RIVM wast met terugwerkende kracht oversterfte wit

Wat willen we weten?

Al vanaf het begin van de pandemie worden cijfers bijgehouden, om de ernst van de epidemie (die al snel pandemie werd genoemd) in de gaten te houden. Eerst om de overbelasting van de ziekenhuizen en IC’s te bewaken, later om een idee te krijgen van wat ons nog te wachten staat en ook gemaakte keuzes te kunnen onderbouwen.

Inmiddels worden de cijfers gebruikt om een idee te krijgen van onze levensverwachtingen, onder druk van de gevolgen van de pandemie en de mogelijke rol die vaccins daarbij hebben gespeeld. Het aantal overlijdens wordt geteld en een mogelijke doodsoorzaak geregistreerd. Dat wordt dan weer vergeleken met wat we hadden kunnen verwachten. Maar hoe doet de overheid dat?

Wat doet het CBS?

Het CBS ontvangt na elk overlijden van een inwoner die in Nederland staat geregistreerd een overlijdensmelding. In deze overlijdensmelding worden één of meer oorzaken van het overlijden ingevuld. Het is duidelijk dat er aan deze wijze van registreren een aantal voordelen verbonden is. Van elk overlijden is het CBS op de hoogte, dus die cijfers zullen kloppen en het CBS kan deze verwerken in hun statistieken als betrouwbare cijfers. Een ander voordeel is dat van elke overledene één of meer doodsoorzaken bekend zijn. Maar dat vormt ook meteen een probleem, want er kunnen dus meerdere oorzaken zijn die hebben geleid tot het overlijden. Als iemand bijvoorbeeld na een hartstilstand tegen een boom rijdt, wat is dan de doodsoorzaak? Of met longkanker in het ziekenhuis wordt opgenomen en verzwakt overlijdt door een ziekenhuisbacterie.

Zo is het ook met covid-19: was het covid-19 waaraan de patiënt overleed of toch het onderliggend lijden? Gelukkig heeft de WHO hier voor het CBS uitkomst geboden: alle overlijdens waarbij corona mogelijk een rol heeft gespeeld worden meegeteld bij de groep “Overleden aan covid-19”. Het dilemma is voor het CBS opgelost, maar op deze manier wordt een zware overschatting gemaakt hoe vaak corona daadwerkelijk de oorzaak van overlijden is geweest.

Wat doet het RIVM?

Bij het RIVM komen meldingen binnen van huisartsen en specialisten, die bij een overlijden hebben geconstateerd dat een patiënt is overleden aan de gevolgen van een besmetting met corona. Ook hier is er natuurlijk een grijs gebied waar de keuze gemaakt zal moeten worden, maar het is hier wel een arts die deze keuze maakt en geen computersysteem die het beslist, een wezenlijk verschil. Tegenstanders van het gebruik van deze cijfers voeren aan dat niet alle meldingen ook daadwerkelijk worden gedaan aan de GGD die de cijfers registreert en doorgeeft aan het RIVM. Dit verschijnsel zagen we met name tijdens de heftigste weken van de pandemie. De RIVM-cijfers stokten in de eerste weken van april bij 1000 overlijdens per week, de maximum verwerkingscapaciteit was bereikt.

Wat verder opvalt is dat de overlijdens zoals bekend bij het RIVM in het eerste jaar vrijwel gelijkliepen met de oversterfte, terwijl het CBS steeds hogere cijfers meldde. Hierover straks meer. Wel kunnen we de verhouding tussen de cijfers van CBS en RIVM in een grafiek zetten:

We zien dat in het begin van de pandemie de cijfers nog min of meer gelijklopen. Omdat er in de zomer van 2020 nauwelijks corona was, zijn daar geen betrouwbare cijfers. Vanaf de herfst zijn er weer voldoende cijfers beschikbaar en zien we de verhouding steeds verder oplopen naar rond de 5 nu. In het derde OVV-rapport (pagina 152/153) wordt hier schamper vermeld dat deze verhouding “soms bijna een factor 2 is”. Inmiddels worden in het rapport de RIVM cijfers gebruikt en niet die van het CBS!

Wat is oversterfte?

Het aantal overlijdens dat mogelijk aan de gevolgen van griep of covid-19 is overleden, wordt meestal uitgedrukt als “oversterfte”, maar wat is dat? In beginsel is dit het aantal mensen dat meer overlijdt dan verwacht werd. Maar dan is dus de vraag: wat wordt er verwacht en daarover verschillen CBS en RIVM dus fundamenteel van mening.

Het CBS ging tot 2020 uit van een aantal overlijdens per week, gemiddeld over de 5 voorgaande jaren. In de wintermaanden zitten daar dan dus jaren bij met een (flinke) griep en jaren waarin er nauwelijks of geen griep was, dus een lagere sterfte. Het gemiddelde van die 5 jaren is de “baseline” en de variaties daaromheen de “bandbreedte”. Via een rekenprocedure wordt de breedte vastgesteld en die is dus in de winter veel groter dan in de zomer.

