Sterftecijfers worden vaak beoordeeld zonder rekening te houden met de demografie van de bevolking. Toch bepaalt die demografie in hoge mate wat we mogen verwachten, beter dan vergelijkingen met sterftetrends van een voorgaande periode, laat staan van één jaar dat je als referentie kiest, zonder inachtneming van opwaartse of neergaande trends. Demografische fenomenen, zoals grote geboortegolven, komen decennia later terug in de vorm van sterftegolven, simpelweg omdat die generaties gelijktijdig een hoge leeftijd bereiken. De onderstaande analyse laat zien hoe sterk die relatie is en hoe dat verband na 2020 wordt verbroken.
Aanleiding was de opvallende patroonovereenkomst, geen statistische toetsen. Maar toch, het paste allemaal te goed in elkaar om niet op te schrijven.
Kijk mee. De grafiek hieronder toont twee lijnen. De paarse lijn geeft de sterfte weer van 1990-2024. De oranje lijn toont het aantal geboortes – maar dan 73 jaar verschoven, we zien 1917-1958. Vanaf de 70-jarige leeftijd leggen de sterftecijfers veel gewicht in de schaal. Dus in 1990 werden de eerste babyboomers 70.
In de oranje lijn zijn de twee naoorlogse geboortepieken met een bolletje gemarkeerd. Deze pieken creëren decennia later een vergrijzingsreservoir: een grote groep ouderen die, dankzij een steeds betere levensverwachting, langer in leven blijft. Een groep die groeit en kwetsbaarder wordt tot het moment dat er een nasty virus langskomt.
Dit is eigenlijk gewoon afleidbaar uit de huidige leeftijdsopbouw, zoals in de Normsterfte wordt gedaan, maar een aansprekende uitleg kan worden gegeven aan de hand van de na-oorlogse babybooms. Vandaar deze illustratie. Eerst even de kale lijnen.
Van babyboom tot sterftegolf
We zien het patroon in deze grafiek twee keer terug, de eerste keer in 1993. Vanaf 1990 wordt de grijze buffer bijgevuld door de WOI-geboortegolf die dan in de zeventig is. Dat is het linker bolketje in de oranje lijn. In 1993 zorgt de griep dan ook voor een duidelijke sterftepiek. In het jaar daarop daalt de sterfte weer iets onder het demografische verwachtingsniveau. Dat kan duiden op een ondersterfte na oversterfte: de meest kwetsbaren zijn heengegaan, waardoor het niveau tijdelijk zakt.
Hetzelfde buffermechanisme speelt bij de naoorlogse WOII babyboomers. Hun geboortepiek rond 1946–1948 creëert een nieuw, groter reservoir vanaf 2016. Daarvan wordt wat afgesnoept door de griep 2017-2018. Na het griepvrije jaar 2019 -een zeer boomervriendelijke winter- waarin geen natuurlijke “opschoning” plaatsvond, stond dat reservoir weer tot de rand gevuld. Het was wachten op de eerstvolgende windhoos die het dry tinder uit de boom zou blazen. En toen kwam corona.
CBS en RIVM missen de GBi
Nationale statistiekbureaus zoals Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) maar ook Eurostat berekenen hun sterfteverwachting meestal op basis van de laatste vijf jaar, zonder rekening te houden met het aantal ouderen dat eerdere zachte winters heeft overleefd. Soms kijken ze zelfs louter naar de output: de sterftecijfers. Dat betekent dat een onverwachte sterftepiek, zoals in 2020, grote beroering veroorzaakt, terwijl het grotendeels het gevolg kan zijn van een opgebouwd sterftereservoir. Had je kunnen weten.
Het RIVM maakt het nog bonter: die halen doelbewust grieppieken weg uit het verleden. Daarmee verlagen ze het werkelijke sterfteniveau. Zo laten ze eigenlijk een deel van de werkelijke sterfte weg en daarmee vullen ze een spaarpot die zomaar opeens geleegd kan worden. Want mensenlevens zullen toch ergens moet eindigen.
Het zou reëler zijn om de sterfte (relatieve ‘kansen’, per leeftijd) over 10 jaar te bekijken, inclusief grieppieken, en die als norm te nemen (de Normsterfte). Dan zul je in de meeste milde jaren wat ondersterfte zien, die inhoudt dat die ondersterfte ingehaald zal moeten worden. Op het moment dat er dan een harde ziekte voorbij komt, weet je ongeveer hoe groot dat reservoir is.
