GGD-regio's

Gemeenten

GGD-regio's Zuid-Limburg en Amsterdam meeste mensen met hoog risico op een angststoornis of depressie

Regio's met een hoog percentage volwassenen van 18 jaar en ouder met hoog risico op een angststoornis of depressie liggen verspreid over het land. In GGD Gemeentelijke of Gemeenschappelijke Gezondheidsdienst -regio's Zuid-Limburg en Amsterdam is het percentage het hoogst (respectievelijk 8,5% en 8,4%). In drie noordelijke regio's is het percentage volwassenen van 18 jaar en ouder het laagst met hoog risico op een angststoornis of depressie, met het laagste percentage in GGD-regio Drenthe (4,6%). In 2020 heeft gemiddeld 6,4% van de volwassenen een hoog risico op een angststoornis of een depressie in Nederland. Deze cijfers zijn gebaseerd op een veel gebruikte vragenlijst voor screening van angst en depressie (Kessler-10 vragenlijst). De antwoorden worden samengevat in een score. Voor meer informatie over deze vragenlijst, zie Methode. Dit komt door het gebruik van verschillende bronnen. Meer gegevens over dit onderwerp zijn te vinden door op de ggd-kaart te klikken.

Hoog risico op angststoornis of depressie per gemeente

Per gemeente varieert het percentage van 2 tot 11%. Meer gegevens over dit onderwerp zijn te vinden door op de gemeentekaart te klikken.

Meer informatie


Hoog risico op angststoornis of depressie per wijk

De kaart presenteert cijfers over het risico op een angststoornis of depressie onder personen van 19 jaar en ouder. Dit is gebaseerd op een veel gebruikte vragenlijst voor screening van angst en depressie (Kessler-10 vragenlijst). De antwoorden worden samengevat in een score. Voor meer informatie over deze vragenlijst, zie Verantwoording (Methode).

Het RIVM Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu heeft cijfers over gezondheid en leefstijl berekend voor alle wijken en buurten in Nederland op basis van ruim 457.000 respondenten van de Gezondheidsmonitor volwassenen 2016 van GGD Gemeentelijke of Gemeenschappelijke Gezondheidsdienst ’en, CBS Centraal Bureau voor de Statistiek en RIVM. Omdat er vaak te weinig respondenten per wijk of buurt zijn, gebruikt het RIVM een model waarmee de cijfers berekend kunnen worden. Dit zijn zogenaamde kleine-domeinschatters ( van de Kassteele et al. 2017 van de Kassteele, J, Zwakhals, L, Breugelmans, O, Ameling, C, van den Brink, C, Estimating the prevalence of 26 health-related indicators at neighbourhood level in the Netherlands using structured additive regression (2017) ).

Verschillende GGD’en hebben voor de Gezondheidsmonitor 2016 de steekproef opgehoogd om wijkcijfers te kunnen presenteren. De cijfers in de kaart hiernaast kunnen afwijken van de door de GGD gepubliceerde cijfers, omdat deze op een andere manier zijn berekend. 

Cijfers op buurtniveau

De getoonde wijkcijfers worden ook hier gepresenteerd. Behalve wijkcijfers worden hier ook buurtcijfers in kaart gebracht. Voor elke gemeente wordt een kaart getoond met cijfers voor alle wijken of voor alle buurten in die gemeente.

Wanneer komen nieuwe cijfers?

Vanaf eind juni 2021 zijn landelijke en regionale cijfers beschikbaar op basis van de Gezondheidsmonitor Volwassen en Ouderen 2020 (zie ook RIVM-Statline). Cijfers op wijk- en buurtniveau zullen in het vierde kwartaal van 2021 worden gepubliceerd.

Vergelijk deze kaart met

Meer informatie


Meeste contact met de psycholoog in Amsterdam

In de regio Amsterdam gaan de meeste inwoners (van 4 jaar en ouder) in de periode 2017-2019 naar een psycholoog of psychiater (12,7%). Dit percentage ligt significant boven het Nederlands gemiddelde. In de regio Twente (7,9%) en Hart voor Brabant (8%) zijn significant de minste bezoeken aan een psycholoog of psychiater. Gemiddeld heeft 9,6% van alle inwoners (van 4 jaar en ouder) van Nederland minstens één keer per jaar contact met een psycholoog of psychiater.

Toelichting regionale verschillen

Selecteer een regio in de kaart voor meer informatie over significantie per GGD Gemeentelijke of Gemeenschappelijke Gezondheidsdienst -regio. Significantie geeft een nadere verklaring van de waarde die we mogen hechten aan de gepresenteerde verschillen. De verschillen zouden onder andere verklaard kunnen worden door regionale variaties in leeftijd en geslacht. Deze gestandaardiseerde cijfers zijn ook via de kaart op te vragen.

Meer informatie

  • D.L. van der A (RIVM Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu)
  • M. Hiemstra (RIVM)
  • H. Giesbers (RIVM)