Vaccinstudies herstellen vertrouwen in de wetenschap

In 1942 schreef de Duitse natuurkundige Max Planck in zijn autobiografie:

"Een nieuwe wetenschappelijke waarheid zegeviert niet doordat tegenstanders overtuigd raken en hun ongelijk erkennen, maar doordat de tegenstanders geleidelijk uitsterven en een nieuwe generatie opgroeit die met de nieuwe inzichten vertrouwd is." ¹CItaat Max Planck: https://citaten.net/quotes/max_planck/30925/citaat-een-nieuwe-wetenschappelijke-waarheid-zegeviert-niet-doordat.html

Twintig jaar later werkte de Amerikaanse wetenschapsfilosoof Thomas Kuhn dit idee verder uit in The Structure of Scientific Revolutions (1962). Volgens hem verloopt wetenschap meestal binnen een breed gedeeld paradigma, waarin onderzoekers op dezelfde aannames en methoden vertrouwen. Afwijkende bevindingen of anomalieën worden lang genegeerd of ingepast in het bestaande raamwerk. Pas wanneer de spanning oploopt en de anomalieën zich opstapelen, kan er een crisis ontstaan die uiteindelijk leidt tot een paradigmaverschuiving: een fundamentele herziening van de manier waarop de werkelijkheid wordt begrepen.²Wikipedia over deze Fases: https://nl.wikipedia.org/wiki/De_structuur_van_wetenschappelijke_revoluties#:~:text=37%3A144-,Fases,-%5Bbewerken%20%7C

Kuhn benadrukte dat zo’n revolutie niet alleen een rationeel proces is, maar ook een sociaal en psychologisch proces. Machtsposities, reputaties en gevestigde belangen zorgen ervoor dat afwijkende stemmen worden gebagatelliseerd of zelfs gediskwalificeerd. Hier sluit Kuhn direct aan bij Planck: nieuwe paradigma’s winnen zelden doordat tegenstanders overtuigd raken, maar omdat ze uiteindelijk verdwijnen en een nieuwe generatie met andere aannames groot wordt.

Dat mechanisme zien we ook terug in de huidige discussies rond COVID-19 en de vaccinstudies. Kritische analyses die wijzen op methodologische vertekeningen — zoals het healthy vaccinee effect en immortal time bias — zouden in een zelfkritisch wetenschappelijk klimaat moeten gelden als waardevolle bijdragen aan correctie en verfijning. In plaats daarvan worden zulke kritieken vaak weggezet als anti-wetenschappelijk en anti-institutioneel (wat dan weer als extreemrechts wordt gezien).

Voorbeelden zijn er te over. Topviroloog Marion Koopmans waarschuwde gisteren nog op X voor “de gevaren van antivax-retoriek” , in reactie op de plannen van Robert F. Kennedy Jr.)³Tweet van Koopmans: https://x.com/MarionKoopmans/status/1964024089892278662.

Wetenschap in beweging

Sinds het begin van de vaccinatiecampagnes verschenen wereldwijd studies die extreem hoge effectiviteit en veiligheid van de COVID-19-vaccins rapporteerden. Deze cijfers waren vaak overtuigend: 90 tot 98% bescherming tegen infectie, ziekenhuisopname en sterfte. Maar bij nader inzien vertonen deze analyses een systematisch patroon: bias in het voordeel van de vaccins.

Twee mechanismen spelen daarbij een hoofdrol:

• Healthy Vaccinee Effect (HVE): gezondere mensen laten zich eerder vaccineren, terminale mensen worden helemaal niet gevaccineerd. Hierdoor vertonen gevaccineerde groepen kunstmatig een aanzienlijk lagere sterfte, ook door oorzaken die niets met COVID te maken hebben.
• Overige Biases, o.m. Time Related Bias (TRB): Time Related Bias is een soort selectie-bias waardoor gebeurtenissen (cq overlijdens) worden gemist (te laat beginnen met meten en/of te vroeg stoppen) of mensen in de verkeerde onderzoeksgroep terecht komen (misclassification bias) vanwege de termijn waarvoor in het onderzoek is gekozen. Het kan zelfs te maken hebben, zeker in Nederland, met administratieve problemen. Meer hierover bij Herman Steigstra⁴Eerste week na vaccinatie = ongevaccineerd https://steig.nl/2024/11/99-gevaccineerde-overlijdens-in-eerste-week-ongevaccineerd/. Het selectief kiezen van en schuiven met periodes en tijdzones is echter wereldwijd een terugkerend en herkenbaar fenomeen in de onderzoeken.

