Corona Dashboard EW16/W36

Corona Dashboard EW16/W36 (regular updates)

John Jacobs & Gijs van Loef

Data 08 07 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.
Medium red: 500-1000 deaths / M. Belgium, Chile, Brazil, Italy, Spain, Netherlands, USA, Sweden
Light red: 200-500 deaths / M. France, Ireland, Switzerland, Portugal, Canada
Ocher yellow: 100-200 deaths / M. Austria, Denmark, Germany
Yellow. 50-100 deaths / M. Finland, Norway, South Africa, Israel
Light green: 20-50 deaths / M. Estonia, Czech Republic, Poland, Lithuania, Iceland
Medium green: 10-20 deaths / M. Greece
Dark green: <10 deaths / M. South Korea, Singapore, Australia, New Zealand, Japan, Taiwan, Hong Kong

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

‘Exit strategie’ vereist eerlijke zorginformatie, maar die ontbreekt

Op het moment van publicatie verscheen het bericht in Trouw dat het verpleeghuispersoneel niet getest mocht worden van het RIVM Trouw 9 mei 2020
Ik reageerde met een tweet

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

Ik gooi de knuppel in het hoenderhok: Het kabinet en haar dienende rijksoverheid manipuleert stelselmatig de prestaties van onze gezondheidszorg. Rutte’s woorden, nog geen jaar geleden, “We hebben de beste zorg van Europa”, blijven nagalmen.

De idee dat concurrentie leidt tot betere gezondheidszorg is inmiddels onomstotelijk weerlegd

https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2020/03/04/de-aangekondigde-ondergang; https://gijsvanloef.nl/2020/02/26/zorginnovatie-leidt-tot-verschraling-van-de-zorg/; https://www.medischcontact.nl/nieuws/laatste-nieuws/artikel/nederlandse-zorg-valt-van-haar-voetstuk.htm; https://beroepseer.nl/blogs/gijs-van-loef-bekritiseert-de-effecten-van-marktwerking-in-de-zorg-op-basis-van-onderzoek-naar-kwaliteit-van-zorg/

Ons unieke zorgstelsel van gereguleerde concurrentie tussen zorginkopers onderling (verzekeraars) en zorgaanbieders onderling, met de ACM als extra toezichthouder en de burger (belasting- en premiebetaler) als financier, heeft gefaald.
Natuurlijk, alle landen worden getroffen door de coronapandemie. Nederland wordt relatief zwaar worden getroffen, zeker vergeleken met Duitsland, ondanks het feit dat wij pas later de eerste ziektegevallen vanuit de alpen geïmporteerd kregen.
Maar waar Nederland in het bijzonder tekort schiet, heeft alles te maken met dit waanidee – gestut door officiële wetenschap – dat concurrentie en samenwerking tot lagere kosten en hogere kwaliteit van de gezondheid voor de gehele bevolking zal leiden. Hier heb ik eerder over geschreven.

https://www.volkskrant.nl/columns-opinie/waarom-zorg-in-nederland-juist-niet-tot-de-beste-hoort~b784a3eb/; https://www.skipr.nl/blog/2019-was-jaar-van-de-waarheid-voor-marktwerking-in-de-zorg/; https://www.skipr.nl/blog/kwaliteit-nederlandse-zorg-achteruit-door-marktwerking/

Het totaal ontbreken van preventief coronabeleid (geen anticipatie van de pandemie, geen voorzorgsmaatregelen vanuit de publieke gezondheidszorg zoals voldoende persoonlijke beschermings middelen (PBM), een samenhangende en functionerende testketen), want alles wordt toch geregeld door de onzichtbare hand van de vrije, internationale markt?;

https://hartblik.weebly.com/voorkom-epidemie.html ; https://hartblik.weebly.com/ontsnappende-virussen.html; https://gijsvanloef.files.wordpress.com/2017/01/vanloef-leijten-esb4745-026-029.pdf

Nb Het niet tegenhouden van het Carnaval valt te billijken, alhoewel de ramp daaropvolgend natuurlijk door experts voorspeld was.

