Risicoprofielen
ouderenmishandeling

Risicoprofielen ouderenmishandeling

- EINDRAPPORT -

Auteurs
Eline Verbeek
Maartje Timmermans

Amsterdam, 6 december 2019
Publicatienr. 18184

© 2019 Regioplan, in opdracht van het ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport.
Het gebruik van cijfers en/of teksten als toelichting of ondersteuning in artikelen, scripties
en boeken is toegestaan mits de bron duidelijk wordt vermeld. Niets uit deze uitgave
mag worden verveelvoudigd, opgeslagen in een geautomatiseerd gegevensbestand en/
of openbaar gemaakt in enige vorm of op enige wijze, hetzij elektronisch, mechanisch,
door fotokopieën, opnamen of op enige andere manier zonder voorafgaande schriftelijke
toestemming van Regioplan. Regioplan aanvaardt geen aansprakelijkheid voor drukfouten
en/of andere onvolkomenheden.

Inhoudsopgave
1 Inleiding
1.1 Aanleiding ontwikkeling risicoprofielen
1.2 Achtergrond, doel en afbakening risicoprofielen
1.3 De werkwijze in het kort
1.4 De ondernomen stappen
1.5 Kracht en beperkingen van de methode

1
1
1
3
3
6

2 Het resultaat: 6 risicoprofielen voor ouderenmishandeling
2.1 Risicoprofielen in de praktijk

9
9

Inleiding

1 Inleiding

1.1 Aanleiding ontwikkeling risicoprofielen
In 2018 heeft Regioplan de aard en de omvang van ouderenmishandeling onder thuiswonende 65-plussers in Nederland in kaart gebracht.1 Uit de resultaten blijkt dat minimaal één op de twintig thuiswonende 65-plussers in Nederland (5,5%) ooit te maken krijgt met ouderenmishandeling. Jaarlijks gaat het
om 2,1 procent van de thuiswonende ouderen. Daarnaast liet het onderzoek zien dat slachtoffers door
diverse kwetsbaarheden gekenmerkt worden. Uit het onderzoek komt naar voren dat slachtoffers van
ouderenmishandeling, vaker dan andere ouderen, kampen met onder andere financiële moeilijkheden,
cognitieve problemen (zoals dementie) of eenzaamheid. Dit zijn bevindingen die overeenkomen met gevonden risicofactoren voor ouderenmishandeling in de (inter)nationale literatuur op dit terrein.
Om de vaak verborgen problematiek van ouderenmishandeling beter te kunnen signaleren, is het van
belang inzichten over kenmerken van slachtofferschap beter te benutten en te laten aansluiten bij de
praktijk. Verbeterde signalering is dan ook een van de maatregelen in het Programma Geweld hoort nergens thuis van de ministerie van Volksgezondheid Welzijn en Sport (VWS), het ministerie van Justitie en
Veiligheid (JenV) en de Vereniging van Nederlandse Gemeenten (VNG)2, waarvan de aanpak ‘Veilig ouder worden’ onderdeel is. In dit kader is aan de Tweede Kamer toegezegd instrumentarium te ontwikkelen dat bijdraagt aan signalering van slachtoffers van ouderenmishandeling.
Het ministerie van VWS heeft aan Regioplan gevraagd om, als vervolg op het prevalentieonderzoek ouderenmishandeling in 20183, risicoprofielen voor ouderenmishandeling op te stellen. In dit rapport doen
we beknopt verslag van het doel van het ontwikkeltraject en de gehanteerde werkwijze, waarna we het
uiteindelijke resultaat, de risicoprofielen voor ouderenmishandeling, presenteren.

