Computercode achter lockdown-beleid ‘zo lek als een mandje’

Een publicatie van het Imperial College London op 16 maart 2020 lijkt de katalysator te zijn geweest voor lockdowns ter bestrijding van het coronavirus
=> Het model dat hieraan ten grondslag ligt is niet wetenschappelijk getoetst en onvolkomen
=> De originele code is niet gedeeld (waarom niet?), slechts de aangepaste code
=> Zijn alle maatregelen gebaseerd op een onvolkomen model?
=> Waarom heeft één (beperkt) model van Imperial College London zo’n grote invloed gehad?

“Virologen waren zeer ongerust. Het virus lijkt op dat uit 1918, de Spaanse griep, dus dit kan ernstig worden. Het is een wereldwijd alarm, waar je als je reëel bent, niet zo veel aan kan doen. Je probeert het virus in beginsel zo veel mogelijk te vertragen tot er een vaccin beschikbaar is”, aldus Roel Countinho, voormalig directeur van Centrum voor infectiebestrijding (Cib) en voorganger van Jaap van Dissel in een interview in de Groene Amsterdammer van april 2020. Gaat dit over het corona-virus? Nee, over de uitbraak van de Mexicaanse griep in 2009. Er is op dit terrein in 10 jaar blijkbaar weinig veranderd.

auteur: Michel Veul
datum: 20 mei 2020
website: https://www.linkedin.com/pulse/computercode-achter-lockdown-beleid-zo-lek-als-een-mandje-michel-veul/

Nog een overeenstemming. De berekeningen van de Mexicaanse griep aan het begin van 2009 kwamen niet uit: de sterftekans leek uiteindelijk ongeveer honderd keer (!) lager dan was ingeschat. Dat kwam doordat mensen die ouder waren, normaal gesproken een risicogroep, voor een groot deel beschermd leken te zijn door eerdere blootstelling aan een vergelijkbaar griepvirus. Dat was onverwacht. Bij aanvang van het corona-virus gingen de meesten uit van een wereldwijd sterftepercentage tussen 0,5%-1,5%. Wereldwijd is het sterftepercentage op dit moment 0,0041% (note – de komma staat goed!) van de totale wereldbevolking. Nu zijn het de jongeren die statistisch een te verwaarlozen kans op overlijden hebben. Misschien komt er nog wel een tweede corona-golf … of wellicht een derde, dus dit percentage is niet het eindstation. Het verschil tussen praktijkcijfers en eerste aannames blijkt wederom echter ontzettend groot.

16 maart, de grote ommezwaai
Om de gevolgen van een virus te berekenen worden vaak complexe mathematische modellen gebruikt. Met veel aannames. Eén model betreft het model van Neil Ferguson van Imperial College London, een toonaangevend instituut dat veel wordt aangehaald in de (internationale) pers en populair is onder beleidsmakers. Dat komt omdat dit model niet alleen de verspreiding van het virus voorspelt, maar ook de invloed van politiek beleid op de verspreiding van het virus. Elke keer wordt het model aangepast op basis van de dan bekende data. Op 16 maart 2020 belandde een 20 pagina’s tellende publicatie van het Imperial College London op de burelen van Downing Street 10. De conclusie was dat bij niks doen er wereldwijd 7 miljard geïnfecteerden zouden komen en 40 miljoen doden in 2020. In dat geval zouden er in de Verenigde Staten 2,2 miljoen corona-gerelateerde sterfgevallen zijn, 510.00 in het Verenigd Koninkrijk en 112.000 in Nederland. Als het aantal contacten tussen mensen met 40% zou worden teruggebracht (en 60% onder ouderen, de risicogroep), dan worden de sterftecijfers tenminste gehalveerd. Ook in dat geval zou IC capaciteit in westerse landen niet afdoende zijn. De boodschap: Snel ingrijpen is noodzakelijk. Dat is effectiever en kost substantieel minder.

