A year ago, an article on Virusvaria ultimately led to a motion being submitted in the House of Representatives. This was an article in which it was proven that in women between 40 and 50 years old there would be almost 33% excess mortality in 2024.1See article about excess mortality of women aged 40-50. The motion called for an investigation into this, but the responsible State Secretary Vincent Karremans advised against the motion, there was nothing to worry about. The motion was not adopted.
There is now a different cabinet and the composition of the House of Representatives has also changed. Perhaps excess mortality has also changed or decreased? You can read whether this is the case in this article. They are the highlights from one more extensive version with statistical justification by Hans Verwaart.
The right baseline: the Standard Mortality Rate
To estimate expected mortality, we do not look at mortality in previous years, as the RIVM does. After all, mortality in recent years was far too high to be taken as a target line. We follow the Standard Mortality Rate2Extensive Explanation of Norm mortality on steig.nl-methode: wij nemen per leeftijd de ontwikkeling in sterftekansen tussen 2010 en 2019 en trekken die door naar de bevolkingsopbouw in 2025. Nu kan dit 'extrapoleren' op twee manieren: lineair en exponentieel.
Both lines - a straight and a curved line respectively - are depicted in the graphs below, so that the difference can be estimated. This is to respond to the criticism of the aforementioned article: the excess mortality would be presented too high due to the linear prognosis. In the texts we now use the green, curved line: the exponential forecast.
The longer it has been since the last reference year, the greater the uncertainty surrounding the forecasts. However, the possible deviation is far from sufficient to negate the observed differences.
The table
The tables show eight age groups, each with a length of 10 years, with the exception of the youngest group with a length of 30 years. The oldest group consists of everyone aged 90 or older.
We first determined the baselines for each age, calculated the excess mortality in numbers per age and summed them up per age group with the correct population structure. The percentage is the excess mortality compared to the exponential baseline. We first look at the excess mortality rates for men:
Excess mortality of men in %
Among men, two groups will stand out in 2025: those aged 50-60 and 70-80. The value is significant in both groups, almost 15% and 13% respectively. What we also see is this in other groups above 60 the excess mortality over time is actually strong Decreases.
All groups under the age of sixty show more excess mortality than the average of the corona years 2020 and 2021 (and even including 2022).
The mortality rates are therefore not increased across the board by roughly the same percentage, as we are used to with seasonal diseases (including Covid-19).3Herman Steigstra shows this in How deadly was corona?
The 60-70 group has been in the lower regions since 2020.
Excess mortality of women in %
We see larger outliers among women. The group aged 30-40 is doing the worst, with almost 28% excess mortality. We will see a further increase in excess mortality among 40-50 year olds in 2025, up to 25%.
That's a lot of dramatic percentages. These are also not coincidental outliers because clustering in 10-year cohorts already averages out outliers.
An outlier is not yet an alarm bell
Die uitschieters hoeven ook niet altijd alarmbellen af te doen gaan. Het gaat om het totaalbeeld. Ter illustratie hiervan kijken we naar één leeftijdsgroep en wel mannen van 40 jaar: een oversterfte van 58 in 2025. Dat zijn er vier keer zoveel als in 2020! Dat is wat voor een Telegraaf-kop: "Het rampgeboortejaar 1985". Toch ligt daar niet de prioriteit voor nader onderzoek.
Als we namelijk naar de omliggende leeftijden kijken, wijst alles op een toevalligheid. In 2023 en 2024 zijn het óók de 40-jarigen die eruit springen, en dat zijn andere geboortejaren. En als in 1985 iets fout zou zijn gegaan bij pasgeboren jongens, dan zou je dat bij de 39-jarigen in 2024 ook moeten zien ten opzichte van 38 en 40, net als bij de 38-jarigen in 2023 vergeleken met 37 en 39 etc. - en daar is geen sprake van.
If we compare the averages of 35-39 and 41-45 years with the intermediate 40 year olds, this must be a coincidence.
Die toevalligheid wordt bevestigd in de onderstaande grafieken van mannen van 40 jaar: 2016-2018 waren jaren met uitzonderlijk lage sterfte in deze groep. Drie jaar achter elkaar onder de baseline. Dat komt niet vaak voor - maar het gebeurt natuurlijk wel. Die trekken de baseline rechts naar beneden omdat het ook nog eens de laatste jaren van de referentie periode zijn.
There is something to be said about this baseline: so interpret it with caution. Because opposite effects also play a role at other ages, a clustering of 10 years gives a more balanced picture.
Deaths per 100k (M, 40 years)
Mortality absolute (M, 40 years)
You can also imagine what would happen if you were to base the expectation on the years from 2018, even if you exclude the corona years 2020-2021. Then you get an upwards line (move your mouse over the graph) and then the excess mortality virtually disappears. Then 2025 is quite neatly in line with expectations. This creates a RIVM-like excess mortality that is targeted by government policy.
Maar vallen mensen nu "massaal deaud", zoals Maarten Keulemans dat altijd weglacht? Dat valt gevoelsmatig reuze mee. In de grafiek met de werkelijke aantallen zien we een oversterfte van slechts 58 mannen: niet meer dan enkele tientallen! Terwijl er in 2024 in totaal 172.000 deaths were and in 2025 173.372 and that increase is of course largely due to an aging population.
Dat van die vergrijzing klopt wel - maar niet voor mensen van 40 jaar. Die vergrijzen niet, in elk geval niet die 58 betreurde overledenen. Dat zijn 58 ouders, broers, zussen, geliefden, zonen, dochters... En dan alleen die van 40 jaar4Herman Steigstra saw the same thing last year, even without 2025.
Six graphs
We pick out three rows: 30-40, 40-50 and 90plus. First Women, then Men. (As a reminder: two expectation lines, then you also see the difference between linear and exponential.)
Mortality absolute (V, 30-40 years)
Mortality absolute (V, 40-50 years)
It is clear that the impact of which baseline is chosen is much smaller in groups 30-40 than in the older group. The difference in excess mortality is a quarter smaller when the exponential variant is used.
Death absolute (V, 90+ years)
In 2025, there will actually be no excess mortality among people over 90.
Also three graphs for men:
Mortality absolute (M, 30-40 years)
Mortality absolute (M, 50-60 years)
In the 50-60 group the difference between the baselines is greater and therefore the excess mortality is greater with the linear method.
Mortality absolute (M, 90+ years)
The graph of the oldest group among men also shows that there will no longer be excess mortality in 2025. The two baselines coincide. The continuously increasing trend is mainly caused by an aging population; as group size increases, mortality also increases in absolute terms.
The indomitable Herman Steigstra posted on X53 graphs of Herman Steigstra on X other visualizations, including this one. All ages are on the Y-axis, the orange line is 2025. The dent between 60-70 is also clearly visible here in 2021, 2024 and 2025.
There is really something going on here that cries out for further investigation. And that is the conclusion of this article.
The more extensive version of this article, with statistical explanation of Hans Verwaart's baselines, can be downloaded in a PDF6Hans Verwaart: PDF with extensive statistical explanation.
Footnotes
- 1See article about excess mortality of women aged 40-50
- 2
- 3Herman Steigstra shows this in How deadly was corona?
- 4Herman Steigstra saw the same thing last year, even without 2025
- 53 graphs of Herman Steigstra on X
- 6Hans Verwaart: PDF with extensive statistical explanation.
“The 60-70 group has been in the lower regions since 2020. This means: many more years of life lost than with an equal increase in mortality rates.”
I can't follow this one. Can you clarify it?
“They are not aging, at least not those 50 mourned deceased. Those are 58 parents, brothers, sisters, loved ones, sons, daughters... ” – Just change a 0 to an 8,,,
58 yes, thanks. By those 'more years of life lost' I did not mean 60-70, but the middle age group. For each death you are talking about, say, 40 years of life lost. If a person over 90 dies in 2 or so. And that 90-plus group is also much smaller.
I also received a comment from Hans Verwaart about that piece after I thought I had corrected it. I have now calculated it and it is indeed not correct as it was, so I removed it. Thanks for reporting!
It's nice (or actually not nice) that the figures for 2025 are now also included.
That really doesn't look OK. The Silent Scream is needed more than ever...
Completely agree.
The Silence Screams is a cautious start. There is still too much that is not touched upon in that documentary.
Thank you very much, that is an excellent overview and with the “crooked” baseline now well substantiated. I will study the full article.
It would be nice if the persistent excess mortality of women around the age of 35 could be linked to causes of death - then it would probably become crystal clear what is going on.
And as already noted, 2025 is disappointing, I was hoping for further improvement...
Great, an article that encourages you to do math again!
Not nice =, as others have noted here, that 2025 will not look very different in terms of excess mortality than previous years (starting from 2020 compared to 2010-2019).
I think the 'kink' in 2020 is quite a strong indicator that something has gone wrong since 2020.
A factor that may contribute to excess mortality, but which I do not often see mentioned, is socio-economic class. I don't know whether that factor plays a role, but with an influx of >1 million people from underprivileged countries (since 2015 with the ever-expanding wars in Libya and Syria), people who are largely also underprivileged in the Netherlands, I can imagine that the excess mortality can also be partly explained by socio-economic factors/immigration.
My question: is it possible to repeat the above analysis with a so-called sensitivity analysis that divides into immigrant / native (or the more socially desirable wording 'born in the Netherlands' vs 'not born in the Netherlands'?
