“Logica en ethiek komen in wezen op hetzelfde neer – verplichting tegenover zich zelf” (Otto Weininger, Geschlecht und Character)
Volgens het CBS bedroeg de oversterfte in de maand november van het jaar 2021 3500 mensen. Gemiddeld overleden in november per week bijna 900 meer mensen dan verwacht. In oktober 350.
Op 1 december verzocht het Enschedese Tweede-Kamerlid Pieter Omtzigt via een motie de regering “zo snel mogelijk een academisch onderzoek te laten starten om onderzoek te doen naar de redenen en oorzaken van oversterfte tot en met november 2021, en de Kamer hierover zo spoedig mogelijk te informeren.”
De cijfers lijken namelijk niet verklaard te kunnen worden op grond van het aantal door RIVM geregistreerde COVID-19 gerelateerde doden. Hoe dan?
“De precieze oorzaken zijn van belang om te begrijpen welke effecten beleidskeuzes gehad hebben en daar lering uit te trekken. Daarnaast is het belangrijk om in het verdere verloop van deze pandemie de keuzes te baseren op grondig wetenschappelijk onderzoek.”
Zo motiveert Omtzigt in een blog zijn motie over dit onderwerp. En verder schrijft hij:
“Een overlijden na een vaccinatie kan veroorzaakt zijn door de vaccinatie, maar dat moet wel worden uitgezocht. Verder zijn hoogstwaarschijnlijk niet alle bijwerkingen gemeld. Hoe dan ook, juist hier is onderzoek op zijn plaats.”
Is er sprake van een toevallige samenloop van omstandigheden, waardoor er in die periode meer oversterfte was dan verwacht mocht worden?
Omtzigt is wetenschapper van huis uit en heeft een broertje dood aan mensen die zeggen geen behoefte te hebben aan onderzoek. Uit de vele reacties op de sociale media valt te lezen dat veel mensen de oorzaak van de oversterfte zelfs al kennen. De door Omtzigt in zijn blog geopperde mogelijkheid dat vaccinatie (mede-)oorzaak is wordt met graagte door hen omarmt. “De oversterfte komt door de corona-vaccinaties.” Deze mensen zijn in de regel niet vatbaar voor de uitkomsten van onderzoek. Zeker wanneer die uitkomsten hun geen gelijk geven.
Maar ook als je wel waarde hecht aan wetenschappelijk onderzoek, zoals ik, is de vraag gerechtvaardigd wat de mogelijke uitkomsten van dit onderzoek kunnen betekenen voor beleidsbeslissingen met betrekking tot het bestrijden van deze en toekomstige pandemieën.
Als gepromoveerd econometrist weet Omtzigt als geen ander hoe de uitkomsten van statistisch onderzoek afhangen van de modellen die gebruikt worden en de gegevens die ingevoerd worden. Het hypothetische karakter dat de uitkomsten van dergelijk onderzoek kenmerkt biedt de scepticus (zoals de virus-ontkenner, de vaccinatie-weigeraar) voldoende ruimte iedere hem/haar onwelgezinde conclusie in de prullenbak te gooien.
De motie Omtzigt werd met algemene stemmen aangenomen. Maar een antwoord bleef uit. Op 4 januari schreven statisticus Ronald Meester en Eline van den Broek – Altenburg een opiniestuk in de Volkskrant waarin ze stelden dat het door Omtzigt gevraagde onderzoek nu eindelijk maar eens ter hand moest worden genomen.
“Tot op heden is aan deze motie geen gehoor gegeven door het kabinet. Vanwege de urgente situatie vinden we dit opmerkelijk en eigenlijk onverantwoord. In de loop van december liep de oversterfte nog verder op, tot ongeveer 1.200 mensen per week, zo blijkt uit cijfers van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS).”
Voor dergelijk onderzoek moet je data hebben. De onderzoekers dienen “daarvoor toegang te krijgen tot alle brondata, uiteraard met goede waarborg voor privacy. Het gaat om brondata met betrekking tot demografische gegevens (zoals leeftijd, geslacht, BMI), sociaal-economische gegevens (zoals inkomen), vaccinatiestatus, bijwerkingen, comorbiditeiten, en alle gegevens over mogelijke ziekenhuis-opnamen.”
“Tot nu toe heeft de overheid deze data niet beschikbaar gesteld en daarmee heeft ze onderzoek naar de opmerkelijke sterfte onmogelijk gemaakt.”
Waarom dat is? Op die vraag hebben de sceptici het antwoord ook al klaar: het CBS en het RIVM hebben tijd nodig om de cijfers aan te passen zodat conclusies die de overheid onwelgevallig zijn bij voorbaat worden uitgesloten.
Statistici passen wiskunde toe. Ze doen tellingen en vergelijken die met wat de mogelijkheden zijn. Vervolgens doen ze kansuitspraken over de mate waarin de uitkomst van de telling afwijkt van verwachtingen onder zekere condities.
