Over de dagcijfers wordt maar wat geroepen!

Leestijd: 7 minuten

Elke dag kwam in de afgelopen maanden op een indringende wijze het aantal gemelde positieve testen in de media. Meestal werden daar ook weer conclusies uit getrokken. Zeker als het cijfer hoger was dan de dag ervoor.
Weliswaar werden de cijfers op diverse plekken gerelativeerd door ze in ieder geval per week te bekijken. Maar dat weerhield zeker degenen niet die de noodklok wilden luiden om die cijfers te pas en te onpas te gebruiken.

Ik heb me al vele keren op deze site druk gemaakt om de slechte kwaliteit van de data. Het is niet actueel, niet accuraat en vaak ook zonder de juiste context. Een aanpak die vervolgens (vaak onbewust) tot verkeerde conclusies kan leiden.

Vergelijking RIVM-GGD

Sinds deze week wordt eindelijk  bekend gemaakt hoeveel testen de GGD per dag uitvoert en hoeveel ervan positief zijn. Die cijfers zijn vanaf 1 juni beschikbaar gekomen. Daardoor is nu een wat betere indruk te geven van hoe de ontwikkelingen per dag zijn. En geeft ook een betere mogelijkheid te intepreteren wat nu echt de gevolgen waren van Kerst en Oud en Nieuw. (Met dank aan o.a. @jannoTR @boisei0 @YorickB @mzelst en @edwinveldhuizen).

Door de bekende cijfers van de RIVM met deze cijfers van de GGD op dagbasis te vergelijken kunnen we meer reliëf geven aan de dagcijfers.

Belangrijk is daarbij het volgende te beseffen:

• Gemiddeld 13% van de bekendgemaakte positieve testen worden niet door de GGD zelf uitgevoerd. Maar komen wel in de RVM dagcijfers terecht.
• De dagcijfers van het RIVM hoeven niet te slaan op de uitgevoerde testen van de dag ervoor. Maar kan meerdere dagen omvatten.
• Dat patroon is vervolgens niet per dag constant, maar kan per dag weer verschillen.

Dit is de grafiek waar per dag de cijfers in staan van de uitgevoerde testen door de GGD met een positieve uitslag en de bekendmaking van de cijfers van het RIVM. Om de grafieken zoveel mogelijk passend te maken zijn de cijfers van het RIVM drie dagen verschoven. Met andere woorden: gemiddeld is het zo dat als het RIVM vandaag cijfers bekend maakt, dan betreft dat vooral testen die drie dagen eerder zijn uitgevoerd.

En als men ervan uitgaat, dat iemand zich gemiddeld laat testen zes dagen nadat men besmet is geraakt, zou je kunnen zeggen dat de dagcijfers van het RIVM een indicatie geven van het aantal mensen dat negen dagen geleden besmet is geraakt. (Althans als de rest van het proces probleemloos zou verlopen en dat is niet zo).

De blauwe lijn ligt over de hele linie wat boven de gele lijn (gem. 13%). Het is goed te zien dat het patroon van de blauwe meldingslijn van het RIVM hetzelfde patroon laat zien als de gele testlijn van de GGD’s. Maar vanuit de dagcijfers van het RIVM kan je niet automatisch de testcijfers van de GGD van 3 dagen ervoor afleiden.

De verschillen per dag in de week

Daarnaast is er nog iets opvallends in deze grafiek. Er is een duidelijk weekpatroon te zien, zeker bij de gele lijn. In de weekenden zijn de cijfers doorgaans (fors) lager dan aan het begin van de week.

Om dat te analyseren richt ik me alleen op de dagcijfers van de GGD sinds 5 oktober.

Zowel uit de blauwe als uit de gele lijn is dat weekpatroon goed herkenbaar. Op maandag, dinsdag en woensdag worden er beduidend meer testen uitgevoerd dan op zaterdag en zondag. Donderdag en vrijdag zitten daar tussenin.

Maar daarbij is de sleutelvraag: wat is op die dagen de relatie tussen het aantal uitgevoerde testen en het percentage positieven? Het antwoord daarop helpt vervolgens om de dagcijfers van de GGD naar waarde te kunnen schatten.