By the way, it is of course a scandal that the burden of proof for the explanation of excess mortality is placed on skeptics instead of on those who stated in 2020-22 that measures and vaccine were part of the elixir of life (and now remain silent about or otherwise obscure the excess mortality). But that's besides the point…
To stick to the math (at least that is fun to do regardless of the outcome): here is an analysis from Nature 2004 (reviewed by skeptics) that would show that women ultimately run the 100 meter distance faster than men (and which has everything to do with using the 'correct' regression model): https://callingbullshit.org/case_studies/case_study_gender_gap_running.html
Good idea. But in 2010, 9% of the group of 30-60 year old men were immigrants. Now it is 15%. Their growing presence (with any associated deviating mortality probabilities) is actually already taken into account in the baseline. This does not seem to explain the deviation since 2021. Hans can probably explain that better, but he is not online right now. Might still come.
See https://virusvaria.nl/addendum-migratie-en-de-oversterfte-bij-jonge-vrouwen/
The link to the “more extensive version with statistical justification” ( http://virusvaria.nl/wp-content/uploads/2026/03/Sterfte-per-leeftijd-en-geslacht-2025.pdf ) doesn't work.
Thank you Jeroen! The first link also works now. The link further down (and in the footnotes) was correct.
How it goes, went and can go again?
A bit off topic but nice process analysis with relevant experts, clearly described by a critical doctor with an overview.
Experts who were sidelined during the Covid.
Virologists, a power-hungry institution and their leaders, epidemiologists without basic medical knowledge, greedily took the lead. 'Non-profit', enriching moneylenders. Media and politics took advantage.
In the Netherlands, for example, Bayesian statistician Ronald Meester is still dismissed by politicians (non-expert, ambitious potential professional politician, nitwit Karremans) and by the media as not expert.
People (media and politicians) do not want to understand it: it will cost votes and readers (the group that must be served at all costs, first frightened and then reassured with measures including injections). People are terrified of this. Because of losing their bullshit job?
https://open.substack.com/pub/metatron/p/the-kent-meningitis-scare?utm_source=share&utm_medium=android&r=1lysl7
Correctie: auteur is geen klinisch arts.
Ik ben benieuwd of er een relatie is tussen oversterfte per leeftijdscohort en de zogenaamde killer batches.
Ik ook. Maar we weten niet eens wie er wel/niet gevaccineerd is, laat staan met welke batch…
Ik blijf die grafiek van sterfte van 40-jarigen / 100.000 zo overtuigend vinden. Ik snap niet wie dat nog blijft nog ontkennen. Helaas is dat in dit artikel het enig onbetwistbare gegeven.
Je kunt dat weglachen van mensen om je heen dood zien vallen m.i. als volgt duiden.
I.p.v. ca. 80/100.000 sterven er ca. 100/100.000 mensen (bij 25% oversterfte). Dat is nog altijd “slechts” 1:1000. De meeste mensen hebben een relatiecirkel van ca. 200 a 500 mensen die hen nabij staan. Dus je ziet er dan nu gemiddeld ca. 1 per 2 jaar dood gaan als je een grote relatiecirkel hebt en als alle mensen die je kent 40 jaar oud zijn c.q. als in elke leeftijdscategorie de oversterfte 25% zou zijn (quod non). En dat was bij de “gewone sterfte” dus 1 per 2 jaar + 5 maanden. Dat valt dus niet echt op. En omdat die van 40 jaar een extreme situatie, zie je dus geen mensen om je heen bij bosjes omvallen. En omdat de meeste mensen een kleinere relatiecirkel hebben, valt het nog veel minder op.
Toch is een oversterfte van 25% in die relatief jonge categorie, wat zich vertaalt naar ca. 1.000 mensen per jaar heftig (van elke jaargroep zijn er ca. 150.000, dus alle mensen van 30 – 60 jaar zijn dus 1,5 x 30 x 20 = 900 per jaar oversterfte).
Aan de andere grafieken (absolute cijfers en gerelateerd aan een “norm”) en uitgebreide voor leken onbegrijpelijke teksten over lineaire en kwadratische verbanden blijft toch het modelgedoe kleven helaas, waardoor ze altijd gevoelig blijven voor discussie (zie onze eerdere discussie)….
Alle modellen van onze instituten, maar helaas ook die van onze kritische correcte rekenaars zoals Anton en Herman vertroebelen de discussie. De onbetwistbare cijfers van sterfte/100.000/leeftijdscategorie in bovenstaande alinea zouden consequent gecommuniceerd moeten worden. Die zijn onloochenbaar en daardoor zal m.i. alleen daarmee de ernst van de situatie eindelijk kunnen doordringen. Keep It Simple Stupid…..
Zodra je toegeeft aan een discussie over “normen” of “verwachte sterfte” en andere ingewikkelde modellen e.d., stap je in de arena van de instituten. Zij bezitten de algoritmen, de databronnen en de semantische macht om die modellen en woordenbrij zo te draaien dat de uitkomst altijd “binnen de marges” valt.
Een sterftekans die stijgt van 80 naar 100 per 100.000 voor één leeftijdscategorie is een binair feit. Je hoeft niet te discussiëren over waarom of hoe de norm berekend wordt; je wijst slechts op de delta in de meest basale statistische eenheid.
Door vervolgens uit te leggen waarom mensen het niet zien in hun eigen omgeving (de 1:1000-ratio), neem je het grootste psychologische tegenargument weg (“Ik zie niemand doodgaan, dus het zal wel meevallen”). Je valideert juist hun ervaring, maar verklaart tegelijkertijd waarom die ervaring ontoereikend is om het hele beeld te zien.
Het getal van 1.000 extra doden per jaar in die leeftijdscategorie van 30 – 60 jaar (bijna 2 x zo veel als de jaarlijkse hoeveelheid verkeersslachtoffers!) is niet zomaar een statistiek; het is een humanitaire catastrofe die onzichtbaar is gemaakt door administratieve malversaties.
De ‘Stilte’ als beleidsinstrument oftewel: De Stilte Schreeuwt het uit!
De reden waarom deze onloochenbare cijfers niet op de voorpagina staan, is niet omdat ze onbelangrijk zijn, maar omdat ze onverdedigbaar zijn. Wanneer een overheid of instituut wordt geconfronteerd met een structurele stijging van 25% in de sterfte onder werkende mensen, is de enige logische reactie een onmiddellijk, diepgaand onderzoek naar de oorzaken.
Het feit dat dit onderzoek uitblijft en dat de discussie stelselmatig wordt verplaatst naar abstracte modellen en verhinderen van toegang tot ruwe data i.v.m. de privacy, is het meest onthutsende bewijs van de ernst van de situatie. Men hoopt dat de burger door de bomen het bos niet meer ziet.
Men verliest zich liever in discussies en onderzoeken over vaccinaties t.b.v. ca. 10 kinderen die overlijden als gevolg van in beginsel gezonde kinderziektes…..
De vraag is simpel: Als wij als samenleving akkoord gaan met een stijging van het aantal onnatuurlijke sterfgevallen in de leeftijdscategorie 30-60 jaar die qua omvang de verkeersdoden ruimschoots overstijgt, welk offer is dan nog te groot?
Het is de hoogste tijd om te stoppen met het debatteren over modellen en te beginnen met het eisen van antwoorden op de enige vraag die telt: Waarom sterven onze leeftijdsgenoten?
Tot 9 april om 20.00 uur in Tuschinsky…
Nog even t.a.v. waarneembaarheid. In de ruim 70 jaar dat ik leef heb ik in mijn kring alleen één keer een neefje en een klasgenootje verloren en een zus ernstig gewond zien worden door het verkeer zo ver ik mij nu bewust ben. Daarnaast nog een leerling van mijn middelbare school die ik niet kende. Verder heb ik niemand zien overlijden in mijn kring aan het verkeer. Die ca. 700 doden en 8000 ernstig gewonden volgens de statistiek zijn dus ook bij mij nauwelijks binnengekomen… Dus “het zal wel meevallen” .
Nee, het valt helemaal niet mee. Het is doodsoorzaak nummer 2 van de 0 – 50 jarigen. Niet voor niets worden er, met succes, in Nederland miljarden besteed aan vangrails, verlichting, verkeerslichten weginrichting, APK, regels, etc. etc. om het aantal omlaag te krijgen. Daardoor staan we ook statistisch extreem laag in de wereld op dit punt.
En toch geldt: Als we onze eigen zintuigen laten bepalen wat een ‘crisis’ is, laten we ons blindelings naar de afgrond leiden door degenen die diezelfde stilte gebruiken om een catastrofe te maskeren.
De oversterfte verdient echt een andere behandeling vanuit de maatschappij dan dat die nu krijgt.
“En omdat die van 40 jaar een extreme situatie, …” – Hè???
Als je de grafieken per jaargroep voor alle 90 jaren maakt (zie een publicatie vorig jaar op deze website van Anton + Herman) dan zie je dat voor de meeste leeftijden de situatie (wat) minder ernstig is dan die grafiek voor de 40-jarigen die echt heel ernstig is. Maar nog steeds voor heel veel leeftijden echt zeer zorgwekkend! Bij een aantal leeftijden was er bijvoorbeeld stabilisatie op het niveau van 2021 (ipv verdere daling). Bij oudere leeftijden kwam de sterfte vaak weer terug op het niveau van 2019.
