Aantal doden per miljoen inwoners

Er is lang beweerd dat België op de eerste plaats stond, de ministaatjes buiten beschouwing gelaten. Dat komt vooral doordat we heel inclusief tellen. De Belgische COVID-19 gerapporteerde sterfte (Sciensano) en de oversterfte, afgeleid van de totale sterfte (Demobel, Statistics Belgium) komen inderdaad zeer goed overeen (Aron et al. 2020).

Als we de internationale cijfers raadplegen tot en met 31 juli 2020 (zie https://ourworldindata.org/covid-deaths), en rekening houden met de correctiefactoren (verhouding van gerapporteerde COVID-19 doden over oversterfte) die Aron et al. (2020) geschat hebben, d.wz. 80% voor het Verenigd Koninkrijk, 60% voor Spanje, 110% voor België, 67% voor Italië, 62% voor Nederland, en 97% voor Frankrijk, dan vinden we:

Land Doden per miljoen op 31 juli 2020 Land Doden per miljoen op 31 juli 2020
New York City* 1950 (1) Duitsland 109
Spanje 608 -> 1013 (2) Denemarken 106
Italië 581 -> 867 (2) Argentinië 73
Verenigd Koninkrijk 678 -> 848 (2) Finland 59
België 849 -> 772 (2) Noorwegen 47
Zweden 568 -> 693 (2) Griekenland 19
Nederland 359 -> 579 (2) Uruguay 10
Frankrijk 463 -> 477 (2) Cuba 8
Verenigde Staten 459 Australië 7
Brazilië 429 Nieuw-Zeeland 5
Ierland 357 Madagascar 4
Luxemburg 182    

(Voetnoten: (1) dit afgerond cijfer is afkomstig van https://www.statista.com/statistics/1109417/coronavirus-covid19-death-rates-new-york-by-county/; (2) cijfers van de vorm N -> M hebben de volgende betekenis: N is het aantal doden per miljoen inwoners zoals gerapporteerd in Our World in Data en M is het gecorrigeerde aantal op basis van de correctiefactoren in Aron et al. (2020); deze auteurs hebben de factoren niet voor andere landen berekend.)

In deze rangschikking staat België op de vierde plaats (de stad New York niet meegerekend). Dit is nog altijd hoog, te wijten aan onze internationale ligging en het feit dat het om een dichtbevolkt land gaat. Bovendien werd de WZC populatie zwaar getroffen tijdens de eerste golf. We waren zeker niet het enige land in dat geval, maar het is wel een belangrijke factor. Immers, ongeveer 65% van de overlijdens betrof een WZC bewoner in de eerste golf (Molenberghs et al. 2020).

Bij onze buurlanden valt het goede cijfer van Duitsland op. De WZC werden daar relatief getroffen (zie verder bij Infection Fatality Rate), het betreft een groot land waarvan het oostelijke deel relatief minder werd getroffen in de eerste golf (zoals in vele andere midden-Europese landen), en werd van bij aanvang intensief aan testing en heel performante tracing gedaan.

Infection fatality rate

Van de 10.000 COVID-19 doden is ongeveer 95% 65+ (zoals gerapporteerd door Sciensano op https://epistat.wiv-isp.be/covid/covid-19.html). Merk op dat we doden waarvan de leeftijd ongekend is (‘NA’) bij de 65+ rekenen. Dit is verdedigbaar omdat het bewoners van WZC betreft die, op een kleine fractie van mensen tussen 45 en 65 na (bijv. jongdemente mensen) 65 jaar of ouder zijn.

Dit brengt ons bij de zogenaamde infection fatality rate (IFR): het percentage van het totale aantal mensen dat overlijdt aan een besmetting met COVID-19. We weten dat de bevestigde gevallen slechts een fractie is van dit totale aantal. Voor de periode van aan het begin van de epidemie tot en met 9 mei 2020 werd dit door Molenberghs et al. (2020), gebaseerd op sero-prevalentie (d.w.z. op basis van antilichamen) gegevens, geschat, afgerond op duizendtal, op 699.000 (predictieinterval: 486.000 – 1.005.000). Ondertussen is er een toename: schattingen vandaag, gebaseerd op de modellen van Abrams et al. (2020) en Willem et al. (2020), geven aan: 926.000 besmette Belgen (predictieinterval: 574.000 - 1.278.000).