Wij hebben een rekenprocedure ontwikkeld en gepubliceerd, die op een goed onderbouwde en gedocumenteerde manier de te verwachten jaarsterfte berekent, afhankelijk van leeftijd en bevolkingspiramide. De resultaten zijn te lezen in deze publicatie. Ondanks de gedetailleerde resultaten, zijn de uitkomsten goed vergelijkbaar met de verwachtingen van het CBS. Onze jaarsterfte prognose komt iets hoger uit dan die van het CBS. Bij het vergelijken van CBS en RIVM zullen we eerst de prognose van CBS gebruiken, om verwarring te voorkomen.

Het RIVM doet het anders

Het RIVM rekent op een andere manier. Via een ons onbekende rekenwijze, worden de griepgolven weggelaten. Aangenomen wordt dat de basale sterfte een sinusvormig verloop heeft gedurende het jaar. Dat is de invloed die het seizoen heeft op de overlijdenskans. In het RIVM-model wordt ervan uitgegaan dat er in de zomer 8% minder sterfte is dan gemiddeld en in de winter juist 8% meer. Gemiddeld genomen over een heel jaar komen de beide modellen dan ongeveer op hetzelfde uit, zoals te zien in deze grafiek.

In de zomer van 2022 zijn CBS (blauw) en RIVM (rood) het nog een klein beetje eens: de bandbreedtes in juni zijn vrijwel gelijk. Dat is natuurlijk logisch, want in de zomer is er geen griep en zullen alle jaren bij CBS en RIVM vrijwel identieke sterfteprognoses opleveren.

In februari 2022 zijn de verschillen het grootst, omdat CBS al rekening houdt met een griepepidemie die er mogelijk zal zijn. Vanaf juli 2022 gaan de prognoses verder uit elkaar lopen, daarover dus straks meer.

Ter illustratie deze grafiek met de prognoses en sterftecijfers uit 2019:

We zien hier dat de sterftecijfers van het grieploze jaar 2019 precies binnen de RIVM-bandbreedte vallen. Er was nergens oversterfte, alleen even eind juli toen in De Bilt de temperaturen stegen tot bijna 40 graden. Door de veel grotere bandbreedte van het CBS is er dan uiteraard ook nergens oversterfte.

Problemen

Vanaf de komst van corona en de oversterfte die het met zich meebracht, ontstaan er zowel bij CBS als RIVM problemen bij het berekenen van de prognoses voor de jaren vanaf 2021. De corona-jaren zijn niet representatief en dus eigenlijk onbruikbaar als prognose. CBS loste dit op, door vanaf 2021 de cijfers voor 2015-2019 te gebruiken en voor de jaren erna de vorige prognose telkens bij te stellen aan de hand van de verwachte bevolkingsgroei.

Het RIVM loste dit anders op. Zij blijft uitgaan van het rekenmodel op basis van de jaarcijfers van de 5 voorgaande jaren (“na verwijdering van sterftegolven”) en gaan dus op deze wijze de voortdurende oversterfte door corona overnemen in hun verwachtingen, witwassen dus eigenlijk. In deze grafiek met de bandbreedtes is het o.a. te zien als sprongen in de rode bandbreedte op 1 juli 2022 en 1 juli 2023 (RIVM berekent op seizoen basis).

De baseline is volgens het RIVM dus in twee jaar tijd met bijna 10% gestegen, terwijl die volgens het CBS maar 1% zou stijgen door toenemende vergrijzing. We zien in deze grafiek ook dat daardoor de oversterftes in 2022 en 2023 weer keurig binnen de rode RIVM-bandbreedte blijven, geen oversterfte meer. Wel in week 51 van 2023 een extreme stijging, ver buiten elke bandbreedte. Dat blijven we volgen!

Wat nu?

Het CBS heeft per eind 2023 de rapportage van de oversterfte overgedragen aan het RIVM. We worden nu geconfronteerd met een oversterfte die op deze wijze met terugwerkende kracht al vanaf 2022 witgewassen is.

Het probleem bij het gebruik van de CBS-bandbreedte is dat deze voor het te verwachten aantal overlijdens de gemiddelde griep sterfte meeneemt. Dus de bij corona verwachte sterfte kan pas oversterfte genoemd worden, als deze uitstijgt boven een gemiddelde griep. Het afmeten van sterfte aan corona via de oversterfte geeft dus een te rooskleurig beeld. Zie dit voorbeeld:

Het gele bolletje symboliseert een week met 600 overlijdens aan griep. Het RIVM meldt dan een meersterfte van 600 en dat valt ruim buiten de bandbreedte, dus RIVM meldt “Er is oversterfte”. Het CBS ziet echter maar een meersterfte van slechts 300 en dat valt ook nog eens ruim binnen de bandbreedte. Dus het CBS meldt: “Er is geen oversterfte”. Twee verschillende conclusies dus, zowel cijfermatig als eindconclusie. Of een meersterfte van 600 ook zorgwekkend genoemd moet worden is een ander verhaal.