Op basis van leeftijdsspecifieke sterftekansen was de bevolking in 2019 relatief “ondersterft”: veel kwetsbare ouderen onderleden (speelse variant op ‘overleden’) die winter. Wanneer daarna een stevig virus langskomt lijkt de piek extreem maar demografisch kon je hem zien aankomen. Geen reden tot paniek dus.
De vraag is dan niet waarom die piek kwam, maar waarom men erdoor werd verrast.
De Grijze Buffer is een booster op afroep voor de eerstvolgende epidemie. Het is dus te berekenen hoe groot dat reservoir ongeveer is. Het is echter niet te voorspellen wanneer dat reservoir aangesproken zal worden en in welke mate. Je zou het in elk geval wél kunnen herkennen als het zo ver is. Zo niet, dan moet je vaagtaal gaan spreken bij het duiden van de cijfers. Zie bijvoorbeeld de CBS weekberichten en de X-posts van-hun woordvoerder(s).
Een indicator voor gemiste sterfte aka het grijze reservoir lijkt geen overbodige luxe. Ik dacht eerst aan de CMB-index: de Cumulative Mortality Buffer maar beter vind ik de GBi: de Grey Buffer index. Op jaarbasis kun je hem meteen meenemen: Maak je een modelverwachting zonder griep (zoals RIVM doet) dan kun je op basis van de laatste 10 jaar uitrekenen hoeveel je te laag zit. Dat tel je op wat je overhoudt of tekort bent gekomen in het jaar daarvoor en je hebt de Grey Buffer index:
ChatGPT maakte er een formule voor 👇
Mee eens: geen ASMR. Je wil juist naar de werkelijke, actuele bevolkingssamenstelling kijken, niet naar een vaste standaardpopulatie. Dat kan prima en blijft strak voorspellend.
Gebruik de afgelopen 10 jaar om leeftijdsspecifieke week- (of jaar-)kansen te schatten en projecteer die op de huidige leeftijdsopbouw.
-
: overlijdens in leeftijdsgroep in week van jaar
-
: bevolking in leeftijdsgroep in jaar
-
: actuele bevolking (jaar ) in leeftijdsgroep
Gemiddelde leeftijdsspecifieke weekkans:
Projectie van “normale” sterfte voor week in jaar met actuele populatie:
Laat de modelbaseline (gesmootht) zijn. Dan:
Interpretatie: positief = buffer vult zich; negatief = buffer wordt aangesproken.
Voordelen:
-
Geen vaste standaardpopulatie; je gebruikt de echte, actuele leeftijdsopbouw.
-
Seizoenspatroon blijft intact door weekniveau.
…en Grok komt tot dezelfde conclusie.
Overeenkomsten en verschillen in de grafiek
Dezelfde data, nu iets anders weergegeven: nog steeds de werkelijke geboortecijfers en de werkelijke sterfte maar op verschillende Y-assen. Het meest stabiel ogende deel 2004-2014, heb ik op elkaar geschoven. De schaling is aangepast om de patronen beter te kunnen vergelijken.
De paarse top van 2020-2021 komt wat later na de geboortepiek. Dat zal de invloed van de langere levensverwachting zijn; het is denkbaar dat de opbouw van het reservoir daarmee ook iets opschuift.
De jaren 2017, 2018, 2019 en 2021 lopen qua patroon exact gelijk in beide lijnen, met 1 jaar verschil in de grafiek. Trek de paarse lijn verticaal nog iets meer uit en de vormen zijn werkelijk identiek (net als die van 1991-1998 overigens)
In 1993 waren er overigens maar liefst twee griepgolven, toevallig precies in het jaar dat de programmatische aanpak van de griepprik werd geïntroduceerd met voorlichtingsspotjes op televisie en uitnodigingen voor mensen uit de risicogroepen. Men was nét te laat!!!
De sterfte vertoonde tussen 1998 en 2004 een langdurig verhoogd niveau, ingekleurd met de paarse arcering. Dit viel samen met een reeks zware A/H3N2-griepseizoenen in Europa die extra sterfte bij ouderen veroorzaakten1Excess mortality related to seasonal influenza and extreme temperatures — https://bmcinfectdis.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2334-11-350. Het viel ook gelijk samen met instroom van de eerste babyboomcohorten (geboren 1946-48) in de leeftijd waarin hart- en-vaatziekten, diabetes en andere chronische aandoeningen sterk toenemen2Age-specific trends in circulatory disease mortality in the Netherlands — https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3109255/. Daarbij speelden ook rookgewoontes een rol3Trends in risk factors for coronary heart disease in the Netherlands — https://bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12889-016-3526-7/. In combinatie resulteerde dit in een structureel hogere sterfteband. Kun je nagaan hoe het eruit had gezien als ze in 1993 niet begonnen waren met uitnodigingen voor risicogroepen.