De IFR is een betere maat dan de zogenaamde case fatality rate (CFR). Die laatste verwijst naar het percentage van de bevestigde gevallen dat overlijdt. Maar omdat er grote internationale verschillen zijn in test strategie, en omdat er eveneens grote verschillen zijn doorheen de tijd binnen een bepaald land, ter wille van een wijzigend testbeleid, gebruiken we de CFR niet.

Het is ondertussen goed geweten dat de IFR zeer sterk afhankelijk is van leeftijd en ook van geslacht (Levin et al. 2020). Daarnaast is er ook afhankelijkheid van de gezondheidstoestand (onderliggende aandoeningen of, meer algemeen ‘frailty’, Declercq et al. 2020).

Levin et al. (2020) voerden een systematische review uit en op basis van de weerhouden bronnen maakten ze een inschatting van de IFR over verscheidene Europese landen en sommige staten van de VS gecombineerd. We vergelijken ze met Belgische schattingen (Molenberghs et al. 2020):

Leeftijdscategorie IFR Internationaal (Levin et al. 2020) IFR België (Molenberghs et al. 2020)
0 – 24 jaar 0.0027% 0.0005%
25 – 44 jaar 0.039% 0.017%
45 – 64 jaar 0.47% 0.21%
65 – 74 jaar 2.5% 2.2%
75 – 84 jaar 8.6% 4.3%
85+ jaar 43% (1) 12%

(Voetnoot: (1) De inschatting van Levin et al. (2020) is gebaseerd op een exponentieel model van de vorm log[IFR(leeftijd)]=-7.83+0.124*leeftijd. De kwaliteit van het model voor de oudste leeftijdscategorie dient verder onderzocht omdat de data die ze daarvoor ter beschikking hadden beperkt is. Voor Engeland zien we wel dat bij 75+ de IFR 24.50% is, voor Ijsland bij 80+ is dat 15.66%, voor Nederland tussen 80 en 89 jaar rapporteren ze 12.35%, voor Zuid-Korea bij 80+ hebben ze 12.72%, voor Spanje bij 80+ is dat 7.16% en voor België bij 85+ 11.77%. Het is dus veilig te stellen dat de IFR bij 85+ gemiddeld waarschijnlijk wel boven 15% ligt.)

We merken op dat de IFR hoger is bij mannen dan bij vrouwen. Als vuistregel is de IFR, voor een gegeven leeftijdscategorie, bij mannen 50% hoger dan bij vrouwen. Voorbeeld: bij 65-75 jaar: in België 1.61% bij vrouwen 2.29% bij mannen.

Voor België vindt Molenberghs et al. (2020) een IFR van 1.25% voor de hele populatie, over leeftijden en geslachten heen. Voor de populatie buiten de WZC is dat 0.43%. Gelet op de leeftijdsopbouw die sterk verschilt van land tot land is dit moeilijk te vergelijken tussen landen. Levin et al. (2020) gebruiken een regressiemethode om voor de bevolkingsopbouw te corrigeren. Zij vinden dat België een iets lagere IFR heeft dan wat er voorspeld wordt op basis van onze bevolkingsopbouw. We hebben, mede door onze goede gezondheidszorg, een populatie is die ouder is dan gemiddeld, een populatie die dus vatbaarder is voor de ernstige vormen van COVID-19. Eens besmet, kunnen we ze gelukkig beter beschermen dan volgens de internationale verwachtingen voor deze leeftijdsopbouw. Maar het blijft natuurlijk zo dat er gewoon veel besmettingen waren in de oudere groep, wat we nu en in de toekomst zoveel mogelijk moeten vermijden.

Vergelijking met de griep

De vergelijking is niet zo makkelijk, omdat we jaar na jaar met een andere ‘cocktail’ van influenza virussen te maken hebben. Op basis van informatie van Sciensano (https://www.sciensano.be/nl/gezondheidsonderwerpen/influenza/cijfers#griep-in-europa-), van ECDC (https://www.ecdc.europa.eu/en/seasonal-influenza) en van Johns Hopkins Univeristy (https://coronavirus.jhu.edu/) komen we tot het volgende beeld.

