Corona Dashboard EW16/W28

Corona Dashboard EW16/W28 (daily updates)

John Jacobs & Gijs van Loef

Data 04 06 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). United Kingdom.
Medium red: 500-1000 deaths / M. Belgium, Italy, Spain, Netherlands, USA,
Light red: 200-500 deaths / M. France, Sweden, Ireland, Switzerland, Portugal, Canada
Orange: 100-200 deaths / M. Austria
Yellow. 50-100 deaths / M. Germany, Denmark, Finland
Light green: 20-50 deaths / M. Norway, Estonia, Israel, Czech Republic, Poland, Lithuania.
Medium green: 10-20 deaths / M. Greece
Dark green: <10 deaths / M. South Korea, Australia, New Zealand, Japan, Taiwan.

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]

[b] , , ,

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.

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]

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.
Country codes are explained in Table 1. Spain corrected mortality data at May, 25th (lower data)

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 and the United Kingdom. These countries have disease registration systems that cannot be used to monitor how many people are suffering from a disease. Recently, also Sweden and Spain failed to register their recoveries.

Link between testing and mortality
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.
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.

Current status

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). Some countries still have significant numbers of new deaths (2-5 / M): Sweden, United Kingdom and USA, approximately a quarter of their peakvalues.

​Given the impact of the lockdown, it is obvious that many countries will let the loosen their restrictions. In Europe this is happening now (end of May). This could reactivate the epidemic. 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 corona dashboard


Bron- en contactonderzoek bij COVID-19 kan ook zonder app (Anton Maes)

Anton Maes gaat in zijn laatste blog ‘Bron- en contactonderzoek bij COVID-19 kan ook zonder app’ ( blog) in op de voor- en nadelen van de nu in opdracht van het kabinet ontwikkelde corona-app(s). In een brief aan minister Hugo de Jonge doet hij een voorstel van een andere benadering die het primaat neerlegt bij de mensen zelf. Het lijkt me een wijs idee: Voorstel BCO COVID Aan Minister 180420

Anton Maes is lid van het Platform Betrouwbare Zorgcijfers.


auteurs: John Jacobs en Gijs van Loef

5 juni, 8:00 uur – update data 4/6

Op 18 april 2020 lanceerde het Platform Betrouwbare Zorgcijfers het CORONA DASHBOARD LANDEN EW16 met een dagelijkse update. Het vervolg op de CORONA SCENARIO ANALYSE: CORONA SCENARIO ANALYSE d.d. 14 maart 2020. Op 25 mei 2020 presenteerden we een nieuwe versie met een nadere duiding van de verschillen tussen landen en nieuwe grafieken.

In de landelijke media ontbreekt een deugdelijke vergelijking met enige diepgang van de ‘coronaprestaties’ van Nederland in vergelijking met andere landen waaraan wij ons doorgaans spiegelen. De EW16 (‘Europa West 16’) zijn de 16 ‘moderne’ Europese landen met een minimale bevolkingsomvang van 4 miljoen inwoners. Deze landen zijn goed vergelijkbaar, ze hebben een gedeelde politiek-democratische, sociaal-economische en technologische ontwikkeling doorgemaakt, waardoor de vergelijkbaarheid toeneemt. Het betreft de landen België, Denemarken, Duitsland, Engeland (UK), Ierland, Frankrijk, Finland, Griekenland (geen ‘West’, maar toegevoegd vanwege haar outperformance), Italië, Nederland, Noorwegen, Oostenrijk, Portugal, Spanje, Zweden en Zwitserland. We voegen verder Japan, Zuid-Korea en de USA als referentielanden toe. De data zijn ontleend aan: coronavirus #countries

