Bereken meer dan besmettingen — en nog twee ideeën voor een bredere coronastrategie
Pandemiemodellen Academici willen veel meer onderzoekers betrekken bij de bestrijding van corona. „We zitten al twee jaar in de crisis en nog steeds krijgen we niet de details van hoe de voorspellingen van het RIVM tot stand komen.” In andere landen is meer tegenspraak.

auteurs: Carola Houtekamer en Karel Berkhout
datum: 19 januari 2022
website: https://www.nrc.nl/nieuws/2022/01/19/oproep-modelleurs-nederland-heeft-recht-op-een-second-opinion-a4081121

Het nieuws in het kort

• Naast het RIVM moet in Nederland minstens nog een ander rekencentrum scenario’s gaan maken voor de ontwikkeling van de coronapandemie. Met alternatieve modellen kunnen de bevindingen van het RIVM beter worden getoetst. Dit zeggen epidemiologen in NRC.
• OMT-lid Marc Bonten onderschrijft het belang van verbreding, „omwille van het vier-ogenprincipe”,. Hij ziet nu „een zekere kwetsbaarheid in het systeem”, omdat het RIVM de enige leverancier van pandemiescenario’s is.
• Met meer modelleergroepen neemt de kwaliteit van de voorspellingen toe, zeggen wetenschappers. In enkele andere Europese landen wordt al gewerkt met meerdere groepen.

Ze hadden wel twintig lijnen voorgeschoteld gekregen, in allerlei kleuren. Het was de week voor Nederland voor een derde keer op slot zou gaan. De leden van het Outbreak Management Team keken naar steile curves, brede golven, kleine deiningen. Zo zou Omikron de ziekenhuizen kunnen opvullen. Het kon meevallen, al naar gelang de schuifjes in het computermodel van het RIVM naar de optimistische kant waren geduwd – of het kon tegenvallen. Die pessimistische lijn kreeg OMT-lid Marc Bonten ook te zien: een dreigende rode streep die ruim boven vierduizend bezette IC-bedden uitkwam. „Het gitzwarte scenario.”

Dat scenario was de enige die de powerpointpresentatie van Jaap van Dissel haalde. Op de ‘technische briefing’ op 21 december voor de Tweede Kamer toonde de OMT-voorzitter alleen de meest dreigende lijnen, om de noodzaak van wederom gesloten musea, buurthuizen, scholen en kappers te onderstrepen. „Er zijn buitengewoon veel onzekerheden”, zei Van Dissel, en alles was „naar de sombere richting ingevuld”, maar dit kon gebeuren. Waarom hij niet een paar opgewektere scenario’s had laten zien, weet Bonten niet, „want die waren ook realistisch. Maar daarop baseer je nu eenmaal niet je adviezen”

Binnen een week bleek het sombere scenario niet gelijk op te trekken met de werkelijkheid. Naarmate de kloof groeide, zwol de kritiek op ‘het model van het RIVM’ aan. Klopten de voorspellingen wel? Deed de computer het wel goed?

Dat knaagt aan Sake de Vlas, hoogleraar infectieziektemodellering aan de Erasmus Universiteit in Rotterdam. Hij weet niet hoe de schuifjes staan, hij kan de bevindingen niet toetsen. Het RIVM-model dat de zorgvraag berekent, en waar de overheid zo op koerst, is als een auto waarvan de motorkap niet omhoog kan.

Samen met hoogleraar psychologie Denny Borsboom van de Universiteit van Amsterdam doet hij voor de zoveelste keer een oproep aan de overheid om veel meer onderzoekers te betrekken bij de bestrijding van corona. Ze benadrukken allebei: dit is vooral een vraag aan de minister. Ze hebben geen inhoudelijk kritiek op het modelleerwerk van het RIVM. Dat noemen ze kwalitatief zeer goed, de hoofdmodelleur heeft internationaal aanzien.

De hoogleraren hebben goede hoop dat er onder de nieuwe minister van Volksgezondheid Ernst Kuipers iets verandert. Had die niet gezegd dat het goed zou zijn „andere modellen” naast die van het RIVM te zetten die „een breder palet” berekenen?

Drie ideeën voor de minister:

Idee 1 – Laat onder de motorkap kijken

Het Centrum Infectieziektebestrijding van het RIVM, opgericht na SARS, heeft de meeste infectieziektenmodelleurs in dienst in Nederland, en de meest uitgebreide computermodellen waarmee het de verspreiding van infectieziekten berekent. Logisch dus dat het RIVM de coronavoorspellingen ging doen. Twee jaar later zijn de voorspellingen van het RIVM nog steeds leidend, en vrijwel de enige die de Tweede Kamer te zien krijgt. Dat, zeggen de wetenschappers, maakt de resultaten minder controleerbaar.

