Ziekteverzuim Zorg All Time High Nederlandse economie

187 views

Zoals ik al eerder aangaf, het ziekteverzuim in de zorg breekt records. De betekenis van dit feit kan moeilijk overschat worden. Het geeft aan dat de zorg als bedrijfstak (CBS) ernstig ziek is.

De tabel en grafiek tonen alle bedrijfstakken en bedrijfsklassen (subcategorie) met een bovengemiddeld ziekteverzuim in 2021, gemeten vanaf 2005 t/m 2021. Vanwege de overzichtelijkheid zijn alle andere bedrijfstakken, die met een lager dan gemiddeld ziekteverzuim zoals bijvoorbeeld het Onderwijs en ‘Specialistische zakelijke diensten’, weggelaten. NB Er zitten daar geen uitschieters bij.

Het ziekteverzuim in de zorg is het hoogste ooit gemeten door het CBS.

Tabel met selectie van bedrijfstakken en bedrijfsklassen met bovengemiddeld ziekteverzuim in 2021
idem, grafisch weergegeven

https://gijsvanloef.nl/2022/04/21/3-belangrijkste-inzichten-zorgsysteem/

https://gijsvanloef.nl/2022/01/11/antwoorden-onderzoek-oversterfte-zijn-deels-al-bekend/

https://gijsvanloef.nl/2022/01/16/nederland-heeft-minste-zicht-op-het-virus-van-eu14-gecontroleerd-uitrazen/

Bron:

https://www.cbs.nl/nl-nl/cijfers/detail/80072ned?dl=64EC8

Oversterfte de belangrijkste indicator kwaliteit zorgstelsel bij pandemie

Reacties op twitter van zorghoogleraren -zowel medici als economen- Angela Maas, Amrish Baidjoe, Armand Girbes, Jaap van den Heuvel, Jochen Mierau, huisartsen, medisch specialisten, verpleegkundigen, anderen; reacties op LinkedIn van verzekeringsdeskundigen, views enerzijds van medici verbonden aan academische ziekenhuizen, anderzijds van financials, accountants e.d.. Dit is de oude blog. Lees hier het artikel>

——————————————————————————————————————–

4/1: opiniestuk in de Volkskrant en mijn reactie – 11/1: reactie de Volkskrant: Het was onze bedoeling uw artikel te publiceren, maar is steeds doorkruist door andere actualiteit.

https://www.volkskrant.nl/columns-opinie/opinie-onderzoek-naar-oversterfte-dient-nu-eindelijk-ter-hand-te-worden-genomen~b50376c9/

——————————————————————————————————————–

Eerdere analyses

Organisatie van het zorgstelsel:

https://www.volkskrant.nl/columns-opinie/waarom-zorg-in-nederland-juist-niet-tot-de-beste-hoort~b784a3eb/

Resultaten van het zorgstelsel:

https://www.medischcontact.nl/nieuws/laatste-nieuws/artikel/nederlandse-zorg-valt-van-haar-voetstuk.htm

——————————————————————————————————————–

Op 31 december schreef ik een twitter draadje over de oversterfte.

De oversterfte is de afwijking t.o.v. de gemiddelde sterfte in de afgelopen jaren in een bepaalde periode: de coronapandemie die in het 1e kwartaal 2020 begon. In de oversterfte zijn alle doodsoorzaken meegerekend, de vervroegde sterfte door het virus (vaak gevolgd door een korte ondersterfte), maar ook de sterfte a.g.v. fataal gebleken uitgestelde zorg, plus de normale sterfte. Zie voor Nederland de website van het CBS.

Grafische tabellen excess mortality (zelfde tabel, in de onderste zijn alleen de EU15 landen weergegeven):

bron: https://github.com/dkobak/excess-mortality/

De EU14 met de hoogste oversterfte zijn: Spanje (25%), Italie (24%), het Verenigd Koningrijk (UK, 23%), Portugal (20%) en op de 5e plaats komt Nederland (19%). Oostenrijk heeft ook 19% oversterfte, maar minder per capita. Bij ons land is de afwijking tussen het gerapporteerd aantal corona sterfgevallen tov. de oversterfte het hoogste van de EU14, factor 1,5 (blauw cijfer).

Gesprekken op twitter n.a.v.

Samenvatting falen marktgedreven zorgstelsel in schema’s

eerder gepubliceerd op gijsvanloef.nl
eerder gepubliceerd op gijsvanloef.nl

Bronnen:

https://nos.nl/artikel/2412010-hoogleraren-geef-data-over-effect-maatregelen-op-oversterfte-vrij

http://www.github.com

https://www.cbs.nl/nl-nl/visualisaties/welvaart-in-coronatijd/gezondheid-in-coronatijd

Levensverwachting Nederlander gedaald door corona

update 27 sept. – The Guardian: https://www.theguardian.com/society/2021/sep/27/covid-has-wiped-out-years-of-progress-on-life-expectancy-finds-study

De levensverwachting bij geboorte is voor Nederlanders met 0,7 jaar gedaald als gevolg van de corona pandemie. Dit is berekend door Eurostat. Daarentegen is in drie van de EU14-landen de levensverwachting toch nog iets gestegen, te weten in Noorwegen, Finland en Denemarken. In Duitsland is de levensverwachting met slechts 0,2 jaar gedaald. Oostenrijk, Frankrijk, Zweden, Zwitserland en Portugal kennen een vergelijkbare daling als Nederland (-0,7 tot -0,8 jaar). In Italie en Belgie bedraagt de daling 1,2 jaar, in Spanje 1,6 jaar. Van de UK zijn geen gegevens bekend.

Deze uitkomsten zijn niet verrassend, ze passen in het bredere beeld.

Zie verder de categorieen Levensverwachting, EU14 op mijn website

Eurostat: Life expectancy decreased in 2020 across the EU . NB: De Y-as geeft de levensverwachting bij geboorte in jaren van 85 tot 75

Bronnen:

https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/-/edn-20210407-1

https://www.volksgezondheidenzorg.info/onderwerp/levensverwachting/regionaal-internationaal/internationaal#node-internationale-vergelijking-levensverwachting-bij-geboorte

Corona aanpak Zweden: mitigeren, geen groepsimmuniteit!

laatste update 21 nov. 2020

Zweden heeft van meet af aan op eigenzinnige wijze het coronavirus bestreden. Het land volgde een eigen strategie, door de buitenwereld ten onrechte aangeduid als ‘herd immunity strategy’.
Deze openingszin is een rectificatie van de openingszin in de eerste tweet.

Lees hier het draadje op twitter

position paper Lessons Learned VWS / Dashboard

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.

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

30 Corona beleidsadviezen voor wie erover gaat (twitter)

18 mei

17 mei

15 mei

14 mei

11 mei

10 mei

9 mei

7 mei

2 mei

30 april

29 april

28 april

23 april

22 april

20 april

18 april

11 april

9 april

8 april

7 april

2 april

18 maart

14 maart

13 maart

1 maart

28 februari