Tabel 1 ‘Kerncijfers‘ (EW16+3) – NB correctie Frankrijk Number of cases

Sterftecijfers per miljoen inwoners zijn een goede manier om landen te vergelijken. De grootste verschillen tussen landen worden veroorzaakt door verschillend beleid, al dan niet veroorzaakt door de mate waarin een land overvallen werd door de epidemie. Om tot betrouwbare sterftecijfers te komen maken we twee correcties:
1) Het tellen van COVID-19 doden gebeurt anders in verschillende landen. De GGD maakte in het begin van de epidemie bekend dat het RIVM niet alle gevallen telt, en dat Nederland een onderrapportage kent.[1] Nederland telt doden in verpleeghuizen nauwelijks mee, doordat deze mensen niet worden getest, zelfs niet als symptomen van COVID0-19 hebben, en niet-geteste mensen sterven volgens de statistieken niet aan COVID-19. Deze gegevens kunnen worden gecorrigeerd voor de oversterfte. Omdat gegevens over oversterfte pas na drie weken bekend worden, wordt een vaste correctiefactor gehanteerd.[2]
2) Niet ieder land heeft dezelfde bevolkingsopbouw. Sommige landen hebben een oude bevolking en oude mensen sterven relatief vaak door COVID-19. Ook daarvoor kan worden gecorrigeerd.

Op grond van deze correcties voor onderrapportage en de bevolkingsopbouw kan een ranglijst worden gemaakt van donkerrood naar donkergroen. Met dit nieuwe dashboard 2.0 hebben we aan de EW16+3 negen landen toegevoegd met een (zeer) lage sterfte, waaronder vier Oost-Europese landen, Canada, Israel, Australie en Nieuw Zeeland, Taiwan. Alle landen tezamen vormen de W28.

De indeling is (de kleuren staan ook in Tabel 1):
•   Diep donkerrood: > 1000 doden per miljoen inwoners (>1000 doden/M) – Verenigd Koninkrijk
•   Donkerrood: 500-1000 doden/M – België, Italië, Spanje, Nederland, USA
•   Rood: 200-500 doden/M – Frankrijk, Zweden, Ierland, Zwitserland, Portugal, Canada
•   Lichtbruin: 100-200 doden/M – Oostenrijk
•   OranjeGeel : 50-100 doden/M – Duitsland, Denemarken, Finland
   Lichtgroen: 20-50 doden/M – Noorwegen, Estland, Israël, Tsjechië, Polen, Litouwen
•   Heldergroen: 10-20 doden/M – Griekenland
•   Donkergroen: <10 doden/M – Zuid-Korea, Japan, Australië, Nieuw-Zeeland, Taiwan.

Tabel 2 Overzicht van sterfte per miljoen inwoners – W28 (aangepaste ruwe data, gecorrigeerd voor onderrapportage en leeftijd – bronnen onder) Met ISO landencodes

Opvallend is dat de goed presterende landen allemaal in Zuidoost-Azië liggen, waar 18 jaar geleden de SARS-1 epidemie begon in China. Veel landen in die regio hebben daarvan geleerd en zich voorbereid op een nieuwe epidemie.[3] De epidemie van een virus moet anders worden bestreden dan die van een bacterie. De standaard strategie tegen virusepidemieën is testen, proactief opsporen en isoleren van besmette gevallen.[4] Het effect is dubbel: minder doden door de ziekte en minder sociale economische schade doordat alleen besmette gevallen geïsoleerd worden. Niet voor niets is dit ook de aanpak in de diergeneeskunde.[5]

Het epidemiebeleid van de Europese en Noord-Amerikaanse landen steekt schril af bij het beleid in het Verre Oosten:
– De sterfte is hoger, soms wel 100 keer hoger dan in de Zuidoost-Aziatische en Australische landen.
– De impact op het sociale welzijn en de economie is in Europa en Noord-Amerika veel groter.
– De verschillen binnen Europa zijn echter ook groot als Griekenland en Litouwen worden vergeleken met het Verenigd Koninkrijk en België.

Het is belangrijk om te leren van deze epidemie.
1. Het is nog erg onzeker is of we snel een goed en veilig vaccin krijgen. Vaccins stimuleren de afweer, maar bij COVID-19 overlijden patiënten door de immuunreactie tegen het virus. Mogelijk zijn antistoffen de boosdoener.[6] Aangezien in de meeste Europese landen slechts ongeveer 5% van de mensen besmet is geweest, kan de epidemie nog lang en heftig worden.[7] Het is van het grootste belang om zoveel mogelijk en doorlopend te blijven leren.
2. Net zoals deze epidemie al decennia geleden voorspeld werd, is het een historische zekerheid dat we een nieuwe RNA-virus epidemie gaan krijgen, na AIDS, SARS-1, MERS, Ebola en SARS-2.
3. Het beleid dat wij voeren heeft grote impact op het gedrag van mensen en daarmee op de epidemie.[8] Dan kunnen we de volgende keer beter voorbereid zijn, zodat dan ook onze impact lijkt op die in Zuidoost-Azië en Australië.[9]

