Testen we genoeg? Hoeveel doden vielen er? Zeven inzichten na een half jaar covid-19

Weet je het nog? In maart waren we massaal het NOS-liveblog aan het verversen, zaten we klaar voor elke persconferentie en gingen de kranten maar over één ding.

Corona.

Nu is het anders. ‘Ik ben coronamoe’, hoor ik al een paar maanden in mijn omgeving. Geen tijd, zin of energie meer om de krant te spellen, de laatste onderzoeken te kennen, de cijfers dagelijks te volgen.

Maar terwijl we allemaal dat rotvirus zat raakten, stapelde de informatie erover zich verder op. Al zou je het willen, het is schier onmogelijk om van alles op de hoogte te zijn en om zin van onzin te onderscheiden in de stortvloed aan coronanieuws.

Nu de besmettingsgevallen weer oplopen in Nederland, dringt de vraag zich op: wat weten we intussen van het virus, en wat is nog onzeker? Daarom: zeven belangrijke inzichten na een half jaar corona. Zaken die mij – als correspondent Ontcijferen – zijn opgevallen.

Er zijn tot wel twee keer zoveel mensen overleden als geregistreerd

Covid-19 zou naar schatting hebben geleid tot tussen de 8.593 en 11.691 sterfgevallen in de eerste elf weken van de epidemie. Dat is een stuk meer dan de 5.900 coronadoden die in diezelfde periode waren geregistreerd door het RIVM. Dat blijkt uit berekeningen die het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) eind juli publiceerde, in samenwerking met het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL).

Een flinke onderschatting, dus. In de woorden van de onderzoekers: ‘Dit betekent dat naast elke tien geregistreerde doden als gevolg van corona er tussen de vijf en tien mensen overleden aan het virus die niet geregistreerd werden.’

Hoe dat komt? Een van de redenen is dat niet iedereen met corona ook daadwerkelijk werd getest, en dus niet in de officiële cijfers terechtkwam. Het is daarom ook nuttig te kijken naar de oversterfte – hoeveel méér mensen zijn er overleden dan dat je zou verwachten op basis van de cijfers van voorgaande jaren?

Het CBS gebruikt een ‘dynamisch regressiemodel’ om die vraag te beantwoorden. En daar kwam dus uit: als gevolg van de epidemie waren er rond de tienduizend mensen overleden.

Let wel: het is niet gezegd dat die mensen stuk voor stuk aan de ziekte covid-19 zijn overleden. Het model pikt soms ook mensen op die indirect aan de epidemie zijn gestorven, bijvoorbeeld door uitgestelde zorg. Maar op basis van voorlopige informatie over de doodsoorzaken blijkt dat de meeste overledenen in die periode inderdaad aan het virus zijn overleden.

Die oversterfte is vergelijkbaar met de griepepidemie van 2017/2018. Maar toen duurde het twee keer zo lang om hetzelfde aantal te bereiken én was er geen sprake van ingrijpende maatregelen zoals die tegen corona.

Nederland is trouwens niet de enige die het aantal doden onderschatte. The Economist zette data van oversterfte van een boel landen op een rij. Ook daaruit bleek: bijna overal was de oversterfte hoger dan het aantal geregistreerde covid-doden.

Nee, die sterfte was waarschijnlijk geen ‘dor hout’

Onder de sterfgevallen in Nederland, maar ook daarbuiten, zijn veel oudere mensen. Je kunt je afvragen: zouden die zonder pandemie niet ook snel zijn overleden, misschien een paar maanden later? Cru gesteld: zijn die ouderen ‘dor hout’?

Die vraag is niet onterecht. Als er bijvoorbeeld een hittegolf is, komt het voor dat er tijdens de hitte meer mensen overlijden dan verwacht, maar in de weken erna juist weer minder. Met andere woorden, dat er na een periode van oversterfte een periode van ondersterfte komt. De overlijdensdag is ‘slechts’ iets vervroegd.

