We moeten anders gaan kijken om het zorginfarct te kunnen zien

De kop van de eerste uitkomst van het onderzoek naar de oversterfte van het RIVM waar een unanieme Tweede Kamer eind 2021 bij motie om gevraagd heeft was duidelijk: “Vaccinatie verlaagt kans op COVID-19 sterfte en verhoogt kans op sterfte door andere oorzaken niet” (RIVM, 23/6/22). Uitkomst van data-analyse van een grote hoeveelheid gegevens. Conclusie: de meervoudige vaccinatiecampagne is niet de oorzaak van de oversterfte. Maar wat dan wel?

Wat veroorzaakt de oversterfte? Als we op data-nivo blijven zoeken naar antwoorden komen we waarschijnlijk niet verder. Het komt niet door een andere ziekte, want dat heeft het RIVM ook uitgezocht. Dat is natuurlijk ook volstrekt ondenkbaar, als je erover nadenkt. Zo’n ziekte zou allang bekend zijn. Dan zou die ziekte waarschijnlijk zelfs ‘pandemisch’ zijn. De apenpokken komen niet in aanmerking. De vogelgriep wordt wel steeds dreigender, is mijn indruk. Maar dit gaat over de oversterfte in Nederland in het heden. Een oversterfte, die in het laatste kwartaal vorig jaar ongewoon hoog was, waardoor een unieke late lockdown – na ruim anderhalf jaar pandemisch crisisbeleid – juist in ons bejubelde regieloze marktzorgland onvermijdelijk bleek.  

ZonMW heeft in juni een onderzoeksagenda gepubliceerd. We lezen: “Niet eerder was de oversterfte zo hoog als in het jaar 2021. De mogelijke impact van COVID-19 op oversterfte in Nederland is momenteel onduidelijk, wat vraagt om nieuwe inzichten op basis van academisch onderzoek. (…) Vanwege de tijdspanne en beschikbare financiële middelen is er geen ruimte voor grote systematische dataverzameling. Indien noodzakelijk zijn er mogelijkheden om verdiepende analyses uit te voeren binnen bestaande datasets. Ongeacht welke vraag er wordt bestudeerd, is de verwachting dat er kritisch gekeken wordt naar de data en modellen die zijn gebruikt in eerder onderzoek.

(https://www.zonmw.nl/fileadmin/zonmw/documenten/Corona/onderzoeksagenda_oversterfte_rapport_def.pdf)

Ik verwacht niet dat we tot duidelijke antwoorden gaan komen door deductief te blijven denken zoals ook ZonMW nu weer doet. Met een vergrootglas naar de ‘beweging’ van talloos veel gevallen kijken en die opsplitsen in een paar groepen om zo tot statistische duiding te komen, zonder de brede context in ogenschouw te nemen. Wat overigens vrijwel iedereen in de wetenschap lijkt te doen. Het past in een tijdperk van superspecialisaties en datafixaties, het leidt tot onderzoeken en statistische analyses van dataverzamelingen op micro-nivo. Alsof data-analyse de enige weg naar (wetenschappelijk) inzicht en begrip van de werkelijkheid is. Het leidde tot de bizarre vertoning van een corona collegereeks in de Tweede Kamer door Jaap van Dissel cum suis die – als we kritisch terugblikken op de talloze kennissessies – eigenlijk totaal zinloos is geweest want het (politieke) coronabeleid van regering en parlement was en bleef chaotisch. Misschien wel doordat onze politici verzopen in de data.

We zien deze denkwijze terug in de media. Superspecialisten hebben het voor het zeggen, waarbij – onvermijdelijk – de geïnterviewde experts de grenzen van het eigen superspecialisme verre overschrijden. Ook de media trappen in de val van het deductionisme. Om te begrijpen wat ik eigenlijk bedoel te zeggen, lees voor een beter begrip de volgende wikipagina’s: https://nl.wikipedia.org/wiki/Empirische_cyclus en https://nl.wikipedia.org/wiki/Deductie_versus_inductie

De politiek spint er garen bij, want de onontwarbare brei aan uitkomsten geeft geen duidelijke antwoorden. De politiek haalt er uit wat haar op dat moment het beste uitkomt.

de ‘gewone man/vrouw’ ziet het zorginfarct wel, want de geest denkt vooral inductief. Populisme?!

Een andere wetenschappelijke benadering bestaat door inductief te denken. Dat doet een enkele socioloog – zoals de auteur van dit stuk – en verder zien we het bij vakgebieden als de geschiedenisleer, politicologie en, ik zeg met enige aarzeling, de macro-economie? Het gaat dan om het zoeken naar brede verbanden om tot samenhangend inzicht te komen, ondersteund door zo veel mogelijk bewijslast.

Bij zeer complexe maatschappelijke vraagstukken als de bestrijding van een pandemie lijkt deze andere denkwijze de enige manier om tot werkelijk begrip en tot samenhangende verklaringen te komen. Om daarmee vervolgens tot een verstandige, samenhangende aanpak te kunnen komen.

Maar voor beide denkwijzen geldt dat de waarheid nooit vast staat, leercurves zijn essentieel voor kennisverbetering. In de afgelopen tijd is duidelijk geworden dat vaccinaties jezelf beschermen tegen ernstige ziekte, maar niet tegen infectie en ook niet tegen transmissie (overdracht). Waarom hebben de superspecialisten niet ondubbelzinnig toegegeven dat er aanvankelijk door hen te hoge verwachtingen zijn gecreëerd met betrekking tot de vaccins?

Een half jaar gelden poneerde ik de stelling: ‘De oversterfte is de belangrijkste indicator van de kwaliteit van een zorgstelsel bij een pandemie’. Een stelling die voortkomt uit inductief denken. Voorlopig blijf ik daar bij.

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit /  Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit /  Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit /  Bijwerken )

Verbinden met %s

Deze site gebruikt Akismet om spam te bestrijden. Ontdek hoe de data van je reactie verwerkt wordt.