Bij het ministerie VWS mag ik alleen gratis meedenken (over corona)

Op de uitnodiging om mee te denken met de dashboard-experts van ‘Lessons Learned’ van minVWS in een vervolgmeeting op 8 oktober ga ik niet in. In tegenstelling tot de meeste andere experts heb ik geen bron van inkomsten. Maar mijn kritische, onafhankelijke analyses worden wel door minVWS al jaren gelezen en kennelijk relevant bevonden. Anders was ik niet uitgenodigd voor het onafhankelijk onderzoek naar het coronabeleid van het kabinet>Rijksoverheid Lessons Learned documenten

Lees hier: Position paper Dashboard Gijs van Loef

Als dit het enige argument zou zijn, zou ik dit niet melden. Ik ben niet gek.
Maar er is meer.

Via een gerenommeerd internationaal advieskantoor (‘intermediair’) ben ik gevraagd mij beschikbaar te stellen voor een interne functie binnen – wat ik gemakshalve maar zo noem – een ‘corona directieteam’ dat bezig is met de stroomlijning van de samenwerking tussen minVWS, RIVM, GGD-en enz. Je gaat akkoord met geheimhoudingsplicht. Men heeft mij 3,5 week in onzekerheid gehouden. Op het moment dat ik werd gevraagd om mij te kandideren voor de functie binnen minVWS was ik al deelnemer bij de Lessons Learned van datzelfde ministerie. Toen ik eind augustus van de intermediair te horen kreeg dat minVWS mij had afgewezen (obv. een puntentelling) kon ik dat niet rijmen, het was onbegrijpelijk. In eerste instantie ben ik – uit maatschappelijk plichtsbesef –  ingegaan op de uitnodiging om mee te doen aan de vervolgbijeenkomst over het corona dashboard van minVWS, morgen (8 oktober). Maar ik zie er nu toch van af. Ik laat niet met me sollen.

Kaart Europa toont Nederlands’ falen in de 2e coronagolf

laatste update 15/10 – blog is afgesloten

Economist, 9 september 2020

(eerste publicatie op 3 juli jl.)

Economist, 14 oktober 2020

Economist, 25 september en 14 oktober 2020 – Deaths, last 7 days

“Nederland doet het op Spanje na tot nu toe het slechtste in de 2e golf” – 26 sept. 2020
‘Likes’ toen van o.a. Amrish Baidjoe (Field-Epi-Microbiologist¦Outbreaks¦Humanitarian Health Emergencies @ICRC; RedTeam) en John JL Jacobs (Medisch wetenschapper data science IT @ORTEC; Platform Betrouwbare Zorgcijfers)

bron: Economist Tracking the corona virus across Europe

Lees hier> Het kabinet is out of control obv. de cijfers

Het kabinet is ‘out of control’ obv. de feiten – de feiten op een rij

29/9 9:00 uur – laatste update. Deze post is afgesloten. Eerste publicatie was op 23 september jl. De tekst bleef, qua strekking, ongewijzigd. Nadien zijn de cijfers een paar keer geactualiseerd.

……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..

    • Het bron- en contactonderzoek (BCO) heeft gefaald (bestuurlijk-organisatorisch – personele capaciteit GGD’en <> testcapaciteit laboratoria, doorlooptijden; tegenstrijdigheden in beleidsontwikkeling: wie mag zich laten testen?; wie krijgt voorrang bij het testen?)

      In bestuurlijke zin: de situatie is in 11 veiligheidsregio’s ‘zorgelijk’ en in 3 zelfs ‘ernstig’ bron: RO-dashboard

      zie voetnoot
  • 78% van de besmettingen heeft een onbekende oorsprong/setting bron: RIVM epidemiologisch rapport d.d. 22/9/2020 Rivm Epidemiologische situatie 22 sept. 2020

  • Het Reproductiegetal (R0) ligt boven de 1 sinds 18/8 (nu: 1,33), maar eigenlijk al sinds 30/6 (alleen tussen 3/8 en 17/8 nipt onder de 1.0, orde ca. 0.95, dus verspreiding sudderde door 1:1) bron: RO-dashboard coronadashboard rijksoverheid ;Rivm