De paarse lijn stijgt na 2009 ook iets ten opzichte van de geboortelijn door de sterke vergrijzing, waardoor ook de sterfte per 100K geleidelijk stijgt.
“Event 21”: de breuk met de demografie
De sterfte in 2020 lijkt daarom in eerste instantie uitzonderlijk maar past bij nadere beschouwing nog binnen het historische patroon van demografische resonantie of wel de leeftijdsopbouw, gecombineerd met viruspieken. Daarna zou je echter een daling mogen verwachten. Zelfs als het hier nog steeds de babyboomgeneratie betreft, zou het effect na één of twee jaren moeten uitdoven. Bij een ruwe schatting zou hooguit 20%-30% van dat cohort per golf getroffen worden; daarna zou de sterfte moeten halveren. Zeker zonder golf. Dat gebeurt niet.
Wat er gebeurt is het tegenovergestelde: 2021, 2022, 2023 en zelfs 2024 laten een blijvend verhoogd sterfteniveau zien, zonder duidelijke demografische aanleiding.
Die plotselinge omslag in 2021 valt buiten elke bekende categorie. Het is geen tijdelijke anomalie maar een structurele verschuiving in het sterfterisico.
Event 21, what was it…?
Afsluitend
Uiteindelijk is de boodschap van dit artikel tweeledig.
- Demografische principes zijn de belangrijkste leidraad voor sterfteprognoses. De Normsterfte is een betere voorspeller dan korte-termijn-sterfte trendbepalers
- Tegelijkertijd blijkt opnieuw de discrepantie tussen verwachting en sterfte na “Event 21”.
Demografisch is de aanhoudende verhoging niet te verklaren. De bevolkingsopbouw verandert slechts langzaam; het reservoir wordt rond de 80 jarigen relatief snel kleiner. Oorlogen, hittegolven, virussen veroorzaken afwijkingen, maar een zo pregnante verhoging die vier jaar aanhoudt, dat is nog nooit vertoond.
De sterftecijfers sinds 2021 zijn niet langer het gevolg van de omvang van de oudere bevolking en ook niet van een ziekte. Toch is er iets dat de sterftekans per individu verhoogt. Wat dat precies is, blijft de centrale vraag. De gebruikelijke verklaringen: vergrijzing, virussen, uitgestelde zorg of hitte, voldoen niet. Wat kan het dan zijn geweest? Een taboe?
Referenties
- 1Excess mortality related to seasonal influenza and extreme temperatures — https://bmcinfectdis.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2334-11-350
- 2Age-specific trends in circulatory disease mortality in the Netherlands — https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3109255/
- 3Trends in risk factors for coronary heart disease in the Netherlands — https://bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12889-016-3526-7/
Mooi artikel! De sterfte in 2020 had nog lager kunnen en moeten zijn. Door de dodelijke protocollen zijn er meer mensen overleden dan tijdens voorgaande griepgolven.
Dan heb je de pointe van Anton’s artikel niet begrepen. Hij beredeneert juist dat door de demografie er in 2020, juist ook zonder Corona, er plots een verhoogde sterfte/100.000 zou zijn geweest. Ik denk dat hij daar gelijk in heeft. Zie echter mijn andere reactie.
En nu was er een turbo effect: en de demografische boom en Corona.
Ik vraag me dan af wat het effect van (arbeids)migratie op deze cijfers is. Na WO2 is er een behoorlijke instroom geweest, deze mensen zijn hier niet geboren maar sterven hier wel.
Exact, die nemen dus ook een “ander sterftepatroon” mee. Maar relatief is dat wel maar een kleine groep.
Mooie brede en langere termijn analyse.
Kortzichtigheid van CBS en RIVM zijn stuitend.
Ze vinden het blijkbaar hun taak om slechts uitsluitend het kortdurende oplaaien(CBS) of de globale veranderingen in sterfte te beschrijven. Verklarende statistiek zoals boven daar branden ze zich niet aan.
(Vraag me nog af of griepvaccins enig (wellicht nadelig) effect hebben).
Adequaat anticiperen op de behoefte aan zorg is zo niet mogelijk. Iets wat je bij een goede gezondheidszorg toch mag verwachten.