Statistiek doet er toe. Regelmatig worden mensen veroordeeld omdat ze niet zouden voldoen aan wat je zou verwachten volgens de norm.
In 1999 werd Sally Clark ten onrechte schuldig verklaard aan de moord op haar twee zoons, die vermoedelijk beide aan de wiegendood overleden. Getuige-deskundige kinderarts professor Sir Roy Meadow getuigde dat de kans dat twee kinderen binnen een gezin overlijden aan wiegendood 1 in 73 miljoen was. Sally Clark werd in 2003 vrijgesproken. De statistische modellen op grond waarvan de kansberekeningen gedaan werden klopten van geen kant.
In Nederland werd verpleegkundige Lucia de Berk in 2004 in hoger beroep veroordeeld tot een levenslange gevangenisstraf omdat ze zeven moorden zou hebben gepleegd en een aantal pogingen daartoe zou hebben ondernomen. Kansberekening speelde een belangrijke rol voor de rechter. De kans dat een verpleegkundige, werkzaam op de drie ziekenhuisafdelingen, bij toeval bij zoveel van de onverklaarbare overlijdensgevallen en reanimaties op élk van de drie afdelingen aanwezig was, zou volgens een statisticus één op 342 miljoen zijn. Die kans is zo klein dat het geen toeval kan zijn, oordeelde de rechter. Lucia de B. moest wel schuldig zijn. Bovendien vertoonde de verpleegkundige vreemd gedrag. Ze las tarotkaarten! En ze had voorkeur voor het draaien van nachtdiensten!
Tijdens het proces beet een vrouwelijke officier van justitie haar een keer toe: “U bent zo geraffineerd te werk gegaan dat er geen sporen zijn.” Niet alleen virus-wappies houden er een bedenkelijke logica op na.
Metta de Noo-Derksen (toen huisarts te Enschede) vertrouwde de zaak niet. Samen met haar broer, Ton Derksen, wetenschapsfilosoof, analyseerde ze de redenering van de rechtbank die vond dat het boven redelijke twijfel verheven was dat Lucia de B schuldig was. Verschillende statistici, waaronder Ronald Meester en Peter Grünwald veegden de vloer aan met de kansberekeningen van de deskundige tijdens het proces.
De kans dat een bepaalde gebeurtenis zich voordoet hangt af van het proces dat tot deze gebeurtenis leidt. Hoe komt het dat iemand op een bepaald moment dood gaat? De huisarts zegt: het is de leeftijd. Maar is dat alles?
Kansloze gebeurtenissen
Meestal wordt aangenomen dat kansen bestaan, zoals tafels en stoelen en dat je kunt berekenen hoe groot ze zijn. Problemen zoals dat van Bertrand wijzen ons op het feit dat het soms allesbehalve triviaal is te bepalen wat de verzameling van ‘gelijk mogelijke’ gebeurtenissen is. Statistici en fysici zijn het niet eens over het te hanteren model voor het vastleggen van de relevante gebeurtenissen.
De vraag naar de kans dat Van Muiswinkel en Obama op dezelfde dag geboren zijn is een onzinnige vraag. De vraag naar de kans dat Lucia de B. schuld heeft aan de dood van de vijf bejaarde patiënten is een onzinnige vraag. Het is in deze gevallen namelijk helemaal niet duidelijk wat de verzameling van mogelijkheden is. De statisticus Peter Grünwald noemde dit ‘kansloze situaties’, situaties waarin het spreken over kansen betekenisloos is. De Groningse statisticus Willem Schaafsma stelde zich uiterst bescheiden op en vraagt om in dergelijke gevallen het probleem maar weer terug te geven. Hier kunnen we geen chocola van maken.
Geldt dat ook bij dit probleem?
Waardoor gaat iemand op een bepaald moment dood? Om de kans te bepalen moet je weten welke processen ertoe leiden. Dat verwijst naar een wiskundig model. En naar betrouwbare cijfers.
Schattingen van de ‘mortality rate’ van een nieuwe infectieziekte zijn lastig. Het WHO-artikel “Estimating mortality from COVID-19” geeft aan dat experts het niet altijd eens zijn over de te hanteren begrippen.
Hoe betrouwbaar zijn de door Meester in het Volkskrant-artikel gevraagde gegevens? Tellen begint met het vastleggen van wat je precies telt. Daarover bestaat vaak misverstand. Standaarden zijn er niet of veranderen regelmatig. Artsen melden na schouwing of (‘vermoedelijk’) COVID-19 ‘een cruciale rol heeft gespeeld’. Administraties bevatten door menselijke of technische (ICT-)fouten onvolledig of onjuiste informatie. Is van alle doden bekend of ze besmet waren, of en wanneer ze gevaccineerd waren, welke chronische kwalen ze onder de leden hadden, of er sprake was van uitgestelde zorg? Over lange termijn effecten van COVID-19 infecties en vaccinaties is nog weinig bekend. Vergelijkingen met andere landen is lastig vanwege a) de verschillende corona-maatregelen, b) het verschil in gehanteerde tel- meet-methodes.
