Een prikkelende kop, maar het zou de conclusie van Nivel moeten zijn als ze echt in haar eigen cijfers blijft geloven. Maar het zijn slechts de tellingen op basis van de CBS-cijfers die het Nivel op het verkeerde been hebben gezet. Maar hoe dan? Ik heb het in verschillende artikelen beschreven aan de hand van de cijfers uit het rapport van Meester & Jacobs.

Kaplan-Meier uit Italië wees de weg

Het artikel Italië bevestigt Nederlandse bevindingen gaf de aanzet voor een verdergaande analyse. Met ondersteuning van deze cijfers uit Italië zijn de Nederlandse cijfers opnieuw geanalyseerd. De leeftijdsgroep die geboren was tussen 1960 en 1970 werd gebruikt om beter inzicht te krijgen in de Kaplan-Meier grafieken. Maar het blijven lastige cijfers die zelfs door velen gebruikt worden om juist aan te tonen dat de oversterfte zat bij de ongevaccineerden. Laatstelijk dus ook door Nivel. In dit artikel een versimpelde uitleg, nu aan de hand van de oudere leeftijdsgroep, de geboortejaren 1940-1950.

Achterstand

De eerste maanden na de vaccinatie worden gedomineerd door achterstand in de registratie van de vaccinaties in CIMS, het registratiesysteem van het CBS/RIVM. Maar hoe werkt dat dan? Daarvoor moeten we eerst begrijpen hoe de analyse van de cijfers gebeurt.

Meester & Jacobs en Nivel vinden dezelfde cijfers

Zowel in het Nivel onderzoek als dat van Meester & Jacobs gebeurde dat op dezelfde manier. Bij elke gevaccineerde werd een ongevaccineerde bijgezocht met zoveel mogelijk dezelfde kenmerken: leeftijd, geslacht gezondheid etc. Vervolgens wordt gekeken hoelang elk van beide in leven blijft. Dat lijkt een eerlijke manier, maar dat is het hier niet. Dat zou het wel zijn als deze administratieve koppeling werd gedaan op het moment van vaccinatie, maar hier wordt het achteraf gedaan. En daar gaat het mis! Want het probleem is dat een groot deel van de gevaccineerden die in de eerste weken na vaccinatie overleden, niet geregistreerd werd. In dit artikel worden deze problemen beschreven: Wanneer ben je gevaccineerd volgens CIMS?

De datavervuiling regeert

Neem als voorbeeld eerst even aan dat niemand die in de eerste week overleed na vaccinatie terechtkwam in de CIMS-database. Als we dan achteraf gaan vergelijken hoe het zit met sterftekansen, dan zien we dat niemand van de gevaccineerden in die eerste week overleed. Elke koppeling van een ongevaccineerde met een gevaccineerde zal dus gebeuren met een gevaccineerde die niet overleed in die eerste weken, dus alle sterfte in die weken zit dan automatisch bij ongevaccineerden. Het rapport van Meester & Jacobs spreekt daarom van ernstige datavervuiling.

Een toenemend deel van de vaccinaties zal in de loop van de weken alsnog in CIMS terecht gekomen zijn, maar bij wet is geregeld dat overledenen niet meer geregistreerd mogen worden en ontbreken dus (zie voor de uitleg Wanneer ben je gevaccineerd volgens CIMS?). De overlevingskansen van zowel gevaccineerden als ongevaccineerden dalen voortdurend, maar die van de ongevaccineerden dalen de eerste maanden sterker. Dat vindt zijn weerslag in de lastig te interpreteren Kaplan-Meier grafiek.

Maar we kunnen dat ook omrekenen tot een schijnbare extra sterftekans bij ongevaccineerden. Dat zien we in deze grafiek.