1.2 Achtergrond, doel en afbakening risicoprofielen
Achtergrond
Eenzaamheid, (chronische) gezondheidsproblemen, psychische problematiek of financiële moeilijkheden. Dit zijn allemaal voorbeelden van risicofactoren voor ouderenmishandeling. Het beeld dat door
dergelijke kwalificaties kan worden opgeroepen is dat slachtoffers van ouderenmishandeling allen
‘kwetsbare ouderen met ernstige problematiek’ zijn. Maar niet ieder slachtoffer kenmerkt zich door
bedlegerigheid, depressie of een grote mate van eenzaamheid. Er zijn genoeg slachtoffers voor wie dit
allemaal niet geldt. De diversiteit in de groep slachtoffers is in werkelijkheid behoorlijk groot. Dat is ook
een van de aspecten die ouderenmishandeling zo moeilijk herkenbaar maakt. Andere aspecten zijn bijvoorbeeld schaamte en taboe waardoor het onderwerp lastig bespreekbaar wordt, een grote mate van
afhankelijkheid, maar ook onwetendheid over het bestaan van ‘ouderenmishandeling’.
We kunnen en moeten ons dus afvragen wat de huidige kennis over risicofactoren voor ouderenmishandeling in de praktijk oplevert voor signalering van slachtofferschap. Wellicht nog onvoldoende. Dat is
erin gelegen dat het identificeren van een reeks algemene risicofactoren niet genoeg is. Een risicofactor
zegt enkel iets over een verhoogde kans op slachtofferschap, gebaseerd op gemiddelden in een (grote)
groep ouderen. Maar de ‘gemiddelde’ oudere bestaat niet. Mensen en ook slachtoffers van ouderenmishandeling zijn uniek en hebben naast overeenkomsten onderling ook veel verschillen. Het is dus verstandig om die diversiteit niet uit het oog te verliezen in onderzoek en instrumentontwikkeling. Althans, als
we in de praktijk iets aan de verworven kennis willen hebben. Een ander probleem is dat risicofactoren
voor ouderenmishandeling voor een groot deel overlappen met risicofactoren voor andere problematiek, zoals bijvoorbeeld eenzaamheid of ziektebeelden als dementie of depressie.

1

Dit onderzoek is in samenwerking met Avans Hogeschool en Leyden Academy uitgevoerd in opdracht van het WODC en op aanvraag van het ministerie van VWS.
2 Geweld hoort nergens thuis. Programma huiselijk geweld en kindermishandeling 2018-2021.
3 Bakker, Witkamp, Timmermans, Janssen en Lindenberg (2018). Aard en omvang ouderenmishandeling. Amsterdam: Regioplan.