Niettemin is het interessant te kijken naar de situatie in buurland België, waar regionale verschillen in oversterfte voorkomen. Deze kunnen mogelijk indicaties geven naar relevante factoren.
“Terwijl de oversterfte in de eerste golf van de epidemie sterk vergelijkbaar was tussen regio’s, zien we voor de tweede periode enkele specifieke elementen. De oversterfte begon eerst in Wallonië, vervolgens in Brussel en tenslotte in Vlaanderen. De periode van oversterfte tijdens de tweede golf duurde minder lang in Brussel (6 weken tegenover 9 weken in Vlaanderen en Wallonië). In Brussel is de duur van de tweede oversterfteperiode op een week na gelijk aan die in de eerste golf van de epidemie. Gemiddeld waren er in de eerste periode bijna twee keer zoveel extra sterfgevallen per week dan in de tweede periode in Vlaanderen en Brussel, terwijl het verschil kleiner is voor Wallonië.” ( De site van Sciensano )
Na een onderzoek in 79 landen naar de factoren die oversterfte tijdens de pandemie zouden kunnen beïnvloeden komen de onderzoekers tot de volgende conclusie:
“The evidence highlights the importance of sufficiently funded healthcare systems with universal access and strong primary healthcare in the battle against the pandemic. An early response to Covid-19, including borders’ controls and a strong test and trace capacity, could improve epidemiological surveillance and minimize excess mortality, with stringent and lengthy lockdowns not providing a significant benefit.” ( Kapitsinis 2021)
Degelijke analyses kunnen in combinatie met maatregelen die regionaal verschillen nuttig zijn voor het onderzoek naar factoren die oversterfte bepalen. Ze verklaart niet waarom in Nederland in een bepaalde periode de oversterfte zoveel groter was dan je zou verwachten.
Conclusies van een dergelijk onderzoek hebben de vorm: het is met een kans P tussen waardes A en B waarschijnlijk dat de factor X een bijdrage Y aan de oversterfte heeft geleverd.
De populaire pers vertaalt dat voor haar lezers al gauw in zoiets als:
Onderzoek sluit effect van coronamaatregelen op oversterfte niet uit
Waarna de scepticus twittert: zie je wel, oversterfte komt door het vaccineren!
Het zal voor de onderzoekers geen eenvoudige klus zijn met conclusies te komen die boven elke redelijke twijfel verheven zijn, zodat ze voldoende grond bieden voor een kritische evaluatie van de gekozen strategie bij het bestrijden van de crisis in de zorg en voor beleidskeuzes in de toekomst. Want daar ging het Omtzigt uiteindelijk om.
Een niet onbelangrijk waardevol neveneffect van het door Omtzigt en Meester gewenste onderzoek zou wel eens kunnen zijn de wens om (medische) gegevens beter te organiseren en gemakkelijk beschikbaar te maken voor onderzoek. Dat was ook één van de conclusies van het onderzoek naar de oorzaken van het hoge aantal perinatale sterfgevallen in Nederland. Het feit dat veel medische gegevens als privacy-gevoelig worden beschouwd is niet echt gunstig uit oogpunt van de gewenste wetenschappelijke onderbouwing van beleid op het gebied van de zorg. Het belang van betrouwbare gegevens doet zich vooral in tijden van crisis voelen.
Bronnen
CBS, Gezondheid in coronatijd. Met cijfers over oversterfte per leeftijdsgroep. (laatst bezocht: 07-01-2022)
CBS, Het belang van betrouwbare data in tijden van crisis. Over de organisatie van een effectief stewardship. (bezocht: 09-01-2022)
Diederik Aerts en Massimiliano Sassoli de Bianchi (2014). Solving the hard problem of Bertrand’s paradox. Center Leo Apostel for Interdisciplinary Studies and Department of Mathematics, Brussels Free University, Brussels, Belgium.
Grünwald, P. (2011). Over het bedrijven van statistiek in kansloze situaties. Voordracht Zwolle, 18 mei 2011.
Kapitsinis, N. (2021). The underlying factors of excess mortality in 2020: a cross-country analysis of pre-pandemic healthcare conditions and strategies to cope with Covid-19. BMC Health Serv Res 21, 1197 (2021).
Koppen, P.J. van (2011), Overtuigend Bewijs. Indammen van Rechterlijke Dwalingen. Amsterdam: Nieuw Amsterdam 2011.
R. Meester, M. Collins, R. Gill, and M. van Lambalgen (2007). On the (ab)use of
statistics in the legal case against the nurse Lucia de B. Law, Probability & Risk,
5(3-4):233–250, 2007.
Henry Prakken en Ronald Meester, Bayesiaanse analyses van complexe strafzaken door deskundigen. Betrouwbaar en zo ja: nuttig?
