Bij nadere analyse van de cijfers lijken ongevaccineerden op de eerste dag dat ze de kans voorbij laten gaan zich te laten vaccineren, opeens een bijna zevenhonderd keer grotere overlijdenskans te hebben. Kanniewaarzijn! Het kan ook alleen waar zijn, als de onderliggende registratiecijfers kloppen. We gaan het uitzoeken!

De analyses tot nu toe

De sterfte bij ongevaccineerden is onderwerp van een flink aantal publicaties en ook speculaties. Op 21 augustus 2024 verscheen het lijvige eindrapport van Meester & Jacobs, waarin ze o.a. de sterftecijfers onderzochten aan de hand van de microdata bij CBS en CIMS. Een van de conclusies was, als de cijfers zouden kloppen, dat bij ongevaccineerden in de eerste week na het niet nemen van de prik hun sterfte tot wel 60 maal zo hoog werd. Uiteraard een volstrekt onwaarschijnlijke conclusie en die kan alleen verklaard worden door een sterk vervuilde registratie. Dat was de duidelijke conclusie van Meester & Jacobs.

Nivel en Meester zijn het eens over cijfers, maar niet over de interpretatie

Op 2 september 2024 verscheen een door ZonMW gesubsidieerd eindverslag van het Nivel, dat cijfermatig een vergelijkbare analyse deed, maar waar de eindconclusie tegenovergesteld was: de cijfers waren juist wel betrouwbaar en de enige verklaring was dat ongevaccineerden in de eerste drie maanden na hun niet-vaccineren tot wel tien keer zo snel zouden overlijden als hun gevaccineerde evenknie.

Kaplan-Meier curves

De cijfermatige analyse in het rapport van Meester is gedaan door Bram Bakker. Hij gebruikte daarvoor een in de epidemiologische statistiek veel gebruikte presentatietechniek: de Kaplan-Meier grafiek. Deze grafiek beschrijft de overlevingskans in de tijd bij het vergelijken van twee verschillende scenario’s, meestal het verschil tussen wel of niet behandelen van een aandoening.

Kaplan-Meier is de standaard

Dit soort grafieken krijg je dan. Het is een hypothetisch voorbeeld. In dit geval bijvoorbeeld oranje als je wel insuline gebruikt bij diabetes en blauw als je dat juist niet doet. Het behandelen van de aandoening geeft een veel gunstigere prognose dan het niet behandelen. De lijnen lopen vrijwel recht, omdat het gaat om een risico dat evenredig gespreid is over langere tijd.

Bij vaccinatie tegen overlijden aan covid-19 zou je een vergelijkbaar beeld moeten zien. Je vaccineert om je kans op overlijden ergens in het komende jaar te verkleinen met zeg eens 10% (een willekeurig getal). Als het vaccin je netjes beschermt, dan loopt de blauwe lijn 10% steiler naar beneden dan de oranje lijn, je kans op overlijden is nou eenmaal 10% groter omdat je “onbeschermd” zou zijn. In principe ook een rechte lijn dus. Maar de werkelijkheid ziet er heel anders uit:

We zien in de eerste weken een heel steile daling bij de ongevaccineerden, daar gebeurt dus iets! Kennelijk is nu je kans om als ongevaccineerde in de eerste dagen na vaccinatie (die je dus niet neemt) te overlijden een stuk groter geworden. Anton Theunissen schreef hierover het artikel Kaplan-Meier voor Dummies, maar de grafiek blijft nog steeds te ingewikkeld om te doorgronden voor wie minder handig is in het lezen van grafieken. Tijd voor een andere benadering!

De cijfers

We moeten eerst terug naar de cijfers en gebruiken de data die gebruikt is in het onderzoek van Meester & Jacobs. We nemen cijfers van de leeftijdsgroep van 1960-1970, dus de 51-61-jarigen. Deze dataset is tot stand gekomen, door telkens combinaties te maken van wel en niet gevaccineerden en vanaf de eerste dag van vaccinatie vast te stellen welk deel van beide groepen nog in leven is. Dit langzaam aflopende aantal is uitgezet in de Kaplan-Meier grafiek. Dat is dus de zojuist getoonde grafiek.