Jaarlijks wordt in België ongeveer 5 tot 10% van de bevolking getroffen door de griep; dus een half miljoen tot een miljoen inwoners. De IFR van de seizoensgriep schommelt rond de 0.1% (vergelijk dit met onze COVID-19 cijfers van 1.25% voor de hele bevolking en toch nog altijd 0.43% bij de niet-WZC bevolking). Bij griep zien we dat 90% van de overledenen 65+ zijn (voor COVID-19 tot op heden is dat 95% - net ook doordat de WZC populatie in de eerste golf zwaar getroffen was).

Wereldwijd zien we dat 3 tot 5 miljoen ernstige gevallen zijn van seizoensgriep, resulterend in een kwart tot een half miljoen doden.

Op dit ogenblik zijn er wereldwijd iets meer dan 800.000 gerapporteerde COVID-19 doden. We weten dat er in belangrijke mate onder-rapportering is (Aron et al. 2020). We beschikken echter niet voor alle landen en/of deelstaten over een voldoende betrouwbare schatting van deze factor. Maar het staat buiten kijf dat het huidige aantal COVID-19 doden groter is dan 800.000. Studiewerk om van zoveel mogelijk landen onder-rapportering in kaart te brengen zou zeer welkom zijn.

Voor de seizoensgriep wordt er vrij breed gevaccineerd, met wisselend succes omdat niet elk jaar het griepvaccin even doelmatig is. Immers, de combinatie van griepvirussen die in de winter 2020-2021 zal circuleren wordt reeds in januari-februari 2020 vastgelegd door WHO en CDC. Voor COVID-19 was er, zeker in de eerste golf, enkel de mogelijkheid om de epidemie in te dijken of minstens te beheersen door niet-farmaceutische interventies (sociale afstand, mondmaskers, hygiënemaatregelen, beperken van sociale contacten, enz.).

Het aantal doden zonder maatregelen

Het is moeilijk om precies te zeggen wat het aantal doden zou geweest zijn mochten we geen maatregelen genomen hebben. Immers, zelfs in landen waar de overheid geen strikte maatregelen oplegt gaat de bevolking toch haar gedrag aanpassen. We kunnen wel een informele inschatting maken voor wat het aantal slachtoffers zou zijn mochten we zonder enige beperking ons gedrag van vóór de pandemie aangehouden hebben en we tot 60% besmettingen zouden geëvolueerd zijn. In dat geval, gebaseerd op de leeftijds- en geslachtsspecifieke inschattingen van de iFR, komen we op ongeveer 60.000 doden indien het gezondheidssysteem niet overweldigd geraakt, zo niet zou het hier een veelvoud van kunnen zijn. Als dat wel zo is, en de jongere bevolking relatief meer prioritair toegang zou krijgen, dan komen we uit op een half miljoen doden.

We herhalen dat dit een worst case scenario is, weinig realistisch omdat de bevolking sowieso haar gedrag zou aanpassen. Bovendien is er op dit ogenblik redelijke twijfel of 60% een realistische limiet is voor groepsimmuniteit, door de heterogeniteit waarmee het virus zich verspreidt (denk aan superverspreiders naast mensen die weinig of geen secundaire besmettingen veroorzaken, maar vooral ook het feit dat de vatbaarheid sterk varieert van persoon tot persoon). Tkachenko et al. (2020) geven aan dat de groepsimmuniteit al kan bereikt worden bij bijvoorbeeld 30% besmettingen maar dat ze dan op de lange termijn niet stabiel zou kunnen zijn en de epidemie dus weer op gang kan komen. Een bijkomende onzekerheid is ook dat verschillende landen en streken sterk verschillende epidemiologische fracties kunnen hebben, en dus bij onderling contact ook voor heropflakkeringen en zelfs nieuwe golven kunnen zorgen. Bovendien is de duur van de immuniteit na infectie nog onbekend, wat het ook moeilijk maakt om uitspraken over groepsimmuniteit te doen op middellange termijn.

Overlijdens in de tweede golf

Op dit ogenblik is het aantal COVID-19 overlijdens in België gelukkig beperkt, al is er toch een duidelijk zichtbare stijging tegenover juni en begin juli 2020. In de weken 28 (week die start op 6 juli 2020) tot en met 30 (startend op 20 juli 2020) waren er respectievelijk 13, 19 en 15 doden (https://epistat.wiv-isp.be/covid/covid-19.html), met op 10 en 13 juli 2020 telkens 0 doden; de enige dagen waarop dit voorviel. In week 33 (die begon op 10 augustus 2020) waren er 75 doden, dus ongeveer 5 keer meer dan begin juli.