De publicatie sloeg blijkbaar in als een bom. Op 16 maart kondigde Frankrijk een lockdown aan, scherpte de VS maatregelen aan, kwam het VK met een totale ommezwaai in beleid (en voerde op 20 maart een lockdown in) en sprak onze premier Rutte rechtstreeks het volk toe. Weg was de laissez faire-politiek van weinig doen om groepsimmuniteit te creëren. Naast het VK werd de publicatie van Imperial College in ieder geval openlijk ook in Duitsland, Frankrijk en de VS gebruikt ter onderbouwing van het aangescherpte regeringsbeleid. Op speciaal verzoek publiceerde Imperial College op 30 maart 2020 een specifiek op de Franse situatie-gericht rapport, dat door minister van gezondheid Olivier Véran op 7 april bij de presentatie ter onderbouwing van aangescherpte regels is gebruikt.

De invloed van Imperial lijkt dus fors. Imperial College heeft de Britse regering ook geadviseerd tijdens vorige epidemieën als SARS, de vogelgriep en de gekke koeienziekte en heeft sterke banden met de Wereld Gezondheidsorganisatie WHO. Het wordt door externen een beetje gezien als ‘een soort gouden standaard’, aldus een mede-epidemioloog. Deze ‘gouden standaard’ gaf 9 dagen later tijdens een zitting in het Engelse parlement bij monde van Neil Ferguson aan dat hun voorspelling voor corona-sterfgevallen in het VK was verlaagd tot “onder de 20.000”. Deze ogenschijnlijk opmerkelijke reductie was volgens Ferguson geen correctie op eerder gemaakte fouten, maar was puur het gevolg van de door de regering gemaakte beleidskeuzes. In dit geval de effecten van een lockdown in het VK. Op 16 maart was dit overigens in de bijlagen vermeld, maar dit was door media nauwelijks opgepakt.

‘Master of Disaster’
Daar waar Imperial onder politici en de WHO een grote groep volgers heeft, daar zijn sommige wetenschappelijke collega’s aanmerkelijk minder enthousiast. Op basis van hun track-record noemden sommige collega’s Ferguson ‘Master of Disaster’. In 2001 voorspelde hij met mond-en-klauwzeer maximaal 150.000 overledenen in de UK. Het waren er minder dan 200. In 2002 voorspelde hij dat in het negatieve scenario maximaal 50.000 mensen in de UK zouden sterven door de gekke koeienziekte, BSE. Het werden er 177. In 2005 voorspelde Ferguson dat er wereldwijd 150 miljoen mensen zouden kunnen overlijden door de vogelziekte. Het werden er wereldwijd in totaal 282 in de gehele periode 2003-2009. In 2009 voorspelde hij een ‘worst-case scenario’ bij varkenspest van 65.000 doden in de UK. Het werden er 457. Dit zijn schokkende getallen, maar geeft niet per definitie aan dat de toen gebruikte modellen onjuist zijn. Het zijn scenario’s en een virus ontwikkelt zich exponentieel. Een besmettingsgetal van 2 betekent dat de drager van de infectie gemiddeld 2 andere mensen infecteert, die ieder gemiddeld ook 2 mensen infecteren etc. Na 10 stappen zijn er 1.000 mensen geïnfecteerd. Na nog eens 10 stappen meer dan 1 miljoen. Als je de uitbraak in het begin in de kiem smoort, dan lijken de voorspellingen ridicuul vergeleken met de gerealiseerde data, de werkelijkheid. De kracht van exponentiële groei is soms lastig voor ons lineaire brein. Imperial College ontving overigens na de uitbraak van BSE in 2002 – de gekkekoeienziekte – ook forse kritiek uit wetenschappelijk hoek, dat hiaten in het Imperial-rekenmodel had aangetoond en de gevolgen becijferd. Achteraf bleken door dit verkeerde model 6 miljoen dieren ten onrechte te zijn afgeslacht.

