscheid tussen de kosten voor de verschillende klassen van obesitas. Ook hier zien we
dat de resultaten van de verschillende studies vaak sterk uit elkaar liggen. Voor obesitas klasse
1 werden incrementele kosten gerapporteerd gaande van niet significant tot € 1340,88.
Finkelstein et al. (2010) rapporteerde voor vrouwen met obesitas klasse 2 een opvallend lage
kost van € 53,70 per persoon. Voor obesitas klasse 3 werden meestal hogere resultaten
beschreven in vergelijking met obesitas klasse 2. Enkel door Finkelstein et al. (2005) werden
hogere kosten teruggevonden voor obesitas klasse 2 i.v.m. klasse 3 obesitas. De studies van
Cawley et al. (2008) , Dall et al. (2009) en Durden et al. (2008) maakten geen onderscheid
tussen de kosten van obesitas klasse 2 en obesitas klasse 3 patiënten. Door deze studies
werden kosten teruggevonden gaande van € 163,19 voor mannen tot € 1254,68 voor mannen
en vrouwen samen.
De hogere kosten gerapporteerd door Finkelstein et al. (2010) kunnen deels verklaard worden
door de manier van vraagstelling die verschilt tussen beide. Zo werd door Finkelstein et al.
(2005) gevraagd naar de obesitasgerelateerde ziektedagen over de laatste 12 maanden,
terwijl door Finkelstein et al. (2010) slechts naar de gemiste uren gedurende de laatste 7
dagen werd gevraagd. Een langere recall periode kan resulteren in een neerwaartse bias en
dus in een onderschatting van de indirecte kost. (Finkelstein et al., 2010)
De longitudinale cohortstudie van Neovius et al. (2012) onderzocht de kost van
obesitasgerelateerd absenteïsme over de volledige levensduur van een persoon. Naargelang
de human capital approach (HCA) of Friction cost method (FCM) gebruikt werd, werd een kost
van € 3280,52 of € 2385,39 waargenomen, respectievelijk. De HCA en FCM zijn methoden om
16
de monetaire waarde van productiviteitsverlies te bepalen. De HCA, welke het meest gebruikt
wordt, neemt het perspectief van de patiënt en beschouwt ieder uur dat er niet gewerkt wordt
als verloren. De FCM daarentegen, neemt het perspectief van de werkgever en telt enkel als
verloren die uren die niet gewerkt worden tot een andere werknemer het werk van de patiënt
overneemt. Beide methoden kunnen, zoals ook uit deze studie blijkt, zeer uiteenlopende
resultaten opleveren. (Van den Hout, 2010)
Vijf studies rapporteerden de incrementele absenteïsmekosten voor obesitas op nationaal
niveau. Ricci & Chee (2005); Cawley et al. (2007) en Andreyeva et al. (2014) rapporteerden de
kosten voor de VS gemeten over een tijdsperiode van 1 jaar. Voor het jaar 2002, 2004 en 2012
rapporteerden zij respectievelijk de volgende kosten: 3,74 miljard, 3,97 miljard en 6,43
miljard. Het verschil tussen deze kosten is voornamelijk toe te schrijven aan de sterk stijgende
prevalentie van obesitas in de VS. Ter vergelijking: de prevalentie van obesitas in de VS
bedroeg in het jaar 2000 25,5% terwijl dit percentage in 2016 reeds naar 35,6% was gestegen.
(WHO, 2017) Voor Duitsland werd door Effertz et al. (2016) een kost van 2,25 miljard
gerapporteerd voor het jaar 2017. Deze lagere kost kan zowel verklaard worden door de
lagere prevalentie (22,3% vs 36,2% in 2016; WHO,2017), als door het lagere aantal inwoners
(82,79 miljoen vs 327,2 miljoen in 2017). In Canada werden de incrementele
absenteïsmekosten in 2004 geschat op 133,07 miljoen voor klasse 3 obesitas alleen.
17
Tabel 2.2: Indirecte kost obesitasgerelateerd absenteïsme (uitgedrukt in 2018 PPP EUR) Studie Kostenjaar Rapporterings-
eenheid Obesitas vs normaal gewicht
Obesitas klasse 1 vs normaal gewicht
Obesitas klasse 2 vs normaal gewicht
Obesitas klasse 3 vs normaal gewicht
Per capita Andreyeva et al. 2014
2012 Per capita, per jaar € 193,34
€ 160,62 € 235,73 € 258,78
Asay et al. 2016
2015 per capita, per jaar € 196,43
Goetzel et al. 2010
2006 Per capita, per jaar € 264,91
Wolfenstetter. 2012
2005 Per capita, per jaar € 632,83
Cawley et al. 2007
2004 Per capita, per jaar - Mannen - vrouwen
€ 64,54 €130,92
Lehnert et al. 2014
2009 Per capita, per jaar: - mannen - vrouwen
€ 387,80 € 427,96
Gupta et al. 2015
2013 Per capita, per jaar Niet significant € 392,50 € 811,23
Finkelstein et al. 2005
2004 Per capita, per jaar: - Mannen - vrouwen
€ 64,54
€ 278,44
€ 592,85 € 862,99
€ 401,99 € 742,21
Finkelstein et al. 2010
2010 Per capita, per jaar: - mannen - vrouwen
€ 222,28 € 326,60
€ 527,21 € 53,70
€ 823,31
€ 1012,69 Cawley et al. 2008
2004 Per capita, per jaar: - Mannen - vrouwen
€ 64,54
€ 123,55
€ 163,19 € 208,37
Dall et al. 2009
2007 Per capita, per jaar € 87,19 € 221,33
Durden et al. 2008
2005 Per capita, per jaar € 1340,88 € 1254,68
18
Neovius et al. 2012
2010 Per capita, over volledige levensduur:
- HCA - FCM
€ 3180,52 € 2385,39
Nationaal Andreyeva et al. 2014
2012 Nationaal, per jaar
€ 6,43 miljard
Cawley et al. 2007
2004 Nationaal, per jaar € 3,97 miljard
Effertz et al. 2016
2016 Nationaal, per jaar € 2,25 miljard
Klarenbach et al. 2006
2004 Nationaal, per jaar € 133,07 miljoen
Ricci & Chee. 2005
2002 Nationaal, per jaar € 3,74 miljard
19
3.2. PRESENTEÏSME
Tabel 2.3 geeft een overzicht van de incrementele presenteïsmekosten voor obesitas.