In de Verenigde Staten, waar er dagelijks ongeveer 45.000 nieuwe gevallen bevestigd worden, bedraagt de dodentol ongeveer 1000 per dag. Als we dit cijfer vertalen naar de grootte van de Belgische bevolking , zouden we op afgerond 35 doden per dag uitkomen, een getal waar we gelukkig behoorlijk ver onder blijven met nu ongeveer 10 overlijdens per dag, ondanks onze grote bevolkingsdichtheid.

Dit is een aansporing om de curve te blijven afbouwen. Immers, als het aantal besmettingen toeneemt, wordt het moeilijker om de oudere bevolking (binnen en buiten de WZC) van infectie te vrijwaren. Getuige daarvan de recente uitbraken in WZC binnen de Provincie Antwerpen, waar de epidemie in juli en augustus 2020 bijzonder fel was en tot extra, lokale maatregelen noopte). Immers, in week 33 zien we dat van de 3753 nieuw bevestigde gevallen ongeveer 10% boven de 65 jaar oud is, maar dat diezelfde groep wel tekent voor 68 van de 75 doden, dus 90%. Met een boutade: 90% van de besmettingen zijn voor rekening van jongeren, maar 90% van de overlijdens zijn voor rekening van de ouderen. Een perfecte afscheiding tussen de generaties bestaat niet.

Geraadpleegde literatuur

Abrams, S., Wambua, J., Santermans, E., Willem, L., Kuylen, E., Coletti, P., Libin, P., Faes, C., Petrof, O., Herzog, S.A., The SIMID COVID-19 team, Beutels, P., Hens, N. (2020). Modeling the early phase of the Belgian COVID-19 epidemic using a stochastic compartmental model and studying its implied future trajectories. https://doi.org/10.1101/2020.06.29.20142851.

Aron, J., Giattino, C., Muellbauer, J., and Ritchie, H. (2020). A pandemic primer on excess mortality statistics and their comparability across countries. https://ourworldindata.org/covid-excess-mortality.

Declercq, A., de Stampa, M., Geffen, L., Heckman, G., Hirdes, J., Finne-Soveri, H., Lum, T., Millar, N., Morris, J.N., Onder, G., Szczerbíska, K., Topinkova, E., and van Hout, H. (2020). Why, in almost all countries, was residential care for older people so badly affected by COVID-19? OSE Working Paper Series, Opinion Paper No. 23. Brussels: European Social Observatory.

Herzog, S., De Bie, J., Abrams, S., Wouters, I., Ekinci, E., Patteet, L., Coppen, A., De Spiegeleer, S., Beutels, P., Van Damme, P., Hens, N., Theeten, H. (2020). Seroprevalence of IgG antibodies against SARS coronavirus 2 in Belgium: A prospective cross-sectional study of residual samples. medRxiv. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.08.20125179v1

Levin, A.T., Meyerowitz-Katz, G., Owusu-Boaitey, N., Cochran, K.B., and Walsh, S.P. (2020). Assessing the age specificity of infection fatality rates for COVID-19: Systematic review, meta-analysis, and public policy implications. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.07.23.20160895v3

Molenberghs, G., Faes, C., Aerts, J., Theeten, H., Devleesschauwer, B., Bustos Sierra, N., Braeye, T., Renard, F., Herzog, S., Lusyne, P., Van der Heyden, J., Van Oyen, H., Van Damme, P., and Hens, N. (2020). Belgian COVID-19 mortality, excess deaths, number of deaths per million, and infection fatality rates (8 March – 9 May 2020). medRxiv. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.20.20136234v1.

Tkachenko, A.V., Maslov, S., Elbanna, A., Wong, G.N., Weiner, Z.J., and Goldenfeld, N. (2020). Persisent heterogeneit not short-term overdispersion determines herd immunity to COVID-19. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.07.26.20162420v2

Willem, L., Stijven, S., Tijskens, E., Beutels, P., Hens, N., Broeckhoven, J. (2020). Optimizing agent-based transmission models for infectious diseases. BMC Bioinformatics, 16, 183.