Grafiek 1 COVID-19 Sterfte per land vanaf 3 casus/1 miljoen inwoners

De 16 Europese landen kennen grote verschillen in hun rapportage van de sterfte. Opvallend is dat de epidemie in Spanje eerder hoog wordt dan in andere Europese landen, zoals Italië. In België groeit de epidemie langer door. Bij Zweden ziet u een unieke trapsgewijze verhoging.

Tabel 3 Sterfte/Casus

De sterfte per casus laat het overlijdensrisico per land zien bij de gedocumenteerde besmettingen. De correctie met de leeftijdsfactor is gemaakt omdat ouderen meer kans op overlijden hebben dan jongeren en omdat de bevolkingsopbouw verschillend is tussen landen.
In de meeste landen is de eerste golf van de epidemie grotendeels achter de rug. In landen met een laag percentage herstelde casus kan het sterftecijfer nog sterk toenemen. Dit speelt vooral in Zweden en de USA. Van het Verenigd Koninkrijk/UK, Nederland, Zweden en Spanje ontbreken deze gegevens (ND=Not Done). Door de correctie van het aantal casus heeft Frankrijk nu de hoogste sterfte/casus.

De ‘Leeftijdsfactor’ is de verwachte sterftecijfers in een land, vergeleken met het EU gemiddelde, gecorrigeerd voor verschil in leeftijdsopbouw.[10] Bij leeftijdscorrectie wordt hiervoor omgekeerd gecorrigeerd. De verschillen in leeftijd zijn binnen West-Europa beperkt (< factor 1,5) vergeleken met de verschillen in sterfte/1M (> factor 10  Er bestaat geen duidelijke correlatie tussen sterftecijfers in een land en de leeftijdsfactor (R²=0,001).

Aantal kritisch zieken en herstelde personen. Het ontbreken van de data hoeveel mensen genezen zijn, is een blamage voor de zorgregistratie in Nederland en het Verenigd Koninkrijk.

Grafiek 2 Actuele status epidemie

De actuele status van de epidemie in een land kan worden afgelezen in Grafiek 2. Hier staat het voortschrijdend gemiddelde van de sterfte/miljoen over 7 dagen waarbij de data-correcties zijn uitgefilterd. Opvallend is de vroege piek van Spanje en de hoge van België (buiten beeld tot max 29/ miljoen). De landen die de hoogste piek hebben gehad, hebben nog steeds het grootste aantal gevallen. We zien de daling van de sterfte bij alle landen, waarbij ook de terugkerende oprispingen bij vooral Zweden, maar bijvoorbeeld in mindere mate ook bij UK en USA opvallen.
De landen in Europa en het Verre Oosten (al eerder, data laten een kleine opleving in Zuid-Korea zien) laten de teugels vieren. Het risico is dan dat de epidemie weer gaat opleeven. De start van de epidemie valt minder op in een cumulatieve grafiek, dan in een dagelijkse grafiek. Grafiek 2A zoomt in op de laatste 2,5 week op een kleinere Y-as.

