1. feb, 2021

Stuurt de Infection Fatality Rate de vaccinatie campagne aan?

Stuurt de Infection Fatality Rate de vaccinatie campagne aan? 

Zoals ik al eerder schreef, ga ik in de stortvloed van data steeds vaker kijken naar: waar komt het vandaan, maar ook:  stuurt de manier van data-vergaring onherroepelijk naar  bepaalde conclusies? Is het verrijkend omdat het richting geeft aan een oplossing of is het alleen maar versluierend? 

Een mooi voorbeeld is de IFR (Infection Fatality Rate). Eerst de begrippen:

Case Fatality Rate (CFR)

In de epidemiologie is een Case Fatality Rate (CFR) - ook wel case fatality risk of case-fatality ratio genoemd - het percentage sterfgevallen als gevolg van een bepaalde ziekte in vergelijking met het totale aantal mensen bij wie de ziekte gedurende een bepaalde periode is vastgesteld. Een CFR wordt conventioneel uitgedrukt als een percentage en vertegenwoordigt een maatstaf voor de ernst van de ziekte. CFR's worden het vaakst gebruikt voor ziekten met discrete, tijdelijk verloop , zoals uitbraken van acute infecties. Een CFR kan pas als definitief worden beschouwd als alle gevallen zijn opgelost (overleden of hersteld). De voorlopige CFR, bijvoorbeeld tijdens een uitbraak met een hoge dagelijkse toename en een lange oplossingstijd, zou aanzienlijk lager zijn dan de uiteindelijke CFR. (bron:Wikipedia)

Infection Fatality Rate (IFR)

Net als de Case Fatality Rate (CFR) , is de term Infection Fatality Rate  (IFR) ook van toepassing op uitbraken van infectieziekten, maar vertegenwoordigt het percentage sterfgevallen onder alle geïnfecteerde personen, inclusief alle asymptomatische en niet-gediagnosticeerde personen. Het is nauw verwant aan het CFR, maar probeert bovendien rekening te houden met onduidelijke infecties bij gezonde mensen. De IFR verschilt van de CFR doordat het bedoeld is om het sterftecijfer te schatten bij zowel zieke als gezonde geïnfecteerden: de gedetecteerde ziekte (gevallen) en degenen met een niet-gedetecteerde ziekte (asymptomatische en niet-geteste groep). (Individuen die geïnfecteerd zijn, maar geen symptomen vertonen, zouden "niet zichtbare", "stille" of "subklinische" infecties hebben en kunnen onbedoeld anderen infecteren.) Per definitie kan de IFR de CFR niet overschrijden, omdat de eerste asymptomatische gevallen toevoegt naar zijn noemer. (Bron:Wikipedia)

Meten is weten?

Alleszins aardig als je naar buiten gaat om eerst even  te kijken naar de thermometer, om in te schatten wat je aan moet trekken. Maar daarmee zijn we er niet, omdat de gevoelstemperatuur mede door andere variabelen bepaald wordt. Door de temperatuur en de windkracht samen in een formule te zetten, is beter in te schatten wat er nodig is om het aangenaam te kunnen verpozen in de buitenlucht. Nou is die temperatuur redelijk “objectief”, maar de wind is echt een “ variabele”. Wat er toe leidt dat mensen aan het eind van de dag met totaal andere visie op het weer zullen afsluiten. Daarom is het weer zo leuk. En een epidemie niet. 

 Ik heb al heel wat waarden voor de gevoelstemperatuur van de COVID-19 zien langskomen. 

Ook deze waarden worden uitgedrukt in de vorm van de uitkomst van een formule, en deze uitkomst wordt vervolgens een parameter waarop we gaan sturen, bijvoorbeeld de mate van lockdown down of de noodzaak om te vaccineren. 

Alleen: de input van de Coronagetallen is veel onvollediger en minder objectief dan de graden Celsius (wat dus ook al  niet alles zegt). En de formules hebben altijd een “delen  door” of  “vermenigvuldigen met”. Dus de term ....” rate” moet onmiddellijk alarmbellen doen rinkelen: het is geen graden Celsius verhaal, maar een wiskundig  product.  ( rate=verhouding) 

Dit ga ik uitwerken om uit te leggen hoe we via rekenarij kunnen onderbouwen dat vaccineren volkomen zinloos is of juist een “must”.

