Omdat we de kerstdagen in een lockdown moeten vieren wend ik mijn blik even van de klimatologie naar de oversterfte in Nederland. Geen hoog oplopende discussies als het kan, maar een paar grafieken en een vraag. In enkele opzichten lijken corona en klimaatverandering wel op elkaar. Een van die overeenkomsten heeft te maken met de beschikbaarheid van betrouwbare data. In de klimatologie is dat een bekend verschijnsel waar ik regelmatig wat over geschreven heb. Ook de cijfers over corona zijn vaak onbetrouwbaar. Soms komt dat omdat er geen/weinig afspraken zijn gemaakt hoe gegevens te registreren en opslaan, zoals met betrekking tot de corona-gerelateerde sterfte. Dan maakt het nogal wat uit of je je baseert op de cijfers van het CBS of van het RIVM. Lees hierover eens dit artikel van de hand van vriend en collega Jan Ruis.
In dit artikel ga ik nader in op de algemene week-sterftecijfers zoals bijgehouden door het CBS. Deze cijfers zijn niet gelabeld aan een oorzaak van het overlijden, het zijn de kale sterftecijfers. Om over- en ondersterfte vast te kunnen stellen moet men eerst de ‘verwachte sterfte’ vaststellen. Het CBS doet dat met behulp van de weeksterftecijfers van de voorafgaande 5 jaren. Daarbij neemt het voor de coronajaren 2020 en 2021 als referentieperiode de sterftecijfers van 2015-2019.
Jan Ruis heeft het model waarop het CBS de verwachte sterfte baseert gereconstrueerd en op basis daarvan de referentieperiode verdubbeld naar 10 jaren. Dus voor de coronajaren 2020 en 2021 als referentie de periode 2010-2019. In veel landen is een referentieperiode van 10 jaren voor het vaststellen van de verwachte sterfte overigens gebruikelijk. Dat komt er dan voor 2020-2021 zo uit te zien:
Fig.1 Data: CBS
De eerste en laatste week passen zelden netjes in 1 jaar, vaak behoren die weken deels bij het ene en deels bij het andere jaar. Dat past niet ‘lekker’ in de grafiek, maar ik doet ermee. Voor het nodige houvast heb ik elk jaar verdeeld in 12 gelijke stukjes van 4,31 weken. De blauwe lijn levert dus de verwachte sterfte per week voor 2020 en 2021 op basis van de referentieperiode 2010-2019. Er is sprake van een hogere sterfte in de winter dan in de zomer, met name als gevolg van sterfte vanwege het griepvirus, dat in de winter veel actiever is dan in de zomer. Het griepseizoen loopt van november t/m maart.
Fig.2 Data: CBS
Figuur 2 geeft behalve de verwachte sterfte per week ook de geobserveerde sterfte per week voor de jaren 2020 en 2021. Is de geobserveerde sterfte hoger dan de verwachte dan is er sprake van oversterfte, andersom van ondersterfte. Te zien is dan in beide jaren de oversterfte groter is dan de ondersterfte. Als in over- en ondersterfte een kleurtje geef wordt dat duidelijker:
Fig.3 Data: CBS
De flinke oversterfte van maart/april 2020, oktober 2020 t/m februari 2021 en vanaf eind oktober 2021tot heden zijn waarschijnlijk (groten-)deels toe te schrijven aan sterfte gerelateerd aan corona. Maar onder ‘normale’ omstandigheden zou men mogen verwachten dat na een periode van oversterfte er een periode van ondersterfte plaatsvindt. Die ondersterfte is ook wel te zien in mei, juni en juli 2020 en in maart 2021, maar is zwak. De oversterfte is veel groter dan de ondersterfte, terwijl in een normaal jaar onder- en oversterfte elkaar min of meer in evenwicht houden.
Ik ga me niet wagen aan het geven van een antwoord op de vraag waardoor er vooral in 2021 vrijwel constant sprake is van oversterfte. Dat is bijna altijd een combinatie van factoren en zo zal dat nu ook wel het geval zijn, ik acht me niet deskundig in deze. Maar een belangrijke vraag is mijns inziens wel: toont de grafiek van 2021 dat wat je verwacht bij een bevolking die vrijwel helemaal is ingeënt? Mijn privé antwoord is: nee. Ik ben op zoek naar oorzaken van deze situatie. Sommige mensen wijzen naar de niet-ingeente medeburgers. Maar dat lijkt me bij de huidige aantallen ingeënte mensen niet houdbaar. Vorig jaar werd gesteld dat er bij zo’n 70% mensen met immuniteit er sprake zou zijn van groepsimmuniteit. Het lijkt erop dat die weggebleven is.