1

Doel
Het doel van dit traject is dan ook om een aantal risicoprofielen voor ouderenmishandeling te maken die
meer recht doen aan de grote verscheidenheid onder slachtoffers. De profielen komen voort uit patronen van (veel voorkomende) combinaties van achtergrond- en persoonskenmerken, gezondheidskenmerken, financiële omstandigheden van ouderen die slachtoffer zijn (geworden) van ouderenmishandeling. Met de profielen wordt beoogd de grote verscheidenheid in kenmerken van slachtoffers van ouderenmishandeling te laten zien en zo met een bredere, realistischere blik het probleem van ouderenmishandeling te zien en bestrijden.
Het instrument is in principe bedoeld voor uiteenlopende (beroeps)groepen die met ouderen in contact
staan en signalen van ouderenmishandeling kunnen opvangen. Dan kan het bijvoorbeeld gaan om generieke en specifieke professionele zorg: wijkteams, thuiszorg, huisartszorg, (ziekenhuis- en wijk)verpleging, spoedeisende zorg, geriatrie en intramurale zorg; vrijwilligerszorg en welzijn: welzijnsinstellingen,
dagbesteding, religieuze gemeenschappen en migrantenorganisaties, mantelzorgondersteuning, ouderenadviseurs, casemanagers dementie; financiële dienstverlening: banken, notariaat, bewindvoering;
en overige partijen zoals de woningbouw, mentoraat, of de wijkagent. Maar het instrument kan evengoed bruikbaar zijn voor een brede publiekscampagne ter vergroting van het maatschappelijk bewustzijn van ouderenmishandeling.
De set van risicoprofielen is zodoende bedoeld om de herkenbaarheid van slachtoffers van ouderenmishandeling te vergroten, waardoor onder andere professionals, vrijwilligers en andere dienstverleners
alert(er) zijn op mogelijke situaties van ouderenmishandeling en daar vervolgens naar kunnen handelen.4
Kaders
In het traject zijn enkele inhoudelijke kaders gesteld voor het opstellen van profielen van slachtoffers
van ouderenmishandeling. We zetten ze hier op een rij:
• de profielen richten zich op ouderenmishandeling in de volle breedte. Als definitie van ouderenmishandeling hanteren we:
Ouderenmishandeling is al het handelen of het nalaten van handelen van al degenen die in een terugkerende persoonlijke of professionele relatie met de oudere (iemand van 65 jaar of ouder) staan,
waardoor de oudere persoon lichamelijke en/of psychische en/of materiële schade lijdt, en waarbij
van de kant van de oudere sprake is van een vorm van gedeeltelijke of volledige afhankelijkheid.
• Deze definitie, die veelvuldig wordt gebruikt in Nederland, gaat uit van de leeftijd van 65 jaar en ouder. Deze leeftijdsgrens is ook gebruikt in de database die ten grondslag ligt aan de profielen. Echter,
in de praktijk is een strikte handhaving van deze leeftijdsgrens minder relevant, een oudere van 60
tot 65 jaar kan immers evengoed slachtoffer van ouderenmishandeling worden.
• Het gaat erom een set profielen van slachtofferschap te ontwikkelen die bij voorkeur toepasselijk zijn
op alle slachtoffers van ouderenmishandeling in Nederland: zelfstandig thuiswonend, met begeleiding zelfstandig thuiswonend of intramuraal wonend of (tijdelijk) verblijvend, mannen en vrouwen,
ouderen met een Nederlandse achtergrond of een migratieachtergrond, en van laag of niet opgeleid
tot hoogopgeleid.
• Tot slot moeten de profielen bij voorkeur toegevoegde waarde hebben voor een brede en diverse
groep professionals die dagelijks in contact staan met ouderen (en potentiële slachtoffers van ouderenmishandeling). Het is echter goed voorstelbaar dat de aansluiting bij de werkomstandigheden in
bepaalde sectoren moeilijker is te realiseren. De praktijk zal dit moeten uitwijzen.
Afbakening
Dit traject heeft uitdrukkelijk niet tot doel om, apart voor iedere vorm van ouderenmishandeling, een
uitputtende set profielen of scenario’s te omschrijven. Er kan immers overlap bestaan tussen kenmerken en kwetsbaarheden van slachtoffers van verschillende vormen van ouderenmishandeling en de omstandigheden waarin zij verkeren. Bovendien komt ouderenmishandeling regelmatig in verschillende
uitingsvormen tegelijk voor. De profielen zijn daarnaast op geen enkele manier bedoeld als een ‘vink4 Notitie over meldcode huiselijk geweld en taakstelling brede alliantie financieel veilig ouder worden. Profielen zijn geen onder-

deel van de meldcode, maar een hulpmiddel om de herkenbaarheid te vergroten (nodig voor stap 1 van de meldcode: signaleren).

2

lijstje’ of screeningslijst waarmee de gebruiker kan inschatten of iemand wel of niet slachtoffer van ouderenmishandeling is. Wel laten de profielen zien dat slachtoffers niet over één kam te scheren zijn en
‘risicofactoren’ lang niet voor ieder slachtoffer dezelfde (hoeven) zijn. Het is overigens wel goed denkbaar dat het voor sommige beroepsgroepen (bijvoorbeeld de medische sector) van toegevoegde waarde
is om op basis van de set risicoprofielen de mogelijkheden te verkennen voor het ontwikkelen en valideren van een screeningslijst.