Presenteïsme, of verminderde productiviteit op het werk o.w.v ziekte, is een concept dat in
vergelijking met absenteïsme heel weinig aandacht krijgt in de wetenschappelijke literatuur.
Er werden slechts vier studies teruggevonden naar deze vorm van obesitasgerelateerde
indirecte kosten. Drie ervan werden uitgevoerd in de VS, één in de EU5 (Frankrijk, Duitsland,
Italië, Spanje en het Verenigd Koninkrijk). Voor de bepaling van de indirecte kosten werd
tweemaal de WPAI vragenlijst gebruikt, éénmaal de WLQ vragenlijst, en door Ricci & Chee
(2005) werden ten slotte ‘The Caremark American Productivity Audit’ en de WHI gebruikt.
In alle studies die de kosten van presenteïsme rapporteerden, vinden we eveneens een
bepaling van de absenteïsmekosten terug. Dit maakt de vergelijking tussen de kosten van
presenteïsme en absenteïsme eenvoudiger. Wat hierbij opvalt is dat de kosten van
presenteïsme door Ricci & Chee (2005) en door Finkelstein et al. (2010) veel hoger tot bijna
dubbel zo hoog worden ingeschat als de kosten van absenteïsme, terwijl de gerapporteerde
kosten van Gupta et al. (2015) en Goetzel et al. (2010) lager liggen voor presenteïsme in
vergelijking met absenteïsme.
Wanneer we de resultaten voor de VS vergelijken, dan zien we dat door Finkelstein et al.
(2010) een beduidend hoger resultaat gerapporteerd werd in vergelijking met de studie van
Ricci & Chee (2005). Dit verschil kan gedeeltelijk toegeschreven worden aan de toenemende
prevalentie van obesitas. Het grootste gedeelte van het verschil wordt echter verklaard door
de verschillen in de manier van vraagstelling. Door Finkelstein et al. werd slechts 1 vraag
gesteld om presenteïsme te bepalen, nl.: Hoezeer hebben uw gezondheidsproblemen tijdens
de afgelopen 7 dagen uw productiviteit beïnvloed terwijl u aan het werk was? Ricci & Chee
ging echter preciezer te werk en evalueerde presenteïsme door de frequentie van bepaalde
gedragingen te meten die wijzen op verminderde productiviteit op dagen dat de patiënt zich
niet goed voelde de afgelopen 2 weken. Deze studie peilde naar 5 specifieke gedragsvormen
nl. verminderde concentratie, het herhalen van een job, trager werken dan gewoonlijk, zich
moe voelen en niets doen op het werk. (Finkelstein et al.,2010) Wanneer men de resultaten
van Finkelstein et al. vergelijkt met de resultaten van Gupta et al. (2015), die eveneens de
WPAI vragenlijst gebruikte, zien we nog steeds dat de resultaten van Finkelstein et al. veel
20
hoger liggen. Hier kan het verschil gedeeltelijk verklaard worden door het feit dat in de studie
van Gupta et al. gecorrigeerd werd voor obesitasgerelateerde comorbiditeiten.