Relatie tussen Sterfte en Testen 

Onderscheid maken op grond van symptomen is geen goede strategie om te discrimineren tussen besmette en niet besmette mensen. Veel mensen met griepachtige symptomen hebben geen COVID-19 en zeker de helft die door SARS-2 geïnfecteerd is, heeft of krijgt geen symptomen. Mensen die echt ziek zijn van COVID-19 komen meestal niet meer veel buitenshuis en zullen daarom weinig anderen besmetten, maar ook mensen die zich gezond voelen kunnen andere mensen besmetten. Geïnfecteerde mensen zijn besmettelijk met hoge virustiters voordat ze ziek worden en niet iedereen krijgt ooit daadwerkelijk (specifieke) symptomen. De symptomen worden mogelijk, net als bij andere luchtweg RNA virussen, vooral veroorzaakt door de afweerreactie tegen het virus en minder door het virus. Het hoge aantal coronazieken in Nederland komt onder andere doordat veel geïnfecteerde mensen bleven werken en dit gebeurde veel in de zorg
Proactief testen (actief testbeleid) betekent dat begonnen wordt met het testen van iedereen die symptomen heeft die lijken op COVID-19. Doel is te bepalen of ze geïnfecteerd zijn met SARS-2 of niet. Vervolgens worden alle contacten getest van wie positief getest is; wie negatief getest is, wordt 1 en 2 weken later hertest omdat tijdens de incubatietijd virustiters extreem laag kunnen zijn. Alle mensen die besmet moeten minimaal twee weken in isolatie blijven en/of een week tot nadat ze klachtenvrij zijn – bv in eigen huis of in speciale hotels. In Wuhan werden de boodschappen van deze mensen thuisbezorgd, om te voorkomen dat mensen de straat op zouden moeten gaan.
Bij een actief testbeleid zullen veel mensen worden getest die niet besmet zijn, omdat de besmettingsgraad in de bevolking meestal (veel) lager is dan 2%. Een reactief testbeleid, waar Nederland en andere Europese landen naartoe zijn geswitcht in de eerste weken van de epidemie, leidt tot een veel hoger aantal besmettingen per test. Het gevaar van niet-actief testen is dat veel geïnfecteerde mensen niet bekend zijn. Wereldwijd wordt geschat dat de helft van de besmettingen gebeurt door mensen zonder symptomen. Die besmettingen vinden vooral plaats in landen die weinig testen, omdat iemand zonder symptomen en zonder testresultaat geen enkele reden heeft om in quarantaine te gaan of te blijven. Figuur 3 laat de statistische relatie zien tussen het maximum percentage positieve testen in een land en het ongecorrigeerde sterftecijfer door COVID-19.

Figuur 3 Mortality per 1 million versus Maximum number Pos.Tests

De vorm komt overeen met het continent van een land (cirkel Europa (EW-16) , vierkant overige Europa, kruis Noord-Amerika, driehoek: Australië, ruit: Zuidoost-Azië). Duidelijke correlatie: de lineaire correlatie tussen veel testen en lage sterfte is sterk: R²=0,69. Een laag maximum percentage positieve testen impliceert dat een land uitgebreid pro-actief test, en niet alleen de evidente casussen.


[1] Addendum GGD correctie op RIVM
[2] Betere bestrijding van de epidemie – strategieen
[3] Voorkom epidemie
[4] Bestrijding Covid-19
[5] Betere bestrijding van de epidemie
[6] Foute afweer
[7] Betere bestrijding van de epidemie
[8] Cijfers en data
[9] Verloren door te weinig kennis
[10] Populationpyramid

Corona Dashboard EW16/W28 English version

Bronnen onderapportage

The Economist (27 mei 2020) – Unrecorded COVID-19 Deaths: bovenste tabel nieuwste

Economist tracking covid-19 excess deaths
Many Covid deaths unrecorded

Financial Times:


Washington Post:

Washington Post

Overige bronnen

The Guardian – Coronavirus cases and deaths over time: how countries compare around the world TheGuardian Datablog