  • Het aantal positief getestte personen ligt al 2 weken toenemend boven de signaalwaarde (16,8 t.o.v. Sw=7 obv. 1 dagsmeldingen) bron: RO-dashboard

  • Het aantal IC-opnames ligt nu ruim een week boven de signaalwaarde (nu: 12 t.o.v. Sw=10) bron: RO-dashboard

bovenste deel dashboard rijksoverheid (homepage)

 

 

  • Het percentage positieve uitslag (test) t.o.v. het totaal aantal afgenomen tests is gestegen van 0,6% (eind juni) naar 6,1% heden (3 weken geleden nog 2,2%) bron: Rivm

  • Er zijn op dit moment meer dan 100.000 mensen besmet (exacte schatting: 104.437) bron: RO-dashboard (2e indicator vanaf linksboven: aantal besmettelijke mensen per 100.000 inwoners)<Rivm

    onderste deel dashboard rijksoverheid (homepage)

voetnoot
Bronnen ‘BCO heeft gefaald’: rapporten Toezichthouders IGJ ‘GGD’en zijn goed op weg. Alleen is de weg nog lang…’ IGJ GGD BCO; rapport Algemene Rekenkamer ‘Testen op corona’ Rekenkamer Ongebruikte testcapaciteit in het voorjaar; uitzending Nieuwsuur 23/9; nu.nl interview projectleider coronatests 24/9

Zie ook
Kaart Europa toont Nederlands’ falen in de 2e golf

……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….

Twitter

position paper Lessons Learned VWS / Dashboard

twitter – 19 sept. 2020

experttafel thema dashboard

Onderwerp: Opzet en werking van het corona dashboard

 

Mijn perspectief: Bestuurskundig en maatschappelijk. De overheid moet goede informatie verstrekken over de uitkomsten van beleid (reguliere parlementaire controlcyclus, verantwoordingsdag). De acute coronacrisis maakt dit nog urgenter. Maatschappelijk draagvlak is nu immers cruciaal voor de effectiviteit van het overheidsbeleid.

De strategie van de overheid is niet duidelijk en daarmee ook de te behalen doelen.[1] Met andere experts pleit ik voor maximaal indammen (en BCO/TTI).[2] Thans, begin augustus, heeft het er alle schijn van dat het draagvlak onder de bevolking voor het onduidelijke en innerlijk tegenstrijdige kabinetsbeleid en de genomen beheersmaatregelen verdwenen is. Onder meer bij jongeren, maar ook bij andere leeftijdsgroepen. Dit is een buitengewoon zorgwekkende ontwikkeling.

Absolute randvoorwaarden van een effectief kabinetsbeleid – dat per definitie een politiek beleid is -, zijn:

  1. Het beleid (gebaseerd op openbare adviezen van het OMT, kennisinstituten, onafhankelijke experts e.a.) moet ondubbelzinnig zijn. Maak helder: wat weet de wetenschap wel/niet[3], wat zijn andere relevante aspecten (sociaal, economisch, juridisch; maatschappelijke risico’s) en wat beslist het kabinet uiteindelijk op grond van welke politieke overwegingen;
  2. het beleid moet gebaseerd zijn op controleerbare en objectieve informatie en data. Het corona dashboard heeft hierin een sleutelrol.

Doel van het corona dashboard

Doel van het corona dashboard is het doorlopend – real time – verschaffen van relevante, duidelijke en objectieve informatie[4] aan de samenleving over de situatie met betrekking tot het virus. Dit op verschillende niveau’s[5].

Ik vertaal de tweede en de derde vraag als volgt:

2e vraag: Hoe moet het dashboard er uitzien, hoe ziet het ‘perfecte dashboard’ er uit? (beschrijving van het instrument)

3e vraag: Hoe moet het kabinet het dashboard toepassen om de gekozen strategie ( het maximaal indammen van het virus? ) te kunnen realiseren en daarmee de concreet gestelde doelen te bereiken?