21
Tabel 2.3: Indirecte kost obesitasgerelateerd presenteïsme (uitgedrukt in 2018 PPP EUR)
Tabel 2.4: Indirecte kost obesitasgerelateerde arbeidsongeschiktheid (uitgedrukt in 2018 PPP EUR)
Studie kostenjaar Rapporterings-eenheid Obesitas vs normaal gewicht
Obesitas klasse 1 vs normaal gewicht
Obesitas klasse 2 vs normaal gewicht
Obesitas klasse 3 vs normaal gewicht
Dall et al. 2009
2007 NPV per capita: € 15,09 € 316,91
Neovius et al. 2012
2010 Per persoon, over de volledige levensduur:
- HCA - FCM
€ 8216,34 € 971,83
Anis et al. 2010
2006 Nationaal, per jaar € 1,84 miljard
Blouin et al. 2017
2011 In Quebec, per jaar € 391,49 miljoen
Studie kostenjaar Rapporterings-eenheid Obesitas vs normaal gewicht
Obesitas klasse 1 vs normaal gewicht
Obesitas klasse 2 vs normaal gewicht
Obesitas klasse 3 vs normaal gewicht
Finkelstein et al. 2010
2010 Per capita, per jaar: - Mannen - vrouwen
€ 313,76 € 676,46
€ 810,47
€ 1214,10
€ 3042,88 € 2437,03
Gupta et al. 2015
2013 Per capita, per jaar Niet significant € 352,14 € 1229,96
Goetzel et al. 2010
2006 Per capita, per jaar € 184,92
Ricci & Chee. 2005
2002 Nationaal, per jaar € 7,60 miljard
Finkelstein et al. 2010
2010 Nationaal, per jaar € 24,05 miljard
22
3.3. ARBEIDSONGESCHIKTHEID
In tabel 2.4 worden de indirecte kosten van obesitasgerelateerde arbeidsongeschiktheid
weergegeven. Arbeidsongeschiktheid verwijst naar zowel korte termijn (< 6 maand) als lange
termijn (> 6 maand) afwezigheid van de arbeidsmarkt omwille van een fysische of mentale
beperking om aan de beroepsvereisten te voldoen. (Lehnert et al., 2013) Voor zowel de
Europese als Canadese studies worden de vergoedingen betaald door de overheid. In de VS
worden de vergoedingen voor arbeidsongeschiktheid gefinancierd via
verzekeringsmaatregelen. (Trogdon et al.,2008; Government of Canada, 2018)
Ook voor deze vorm van indirecte kosten werden slechts vier studies teruggevonden. Twee
ervan werden uitgevoerd in Canada, één in de VS en de andere in Zweden. De studie van
Blouin et al. (2017) en Dall et al. (2009) waren cross-sectioneel van design, terwijl Neovius et
al. (2012) koos voor een longitudinale studie. Anis et al. (2010) opteerde voor een studie o.b.v.
de population attributable fractions (PAF). Dit houdt in dat de kosten voor
arbeidsongeschiktheid in het algemeen vermenigvuldigd worden met de fractie van deze
kosten die toe te schrijven zijn aan obesitas. Ook voor het bepalen van de
obesitasgerelateerde kosten van arbeidsongeschiktheid werden verschillende vragenlijsten
en registers gebruikt, naargelang de studie.
Dall et al. (2009) rapporteerde een incrementele kost van € 15,09 voor een patiënt met
obesitas klasse 1 en een kost van € 316,91 per persoon voor obesitas klasse 2 en 3 samen.
Door Neovius et al. (2012) werden de kosten over de volledige levensduur van een persoon
bepaald. Naargelang met de HCA of de FCM gewerkt werd, werd een sterk verschillend
resultaat bekomen. Uitgaande van een maatschappelijk perspectief (HCA) werd de kost op €
8216,34 geschat, terwijl met de FCM een kost van € 971,83 werd bekomen. De kost van
obesitasgerelateerde arbeidsongeschikteid in Canada werd door Anis et al. (2010)
neergeschreven als zijnde € 1,84 miljard in 2002, terwijl door Blouin et al. (2017) in 2009 een
kost van € 391,49 miljoen gerapporteerd werd voor Quebec alleen. Wetende dat het
inwonersaantal in de provincie Quebec zo’n 4,26 keer lager ligt dan in Canada en de
prevalentie van obesitas er iets lager ligt dan in heel Canada, kunnen we concluderen dat deze
laatste 2 studies een vrij gelijkaardige kost per obesitaspatiënt rapporteren. (Navaneelan &
Janz, 2014) Dit ondanks het feit dat beide studies een heel verschillend studiedesign
23
hanteerden. De studie van Anis et al. maakte immers gebruik van een top-down methode,
terwijl de studie van Blouin et al. een bottom-up design had.
24
3.4. VROEGTIJDIGE STERFTE
In tabel 2.5 worden de indirecte kosten van obesitasgerelateerde vroegtijdige sterfte
weergegeven. Men spreekt van vroegtijdige sterfte indien iemand sterft voor de leeftijd van
65 jaar. In alle studies die opgenomen werden, werden de indirecte kosten bepaald a.d.h.v.
de gederfde inkomsten o.w.v. vroegtijdige sterfte. Dall et al. (2009) en Effertz et al. (2016)
beschouwden naast het gederfde salaris o.w.v. afwezigheid op het werk ook de gederfde
inkomsten van non-market activiteiten, zoals bv. het huishouden. Twee studies vonden plaats
in Zweden, één in de VS en één in Duitsland. De Zweedse studies waren longitudinaal van
design, terwijl de andere een cross-sectioneel design hadden.
Dall et al. (2009) rapporteerde een Net Present Value (NPV) van € 152,58 per capita, per jaar
voor obesitas klasse 1 patiënten, terwijl deze kost voor obesitas klasse 2 en 3 op € 843,41
werd geschat. Ook hier werd door Neovius et al. (2012) de kost bepaald via zowel de HCA als
de FCM. Op basis van de HCA werd de kost geschat op € 23853,90, terwijl via de FCM een veel
lagere kost bekomen werd, nl. € 2032,00. Beide bedragen weerspiegelen de kost van
vroegtijdige sterfte over de volledige levensduur van de patiënt.