Het belangrijkste instrument van de RIVM-modelleurs is een ‘transmissiemodel’, dat besmettingen en ziekenhuisopnames voorspelt, tot een maand of wat vooruit. Dat maakt gebruik van grote datasets over contacten tussen mensen, ziekenhuisopnamecijfers, besmettingen en vaccinaties.

Dat rekenmodel moet voortdurend worden afgesteld. Nog onbekende zaken, zoals hoe besmettelijk de nieuwste variant is, hoe lang Omikronpatiënten in het ziekenhuis liggen, hoe goed de boosterprik beschermt, moeten allemaal in het heetst van de strijd worden geschat.

Hoogleraar De Vlas zou willen dat hij en anderen dit model op de servers van hun eigen vakgroep konden laten draaien met dezelfde data en dat ze zelf aan de schuifjes konden trekken. „Vooral op kritieke momenten, bij de overgang van de ene naar een andere variant, van Alfa naar Delta naar Omikron, wil je meekijken. Zien ze het niet te negatief? Kloppen de aannames? Dan kun je in gesprek.

Maar de code is niet openbaar, en hoe de schuifjes staan, weet hij ook niet. Ook heeft hij niet alle datasets. Zo zijn de ruwe data van ziekenhuisopnames niet publiek, omdat die tot personen is te herleiden.

Dat is in het Verenigd Koninkrijk anders geregeld, vertelt wiskundig epidemioloog Julia Gog van Cambridge University. Zij is één van de leiders van een consortium van universiteiten dat allemaal coronamodellen draaien voor onder meer SAGE, het Britse OMT. „Data delen bleek een enorm gedoe qua privacy. Allerlei vakgroepen moesten overeenkomsten tekenen. Het houdt de juristen nogal bezig. Maar het belang ervan is vroeg ingezien.”

Tussen de vakgroepen is veel uitwisseling over de aannames. Gog: „Het is ad hoc en het hangt af van de groep. De één zet alles op een site, de ander deelt minder. Maar er is voortdurend discussie, en dat moet ook. Resultaten horen reproduceerbaar te zijn.”

Dat de RIVM-modellen een soort black boxes zijn, bestrijdt hoofdmodelleur Jacco Wallinga van het RIVM. Hij wijst er op dat zijn groep niet één model draait, maar ook andere zaken berekent, zoals het reproductiegetal, en het effect van de vaccinaties. De uitkomsten toetsen de modelleurs tegen elkaar, en ze praten veel met internationale collega’s.

Anderen kunnen ook transmissiemodellen maken, zegt Wallinga. Maar de wet verbiedt het RIVM om de computercode waarin privacygevoelige informatie is verwerkt te openbaren. Wie wel met ruwe data wil werken „moet die aanvragen bij NICE”, de stichting die opnames bijhoudt. „Of aandringen op nieuwe wetgeving.” En dat hij, in de hectiek van een pandemie, niet alle aannames kan documenteren bij nieuwe prognoses, „daar is gewoon geen tijd voor”. Het OMT bevraagt hem wel kritisch, bevestigt Marc Bonten.

Maar zolang niet alle data en instellingen openbaar zijn, zijn de prognoses niet te toetsen. En zo kon het dat de Tweede Kamer een dreigende lijn zag, en dat niemand daar andere lijnen naast zette. Kamerleden vroegen er ook niet om.

Idee 2 – Maak concurrerende modellen

„Zeg tegen vijf onderzoekers ‘maak een model’, dan komen ze allemaal met iets anders, die allemaal andere uitkomsten geven. En dat wíl je!”, zegt Quirine ten Bosch, infectieziektenmodelleur aan de Wageningen University. „Door die verschillen te onderzoeken, ontdek je de grootste onzekerheden en hoeveel impact die hebben op je voorspelling.” Daarom vraagt wereldgezondheidsorganisatie WHO sinds een jaar of vijf bij ziekten als dengue en zika om meerdere transmissiemodellen van verschillende groepen, zegt Ten Bosch: „De resultaten worden vergeleken of samengevoegd. De combinatie is bijna altijd beter dan één model.”