1.3 De werkwijze in het kort
Het ontwikkeltraject werd deels kwantitatief en deels kwalitatief ingericht. We zijn gestart met het analyseren van bestaande kwantitatieve data van slachtoffers van ouderenmishandeling om zo de contouren van profielen van slachtoffers van ouderenmishandeling te ontrafelen. Hiervoor is gebruikgemaakt
van clusteranalyse (zie paragraaf 1.4). Vervolgens voorzagen we in een uitgebreide veldconsultatie met
als doel de profielen aan te vullen met de inzichten van professionals die ouderen in beeld. Door patronen in de data te combineren met de expertise en ervaring van professionals en vrijwilligers, beoogden
we een betrouwbare én bruikbare set profielen te ontwikkelen waarvoor tevens draagvlak bestaat onder gebruikers in het veld.

1.4 De ondernomen stappen
Het traject begon met voorbereidende werkzaamheden en een dataverkenning. Daaropvolgend is met
kwantitatieve data een eerste set profielen ontwikkeld op basis van clusteranalyse. Vervolgens is een
brede groep professionals meerdere malen gevraagd feedback te leveren waarmee de profielen doorontwikkeld konden worden. Aan het eind van het traject vond een terugkoppeling van de resultaten
naar de Brede Alliantie Financieel Veilig Ouder en het ministerie van VWS plaats. Hieronder worden de
verschillende stappen verder toegelicht.
Voorbereiding
In de voorbereidende fase zijn verschillende activiteiten ondernomen. Allereerst is gekeken naar risicofactoren voor ouderenmishandeling uit eerder onderzoek3. Dit vormde de basis voor de selectie van relevante variabelen voor de kwantitatieve analyses. Daarnaast is een verkennend gesprek gevoerd met
een wetenschapper met betrekking tot het opstellen van profielen op basis van kwantitatieve data.
Deze informatie bood voor ons een goed vertrekpunt om aan de slag te gaan met de data-analyse.
Verkenning databestanden
Voorafgaand aan het analyseren van de kwantitatieve data hebben we een verkenning uitgevoerd van
verschillende databestanden. Daarbij zijn de omvang van de datasets, type en inhoud van variabelen en
bruikbare aantallen in kaart gebracht. We zijn gestart met het bestuderen van de data behorende bij het
prevalentie-onderzoek. Door dit onderzoek beschikken we over een overzicht van alle relevante risicofactoren. Dit gaf een eerste beeld over te gebruiken variabelen in de verdere analyses. Hoewel de dataset een goed startpunt gaf voor de invulling van de uiteindelijke analyses, waren de data te beperkt om
profielen te onderscheiden.
Vervolgens is microdata van de Gezondheidsmonitor 2016 van het CBS, het RIVM en de GGD-regio’s bestudeerd.5 De Gezondheidsmonitor wordt eens per vier jaar uitgezet onder personen van negentien jaar
en ouder in particuliere huishoudens in Nederland. In de vragenlijst van de Gezondheidsmonitor wordt
informatie over verschillende gezondheidgerelateerde onderwerpen uitgevraagd. Ook ouderenmishandeling komt naar voren in de vragenlijst van respondenten van 65+. Voor verschillende vormen van ouderenmishandeling is nagevraagd of de oudere daar de afgelopen 12 maanden voorafgaand aan de invuldatum mee te maken heeft gehad. De dataset omvat ongeveer 11.000 slachtoffers van ouderenmishandeling. Dit aantal is ruim voldoende om verschillende profielen van slachtoffers te kunnen onderscheiden.
5 CBS Microdata, Gezondheidsmonitor 2016.