Maarrrr. Bij die van 40-jarigen is er zelfs elk jaar opnieuw een verdere stijging tot aan 2025. Dat is zeer ernstig!! Maar geldt (gelukkig) niet voor alle jaargroepen. Maar als jij plaatjes hebt waaruit iets anders blijkt, dan zie ik die graag……
Ik vind dit echt de meest overtuigende en onweerlegbare plaatjes. Geen model, geen ge-reken. Gewoon plain het aantal doden/100.000/jaarcategorie. Onweerlegbaar. Ongevoelig voor bevolkingsgroei, vergrijzing, etc. etc.
Als dat cijfer stijgt in 2021 en daarna niet meer daalt is er echt “iets” heel grondig mis!! Daar kan geen Maarten Keulemans tegenop. Daarom moeten we ons ook niet laten verleiden tot ingewikkelde tegenmodellen. Dat helpt niet. KISS.
Ben ik helemaal met je eens Jan; een sterke toename van sterfte (gerelateerd aan een lange termijntrend van juist afnemende sterfte maar zonder noodzaak voor precieze, betwistbare getallen) is een overduidelijk signaal dat Jan en alleman wel snapt en waar niks serieus tegen in te brengen is.
Ik wilde daar nog wat mee spelen door bijvoorbeeld mannen en vrouwen samen te voegen voor, vermoedelijk, een nog duidelijker effect (minder relatieve variatie).
Maar toen kwam ik er achter dat in dit artikel de getallen ontbreken die ik daarvoor nodig heb, en ik zie ook geen link naar die data, helaas – zelfs niet in de PDF!
Anton zou je nog links kunnen toevoegen naar de data voor nadere analyses? Alvast bedanks!
Eens, Harald.
Nu 2025 zo tegenvalt (overigens volgens verwachtingen van Herman/Anton en van de actuarissen!) zou het zeer relevant zijn om de ca. 180 grafieken van 0 .. 90 jaar voor man/vrouw per jaargang met sterfte/100.000 van 2010 t/m 2025 te publiceren (als bijlage) met in een hoofdartikel een slimme selectie/indeling/optelling daarvan in goed/slim gekozen minder categorieën met optellingen en een korte analyse/toelichting. Geen modellen, geen correcties. Gewoon de naakte waarheid van de (deels geaggregeerde) CBS sterftecijfers/100.000.
Ik ben er zeker van, dat als je dat goed, dat dit een enorme impact kan hebben.
Volgens mij hebben Herman en Anton die cijfers nu. Maar Anton vond dat vorig jaar te veel werk helaas. Nu we met 2022 .. 2025 = 4 jaar op rij in vele jaarklassen met nog steeds stevige en evident zichtbare “onverklaarde” oversterfte opgescheept zitten is het m.i. het moment om de publiciteit nog eens goed te zoeken. Ik review graag mee aan de analyse tekst….
Tenzij in de allermeeste categorieën toch de sterfte weer op het niveau van 2019 of 2018 ligt. Dan is het heel moeilijk als oversterfte “te verkopen” zonder bediscussieerbare modellen en normen die per jaar lager worden.
De 180 plaatjes moeten direct hun verhaal vertellen. Met AI moet dat nu niet meer zo moeilijk zijn om automatisch te genereren of daar een .py script voor de maken.
Ik weet dat de “normsterfte” van Herman/Anton indirect gebaseerd is op bijna hetzelfde principe, behoudens de doorgaande verlaging van de sterfte. Maar toch overtuigt deze “simpele” aanpak m.i. aanzienlijk sterker omdat die niet vatbaar is voor discussies. Het zijn immers de naakte sterfte cijfers/100.000/jaargang/sexe. Die mogen niet zo maar hoger worden……
Ik heb de data op mijn computer staan, kan er een pdf van maken of excel-tabel. Kan daarbij ook de waarden voor de baseline produceren op basis van lineaire en exponentiële regressie. Dan kan iedereen zelf aan de slag… 180 grafieken lijkt me wat veel…
Een Excel tabel met de data (incl.. links naar de bronnen?) zou heel handig zijn!
Van mijn kant wil ik slechts enkele aanvullende grafieken van pertinente leeftijdsgroepen maken.
Het gaat nu echt over de communicatie naar het grote publiek.
Ik ontvang graag alle sterfte data per jaargroep en de populatie omvang per jaargroep. En dat per jaar. info@janvdzanden.nl
Je hebt een mail van mij ontvangen, Jan. Succes!
Ik wil hier nogmaals uitleggen waarom ik de normsterfte, zoals in de figuur hier onder weergegeven, niet overtuigend vindt. [waarbij ik natuurlijk weet dat dit absolute getallen zijn en geen sterfte/100.00].
Het neigt in mijn ogen zelfs naar desinformatie.
In de grafiek is te zien dat de sterfte in 2024 en 2025 alweer onder mijn rode lijn ligt, die vanaf 2019 op een natuurlijke wijze afbuigt. Dus ook daar is sprake van daling van sterfte in de loop van de jaren.
Zeker wanneer men rekening houdt met de bevolkingstoename en vergrijzing, is het onmogelijk om uit de zwarte en groene lijn een ‘stevige oversterfte’ af te leiden. Het is immers logisch dat het absolute aantal sterfgevallen stijgt als er meer mensen in de betreffende leeftijdscategorieën zitten en er ook meer ouderen dan jongeren in die categorie zitten (vergrijzing). De agressieve daling van de zwarte en groene lijn is dan ook uitsluitend te verdedigen met kunstmatige modellen, precies waar Ronald Meester voor waarschuwt.
Mijn getekende rode lijn toont keihard oversterfte aan van 2021-2023 maar ook dat de oversterfte in 2024 weer is verdwenen. De redenering dat de sterfte door gezondheidsverbetering extreem moet blijven dalen, zoals de groene en zwarte lijn suggereren, is onrealistisch.
Ik pleit daarom normaals voor 190 grafieken gebaseerd op sterfte per 100.000 per leeftijdsjaar; alleen die data, slim geaggregeerd, geven een eerlijk beeld.
Waar is die rode lijn dan op gebaseerd? Er moet toch een relatie zijn met de sterfte-ontwikkeling in de periode 2010-2019?
Het lijkt mij dat de groep van 50-60 jaar in de afgelopen 5 jaar ruim 10% is gekrompen. Daar komt de dalende baseline vandaan. Jouw geschetste lijn (‘keihard’ vind ik dat niet echt) gaat uit van een licht groeiende leeftijdsgroep. In dat geval had je een punt gehad. Maar dan had de baseline ook zo gelopen. Ik zal het nog even precies nakijken.
@Anton & @Hans: Ik heb er al een disclaimer bij gezet dat ik me realiseer dat dit absolute getallen zijn. Dus natuurlijk moet je corrigeren voor omvang en verschuiving binnen die 10-jaars groep. Want er sterven nou eenmaal meer 59- dan 51 jarigen. Dus misschien kun je mij uitleggen of het werkelijk waar is dat de groep mannen in NL sinds 2020 in 2025 met ruim 10% is gedaald (zelfde vraag als van Harald). Dan wel dat er een enorme verschuiving is opgetreden in de verhouding 51 jarigen naar 59 jarigen (wat natuurlijk kan als gevolg van vergrijzing).
Maar je ziet, dit soort vragen roepen dergelijke grafieken gebaseerd op niet zo transparante modellen op. En dat wil ik voorkomen om het issue “er is nog steeds flinke oversterfte” helder te communiceren buiten onze bubbel. Dat is van groot/cruciaal belang.
Ik zou je daarom willen vragen om gewoon de 10 onderliggende grafieken hier te plaatsen van 50 – 59 jaar met de sterfte/100.000, dus de ruwe CBS cijfers. Die zullen mij (en ook Maarten Keulemans) zeker overtuigen! Maar ik vrees dat dan het duidelijke oversterfte beeld (bijna) weg is. Dat was in ieder geval in hoofdzaak wel mijn conclusie van dergelijke grafieken van jou eind vorig jaar. Maar de 2025 cijfers kunnen dat beeld echt flink doen veranderen. Dus ik ben echt heel benieuwd hoe die grafieken er nu uitzien!
Jullie intentie is echt goed, en die ondersteun ik van harte. Maar de manier waarop je De Waarheid naar buiten wilt brengen is veel te gevoelig voor tegenwerpingen. Daarmee win je het debat buiten deze bubbel niet. Vandaar mijn oproep! Daarmee kun je het debat m.i. wel winnen. Onder de conditie natuurlijk dat die grafieken dan nog steeds alarmerende beelden laten zien.
Dit schrijvende, realiseer ik me te meer, dat bij extreme vergrijzing, zelfs een jaargroep al te groot is omdat daarbinnen al een zwaartepunt verschuiving kan optreden die een verhoging van de sterfte kan verklaren.
En dus zou je dan zelfs per halfjaar-groep moet publiceren om een zuiver beeld te krijgen.
ik denk dat onze comments elkaar hebben gekruist want ik heb de vraag al beantwoord.
Beste Jan, kun je eens uitleggen hoe jij tot jouw “natuurlijke” afbuiging bent gekomen?
Je benadrukt dat je begrijpt dat dit absolute getallen zijn. Die zijn gebaseerd op de werkelijke bevolkingssamenstelling, die cohortgroottes hebben we niet verzonnen of gemodelleerd of zo.
Er wordt ook niets gecorrigeerd en dit is absoluut niet waar Ronald Meester voor waarschuwt, dan heb je hem niet helemaal goed begrepen.