Heb verder begrepen dat Nederland i.t.t. andere Europese landen een relatief langdurige geboortegolf had na WO 2. Vgl met andere landen gaat hierdoor mogelijk mank.
Dat er geen ondersterfte volgt na de coronavirus golven kan denk ik toegeschreven worden aan de juiste extra vroegtijdig sterfte van de bevolking. (Ondersterfte treedt pas op als de verwachte sterftedatum bereikt wordt. Laat zich dan juist nog wel enkele jaren op zich wachten).
De dubbele vergrijzing (dubbel omdat naast de toename door de geboortegolf-ouderen deze door de gezonde omstandigheden ook nog eens toenemend ouder sterven) zou juist tot relatief minder 80-min stervenden moeten leiden
Wellicht interessant in dit verband:
https://share.google/TPuBiOVha20fLAmOy
“geen ondersterfte vanwege de juiste extra vroegtijdig sterfte”- Dat klopt niet met de gemiddelde overlijdensleeftijd van de coronadoden.
Overigens was er na de 1e golf wel degelijk een duidelijke ondersterfte, na de hittegolf ook. In 2021 niet meer, toen begon ook de meersterfte in de zomer. Zie https://sterftemonitor.nl tweede grafiek.
Ik heb het RIVM al in 2020 gemaild met het advies bepaald onderzoek te doen.
Het antwoord was: ‘Wij onderzoeken alleen wat de minister van Volksgezondheid ons opdraagt’.
Zij kunnen net als de burger wel onderzoeksvoorstellen doorgeven aan de minister, maar de minister, nctv, kabinet, defensie, EU bepalen of dat zinvol/contraproductief is.
Volgens mij verlieten circa vijftien jaar lang na 1945 ook relatief veel Nederlanders het land waardoor het geboorteoverschotverschil geheel/ grotendeels wordt gecompenseerd.
Anton, mooie analyse en niets tegen in te brengen. Het effect is groter dan ik ooit had gezien. Dus hulde voor dit inzicht!
Maar, het feit dat je “ietsje” moet schuiven, en dat dat ietsje lastig exact te definiëren is, maakt de KPI “algemene sterfte/100.000”, dus een verzamelbegrip, een zinloos begrip is om trends goed analyseren en te duiden. Het helpt alleen prima
1. voor snelle signalering: grote afwijkingen zie je direct;
2. voor communicatie naar het publiek is het begrijpelijker dan complexe leeftijdsstratificaties;
3. voor historische vergelijkingen over lange perioden blijft het waardevol, mits je de onderliggende demografische “vervuiling” begrijpt.
Kortom: jouw artikel illustreert te meer, dat je de KPI “Sterfte/100.000/leeftijdscategorie” [per 5 jaar en op hoge leeftijd per 1 jaar of zelfs korter] moet hanteren. En niets anders.
Dan krijg je een zuiver beeld van het feit of de gezondheid van mensen, lifestyle, etc. enerzijds en medische ingrepen (vaccinatie, kwaliteit zorg, etc.) anderzijds in een trend analyse beter dan wel slechter zijn geworden. Vervolgens kun je dan met nog gedetailleerdere analyses trachten een causaal verband op te sporen.
Uit jouw andere artikel had ik al geconcludeerd c.q. gewoon afgelezen, dat voor de meeste leeftijdscategorieën de sterfte in 2024 weer op of zelfs onder het niveau van 2018 of 2019 was. Daarom herhaal ik mijn advies: maak eens een berekening van de oversterfte, waarbij je per leeftijdscohort als “norm” neemt de laagste sterfte die vóór 2020 voorkwam. En tel die getallen dan op tot de totale oversterfte. Dan gebruik je geen “vaag model” dat voor discussie vatbaar is, maar een zuiver fenomenologische afleiding. Ik vermoed toch dat zelfs Anne Laning en Maarten Keulemans daar geen antwoord meer op hebben, en zullen moeten toegeven dat er echt sprake is (geweest) van ernstige oversterfte in 2021, 2022 en deels in 2023.
Ze kunnen niet zeggen “vergrijzing” – want je vergelijkt binnen dezelfde leeftijdscohorten
Ze kunnen niet zeggen “uitgestelde zorg” – want die was in 2018/2019 niet aan de orde
Ze kunnen niet zeggen “modelonzekerheid” – want je gebruikt géén model, alleen historische feiten
Ze kunnen niet zeggen “toevallige uitschieters” – want als het drie jaar aanhoudt (2021-2023) is het geen toeval
Het enige wat ze nog zouden kunnen aanvoeren:
“Cherry-picking” (je kiest bewust de laagste jaren)
Maar daarop is het antwoord simpel: Waarom zou de best haalbare sterfte niet de norm zijn? In feite is dat zelfs een zeer conservatieve norm, omdat het voor de hand ligt dat sinds 2019, zoals ook in het verleden, de sterfte langzaam daalde per jaar. En daar zie je met die norm al 100% van af. Dus: onweerlegbaar.