Met dat idee laat Oostenrijk vanaf het begin van de pandemie ramingen maken door een consortium van drie modelleergroepen: het Oostenrijkse ‘RIVM’, de technische universiteit in Wenen en de medische universiteit (MedUni) in deze stad. Met dezelfde dataset, maar elk hun eigen model, maken de drie groepen wekelijks een voorspelling voor de besmettingen, de ziekenhuisopnamen en de IC-bezetting – met vaak verschillende resultaten.

„Daardoor heb je binnen het consortium elke week een discussie over hoe goed je modellen werken. Waar komen de verschillen vandaan? Hoe groot is de onzekerheid?”, vertelt complexiteitsonderzoeker Peter Klimek, die het modelleerteam van de MediUni leidt. Zo gebruiken de modelleurs mobiliteitsdata van telecombedrijven om te kijken in hoeverre burgers tijdens een lockdown thuisblijven. „De drie groepen stoppen de data net op een andere manier in hun model. Daardoor krijg je verschillende verwachtingen over de vermindering van het aantal contacten en dus het aantal besmettingen.”

De discussies en bijbehorende analyses kosten volgens Klimek, die onlangs werd uitgeroepen tot wetenschapper van het jaar in Oostenrijk, veel meer tijd dan het modelleren zelf. „Maar ze zijn heel belangrijk, omdat de modellen heel gevoelig zijn voor aannames” – de schuifjes. Neem de getallen die je kunt hangen aan hoe ziekmakend de Omikronvariant is. „Het maakt enorm uit of je het aantal ziekenhuisopnamen daarbij 50 procent lager schat of 75 procent”, zegt Klimek. „Als we het over zoiets niet eens worden, dan tonen we verschillende scenario’s aan de beleidsmakers.” De broncode van de modellen is overigens niet openbaar.

Het werken met meerdere modellen kan nuttig zijn voor Nederland, denkt Sake de Vlas van het Erasmus MC. Het model van het RIVM dat de zorgvraag berekent, gaat volgens hem uit van een homogene bevolking, waarin iedereen binnen een leeftijdsgroep zich hetzelfde gedraagt. „Maar een nieuwe virusvariant verspreidt zich eerst via mensen die veel sociale contacten hebben, vaak jonge mensen. Daarna zwakt de verspreiding af, doordat het virus mensen met weinig contacten moeilijker bereikt. Complexe modellen nemen dat soort verschillen mee.”

Er zíjn veel plekken buiten het RIVM waar wordt gerekend aan corona, zegt Jacco Wallinga van het RIVM. Bijvoorbeeld bij het LCPS, dat patiënten over de ziekenhuizen verdeelt en de zorgvraag voorspelt met een beperkt model. En TNO, dat ook prognoses voor de zorg maakte en die deelde met het RIVM en de veiligheidsregio’s. TNO rekent niet fulltime aan corona, om budgettaire redenen.

Vakgroepen die à la het RIVM willen rekenen, kunnen op tal van websites informatie vinden, zegt Wallinga: „Ik zou zeggen: gooi jezelf erin.”

Dat hebben we gedaan in het begin van de pandemie, zegt De Vlas, met rekenaars in Rotterdam, Amsterdam, Leiden, Wageningen en Utrecht. „Toen was er één variant, en niemand was gevaccineerd. Toen redden we het met de bestaande modellen. Nu heb je een heel team nodig, alleen al om alle nieuwe informatie op een rij te zetten.” Dat kost veel geld. De subsidie is nu gestopt.

Uiteindelijk is het opzetten van alternatieve modelleringsgroepen een zaak van het ministerie van Volksgezondheid. En het is iets waarop het OMT zou kunnen aandringen. OMT-lid Bonten ziet er wel wat in: „Omwille van het vier-ogenprincipe. En er zit ook een zekere kwetsbaarheid in het systeem. Om het zo maar te zeggen: wat als Jacco Wallinga corona krijgt?” In het begin van de pandemie heeft Bonten er naar zijn zeggen voor gepleit: „Maar in de hectiek is dat er niet van gekomen.”

Idee 3 – Bereken meer dan besmettingen

Veel mensen zijn de maatregelen beu. En dat beïnvloedt hoe effectief een maatregel is. Hoe je dat in de modellen stopt, bepaalt weer sterk de uitkomst, zegt hoogleraar psychologie Borsboom. „Misschien nog wel sterker dan aannames over het virus zelf”, iets wat De Vlas beaamt.

Hoe het RIVM op dit moment rekent met groeiende ‘pandemoeheid’ weet Borsboom niet. „We weten ook dat als je een maatregel intrekt, mensen gaan compenseren. Jongeren gaan inhalen, feesten. Zit dat erin?”