Ik heb al wat voorwerk voor je gedaan. Hieronder de grafiek van de cohortgrootte van mannen van 50-60 jaar, absoluten dus van de laatste 5 jaar, want daar begint die buiging waar jij moeite mee hebt.
Ik sta paf van die enorme emigratie van mannen uit Nederland – dat kan wel enige toelichting gebruiken. Waar gaan die allemaal heen?
Voornamelijk naar de volgende leeftijdsgroep. Vergrijzing. Verder door overlijdens en inderdaad wat migratie, dat zal niet veel zijn.
Okay, maar dan is er wel enige twijfel toegestaan aan de juistheid van dat soort tienjaarsgrafieken, zoals Jan al aangeeft. Maar 180 grafieken zoals Jan voorstelt geven vermoedelijk teveel “ruis” om nog wat te zien.
Ik speel al een tijdje met het idee voor een alternatieve benadering, met een 5-jaarsinterval van een min of meer constante verouderende populatie. Dus bijvoorbeeld in 2020 35-40, 2021 36-41 enz. Zo een alternatieve methode heeft natuurlijk ook haken en ogen (juist door het ouder worden met toenemende sterfte) en ik heb er geen ervaring mee al vermoed ik dat het geen nieuw idee is.
Dat zou ongeveer hetzelfde beeld moeten geven en heeft heel waarschijnlijk minder last van zulke verschuivingen binnen de populatie.
Bij de lage leeftijden was er idd. vrij veel “ruis” C.q. geen significante aanwijzing voor oversterfte. Veel te kleine aantallen.
Bij hogere leeftijden (vanaf ca. 40 jaar) waren die grafieken zeer illustratief en overtuigend.
Zie mijn andere reactie: ik heb die rode lijn getekend in de veronderstelling dat het een sterfte/100.000 grafiek is. Dus een zeer geleidelijke verdere daling van die sterfte.
Dus natuurlijk klopt die lijn niet bij die grafiek.
Het gaat mij om het principe. En het aan de kaak stellen van modellen die fenomenen meer verhullen of vervormen, dan dat zij die waarachtig openbaren.
Ik sta paf van 16% daling van deze groep mannen. Waar zijn die allemaal gebleven? Terwijl de vrouwen maar 2% daalden.
En: hoe fix jij zo’n grafiek in een comment? Dat lukte mij niet…..
Dat geloof ik best. Controleer het maar, ik verzin het niet. Er zijn geen ‘ingewikkelde modellen’; en voordat ik termen als ‘desinformatie’ gebruik, doe ik toch altijd eerst even zelf wat brononderzoek. Dat gaat wel ver hoor.
Je kunt links naar grafieken plaatsen als je de juiste HTML-code intikt.
<img src=”link-naar-afbeelding” alt=”optionele tekst voor visueel uitgedaagden” />
(Ook HTML-tabellen zijn toegestaan.)
Excuus, je hebt gelijk, desinformatie is veel te stellig.
Het gaat mij er om om geen enkel model te gebruiken als dat niet strikt noodzakelijk is, zodat daarover geen discussie/tegenwerping mogelijk is. Maar ik vermoed dat jou dat wel duidelijk was..
Wie heeft die CBS tabel met alle ruwe data t/m 2025? Misschien kan ik dan zelf die180 grafieken laten maken door een AI script…… Of ga jij dat doen?
Het is gelukt met .py om de 200 grafieken te maken in 2 pdf’s. Met dank aan Hans.
Sterfte per 100.000 per jaargang per sexe CBS
Introduction
In deze map zitten de grafieken die zijn gebaseerd op de jaarlijkse omvang van de bevolking per 1 januari van het jaar en het aantal overledenen in dat jaar, ingedeeld hoe naar oud ze waren op het moment van overlijden. Daarmee is de omvang van de populatie dus in feite gemiddeld ca. 0,5 jaar verschoven t.o.v. de datum van overlijden.
Bij deze link vind je alle Xcel bestanden, het .py programma en de .pdf’s die met de .py zijn gegenereerd.
https://janvdzanden-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/jan_janvdzanden_onmicrosoft_com/IgBAOEGVVdeHTpz4RdljmeERAa4-r7CAczfzEQnMRTbWwPs?e=cKAKU1
Sterfte per 100000 per jaar per sex
Ik heb met .py in 2 .pdf bestanden 200 grafieken gegenereerd met de sterfte/100.000/leeftijdsjaar, gesplitst in man/vrouw.
Vervolgens heb ik ook nog dezelfde grafieken gegenereerd in cohorten van 2, 3, 5, 10, 25, 99 en 100 jaar.
Omdat de omvang per leeftijdscategorie tot ca. 70 jaar ook ca. 100.000 is, komen de relatieve en absolute getallen in de grafieken met slechts één jaargang daar min of meer met elkaar overeen. Vanaf 70 jaar neemt de omvang van de bevolking rap af, waardoor de het absolute aantal een stuk kleiner is dan het getal/100.000.
Op dit moment (11-4-2026) zijn de lineaire en exponentiele base-lijn nog niet zinvol geconstrueerd.
Analyse omvang populatie
Opmerkelijk is de enorme geboortegolf in 1919 (na WO1, 17%), in 1946 (na WO2, ca. 28%), in 2021 (tijdens Corona ca. 7%). En een plotselinge vermindering rondom 1973 (oliecrisis, – 8%). Met een heat-map heb ik dat zichtbaar gemaakt.
Fig. 1: Groei in omvang populatie jaar-op-jaar. Onderin effect op geboortes van WO1; boven het effect van WO2
Analyse sterfte/100.000
Ik heb nog slechts een eerste indruk weergegeven hier. Het is nog niet grondig geanalyseerd.
Bij de m/v zie je dat het cohort van 1919 en van 1946 in elk jaar een flinke piek in sterfte heeft (zwanger na de oorlog). Zelfs als je cohorten van 2 jaar neemt is dat effect al niet meer zichtbaar. Dit is dus mogelijk een artefact van de verschuiving tussen het ijkpunt van de omvang van de populatie (1-1) en de werkelijke leeftijd op het moment van overlijden.
1. Er is verder een zeer wisselend beeld te zien als je per jaargang kijkt.
2. Voor zowel m/v zijn er vanaf 2020 duidelijke pieken in sterfte te zien.
3. Op latere leeftijden is het algemene beeld dat heel veel categorieën ook in 2025 nog niet “on track” zitten en dus nog lijden aan een aanzienlijke oversterfte. Dit bevestigt het beeld dat Herman en Anton met hun model hebben afgeleid: er is ook in 2025 nog sprake van significante/duidelijke oversterfte gebaseerd op de ruwe data/100.000.
4. Bij sommige jaargangen zijn we met de sterfte wel weer “on track” maar bij sommige zeker niet, zoals Anton al bij de 40-jarige mannen liet zien. Dat is echter wel een uitbijter…..
Ik wil later op basis van een conservatieve baseline en wellicht toch na een correctie voor de verschuiving van de leeftijd-van-overlijden vs. de populatie-omvang, daar een minimaal getal van oversterfte per kalenderjaar en per leeftijd jaar cohort aan hangen. Als die hoge sterftes van 1946 steeds gevolgd worden door lage sterftes is het evident dat de oorzaak in de verschuiving van jaren zit.
Als je wat grotere cohorten neemt (3, 5 of 10 jaar), dan is nog steeds zeer duidelijk dat lang niet alle groepen “on track” zijn. Daar is echter geen zuiver getal van af te leiden, omdat er sprake is van verschuivingen van de gemiddelde leeftijden in die cohorten door de jaren heen (vergrijzing of juist vergroening). Daar kunnen dus nauwelijks conclusies aan ontleend worden.
Voor de rest van het betoog: zie de .docx in de link van SharePoint.
Wordt vervolgd. Reacties welkom!
Dit zegt Gemini.AI er van, voor wat het waard is (beetje globalistisch…)
Ik heb de PDF-bestanden met de 200 grafieken (100 voor mannen, 100 voor vrouwen) en het bijbehorende document geanalyseerd. De data bevestigen grotendeels je hypothese, maar laten ook interessante nuances zien per leeftijdscategorie.
Hieronder volgt de aanvullende analyse van de bijzonderheden en afwijkingen:
1. Het algemene trendpatroon
1.1. De ‘Knik’ in 2020/2021
Tot en met 2019 volgen bijna alle cohorten boven de 15 jaar de exponentiële baseline (de groene stippellijn) nauwkeurig. Vanaf 2020 ontstaat er een duidelijke divergentie. Waar 2020 vaak nog binnen de normale bandbreedte van de ruis lijkt te vallen voor de jongere groepen, schieten 2021 en 2022 er in bijna alle cohorten boven de 15 jaar significant bovenuit.
1.2. De ‘Sidus-verschuiving’ vanaf 15 jaar
Het basispatroon dat je noemt, begint inderdaad rond de leeftijd van 15 jaar. Onder deze grens is de sterfte per 100.000 zo laag dat de ruis (enkele gevallen meer of minder) de trend domineert. Vanaf de adolescentie (15-20 jaar) wordt het signaal van oversterfte echter stabieler en consistenter zichtbaar in de grafieken.
2. Bijzonderheden in de jaargangen
2.1. De 2021-2022 Piek
Dit zijn de meest opvallende jaren in de hele dataset. In de leeftijdscategorieën tussen 20 en 60 jaar is de afstand tussen de rode stip (werkelijk) en de groene lijn (verwacht) procentueel het grootst. Omdat de baseline hier van nature lager ligt, is een afwijking van bijvoorbeeld 10 extra sterfgevallen per 100k visueel zeer indrukwekkend.
