Shutterstock / dubassy

Profpraat | “We baseren ons beleid op gemankeerde data”

Veel beslissingen bij de bestrijding van het nieuwe coronavirus steunen zwaar op wiskundige modellen. Maria Vlasiou, universitair hoofddocent bij Wiskunde & Informatica en deeltijdhoogleraar aan de Universiteit Twente, onderwijst epidemiologie binnen het vak Healthcare Management & Modeling. Zij benadrukt dat door het zeer beperkte testbeleid in Nederland en andere landen simpelweg onvoldoende data beschikbaar is over de verspreiding van het virus voor gefundeerd beleid.

door
illustratie Shutterstock / dubassy

Een pandemie komt pas tot een einde als het merendeel van de bevolking immuun is geworden, zegt Maria Vlasiou. “Die immuniteit kan worden verkregen door vaccinatie, of door de ziekte te hebben doorgemaakt. Het is naar mijn inschatting ijdele hoop dat we besmette personen nog kunnen isoleren om zo verspreiding te voorkomen.” Dat betekent dat we maatregelen moeten nemen om de verspreiding van het virus zo veel mogelijk te remmen, aldus de expert op het gebied van toegepaste kansrekening en besliskunde.

“Dergelijke beleidsbeslissingen worden gebaseerd op de modellen die ik onderwijs en die Jacco Wallinga en zijn modelleerteam van het RIVM maken. Die modellen hangen echter af van parameters die bekend moeten zijn, zoals de overdraagbaarheid en herstelpercentages van bepaalde groepen. Die getallen worden afgeleid uit de actuele data over hoeveel mensen zijn besmet, hersteld of overleden. Als we hier niet actief testen en onvoldoende steekproeven nemen, hoeveel waarde kun je dan hechten aan die getallen? We hebben echt betere data nodig om ons beleid op te baseren.”

Epidemiologie

Vlasiou benadrukt dat ze geen epidemioloog is, maar ze heeft wel ervaring in dat vakgebied. Als postdoc was ze bijvoorbeeld betrokken bij een epidemiologische studie naar de verspreiding van HIV onder 'mannen die seks hebben met mannen' in de Verenigde Staten. “Toen ik naar de TU/e kwam, ben ik epidemiologie gaan doceren binnen het vak Healthcare Management & Modeling. Kortom: ik ben wel een expert, maar geen epidemioloog. De kern van dat vakgebied is niet de statistiek of het modelleren, maar de specifieke vakkennis.”

Belangrijk is bijvoorbeeld hoe je de bevolking opdeelt in groepen met bepaalde, voor de specifieke epidemie relevante eigenschappen, zoals ‘zestigplussers’ of mensen met een longaandoening. “De kunst is om die groepen zo te kiezen dat het een model oplevert dat de verspreiding van de ziekte goed beschrijft, maar wel zodanig dat je niet te veel parameters nodig hebt die je moet afschatten.”

We weten echt niet of we er een factor twee of honderd naast zitten

Maria Vlasiou
UHD Stochastic Operations Research

De Griekse wetenschapper is duidelijk in haar antwoord op de vraag of de situatie in Nederland beter was geweest als de overheid doortastender had gehandeld. “Ik denk dat de data over het aantal bevestigde dodelijke slachtoffers van COVID-19 voor zichzelf spreekt: Nederland komt er niet goed uit als je per miljoen inwoners kijkt. Waarom zouden Oostenrijk, Griekenland, of Portugal het beter doen? In Nederland zijn niet alleen minder strenge maatregelen genomen dan in de meeste andere westerse landen, maar we hebben er ook voor gekozen om weinig te testen.” Ze gelooft overigens niet dat individuele patiënten beter af zijn met meer tests. “Uiteindelijk krijgt iedereen met ademhalingsproblemen de benodigde behandeling en iedereen die hoest, moet gewoon contact met anderen vermijden.”

Het terughoudende testbeleid schept echter twee problemen, aldus Vlasiou. “Ten eerste isoleer je daardoor de besmette mensen die geen symptomen vertonen niet afdoende, waardoor ze het virus kunnen verspreiden. Maar vanuit wiskundig oogpunt is het grootste probleem dat we daardoor geen goede data hebben. We nemen de beslissingen blind. Ik moet zeggen dat ik daardoor ook weinig vertrouwen heb in bijvoorbeeld de voorspellingen van mijn collega Edwin van den Heuvel. Als je uitgaat van slechte data, dan levert dat slechte conclusies op. Het is nu wel duidelijk dat veel sterfgevallen door COVID-19 niet als zodanig worden geregistreerd, net als veel besmettingen. Ik ben herstellende van een longontsteking; dat kan natuurlijk toeval zijn, ik ben immers niet getest. Maar we weten echt niet of we er een factor twee of honderd naast zitten. Is het overlijdenspercentage 0,05 procent, of ligt dat veertig keer hoger? Als deze pandemie lijkt op die van de Spaanse griep van 1918, dan zouden we wereldwijd op veertig miljoen sterfgevallen uit kunnen komen.”

Gevaarlijk naïef

Refererend aan een artikel over de Nederlandse coronasituatie in Science Magazine, benadrukt Vlasiou dat ze zich zorgen maakt over hoe zeker de experts van het RIVM lijken te zijn over de waarden van hun modelparameters. “Dit lijkt me als wiskundige gevaarlijk naïef. Er is echt geen enkele parameter in deze situatie ‘redelijk bekend’. Ik weet dat bij het RIVM experts werken die minstens zo goed op de hoogte zijn als ik van modellen, parameters en analyses. Wellicht nemen ze de onzekerheid in de parameters wel degelijk in ogenschouw, bijvoorbeeld door uitgebreide gevoeligheidsanalyses uit te voeren. Maar voor elk model kun je op elk resultaat uitkomen als je de parameters wat aanpast. Telkens als ik in zo’n artikel iets lees over hoe ‘redelijk zeker’ ze zijn over het een of ander, dan word ik weer wat ongeruster. Het is voor mij redelijk duidelijk dat we nu beslissingen nemen op basis van gemankeerde data.”

Deel dit artikel