Dit wordt ook wel het ‘sterftebespoedigingseffect’ genoemd. Zo’n dip zag je bijvoorbeeld ook na de griepepidemie van 2017/2018, al compenseerde die bij lange na niet de totale sterfte aan de griep.

Hoe zat dat bij covid-19? ‘Eigenlijk is dat best een moeilijke vraag om te beantwoorden’, vertelt Lenny Stoeldraijer, statistisch onderzoeker bij het CBS en een van de auteurs van het onderzoek naar oversterfte.

‘Omdat de sterfte redelijk laag is sinds week 20 kunnen we wel zeker zeggen dat er geen sprake meer is van oversterfte. Maar of er dan ook sprake is van ondersterfte, is een twijfelgeval.’

‘Zelfs als de sterfte de rest van dit jaar lager zou zijn dan je onder normale omstandigheden zou mogen verwachten, dan lijkt het toch uiterst onwaarschijnlijk dat dit de enorme coronapiek in het voorjaar gaat compenseren’, stelt demograaf Peter Ekamper van het Nederlands Interdisciplinair Demografisch Instituut.

Hij houdt wel een slag om de arm: ‘In welke mate er sprake is van een sterftebespoedigingseffect kan pas goed worden bepaald als over het hele jaar alle sterfte en ook de doodsoorzaken bekend zijn.’

De levensverwachting voor oudere mensen is sowieso hoger dan je denkt

En toch kwam het argument regelmatig langs het afgelopen half jaar: mensen die én oud zijn én vaak ook nog eens andere medische kwalen hebben, zouden anders ook snel zijn overleden. Maar dat argument is gebaseerd op een denkfout, een verkeerd beeld van de levensverwachting van oudere mensen.

Bij ‘levensverwachting’ denk je al snel aan de verwachting bij geboorte. Dat is in Nederland 80,5 jaar voor mannen en 83,6 jaar voor vrouwen. Op basis daarvan zou je zeggen dat een man van tachtig naar verwachting nog maar een half jaar te leven heeft.

Maar bij die levensverwachting bij geboorte worden ook de mensen meegeteld die jonger overlijden, of dat nou een twintiger is met een auto-ongeluk of een zestiger met terminale kanker. Dat haalt het gemiddelde dus flink omlaag. Als je specifiek kijkt naar de groep die het wél redt tot de tachtig, blijkt: die mannen en vrouwen hebben gemiddeld nog 8,5 en 10,1 jaar te leven.

En die medische kwalen dan? Bevinden zich onder de sterfgevallen niet relatief veel mensen die last hebben van zogenaamde ‘comorbiditeiten’, andere aandoeningen die een rol kunnen spelen bij het overlijden? In Nederland is dat lastig te zeggen. Vanwege wetgeving wordt hier geen informatie verzameld over de comorbiditeiten van overledenen.

In het Verenigd Koninkrijk gebeurt dat wel en daar blijkt: ook mét comorbiditeiten is de levensverwachting van oudere mensen vaak nog hoog. Sowieso heeft bijna elke oudere wel ergens last van. ‘Vier van de vijf tachtigplussers heeft twee of meer comorbiditeiten, 90 procent heeft er een of meer’, zei actuaris Stuart McDonald afgelopen juli in het radioprogramma More or Less.

Natuurlijk zijn het maar gemiddelden, benadrukt hij, maar zelfs een mannelijke obese roker heeft op zijn tachtigste nog een levensverwachting van vijf jaar.

Volgens de richtlijnen testte Nederland de afgelopen tijd voldoende (tot vorige week)

Om het coronavirus de baas te kunnen, moet een land voldoende testen. Niet alleen om geïnfecteerden te kunnen helpen, maar ook om de ontwikkeling van het virus in de gaten te houden, en eventueel actie te nemen om verdere verspreiding te voorkomen.

Wordt er intussen genoeg getest? Een gangbare maatstaf om dat te bepalen is de ‘testpositiviteit’ – het percentage testen dat positief uitvalt. Statisticus Ronald D. Fricker Jr. vergelijkt het met vissen. Vang je telkens een vis als je het net uitgooit, dan is de kans groot dat er nog veel meer vissen rondzwemmen in de zee.