Het tot voor kort bestuurlijk wegkijken bij het zorgfalen buiten de muren van de ziekenhuizen, de eenzijdige focus op IC-capaciteit (hulde voor het Landelijk Coördinatiecentrum Patiënten Spreiding, zeker! Maar ook zij zijn slechts uitvoerders). Niet sexy genoeg?

https://www.volkskrant.nl/nieuws-achtergrond/ongekend-aantal-sterfgevallen-in-verpleeghuizen-door-coronavirus~b2e20f05/

De zichtbare bestuurlijke spaghetti die doortastend overheidsoptreden frustreert bij het organiseren van het testen en het contactonderzoek. Dit onderzoek is cruciaal voor het bestrijden van de epidemie door gericht mensen te isoleren.

https://hartblik.weebly.com/bestrijding-covid19.html

De aan de markt en decentrale krachten overgelaten informatievoorziening van basisgegevens, zoals de COVID-19 genezingscijfers, die we in Nederland niet kunnen fabriceren, ondanks een gigantische overhead aan administratieve en ICT-functies (OntRegelDeZorg?)

https://hartblik.weebly.com/cijfers-en-data.html

De totale afwezigheid van zorgverzekeraars bij het aanpakken van de crisis in de eerste maand (Zorgverzekeraars betalen gewoon door hoor en dat ten laste van hun reserves, het is toch wat! – zij het wel onder voorwaarden)

Corona | Zorgverzekeraars compenseren zorgaanbieders

De financiering van producten en losse zaken (o.b.v. een productenlijst van de Nederlandse Zorgautoriteit), in plaats van integrale bekostiging van zorgketens gericht op de patiënt. Vandaar het recente pleidooi voor aparte coronaziekenhuizen.

Pleidooi voor separate COVID-19-ziekenhuizen

De non-stop ICT-chaos, zie nu weer het echec van de corona-apps (Hoe staat het er eigenlijk mee?), exemplarisch voor het waanidee dat we de problemen in de zorg met technologische hoogstandjes vanuit de markt kunnen oplossen (grotendeels onwaar)

https://www.ftm.nl/artikelen/hippe-hugo-en-de-appathon?share=K5HTMOhp6aARm%2B44%2BttBulBhdczQlonLHXLdGG%2F43f6kN6vJXOr%2FhBK0WU5n

We hebben nota bene een corona-app die geschikt is, maar die we niet meenemen.

https://www.nrc.nl/nieuws/2020/04/30/kijk-kabinet-deze-corona-app-werkt-wel-a3998392

De verpolitisering van oncontroleerbaar wetenschappelijk advies van het RIVM, blind opgevolgd door het kabinet (‘Wij volgen de deskundigen!) (mondkapjes, R0- rekensommen, datapresentaties, ‘groepsimmuniteit’ enz.)

https://www.rivm.nl/documenten/infectieziekten-bulletin-maart-2009 ; https://hartblik.weebly.com/mondkapjes.html ; https://hartblik.weebly.com/versimpeld-model-corona-nl.html; https://hartblik.weebly.com/cijfers-en-data.html; https://hartblik.weebly.com/rekenen-zonder-getallen-7.html

Het structureel verfraaien van de prestaties van de zorg, gesteund door legers communicatiedeskundigen en aanverwanten, wellicht passend bij een ‘17,3 miljoen individuen vormen een bont gezelschap economie’, maar niet bij de notie van een samenleving die essentiële waarden en belangen deelt, zoals een goede publieke gezondheidszorg die beschermt tegen collectieve gevaren en andere zaken (buiten dit kader, hier niet benoemd). Waar de vaderlandse pers braaf aan mee blijft doen, tegen beter weten in.

https://gijsvanloef.nl/2018/12/20/deze-tweet-van-een-half-jaar-geleden-blijft-zich-verspreiden/

Resultaat van dit alles: De Nederlander gelooft het verder allemaal wel en kiest nu zijn eigen weg. In Amsterdam zijn ze al zover, er is in geen velden of wegen nog handhaving te bekennen van de anderhalve metersamenleving.