Over de 13 weken sinds 5 oktober is een analyse gemaakt, waarbij maandag, dinsdag en woensdag bij elkaar zijn getrokken (en door 3 gedeeld). En waarbij donderdag en vrijdag bij elkaar zijn getrokken (en door 2 gedeeld). Dat laatste geldt ook voor zaterdag en zondag. Bij die analyse zijn we er vanuit uitgegaan, dat de zeven dagen samen van de week (gedeeld door 7) de “echte” waarde zou moeten zijn van alle dagen van die week. Op die manier kan het patroon per dag beter bekeken worden. Dit is die tabel:

Uitleg

In deze 13 weken zijn er gemiddeld per dag 46.000 personen door de GGD getest. Ruim 6.300 waren positief (13,8%).  De cijfers op donderdag/vrijdag waren vrijwel conform dat gemiddelde. Op maandag/dinsdag en woensdag werden er echter gemiddeld 52.000 personen door de GGD getest en 6.900 positief (13,3%). Op zaterdag/zondag 37.000 per dag en bijna 5.500 positief (14,8%).

In de eerste drie dagen van de week komen er per dag gemiddeld 13% meer mensen bij die zich laten testen. Op de laatste twee dagen van de week is dat 20% minder.  Door het verschil in percentage positieve testen per dag wordt dat verschil enigszins gecompenseerd. Begin van de week 9% meer positief getesten en eind van de week 13% minder.

Omdat die dagpatronen behoorlijk stabiel zijn, zou dit al een hulpmiddel kunnen zijn om de dagcijfers beter te kunnen plaatsen. Maar helaas kan dat niet goed. Omdat de meldingen, die er komen van de RIVM dagcijfers niet alleen nog die gemiddeld 13% andere bronnen kent, maar ook per dag kan verschillen naar ouderdom van die informatie. Zo weten we op de ochtend van de 11e januari nog maar de uitslagen van de testen van de GGD uitgevoerd op de 7e januari. (En die betroffen dus mensen die rond 1 januari besmet zijn geraakt). Het cijfer dat via het RIVM als dagcijfer naar buiten komt, is vervolgens nog meer vertroebeld.

Kortom…

Iedereen die u in de media een conclusie hoort trekken over het dagcijfer dat die middag vanuit de RIVM database naar buiten is gebracht, roept maar wat. Als je die cijfers niet over een langere periode neemt (bijvoorbeeld het voortschrijdend gemiddelde over een week) dan mag en kan je eigenlijk niets zeggen. En pas als je de cijfers van de GGD binnen hebt (maar dus met een verschil van 3 dagen) en je houdt rekening met het dagpatroon, kun je een wat betere indruk krijgen van wat er dus circa 9 dagen geleden is gebeurd aan nieuwe besmettingen.

Absolute aantallen of percentages positieven?

Vanuit het testen wil men natuurlijk een indruk krijgen of het beter of slechter gaat in het land. Maar het is natuurlijk zo dat het steeds maar een deel is van de mensen die geinfecteerd zijn geraakt, die je via het testen afvangt. In het voorjaar bleek op sommige plekken in de wereld, na het uitvoeren van bloedtesten, er een factor van 50 verschil te zijn tussen positief getesten en het werkelijke aantal dat besmet was geraakt. Dat kwam doordat
– een deel van die mensen geen symptomen hadden,
– een deel niet dachten dat die symptomen Covid-19 betrof,
– en een deel niet gekwalificeerd werd om zich toen te laten testen.

Sinds het najaar wordt er duidelijk meer getest, en in Nederland sinds begin december een stuk meer. Vlak voor Kerst werden er meer dan 80.000 testen per dag uitgevoerd. Dat was eind augustus nog 4 keer zo weinig en in het voorjaar zelfs soms 20 keer zo weinig.

Echter, als je alleen naar het verloop van de positief getesten kijkt, dan houd je geen rekening met de toename of afname van het aantal uitgevoerde testen. Nu worden daar veel discussies over gevoerd of dat al dan niet terecht is. Er zijn mensen die zeggen dat het aantal personen dat zich laat testen ook al een indicatie is van hoe het met de besmettingen gaat. En anderen die zeggen dat alleen het percentage positief getesten aangeeft hoe het in het land gaat.