3

Clusteranalyse en eerste opzet profielen
Door middel van de analysemethode ‘clusteranalyse’ in SPSS zijn we gekomen tot een eerste set profielen. Met een clusteranalyse worden respondenten in een dataset op basis van zelfgekozen variabelen
geclusterd in verschillende clusters. Deze clusters van personen zijn op deze variabelen onderscheidend
van elkaar. Respondenten die in een cluster zitten hebben overeenkomstige kenmerken of scores op
deze variabelen. Clusters differentiëren dus in ieder geval op die variabelen. De zelfgekozen variabelen
waarmee de clusteranalyse uitgevoerd wordt, moeten voldoen aan een aantal kenmerken. Zo moeten
ze eenzelfde meetniveau hebben en voldoende vulling en spreiding hebben.
De vier (zelfgekozen) variabelen waarmee clusters zijn onderscheiden zijn: ervaren gezondheid, eenzaamheid, risico op angstklachten en depressie, en regie over het eigen leven. Deze variabelen zijn uitgekozen op basis van hun overeenkomstige meetniveau en spreiding én worden in bestaand onderzoek
in verband gebracht met ouderenmishandeling. Uit de verkennende analyses bleek tevens dat op deze
variabelen voldoende variatie in scores bestaat om verschillende clusters te kúnnen onderscheiden.
Er kwamen vier onderscheidende profielen naar voren uit de analyse. De personen in deze vier profielen
tonen dus grote verschillen ten aanzien van de vier variabelen: ervaren gezondheid, eenzaamheid, risico
op angstklachten en depressie, en regie over het eigen leven. Vervolgens zijn de profielen met zogenaamde post-hoctoetsen nader ingevuld. Door middel van deze post-hoctoetsen zijn we nagegaan
welke andere kenmerken aan de profielen toegekend konden worden. De clusteranalyse heeft in eerste
instantie geleid tot vier profielen.
Veldconsultatie
Nadat op basis van de data de contouren van de profielen waren geschetst, zijn er verschillende momenten geweest waarop wij deze conceptprofielen hebben teruggelegd bij een breed spectrum aan
professionals die in contact (kunnen) komen met ouderen. Allereerst vond er een bijeenkomst plaats
waar een diverse groep professionals bij aanwezig was. Deze professionals waren onder andere afkomstig uit de zorg- en welzijnssector, de financiële sector en de vrijwilligerssector. In tabel 1.1 is de lijst met
organisaties terug te vinden. Tijdens de bijeenkomst hebben wij de eerste set profielen gepresenteerd
aan de professionals waarna zij feedback konden leveren op basis van hun praktijkervaringen. Er kwamen verschillende feedbackpunten naar voren. Zo werden er suggesties gedaan voor twee extra profielen, gericht op ouderen met een migratieachtergrond en intramuraal wonende ouderen. Daarnaast werden een aantal aanvullingen gedaan op de profielen en kwamen professionals met verduidelijkingen of
interpretaties van conclusies uit de data. Tot slot gaven ze suggesties voor verdere data-analyse. Deze
suggesties hebben wij naderhand uitgevoerd voor zover haalbaar met de beschikbare data.

4

Tabel 1.1
Betrokken organisaties veldconsultatie
Sector
Professionele zorg
OLVG
Veilig Thuis
LPBO
Noordwest Ziekenhuisgroep
De Wever
Radboud UMC
Financiële dienstverlening
Rabobank
ING
KNB/Huijbregts Notarissen
Vrijwilligerszorg en welzijn
Humanitas
Sociaal Werk Nederland
Mentorschap Nederland

Aantal personen
7

(2)

4
(2)
4

(2)