Deze grafiek laat de schijnbare kans zien om als ongevaccineerde te overlijden in de eerste 6 maanden na vaccinatie in vergelijking tot die van gevaccineerden. Als die kansen gelijk zouden zijn, dan is die lijn overal gelijk aan 1. Maar we zien hier dat op de eerste dag van vaccinatie de kans om als ongevaccineerde te overlijden maar liefst 1200 maal verhoogd is. Dat zijn dus de mensen die gekoppeld werden aan een persoon die op dat moment werd gevaccineerd.

Dus alleen door het administratief koppelen zou je kans om te overlijden opeens 1200 maal vergroot zijn. Na een week is die kans gedaald tot 100 maal zo groot zien we in deze grafiek. Na een maand zouden ongevaccineerden nog steeds viermaal zo snel overlijden als hun administratief gekoppelde gevaccineerde. Uiteraard zet de statistiek ons nu helemaal op het verkeerde been.

Meester & Jacobs snappen het wel

Het rapport van Meester & Jacobs laat het zien en daar werden er wel de juiste conclusies aan verbonden: een sterk vervuilde registratie van de vaccinaties is de oorzaak. Echter, het rapport van Nivel trekt dezelfde conclusie die velen trekken die de Kaplan-Meier grafiek niet begrijpen: gevaccineerden zouden minder vaak sterven volgens de cijfers.

Wel moeten we hierbij aantekenen dat Nivel niet de moeite heeft genomen de dagcijfers erbij te betrekken, waardoor zij geen zicht meer hadden op het verloop van de cijfers. Het Nivel heeft slechts het totaalresultaat over drie maanden bepaald. De door Nivel berekende oversterfte komt dus ergens halverwege de bevindingen van Meester & Jacobs uit, rond een factor 10.

In Italië geen achterstand

Als we de sterftekans in Nederland vergelijken met de cijfers uit het Italiaanse artikel, dan ontstaat deze alleszeggende grafiek:

Hier zien we dat in Italië (groen) de sterftekans voor ongevaccineerden in de eerste maanden constant zesmaal die van gevaccineerden blijft, terwijl die in Nederland (oranje) op de eerste dag van vaccinatie zelfs 1200 maal zo groot was en daarna snel daalt. Volledig toe te schrijven aan de achterstallige registratie zoals we in een rekenmodel kunnen beschrijven. De oranje lijn begint dus heel ver buiten de grafiek! Pas na twee maanden worden dezelfde cijfers als in Italië bereikt. De achterstand in registratie is dan ingelopen.

HVE

Een andere vraag is of het koppelen van een ongevaccineerde aan een gevaccineerde wel eerlijk kan gebeuren. In een speciaal daarvoor opzette studie zouden er criteria zijn geweest om mee te mogen doen aan de studie. Een goede gezondheid (of op zijn minst vergelijkbare gezondheid als de evenknie) is een vereiste. Als de wel of niet te vaccineren persoon een te slechte gezondheid heeft en niet in het onderzoek opgenomen wordt, zal het overlijden om welke reden dan ook niet opgemerkt worden.

Vroegtijdige overlijdens domineren de cijfers

Bij dit onderzoek worden ook mensen die zich wegens een eigenlijk te slechte gezondheid niet lieten vaccineren, wel automatisch meegenomen. Bij hun overlijden tellen ze dus gewoon mee als ongevaccineerde overledene. Het geeft een schijnbaar beschermend effect van het vaccin, immers de overledene overleed ongevaccineerd. Dit wordt het Healthy Vaccinee Effect genoemd, afgekort als HVE.

Uit de cijfers kunnen we herleiden, dat het er bij deze leeftijd op neerkomt, dat 77% zich om gezondheidsredenen niet meer liet vaccineren in de eerste maanden na de start van de vaccinaties. In de loop van het jaar nam dat percentage af tot 20%. We zien dit verloop terug in de Kaplan-Meier grafieken van Meester & Jacobs, waarvan rechts een voorbeeld getoond wordt.