Antwoord 2e vraag  – hoe moet het dashboard er uitzien, hoe ziet het ‘perfecte dashboard’ er uit? (beschrijving van het instrument)

Het huidige dashboard biedt in beginsel de goede informatie en is work in progress , relevante indicatoren worden nog nader uitgewerkt. Het dashboard is a-politiek, dit is een cruciaal gegeven. Bij een goed gebruik ervan neemt de geloofwaardigheid van het kabinetsbeleid toe. In potentie verhoogt zo’n dashboard, mits goed toegepast, het maatschappelijk draagvlak voor het kabinetsbeleid. (zie 3e vraag)

Maar de presentatie is voor verbetering vatbaar. Bezoekers moeten direct ‘gegrepen worden’ op de homepage. Men wil het ‘eigen beeld van Nederland’ kunnen zien, de virus brandhaarden er direct uit kunnen pikken.

Mijn voorstel is daarom op de homepage een interactieve kaart van Nederland op te nemen. De huidige: https://coronadashboard.rijksoverheid.nl/regio door ontwikkelen, zie bijv.: https://www.rivm.nl/coronavirus-covid-19/actueel en:  https://www.bddataplan.nl/corona/.

Visueel zou ik deze kaart ca. driekwart van het beeld laten bepalen (het linker en middendeel van een beeldscherm) en in het resterende deel van het beeld (het rechtervlak) de ‘key performance indicators’ die nu op de homepage staan. Deze worden onder elkaar in beeld gebracht: het reproductiegetal (R0), het aantal besmettelijke mensen in Nederland, het aantal ziekenhuisopnamen, enz. naar beneden (scrollen). Zie afbeelding:

Vervolgens kan men doorklikken naar specifieke informatie pagina’s. Maak van het rioolwaterbeeld ook een landelijke interactieve kaart (met kleuren). Tevens een link naar het cijfermatig wereldbeeld, bijv.:  https://www.nytimes.com/interactive/2020/world/coronavirus-maps.html?action=click&module=Top%20Stories&pgtype=Homepage. De website van de New York Times is nu overzichtelijker en sneller inzichtelijk dan het vermaarde overzicht van het CSSE van de John Hopkins University: https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6

Antwoord 3e vraag  – hoe moet het kabinet het dashboard toepassen om de gekozen strategie te kunnen realiseren en daarmee de concreet gestelde doelen te bereiken?

Het dashboard moet door het kabinet daadwerkelijk en consequent gebruikt gaan worden bij persconferenties en andere media-uitingen. De communicatie wordt daardoor strakker, overtuigender en sluit direct aan bij de onderliggende inzichten – de actuele verspreiding van het virus – zoals het dashboard toont. Er moet ook een app voor de smartphone komen die de gebruiker directe antwoorden geeft op zijn specifieke vragen. Het zal de geloofwaardigheid van het kabinetsbeleid ten goede komen en daarmee het draagvlak onder de Nederlandse bevolking zeker versterken.

Gijs van Loef

[1] Voorbeeld: een doel lijkt te zijn ervoor te zorgen dat de IC-capaciteit van ziekenhuizen niet overschreden wordt.

[2] Advies aan de vaste kamercommissie VWS ‘Aanpak coronacrisis onder de loep’, 28 juni 2020 https://gijsvanloef.nl/2020/07/26/advies-aan-de-kamer-28-6-aanpak-coronacrisis-onder-de-loep/

[3] De evidence based wetenschappelijke benadering werkt niet, er is geen tijd voor. Besluiten moeten worden genomen op grond van onzekerheid.

[4] transparantie: bronverwijzingen, databronnen

[5] macro: landelijke kengetallen, zoals R0, aantal besmettingen/100.000; meso: regio’s; micro: gemeenten, het registreren van kleinere en idealiter de kleinste clusters; zie Rivm ‘Wekelijkse update epidemiologische situatie COVID-19 in Nederland’ Tabel 8: Vermelde mogelijke settings van besmetting van bij de GGD’en gemelde COVID-19 patiënten.