In Nederland rekenen meerdere groepen aan gedrag, weet Quirine ten Bosch: „De TU Delft maakt een model van hoe mensen zich in de ruimte verspreiden, ik werk in een consortium dat rekent aan hoe binnenruimtes veilig open kunnen.” Maar die inzichten worden nog niet verwerkt in de prognosemodellen van het RIVM.”

Ook het Verenigd Koninkrijk worstelt daarmee, vertelt Julia Gog van Cambridge. Gedragswetenschap genoeg, maar „het heeft nog maar een kleine plaats in de modellen.”

Begin 2020 lanceerde Denny Borsboom met collega’s het platform Science versus Corona om de coronaberekeningen breder te trekken. Er deden economen, psychologen, historici, modelleurs, wiskundigen en burgers mee, op het hoogtepunt zaten er wel zo’n tweehonderd mensen bij.

Het platform draaide een tijdje, maar Borsboom zou het structureel willen voortzetten. „Je wil de gevolgen van de pandemie en de maatregelen op allerlei niveaus in kaart brengen. Besmettingen, maar ook leerachterstanden. Of de avondklok effect had. Dan kun je als overheid keuzes beter inzichtelijk maken. En als mensen begrijpen waarom iets is gekozen, schikken ze zich makkelijker, ook als ze het oneens zijn.” 

„Je hebt in zo’n pandemie te maken met heel veel onzekerheden” zegt Ten Bosch. „Eén daarvan is modelonzekerheid, de kans dat je model niet klopt. Daarom moet je er gewoon heel veel van hebben.”

---

‘Met meer coronamodellen kan kwaliteit van voorspellingen verbeteren’

RIVM-modellen Epidemiologen roepen in NRC op voor een verbreding van pandemiescenario’s.

OMT-lid Marc Bonten onderschrijft het belang van verbreding, „omwille van het vierogenprincipe”. Hij zegt eerder bij het RIVM te hebben gepleit voor meer samenwerking met andere modelleerteams. „Het zou goed zou zijn als naast het RIVM academische groepen van universiteiten betrokken zouden worden bij de modellering van een pandemie.” Hij ziet „een zekere kwetsbaarheid in het systeem”, omdat het RIVM in Nederland de enige leverancier van pandemiescenario’s is.

auteurs: Carola Houtekamer en Karel Berkhout
datum: 19 januari 2022
website: https://www.nrc.nl/nieuws/2022/01/19/met-meer-coronamodellen-kan-kwaliteit-van-voorspellingen-verbeteren-a4081135

Met meer modelleergroepen neemt de kwaliteit van de voorspellingen toe, zegt Quirine ten Bosch, onderzoeker in de epidemiologie van infectieziekten aan Wageningen University: „De combinatie van meerdere modellen is bijna altijd beter dan één model.” Het RIVM zou andere partijen meer inzicht moeten bieden in hoe voorspellingen tot stand komen, vindt Sake de Vlas, hoogleraar modellering infectieziekten aan het Erasmus MC: „Gooi de luiken open, Nederland verdient een second opinion.”

In enkele Europese landen wordt al gewerkt met meerdere modelleergroepen. In Oostenrijk maken drie instituten wekelijks ramingen, vaak met diverse uitkomsten. In het VK levert een consortium van modelleurs van diverse universiteiten prognoses aan het Britse OMT. „Er is voortdurend discussie, dat moet ook”, zegt wiskundig epidemioloog Julia Gog van Cambridge University, leider van het consortium.

Nederland ging 18 december in een harde lockdown, op grond van de RIVM-scenario’s. Het OMT kreeg alle scenario’s te zien, zegt Bonten. Bij de technische Kamerbriefing toonde RIVM-directeur Jaap van Dissel alleen het zwartste scenario, dat bij niet ingrijpen uitkwam op ruim 4.000 IC-patiënten.

Jacco Wallinga, hoofdmodelleur van het RIVM, vindt dat de prognoses voldoende toetsbaar zijn. „Anderen kunnen ook dit soort modellen maken, en de ziekenhuisdata zijn geanonimiseerd beschikbaar.” De ruwe data, en aannames over bijvoorbeeld ziekmakendheid van een variant, zijn niet openbaar.

Of er nog een modelleergroep moet komen, is een vraag voor VWS. Dat zegt later deze week met een reactie te komen. Minister Ernst Kuipers (VWS, D66) heeft bij zijn aantreden al aangekondigd „breder” te willen kijken naar de pandemie.Een versie van dit artikel verscheen ook in NRC in de ochtend van 20 januari 2022