Zo is het ook met testen: als het vrijwel bij elke test raak is, is het idee, dan zie je een hoop gevallen over het hoofd. Mensen met milde klachten, bijvoorbeeld. Wordt er daarentegen uitgebreid getest, dan vind je ook veel mensen die niet besmet zijn met het coronavirus. Dan gebeurt het dus vaak dat je jouw net uitgooit en geen vis vangt.

De Wereldgezondheidsorganisatie raadt overheden aan om ervoor te zorgen dat niet meer dan 5 procent van de testen positief uitvalt. En Our World in Data, een dataplatform dat uitgebreid coronagegevens bijhoudt, houdt zelfs 3 procent aan. Ligt het percentage van een land boven die drempelwaarde, dan is het waarschijnlijk tijd om de testcapaciteit op te schalen.

Pas vanaf 1 juni kon iedereen zich laten testen in Nederland, mits er klachten waren. Sindsdien zijn er meer dan 1,5 miljoen testen uitgevoerd door de GGD’s en lag de testpositiviteit bijna alle weken onder de 3 procent. Als we de drempelwaarde van Our World in Data aanhouden, was dat dus voldoende.

Maar de laatste weken kruipt dat percentage weer omhoog. Afgelopen week was het zelfs 3,9 procent. Op sommige plekken lag het nog een stuk hoger, zoals in GGD-regio’s Haaglanden (9,1 procent), Rotterdam-Rijnmond (8,2 procent) en Amsterdam (8,2 procent). Foute boel, dus.

Die hoge testpositiviteit in Nederland komt overeen met de berichtgeving van de afgelopen week, waarbij het vrijwel onmogelijk was om een afspraak bij een teststraat te krijgen. Niet voor niets besloot minister Hugo de Jonge van Volksgezondheid tijdelijk voorrang te geven aan onderwijs- en zorgpersoneel. ‘Ik hoop echt dat begin oktober iedereen weer getest kan worden’, zei hij tegen NOS.

En andere landen? Our World in Data maakte een database van hoe landen wereldwijd testen. Let op, dit is een momentopname. Als je met je muis op een land klikt, zie je het verloop over tijd. In landen die oranje of rood zijn, zoals (op het moment van schrijven) Argentinië en Spanje, wordt dus te weinig getest.

Duitsland doet het juist goed als je kijkt naar het testbeleid; de capaciteit werd aan het begin van de pandemie snel opgeschaald en het land zit intussen op een opvallend lage testpositiviteit.

Zo’n laag percentage is overigens geen garantie tegen een uitbraak. In Australië lag de positiviteit al maanden onder de 1 procent, en toch ging in Melbourne het aantal besmettingen in juli zo snel omhoog dat de stad op slot moest.

Het aantal coronagevallen was een zware onderschatting

Niet alleen het aantal sterfgevallen, ook het aantal geïnfecteerden werd onderschat. Hieronder zie je de schattingen van vier verschillende epidemiologische modellen, die informatie gebruiken zoals testdata, mobiliteitsdata en sterfgevallen.

Alle vier zijn ze het erover eens: de geregistreerde gevallen zijn een onderschatting. Maar elk model schat weer net anders in hoe sterk de onderschatting is.

Je kunt ook kijken naar ‘seroprevalentie’. Onderzoekers kijken dan naar de antistoffen in je bloed en zien zo of je geïnfecteerd bent geweest met het virus.

In Nederland doet onder andere Sanquin zulk onderzoek. Het bloed van ruim zevenduizend donoren werd eind mei onderzocht, waaruit bleek dat 5,4 procent antistoffen had. In zwaar getroffen regio’s als Limburg en Noord-Brabant was dat meer (tot 10 procent), terwijl het in provincies als Drenthe en Flevoland juist minder was (tot 2 procent).