Voor Zweden werd in 2003 door Borg et al. (2005) een kost van € 281,94 miljoen gemeten,
terwijl deze kost voor Duitsland in het jaar 2016 op € 22,29 miljard werd geschat. Ondanks het
feit dat het aantal inwoners met obesitas in 2016 in Duitsland ongeveer 13 maal zo groot is
als het aantal obese inwoners van Zweden in 2003, is dit verschil in kosten tussen beide landen
nog steeds aanzienlijk. Dit kan mede verklaard worden door het feit dat de studie van Effertz
et al. (2016) rekening hield met de kost van non-market activiteiten voor het kwantificeren
van vroegtijdige sterfte. Voor het bepalen van de productiviteit buiten het werk werd door
Effertz et al. het gemiddelde loon voor schoonmaakdiensten vermenigvuldigd met de tijd
besteed aan productieve activiteiten binnen het huishouden. Voor vrouwen was dit ongeveer
4:07 uur per dag, terwijl dit voor mannen bepaald werd op 2:51 uur per dag. Dit resulteerde
in een jaarlijks non-market inkomen van € 12 508,55 voor vrouwen en € 8 659,76 voor
mannen. Ter vergelijking; door Dall et al. (2009) werd de productiviteit voor werkloze
patiënten bepaald als zijnde 75% van het inkomen van iemand met een gelijkaardig jobprofiel.
25
3.5. DE TOTALE INDIRECTE KOSTEN
Ten slotte werd nog één enkele studie teruggevonden die geen onderscheid maakte tussen
de voorgaande categorieën van indirecte kosten, maar verschillende componenten opnam in
zijn studie. De resultaten van deze studie worden weergegeven in tabel 2.6.
Dibonaventura et al. (2015) onderzocht de kosten van absenteïsme en presenteïsme samen,
en rapporteerde hiervoor een kost per capita, per jaar van € 869,70 voor obesitas klasse 1; €
1518,87 voor obesitas klasse 2 en € 2706,22 voor klasse 3 obesitas. In de studie werd
bovendien aangegeven dat het grootste deel van de kosten te wijten was aan presenteïsme.
Wanneer we de som van de absenteïsme- en presenteïsmekosten van Finkelstein et al. (2010)
vergelijken met de kosten gerapporteerd door Dibonaventura et al. zien we dat deze van
Finkelstein et al. iets hoger liggen, maar wel min of meer consistent zijn.
26
Tabel 2.5: Indirecte kost obesitasgerelateerde vroegtijdige sterfte (uitgedrukt in 2018 PPP EUR)
Tabel 2.6: De totale indirecte kosten van obesitas (uitgedrukt in 2018 PPP EUR)
Studie kostenjaar Rapporterings-eenheid Obesitas vs normaal gewicht
Obesitas klasse 1 vs normaal gewicht
Obesitas klasse 2 vs normaal gewicht
Obesitas klasse 3 vs normaal gewicht
Dibonaventura et al. 2015
2015 Per capita, per jaar € 869,70 € 1518,87 € 2706,22
Studie Kostenjaar Rapporterings-eenheid Obesitas vs normaal gewicht
Obesitas klasse 1 vs normaal gewicht
Obesitas klasse 2 vs normaal gewicht
Obesitas klasse 3 vs normaal gewicht
Dall et al. 2009
2007 Per capita, per jaar: € 152,58 € 843,41
Neovius et al. 2012
2010 Per capita, over volledige levensduur:
- HCA - FCM
€ 23853,90 € 2032,00
Borg et al. 2005
2003 Nationaal, per jaar: € 281,94 miljoen
Effertz et al. 2016
2016 Nationaal, per jaar: € 22,29 miljard
27
4. DISCUSSIE
Er werden 20 studies opgenomen in de meta-analyse. Elk van deze studies rapporteerde een
verschil in indirecte kosten tussen personen met obesitas en personen met een gezond
lichaamsgewicht. Ondanks het feit dat sterk verschillende resultaten werden gerapporteerd,
kunnen we toch waarnemen dat de indirecte kosten significant zijn. Als we bv. de meest
recente resultaten van absenteïsme en presenteïsme voor de VS vergelijken met het Bruto
Binnenlands Product (BBP) van dat rapporteringsjaar, dan zien we dat deze kosten
respectievelijk 0,04 % (Andreyeva et al., 2014) en 0,16 % (Finkelstein et al., 2010) van het BBP
uitmaken. Bovendien blijkt obesitas verantwoordelijk te zijn voor 6,5 % - 12,6 % van de totale
ziekteverzuimkosten op de werkvloer. (Andreyeva et al.,2014) Door Effertz et al. (2016) werd
een kost van obesitasgerelateerde vroegtijdige sterfte bepaald die 0,64 % van het BBP van
Duitsland voor het jaar 2016 vertegenwoordigt.
Ondanks het feit dat alle studies aangeven dat obesitas aanleiding geeft tot hogere indirecte
kosten vergeleken met mensen met een gezond lichaamsgewicht, is het toch moeilijk om een
eenduidig antwoord te formuleren op de vraag wat de indirecte kost van obesitas is. De
resultaten van de verschillende studies variëren namelijk aanzienlijk. Zoals reeds eerder
aangegeven kan voor de resultaten op nationaal niveau het verschil in kosten grotendeels
verklaard worden door een stijging van het aantal personen met obesitas. Anderzijds zijn er
ook tal van methodologische verschillen die allen voor een deel het verschil in kosten, zowel
op nationaal niveau als per capita, kunnen verklaren. Deze methodologische verschillen
worden hierna verder besproken. Daarna volgt een bespreking van de aanpak van het
probleem.
