DE INDIRECTE ECONOMISCH KOST VAN OBESITAS...gestegen is van 11,9 % in 1975 tot 36,2 % in 2016. Voor België is de prevalentie in diezelfde Voor België is de prevalentie in diezelfde

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


Werkende bevolking in VS tussen 18 en 64 jaar/ 2008-2011/ 2 databases: 356,758 + 24,006

zelfrapportering

Cawley, Rizzo & Haas. 2007


Nationaal representatief / 2000-2004/ 54,970 zelfrapportering

Cawley, Rizzo & Haas. 2008


Nationaal representatief / 2000-2004/ 14,187 mannen & 19,402 vrouwen

zelfrapportering

Dall et al. 2009


Nationaal representatief/ 1994-2004 & 2006 & 2007 / 1,000,000

zelfrapportering

Durden, Huse, Ben-Joseph & Chu. 2008


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


Nationaal representatief/ 2008/ 24,140 zelfrapportering

Finkelstein, Fiebelkorn & Wang. 2005


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


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


Nationaal representatief / 2001-2003/ 6,894 zelfrapportering

Wolfenstetter. 2012

Duitsland Longitudinale cohortstudie

Populatie representatief/ 1995-2005/ 2,581 zelfrapportering

Presenteïsme Finkelstein et al. 2010


Nationaal representatief/ 2008/ 24,140 Work Productivity and Activity Impairment questionnaire (WPAI)

Goetzel et al. 2010


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


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


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



o.b.v. nationale registers omtrent sociale zekerheid

Vroegtijdige sterfte Borg et al. 2005


Nationaal representatief/ 15 jaar follow-up van deelnemers opgenomen in de MPP tussen 1974 en 1984/ 33,346

Gederfde inkomsten

Dall et al. 2009


Nationaal representatief/ 1994-2004 & 2006 & 2007 / 1,000,000

Gederfde inkomsten (werk+ productieve/nonmarket activiteiten)

Effertz et al. 2016


Nationaal representatief /2008- midden 2012/ 146,000 Gederfde inkomsten (werk+ productieve nonmarket activiteiten)

Neovius et al. 2012



Gederfde inkomsten

Totale indirecte kosten Dibonaventura, Le Lay, Kumar, Hammer & Wolden. 2015


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



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


Wolfenstetter. 2012


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


2010 Per capita, per jaar: - mannen - vrouwen

€ 222,28 € 326,60

€ 527,21 € 53,70

€ 823,31

€ 1012,69 Cawley et al. 2008


€ 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


Klarenbach et al. 2006

2004 Nationaal, per jaar € 133,07 miljoen

Ricci & Chee. 2005


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




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


Blouin et al. 2017

2011 In Quebec, per jaar € 391,49 miljoen







€ 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


Ricci & Chee. 2005




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)





Dibonaventura et al. 2015

2015 Per capita, per jaar € 869,70 € 1518,87 € 2706,22

Studie Kostenjaar Rapporterings-eenheid Obesitas 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.

https://www.canada.ca/en/financial-consumer-agency/services/living-disability/disability-benefits.html

https://www.canada.ca/en/financial-consumer-agency/services/living-disability/disability-benefits.html

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-

https://www150.statcan.gc.ca/n1/en/pub/82-624-x/2014001/article/11922-eng.pdf?st=sSzEsJMN

https://www150.statcan.gc.ca/n1/en/pub/82-624-x/2014001/article/11922-eng.pdf?st=sSzEsJMN

https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=PRICES_CPI

https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=PPPGDP

http://gamapserver.who.int/gho/interactive_charts/ncd/risk_factors/obesity/atlas.html?geog=0&indicator=i0&date=2016&bbox=-198%2C-83.2513698630137%2C198%2C110.95136986301371&printmode=true&fbclid=IwAR2dFwIk_Qm9mX5-z5x4nfUMeRwjI4IkaTURjxim2YjnGcfGI0z2Tt3B31Y


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.



http://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight?fbclid=IwAR3q-Y1nEiwgJCgnVuhfet3-W49YUPCLwPuK27ZTmx1ulUBGYXqy9PP7Qx0



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

Documents

DE INDIRECTE ECONOMISCH KOST VAN OBESITAS...gestegen is van 11,9 % in 1975 tot 36,2 % in 2016. Voor België is de prevalentie in diezelfde Voor België is de prevalentie in diezelfde