Dit betekent dat elk beetje oversterfte dat je met deze methode vindt:
Absoluut niet te betwisten is (het ís letterlijk gebeurd, vergeleken met wat eerder mogelijk was)
Waarschijnlijk c.q. vrijwel zeker een onderschatting is van de werkelijke afwijking van de verwachte trend
Als zelfs met deze maximaal conservatieve norm significante oversterfte overblijft in 2021-2023, dan is er geen ontsnappen meer aan de conclusie dat er structureel iets fundamenteels is veranderd.
En wat is dat dan???? Tsja, dat denken alleen de wappies te weten. Maar dat zullen we hier niet uitspreken.
Dank Jan! De tweede grafiek is overigens niet sterfte per 100K maar absolute sterfte. Wat je aan beide grafieken kunt zien is dat er iets helemaal scheef zit vanaf 2021 en natuurlijk zit dat hoogstwaarschijnlijk bij de oudere groepen, want die leveren nu eenmaal de grootste bijdrage aan de sterfte.
Dus inderdaad, voor een gedetailleerd beeld ga je naar de sterfte per geboortejaar kijken en vergelijkt dat met de demografische verwachting, zoals de Normsterfte-methode dat doet. Hoe het zich verhoudt t.o.v. een willekeurig ander jaar is niet interessant omdat de bevolkingsopbouw kan verschillen. Al die eerdere jaren volgden netjes de demografische trend dus dat is de enige juiste norm.
Het “ietsje schuiven” komt omdat ik 1993 vergelijk met 2019. Dat schuiven is nodig omdat de levensverwachting steeds hoger wordt en we weten niet in hoeverre het ‘kwetsbare window’ daarin meeschuift. In deze grafiek scheelt het 1 jaar, terwijl de levensverwachting in die periode met 4,5 jaar is verhoogd. Mensen blijven langer in leven maar dat wil niet zeggen dat ze ook veel later kwetsbaar worden.
Ik moet je dus teleurstellen: ik ga niet de laagste sterfte nemen die we vóór 2020 hebben gezien omdat er structureel een dalende lijn zit in de sterftekansen. Die misken je dan. Dat is een foute aanname die verkeerde uitkomsten oplevert
Maar je moet die sterfte überhaupt niet als dominante leidraad nemen, dat is maar de uitkomst van een formule die wordt bepaald door de bevolkingsopbouw en de sterftekansen per leeftijd. Van elke leeftijd weet je de sterftekans(ontwikkelingen) en je weet hoe groot elke leeftijdsgroep is. Dát is de echte leidraad. De rest zijn randomizers: milde of strenge winters, hittegolven, onschuldige of heel virulente virussen die het levenseinde van een kwetsbare groep al dan niet naar voren schuiven.
Je schrijft ook dat “sinds 2019, zoals ook in het verleden, de sterfte langzaam daalde per jaar”. Dat klopt niet, je zult wel de sterfte per 100K bedoelen? Want de sterfte in 2021 was hoger dan in 2020 en 2024 was hoger dan 2023. Per 100K bekerend had de sterfte demografisch gezien inderdaad vanaf 2019 moeten blijven dalen en zouden we nu, drie jaar na corona, weer op het niveau van de verder gedaalde demografische lijn moeten zitten.
Er is hoe dan ook onmiskenbare oversterfte sinds 2021 zeker ook tot in 2025. I ben het met je eens dat daar zou zwaar onderzoek op gezet zou moeten worden. Dat ga ik hier niet doen; ik schrijf a) omdat ik een slecht geheugen heb en b) voor mijn plezier. Ter info: de donatieknop levert mij ca. een tientje per week op, daar kan ik net de hosting- en beheerkosten van betalen.
Ik weet dat jouw grafieken hier absolute getallen zijn.
Het effect dat je zo treffend beschrijft (geboortegolf babyboomers veroorzaakt ca. 75 jaar later sterftegolf), en je, terecht, schrijft dat je niet weet hoe die sterfte golf zich over die jaren na ca.75 jaar heen verdeelt , maakt dat het hachelijk is om modelmatig uit die macrocijfers conclusies te trekken.