Een bekend -eenvoudig- voorbeeld is het pas twee weken na de tweede prik toekennen van de 'gevaccineerd'-status. Het resultaat is dat gevaccineerden in de eerste weken na prik vaak niet alleen minder kans op COVID-sterfte lijken te hebben, maar zelfs op all-cause mortality (ACM) omdat de overlijdens alsnog bij 'ongevaccineerd' worden geteld (misclassificatie) en de gevaccineerden het relatief dus veel beter doen. Het kan ook niet aan COVID-immuniteit liggen: de ziekte was niet dodelijk genoeg om zulke sterke dalingen in de totale sterfte (ook aan non-Covid oorzaken) te verklaren. Deze waargenomen effecten zijn dus juist géén bewijs van veiligheid of extra gezondheidswinst, maar signalen van bias-artefacten.

Als gevaccineerden in een studie een lagere sterfte aan alle oorzaken (ook non-Covid) vertonen, wijst dat op een statistisch artefact.

In aanvankelijke publicaties (NEJM, UKHSA, RIVM/CBS, NIVEL, ISS, CDC) werden deze biases grotendeels genegeerd, hooguit genoemd in de kleine lettertjes. Pas in heranalyses en kritische reflecties (Chemaitelly, Shahar, Pescara, Doshi) werd zichtbaar hoe sterk HVE en TRB de resultaten daadwerkelijk vertekenen, en dat zowel de effectiviteit als de veiligheid vaak veel lager lag dan aanvankelijk werd voorgesteld.

Hieronder een aantal flagship studies in een heat map (klik op de cellen voor een korte karakterisering). We beginnen bij de studies waarop WHO en EMA hun oordeel baseerden, en volgen daarna de lijn door nationale rapporten en heranalyses.

Tekstueel overzicht:

🇺🇸 VS – Polack et al., NEJM 2020 (Pfizer fase 3 trial)

• Claim: 95% effectiviteit tegen symptomatische COVID-19 in de trialpopulatie.
• Signaal: Trialpopulatie was geselecteerd (weinig ouderen, geen fragiele groepen, korte follow-up). Sterfte aan andere oorzaken werd nauwelijks gemeten → geen zicht op all-cause sterfte.
• Bias: Healthy volunteer effect door strenge inclusiecriteria; mogelijke TRB door definities van “volledig gevaccineerd” (≥7 dagen na 2e dosis).
• Citaat: “A two-dose regimen … conferred 95% protection against Covid-19 (95% CI, 90.3–97.6).”

🇬🇧 Voysey et al., Lancet 2021 (AstraZeneca trial)

• Claim: ~70% effectiviteit vanaf 14 dagen na de tweede dosis.
• Signaal: Alleen events ná dag 14 meegeteld → vroege infecties automatisch toegeschreven aan de controlegroep.
• Bias: Time Related Bias ingebouwd; selectie van relatief gezondere proefpersonen → healthy volunteer bias.
• Citaat: “Vaccine efficacy was 70.4% … from 14 days after the second dose.”

🇺🇸 Tenforde et al., MMWR 2021 (VISION network)

• Claim: 94% effectiviteit tegen ziekenhuisopname bij ≥65-jarigen.
• Signaal: Gevaccineerden hadden minder comorbiditeit dan controles; vroege events vielen in de ‘ongevaccineerd’-groep.
• Bias: Healthy vaccinee effect + Time Related Bias (vaccinstatus pas na ≥14 dagen).
• Citaat: “Effectiveness of full vaccination against hospitalization among adults ≥65 years was 94%.”

🇬🇧 Andrews et al., NEJM 2022 (UKHSA boosters)

• Claim: Booster gaf VE van ~90% tegen hospitalisatie met Delta, ~75% tegen Omicron.
• Signaal: Een booster zou de bescherming tegen ziekenhuisopname met Omicron verhogen tot 88%. In dezelfde analyses kwamen echter ook negatieve VE’s voor – een hogere kans op ziekenhuisopname bij gevaccineerden dus. Alleen de negatieve effecten werden door de auteurs aan bias toegeschreven.
• Bias: Healthy vaccinee effect genoemd voor negatieve VE; mogelijke TRB door startdefinitie (≥14 dagen). Geen correctie toegepast voor positieve VE-schattingen.
• Citaat: “Vaccine effectiveness against hospitalization with Omicron was 88% … after a booster dose.”