“Het lijkt wetenschappelijk, maar is het niet”
Er zijn grote verschillen in uitkomsten tussen modellen van verschillende instituten. Volgens het CDC – het Amerikaanse ‘Centers for Disease and Control and Prevention – zijn veel epidemiologische onderzoekers “niet voldoende statistisch geschoold”. “Er is zelfs geen consensus hoe het reproductiegetal te berekenen” (zie kader). Door de grote verschillen in uitkomsten en de mate van onzekerheid (vermoedelijk zijn er hoge standaarddeviaties) zal beleid rekening moeten houden met meerdere modellen. De vraag is dan waarom juist het model van Imperial College zo’n ontzettend grote invloed heeft. Zeker hangende de al langer sluimerende en steeds meer openlijke kritiek van mede-epidemiologen. Dat kan overigens deels uit competitieve overwegingen zijn. Wetenschappers en wetenschappelijke instituten concurreren immers om geldstromen en status. Kritiek komt echter niet van de minsten, zoals de Zweedse gepensioneerde veteraan Johan Gisecke – voormalig wetenschapper van het Europese ‘Center of Disease Control and Prevention’ en voormalig adviseur van de WHO. Hij geeft aan dat het model van Imperial niet klopt, statisch is en verkeerde aannames gebruikt. Zijn grootste verrassing is dat er geen wetenschappelijke ‘peer review’ heeft plaatsgevonden. Dat zegt ook Anders Tegnell, de hoofd-epidemioloog die ook de Zweedse regering adviseert: “It might be right, but it might also be terribly wrong. In Sweden, we are a bit surprised that it’s publication had such an impact.”

Dat schrijft ook een groep wetenschappers uit andere vakdisciplines. Reeds op 17 maart 2020, één dag na publicatie van het invloedrijke Imperial-rapport, kwam er een publicatie van verschillende wetenschappers uit, waaronder Nassim Nicholaas Taleb. Deze bekende wiskundige die schrijft over systeemrisico’s (en overigens in tegenstelling tot Gisecke een uitgesproken voorstander is van een lockdown): “De fouten in het VK vinden plaats op twee niveaus: ‘modelling and policy making’. Hij geeft aan dat de meeste epidemiologische modellen wetenschappelijk lijken, maar het niet zijn. Er is geen ‘error-rate’. Wat als de uitgangspunten verkeerd zijn? Is het model getest? Als academische modellen in de praktijk worden toegepast, dan is robuustheid nodig. “Als wij slechte modellen gebruiken voor bestrijding van een pandemie, dan sterven mensen. En dat gebeurt”. “Het model is verschillende abstractieniveaus verwijderd van wat nodig is in deze situatie”. In een krantenartikel licht Taleb het nog wat verder toe: “Failing that mandate of prudence by gambling with the lives of citizens is a professional wrongdoing that extends beyond academic mistake; it is a violation of the ethics of governing”.