Het kabinet speelt met vuur.

En neemt u tot slot nog even kennis van het Corona Dashboard, dit laatste is overigens geen mening, maar een objectieve weergave van internationaal aanvaarde cijfers (centrale bron: John Hopkins University)

https://gijsvanloef.nl/2020/04/18/corona-dashboard-ew16-3/

Reacties op deze column

De bronnenlijst kan worden uitgebreid

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 DASHBOARD EW16/W28

auteurs: John Jacobs en Gijs van Loef


9 juli- update data 8/7

 

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: worldometers.info coronavirus #countries

Tabel 1 ‘Kerncijfers‘ (EW16+3)


NB: Vier landen weten niet hoeveel mensen hersteld zijn van ziekte. Dat betekent dat in deze landen cruciale cijfers ontbreken die nodig zijn voor goede bestrijding van de epidemie.

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, Zweden
•   Rood: 200-500 doden/M – Frankrijk, Ierland, Zwitserland, Portugal, Canada
•   Lichtbruin: 100-200 doden/M – Oostenrijk, Denemarken, Duitsland
•   OranjeGeel : 50-100 doden/M – Finland, Noorwegen
   Lichtgroen: 20-50 doden/M – 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 in de bovenste grafiek. Onderste grafiek logaritmische schaal.



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.
De ‘Leeftijdsfactor’ is de verwachte sterftecijfers in een land, vergeleken met het EU gemiddelde, gecorrigeerd voor verschil in leeftijdsopbouw.[10]


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 Europese landen hebben de aspecifieke lockdown van de samenleving inmiddels achter de rug. In enkele maanden is de is epidemie afgenomen tot lage waarden – niet tot bijna 0 zoals in Zuidoost-Azië en Australië! Dit duurde wat langer in landen die een hoge piek hebben gehad, zoals bij België. Enkele landen hebben nog aanzienlijke aantallen nieuwe sterftegevallen (2-5/M): Zweden, Verenigd Koninkrijk en VS.

Het risico is dan dat de epidemie weer gaat opleven. 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. Nederland blijft hiermee achterlopen (grafiek).

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=0,65. Een laag maximum percentage positieve testen impliceert dat een land uitgebreid pro-actief test, en niet alleen de evidente casussen.

Voetnoten

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

Corona Dashboard EW16/W28 English version
—————————————————————————————————————————————————-

Bronnen onderapportage

The Economist (13 juni 2020) – Unrecorded COVID-19 Deaths

Economist tracking covid-19 excess deaths
Many Covid deaths unrecorded

Financial Times:FT
Washington Post:Washington Post

Overige bronnen

New York Times – Coronavirus Map NYTimes world corona map
The Guardian – Coronavirus cases and deaths over time: how countries compare around the world TheGuardian Datablog

—————————————————————————————————————————————————-

Reacties deskundigen

11 juni 2020 – Arnold Bosman (epdidemioloog, adviseur WHO): “Supergoed! Het is erg waardevol.”
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 23062020

—————————————————————————————————————————————————
Overige links Dashboard Rijksoverheid

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

VERGELIJKING VAN LANDEN: CORONA DASHBOARD EW16

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
= ZEER KRACHTIG OVERHEIDSINGRIJPEN/SAMENLEVINGSRESPONS
– 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
= KRACHTIG OVERHEIDSINGRIJPEN/SAMENLEVINGSRESPONS
– 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)
= CHINA SCENARIO
– 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)
= GEBREKKIG OVERHEIDSINGRIJPEN/SAMENLEVINGSRESPONS
– 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)
= FALENDE SAMENLEVING
– 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