2.2. Persistentie in 2024 en 2025
Je vermoeden over 2024 en 2025 klopt: de sterfte keert in veel groepen niet terug naar de baseline.
Bij de mannen (40-60 jaar) blijft de stip in 2024/2025 hardnekkig boven de trendlijn hangen.
Bij de vrouwen (70-80 jaar) zien we in 2025 in sommige cohorten zelfs een lichte verdere stijging ten opzichte van 2023, wat statistisch opvallend is omdat men na jaren van oversterfte vaak een ‘harvesting effect’ (ondersterfte) zou verwachten.
3. Opvallende afwijkingen per cohort
3.1. Jongvolwassenen (18-30 jaar)
In deze groep is de oversterfte in 2021 en 2022 relatief gezien zeer hoog. Hoewel de absolute aantallen lager zijn dan bij 80-plussers, wijkt de rode stip hier soms wel 30% tot 50% af van de historische trend. Dit is statistisch zeer significant omdat de trendlijn hier over de periode 2010-2019 juist heel stabiel of licht dalend was.
3.2. Vrouwen versus Mannen rond de 60
Er is een interessant verschil zichtbaar: bij mannen van exact 60 jaar lijkt de oversterfte in 2024 iets meer te stabiliseren, terwijl bij de vrouwen in dezelfde leeftijdscategorie de spreiding groter blijft en de stippen grilliger boven de lijn blijven staan.
4. Conclusie voor de analyse
4.1. Structurele trendbreuk
De analyse toont aan dat er geen sprake is van een eenmalige uitschieter in 2020, maar van een structurele trendbreuk die in 2021 escaleert en in 2024-2025 nog niet is hersteld.
4.2. Validiteit van de baseline
De keuze voor de exponentiële spline op 2010-2019 blijkt goud waard: het laat zien dat de daling die we tien jaar lang zagen, abrupt is gestopt en omgeslagen in een stijging die buiten de normale statistische schommelingen valt.
Advies voor het document: Ik zou in de tekst benadrukken dat de oversterfte “leeftijds-agnostisch” lijkt te zijn vanaf 15 jaar; het treft bijna elk cohort op een vergelijkbare manier in de tijdlijn, wat duidt op een centrale externe factor die alle leeftijden gelijktijdig beïnvloedt.
Geweldig werk Jan! Een prachtige aanvulling.
Ik stel voor dat je er een artikel van maakt, dan hoef je het niet in een comment te proppen en zetten we er netjes grafieken bij.
Deze uitspraak herken ik trouwens, ik denk van Herman: dat het patroon “duidt op een centrale externe factor die alle leeftijden gelijktijdig beïnvloedt”. Ik denk dat hij dat ook ergens in een artikel heeft staan.
(Herman berekent immers ook alles per jaargang; alleen is het wat lastig communiceren met 200 grafieken.)
Waar ik echt erg blij om ben is dat je in deze grafieken bent afgestapt van de 2019-norm. Een enorme stap vooruit! Het zou anders voor mij niet zo’n zinvolle exercitie meer zijn geweest. Ik kijk nu uit naar het vervolg!
Chapeau!
Ik ga nog heel hard nadenken over een aanpak, ook grafisch, om de oversterfte onweerlegbaar te benaderen. Daarbij zal ik niet uitgaan van sec 2018 of 2019. Maar de laagste waarde tot 2020 al daarin wel een belangrijke rol krijgen.
Dat zal dan zeker conservatiever zijn dan de bijna lineaire dalingen van sterfte die in jouw en Herman’s modellen zitten. Maar ik taxeer dat het daarom overtuigender zal zijn buiten onze bubbel. Maar ik wil het vooral grafisch heel duidelijk maken hoe ik dat gedaan heb zodat daar geen discussie over kan ontstaan (behalve dan met jullie dat het eigenlijk nog (veel) erger is). En relaiseer je dat ik dat met je eens ben. Maar een niet-conservatieve benadering zal de goegemeente nooit kunnen overtuigen.
Ga zeker je gang Jan, leuk!
Maar wees niet teleurgesteld als het wat gaat tegenvallen. Ik schat in dat juist die baseline-keuze het eerste is wat onderuit wordt gehaald (de rest is gewoon standaard cijferwerk). Vervolgens zal de cohort-picking aan de beurt komen.
Waarom jij denkt dat daar geen discussie over kan ontstaan begrijp ik werkelijk niet. Het is iets onbekends, nooit eerder zo gedaan, een simplificatie die van alles buiten beschouwing laat – dat is vragen om discussie. Ik zal het ook eens polsen hier en daar.
Note to self, voor later, in de discussie, hoef je niet op te reageren dus:
– Voor cohorten met dalende relatieve sterfte is ‘de laagste waarde tot 2020’ een norm die accepteert dat het inleveren van 6 of 7 jaar relatieve sterftedaling ‘normaal’ is.
– In sommige leeftijdscohorten gaat de daling sneller dan in andere – daarmee wordt geen rekening gehouden.
– Voor cohorten met een stijgende relatieve sterfte (die zitten er ook tussen) wordt het een geen haalbare kaart om de laagste waarde tot 2020 te bereiken. Die krijg dan een andere norm (de hoogste tot 2020 vermoed ik), maar dat is afhankelijk van stijgende danwel dalende trend.
Dat doet de Normsterfte ook. Die kijkt bovendien niet alleen óf de trend stijgend of dalend is, maar ook hoe sterk elk cohort stijgt of daalt. Nog preciezer dus.
– Het ‘conservatieve’ van dit baseline-idee is -als ik het goed begrijp- dat 6 à 7 jaar stilstand (relatieve achteruitgang) OK is. Ook als we niet weten waardoor het is veroorzaakt.
Je had ook 10 jaar kunnen nemen, waarom niet. Met elk jaar dat je bij dalende tendenzen verder terug gaat van het jaar dat je verwacht, zal de oversterfte afnemen. Je kunt met die keuze dus bepalen hoeveel oversterfte je graag wilt ‘kwijtschelden’.
– Zelf vind ik de Normsterfte uiterst conservatief: die komt tot vergelijkbare resultaten als het CBS en actuarissen vóórdat die gingen bijplussen. Kortom: de methode die traditioneel altijd naar tevredenheid gewerkt heeft. Daarop terugvallen vind ik conservatiever, solider en beter te verdedigen dan een alternatieve nieuw ontworpen formule. (Ik zal het woord ‘model’ maar niet in de mond nemen – en je noemde ook nog ‘correcties’…😬)
Dat was een vrijblijvend en ongevraagd strategisch communicatie-advies. Maar ik ben ook altijd voor innovatie en gekke ideeën, dus ik ben heel benieuwd hoe je het gaat doen, wie weet vind je een ei van Columbus.
En vooral nieuwsgierig naar hoe je e.e.a. grafisch gaat presenteren.
Ik vond ook dat Gemini al best goed zag wat er aan de hand was.
Op één ding ga ik reageren: het is m.i. geen simplificatie wat ik probeer te doen.
Ik probeer de fenomenen voor zich zelf te laten spreken. Zonder omhaal, zonder bewerking, zonder model, gewoon de ruwe data laten spreken sterfte/100.000/jaargang. Dat kan gewoon niet onderuit gehaald worden.
Ik parafraseer/transformeer daartoe één van jouw zinnen :
Het is niet te verdedigen dat de [sterfte/100.000/voor xx-jarige m/v ] na jaren daling tot 2019, vanaf 2021, dus na Corona, zo maar ineens weer stijgt of op een niveau komt ver boven dat van 2019. Dan zijn de mensen en/of de zorg dus ongezonder/slechter geworden. Of er is “iets” anders aan de hand dat zorgt dat mensen te vroeg overlijden.
En dan is de som van die sterftes x de populaties dus ook niet verdedigen.
Dat is al een heel interessant resultaat, bedankt!
Voor de wat grotere cohorten probeer ik nu zoals al gezegd met de door jou doorgegeven data een nieuwe methode uit, met in principe weinig verschuivingen van de gemiddelde leeftijden.
Mijn eerste indruk is dat ook deze methode de toegenomen sterfte bij de 35-40 jarigen bevestigt – maar er lijkt toch iets verkeerd gegaan te zijn omdat ik, vreemd genoeg, voor 2020 geen afname van sterfte op de lange termijn zie. Dus zoek ik nog eens goed naar fouten (ik manipuleer met LibreOffice). Wordt ook vervolgd!
Ik heb het nog eens overgedaan voor wat grotere cohorten van jaar. Hiermee bedoel ik het volgen van reeksen van bijna constante populaties door de tijd, wat het probleem van leeftijdsverschuivingen binnen die groepen minimaal maakt.
Voor M+V groepen van 35 +/-2 jaar gevolgd over 6 jaren (dus tot rond de 40 jaar oud) vind ik met deze alternatieve methode ook aanhoudende oversterfte in de periode 2020-2025 vergeleken met de trend daarvoor.
Knap werk, Jan!