Aan de Kamercommissie VWS: Corona beleidsadvies van een groep experts

update 2 juli – Het RIVM heeft de pagina met de drie scenario’s verwijderd. Ons advies begint met een kritiek hierop.

verwijderde webpagina RIVM na publicatie

Aanpak coronacrisis onder de loep

Geachte leden van de kamercommissie Volksgezondheid, Welzijn en Sport,
Het is goed dat de Tweede Kamer een onafhankelijk onderzoek instelt naar de maatregelen om de coronacrisis te bestrijden. Het Corona Dashboard van Platform Betrouwbare zorgcijfers ( corona dashboard EW16/W36 en hartblik.nl/corona dashboard) laat zien dat Nederland bij de landen behoort met hoge sterftecijfers.
Op verzoek van het Platform Betrouwbare zorgcijfers heeft een groep van experts een advies opgesteld van 10 punten over de verdere aanpak van de bestrijding van het coronavirus.
Met genoegen bieden wij uw commissie dit hierbij aan.

28 juni 2020

• Inmiddels zijn 6.074 mensen overleden met diagnose SARS-2. De oversterfte in Nederland is 9.800 mensen. Als de cijfers van oversterfte omgerekend worden naar 60% immuniteit kost dat 107.000 levens (60/5,5*9.800).
• Meer dan honderdduizend doden in Nederland vinden wij onaanvaardbaar hoog.

Opstellers
– John J. L. Jacobs, medisch wetenschapper, immunoloog
– Arnold Bosman, arts niet-praktiserend, veld-epidemioloog
– Dick Bijl, epidemioloog
– Matthijs Dekker, huisarts
– Jaap van den Heuvel, bestuursvoorzitter Rode Kruis Ziekenhuis Beverwijk
– Anton Maes, huisarts niet-praktiserend
– Roger Sorel, bestuurder geneesmiddelensector
– Gijs van Loef, bestuurskundig socioloog

Lees hier: Advies aan de Kamer

een initiatief van het Platform Betrouwbare Zorgcijfers

Leden van het Platform Betrouwbare Zorgcijfers Achtergrond leden Platform 23062020

Reacties

– Joost Zwartenkort (MD PhD., KNO-arts otoloog): “Beste Gijs, fantastisch wat je doet met betrouwbare zorgcijfers. Ik hoop dat je volgende missie is om die illusie dat alle uitgestelde zorg zinloze zorg was te ontkrachten. Het zal vast op de lange termijn uit je cijfers blijken.”
– Willem-Hans Steup (MD PhD., Thoracic Lung Surgeon): “Mooi rapport, Gijs. Zeker nuttig.”
– Wim Schellekens (MD., voormalig Hoofdinspecteur Inspectie voor de Gezondheidszorg IGZ): “Advies aan 2eKamerCie VWS over aanpak Coronacrisis: 10 belangrijke punten die goede aanzet zijn voor grondige discussie!”

Corona Dashboard EW16/W36

Last update 5 august 2020

Corona Dashboard EW16/W36 (closed)

John Jacobs & Gijs van Loef

Data 04 08 2020

Mortality per million population allows comparison between countries. Major differences are caused by differences in anti-epidemic strategy, which may be affected by the preparedness of countries to the epidemic.

General remarks by making a comparison between countries
We would like to make two important notes.
1. Countries differ in the way the count their mortality rates. The Dutch regional GGD stated early in the epidemic that the national RIVM did not count all cases, i.e. the Netherlands have relevant under reporting of cases.[1] People dying in nursing homes are rarely counted, since these patients will not be tested, even when suffering from COVID-19 symptoms. The Dutch statistics do not count untested people as COVID-19 victims. The data can be corrected for excess mortality. Because the data on excess mortality is delayed for about three weeks, a fixed correction factor is applied.[2]