Naast deze bijeenkomst met vertegenwoordiging uit verschillende sectoren, hebben er ook diverse andere bijeenkomsten plaatsgevonden. Zo hebben we de profielen gepresenteerd en feedback opgehaald
tijdens een bijeenkomst van het Landelijk platform bestrijding ouderenmishandeling (Landelijk netwerk
Veilig Thuis) en tijdens een symposium over ouderenmishandeling van de Noordwest Ziekenhuisgroep in
Alkmaar. Tot slot is feedback opgehaald tijdens een groepsgesprek met leden van Mentorschap Nederland.
Met behulp van de ontvangen input van diverse professionals zijn de vier profielen verder ontwikkeld.
Ook zijn er op basis van de consultaties twee profielen bij gekomen: het profiel van ouderen met een
migratieachtergrond en het profiel van intramuraal wonende ouderen.
Aanvullende data-analyses
Voortvloeiend uit de veldconsultaties is het risicoprofiel voor ouderen met een migratieachtergrond verder uitgewerkt op basis van de data. Het aandeel ouderen met een niet-Westerse migratieachtergrond
was relatief klein in de dataset van de Gezondheidsmonitor. Om deze reden is een belangrijk deel van
dit profiel gebaseerd op practice-based informatie. Over intramuraal wonende ouderen waren helemaal
geen kwantitatieve data beschikbaar.6 Vanwege dit gebrek aan kwantitatieve informatie is dit profiel opgesteld aan de hand van onderzoeksliteratuur en informatie vanuit het veld.7 Verschillende sectoren en
professionals hebben input geleverd voor dit profiel, zoals aandachtfunctionarissen ouderenmishandeling, Mentorschap Nederland, verpleeghuizen en zorggroepen.
Een ander feedbackpunt afkomstig uit de veldconsultaties had betrekking op het verschil in woonomgeving van de slachtoffers. Hierbij kan het bijvoorbeeld gaan over de stedelijkheid of sociaaleconomische
status van de wijken waarin slachtoffers wonen. Naast de input die we hierop ontvingen van professionals hebben we aanvullende analyses uitgevoerd om dergelijke verschillen in kaart te kunnen brengen.
Hiervoor is gebruikgemaakt van de zogenaamde statusscores uit 2016 van het Sociaal en Cultureel Planbureau (SCP). Deze statusscores heeft het SCP op wijkniveau samengesteld op basis van gegevens van
de inwoners van de wijk: het gemiddelde inkomen in een wijk, het percentage mensen met een laag inkomen, het percentage laagopgeleiden en het percentage mensen dat niet werkt. De statusscore geeft
een indicatie van de sociale status van de inwoners van de wijk. Na koppeling van de gegevens bestond
de gelegenheid in kaart te brengen wat de gemiddelde statusscore is behorend bij ieder profiel.
6 De Gezondheidsmonitor is enkel gericht op particuliere huishoudens (en dus: ouderen die zelfstandig thuis wonen). Er is dus

geen data beschikbaar over intramuraal-wonende ouderen.
7 Movisie (2018). Ouderenmishandeling in intramurale zorginstellingen. De literatuur op een rij. Utrecht: Movisie; Plaisier, I. &
Klerk, M. de (2015). Ouderenmishandeling in Nederland. Inzicht in kennis over omvang en achtergrond van ouderen die slachtoffer
zijn van ouderenmishandeling. Den Haag: SCP; Bardelmeijer, E.A.M. (2004). Ervaringen, kennis en behoeften van verpleeghuisartsen: Resultaten van literatuuronderzoek en inventariserend empirisch onderzoek onder verpleeghuisartsen. Maastricht: Universiteit
Maastricht.

5

Digitale consultatie
De doorontwikkelde profielen zijn vervolgens teruggelegd bij 55 professionals verdeeld over verschillende sectoren. Dit keer vond de consultatie digitaal plaats en boden we de gelegenheid per e-mail of
telefonisch feedback te geven op de vernieuwde profielen. In totaal hebben 21 professionals ons van
digitale feedback voorzien (zie tabel 1.2).
Tabel 1.2
Betrokken organisaties digitale consultatie
Sector
Professionele zorg
OLVG
Veilig Thuis
LPBO
Noordwest Ziekenhuisgroep
Inspectie Gezondheidszorg en Jeugd
De Wever
Parnassiagroep Rotterdam
Florence
Surplus
Noorderboog
Netwerk palliatieve zorg
Financiële dienstverlening
KNB/Huijbregts Notarissen
BPBI
Vrijwilligerszorg en welzijn
NOOM
Sociaal Werk Nederland
Centram
Mentorschap Nederland

Aantal personen
14

(3)

(2)

(2)
2

5

(2)