De 50% van Rutte is 5%
Eind maart 2020 gaf Ferguson toe dat zijn model voor COVID-19 was gebaseerd op een 15 jaar niet-gedocumenteerde, oude computercode die oorspronkelijk was bedoeld om een griepvirus te voorspellen. Op zichzelf komt het wel vaker voor dat een bestaande code wordt gebruikt bij het modelleren van de gevolgen van een nieuw virus. Meerdere collega’s die de input van Imperial zelf hadden nagerekend kwamen op andere uitkomsten en vroegen Ferguson om inzicht te geven in de code zelf. Dat werd in beginsel geweigerd. Eind april kwam Ferguson met een zwaar aangepaste code naar buiten, na 6 weken werken, met onder meer specialisten van Microsoft. Slechts de nieuwe versie van de code is gedeeld via GitHub, niet de originele code die is gebruikt voor de publicatie op 16 maart, de katalysator van het beleid achter de lockdowns. Daarmee kunnen de oorspronkelijke uitkomsten niet worden getoetst. De vraag is waarom? John Carmack, een Amerikaans ontwerper die heeft meegewerkt aan het aanpassen van de code, gaf aan dat het er op leek dat sommige delen van de oude code – gemaakt in programmeertaal Fortran – via een machine automatisch zijn omgezet. David Richards, co-founder van Brits data technologiebedrijf WANdisco, gaf aan dat dat nieuwe model “een rommeltje” was. “In de zakenwereld zouden wij iedereen die zo’n code schrijft ontslaan en zal elk bedrijf dat hierop software bouwt voor verkoop failliet gaan”. Het bizarre is dat Neil Ferguson, na politieke druk in Engeland, begin mei is opgestapt. Niet vanwege zijn rol in het rekenmodel en haar resultaten, maar omdat zijn maîtresse hem tijdens de lockdown in het VK bij hem thuis heeft opgezocht en daarmee was hij ‘zijn geloofwaardigheid’ verloren. Een klassiek chique Britse oplossing voor een politiek probleem? Nu rijst de vraag in welke mate het RIVM van de uitkomsten van het Imperial-model gebruik heeft gemaakt voor haar beleidskeuzes. Misschien verwees premier Rutte hiernaar met zijn opmerking dat je op 50% van de informatie 100% keuze moet maken. Dat lijkt eerder 5%.

Vragen:
1.     Waarom heeft de publicatie van het Imperial College Londen op 16 maart 2020 zo’n grote invloed op overheidsbeleid ter bestrijding van corona in de EU en de VS gehad?
2.     Heeft het RIVM het COVID-19 Imperial College-model gebruikt? Heeft het RIVM (ook) andere modellen gebruikt? Zijn de modellen getest? Wat waren de verschillen?
3.     Wat was de afweging van de Nederlandse regering om te komen tot een ‘intelligente lockdown’ in plaats van harde lockdown of het opbouwen van groepsimmuniteit (Zweden)?
4.     Vraag voor evaluatie achteraf: is het wereldwijde beleid gebaseerd op 1 onvolkomen model? Wat zegt dit over besturen in crisistijd?

………………………………………………………………………………………………………………………………

Reproductiegetallen variëren
Om te weten hoe snel het virus zich kan verspreiden is het ‘basaal reproductiegetal’ belangrijk. Dit wordt in de virologie R0 genoemd: het gemiddelde aantal mensen dat door één ziek persoon besmet raakt. De R0 gaat uit van een populatie waar de ziekte voor het eerst komt en waar mensen nog niet immuun zijn, bijvoorbeeld door inenting met een vaccin. De populatie, de infectiegraad en hoeveel mensen herstellen dan wel overlijden na infectie bepalen de R0. Dit getal is een hypothetisch getal. Uiteindelijk gaat het om R, het ‘effectief reproductiegetal’. Dat is de daadwerkelijke besmetting en houdt rekening met onder meer maatregelen als handen wassen, quarantaine, afstand houden en vaccinatie. De R0 voor COVID-19 werd initieel geschat tussen 1,5 en 4, later tussen 2,4-3,0. Het gemiddeld verwachte sterftepercentage varieerde in het begin tussen 0,25% en 3,5%, met percentages tussen 0,5%-1,5% als meest voorkomend. Op dit moment wordt in Duitsland, Zweden, Finland en de VS uitgegaan van sterftepercentages in de range van 0,19-0,79%. Het VK gaat uit van 0,9%.

Dit verschil in input is één van de redenen dat uitkomsten tussen modellen fors verschillen. Maar modellen zijn ook verschillend qua opzet en beantwoorden verschillende vragen. Zo wil Imperial College London met zijn model de vraag beantwoorden of maatregelen de verwachte COVID-19 verspreiding kunnen beïnvloeden en wil bijvoorbeeld het model van Oxford weten in welke mate het coronavirus al in Engeland is verspreid. Andere vragen, andere antwoorden, andere datareeksen, andere correlaties, andere input, andere reproductiegetallen.