Daarom pleit ik voor het duiden/interpreteren van sterfte/100.000/leeftijdscategorie om alle tegenargumenten tegen welk model dan ook te ontzenuwen. Ik blijf bij de feiten, zonder enig model. De interpretatie van jouw verzamelde sterftecijfers (zowel absolute als relatieve) zijn onderhevig aan “vervuiling” door die babyboom. En dus zijn conclusies op basis daarvan gemakkelijk weerlegbaar.
Sterfte/100.000/leeftijdscategorie zou juist niet (structureel/trendmatig) moeten kunnen stijgen boven een niveau dat eerder in de geschiedenis is behaald. Die norm is onweerlegbaar.
Maar daar lijk jij niet aan te willen.
Ik had al geschreven dat het stellen van de laagste sterfte/100.000/per leeftijdscategorie vóór 2020 als “sterfte-norm” zo’n beetje de meest conservatieve benadering is. Ik vind het prima dat jij dat te conservatief vindt; maar reken er wel op dat jouw benadering met strengere norm tot forse, en helaas goed verdedigbare, kritiek uit de reguliere hoek zal leiden en dus alleen onze eigen bubbel overtuigt. Omdat het aanvechtbaar is dat de sterfte na 2020 noodwendig verder moet dalen onder het getal van 2018/2019. Dat is gewoon niet noodwendig.
Ik geef er daarom de voorkeur aan om een benadering met norm te kiezen die de andere bubbels zou moeten overtuigen omdat die gelet op de feiten onweerlegbaar is. Dat leidt tot een wat lagere oversterfte, maar nog steeds zeer zorgelijke.
Je noemt cijfers van 2025. Die heb je, uiteraard, nog niet. Ik had die wel gezien van de “zomer 2025” van Bonne, dus tot 1-10-2025. Die “halfjaar cijfers” bevestigden mijn conclusie c.q. waarneming dat de oversterfte voor praktisch alle leeftijdscategorieën vanaf 2024 voorbij is omdat de sterfte op of voor veel categorieën al onder het laagste niveau van 2018/2019 ligt.
Maar nogmaals: voor 2021 – 2023 ligt er een onweerlegbare zware taak om die oversterfte te verklaren. En die taak wordt helaas nog steeds overal buiten onze bubbel ontkend, versluierd en/of gebagatelliseerd.
Anders dan wat jij in een oogopslag meent te zien, was er in 2024 ook nog steeds aanzienlijke oversterfte (zeker 5%). Er zijn wel signalen dat het langzaam minder wordt. In een afvalrace heb je nou eenmaal steeds minder deelnemers. Wat 2025 betreft hebben we nu de cijfers t/m oktober, de laatste drie maanden kunnen we redelijk goed inschatten, al kan er nog een griep overheen komen.
Ik voelde afgelopen week toch mijn handen jeuken om jouw exercitie aan te pakken dus ik ben er mee bezig geweest. Niet dat ik de logica valide vind in het model: “alles is hetzelfde als 5 jaar eerder, behalve de sterftekansen per leeftijd”. Dat zou namelijk een absoluut unicum zijn. Het is nog nooit voorgekomen. De kans dat deze aanname waar is, is onnoemelijk klein. Dit ‘Model19’ (jij stelde 2019 voor als referentie jaar) gooit alle demografische kennis overboord. Onze volksgezondheidscijfers, demografische databases, peer reviewed studies, promotie-onderzoeken: weg ermee.
Maar ik ben flexibel! Als we met boerenklompenlogica een tegenargument onderuit kunnen halen: prima. Wie weet komt zelfs daar wat uit. Als er daarentegen niks uitkomt, bewijst het ook helemaal niets want de basis-aanname is nattevingerwerk van de koude grond.
Wat moet er nu gebeuren? Je zei : ‘maak eens een berekening van de oversterfte, waarbij je per leeftijdscohort als “norm” neemt de laagste sterfte die vóór 2020 voorkwam. En tel die getallen dan op tot de totale oversterfte.’
2019 zou volgens de oversterfte-ontkenners een goede referentie zijn.
Maar eigenlijk begint het daar al: 2019 wás helemaal niet het laagste jaar tot 2020. Dat laagste jaar ligt in begin jaren ’50, zoals je in het vorige artikel hebt kunnen lezen. We hadden toen een aanzienlijk lagere sterfte per 100K, want er waren relatief minder ouderen. Dat zou toch aan het denken moeten zetten: als de bevolkingssamenstelling zo bepalend is, wat gebeurt er dan als de babyboomers fragieler worden? Die worden volgend jaar 80 en in vrijwel alle leeftijden hebben die tot en met 2019 een verhoogd sterftecijfer gehad.