Geen correctie

De berekening van het RIVM van de reproductiefactor gaat uit van het aantal positief getesten. Maar corrigeert niet op de toe- of afname. Mede daardoor kon Van Dissel op 9 december in het Catshuis melden dat de reproductiefactor 1,26 was. Maar dat was wel toen in twee weken het aantal testen met 35% was gestegen, doordat de testvoorwaarden waren versoepeld.

Het dagpatroon geeft een soort eerste aanwijzing hoe er nu naar gekeken zou moeten worden. Circa tweederde van de stijging of daling van het aantal positieve testen komt doordat er meer of minder mensen zich zijn gaan testen. En een derde komt doordat er onder de hele bevolking sprake is van een echte toename of afname van het aantal geïnfecteerde personen. 

Deze vuistregel lijkt ondersteund te worden door het verloop van de ziekenhuisopnames.  Kijk maar naar deze grafiek. U ziet daar in geel het voortschrijdend gemiddelde van positief getesten volgens RIVM, in blauw het verloop van ziekenhuisopnames en in groen het aantal uitgevoerde testen per dag. De blauwe lijn is in tijd verschoven om het te laten passen bij de gele lijn.

Goed te zien is dat toen de gele lijn begin november duidelijk daalde en er tegelijkertijd minder werd getest, de blauwe lijn langzamer daalde. En vanaf begin december is dat andersom. De daling die bij de gele lijn rond 20 december is ingezet, zie je bij de blauwe lijn een week later. De komende dagen zien we hoe beide lijnen zich verder gaan ontwikkelen.

Effect van Kerst en Oud en Nieuw

Het interpreteren of er een effect is geweest van Kerst en Oud en Nieuw zal heel moeilijk gaan. Want besef dat de drie dagen voor Kerst circa 80.000 mensen zich per dag lieten testen. (Met iets minder dan 12% positief). En dat op de beide Kerstdagen en tussen 31 december en 3 januari dat minder dan de helft was (en rond de 14% positief).

Dat leverde in de drie dagen voor Kerst gemiddeld 9.500 positieve testen per dag op. En op de Kerstdagen en rondom Oud en Nieuw was dat gemiddeld 5.500. Grotendeels dus toe te schrijven aan het feit dat het die feestdagen waren en ook nog het tweede gedeelte van de week (De twee Kerstdagen waren vrijdag en zaterdag en Nieuwjaar startte ook op een zaterdag). Het gedeelte van de week waarin altijd al minder getest werd.

Doordat de feestdagen voorbij zijn, zal er wel weer een min of meer normaal weekpatroon ontstaan. Maar dat zal gebaseerd zijn op een duidelijk hoger aantal uitgevoerde testen dan tijdens die feestdagen. Dus terwijl de kans daardoor toeneemt dat de absolute aantallen positief getesten daardoor wat stijgt, zegt dat niets over het effect van Kerst en Oud & Nieuw zelf.

Pas als nog 4 dagen GGD cijfers beschikbaar zijn (dus a.s. vrijdag), kan pas een indruk gegeven worden of Kerst en Oud & Nieuw die enorme stijging aan besmettingen opgeleverd heeft, die ons waren voorspeld. Iedereen die u de komende dagen daar al harde conclusies over hoort trekken, laat zien dat hij niet goed inziet hoe de data die bekend worden gemaakt echt zijn opgebouwd.

(Ook als uit BCO onderzoek zou blijken dat men meer thuis een besmetting heeft opgelopen dan normaal, is dat ook niet zo gek, want in ieder geval zijn de mensen tussen donderdag 24 en maandag 28 december en tussen donderdag 31 december en maandag 4 januari nog meer thuis geweest dan normaal.)

U heeft zojuist gelezen: Over de dagcijfers wordt maar wat geroepen!

Volg Maurice de Hond op Twitter | YouTube | Facebook | LinkedIn.

Steun ons werk om data toegankelijk te maken met een (kleine) donatie. Klik hier.