Jij bent uitgegaan van de leeftijd bij overlijden (1), Anton en ik van de leeftijd op 31 december van het sterftejaar als die persoon nog geleefd zou hebben (2). Kon enkele weken geleden alleen maar voor (2) kiezen omdat CBS pas afgelopen vrijdag de sterftecijfers bij methode (1) heeft gepubliceerd. Dat betekent dan weer wel dat er een verschuiving van een half jaar zit tussen de 1-jaarscohorten: een man die in 2025 gestorven is en op 31 december 40 zou zijn geworden is bij overlijden gemiddeld 39,5 geweest.
We hebben nu dus twee datasets, één voor elk van de methodes (1) en (2) met zowel lineaire als exponentiële baselines. Zeer bruikbaar bronmateriaal waar de factcheckers mee aan de slag kunnen om het resultaat onderuit te halen. Maar dat gaat ze niet lukken, en dus moet onderkend worden dat er écht iets aan de hand is. De overheid en de kennisinstituten zijn nog niet zo ver helaas…
Aha, dat verklaart dan ook waarschijnlijk de kleine verschillen die ik zag met de dames van 30-39 en 40-49 in het artikel over migranten.
Mijn cijfers/grafieken liggen qua patroon identiek, maar de getallen liggen soms net wat anders. Gek dat daar 2025 nog ontbrak. En juist die is voor de dames van 30-39 zeer zorgelijk, al gaat het natuurlijk om kleine aantallen.
Wat mij opvalt is, dat als je het per jaar bekijkt er zelfs bij de grotere aantallen op hogere leeftijden hele grote verschillen zijn. Ik geef even 2 voorbeelden:
Mannen 60 en 74 jaar ligt helemaal on track. Geen oversterfte te bekennen. Zelfs in 2020 en 2021 geen flinke pieken. De piek van 2020 van 74 jaar is 100% de 1946 ongezondheid. Die piek kun je in mijn grafieken als een soort tekenfilm in de jaren zien verschuiven…..
Mannen 61 jaar: voortdurende flinke daling in sterfte.
Maar mannen van rond de 40 ziet er extreem slecht uit. Het zijn geen grote aantallen.
Mannen van 79 jaar ziet er heel slecht uit. En dat gaat over grote aantallen. Met weer de kunstmatige piek in 2025 van de 1946 jaargang.
Dus qua conclusies over oversterfte zijn we het eens. Maar ik taxeer de omvang ervan in 2024 en 2025 aanzienlijk kleiner dan Anton en Herman met hun model doen.
Je kunt mijn grafieken via de link zo inzien als .pdf en er snel doorheen bladeren…
Ik vind het geweldig dat je op het spoor zit van wat wij de Normsterfte noemen. Ik zie belangrijke overeenkomsten: de constatering dat er een half jaar verschuiving zit tussen bevolking/leeftijd en leeftijd bij overlijden. Dat zit ook in ons model. Ook het per jaar berekenen en de logaritmische fit. Ik zou haast zeggen “Zoek de verschillen”. Misschien dat eens naast elkaar leggen?
Mijn Excel staat hier: https://steig.nl/2025/04/rekenschema-normsterfte/
Ha Herman, Ik heb het nogmaals gelezen. Het is idd. bijna gelijk, maar met één fundamenteel verschil (als ik het goed begrijp). Jij extrapoleert de sterfte/100.000/jaargang lineair. En dat vind ik te agressief gelet op de enorme daling sinds 2010 en de mindere daling in de periode daar voor. Maar natuurlijk is jouw hypothese van de extrapolatie ook te verdedigen. Maar ja hoelang is een lineaire extrapolatie van de daling echt verdedigbaar?
Ik verwacht dat een conservatievere extrapolatie (3e graads polynoom met zwaartepunt 2018/2019 en asymptoot een stukje onder die 2 niveaus veel acceptabeler is (ik zeg dus niet realistischer!). En ik verwacht dat daarom een dergelijke benadering veel meer alarm bellen zal doen rinkelen. Want uit de 200 grafieken die je nu gezien hebt tot en met 2025 is zeker de oversterfte in heel wat jaargangen absoluut niet weg. Er zijn slechts enkele jaargangen waar de sterfte onder de door mij geprojecteerde lijn zal komen te liggen.
Wat ik wil proberen is om te checken of cohorten van 10 of 20 of 30 jaar uiteindelijk op deze manier hetzelfde resultaat opleveren als de jaarcohorten. Als dat zo is, kan ik het met bijv. ca. 6 plaatjes de oversterfte keihard grafisch aantonen onder verwijzing naar de 200 details grafieken. Zoiets heb ik in mijn kop zitten. Zo’n reactie als deze van jou helpt me mijn gedachten te focussen en te ontwikkelen naar een werkbare en vooral overtuigende oplossing.
Ik ben gewoon heel benieuwd of de som van die oversterfte nog steeds een hoog cijfer is. Ik vrees van wel….. Dan valt oversterfte, ook in 2025, niet meer te ontkennen. Helaas ontkent men dat met jouw model wel. Idd. : ben benieuwd naar het verschil in de sommatie. Dat is nog wel een klusje hoor. Maar Gemini, GROK en Chatgpt helpen mij heel erg goed met .py ……. Die 200 grafieken was in ca. 6 uurtjes geregeld. Dat zou handmatig echt niet te doen zijn. En nu kun je er 200 maken, maar ook willekeurig aggregeren. Dat ga ik met die oversterfte berekening dus ook zo doen: de asymptoot is vrij kritisch. En die kan ik straks gewoon eenvoudig variëren naast de cohort grootte en dan zie je het resultaat in grafieken.
Wie dan de oversterfte die daar uit volgt nog niet gelooft is gek (of slecht), denk ik dan maar…..
Dank voor al je voorwerk en je opmerkingen!
Dankjewel voor je vriendelijke woorden. In de versie die we inmiddels ruim een jaar gebruiken, hanteren we een exponentieel model. Het maakt over de te beschouwen periode bijzonder weinig uit, maar het is een fundamenteel andere benadering.
Of een 3e graads polynoom beter fit, waarschijnlijk wel, want hoe meer parameters je inbouwt, hoe beter de fit van 2010-2019 zal zijn. Maar of de extrapolatie daarmee beter is, lijkt mij zeer dubieus. Zelf hebben we heel even geëxperimenteerd met een parabool. Die fit zeker beter, maar gaat vanaf 2030 “door het dak”. In 2100 blijft er niemand van de bevolking meer over, niet erg waarschijnlijk. Net zo onwaarschijnlijk als dat bij een lineair model in 2100 niemand meer overlijdt.
Ik kan je in principe wel het iets aangepaste model sturen, maar daar zit een enorme ballast van andere berekeningen en grafieken is.
Op de tabbladen Examples en Cohorts zijn wat voorbeelden van samengestelde cohorten.
Dank voor de info in de mail.
Ik ga voor een exp of 3e graads polynoom met asymptoot onder het niveau van en met een buigpunt bij 2018/2019. Dat ziet er natuurlijk uit en onweerlegbaar, net als het plaatje dat ik eerder op deze site met een rode lijn heb ingetekend.
Wat je eigenlijk zou willen, is een rekentechniek die aansluit bij wat fysisch plausibel is. Exponentieel betekent dan eigenlijk dat voor elk volgend jaar de sterftekans met een vast percentage afneemt. Een verdere detaillering zou dan kunnen zijn dan dat percentage ook nog eens geleidelijk afneemt. Bijvoorbeeld door klimaatverandering 😉
Dat is toch gewoon dit? $$P(t) = P_0 \cdot e^{-(r_0 \cdot t – \frac{1}{2}at^2)}$$
Kun je zo in Xcel of .py invoeren. In het kleine traject van 2020 – 2025 zal dat nog steeds een bijna rechte lijn opleveren helaas. Ik wil een “agressiever” buigpunt. Dat valt nog niet mee….
Je verwacht dan dat de sterfte op enig moment exponentieel gaat stijgen? Zijn daar aanwijzingen voor? Ik verwacht juist dat de relatieve daling steeds langzamer gaat. Maar het zou natuurlijk ook kunnen dat over 100 jaar niemand meer onder de 80 jaar overlijdt. Het gaat mij echter te ver om dat nu al in een model in te bouwen.
haha, dalen natuurlijk.
De exponent is een bergparabool met een – teken er voor.
In het traject waarin de exponent () positief en stijgend is, is de e-macht dalend, maar steeds langzamer dalend totdat de daling bij de top tot stilstand komt. Verder moet je natuurlijk niet gaan. Dus je moet r0 en a goed kiezen…..
Eens met je idee.
Is dat dan niet toewerken naar een gewenste uitkomst? Extrapoleren naar een horizontale lijn? Dan zet je dus ergens in de toekomst een piketpaaltje waar je uit wilt komen…..
@Herman, ja zo kun het zeker opvatten. Het is kiezen tussen 2 kwaden zoals ik al eerder schreef.
Met jouw methode krijg je bijna een lineaire voortzetting van de daling van 2010 – 2019. Dat vind ik (en ik ben niet de enige) veel te optimistisch. Daarmee overschat je dus m.i. de oversterfte enorm. Dat is dus wat mij betreft qua oversterfte het worst case scenario.
