De cijfers van het aantal positief getesten lijken de laatste paar dagen de goede kant op te gaan. Er is nu zelfs sprake van een daling t.o.v. een week ervoor. Maar de data zijn vaak niet aktueel en multi-interpretabel. Wat is de situatie nu en waar moeten we op letten em wat betekent dat o.a. voor het openen van de terrassen?
Lees volledig artikel: Boeiende Covid data, maar hoe te interpreteren?
Afgelopen week was er een live uitleg door het RIVM over hun modellering van de verspreiding van het Covid19-virus. Op zichzelf een nuttige exercitie. Jammer dat het min of meer een thuiswedstrijd was voor de twee betrokkenen van het RIVM. En helemaal jammer dat een aantal belangrijke, kritische vragen niet gesteld werden. Juist omdat de modellering van het RIVM zo een grote rol speelt bij het beleid in Nederland.
Ik hoop dat die transparantie van het RIVM na een jaar in de crisis zover gaat, dat ik ook aan die betrokkenen vragen kan stellen in het openbaar. Ik heb er wel wat op mijn lijstje staan.
Zoals de lezers van mijn artikelen wel weten, hecht ik veel waarde aan cijfers. Ik ben zeker geen tegenstander van modellen. Maar als ik de data bekijk en de werking van het model en de scenario’s van het RIVM vanaf maart vorig jaar evalueer, dan valt er wel veel te verbeteren. En op dat punt zie ik weinig veranderingen en zeker geen transparantie.
In dit korte blog van het paasweekend wil ik op twee dataseries in gaan. De recente ontwikkelingen in Nederland en een bijzondere dataweergaven.
Wat zeggen de Nederlandse cijfers nu?
Twee dagen geleden schreef ik het artikel “Is dit het kantelpunt?”. De cijfers van de GGD-teststraten lieten vanaf 18 maart een duidelijke vertraging van de groei zien: zowel het aantal personen dat zich eerder laat testen als het aantal positief getesten t.o.v. exact zeven dagen eerder, toonde een minder stijgende trend. De daling ging in de richting van nul.
In de laatste twee dagen (de uitslagen van 31 maart en 1 april) zien we per saldo een daling van het aantal personen dat zich heeft laten testen met 12% en een daling van het aantal positieve testen met 9%. Het is aannemelijk dat dit ook het geval zal zijn met de cijfers tussen 2 en 5 april. Mede omdat maandag 5 april geen normale werkdag is, maar tweede Paasdag. De ervaring leert dat dit kan zorgen voor een daling van personen die zich laat testen (en positieve uitslagen) van 25%. Daarnaast is er ook op de basisscholen een korte Paasvakantie geweest, die ook de komende week nog tot een daling van het aantal personen zal leiden, dat zich laat testen.
Dus dinsdag aanstaande zal het RIVM wel een daling melden van het aantal positief getesten. En omdat de Tweede Paasdag pas echt in de weekcijfers van het RIVM van een week later terugkomt plus het effect van de basisschoolvakanties, lijkt de kans ook groot dat in de week erna de cijfers van het aantal positieve testen zal dalen.
Maar betekent dat nu dat het aantal werkelijke besmettingen onder de bevolking aan het afnemen is?
De ziekenhuisopnames worden dan als een betere indicator gezien. Die ijlen ongeveer 6 dagen na vanaf het moment van vaststelling van de besmetting door de GGD. Dus de daling die we nu feitelijk zien vanaf 31 maart zouden we dan rond 5 april terug moeten kunnen zien in de ziekenhuiscijfers. Maar ook bij die cijfers zien we bepaalde dagpatronen. In het weekend (en op Tweede Paasdag?) worden minder mensen opgenomen dan op werkdagen.
Het illustreert goed de problematiek van de multi-interpretabele data. Want elke keer als de regering voor momenten staat van besluiten over maatregelen zijn de data niet echt actueel en ook multi-interpretabel en is het zwartste scenario van het RIVM-model leidend. Dus zelfs als ook op 13 april de RIVM cijfers van het aantal positieve testen een duidelijke daling zullen laten zien, is de kans klein dat het tot een duidelijke versoepeling zal leiden van de maatregelen.