Het feit dat je een enorm variabiliteit hebt aan gepubliceerde IFR waarden geeft aan dat er steeds met andere getallen als uitgangsgegevens gewerkt wordt en uitspraken betrekking hebben op steeds andere populaties. 

Een en ander is goed uitgewerkt in “ rekenen aan Corona”:

https://esb.nu/blog/20061404/rekenen-aan-corona-8-risicos-van-corona-zijn-fors-afgenomen

De crux van het verhaal is natuurlijk de vraag of je goed in beeld hebt wie er besmet zijn. Als je weinig test,  zoals in het begin van de COVID epidemie, is de IFR  hoog. Het  extreme voorbeeld daar van is  de IC in maart 2020: toen daar 50% van de patiënten met een positieve  corona diagnose stierf daar was, als je het zo zou beredeneren, de IFR 50%. De voorspellende waarde voor de populatie is dan natuurlijk gering. Daarom wordt er in dat soort situatie liever gesproken van de CFR.

De IFR daalt  per definitie met het verloop van de  epidemie, omdat er steeds meer mensen getest worden, en er ook steeds meer asymptomatische mensen getest worden, en er percentueel steeds minder mensen overlijden.

Waarvoor de IFR initieel gebruikt wordt is om een inschatting te maken van de ernst van de situatie. Via rekenmodellen kun je inschatten hoe groot de druk op de ziekenhuizen zal worden en hoeveel mensen zullen overlijden. Dat zou dan een parameter kunnen zijn waarop je je beleid kan baseren. Het eerste reken model van van Imperial College London, geleid door Neil Ferguson, is het meest uit gesproken voorbeeld van hoe misleidend modellen kunnen zijn. Het voorspelde miljoenen doden en legde een wereldwijde basis voor paniek over COVID-19 die nooit meer echt weg is gegaan.

Onlangs gaf de WHO een overzicht:

“Infection fatality rates ranged from 0.00% to 1.63%, corrected values from 0.00% to 1.54%. Across 51 locations, the median COVID-19 infection fatality rate was 0.27% (corrected 0.23%): the rate was 0.09% in locations with COVID-19 population mortality rates less than the global average (< 118 deaths/million), 0.20% in locations with 118–500 COVID-19 deaths/million people and 0.57% in locations with > 500 COVID-19 deaths/million people.

(this WHO-published essay that analyzes data from 61 different studies)

 Ook het RIVM Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu  heeft de IFR geschat. Daarbij hebben we gekeken naar de totale oversterfte en naar het aantal mensen dat naar schatting besmet is met het virus. Daarvoor gebruiken we sterftegegevens van het CBS Centraal Bureau voor de Statistiek  en gegevens uit onderzoeken van het RIVM (de Pienter Corona studie) en Sanquin naar het aantal mensen dat antistoffen tegen het virus in het bloed heeft. Op dit moment wordt de IFR geschat op ongeveer 1,3%. ( https://www.rivm.nl/coronavirus-covid-19/ziekte)

De vaccinatie discussie: omdraaien van de methodiek. 

We weten min of meer  zeker hoeveel mensen en overleden zijn aan COVID-19. Door dat in de formule in te vullen kunnen we vervolgens schatten hoeveel mensen er dan besmet moeten zijn geweest. Daar is deze methodiek initieel niet voor bedoeld, en ik ga nu uitleggen hoe getallen die we verzamelen om een beeld te krijgen van en  situatie  via  formules  ons kunnen  aansturen in ons gedrag.  

Ik geef twee reken voorbeelden. Om de vaccinatie te ondersteunen dan wel  weg te stemmen. 

 Nederland 17.000.000 inwoners

 Eerste voorbeeld.

 RIVM: IFR =1,3 (zie boven)

Aantal Corona doden geschat op 11.000

In de formule gestopt : vermenigvuldigingsfactoren factor naar 100%: 100/1,3 = 76

Als je 11 duizend doden gerepresenteerd ziet in het getal 1,3 dan betekent dat voor de 17 miljoen Nederlanders: 76 x 11.000= 850.000 mensen zijn besmet geweest. 