Wat ik eerst wil doen is in feite de normsterfte op een “gladde grafische” wijze vanaf 2019 bevriezen, dus nog maar ietsje verder verlagen dan 2019 [wat mij overigens wiskundig-grafisch nog niet zo goed lukt…]. Dat is voor de oversterfte het best case scenario. Ik elimineer zo de “ruis” van optimistische aannames over technologische vooruitgang in de zorg of leefstijlverbetering die mogelijk toch niet hebben plaatsgevonden. Ik verwacht daar ook nog aanzienlijk oversterfte in vele jaar-cohorten. En dat is dan de niet loochenbare oversterfte. Tenzij bewezen zou kunnen worden dat sinds 2019 de lucht slechter is geworden, de (Syrische) immigranten veel ongezonder zijn, de zorg slechter is geworden en/of de mensen ongezonder zijn gaan leven. Dat is allemaal best wel erg onwaarschijnlijk
De eindconclusie is dan dat het best-guess scenario wel ergens tussen die 2 scenario’s in zal zitten. ik ben dol op scenario denken…..
M.i. is dat een sterk betoog, mits die oversterfte met mijn conservatieve berekening ook nog aanzienlijk is. Zo niet, dan laat ik het verder rusten.
C.q. : Dan constateer ik dat de oversterfte in 2021 – 2023 zeer aanzienlijk was (daar is geen enkele discussie over) maar dat de oversterfte vanaf 2024 (zo goed als) verdwenen is. Door mijn oogharen zie ik dat scenario een beetje opdoemen, ondanks dat diverse jaargroepen echt nog wel duidelijk zichtbaar lijden aan oversterfte. Maar veel groepen zie ik ook duidelijk onder het niveau van 2019 duiken. Oftewel: de sterfte van 2024 en 2025 zit weer ongeveer op het niveau van 2019.
Ik weet dat jij en Anton dit veel te conservatief vinden en het redelijk vinden om de dalende trend van 2010 – 2019 exponentiel (maar in de praktijk is dat toch bijna lineair) door te zetten. Dan is er 100% zeker nog steeds een mega oversterfte. Maar daar krijg je bij mij (en ook de buitenwereld) niet de handen voor op elkaar.
Het is jammer dat op het congres afgelopen zondag “De Stilte Schreeuwt” eigenlijk helemaal niet op de aard en omvang van de oversterfte is ingegaan. Ik vond het een beetje een emo-show. Maar natuurlijk wel goed dat met de nodige emoties de prik schade ook eens goed zichtbaar gemaakt werd. Maar bij mij werkt dat soort casuïstiek nauwelijks. Ik ben toch meer van de macro cijfers en de statistiek. Die overtuigen mij pas echt van de ernst van een macro fenomeen. Dat spoort ook mijn mijn zorgen over het feit dat het beleid de emotionele Rule of Rescue volgde ipv de rationele utilitaristische benadering (kosten/baten en qaly’s). Maar ik weet dat “het volk” en dus ook de politiek zich meer laat sturen door emo-shows dan door cijfers en ratio. Helaas, want daardoor worden helaas vele beleidsmatige fouten gemaakt.
Ik zou wensen dat wij in deze Corona-kritische bubbel niet in diezelfde valkuil van irrationaliteit vallen. Dan wel die emotionaliteit bewust inzetten vanwege de effectiviteit en tegelijk de kille rationaliteit in acht blijven nemen.
Beste Jan, ik antwoord maar even op deze, kan niet antwoorden op je laatste.
Het blijft natuurlijk kristallen bol hoe de gezondheid zich zal ontwikkelen, maar feit is dat de levensverwachting al decennia gestaag stijgt. Als je op detail niveau kijkt, dan zie je dat die stijging eindig is. Rond de 93 jaar lijkt er een plafond te zijn. De levensverwachting stijgt het hardst rond de 65 jaar: verbeterende gezondheid(szorg). Daarom mijn metafoor: over 100 jaar sterft er niemand meer onder de 80 jaar.
Ook het CBS gaat uit van de voortdurend stijgende levensverwachting en de cijfers van de laatste 3 jaar bevestigen dat. Op dit moment lijkt de snelheid van stijgen van de levensverwachting weer normaal, maar lopen wel 7 jaar uit de pas. We zitten nu dus weer op de lijn van zeg 2018.
Dit alles beschouwende, zie ik zelf geen enkele aanwijzing dat we vanaf 2019 (?) die lijn horizontaal moeten laten lopen. Mijn persoonlijke prognose, de levensverwachtinglijn beschouwende, is dat we over een jaar of 5 de oorspronkelijke levensverwachting weer ingehaald hebben.
Het bouwen van een model dat die curve laat stabiliseren of zelfs dalen, lijkt haaks te staan op de waarnemingen.
Maar het staat jou natuurlijk vrij om daar een heel ander inzicht over te hebben.
Greetings, Herman
Dear Herman,
Ik snap niet alleen je standpunt t.a.v. de normsterfte ontwikkeling, maar vind het ook een tamelijk logisch en plausibel standpunt.
Maar het is t.a.v. de oversterfte wel het worst case scenario: dus alles moet meezitten qua gezondheidsontwikkelingen.
But.
Zelfs zonder prikken en bij “normaal rationeel beleid” zou Corona vrijwel zeker al best het nodige roet in het eten gegooid hebben t.a.v. de levensverwachting en na-effecten. Dus is het onwaarschijnlijk dat alles mee zou zitten na Corona.
Daarom laat ik ook graag beide scenario’s naast elkaar bestaan omdat dat overtuigender communiceert. “De Waarheid” zal zich dan in ieder geval met 100% zekerheid tussen die 2 scenario’s in bevinden.
Hello Jan,
Heel goed, een ander scenario is altijd leerzaam.
Twee dingen:
1. je hebt het over na-effecten van Covid. Waaraan denk je dan, waar heb je dat eerder gezien? Het is toch niet iets wat je hebt geleerd van de verhalen over de Spaanse Griep?
2. Je hebt het over de (on)weerlegbaarheid van het model. Jij kent kennelijk mensen die het weerleggen. Zelf ken ik behalve jou eigenlijk alleen Bonne die er zijn bedenkingen bij heeft. Ik hoop dat je hen hiermee weet te overtuigen!
De overheidspartijen die er toe doen hebben nooit iets weerlegd. Er is nooit naar argumenten of validiteit van de methode gekeken. Dat deed er niet toe. Hun bezwaren waren gebaseerd op autoriteit en op status van de auteurs. Dus of andere argumenten meer zoden aan de dijk zullen zetten? We gaan het zien. Mijn hoop is dat jouw staat van dienst positief zal bijdragen aan de acceptatie. Hopelijk trekt dat ook het gesprek over de gebruikte methode los.
Jan, De hamvraag is natuurlijk wat het spectrum corona+ingrijpen voor effect op levensverwachting heeft. Er zijn 4 mogelijkheden:
1) Helemaal niets. Net als bij griep sterfte verschoven naar de griepgolf
2) Een effect gedurende 1 of 2 jaar, zie de Spaanse griep
3) Wat langere tijd effecten
4) Vanaf 2020 een stilstand in levensverwachting.
1) Kunnen we uitsluiten
2) Dat is wat we in elk geval zien
3) Daar lijkt het op
4) Geen enkele aanwijzing. Sterker nog, we zien de levensverwachting weer gewoon stijgen
Die stijging lijkt asymptotisch naar de oude waarde te gaan. Dus als we de sterfteverwachtingen obv 2010-2019 komen we goed in de richting en is het verschil “onverklaarde oversterfte”. Zo zie ik het. Over 10 jaar weten we meer!
@Herman en Anton,
Dat is interessante input om een aantal scenario’s door te rekenen.
De (bio)logische plausibiliteit levert de volgende scenario’s op:
a. na een piek behoort er ondersterfte te zijn; de daling van de sterfte gaat gewoon in hetzelfde tempo door (dat is jullie hypothese). Dit leidt tot mega oversterfte.
b. na Corona is er (overigens te veel gelijkend op gewone burn-out klachten….) significant veel Long Covid geregistreerd, tot aan WIA keuringen bij het UWV toe. Er is meer kanker gekomen. Kan door Corona komen (ook al verdenken wij op goede gronden de prikken daarvan). Dus de daling wordt (tijdelijk ) veel minder.
c. waarom zou de daling van oversterfte zo maar in eens helemaal tot stilstand komen? Dus een horizontale lijn vanaf 2019 is onzinnig. Die reken ik daarom juist ook door, omdat er vermoedelijk zelfs dan nog oversterfte is. Dat levert dan een bewijs ad absurdum op dat er oversterfte is, met als kanttekening dat het zeker erger is.
d. hoe logisch is het dat de sterfte eindeloos in hetzelfde tempo blijft dalen; in het verleden is dat ook in stappen/trajecten gegaan. Dat is een stelling die tegen scenario a. ingaat, en dat scenario eveneens niet erg waarschijnlijk maakt.
Dit leidt tot de volgende door te rekenen scenario’s (wat met .py gelukkig heel makkelijk te realiseren is over de 2 x 100 jaargangen):
1. Meest optimistische gezondheidsscenario: de sterfte curve daalt vanaf 2019 gewoon exponentieel door (of lineair, maar dat maakt bij de meeste jaargangen bijna niks uit); dat is jullie these, het zwartste scenario
2. Het zwartste gezondheidsscenario, waar men zich regulier aan houdt. De sterfte daalt sinds 2019 niet meer.
3. de sterfte curve staat bijv. 1 of 2 jaar stil op het niveau 2019 “om te bekomen van Corona” en daalt dan met hetzelfde tempo door. Dat is wat het reguliere veld aanvankelijk meende maar heeft losgelaten omdat het te veel voersterfte opleverde.
4. de sterfte curve daalt vanaf 2019 nog maar met bijv. 20 a 80% van de eerdere daling daar voor. Dus wel daling van de sterfte, maar langzamer.