Bedenk bij dit alles wel:
- Bij echt lenteweer in onze regio zal het aantal besmettingen duidelijk moeten gaan dalen. We hebben twee heel mooie dagen gehad (weliswaar met een niet al te hoge luchtvochtigheid). Maar nu ziet het ernaar uit dat het zeker tot half april zal duren, voordat de temperatuur (weer) de 15 graden zal overschrijden en de luchtvochtigheid ook.
- In Madrid is aangetoond dat bij een dalende infectiegraad onder de bevolking het aandeel positief getesten met een hoge CT-waarde duidelijk toeneemt. Dus dat zijn dan mensen, die wel geïnfecteerd zijn geweest, maar niet meer besmettelijk zijn, maar dus toch positief worden getest. En dat aandeel nam in Madrid in korte tijd van 33% naar 63% toe. Dat houdt in dat als er werkelijk een duidelijke daling is onder de hele bevolking, dat via de PCR-testen met hoge CT-waardes die daling als het ware gevoelsmatig wordt vertraagd.
- Zelfs als er nu slechts sprake is van een stabilisatie in plaats van een daling van het aantal nieuwe besmettingen kunnen we weer grote vraagtekens zetten bij de waarde van het RIVM-model. Want welke component uit het model verklaart nu die daling? De maatregelen zijn in de laatste weken niet strenger geworden. We zijn ons niet beter gaan houden aan de maatregelen. De Britse mutant is nu zeer dominant in Nederland. Maar als het RIVM komt met de reproductiefactor van eind maart, zal deze zeker 10% lager zijn dan die van 8 maart. Hoe komt dat dan?
En als we dan ook beseffen dat bij de besluitvorming van het kabinet inzake de maatregelen de komende tijd, de formatieperikelen en de veranderde relaties tussen de betrokkenen en hun partijen danig in de weg zullen zitten, dan vrees ik dat het nog wel een tijd duurt voordat we t.a.v. de maatregelen de broodnodige en goed mogelijke versoepelingen gaan doorvoeren.
Toegankelijke internationale data
Met grote regelmaat kom ik wereldwijd websites tegen, die op een imponerende wijze data via grafieken en tabellen interactie toegankelijk maakt. Als je die goed bestudeert, krijg je een beter gevoel over de ontwikkelingen wereldwijd. Als u tijd en zin heeft dit lange weekend zijn er twee plekken, waar u eens naartoe moet surfen.
Met deze interactive tool van Financial Times kunt u zowel ontwikkelingen in afzonderlijke landen als van de Amerikaanse Staten voor u zelf inzichtelijk maken. Ook de pagina ervoor geeft op een compacte manier veel informatie over de ontwikkelingen in de wereld.
Dit is een voorbeeld van een grafiek, die je daarmee heel eenvoudig kunt maken.
En deze interactieve data geeft ook geografisch een heel bijzonder inzicht. Het betreft de sterftecijfers per regio/land. De zogenaamde “all cause mortality” voor het jaar 2020 is daar op een hele bijzondere manier te bekijken. Dit is de website waar die cijfers staan.
Met de onderstaande tool van die website kun je per regio de ontwikkelingen van die sterftecijfers goed bekijken. Klik op een regio en dan zien je de ontwikkelingen in de tijd van de zogenaamde “all cause mortality”, de totale sterfte.
Laten we hopen dat alle cijfers de komende tijd dusdanig gaan dalen dat dit soort grafieken niet meer echt interessant zijn, behalve voor de echte diehards.
U heeft zojuist gelezen: Boeiende Covid data, maar hoe te interpreteren?
Volg Maurice de Hond op Twitter en YouTube.
Zolang dat nog niet het geval is, zullen wij vanaf deze plek u blijven informeren over de belangrijkste ontwikkelingen rondom deze grote crisis. U kunt ons met een (kleine) donatie steunen door hier op te klikken.