Zoals in de resultaten reeds aangegeven kan voor de bepaling van de indirecte kosten zowel
de HCA als de FCM gebruikt worden. Waar de HCA de kosten van productiviteitsverlies
berekent vanuit het perspectief van de patiënt, en dus elk uur dat niet gewerkt wordt als
verloren beschouwt, neemt de FCM het perspectief van de werkgever, en beschouwt dus
enkel als verloren die uren dat niet gewerkt wordt tot het werk van de patiënt wordt
overgenomen. Beide methoden geven sterk verschillende resultaten. Op de studie van
Neovius et al. (2010) na maakten alle studies gebruik van de HCA. Dit waarschijnlijk omwille
van het gemak van deze methode, maar ook omwille van de beperkingen van de andere
methode. Geen van beide methoden blijkt echter volkomen correct te zijn. Zo zou de HCA een
28
overschatting maken van de indirecte kosten omwille van het feit dat in vele gevallen het
toekomstig inkomen geen accurate reflectie is van de toekomstige productiviteit. Bovendien
maakt deze methode de assumptie dat een werknemer niet vervangen kan worden, hoe groot
de werkloosheidsgraad ook moge wezen. Gezien de FCM veronderstelt dat een beperking of
vroegtijdige sterfte de totale productiviteit na de ‘friction period’ niet beïnvloedt, is het
controversieel tot zelfs paradoxaal te concluderen dat ziekte en vroegtijdige sterfte de totale
werkloosheid zouden verlagen. (Jo, C., 2014)
Een ander methodologisch verschil dat vergelijking van de verschillende studies bemoeilijkt is
dat verschillende gegevens worden gebruikt omtrent het inkomen om de indirecte kost uit te
drukken in een geldwaarde. Veel studies maakten gebruik van het gemiddelde inkomen van
het desbetreffende land, al dan niet gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht, of van het
nationaal mediaaninkomen. Het gebruik van dergelijke cijfers kan echter een overschatting
geven van het productiviteitsverlies aangezien uit onderzoek blijkt dat er een negatief verband
zou bestaan tussen BMI en het loon van een persoon. (Baum & Ford, 2004) Enkel de studie
van Ricci & Chee maakte gebruik van zelfgerapporteerde inkomensgegevens en corrigeert dus
voor dit probleem. Bovendien dient opgemerkt te worden dat de loonkost, die hier gebruikt
wordt voor het kwantificeren van de indirecte kost, geen rekening houdt met factoren zoals
de stijgende werkdruk en motivatieverlies bij collega’s.
Slechts 2 studies opgenomen in de meta-analyse hielden rekening met productiviteitsverlies
tijdens de ‘non-working time’, en dit enkel tijdens de bepaling van de kosten verbonden aan
obesitasgerelateerde vroegtijdige sterfte. Er dient echter rekening te worden gehouden met
het productiviteitsverlies in de non-working time, wil men een volledig overzicht krijgen van
het productiviteitsverlies te wijten aan obesitas.
Ten slotte dient men bij de vergelijking van de kosten ook rekening te houden met het feit dat
de resultaten van sommige studies gecorrigeerd werden voor obesitasgerelateerde fysieke
en/of psychosociale comorbiditeiten, terwijl dit bij andere studies niet het geval was. In bijlage
is een tabel weergegeven waarin aangeduid werd welke studies al dan niet gecorrigeerd
werden voor comorbiditeiten.
29
Een belangrijke implicatie van deze methodologische verschillen is dat men, wil men de
indirecte kost in het algemeen meer exact bepalen, de invloed van deze verschillende
methodes moet onderzoeken, om vervolgens tot een meer gestandaardiseerde methode te
komen die vergelijking van de resultaten toelaat. Enkel zo kunnen de indirecte kosten van
obesitas tussen de verschillende landen en over de jaren heen vergeleken worden. Een
adequate meetmethode is bovendien belangrijk voor een adequate aanpak en opvolging van
dit wereldwijde probleem.
Gezien de grote kost van obesitas, die tevens verder dreigt toe te nemen door de voortdurend
stijgende prevalentie, is een onderbouwde aanpak van dit probleem noodzakelijk. Bovendien
blijkt de aanpak van obesitas zeer kostenefficiënt. Volgens de studie van Verhaeghe et al.
