Aandachtsgebieden COVID-19 in beeld

 

1. Dashboard welvaart in coronatijd. Lucienne Reichardt, CBS

Overzicht en uitleg van het beschikbare CBS-dashboard  welvaart in coronatijd, waarbij de focus vooral zal liggen op de cijfers van de deelpagina "Gezondheid in coronatijd".

 

2. Sterfte onder Wlz-gebruikers. Rik Schürmann, CBS

Korte uitleg over de berekening van de verwachte sterfte en oversterfte onder Wlz-gebruikers. 

 

3. Overzicht van interessante databronnen voor COVID-19 onderzoek. Marjolein Peters, CBS

Overzicht van welke (toekomstige) CBS databronnen gericht op gezondheidsstatistieken interessant zijn voor COVID-19 onderzoek en, indien van toepassing, op welke termijn deze beschikbaar zullen zijn voor Remote Access onderzoek.

 

4. Financiële weerbaarheid van huishoudens tijdens de coronacrisis. Jarst Weda, AFM

Hoe weerbaar zijn Nederlandse huishoudens bij plotseling verlies van inkomen? Daar hebben de AFM en het CPB onderzoek naar gedaan. Daarbij kijken we hoe lang huishoudens na werkverlies hun vaste en noodzakelijke maandlasten kunnen dragen, met of zonder gebruikmaking van het sociale vangnet, toeslagen en coronasteunmaatregelen.

 

5. Populatieverschillen in COVID-19 prevalentie. Ester de Jonge, GGD

Er zijn volop aanwijzingen dat er grote populatieverschillen zijn in de besmettingsgraad. In dit onderzoek bestuderen we deze (sociaaleconomische) verschillen en de mogelijke invloed van woon-, werkomstandigheden en testbeleid daarop.  

 

6. De gevolgen van de COVID-19 crisis voor de cognitieve leergroei van basisschoolleerlingen gedurende de eerste lockdownperiode. Onderzoeker ROA of Inspectie van het Onderwijs

In dit project onderzoeken we de gevolgen van de COVID-19 crisis op de uitkomsten van basisschoolleerlingen. In deze presentatie focussen we ons op de effecten van COVID-19 op de cognitieve leergroei tijdens de eerste lockdown / schoolsluitingsperiode in het voorjaar van 2020. We vergelijken de leergroei tijdens het COVID-jaar met de gemiddelde leergroei tijdens dezelfde periode in de voorgaande jaren door middel van een difference-in-differences analyse. We kijken hierbij naar het globale beeld, en analyseren daarnaast de toename in ongelijkheid tussen verschillende groepen leerlingen naar (onder andere) geslacht, migratieachtergrond, huishoudinkomen, en sociaaleconomische status.