Dat geldt niet alleen voor het corona-virus, ook voor andere ziektes als griep (range R0: 0,9-2,1), SARS (2-5) en ebola (1,5-2,5). Zelfs na vele jaren van onderzoek en bijschaven door wetenschappers varieert de R0 bij mazelen over het algemeen tussen 12-18, met uitschieters van 3,7 en 203. Dat scheelt een factor 50! Een goede interpretatie van de R0 vereist kennis van de structuur van het model, de input en de interactie. De ene R0 is blijkbaar de andere niet en 1-op-1 de R0 vergelijken is niet logisch.
20 mei 2020

Karen Hamaker-Zondag heeft hier een filmpje op YouTube gezet en geeft de verbanden weer!

De website voor de Module ‘Achtergronden van de huidige crisis’is te vinden op: https://www.asfaloth.nl/site/jungiaanse-psychologie/achtergronden-van-de-huidige-crisis/

Gaat het alleen om de coronacrisis, of is er meer aan de hand? Welke dynamieken spelen op de achtergrond? In welke richting gaan de ontwikkelingen?

Vanaf de uitbraak in China in januari heb ik de ontwikkelingen gevolgd, zowel voor wat betreft gebeurtenissen als de structuur van de gezondheidszorg wereldwijd: welke instellingen zijn er, wie hebben ze opgericht, hoe zit het met de financiering ervan, welke rol spelen ze, en nog veel meer. En waarom gingen zoveel Youtube video’s van artsen, hoogleraren en andere deskundigen opeens op zwart? Wat mogen we niet weten? Veel ervan heb ik op tijd gedownload en geanalyseerd.

Door puur naar de feiten te kijken, met inbegrip van de psychologie, kom je tot onverwachte en niet zelden onthutsende inzichten; elk spoor dat ik volgde leidde tot een ander beeld dan wat je in de media hoort. Combineer je al die beelden, dan ziet de werkelijkheid er heel anders uit. Die werkelijkheid wil ik stap voor stap in deze module laten zien, zonder dat ik me met welke complottheorie dan ook inlaat. Over mensen als Bill Gates doen veel geruchten de ronde. We gaan nuchter kijken naar zijn eigen uitspraken en handelingen zodat je zelf een conclusie kunt trekken.

Het is heel belangrijk om inzicht te hebben in de vele factoren die spelen, er hangt veel meer mee samen dan je op het eerste gezicht denkt. Met de juiste kennis kun je betere beslissingen nemen voor de komende jaren, want die zullen veel turbulenter zijn dan we denken.

Door de enorme hoeveelheid informatie en verbanden heeft Karen er een module van gemaakt met 15 lessen plus aanvullende materialen in de digitale leeromgeving. Voor een inhoudsopgave: zie onderaan deze pagina. Ondanks de enorme hoeveelheid werk, tijd en geld dat karen er in gestoken heeft, is de cursus voor een uitzonderlijk lage prijs (€42,50) beschikbaar.

Volgorde van de lessen:
1) Virus, model en lockdown.
2) Kritiek op cijfers en informatie.
3) De strijd om hydroxychloroquine.
4) De Mexicaanse griep van 2009: welke lessen hebben we geleerd?
5) De Wereld Gezondheidsorganisatie.
6) Bill en Melinda Gates en meer.
7) De invloed van de Bill & Melinda Gates Foundation.
8) Waarom ‘reproductive health’?
9) Een nieuwe wending.
10) Vaccins en wereldbevolking.
11) Het grote plaatje – deel 1.
12) Het grote plaatje – deel 2.
13) De plannen worden duidelijk.
14) 5G en COVID-19, is er een verband?
15) Een overkoepelend beeld.

Wil je meer weten over dit onderwerp?
Kijk op: https://www.dinekevankooten.nl/tag/politiek/
Voor een overzicht kijk op: https://www.dinekevankooten.nl/archief/overzicht-great-reset-corona/