Interessant wordt het als de griep een maand later zou komen, dat is het oranje bolletje. Het RIVM komt dan met dezelfde conclusies, maar nu zal het CBS ook melden dat er oversterfte is. De conclusie wel of geen oversterfte hangt dus af van het tijdstip waarop de griep verschijnt.

Een laatste probleem bij het gebruiken van de CBS-cijfers is dat er kleine bulten en kuilen in de baseline ontstaan, omdat er ook natuurlijke fluctuaties zitten in de wekelijkse sterftecijfers. Deze fluctuaties werken dan door als fluctuaties in de oversterfte grafiek. Dus fluctuaties die niet veroorzaakt worden door verloop van de oversterfte zelf, maar de voorgeschiedenis in de voorgaande 5 jaren.

Oplossingen

De oplossing voor deze dilemma’s is eigenlijk simpel. De keuze van het RIVM om de seizoensinvloed te representeren door een sinuscurve lijkt een goede keuze. Sterfte aan een epidemie zoals griep of corona wordt dan direct gesignaleerd als een afwijking van het normale. Of die afwijking dan ernstig is of niet ernstig wordt gevonden, dat is dan weer een andere keuze. De RIVM-cijfers zouden om die reden de voorkeur moeten krijgen.

Maar dan zitten we nog met het probleem van de oplopende baseline, door de voortdurend toenemende oversterfte, die we juist via het model zichtbaar willen maken. Ook hier is eigenlijk de oplossing simpel: gebruik voor de te verwachten jaarsterfte de rekenwijze van het CBS, dus de cijfers op basis van de jaren 2015-2019, telkens gecorrigeerd met de cijfers voor vergrijzing. Nog beter is om onze op demografie gebaseerde prognose te gebruiken, die een zo zuiver mogelijke berekening van de te verwachten jaarsterfte oplevert.

Als we de baseline en bandbreedte op deze wijze berekenen, krijgen we deze grafiek:

In deze aangepaste baseline is dus alleen rekening gehouden met de ontwikkeling van de bevolking: vergrijzing, gezondheid, bevolkingspiramide etc.

Aangepaste oversterfte

We kunnen nu dus op twee manieren de oversterfte weergeven: op de oude CBS manier en die volgens RIVM, maar dan wel gebruik makende van de prognose voor de te verwachten sterfte. We schakelen weer over op de presentatie, waarbij we alleen de oversterfte laten zien. Deze grafiek kunnen we dan maken:

De blauwe lijn is de berekende oversterfte, maar nu op basis van het aangepaste RIVM-model. Omdat de storende invloed van de griepcorrectie in de wintermaanden en de kleinere pieken en dalen in de CBS-baseline nu zijn verdwenen, worden de contouren van de sterfte aan corona beter zichtbaar, met name rond de eerste en tweede golf.

We zien na de eerste golf dat de oversterfte direct daalt tot iets onder de nul: ondersterfte na oversterfte, net zoals we zien na een griepgolf. In augustus prikt de hittegolf daar nog even doorheen.

Het meest frappante is dat gedurende de tweede golf de sterfte aan corona en oversterfte exact samenvallen, net als gedurende de eerste golf. Maar vanaf februari 2021 tot op heden is het verloop grillig. Opeens veel meer sterfte aan corona dan je mag verachten op basis van de oversterfte. Dat lijken dus mensen die weliswaar zijn gestorven aan corona, maar waarschijnlijk anders ook zouden zijn overleden aan “iets anders”, want het aantal overlijdens werd niet meer dan verwacht.

Vanaf juli 2021 zien we juist meer oversterfte dan er overlijdens aan corona zijn. Het verschil is de “onverklaarde oversterfte”. De grote vraag is natuurlijk wat de oorzaak hiervoor is. Er wordt steeds vaker met de vinger gewezen naar de vaccins, maar de overheid weigert nog steeds om het te laten onderzoeken

Conclusies

Het rekenmodel van het RIVM lijkt veruit te prefereren boven dat van het CBS. Het vermijdt ongewenste fluctuaties in de baseline en is wat in de statistiek een “zuivere schatter” genoemd wordt voor de te verwachten sterfte bij afwezigheid van een epidemie. Het niet meenemen van griepgolven is een principieel juiste keuze. Daarentegen is de keuze om de al 4 jaar durende oversterfte met terugwerkende kracht mee te nemen in de prognose fundamenteel onjuist.

Het RIVM verwacht zonder enige wetenschappelijke onderbouwing een stijging van de sterfte van 10% in twee jaar tijd, terwijl zowel het CBS als de eigen berekeningen het houden op rond de 1%. Deze aanpassing kan niet anders verklaard worden dan een beleidsmatige keuze om de oversterfte te witwassen. (In dit artikel wordt hier nog dieper op ingegaan). 

Alleen op de beschreven wijze wordt de oversterfte op een juiste manier weergegeven. Alleen zo kunnen we gaan van CBS naar RIVM en toch het zicht op de volksgezondheid scherp houden. Als beste schatting voor de te verwachten jaarsterfte zou de procedure uit ons artikel over de analyse van oversterfte gebruikt moeten worden.