Tijdopname van een onnavolgbaar wendbare premier

Tijdopname van een onnavolgbaar wendbare premier. Wat doet dit met het vertrouwen in zijn leiderschap?

N.a.v. persconferentie 13/10 –

N.a.v. persconferentie 9/10 –

De premier moet zich schamen – nu vooral heel nederig zijn…

Even een #factcheck op twitter:


Eerdere tweets tijdens de 1e golf (laatste tweet 18/5)-

30 Corona beleidsadviezen… voor wie erover gaat. De premier wellicht?

30 corona beleidsadviezen voor wie erover gaat

4 Communicatietonen (twitter)

Blauw – Analytisch: mijn voorkeursstijl


Geel – Creatief


Groen – Praktisch


Rood – Emotioneel

(geldt niet voor Retweets)

De premier moet zich schamen – nu vooral heel nederig zijn…

Tijdopname van een onnavolgbaar wendbare premier. Wat doet dit met het vertrouwen in zijn leiderschap?

N.a.v. persconferentie 13/10 –

N.a.v. persconferentie 9/10 –

De premier moet zich schamen – nu vooral heel nederig zijn…

Even een #factcheck op twitter:


Eerdere tweets tijdens de 1e golf (laatste tweet 18/5)-

30 Corona beleidsadviezen… voor wie erover gaat. De premier wellicht?

30 corona beleidsadviezen voor wie erover gaat

Corona aanpak Zweden: mitigeren, geen groepsimmuniteit!

update 21/11 – tweets 38 t/m 40 (bovenaan)

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

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

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


“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 uitgeschakeld. 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 (virus@johnjljacobs.nl ), 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: hartblik.nl


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