Neem je die 5,4 procent als inschatting voor de ‘eerste golf’, dan kun je dat vertalen naar zo’n 940.000 mensen die besmet zijn geweest in de eerste maanden van de pandemie in Nederland. Zo zie je hoe groot de onderschatting was: in dezelfde periode waren maar 44.249 positieve gevallen bekend – een factor twintig verschil.

Dat patroon zie je ook in het buitenland. Zo bleek uit een serologisch onderzoek in de Duitse coronahaard Kupferzell dat er bijna vier keer meer mensen geïnfecteerd zijn geweest dan de officiële cijfers lieten zien. In de stad New York werd zelfs geschat dat de daadwerkelijke besmettingsgevallen twaalf keer zo hoog waren.

Neem zulke cijfers wel met een korreltje zout. Zo zijn de steekproeven niet altijd representatief – bij Sanquin, bijvoorbeeld, mogen alleen mensen tussen de 18 en 75 bloed doneren. Bovendien duurt het even voordat iemand antistoffen aanmaakt en bouwt überhaupt niet iedereen ze op.

Maar dat het aantal coronagevallen een stuk hoger ligt dan de officiële cijfers, dat staat buiten kijf.

Er is nog veel onzeker over immuniteit

Hoe de pandemie zal eindigen? Met groepsimmuniteit, linksom of rechtsom. Als er nog maar weinig mensen zijn die besmet kunnen raken – ofwel door een vaccin, ofwel door immuniteit na een eerdere infectie – dan zal het virus uiteindelijk uitdoven.

Om uit te rekenen welk percentage van de bevolking immuun moet zijn om van groepsimmuniteit te kunnen spreken, kun je een grove rekensom maken. Het hangt namelijk af van het R₀, het ‘basaal reproductiegetal’. Dat is het gemiddeld aantal mensen dat door één ziek persoon besmet raakt in een situatie waarin de ziekte nog niet eerder is voorgekomen en waarin mensen nog niet immuun zijn.

De drempelwaarde kun je dan berekenen met de volgende vuistregel:

Omdat de R₀ vaak tussen de 2 en 3 wordt geschat, moet tussen de helft en tweederde van de bevolking immuun zijn om van groepsimmuniteit te spreken.

Maar de werkelijkheid is een tikje complexer dan deze bierviltjesrekensom. Zo is R₀ slechts een gemiddelde, terwijl de besmettelijkheid verschilt per persoon. Het is intussen duidelijk dat ‘superspreaders’ een belangrijke rol spelen bij de verspreiding van het virus – er wordt zelfs geschat dat maar 10 tot 20 procent van de geïnfecteerden verantwoordelijk is voor 80 procent van de besmettingen.

Bovendien gaat het bierviltje ervan uit dat de populatie ideaal gemixt is, en dus dat iedereen evenveel kans heeft om iemand anders tegen te komen. In de praktijk zie je vaak clusteringen van mensen.

Daarom zijn wetenschappers aan het rekenen geslagen met complexere modellen. Volgens de Zweedse wiskundige Tom Britton zou groepsimmuniteit al bereikt kunnen worden als 40 procent van de bevolking immuun is. Sommige onderzoekers komen zelfs uit op getallen tussen de 10 en 20 procent.

Maar zoals een oud adagium uit de statistiek luidt: ‘All models are wrong, but some are useful.’ Het zijn interessante theoretische denkrichtingen, maar de uiteenlopende resultaten laten al zien dat we simpelweg nog niet zeker weten welk percentage we moeten bereiken.

Belangrijker nog: we weten nog helemaal niet precies hoe die immuniteit werkt. Hoe lang duurt het? Waarom blijven sommige mensen ziek, soms wel maandenlang? Hoe zit het met herbesmettingen?

Tja, helaas is ons immuunsysteem nogal ingewikkeld. Niet voor niets schreef wetenschapsjournalist Ed Yong onlangs een artikel met de veelzeggende kop: ‘Immunology Is Where Intuition Goes to Die’.