Deze digitale ronde heeft met name input opgeleverd voor het profiel van ouderen met een migratieachtergrond en het profielen van de intramuraal wonende ouderen, maar ook werd feedback geleverd
op de andere vier doorontwikkelde profielen. Ook in deze consultatieronde werden verschillende suggesties gedaan, voornamelijk nieuwe aanvullingen op de profielen (m.n. profiel 5 en 6) en nog enkele
suggesties voor verdere data-analyse. Deze laatste aanwijzingen zijn gebruikt voor de ontwikkeling en
vormgeving van de definitieve set van risicoprofielen.
Presentatie definitieve profielen bij het ministerie van VWS
De definitieve set van risicoprofielen is vervolgens op twee momenten gepresenteerd bij het ministerie
van VWS. Een eerste presentatie van de risicoprofielen vond plaats bij het overleg van de Brede Alliantie. Deze alliantie is specifiek gericht op de bestrijding van financieel misbruik bij ouderen. Tijdens een
van hun vergaderingen zijn de definitieve profielen gepresenteerd en was er mogelijkheid tot reageren.
Het tweede moment van presenteren vond plaats in het bijzijn van verschillende professionals die eerder betrokken zijn geweest in het traject, bijvoorbeeld bij de veldconsultatie of digitale feedbackronde.
Ook in deze sessie zijn de risicoprofielen gepresenteerd waarna ruimte was voor discussie over zowel de
inhoud als de vormgeving van de profielen. Gedurende deze bijeenkomst zijn ideeën gedeeld over het
toepassen van de risicoprofielen in de praktijk.

1.5 Kracht en beperkingen van de methode
Bij het ontwikkelen van de set risicoprofielen vonden we het cruciaal ons te baseren op (bestaande)
data van een grote groep slachtoffers van ouderenmishandeling als expertise van een diverse groep professionals die zicht heeft op ouderen en slachtoffers van ouderenmishandeling. Die insteek maakt de set
profielen zowel data- als practice-based, wat een stevig uitgangspunt is. De gebruikte data van de Gezondheidsmonitor (2016) is zeer rijk aan informatie en bevat informatie over een zeer grote groep
6

respondenten die te maken hebben (gehad) met ouderenmishandeling. Een grotere dataset op dit terrein is in Nederland niet voorhanden. Met behulp van de veldconsultatie was het mogelijk om direct
feedback en suggesties voor doorontwikkeling binnen te halen waarmee de conceptprofielen verbeterd
konden worden. Ook gaf de veldconsultatie de mogelijkheid te toetsen in hoeverre de profielen herkenbaar bleken onder verschillende beroepsgroepen.
Naast de sterke punten zijn er natuurlijk ook een aantal beperkingen te noemen. Om met de data te beginnen: hoewel de Gezondheidsmonitor een zeer rijke hoeveelheid gegevens over (onder andere) ouderenmishandeling en hun omstandigheden bevat, ontbreekt het op een dieper niveau aan een aantal onderwerpen die erg van nut hadden kunnen zijn. Te denken valt aan gegevens over de relatie aan of van
wie mantelzorg wordt gegeven/gekregen, wie als pleger betrokken is bij de ouderenmishandeling en of
er sprake is van wederzijdse ouderenmishandeling. Daarnaast zijn er critici die twijfels hebben over de
zeggingskracht van zelfrapportages. De data in de Gezondheidsmonitor zijn afkomstig van enquêtes gehouden onder de algemene bevolking (hier: selectie van personen van 65 jaar en ouder die rapporteren), waarbij respondenten de vragenlijst zelf hebben ingevuld. Alle antwoorden betreffen dus een eigen oordeel, inzicht en interpretatie. Dat kan de kwaliteit van de gegevens beïnvloeden. Een belangrijkere beperking van de data (voor het huidige traject) is in onze ogen dat de Gezondheidsmonitor geen
informatie bevat over ouderen wonend in een intramurale setting. Zodoende was het niet mogelijk een
data-based profiel voor intramuraal wonende slachtoffers van ouderenmishandeling te maken. Omdat
deze groep in de context van ouderenmishandeling wel van belang is, hebben we geprobeerd een profiel te maken op basis van beschikbaar onderzoek en expertise uit de praktijk (de veldconsultatie).
Hoewel tijdens de veldconsultatie duidelijk naar voren kwam dat hulp bij signalering van ouderenmishandeling erg gewenst is, zagen we ook dat tussen sectoren grote verschillen bestaan in behoefte aan
het soort instrument. Het is onmogelijk om aan alle wensen tegelijkertijd tegemoet te komen. Zo lijkt in
de medische sector grote behoefte te bestaan aan een korte ‘screener’ voor ouderenmishandeling, die
past bij de dagelijkse denk- en werkwijze van medisch personeel. In andere sectoren is een screener
juist niet passend en bestaat er behoefte aan gedetailleerde kwalitatieve schetsen van wie slachtoffers
van ouderenmishandeling nu eigenlijk zijn. Het uiteindelijke resultaat van het traject ligt dichter bij die
laatste behoefte dan bij de wens voor een screeningslijst.