Dat is  5 % van de  bevolking 

(Merk op: als je nu daarbij enkel het aantal geverifieerde corona doden (een lager ingangswaarde) neemt, wordt dat percentage nog lager).

 Tweede voorbeeld 

WHO rapport (zie hierboven): IFR: 0,23

Aantal Corona doden:11.000

Factor: 100/0,23= 435

Voor 17.000.000 Nederlanders  betekent dat 

435 x 11000 = 4,8 miljoen mensen die besmet zijn, dat is 28 % van de Nederlandse bevolking.

(Merk op: als nu uitgaat van de veronderstelling dat boven op die 11.000 een aantal  “niet als Corona gerelateerde doden”  moeten worden opgeteld, kom je op een nog hoger percentage mensen die al beschermd zijn omdat ze Corona hebben doorgemaakt).

 Wat zal de farmaceutische industrie nu hanteren?  Er is weinig fantasie voor nodig dat berekening 1,  slechts 5% van de  bevolking immuun, een stevige onderbouwing is van de noodzaak om liever  vandaag dan morgen te beginnen met de massale inenting van Nederland.

Dw RIVM berekening van de IFR is dus  een regelrechte steun aan de vaccinatie campagne. 

Zo zal het 2e rekenvoorbeeld koren op de molen zijn van de antivaxxers  die postuleren dat  op de eerste plaats we al halverwege de gewenste groepsimmuniteit  zijn, en ook nog eens daar aan toevoegen dat COVID-19 voor 98% onschuldig is. 

Analyse

 Op de eerste plaats is het maar zeer de vraag of je een IFR berekend op basis van een meting in een bepaalde populatie mag extrapoleren naar een andere populatie. 

Op de tweede plaats is het allerberoerdst dat we zeker weten dat de getallen die we invoeren in deze modellen onvolledig zijn, en dat de formules, omdat er vermenigvuldigingsfactoren inzitten, bij kleine ingangsverschillen grote uitkomstverschillen kunnen vertonen. 

Het RIVM maakt daarom gebruik van een aantal methodes. Daardoor zou de “werkelijkheid” beter benaderd worden. Maar elk van die methodes is gehandicapt doordat we geen idee hebben welke fouten er geslopen zijn in het verzamelen van gegevens en evengoed kunnen formules de uitkomsten grotesk vervormen. 

En op de derde plaats is het de vraag of je deze methodiek, die bedoeld is om een inschatting te maken van de ernst van een epidemie, mag gebruiken als een graadmeter voor groepsimmuniteit, en die vervolgens als argument voor of tegen vaccinatie. 

De  essentie van deze site is: we komen er alleen met een andere kijk.

 Bent u suf van deze rekenarij? Denkt u dat  uw overheid dit overziet ?

Of zou de overheid zich laten adviseren? Naar wie luistert zij? En welke belangen spelen er dan?

De kans om ziek te worden  of dood te gaan heeft u zelf deels in de hand, door te werken aan de  eigen weerstand. Ik zou niet wachten op het antwoord welke rekenkundige over een jaar gelijk blijkt te hebben gehad. Uw overheid doet dat wel voor u. 

Diezelfde overheid heeft tot nu toe geen belangstelling voor preventieve beschermende maatregelen als vitamine D en vroegtherapie met hydroxychloroquine en ivermectine. 

Het antwoord wat je krijgt wordt het meest bepaald door aan wie  je het vraagt.

De kijk van de overheid gaat nog steeds via het OMT. Daarin zitten simpel gezegd geen echte dokters. De druk op de overheid wordt nog steeds bepaald door 2 artsen die dagelijks gebeld worden door planners in die ziekenhuizen waar plaatselijk meer Corona patiënten aangeboden worden. En dat dan ‘s avonds in de media toelichten. 

 “Samen krijgen we Corona er onder” moet geen “Samen gaan we met Corona ten onder” worden.

 Alleen een integrale aanpak heeft kans van slagen.

Preventie via gezondheidsbevordering voor iedereen. Isolatie van besmettelijke mensen. Gerichte maatregelen tegen super spreading. Behandelen ter voorkoming van ziekenhuisopnames en IC  overbelasting. Repareren van de schade aangericht door de efficiëntieslag in de zorg. Gericht vaccineren. 

Een intelligente aanpak i.p.v. een intelligente lockdown.