Reacties deskundigen

2 juni 2020 – Ernst Kuipers (CEO Erasmus MC): “Ik zal de website met veel belangstelling in detail bekijken, goed om dit soort analyses te doen en gegevens uit de vele bronnen te destilleren.”
2 juni 2020 – Huib Schut (Business development manager, Anesthesioloog): “Okay Gijs, dit geeft inzicht. In het begin was ik nogal kritisch op je cijferwerk maar gaandeweg is het verbeterd en inmiddels op een niveau waarmee beleidsmakers aan de slag kunnen. Ik ben alleen bang dat dit niet zal gebeuren in Nederland. Getuige ook jouw cijferwerk hebben we te maken met een klinische tweedelijns tunnelvisie. De gevolgen zijn desastreus en zullen dat blijven wanneer er geen openheid komt. De huidige beleidsconstellatie van OMT, RIVM, Kabinet is volstrekt incapable gebleken. Behalve in het verkopen van het wanbeleid: Rutte’s VVD doet het beter dan ooit.”
13 mei 2020 – Fred van Eenenaam (Prof. VBHC Center Europe/Harvard Business School Executive Education): “Het klopt met mijn beeld en van mijn collega’s die echt niet met Nederland bezig zijn. Hun beeld is ook dat Nederland middelmatig of onder gemiddeld (meer vanuit een wereldblik) presteert. Het is waanzinnig moeilijk Nederlandse cijfers of logica’s te vinden. Vanuit de gekozen aanpak is het helder dat gezondheidsmedewerkers grote schade ondervinden (electieve zorg, verzorgingshuizen, thuiszorg). Cijfers zijn moeilijk te vinden, dus dank! Ik cross check waar mogelijk.”
12 mei 2020 – Richard Janssen (Prof. in Governance & Management HCO’s Erasmus): ‘Like’ (twitter)
6 mei 2020 – Jaap van den Heuvel (Prof. Healthcare management UvA en CEO RKZ Beverwijk): “Het dashboard vind ik erg goed. Er is zeker nu grote behoefte aan betrouwbare en goede informatie.”
27 april 2020 – afsluiting twitterdebatje met Xander Koolman (zorgeconoom, associate professor): “Prima, en veel succes. En wellicht kun je een kolom oversterfte toevoegen. Zie ook berekeningen van de Financial Times.”
26 april 2020 – Matthijs Dekker (Praktijkhoudend huisarts): “Prachtig inzicht gevend dashbord! Complimenten. Ik zou willen opmerken dat je bevindingen mooi aansluiten op je eerdere artikelen die al eerder aangeven dat de zorg in Nederland juist níét tot de beste behoort. Uit de media in het algemeen komt het beeld naar voren dat wij het allemaal erg goed doen met de intelligente lockdown ect. Je zou dat feit op zich nog wel wat kunnen uitvergroten denk ik als onafhankelijke expert.”


De leden van het Platform Betrouwbare Zorgcijfers

Achtergrond leden Platform 10112018

Corona scenario’s voorspelden deze ramp

Corona Scenario Analyse (14 maart 2020) – binnen 3 dagen 25.000 views

ca. 40.000 views


Hulde aan alle zorgverleners, die met grote moed hun gezondheid in de waagschaal stellen om zorg te verlenen en levens te redden


Nieuwe publicatie van John Jacobs: Betere bestrijding van de epidemie

“Binnenkort gaan de scholen en kappers open, worden andere maatregelen versoepeld en dan zullen de ziekte- en sterftecijfers over twee en drie weken wel gaan stijgen. Hoeveel is de vraag die beleidsmakers willen weten – in Denemarken schat met plus 0,3 voor scholen die opengaan. Als dat zo is, gaat onze R0 boven de 1 uitkomen, en zou het kabinet over drie weken mogelijk de lockdown weer moeten aanscherpen in plaats van versoepelen. ” in: “Betere bestrijding van de epidemie” Betere bestrijding van de epidemie , John Jacobs, Platform Betrouwbare Zorgcijfers


Corona Scenario Analyse 

Medio april 2020 – In de afgelopen weken is Nederland in een aantal stappen vrijwel op slot gegaan. Het lijkt er op dat de maatregelen aan de ‘curatieve zijde’ van de ziekenhuizen v.w.b. de bestrijding van de corona epidemie effect sorteren: de toename van het aantal IC-patienten lijkt af te vlakken, terwijl de IC-capaciteit in korte tijd enorm is opgeschaald. Maar de niet-corona zorg in de 1e en 2e lijn is voor een belangrijk deel uigeschakeld. Ook voltrekt zich een stil drama in de verpleeg- en verzorgingshuizen: er zijn – ondanks de groepsquarantaine – veel (ongeregistreerde) corona slachtoffers en veel sterfgevallen. Tienduizenden zorgverleners nemen grote persoonlijke risico’s door zich bloot te stellen aan het virus zonder goede persoonlijke bescherming. Het menselijk leed is van een ongekende omvang. De gezondheidszorg is, naar moderne maatstaven… in elkaar gestort (positieve noot: niettegenstaande het feit dat veel eHealth toepassingen zoals het digiconsult met de huisarts en de corona-apps nu opeens een grote vlucht nemen, hetgeen verheugend is). Het is de schok – van een magnitude die het faillissement van de ziekenhuizen eind 2018 tot een trilling reduceert – die de gehele samenleving op haar grondvesten doet schudden. Het zijn grote woorden, zeker, maar hoe kun je het anders noemen als mensen massaal de huisarts en het ziekenhuis mijden, uit angst voor besmetting en bosjes zwakkeren en ouderen in desolate omstandigheden hun laatste adem uitblazen?