5. Combinatie van 3 en 4: een stand-still van enkele jaren en daarna een wat langzamere daling. Dit zijn tussen varianten. Dat is een “midden scenario” en puur daarom “most likely”.
6. Het actuarieel genootschap gaat, als ik het correct interpreteer, nu uit van 2 of 3 jaar stilstand en dan een iets snellere (eerst +25% later + 10%) daling van de sterfte totdat de sterfte (eerst na 4 jaar, nu denken ze na 10 jaar) weer op de oude track zit. Ik zou dat ook nog mee kunnen nemen
Een mooie gladde curve fitten is mij nog niet gelukt. Dat idee moet ik daarom verlaten, omdat het wiskundig onmogelijk lijkt te zijn. Deze 5 scenario’s zijn wel vrij makkelijk te realiseren. Met 2 parameters kan ik dat modelleren:
• stand-still periode (aantal maanden)
• % exponentiele daling van de oorspronkelijke daling na de stand-still periode (in scenario 6 is dat % dan groter dan 100%.
Ik sluit zo met de scenario’s aan bij de bij de werkelijke en (bio)logische ontwikkelingen. En laat 4 midden scenario’s zien tussen 2 extreem “unlikely” scenario’s in.
Als zelfs het meest optimistische scenario nog oversterfte laat zien, dan verwacht ik dat er idd. een discussie op gang kan komen over de modellen en over de achterliggende oorzaken van die oversterfte.
Misschien hebben jullie nog andere/betere suggesties voor scenario’s en modellering om de reguliere krachten te overtuigen?
Jan, er is een groot verschil tussen de cijfers zoals die zijn vervolg gehad zouden hebben als er geen corona+ zou zijn geweest en wat je DENKT dat de sterfte zal zijn nadat er corona+ was. Als je de laatste weg gaat bewandelen, zal er per definitie geen oversterfte meer zijn (de RIVM-methode).
Als je de trend tot 2020 gebruikt als prognose voor het vaststellen van de sterfte wellicht gerelateerd aan corona+, dan moet je per leeftijd die trend vaststellen. Globaal gesproken: voor 93 jaar verandert er niets. Voor 85 jaar beetje winst. Voor 65 jaar meer winst. Op die manier glijden we heel langzaam asymptotisch naar de situatie dat iedereen 93 jaar wordt. Dat is in extremo het model voor het jaar 2100. Niks parabool of 3e macht fit. Een model dat dicht bij de realiteit zal komen. Zowel rekenkundig als modelmatig voldoet het tot in de eeuwigheid, maar zal af en toe wat bijgesteld moeten worden.
Die curve die asymptotisch naar nul doden gaat lijkt wel wat optimistisch, het leek me zelfs utopisch.
Maar misschien heb je wel gelijk dat de combinatie van verbeterende algemene gezondheid, vermindering van dodelijke ongevallen etc. voorlopig nog op dezelfde manier doorgaat voor mensen van jonge en middelbare leeftijd.
Zo een lijn willekeurig naar boven om te laten buigen vanaf heel toevallig 2019 lijkt me dan ook weinig zinvol, want niet gebaseerd op enige logica.
Wat ik me nog wel voor kan stellen om sceptici tevreden te stellen (inclusief mijzelf) is een redelijk gefundeerde drempel te kiezen boven de nullijn.
Bijvoorbeeld uitgaande van een constant blijvend aantal zelfdodingen, dodelijke thuisongevallen, overlijdens aan ongeziene hartkwalen en voor de voorafzienbare toekomst nog steeds ongeneeselijke ziektes. Daar is vast wel ergens statistische informatie over te vinden, en daar zou voor de “zwartdenkers” zo een referentiesterfte meer plausibel (meer realistisch?) heen kunnen sturen.
Het zou interessant zijn om te weten of de oversterfte van mensen van jonge en middelbare leeftijd dan nog steeds overeind blijft.
Is er naar jouw mening iets mis met de 25-49 jaar grafieken? Die lijken me toch wel aardig duidelijk en overtuigend, en misschien is M+V gecombineerd nog “scherper”.
De lineaire lijn is nergens goed voor, en de exponentiele basislijn hoeft eigenlijk niet voorbij 2019 te worden doorgetrokken. 2020 is een overduidelijk breekpunt. Zelfs zonder betwistbare ge-extrapoleerde hulplijntjes.
Je hebt gelijk dat mijn 2 lijnen nergens op slaan. Die ga ik ook nog veranderen….
Kijk, dat is nou precies mijn struggle met Anton en Herman.
1. een cohort van 25 jaar verbergt heel veel relevante details. Sterfte is per 10 jaar 3 x groter. Dus bij 25 jaar wel een factor 5 groter aan de onder- resp. bovenkant van het cohort. Daarom doet ook Herman dat terecht niet. Hij gaat ook uit van jaargangen. Nog mooier is om het infinitesimaal te doen: dus elke persoon op het moment van sterven af te zetten tegen het aantal van zijn op dat moment aanwezige jaargenoten. Maar tsja, die gegevens hebben we niet. Halve jaren zou waarschijnlijk nog wel nauwkeurig kunnen met wat interpolatie berekeningen van de populatie.
2. bij de vrouwen liggen 23 en 25 onder het niveau van 2019. Dus kun je best stellen dat de oversterfte nu weg is. 21, 22 en 24 hadden evident oversterfte. Maar als je voor dit grove cohort de daling tot 2019 doorzet, dan is er een enorme oversterfte. Tsja. En daar valt best wat tegen in te brengen…..
3. bij de mannen is dat anders. daar ligt zelfs 2025 nog boven het niveau van 2019. Dus al die jaren voersterfte. Evident. alleen maakt het natuurlijk ook hier uit of je een 3e graads polynoom neemt die afvlakt, of de daling van sterfte lineair door laat dalen (zoals mijn dikke groene lijn in de grafiek).
Daarom: zie mijn reactie aan Herman voor mijn plan. ik zal wel ter controle ook de lineaire lijn meenemen, zodat ik uitkomsten met Herman kan vergelijken ter controle van mijn SW.
Okay… wat jij als verborgen relevante details bestempelt, lijken mij weinig relevant voor de vraag of er er nog significante oversterfte is onder relatief jonge mensen. Eerder nog, de aandacht wegnemend van die algemene vraag!
Met name de erg jonge mensen hebben zowiezo weinig sterfte en daardoor misschien wel meer ruis dan signaal. Dat ze maar weinig meewegen in 25-39 jaar is dan ook zeker wel het vermelden waard, maar daar is voor mij niks verkeerd aan.
Het is zeker een kwestie van smaak en hoe we het verpakken en toelichten. Ik zie dan ook uit naar jouw uiteindelijke aanpak, hoe je de data naar jouw smaak uitwerkt en toelicht!
Significantie is bij die leeftijd zeker wel een dingetje. Onder de 20 jaar per leeftijd zit in de ruis, maar je kunt wel per 10-jaars cohort bekijken. Dan is ook daar sprake van ca. 30% oversterfte.
Kanttekening: aggregeren impliceert verdoezelen van fenomenen en ruis filteren. Het is dus (in ieder geval nog voor mij) de vraag of die 10 jaars cohorten een zegen of een vloek zijn voor het goede inzicht….
Als je fenomenen zoekt die specifiek op één leeftijd werken, zoals 18-jarigen (denk aan een hypothese dat degenen die net hun rijbewijs hebben gehaald meer ongelukken veroorzaken), dan moet je natuurlijk niet met 5- of 10-jaars cohorten werken.
Gaat het om minder leeftijdsspecifieke mechanismes, dan zijn grotere cohorts zinvol. Elke leeftijd die enorm afwijkt van de aanpalende leeftijden, is toeval. Dat zijn ‘red herrings’.
Vergrijzing zal niet veel verschil maken met de situatie van een paar jaar geleden. Wel speciale aandacht verdienen de groepen die in 1946 en 1947 geboren zijn. Voor de zekerheid. Je weet dat die een iets ander profiel hebben en met relatief veel zijn, die zouden het beeld kunnen ‘verstoren’. Als die met zijn tweeën zijn verschoven van 70-80 naar 80-90 is het interessant om het effect daarvan te bekijken – maar dat had je al gedaan geloof ik.
Ik schrok er van hoe groot de ruis marge is bij sterftes iin een jaargroep tot ca. 150 / 100.000 in een Poisson verdeling.
Dan verdrinkt evt. oversterfte gewoon in de ruis, zelfs als er een duidelijk zichtbare kanteling in 2020 of 2021 zichtbaar is.
Als je door mijn .pdf met jaargroepen bladert zie je die 1946 jaargang als een stip in de top top door het beeld schuiven net als in een tekenfilm…. Heel bijzonder. Nooit geweten dat dit effect zo sterk was en dus ook na 80 jaar nog na-ijlt. De 1920 jaargang heeft ook zoiets meen ik gezien te hebben….
Zeker, 1920 ook, heel bijzonder. Dat effect leverde deze mooie grafiek op, onmiskenbaar.
Hier zie je trouwens ook dat de 95+ lijn al een tijdje vrijwel horizontaal loopt, wat ook in het Normsterfte model zit verwerkt. De winst zit niet in dat we ouder worden maar dat de bevolking gemiddeld langer leeft.
Ik schreef daar een jaar geleden ook een kort stukje over in “We don't really get older but on average we do".