Vanaf het begin van de pandemie hoor je al over het reproductiegetal. Die ‘R’ staat voor het gemiddeld aantal mensen dat een geïnfecteerde persoon besmet.

Komt dat cijfer boven de 1, is het idee, dan verspreidt het virus zich exponentieel. Het verspreidt zich niet lineair, maar steeds sneller en sneller.

Is het min of meer gelijk aan 1, dan is de ziekte ‘endemisch’ – het aantal nieuwe besmettingen verloopt redelijk constant.

Veel overheden hebben tot doel gesteld om het getal onder de 1 te krijgen. Voor elke geïnfecteerde persoon komt dan gemiddeld genomen minder dan 1 persoon in de plaats. En langzaam dooft het virus uit.

Nu heeft de R veel pr gekregen de afgelopen maanden. Het reproductiegetal staat in de kranten, op het dashboard en ook ondergetekende schreef er al eens over.

Maar er is een probleempje: die R is maar een gemiddelde.

De Bill Gatesen van de pandemie

Zoals een oude grap onder statistici het uitlegt: als Bill Gates in een bus stapt, wordt iedere passagier gemiddeld miljonair. Als je wilt begrijpen hoe het met het vermogen van de mensen in de bus staat, heb je aan dat gemiddelde dus vrij weinig.

Ook het reproductiegetal is een gemiddelde. Maar wat als er Bill Gatesen tussen zitten? Met andere woorden, wat als er mensen zijn die een hele hoop meer mensen besmetten dan anderen? Dat zijn de zogenaamde ‘superspreaders’.

Neem de eerste SARS-patiënt in Singapore. Op 1 maart 2003 kwam de 23-jarige Esther Sally Mok terecht in Tan Tock Seng Hospital. Ze was een paar dagen geleden teruggekomen van een reisje naar Hong Kong en nu voelde ze zich niet lekker.

Op 25 maart overleed haar vader. Een dag later haar pastoor. Ook haar moeder zou overlijden. In totaal heeft Mok ten minste 24 mensen besmet.

Als 35 mensen niemand besmetten en één 24, zoals bij het eerste SARS-geval, dan ligt de R onder de 1 (24 besmettingen gedeeld door 36 personen is gelijk aan 2/3).

Zo zie je: de R kan onder de 1 liggen, maar er kan nog steeds een uitbraak ontstaan. En dat is ook zo met het coronavirus.

K

Het is intussen duidelijk dat superspreaders een belangrijke rol spelen bij de verspreiding van het virus – er dat maar 10 tot 20 procent van de geïnfecteerden verantwoordelijk is voor 80 procent van de besmettingen.

Eigenlijk kun je beter spreken van ‘superspreading events’. Want het uitbraken die in bepaalde situaties plaatsvinden, zoals in verpleeghuizen, gevangenissen, nachtclubs en op cruiseschepen. Plekken, dus, die voldoen aan de drie c’s: closed spaces, crowded places en close-contact settings. (Of misschien is er nog een vierde c: carnaval.)

Zulke superspreading events beïnvloeden hoe het virus zich vervolgens verder verspreidt. En dus wil je die het liefst voorkomen of, op zijn minst, snel signaleren. Als je de smeulende sigaret te pakken krijgt, kun je voorkomen dat er een bosbrand ontstaat.

Maar om die superspreading events te begrijpen, heb je minder aan de R. Want er is een behoorlijke groep die helemaal niemand besmet. En je hebt de Bill Gatesen.

Daarom kijken onderzoekers ook, naast de R, naar de k – de mate van spreiding. Waar R gaat over het gemiddelde, gaat k over de variatie rond dat gemiddelde. De formule is wat ingewikkeld, maar Adam Kucharski legde uit aan The Guardian.

(Kucharski is verbonden aan de London School of Hygiene and Tropical Medicine en auteur van The Rules of Contagion.)

‘De algemene regel is: hoe kleiner de k-waarde is, hoe meer de verspreiding van een kleinere groep besmettelijke mensen komt’, vertelde hij. ‘Als k onder de 1 ligt, dan is er kans op superspreading.’

Gevolgen voor beleid

Superspreading heeft belangrijke gevolgen voor testen en bron- en contactonderzoek. Dat legde Zeynep Tufekci vorige week uit in voor The Atlantic.

Zo wordt bij contactonderzoek gekeken met wie een geïnfecteerde na de infectie contact heeft gehad. Om zo die mensen te waarschuwen en ervoor te zorgen dat diegenen in quarantaine gaan.

Maar misschien valt er wel meer te halen, legt Tufekci uit, als je terugkijkt. Dus naar de bron. Waarschijnlijk is iemand besmet door iemand die op zijn beurt veel mensen heeft besmet.

Ze verwijst naar de vriendschapsparadox: je vrienden hebben vaak, gemiddeld genomen, meer vrienden dan jij. (Ik voel me iets minder een loser sinds ik die paradox ken...)

Zo is het ook met coronabesmettingen. Gemiddeld genomen zal je zijn besmet door iemand die meer anderen besmet dan jij zal doen. (Volg je ’m nog? Tufekci legt het uitgebreider uit.)

Heb je de bron teruggevonden, dan kun je vanaf daar vooruitkijken. En waarschijnlijk vind je met deze ‘backward tracing’ een hoop meer mensen die besmet zijn dan met ‘forward tracing’.

Lees vooral het hele artikel van Tufekci, waarin ze verder ingaat op ‘cluster busting’ – een heerlijke term die een collega al meteen associeerde met de Ghostbusters.

Sowieso is het een aanrader op Tufekci te volgen; al sinds het begin van de pandemie doet ze geweldig werk (daarvoor trouwens ook al). Wil je meer over haar weten, lees dat The New York Times over haar schreef.

Long-haulers

Vorige week over de ‘long-haulers’, mensen die lang last blijven houden van klachten na een coronabesmetting. Ik kreeg een hoop reacties, waarvoor dank!

Ik ben intussen met veel mensen in gesprek. Op de vorm en inhoud van het artikel ben ik nog aan het broeden. Heb jij leestips of vragen? Ken jij artsen of onderzoekers die in hun werk te maken hebben met ‘lange corona’?

Tot slot...

...publiceerde ik vorige week over Strangers in Their Own Land, waarin socioloog Arlie Hochschild in gesprek gaat met oerconservatieve Amerikanen. Een mooi voorbeeld van hoe je je kunt verdiepen in mensen die anders denken dan jij. Zoals een Correspondent-lid in de bijdragen: Hochschild for president!

Een aantal alinea’s uit deze nieuwsbrief komt uit over het reproductiegetal.