(2016), uitgevoerd aan de universiteit van Gent, zou een daling van het BMI met 1 eenheid
een economische kostenbesparing van 15,9 miljard euro betekenen voor de Belgische
maatschappij over een periode 20 jaar. De complexiteit van de oorzaken die aan de basis
liggen van de ‘obesitas epidemie’ (zie 1.1.3.), vraagt om een systemische aanpak, waarin tal
van actoren een rol spelen. Zoals ook aangegeven in figuur 1.3 kunnen we de aanpak opdelen
in 3 soorten van interventies. Enerzijds zijn er de geneesmiddelen, zoals Orlistat, en operaties,
zoals de gastric bypass, die het probleem aanpakken op fysiologisch niveau. Anderzijds zijn er
ook de interventies die het gedrag van obesitaspatiënten trachten te beïnvloeden. Denk maar
aan campagnes (zowel op school, op het werk als openbaar) die mensen het gevaar van
obesitas duidelijk maken en mensen aanmoedigen gezonder te gaan leven, maar ook sociale
marketing campagnes om gezond eten en bewegen te promoten, etc. Deze anti-
obesitascampagnes dienen echter ondersteund te worden door een algemeen anti-
obesitasbeleid. Zo’n beleid omvat wetten en regels die bv. de kosten van ongezonde voeding
verhogen, zoals bv. met een taks, terwijl ze de kostprijs van gezonde voeding verlagen. Ook
een verplichte labelling van voedingswaren en regels die de marketing van ongezonde voeding
naar kinderen limiteren, blijken effectieve maatregelen. Zoals onderaan in figuur 1.3
aangegeven blijken deze beleidsinterventies effectiever te zijn, maar is hun politieke
implementatie moeilijker i.v.m. de gezondheidscampagnes en medische ingrepen. (Swinburn
et al., 2011; Gortmaker et al., 2011)
30
Uit onderzoek blijkt dat de indirecte kosten van absenteïsme en presenteïsme niet enkel
bepaald worden door de aandoening, maar ook door factoren die gerelateerd zijn aan zowel
het individu als aan de organisatie/ het bedrijf. Wil men de obesitasgerelateerde absenteïsme
en presenteïsmekosten verlagen, zal men dus niet alleen aandacht moeten besteden aan de
preventie/aanpak van de aandoening zelf, maar eveneens aan deze individuele en
organisatiegerelateerde factoren. Zoals ook werd opgemerkt in de literatuur, wordt er ook bij
het management van bedrijven relatief weinig aandacht besteedt aan het terugdringen van
presenteïsme, terwijl preventie van absenteïsme dikwijls één van de prioriteiten is. Beiden
zijn nochtans onlosmakelijk met elkaar verbonden. Bij ziekte heeft de werknemer namelijk 2
opties: ofwel beslist hij ervoor thuis te blijven, ofwel beslist hij ziek te gaan werken. Resultaten
van de Belstress III studie tonen aan dat werknemers die frequent gingen werken ondanks
ziekte, 2 à 3 keer meer kans hadden op langdurig ziekteverzuim (>15 dagen) gedurende 1 jaar
follow-up dan diegene zonder presenteïsme. Er kon ook een relatie aangetoond worden
tussen presenteïsme en kortdurend verzuim (1-3 dagen) en bij vrouwen was er eveneens een
associatie tussen presenteïsme en verzuimfrequentie (> 3 keer). Bij het opstellen van een
absenteïsmebeleid is het dus nodig ook de nodige aandacht te schenken aan de preventie van
presenteïsme. Als organisatie-gerelateerde determinanten voor presenteïsme worden
voornamelijk ‘vervangbaarheid van de werknemer’, ‘de sociale druk’, autonomie, tijdsdruk
etc. aangehaald. Maar ook het absenteïsmebeleid van de onderneming kan een impact
hebben op het presenteïsmegedrag van de werknemers. Voornamelijk zeer strikte en
bestraffende policies tegenover ziekteverzuim zouden presenteïsme in de hand werken. Ook
een tekort aan back-up plannen bij absenteïsme, waardoor vervanging bij ziekte niet
georganiseerd is, kan dit gedrag in de hand werken. (Janssens, 2012)
31
5. CONCLUSIE
Het doel van deze masterproef was het onderzoeken van de indirecte kost van obesitas.
Daartoe werd een systematische review gedaan waarbij gescreend werd naar artikels die de
economische kosten rapporteren van absenteïsme, presenteïsme, arbeidsongeschiktheid
en/of vroegtijdige sterfte. Uiteindelijk werden 20 studies opgenomen in de meta-analyse en
besproken.
Ondanks de variërende resultaten van deze studies kunnen we besluiten dat de indirecte
kosten van obesitas significant zijn. Zowel voor absenteïsme, presenteïsme,
arbeidsongeschiktheid als vroegtijdige sterfte worden hoge kosten gerapporteerd. Idealiter
zou echter een gestandaardiseerde methode ontwikkeld worden voor het bepalen van elk van
deze indirecte kosten. Dit zou er namelijk voor zorgen dat de resultaten van verschillende
landen, die obesitas en zijn indirecte kosten elk op een andere manier aanpakken, vergeleken
kunnen worden. Zo kan uiteindelijk ook consensus worden ontwikkeld over hoe deze
‘obesitasepidemie’, die een grote bedreiging vormt voor onze samenleving, het best kan
worden aangepakt. Ook verder onderzoek naar het exacte verband tussen obesitas en
psychosociale problemen, die beiden een sterk stijgende prevalentie kennen de laatste jaren,
is relevant in het kader van een onderbouwde aanpak van de obesitasepidemie.