We doen het anders

Maar wat we ook kunnen doen, is voor elke dag het verschil bepalen tussen de totaaltelling uit de grafiek en de waarde van die dag ervoor. Dat zijn weliswaar kleine verschillen, maar het staat wel voor het aantal overlijdens voor die bepaalde dag. Zo kunnen we voor elke dag bepalen hoeveel overlijdens er in de beide groepen waren. Het resultaat zien we in deze grafiek:

Administratieve sterfte bij ongevaccineerden

Nu zien we een grafiek die we beter kunnen interpreteren. De blauwe lijn is de dagelijkse sterftekans voor ongevaccineerden. Op de horizontale as is het aantal dagen ten opzichte van het vaccinatiemoment, dat voor iedereen op dag 0 gezet is. Links van dag 0 is iedereen ongevaccineerd en is dan is de kans voor deze groep ongeveer 0,0014% per dag. Op dag 1 zien we dat die kans voor diezelfde ongevaccineerden opeens bijna 50 keer zo groot wordt als voorheen (let wel, voor deze groep veranderde er NIETS, alleen hun administratieve status veranderde).

Dat kan natuurlijk alleen maar als tegelijk de kans voor gevaccineerden veel kleiner wordt en dat is dan ook zo. Dat is de oranje lijn, die op het oog bijna nul is. Dat is in de grafiek niet meer af te lezen, maar het is 14 maal zo klein. Een wonder vaccin, dat op de eerste dag 93% bescherming geeft tegen overlijden aan elke doodsoorzaak. Helaas alleen maar op de eerste dag, want op dag twee is het nog maar 76%. En gelukkig daalt ook de sterk verhoogde sterfte bij de ongevaccineerden weer, want op de tweede dag overlijden ongevaccineerden nog maar 40 maal zo vaak. Maar laten we dezelfde grafiek even uitvergroten, want dan kunnen we het beter aflezen.

Links kunnen we nu goed zien dat de sterfte voor vaccinatie ligt op 0,0014% voor alle ongevaccineerden. Op dag 0 de plotselinge stijging bij ongevaccineerden naar 0,066% en de scherpe daling naar 0,0001% bij de gevaccineerden. We zien ook dat de sterftekans voor ongevaccineerden vervolgens afneemt en voor gevaccineerden voortdurend toeneemt. Het duurt een half jaar voordat de beide groepen weer enigszins bij elkaar zijn gekomen. Na een jaar zijn ze weer op ongeveer hetzelfde niveau.

Ongevaccineerden sterven 633X zo vaak na administratieve matching

Een tabelletje is meestal wel illustratief. Hier zien we dat ongevaccineerden op de eerste dag 633 maal zo snel overlijden als gevaccineerden. Op de tweede dag is dat gedaald tot 167 maal enzovoorts. Na de 6^e week is die verhouding nog steeds 12 maal en na 3 maanden nog 4X zoveel. Bizar natuurlijk.

Omdat dit totaal tegen elke natuurwet ingaat (opeens 633 maal meer sterfte door helemaal niets te doen) moeten we de oorzaak zoeken in een combinatie van ontbrekende registraties in CIMS en een andere samenstelling van de groep die zich wel heeft laten vaccineren in vergelijking tot die dat niet heeft gedaan. Dat laatste wordt ook wel aangeduid met het HVE-effect. Deze conclusie is ook te lezen in het rapport van Meester.