Maar dat is allemaal te moeilijk dus we gaan per leeftijd kijken – met het tamelijk unieke grieploze jaar 2019 als referentie, anders geloven ze ons niet. Ze willen het immers ‘geloven’, niet narekenen, wat best grappig is want dan helpen rationele argumenten helemaal niet. Redenatie is een vreemde taal voor hen. Enfin.
We nemen dus de sterfte per 100K van elke leeftijdsgroep in 2024 en trekken die af van de sterfte per leeftijdsgroep in 2019. Is de uitkomst positief dan is er oversterfte in dat 1-jaarscohort, is die negatief: ondersterfte. We doen niet aan marges, dat is maar ingewikkeld, dan moeten we er weer historie bij halen en bovendien snapt Maarten het dan niet meer.
Vervolgens tellen we al die verschillen bij elkaar op. We kunnen daarnaast ook kijken hoeveel leeftijdsgroepen er positief en negatief zijn.
Coming up!
Ik neem aan dat dat 8% (oh, ik zie dat je er 5% van gemaakt hebt) is op basis van jouw “convexe” doorgetrokken lijnen?
Mijn “niet-model” gooit geen demografische kennis overboord. Het gaat juist uit van direct waarneembare feiten en veronderstelt dat het laagste sterfte-niveau/100.000/leeftijdscategorie vooralsnog even de norm is bij gebrek aan hard beter bewijs. Dat is, zoals ik schreef, overigens niet per definitie 2019, maar soms kan dat ook best 2018 zijn.
O, we praten nog steeds langs elkaar heen zie ik nu een paar alinea’s verder: het sterftecijfer/100.000 in de jaren ’50 is idd. veel lager. Maar dan heb je het over het verzamelde cijfer van de hele bevolking. Dat is een totaal irrelevant cijfer. Je moet juist de sterfte/100.000/leeftijdscategorie nemen. En dan zul je zien dat in de jaren ’50 de sterfte in de categorie 65, resp. 66, resp. 67 jaar enz. een stuk hoger lag dan nu in diezelfde categorieën. Nu blijven veel meer mensen van deze leeftijd gewoon nog wat meer jaren in leven.
Maar goed, aan het eind van het verhaal herpak je je weer, en lijk je toch te begrijpen wat ik bedoel…..
Jammer dat je het zo cynisch/ironisch beschrijft. Want m.i. is deze benadering inderdaad
a. conservatief
b. daarom niet het meest waarschijnlijke
c. maar wel het meest geloofwaardige voor hard-core ontkenners
d. en daarom het meest overtuigend om oversterfte aan te tonen.
En op basis van de cijfers/grafieken komt daar vrijwel zeker voor 2021, 2022 en 2023 een forse oversterfte uit. Voor 2024 heb ik daar, net als enkele anderen, wel mijn twijfels over. Ook al is het waarschijnlijker juist, maar niet onweerlegbaar te onderbouwen.
Ben benieuwd naar je uitkomsten en hoeveel dat afwijkt van jouw eigen norm.
En ook benieuwd naar de cijfers/grafieken van oktober.
Jan, ik maak er met frisse tegenzin serieus werk van. Vergeef me mijn stekeligheid.
Wat mij niet helemaal duidelijk is: Je zegt “En tel die getallen dan op tot de totale oversterfte.” Dat heb ik begrepen als: alle per100K verschillen optellen. Corrigeer me als ik dat verkeerd begrijp.
En dan lijkt me dat we geen marges gaan meenemen want dan moet je de historie weer erin gaan betrekken. We kijken dus heel binair: hoger of lager. En stellen we een criterium in? Hoeveel cohorten mogen maximaal meer sterfte hebben dan 2019 (ik houd 2019 maar even aan) om te kunnen stellen: “er is oversterfte in 2024”. Vijf, tien, vijfentwintig? Of de helft…? Of wordt dat ook een ‘gezond verstand’ inschatting? Want daar zie ik weer een nieuwe waterscheiding ontstaan.
Heel goed dat je die exercitie gaat doen. Ik ben heel benieuwd.
Ja ik bedoel idd. optellen per cel van 5 jaar, en boven de 75 jaar zou ik 1 jaars cellen nemen als dat kan. Want boven de 75 is er nog te veel effect van vergrijzing als je 5 jaarsperioden neemt.