De aanpak van obesitas en zijn indirecte kosten is namelijk een complex gegeven. Gezien de
complexiteit van de oorzaken van deze ziekte is een onderbouwde aanpak, die vooreerst
bestaat uit een ondersteunend beleid, maar ook uit campagnes, het promoten van gezonde
voeding en beweging en dergelijke, nodig. Daarbij komt dat bedrijven niet alleen oog mogen
hebben voor de aanpak van absenteïsme, maar ook presenteïsme moeten meenemen in hun
beleid, aangezien deze twee samenhangen.
I
6. LITERATUURLIJST
Andreyeva, T., Luedicke, J., & Wang, Y. C. (2014). State-level estimates of obesity-attributable costs of absenteeism. Journal of occupational and environmental medicine/American College of Occupational and Environmental Medicine, 56(11), 1120.
Asay, G. R. B., Roy, K., Lang, J. E., Payne, R. L., & Howard, D. H. (2016). Peer reviewed: absenteeism and employer costs associated with chronic diseases and health risk factors in the US workforce. Preventing chronic disease, 13.
Baum, C. L., & Ford, W. F. (2004). The wage effects of obesity: a longitudinal study. Health economics, 13(9), 885-899.
Blouin, C., Hamel, D., Vandal, N., Barry, A. D., Lo, E., Lacroix, G., ... & Pérusse, L. (2016). The economic consequences of obesity and overweight among adults in Quebec. Canadian Journal of Public Health, 107(6), e507-e513.
Borg, S., Persson, U., Ödegaard, K., Berglund, G., Nilsson, J. Å., & Nilsson, P. M. (2005). Obesity, survival, and hospital costs—findings from a screening project in Sweden. Value in Health, 8(5), 562-571.
Bray, G. A. (2004). Medical consequences of obesity. The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, 89(6), 2583-2589.
Cawley, J. (2015). An economy of scales: A selective review of obesity's economic causes, consequences, and solutions. Journal of health economics, 43, 244-268.
Cawley, J., Rizzo, J. A., & Haas, K. (2007). Occupation-specific absenteeism costs associated with obesity and morbid obesity. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 49(12), 1317-1324.
Cawley, J., Rizzo, J. A., & Haas, K. (2008). The association of diabetes with job absenteeism costs among obese and morbidly obese workers. Journal of occupational and environmental medicine, 50(5), 527-534.
Dall, T. M., Fulgoni III, V. L., Zhang, Y., Reimers, K. J., Packard, P. T., & Astwood, J. D. (2009). Predicted national productivity implications of calorie and sodium reductions in the American diet. American Journal of Health Promotion, 23(6), 423-430.
DiBonaventura, M., Le Lay, A., Kumar, M., Hammer, M., & Wolden, M. L. (2015). The association between body mass index and health and economic outcomes in the United States. Journal of occupational and environmental medicine, 57(10), 1047-1054.
Durden, E. D., Huse, D., Ben-Joseph, R., & Chu, B. C. (2008). Economic costs of obesity to self-insured employers. Journal of occupational and environmental medicine, 50(9), 991-997.
Effertz, T., Engel, S., Verheyen, F., & Linder, R. (2016). The costs and consequences of obesity in Germany: a new approach from a prevalence and life-cycle perspective. The European Journal of Health Economics, 17(9), 1141-1158.
II
Finkelstein, E. A., daCosta DiBonaventura, M., Burgess, S. M., & Hale, B. C. (2010). The costs of obesity in the workplace. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 52(10), 971-976.
Finkelstein, E., Fiebelkorn, I. C., & Wang, G. (2005). The costs of obesity among full-time employees. American Journal of Health Promotion, 20(1), 45-51.
Goetzel, R. Z., Gibson, T. B., Short, M. E., Chu, B. C., Waddell, J., Bowen, J., ... & DeJoy, D. M. (2010). A multi-worksite analysis of the relationships among body mass index, medical utilization, and worker productivity. Journal of occupational and environmental medicine, 52(Suppl 1), S52-8.
Gortmaker, S. L., Swinburn, B. A., Levy, D., Carter, R., Mabry, P. L., Finegood, D. T., ... & Moodie, M. L. (2011). Changing the future of obesity: science, policy, and action. The Lancet, 378(9793), 838-847.
Government of Canada. (2018). Disability benefits. Geraadpleegd op 27 april 2019 via https://www.canada.ca/en/financial-consumer-agency/services/living-disability/disability-benefits.html.
Gupta, S., Richard, L., & Forsythe, A. (2015). The humanistic and economic burden associated with increasing body mass index in the EU5. Diabetes, metabolic syndrome and obesity: targets and therapy, 8, 327.
Janssens, H. (2012). Presenteïsme: ziek en toch aan het werk: resultaten van de Belstress III studie. In 51e Nationale Dagen voor Arbeidsgeneeskunde: Kwaliteitsvolle arbeidsgeneeskunde voor iedereen: haalbaar of utopisch.
Jo, C. (2014). Cost-of-illness studies: concepts, scopes, and methods. Clinical and molecular hepatology, 20(4), 327.
Kirch, W. (Ed.). (2008). Encyclopedia of Public Health: Volume 1: A-H Volume 2: I-Z. Springer Science & Business Media.
Klarenbach, S., Padwal, R., Chuck, A., & Jacobs, P. (2006). Population‐based analysis of obesity and workforce participation. Obesity, 14(5), 920-927.