2. Populations differ in age distribution, and old people have higher mortality rates due to COVID-19.
Using the double-corrected data, a ranking is made from dark red to dark green. The current ranking is (Table 1):
Dark red:> 1000 deaths per million population (> 1000 deaths / M). Ecuador, Peru, United Kingdom, Chile
Medium red: 500-1000 deaths / M. Belgium, Brazil, Italy, Spain, Netherlands, USA, Sweden
Light red: 200-500 deaths / M. France, Ireland, Switzerland, Portugal, Canada, South Africa
Ocher yellow: 100-200 deaths / M. Austria, Denmark, Germany
Yellow. 50-100 deaths / M. Finland, Norway, Israel
Light green: 20-50 deaths / M. Estonia, Czech Republic, Poland, Lithuania, Iceland, India
Medium green: 10-20 deaths / M. Greece, Australia
Dark green: <10 deaths / M. South Korea, Singapore, New Zealand, Japan, Taiwan, Hong Kong, Vietnam

Table 1. Overview of mortality per million people (mortality/M), the raw data, corrected for underreporting [a] and age. Data to determine under reporting is derived from various sources.[b]

[a] https://hartblik.weebly.com/beter-c-verschillende-strategieeumln.html
[b] https://www.economist.com/graphic-detail/2020/04/16/tracking-covid-19-excess-deaths-across-countries , https://www.economist.com/europe/2020/05/09/many-covid-deaths-in-care-homes-are-unrecorded , https://www.ft.com/content/6bd88b7d-3386-4543-b2e9-0d5c6fac846c , https://www.washingtonpost.com/investigations/2020/04/27/covid-19-death-toll-undercounted/?arc404=true

It is striking that the best-performing countries are located near Southeast Asia, where the SARS-1 epidemic started in China 18 years ago. Many countries learned from this epidemic and were prepared for a new epidemic[3] Every virologist could have predicted that a new epidemic would come, as I (i.e. John Jacobs) did in 2003.[4]
Controlling a virus epidemic requires a different strategy than a bacterial epidemic. The default anti-virus strategy is testing, proactively detecting and isolation of infected cases.[5] To do this correctly is double efficient: lower disease mortality rates, and less social and economic damage, as only infected cases should be isolated. It is also widely practiced in case of veterinary epidemics.[6]

The policies of European and North American countries had weak to poor antivirus policy results.
Mortality is higher, sometimes up to 100 times higher than in Asian and Australian countries.
The impact on social well-being and the economy is much greater.
The differences within Europe are also huge when Greece and Lithuania are compared to the United Kingdom and Belgium.

We should learn from this epidemic.
It is very doubtful if we will develop a good and safe vaccine soon, since, vaccination is a hard strategy when antivirus immune responses contribute to mortality. It could be that antibody-mediated immune responses are the cause of mortality.[7] In most European countries only about 5% of the people were infected, so this epidemic could continue to spread for a considerable time with the potential to cause high mortality rates.[8] The need to learn and act from the learnt lessons from this epidemic is paramount.
New virus epidemics will come. Just like the prediction of this epidemic decades ago, we know that a new RNA virus epidemic will arise after AIDS, SARS-1, MERS, Ebola and SARS-2.
Our epidemic policy has a major impact on human behaviour and thus on the virus epidemic.[9] If we are prepared [10], the impact could be similar to the South East Asian and Australian countries that prepared themselves after SARS-1.

[1] RIVM is national institute for health and environment. https://hartblik.weebly.com/addendum-correctie.html
[2] https://hartblik.weebly.com/beter-c-verschillende-strategieeumln.html
[3] https://hartblik.weebly.com/voorkom-epidemie.html
[4] https://hartblik.weebly.com/ontsnappende-virussen.html
[5] https://hartblik.weebly.com/fighting-covid19.html
[6] https://hartblik.weebly.com/betere-bestrijding-van-de-epidemie.html
[7] https://hartblik.weebly.com/foute-afweer.html
[8] https://hartblik.weebly.com/beter-a-impact-covid-19.html
[9] https://hartblik.weebly.com/cijfers-en-data.html
[10] https://hartblik.weebly.com/verloren-door-te-weinig-kennis.html

Raw numbers
The Corona Dashboard 1.0 was launched in Dutch at 18th of April 2020 on our websites. It focused at the EW16, 16 ‘modern’ European countries with a population of at least 4 million people. These countries share political, democratic, social economic and technological development, making them excellent for internal comparison. The list consists of Austria, Belgium, Denmark, Germany, Finland, France, Greece, Ireland, Italy, the Netherlands, Norway, Portugal, Spain, Sweden, Switzerland and the United Kingdom. Japan, Republic of Korea (South) and the USA are added to complete the list, therefore EW16+3.