Je kunt de aanpak van verschillende landen heus wel met elkaar vergelijken

Op 30 april publiceerde de Britse statisticus David Spiegelhalter een opiniestuk in The Guardian. Daarin stelt hij dat het maanden, zo niet jaren, zou duren voordat we echt begrijpen hoe verschillende landen het ten opzichte van elkaar hebben gedaan wat betreft de bestrijding van het virus.

Zo meten landen besmettings- en sterfgevallen verschillend, hebben ze een andere bevolkingsopbouw en hebben sommige landen simpelweg meer geluk gehad dan andere. Het is daarom nutteloos om een ranking te maken van, zeg, sterfgevallen en vervolgens iemand tot winnaar uit te roepen.

Spiegelhalters artikel bleek voor de Britse regering een handig excuus om niet in te gaan op de hoge sterfte in het Verenigd Koninkrijk. Zo zei Boris Johnson in het parlement: ‘Ik zou graag willen herhalen wat we hebben gehoord van professor David Spiegelhalter en anderen: op dit moment denk ik niet dat de internationale vergelijkingen en de data al voorhanden zijn om de conclusies te trekken die we willen.’

Dat schoot Spiegelhalter in het verkeerde keelgat: ‘Een vriendelijk verzoek aan de premier en anderen: stop alstublieft mijn Guardian-artikel te gebruiken om te claimen dat we geen internationale vergelijkingen kunnen maken. Ik verwijs alleen naar gedetailleerde ranglijstjes – natuurlijk moeten we naar andere landen kijken om ervan proberen te leren waarom onze cijfers zo hoog zijn.’

Spiegelhalter maakt een belangrijk punt. Nee, je kunt landen niet zomaar op een ranglijstje zetten. Maar je kunt wél van elkaar leren, nu al. Alleen moet je dat iets slimmer doen, met begrip voor alle kanttekeningen van de cijfers en verstand van de context in verschillende landen.

Dat is wat Exemplars in Global Health probeert te doen. Dit samenwerkingsverband van experts werd drie jaar geleden opgezet en wil begrijpen waarom sommige landen het goed doen op het gebied van volksgezondheid – met kwantitatieve én kwalitatieve informatie. Voor covid-19 bestudeerden ze drie landen die eruit sprongen: Vietnam, Zuid-Korea en Duitsland.

Elk verhaal is weer anders. Vietnam blonk bijvoorbeeld uit in ‘early detection’ en wist een grote uitbraak te voorkomen. Zuid-Korea had wel een uitbraak, maar die werd snel afgevlakt met minder strenge maatregelen dan veel andere rijke landen. Ook Duitsland kon een uitbraak niet voorkomen, maar slaagde er bijvoorbeeld in om de sterfte laag te houden door effectief beleid in verpleeghuizen.

Hét succesrecept is nog niet duidelijk, maar sommige ingrediënten wel: uitgebreid testen, goede gezondheidszorg met voldoende buffer, protocollen voor als het mis gaat. We hoeven dus geen winnaar aan te wijzen om veel te kunnen leren over deze (of de volgende) epidemie.

Goed en slecht nieuws

Er is goed en slecht nieuws. Het slechte nieuws: er is nog altijd veel dat we niet weten. Het goede: we weten veel meer dan zes maanden geleden. Wetenschappers lossen langzaamaan belangrijke puzzels op, overheden verzamelen meer en betere data, en er zijn zowaar negen vaccins in een vergevorderd stadium.

Er is in dit artikel geen ruimte voor álle kennis die in het afgelopen half jaar is opgedaan. Ik heb bijvoorbeeld nog niets geschreven over medicijnen, over de gevolgen van de ziekte, over de werking van de coronatest, over de consequenties van de maatregelen, enzovoorts, enzoverder.

Gelukkig verschijnen er wereldwijd geweldige publicaties, die toegankelijk op een rij zetten wat de stand van zaken is. Heb jij een goed overzicht langs zien komen? Deel je lees-, luister- en kijktips in de bijdragesectie.