Lehnert, T., Sonntag, D., Konnopka, A., Riedel-Heller, S., & König, H. H. (2013). Economic costs of overweight and obesity. Best practice & research Clinical endocrinology & metabolism, 27(2), 105-115.
Lehnert, T., Stuhldreher, N., Streltchenia, P., Riedel-Heller, S. G., & König, H. H. (2014). Sick leave days and costs associated with overweight and obesity in Germany. Journal of occupational and environmental medicine, 56(1), 20-27.
Luppino, F. S., de Wit, L. M., Bouvy, P. F., Stijnen, T., Cuijpers, P., Penninx, B. W., & Zitman, F. G. (2010). Overweight, obesity, and depression: a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies. Archives of general psychiatry, 67(3), 220-229.
III
Milaneschi, Y., Simmons, W. K., Rossum, E. F., & Penninx, B. W. (2018). Depression and obesity: evidence of shared biological mechanisms. Molecular psychiatry, 1.
Navaneelan, T. & Janz, T. (2014). Adjusting the scales: obesity in the Canadian population after correcting for respondent bias. Geraadpleegd op 5 mei 2019 via https://www150.statcan.gc.ca/n1/en/pub/82-624-x/2014001/article/11922-eng.pdf?st=sSzEsJMN.
Neovius, K., Rehnberg, C., Rasmussen, F., & Neovius, M. (2012). Lifetime productivity losses associated with obesity status in early adulthood. Applied health economics and health policy, 10(5), 309-317.
Organisation for Economic Cooperation and Development. (2019). Geraadpleegd op 15 april 2019 via https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=PRICES_CPI.
Organisation for Economic Cooperation and Development. (2019). Geraadpleegd op 15 april 2019 via https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=PPPGDP
Ricci, J. A., & Chee, E. (2005). Lost productive time associated with excess weight in the US workforce. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 47(12), 1227-1234.
Schweitzer, D., & Mathus-Vliegen, E. M. H. (2011). Het obesitas formularium: een praktische leidraad. Bohn Stafleu van Loghum.
Swinburn, B. A., Sacks, G., Hall, K. D., McPherson, K., Finegood, D. T., Moodie, M. L., & Gortmaker, S. L. (2011). The global obesity pandemic: shaped by global drivers and local environments. The Lancet, 378(9793), 804-814.
Trogdon, J. G., Finkelstein, E. A., Hylands, T., Dellea, P. S., & Kamal‐Bahl, S. J. (2008). Indirect costs of obesity: a review of the current literature. Obesity Reviews, 9(5), 489-500.
Van den Hout, W. B. (2010). The value of productivity: human-capital versus friction-cost method. Annals of the rheumatic diseases, 69(Suppl 1), i89-i91.
Verhaeghe, N., De Greve, O., & Annemans, L. (2016). The potential health and economic effect of a Body Mass Index decrease in the overweight and obese population in Belgium. Public Health, 134, 26-33.
Wolfenstetter, S. B. (2012). Future direct and indirect costs of obesity and the influence of gaining weight: results from the MONICA/KORA cohort studies, 1995–2005. Economics & Human Biology, 10(2), 127-138.
World Health Organization. (2011). Waist circumference and waist-hip ratio: report of a WHO expert consultation, Geneva, 8-11 December 2008.
World Health Organization. (2017). Prevalence of obesity* among adults, ages 18+, 1975-2016 (age standardizes estimate): Both sexes, 2016. Geraadpleegd op 29 oktober 2018 via http://gamapserver.who.int/gho/interactive_charts/ncd/risk_factors/obesity/atlas.html?geog=0&indicator=i0&date=2016&bbox=-198%2C-
IV
83.2513698630137%2C198%2C110.95136986301371&printmode=true&fbclid=IwAR2dFwIk_Qm9mX5-z5x4nfUMeRwjI4IkaTURjxim2YjnGcfGI0z2Tt3B31Y
World Health Organization. (2018). Obesity and overweight. Geraadpleegd op 29 oktober 2018 via http://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight?fbclid=IwAR3q-Y1nEiwgJCgnVuhfet3-W49YUPCLwPuK27ZTmx1ulUBGYXqy9PP7Qx0.
World Health Organization. (2018). The top 10 causes of death. Geraadpleegd op 14 november 2018 via http://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death.
Zelissen, P. (2003). Obesitas en overgewicht: oorzaken, gevolgen en behandeling. Leuven: Davidsfonds.
V
7. BIJLAGEN
Tabel: resultaten gecorrigeerd voor fysieke en psychosociale comorbiditeiten Studie
Covariates Fysieke comorbiditeiten Psychosociale comorbiditeiten
Andreyeva et al. 2014 Anis et al. 2010 Asay et al. 2016 Blouin et al. 2017 Borg et al. 2005 Cawley et al. 2007 X Cawley et al. 2008 X Dall et al. 2009 X Dibonaventura et al. 2015 X Durden et al. 2008 Effertz et al. 2016 Finkelstein et al. 2005 Finkelstein et al. 2010 Goetzel et al. 2010 Gupta et al. 2015 X X Klarenbach et al. 2006 X X Lehnert et al. 2014 X X Neovius et al. 2012 Ricci & Chee. 2005 X X Wolfenstetter. 2012