Een model geeft ons het benodigde inzicht

Model

Omdat we graag willen weten hoe groot de invloeden van de achterstallige registratie en het HVE zijn, hebben we een rekenmodel opgesteld dat deze beide effecten beschrijft. Deze twee effecten zijn in feite twee knoppen, die we beide zodanig gaan instellen dat het resultaat de waargenomen sterfte in beide groepen het beste beschrijft. In de statistiek heet dat “fitten”. Die is dan de resulterende grafiek:

De getrokken lijnen zijn de werkelijke waarden en de streeplijnen de waarden uit het rekenmodel. De “knoppen” van het model zijn hier ingesteld op een gemiddelde achterstand van 6 weken bij de registratie in CIMS en een HVE waarbij 77% van de mensen in de laatste levensfase zich niet meer liet vaccineren.

Met nadruk wijzen wij erop dat dit slechts een vereenvoudigde benadering is, waarbij het verloop van de instellingen in de loop van de tijd als een rechte lijn verondersteld wordt. Dat zal in de praktijk zeker niet zo zijn, maar deze benadering stelt ons wel in staat om het verloop van de Kaplan-Meier curve te kunnen begrijpen en verklaren.

Nivel

Het staat dan ook in schril contrast met de versimpelde benadering van Nivel, die in feite slechts één punt in de grafiek heeft gebruikt: de tussenstand na 3 maanden. Dat kun je visualiseren vanuit de eerste grafiek die we voor het doel gaan uitvergroten:

Nivel heeft in feite de sterfte in de eerste 3 maanden getotaliseerd. Dat is het blauwe vlak in de grafiek. Vervolgens heeft Nivel daar een aantal correcties op uitgevoerd op basis van alleen die 7% registraties die ontbreekt wegens de weigering van toestemming. Achterstallige administratie en HVE worden door Nivel amper meegenomen, zeker niet om daarmee het verloop van de cijfers te verklaren. Immers, er wordt alleen een tussenstand na 3 maanden berekend.

Op dit moment wordt er gesteggeld over resterende fouten in het rapport, maar waar het uiteindelijk op neerkomt is dat er geen enkele poging door Nivel wordt gedaan om een onderbouwde verklaring voor de waarnemingen te vinden. Belangrijk voor Nivel is dat de eindconclusie blijft staan, het slechtst denkbare uitgangspunt om onafhankelijk en zuiver onderzoek te doen. Dat dit gesubsidieerd is met Nederlands belastinggeld, is dus zowel een wetenschappelijke als maatschappelijke schande.

Een bierviltje was genoeg om het onderzoek af te keuren

Bierviltje

Eigenlijk had dit onderzoek bij voorbaat al afgekeurd moeten worden door ZonMW. In de leeftijdsgroep van 61-75 jaar waren er namelijk maar 200.000 patiënten, waarvan er slechts 35 overleden binnen de termijn van 3 maanden. Een aan te tonen oversterfte van 10% waar het over gaat, zou namelijk slechts een verschil hebben opgeleverd van 3,5 overlijdens. Dat is veel te weinig om nog aan te kunnen tonen bij dit aantal overlijdens. ZonMW had dus nimmer goedkeuring moeten geven aan dit onderzoek. Een uitgebreidere beschrijving is te lezen in Waar is Nivel mee bezig?

 

Conclusies

Onderzocht is de leeftijdsgroep die is geboren tussen 1940 en 1950 (71-81 jaar oud). Door het combineren van de cijfers uit het Meester & Jacobs rapport met een beschrijvend model, kunnen we de waargenomen verhoogde sterfte bij ongevaccineerden verklaren. Daarbij schatten we in dat er sprake is van een gemiddelde achterstand bij de registratie van vaccinaties van 6 weken. Ook zien we een HVE, waarbij 77% van de bevolking die in de laatste maanden van hun leven zit, zich niet meer liet vaccineren. Met deze combinatie is de waargenomen sterfte van 120000% op de eerste dag na vaccinatie te verklaren.