Uitgangspunt: de Corona scenario analyse – 14 maart 2020

Een indicatieve corona scenario analyse op basis van beschikbare data maakt duidelijk dat alle seinen in Nederland op rood staan. De auteur, Dr. John Jacobs (immunoloog en data scientist), berekent vijf scenario’s van het verloop van het coronavirus in Nederland. Zelfs in het meest optimistische scenario waarbij de overheid direct met krachtige middelen ingrijpt en de samenleving volledig meedoet (R0=1,8), kunnen we rond 2 juni 2020 een piek verwachten waarbij 400.000 mensen ziek zijn en er 8.000 patienten op de Intensive Care (zouden moeten/kunnen) liggen. Er zijn thans ca. 1.200 IC-bedden operationeel, die grotendeels in gebruik zijn (geen Coronapatienten). Dat betekent dat vele duizenden extra volledig geoutilleerde bedden inclusief opgeleid zorgpersoneel moeten worden geregeld. Indien deze enorme capaciteitsuitbreiding niet tijdig beschikbaar komt worden artsen voor een onmenselijk dilemma gesteld: wie krijgt wel en wie geen levensreddende zorg!?

De vijf scenario’s

Bestrijding effectief verminderd tot R0=1,8
– 1,4 miljoen mensen (8%) in Nederland wordt besmet
– Piek 400.000 infecties rond 2 juni; 8.000 op IC nodig
– Einde 24 augustus 2020 (< 1000 ziektegevallen)

Bestrijding effectief verminderd tot R0=2,4
– 2 miljoen mensen (12%) in Nederland wordt besmet
– Piek 900.000 infecties rond 11 mei; 17.000 op IC nodig
– Einde 10 juli 2020 (< 1000 ziektegevallen)

Bestrijding op R0=3,6 (huidige in China)
– 2,8 miljoen mensen (17%) in Nederland wordt besmet
– Piek 1,7 miljoen infecties rond 26 april; 34.000 op IC nodig
– Einde 8 juni 2020 (< 1000 ziektegevallen)

R0 stijgt tot 5,4 (we doen minder dan China)
– 3.6 miljoen mensen (21%) in Nederland wordt besmet
– Piek 2,7 miljoen infecties rond 18 april; 54.000 op IC nodig
– Einde 22 mei 2020 (< 1000 ziektegevallen)

R0 stijgt tot 7,2 (we doen veel minder dan China)
– 4,2 miljoen mensen (25%) in Nederland wordt besmet
– Piek 3,4 miljoen infecties rond 14 april; 68.000 op IC nodig
– Einde 13 mei 2020 (< 1000 ziektegevallen)

Figuur. R0= 1.8 is de blauwe curve

Lees hier het oorspronkelijke artikel (met data van toen):
JJ auteur Versimpeld model Corona in Nederland 14032020
Bron basis data (GGD): RTL Nieuws Nu 6000 Nederlanders besmet
Vragen over het virus en de scenariobenadering: FAQ4 Corona 18032020
Rekenen zonder getallen: JJ Rekenen zonder getallen – versie 22 maart 2020
Ontelbaar op waarde geschat: JJ Ontelbaar op waarde geschat – versie 31 maart 2020
Model leren voor beter handelen: JJ Model leren voor beter handelen 08042020
De Tien regels van Testen: JJ COVID-19 bestrijden 11042020
Beleid op onjuiste data: JJ Beleid op onjuiste data 06052020