7

Het resultaat: 6
risicoprofielen
voor ouderenmishandeling

2 Het resultaat: 6 risicoprofielen voor ouderenmishandeling

2.1 Risicoprofielen in de praktijk
In dit hoofdstuk presenteren we het resultaat van het ontwikkeltraject: zes risicoprofielen voor ouderenmishandeling. De risicoprofielen laten zien dat slachtoffers van ouderenmishandeling op vele punten
van elkaar verschillen. Door kennis te nemen van de profielen stellen we onszelf als samenleving en als
professionals in staat om met een bredere blik naar (potentiële) slachtoffers van ouderenmishandeling
te kijken dan we nu misschien doen. De risicoprofielen kunnen op die manier bijdragen aan een betere
signalering van slachtoffers. Een betere signalering is de eerste stap naar een betere aanpak van het
probleem.
Vijf van de zes definitieve profielen worden beschreven op basis van zes domeinen, namelijk persoonskenmerken, huiselijke situatie, psychisch welbevinden, sociaaleconomische positie, fysieke gezondheid,
en netwerk en vaardigheden. Deze profielen zijn gedeeltelijk gebaseerd op clusteranalyse en hebben op
basis daarvan een verschillende omvang.8 Het zesde profiel, intramuraal wonende ouderen, is niet gebaseerd op kwantitatieve data en heeft dan ook geen omvang van respondenten. Tevens wordt dit profiel
aan de hand van andere kenmerken beschreven. Zo gaan we bijvoorbeeld in op enkele (persoons)kenmerken van intramuraal wonende ouderen, komen mogelijke plegers aan bod en geven we een overzicht van mogelijke mechanismen die een rol spelen bij de ouderenmishandeling. Hieronder presenteren
we de zes risicoprofielen.
De risicoprofielen laten zien dat het ‘stereotype’ slachtoffer niet bestaat. Het is daarnaast waarschijnlijk
dat verschillende beroepsgroepen verschillende ‘typen’ slachtoffers zien9 en daardoor mogelijk een
‘blinde vlek’ hebben voor andere slachtoffers. De risicoprofielen zijn op basis van zowel data als praktijkervaringen tot stand gekomen. Daarom kunnen we erop vertrouwen dat de profielen per definitie een
vollediger beeld van slachtoffers van ouderenmishandeling schetsen, dan wij mogelijkerwijs in de eigen
dagelijkse (professionele) praktijk zouden kúnnen zien.

8 Profiel 1 N=926; Profiel 2 N=3574; Profiel 3 N=3059; Profiel 4 N=2411; Profiel 5 N=326.
9 Dit is ook gebleken uit de informantenstudie uitgevoerd binnen het onderzoek naar de aard en de omvang van ouderenmishan-

deling (Regioplan, 2018).

9

10

11

12

13

14

15

16

Regioplan
Jollemanhof 18
1019 GW Amsterdam
T +31(0)20 531 53 15
www.regioplan.nl