Bij een eigen uitwerking, die uitgaat van alleen administratieve achterstand, kom ik op een achterstand van ongeveer 5,5 weken, zoals beschreven in Fata Morgana van Nivel. Als we ook HVE een plekje geven, dan zullen die 5,5 weken iets minder zijn. Wat het precies moet zijn, doet niet zoveel ter zake. Feit is dat deze feiten samen als ernstige vervuiling van de gegevens moeten worden beoordeeld, waardoor een betrouwbare conclusie onmogelijk en onwetenschappelijk is.

Wanneer gevaccineerd?

De vraag waar Nivel volledig aan voorbij gaat, is beschreven in dit artikel: Wanneer ben je gevaccineerd volgens CIMS? Hier wordt de vraag omgedraaid: zou een achterstand in administratie de verklaring kunnen zijn voor wat we hier zien? In dit artikel is o.a. deze grafiek te zien, die alles verklaart:

Een door RIVM gedocumenteerde achterstand, die bevestigd wordt door de CIMS-cijfers, maar genegeerd wordt door Nivel.

Nivel

Het Nivel draait de zaken dus om. Die gaat vrijwel volledig voorbij aan deze vervuiling. De conclusie dat er bij de ongevaccineerden een enorme oversterfte heeft plaatsgevonden moet overeind blijven. Opvallend is dat cijfermatig de overeenkomsten met Meester & Jacobs en ook deze berekening frappant zijn. Hier zien we in de 6^e week dat ongevaccineerden in die week 12 maal zo vaak sterven. Nivel komt tot een 10-voudige verhoging gemiddeld over de eerste 3 maanden. Deze cijfers komen dus zeer goed overeen. Het zijn dus niet de cijfers die het verschil hebben gemaakt, maar de interpretatie van deze cijfers: wat is de betrouwbaarheid van deze cijfers. Is de registratie wel op orde geweest?

Nivel negeert administratieve chaos

Het RIVM heeft nota-bene zelf vastgesteld dat er een desastreuse achterstand tot wel 63% was bij de registratie in CIMS. Het Nivel heeft dit naast zich neergelegd. Omdat het Nivel de berekening heeft uitgevoerd over de totaalcijfers van 3 maanden, waarbinnen het dus elk detail heeft gemist, heeft zij niet kunnen waarnemen dat de sterfte op de eerste dag maar liefst 633 maal zo hoog geweest is. Wellicht als dit gegeven bij hen op een vroegtijdig moment wel bekend was geweest, dan had dit alle alarmbellen af laten afgaan.

Geloofwaardigheid

Het gaat uiteindelijk om geloofwaardigheid. Geloofwaardigheid van zowel de cijfers als de wetenschap die er de uitleg bij geeft. Hoe geloofwaardig is het, dat op elke eerste dag dat er geprikt wordt (alle vaccinaties worden geacht op dezelfde dag te zijn gedaan) NIEMAND is overleden die op die dag geprikt is. Dagelijks overlijden er rond 700 inwoners, maar NIEMAND die op die dag was gevaccineerd, is overleden aan een willekeurige oorzaak. De kans dat er op de dag van vaccinatie niemand overlijdt, is verwaarloosbaar klein.

Zijn Nivel en ZonMW nog wel geloofwaardig?

Hoe geloofwaardig ben je als wetenschapper als je weigert de door RIVM aangedragen administratieve problemen te onderkennen, maar daarentegen een levenselixer eigenschap toedicht aan een vaccin dat daar niet eens voor is ontworpen. Zelfs na tegenwerpingen van collega-wetenschappers, blijf je vasthouden aan het door het ZonMW gesubsidieerde onderzoek. Hiermee is dus ook de geloofwaardigheid van ZonMW zwaar ter discussie komen te staan.

De conclusie die nog steeds op de website van Nivel staat: “Ondersterfte bij gevaccineerden, oversterfte bij ongevaccineerden” mag daar ook nog steeds blijven staan, ondanks de ongeloofwaardige cijfers, ongeloofwaardige analyse en de ongeloofwaardige opstelling van ZonMW. Is dit het failliet van de wetenschap in Nederland?