Over de auteur
John J.L. Jacobs ( ), studeerde achtereenvolgens microbiologie, specialisatie virologie (HLO Venlo, 1991), medische biologie (Universiteit Utrecht), promoveerde aan het AMC Amsterdam (2003) en is SMBWO erkend als immunoloog (2008). Hij was voorzitter van de Federatie Medisch Wetenschappelijke Verenigingen. John werkt nu als medisch data scientist bij ORTEC waar hij medische wetenschap, wiskunde en ICT integreert. Dit artikel is op persoonlijke titel geschreven.
John is aangesloten bij het Platform Betrouwbare Zorgcijfers. website:


Reacties deskundigen

22 maart “Ja, het wordt heel spannend”, Diederik Gommers

15 maart “Complimenten voor uw analyse! (…) Inmiddels zijn we hier ook zover dat er min of meer isolatie voor drie weken is afgekondigd. Deze analyse indachtig is dat, in mijn interpretatie, een ultieme poging om de verspreiding min of meer in de kiem te smoren. Heel benieuwd hoe we er over 2-3 weken voor staan. Totale isolatie kan natuurlijk niet, want er moet ook gezorgd en geleefd worden, maar dit gaat een eind in die richting. Want, de getallen die naar voren komen uit een analyse als deze zijn zeer alarmerend en angstaanjagend. Je kan je voorstellen dat er veel mensen zijn die in paniek zouden kunnen raken van de genoemde aantallen. Wel zaak om met elkaar goed te bewaken dat statistische analyses (als deze ook) geen eigen leven gaan leiden in de opinie. Een mooi element van deze analyses is dat er wel iets van een einddatum wordt gegeven aan de curve. Blijft natuurlijk dat we ons in een wereld bevinden waarin over de grenzen ook allerlei beleid wordt gevoerd en met verschillende tempi. Fascinerende tijden, maar ook onzeker. (…) In ons ziekenhuis (GHZ) zijn we natuurlijk ook aan het afwegen wat de acties en afwegingen voor korte en middellange termijn moeten zijn. Voor mij geven analyses als deze daarbij houvast en zeker ook sense-of-urgency … Maar daar ontbreekt het inmiddels echt niet (meer) aan. Nogmaals, interessant en dank voor het delen van de analyses! Joost Warners Directeur MSB Gouda

14 maart “Als epidemioloog kan ik niet anders dan complimenten geven voor deze analyse. Dank voor het delen. Helpt om de bewustwording verder te vergroten.”, Dr. Hugo Hoeksma


De leden van het Platform Betrouwbare Zorgcijfers: Achtergrond leden Platform 10112018

Bezoekers website 2014 – 2019 en publicaties

Publicaties selectie
NB achter url: aantal views op andere websites

– opinie de Volkskrant: ‘ZZP’ers in ziekenhuis worden slecht behandeld’ opinie deVolkskrant ZZPers
– opinie PAROOL: ‘De markt is niet de oplossing voor alle zaken’ opinie Parool De markt is niet de oplossing voor alle zaken

– opinie deVolkskrant: ‘Fyra-debacle gevolg van gebrek aan draagvlak voor privatisering NS’ opinie deVolkskrant Fyra debacle gevolg privatisering
– essay zorgstelsel ‘De cure onder het mes’ essay De cure onder het mes, ook verschenen op skipr: een patientgeorienteerd zorgstelsel 18.700 views

– analyse ‘De 10 randvoorwaarden van gereguleerde marktwerking in de gezondheidszorg: beoordeling’ analyse De 10 randvoorwaaarden van gereguleerde marktwerking, ook verschenen op skipr: de tien randvoorwaarden 8.650 views
– opinie Arts en Auto: ‘Tien jaar marktwerking in de zorg’ Arts en Auto views=?, reacties mail 10 jaar marktwerking
– analyse ‘Kwaliteit Medische Zorg gedaald tov. ‘modern Europees’ gemiddelde van 2007 > 2016’ Kwaliteit mediche zorg gedaald tov EU14 OESO Health at a Glance, ook verschenen op skipr (andere tekst) Nederland heeft niet de beste zorg van Europa 16.700 views

– essay themanr. Zorgstelsel ESB 1/2017: ‘Zorgstelsel obv. samenwerking stelt patient centraal’ zie ESB artikel toelichting
– opinie Joop: ‘Een publiek medisch zorgstelsel bespaart 4 miljard jaarlijks'(5 auteurs) Joop
– analyse ‘Zorgstelselranglijsten’ Zorgstelselranglijsten
– analyse ‘Tendens daling Kwaliteit Medische Zorg tov. EU14 zet door 2007 > 2017 (OESO)’ Tendens daling kwaliteit zet door EU14 OESO
– opinie Skipr: ‘Kwaliteit Nederlandse zorg achteruit door marktwerking’ Kwaliteit nederlandse zorg achteruit door marktwerking 13.000 views
– video ‘Hoe Goed is Onze Gezondheidszorg? (met reacties) Hoe goed is onze gezondheidszorg?