Nee, idd. geen marge. Alles wat het meer is dan 2019 (of 2018 als dat lager is) is foute boel.
Ik zou de cellen die lager (dus beter) qua sterfte uitkomen gewoon weglaten; daar is de sterfte verder gedaald, maar die ga je niet salderen met de andere. Dit is dan meteen de nieuwe norm voor volgende jaren….. Als je nog conservatiever wilt zijn, ga je wel salderen…. Je kunt beide presenteren!
En je telt het absoluut aantal doden met een sterfte hoger dan 2019/2018 per cel bij elkaar op. Als je dat dan deelt door het totaal aantal doden in het jaar van al die cellen, dan heb je een verzamel % oversterfte. Dan moet je eigenlijk de cellen met ondersterfte wel meenemen, anders is het wel een beetje tendentieus. Maar er is heel veel voor te zeggen om dat optellen niet te doen, en gewoon een grafiek te produceren waarin je het % oversterfte (y-as) [en dus enkele keren ondersterfte] per cel (x-as) laat zien. En dan apart voor dames en heren. En voor elk jaar een aparte grafieklijn.
Zoiets had ik het me voorgesteld…..
Dan heb je dus een grafiek voor dames en een voor heren, waarin voor 2020 – 2025 (1e helft/ c.q. tot oktober) de oversterfte is afgebeeld per leeftijdscohort. Lagere leeftijden per 5 jaar (maar kan ook per 1 jaar natuurlijk, waarom niet?) en de 75+ per jaar. Als je ondersterfte op basis van dezelfde definitie ook meeneemt, kun je “oversterfte” van vóór 2019 ook laten zien. Dat is dan natuurlijk geen ondersterfte, maar geeft aan hoezeer de sterfte vanaf bijv. 2010 tot 2019 is gedaald. De 2019-lijn ligt dan op y=0.
Ik hoop dat je het nog kunt volgen…..
Bonne zou dan nog voor elk jaar een zomer en winter curve maken…. Pffff. Dat is wel nog een stuk ingewikkelder, maar ik vond het wel verhelderend wat je dan te zien kreeg.
Ik ben een end op streek, het wordt iets anders dan jij je voorstelt maar de info is duidelijk. M/V heb ik deze keer samen genomen – maar wel alles in 1-jaarscohorten. Ik kom wonderlijke dingen tegen in die data – maar dat is weer een ander onderwerp.
Als we optellen moeten we natuurlijk ook salderen.
Ik neem 2025 nog niet mee omdat die nog niet compleet is, ik vergiste me. We hebben de cijfers wel maar nog niet alles naar leeftijd uitgesplitst.
Omdat we al “weten” dat mannen vanaf 45 (?) – ca. 60 jaar nogal wat hartproblemen kregen, is die uitsplitsing M/V wel relevant denk ik. Anders wordt dat effect weer enorm versluierd, c.q. gehalveerd…..
Ik ben zeer benieuwd. Ook wat voor wonderlijks je nu weer ontdekt hebt.
Ik ben van de Goetheanistische Weltanschauung. En dat betekent: kijk eerst heel goed naar de fenomenen. Zij spreken het zuiverste wat er aan de hand is.
Van hem komt deze uitspraak: “Die Sinne trügen nicht, das Urteil trügt.”
(“De zintuigen bedriegen ons niet, het (voor)oordeel/de overtuiging/paradigma’s bedriegt ons.”).
Enkele verwante uitspraken van Goethe:
“Alles wat wij weten komt voort uit waarneming; het gevaar ligt in het te vroeg oordelen.”
“De natuur is niet misleidend, maar onze manier van zien.”
“Men moet leren zien zonder meteen te verklaren.”
Mooi hè? Zo toepasselijk op het hele Corona-drama! En op vele andere NL drama’s.
Roland Meester heeft dat in zijn nieuwste (stikstof) onderzoek ook weer bewezen: de modellen (dus paradigma’s, interpretaties en oordelen) staan een helder beeld en logisch oordeel over de feiten vreselijk in de weg. Die modellen bedriegen ons. En staan daarmee een realistisch werkzame stikstofoplossing enorm in de weg.
Bijna klaar. Stellen we een criterium in? Hoeveel cohorten mogen maximaal meer sterfte hebben dan 2019 (ik houd gewoon 2019 aan) om te kunnen stellen: “er is oversterfte in 2024”.
Als rechtgeaard Goetheanist zeg ik: eerst goed kijken, dan pas interpreteren.