Inschatting effecten van openbaar gezondheidsbeleid gericht op roken. Scenario analyses totale bevolking en laag opgeleiden

Abstract

Roken veroorzaakt veel ziekte in de Nederlandse bevolking. Het is bekend dat mensen met een lage opleiding vaker roken dan mensen met een hoge opleiding. Een van de doelen van het kabinet is het terugbrengen van het aantal rokers. Als dit lukt dan zullen de ziektes die door roken veroorzaakt worden in de toekomst minder vaak voorkomen. Het ministerie van VWS heeft het RIVM gevraagd om de gezondheidseffecten te schatten van de situatie waarbij het aantal rokers daalt met 2 procentpunt over een periode van drie jaar. Dit betekent dat ongeveer 250.000 mensen stoppen met roken. Vergeleken met de situatie waarbij het aantal rokers over die periode gelijk blijft, zal het aantal sterfgevallen in 2014 met 0,2% gedaald zijn, het aantal longkankerpatienten met 1,5% en het aantal hart- en vaatziekten- en COPD patienten met maximaal 0,5%. Een kleine daling in het aantal rokers leidt dus al tot een geringe daling in sterfte en rookgerelateerde ziektes op bevolkingsniveau. Daarnaast is door het ministerie van VWS gevraagd om na te gaan wat de situatie zou zijn als laag opgeleiden hetzelfde rookgedrag zouden vertonen als hoog opgeleiden. Het verschil in levensverwachting tussen hoog en laag opgeleiden zou in dit geval bij de mannen afnemen van 5,1 naar 3,6 jaar en bij de vrouwen van 2,7 naar 2,1 jaar. Een belangrijke conclusie is dat theoretisch gezien het huidige verschil in levensverwachting met maximaal 35% wordt verkleind als laag opgeleiden hetzelfde zouden roken als hoog opgeleiden. Deze situatie is echter niet realistisch en dit effect is in de praktijk niet haalbaar. Wel geeft de berekening inzicht in de omvang van het verschil in levensverwachting tussen hoog en laag opgeleiden dat aan verschil in rookgedrag toe te schrijven is. Men moet zich echter realiseren dat bij het modelleren de werkelijkheid vereenvoudigd wordt, en de resultaten moeten daarom gezien worden als een globale indicatie van de effecten.

The Dutch government promotes a healthy lifestyle, and this includes efforts to reduce the number of smokers. Another health policy priority is to decrease socioeconomic health differences. The RIVM was asked to assess the health effects of two theoretical scenarios. In the first scenario, called the 'target scenario', the number of smokers stopping during a 3-year period brings the percentage of smokers down by 2 per cent points. This means that about 250.000 persons quit smoking. In the second scenario, called the 'socioeconomic health differences (SEHD) scenario', the effects on difference in life expectancy between highest and lowest educational levels are estimated as if the prevalence of smokers in all groups were equal to the highest educated population. The effects of the two scenarios were compared to a 'reference scenario' where smoking habits remained equal. The Chronic Disease Model was used, which is a so-called Markov-type multi-state transition model. The effects of the 'target scenario' are that in 2014 total mortality decreases by 0.2%, the number of lung cancer patients by 1.5%, and the number of cardiovascular and COPD patients by 0.5%, compared to the reference situation. In the 'reference scenario' the difference in life expectancy between persons with the lowest and highest level of education amounts to 5.1 years for men and 2.7 years for women. In the 'SEHD' scenario, these differences are reduced to 3.6 years for men and 1.7 years for women. This means that differences in life expectancy between educational levels will be reduced by 35% of maximum. It is emphasized however that the SEHD scenario is not realistic. Since assumptions are made and the situation is simplified, results in the present report should be interpreted as giving an overall indication of total effects. We conclude that a small reduction in the number of smokers results in lower mortality and morbidity in the total population, and that anti-smoking measurements among lower educated persons contributes to decreasing the socioeconomic differences in health.