Table 2. Raw data from worldometer from EW16+3 [1]
[1] https://www.worldometers.info/coronavirus/

Reported mortality rates
The 16 European countries have huge differences in the mortality rates they report. Remarkably, the epidemic in Spain is the first one to have higher numbers of mortality, even before Italy. In Belgium the epidemic raised to the highest (uncorrected level), before being stopped (at about 6%) by the national policy.



Figure 1. Mortality rates for EW16+3. Above: linear, below: logaritmic
Country codes are explained in Table 1.

Case mortality rates
Case mortality rates show the differences of cases per country. Age corrections is shown to compensate for differences in population distribution. France has corrected its data of the number of cases on june 3d.
Table 3. Case-mortality rates.
Number of critically ill and recovered persons. The lack of data on how many people have recovered, shows the limitations of the care registration systems in the Netherlands, the United Kingdom, Sweden and Spain.

Link between testing and mortality EW16+3
Flu-like symptoms are no evidence for COVID-19, and not everyone infected by SARS-2 will develop symptoms. Policy making on symptoms fails because it discriminates poorly and would have people repeatedly in quarantine due to colds or other respiratory complaints. People succumbing to COVID-19 usually don’t go to many places anymore. Infected people are contagious before they get sick, and not everyone will develop symptoms. The high number of sick people in the Netherlands is partly related to many infected people continuing to spread the disease unmonitored, some even working in care facilities.

Proactive testing starts with testing everyone that has symptoms. If someone test positively, all the contacts will be tested. All contacts who are negative will be retested after 1 and 2 weeks. All infected people will remain in isolation – e.g. in their own house or in special hotels. In Wuhan, the government delivered groceries at their homes, to avoid the need of going outside.

An active testing policy will test many people who are not infected, because the infection rate in the population is usually (far) below 2%. Passive testing leads to a much higher number of infections per test. The danger of passive testing is that many infected people are hidden in the population. It is estimated worldwide half of the infections are caused by people without symptoms. These infections mainly occur in countries that do not test enough. People without symptoms and without a test result have no urgent reason to isolate themselves from social activities or go for  quarantine. Figure 2 shows the statistical relationship between the maximum percentage of positive tests in a country and the mortality rate in the population from COVID-19. Corrected data yield similar results.


Figure 2. Relation between mortality rate and lack of proactive policy, uncorrected data.
The shape of countries corresponds to their continent (circle Europe (EW-16), square other Europe, cross North America, triangle: Australia, diamond: Southeast Asia). Clear correlation. For reference R^2> 0.5 is considered a very clear connection in this domain. Country codes are explained in Table 1.
[1] https://hartblik.weebly.com/dashboard-i.html

Current status EW16+3

The current status shows how the epidemic develops in various countries. Many European countries have experienced a nonspecific lockdown to defeat the virus’ first wave that has paused the epidemic. This required more time in countries that have had a high peak, such as Belgium (Figure 3). The epidemic seems to be in control in all visualized countries, except for UK, Sweden and USA. Most countries have ended the lockdown. This could reactivate the epidemic. (In specific area’s (regions within countries) the virus is resurrecting and regional lockdowns are the governmental response.) The start of the epidemic is less noticeable in a cumulative graph than in a daily graph. Due to daily fluctuations, the data in Figure 3 is averaged over several days.


Figure 3. Daily mortality rates for 16 European countries + 3.
Moving average over 3 to 5 (and 7 if missing today) filtered for negative values and extreme high values (often data corrections). Country codes are explained in Table 1.

Figure 3A. Zooms in on the most recent dates of Figure 3.

John Jacobs & Gijs van Loef
hartblik.weebly.com corona dashboard

 

Dutch version, including remarks from healthcare experts: Corona Dashboard Dutch version EW16/W28