Vroeggeboorte, laag geboortegewicht voor zwangerschapsduur en BIG2 naar opleiding moeder

Sla de grafiek Vroeggeboorte, laag geboortegewicht voor zwangerschapsduur en Big2 naar opleiding moeder 2021 over en ga naar de datatabel

Bron: CBS-microdata, Perined 2021 gekoppeld binnen DIAPER

  • Big2 is de combinatie van  vroeggeboorte (vóór 37+0 weken zwangerschap) en/of een laag geboortegewicht voor de zwangerschapsduur (< p10 Hoftiezer).
  • De labels van de hoogst behaalde opleidingstypen vermelden de grootste opleidingsgroepen. Zie de toelichting op opleidingstypen voor meer informatie.
  • Voor de analyses naar opleiding zijn de gegevens van kinderen en moeders uit de Perined-registratie gekoppeld aan CBS microdata. Op basis van de beschikbare gegevens kon 98,6 % van de geboorten die in Perined geregistreerd zijn gekoppeld worden aan CBS. Hierdoor kan het cijfer voor het totaal dat hier wordt gepresenteerd afwijken van het landelijke cijfer op de pagina Cijfers omdat die landelijke cijfers gebaseerd zijn op alle geboorten in Perined. 

Vaker Big2 bij kinderen van moeders met alleen basisonderwijs of een vmbo- of mbo1-opleiding

Bovenstaande grafiek presenteert cijfers over 2021 over vroeggeboorte (vóór 37+0 weken zwangerschap), laag geboortegewicht voor de duur van de zwangerschap en Big2 naar hoogst behaalde opleidingsniveau van de moeder, ongeacht de leeftijd van de moeder. Zowel eenlingen als meerlingen met een minimale zwangerschapsduur van 24+0 weken zijn meegenomen. Bij Big2 gaat het om het percentage kinderen dat te vroeggeboren is (vóór 37+0 weken zwangerschap) en/of een laag geboortegewicht voor de duur van de zwangerschap had. Een laag gewicht voor de zwangerschapsduur is gedefinieerd als een geboortegewicht onder het 10de percentiel op de geboortegewichtcurven (Hoftiezer-gewichtspercentielen). Deze curven geven weer wat het optimale geboortegewicht is van kinderen geboren bij de betreffende zwangerschapsduur (Hoftiezer et al., 2018 Hoftiezer, L, Hof, MH. P., Dijs-Elsinga, J, Hogeveen, M, Hukkelhoven, C.W.P.M., van Lingen, RA., From population reference to national standard: new and improved birthweight charts (2018) (Hoftiezer, L, Hof, MH. P., Dijs-Elsinga, J, Hogeveen, M, Hukkelhoven, C.W.P.M., van Lingen, RA., From population reference to national standard: new and improved birthweight charts (2018))).

Het percentage kinderen met Big2 verschilt per opleidingstype. De verschillen zijn statistisch getoetst voor geboortes in de periode 2017 tot en met 2021. 

Resultaten van deze toetsing zijn:

  • Het percentage kinderen met Big2 (vroeggeboorte en/of laag geboortegewicht) is hoger onder moeders met basisonderwijs of een vmbo- of mbo1-opleiding dan onder moeders uit de andere twee opleidingsgroepen.   
  • In 2021 was het percentage kinderen met Big2 hoger bij moeders met basisonderwijs of een vmbo- of mbo1-opleiding (19,3%) dan bij moeders met een havo -, vwo- of mbo2-4-opleiding (15,3%). Moeders met een havo-, vwo- of mbo2-4-opleiding kregen op hun beurt procentueel gezien vaker een kind met Big2 dan hbo- of universitair geschoolde moeders (13,0%). 

Zowel vaker vroeggeboorte als laag geboortegewicht bij alleen basisonderwijs of een vmbo- of mbo1-opleiding

Ook als naar vroeggeboorte en een laag geboortegewicht voor de duur van de zwangerschap afzonderlijk wordt gekeken dan blijkt dat:

  • De percentages in 2021 hoger zijn bij moeders met basisonderwijs of een vmbo- of mbo1-opleiding (8,2% vroeggeboorte, 13,4% laag geboortegewicht) dan bij moeders met een havo -, vwo- of mbo2-4-opleiding (7,1% vroeggeboorte, 9,8% laag geboortegewicht),.
  • De percentages bij moeders met een havo-, vwo- of mbo2-4-opleiding op hun beurt weer hoger zijn dan bij hbo- of universitair geschoolde moeders (5,9% vroeggeboorte, 8,2% laag geboortegewicht).

Als alleen naar eenlingzwangerschappen gekeken wordt, worden de verschillen tussen kinderen van moeders met verschillende opleidingsniveaus groter na correctie voor leeftijd en pariteit (het aantal keer dat een vrouw bevallen is). Verschillen in meerlingzwangerschappen, leeftijdsverdeling en pariteit van zwangeren tussen de opleidingsgroepen kunnen de gevonden verschillen dus niet verklaren. Andere factoren die een rol kunnen spelen zijn bijvoorbeeld: verschillen in leefstijl, leefomgeving en in geleverde en ontvangen zorg. Deze factoren hangen net als opleidingsniveau vaak samen met verschillen in inkomen (zie ook Vroeggeboorte, laag geboortegewicht voor zwangerschapsduur en Big2 naar inkomen) (Goldenberg et al., 2008 Goldenberg, R. L., Culhane, JF., Lams, J. D., Romero, R, Epidemiology and causes of preterm birth (2008) (Goldenberg, R. L., Culhane, JF., Lams, J. D., Romero, R, Epidemiology and causes of preterm birth (2008))Vogel et al., 2018 Vogel, Chawanpaiboon, Moller, Watananirun, Bonet, Lumbiganon, P., The global epidemiology of preterm birth (2018) (Vogel, Chawanpaiboon, Moller, Watananirun, Bonet, Lumbiganon, P., The global epidemiology of preterm birth (2018))Posthumus et al., 2016 Posthumus, AG., Borsboom, GJ., Poeran, J, Steegers, EA. P., Bonsel, GJ., Geographical, Ethnic and Socio-Economic Differences in Utilization of Obstetric Care in the Netherlands. (2016) (Posthumus, AG., Borsboom, GJ., Poeran, J, Steegers, EA. P., Bonsel, GJ., Geographical, Ethnic and Socio-Economic Differences in Utilization of Obstetric Care in the Netherlands. (2016))). In 2026 verschijnt een publicatie van het RIVM Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu) waarin dieper wordt ingegaan op mogelijke verklaringen.


  • G.C. Crone (RIVM Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu))
  • M.M. Harbers, red. (RIVM)
  • In samenwerking met experts betrokken bij de Monitoringsfunctie Eerste Duizend Dagen