– oprichting Platform Betrouwbare Zorgcijfers Oproep Platform Betrouwbare Zorgcijfers
– onderzoeksartikel Medisch Contact: ‘Nederlandse zorg valt van haar voetstuk’ Medisch Contact onderzoeksartikel schatting 30.000 lezers/views

– statement ‘Failliet marktwerking in de medische gezondheidszorg’ Statement failliet marktwerking gezondheidszorg bij NZF-debat
– opinie de Volkskrant: ‘Waarom zorg in Nederland juist níét tot de beste hoort’ gezondheidszorg staat voor existentieel vraagstuk met alle reacties, zie ook opinie deVolkskrant 42.000 views website
– analyse ‘Nederlandse zorg verliest verder terrein (kwaliteit en kosten EU14 – update OESO 2019)’ analyse update EU14 OESO 2007 2019
– feuilleton ‘Het totaalaanbod van de acute medische zorg implodeert!’ feuilleton acute zorgaanbod
– analyse ‘Medische gezondheidszorg Nederland dit jaar achteruit op alle zorgranglijsten (EU14)’ medische zorg achteruit op alle ranglijsten

reactie Anton Maes op Wopke Hoekstra: ‘stijging zorgkosten niet houdbaar’

Minister Hoekstra: stijging zorgkosten niet lang houdbaar (quote skipr < AD interview)

skipr minister van Financien Hoekstra over de zorgkosten

NB Anton Maes was tot medio 2019 huisarts en heeft in die hoedanigheid jarenlang zijn kennis gedeeld in de huisartsenopleiding, als auteur van boeken en is een veelgelezen publicist met als kernthema de besturing, organisatie en financiering van de eerstelijnszorg. Zorgenstelsel

De 3 meest recente blogs op deze website:
reactie op Joost Zaat
reactie op Ab Klink
Skipr top10 2015 tm 2019

3 Relevante blogs (zelfstandig onderzoek):
Medische zorg achteruit op alle ranglijsten
Kwaliteit en Kosten EU14 OECD 2007 2019
Gezondheidszorg staat voor existentieel vraagstuk

Gebruik de zoekfunctie of de categorieen.

Medische gezondheidszorg Nederland in 2019 achteruit op alle zorgranglijsten (EU14)

Op alle serieuze ranglijsten (OECD Health at a Glance, Healthcare Access and Quality Index, EC/EU/Eurostat) is de relatieve achteruitgang van de Nederlandse medische zorg ten opzichte van de EU14 terug te zien.


De EU14 zijn de 14 moderne Europese landen met meer dan 5 miljoen inwoners: België, Denemarken, Duitsland, Engeland (UK), Frankrijk, Finland, Italië, Nederland, Noorwegen, Oostenrijk, Portugal, Spanje, Zweden en Zwitserland. Deze 14 landen hebben een gedeelde politiek-democratische, sociaal-economische en technologische ontwikkeling doorgemaakt waardoor de onderlinge vergelijkbaarheid groot is.

OECD Health at a Glance en de Health Access and Quality Index zijn internationaal erkende en geraadpleegde samengestelde indexen (meerdere indicatoren van alle OECD-landen, of de gehele wereld), EU State of Health is een omvattende landenrapportage. Healthy life years en Life expectancy zijn typische kernindicatoren van gezond leven en levensverwachting.



Bronnen (met links naar primaire bronnen OECD, EU/EC/Eurostat,
Kosten en Kwaliteit EU14 OECD Health at a Glance
State of Health NL 2017 vs 2019 EC en OECD
HAQ index EU14 1990 2015
Healthy life years en Life expectancy Eurostat