🇮🇱 Dagan et al., NEJM 2021

• Claim: VE >90% tegen infectie, hospitalisatie en sterfte.
• Signaal: Ook non-COVID sterfte lager bij gevaccineerden, biologisch onmogelijk.
• Bias: HVE + TRB → gezonde mensen lieten zich eerder vaccineren, en sterfte vlak na vaccinatie werd toegewezen aan de “ongevaccineerde” groep.
• Citaat: “Estimated vaccine effectiveness for documented infection was 92%, for hospitalization 87%, and for severe disease 92%.”

🇬🇧 UKHSA Vaccine Surveillance Reports

• Claim: VE tegen sterfte vaak >95% in 2021.
• Signaal: Pas in latere rapporten werd HVE genoemd als verklaring voor negatieve VE bij oudere leeftijdsgroepen.
• Bias: HVE + TRB bleven grotendeels onbenoemd of ongecorrigeerd.
• Citaat: “Vaccine effectiveness against death following the Delta variant was 95% after 2 doses of Pfizer and 96% after 2 doses of AstraZeneca.” (VSR Week 42, 2021)

🇳🇱 NIVEL (2024: Oversterfte tijdens de COVID-19-pandemie)

• Citaat: “Gevaccineerden hebben tot 50% minder sterfte dan verwacht, terwijl ongevaccineerden juist een forse oversterfte laten zien.” (NIVEL nieuwsbericht
• Claim: Onder gevaccineerden was sprake van ondersterfte (minder sterfte dan verwacht), terwijl ongevaccineerden duidelijke oversterfte vertoonden, oplopend tot wel 15 à 20 procent. Dit gold zelfs na correctie voor demografische, sociaaleconomische en medische factoren.
• Signaal: De waargenomen ondersterfte bij gevaccineerden liep uiteen van −3% tot zelfs −50%, afhankelijk van leeftijdsgroep en periode. Ongevaccineerden vertoonden juist forse oversterfte, soms honderden procenten hoger dan verwacht. Dit patroon komt precies overeen met de klassieke signatuur van het healthy vaccinee effect.
• Bias: NIVEL suggereert verklaringen als coronamaatregelen, leefstijl en medische voorgeschiedenis, maar benoemt HVE niet expliciet. De bevinding dat gevaccineerden minder sterven aan álle oorzaken, kan echter niet worden verklaard door vaccinatie alleen.

🇳🇱 RIVM/CBS (2022: Sterfte en oversterfte in 2020 en 2021)

• Claim: De vaccineffectiviteit tegen COVID-19-sterfte was zeer hoog: > 90% in de eerste maanden na de basisserie, dalend naar ~80% na 7–8 maanden, en weer > 85% na boostervaccinatie.
• Signaal: In het gezamenlijke rapport van RIVM en CBS bleek dat gevaccineerden in de weken na hun prik een hazard ratio van slechts 0,27 hadden voor sterfte aan andere oorzaken dan COVID, dat betekent: een 73% lager risico dan normaal om te overlijden.
• Bias: Dit patroon wijst direct op het healthy vaccinee effect. Het rapport noemt dit voorzichtig als “mogelijke verklaring”, maar geeft aan dat het niet kwantificeerbaar was. TRB wordt niet benoemd, net zo min als de effecten van de administratieve vertraging.
• Citaat: “De resultaten laten … een verlaagd risico op overlijden aan oorzaken anders dan COVID-19 … vergeleken met status zonder deze vaccindosis. Dit kan wijzen op een sterke selectie van relatief gezonde personen.”
  (RIVM/CBS eindrapport 2022

🇮🇹 ISS rapporten Italië

• Claim: VE tegen sterfte tot 96%.
• Signaal: Grafieken laten structureel lagere totale sterfte zien bij gevaccineerden.
• Bias: HVE genegeerd; TRB niet besproken.
• Citaat: “The efficacy in preventing death is estimated at 96% in vaccinated with a complete cycle.” (Rapporto ISS, 15 sept 2021)

🇺🇸 Tenforde et al., MMWR 2021 (VISION network)

• Claim: VE tegen hospitalisatie 94–95%.
• Signaal: Cijfers extreem hoog in eerste maanden, daarna daling; bias niet benoemd in de paper zelf.
• Bias: HVE en TRB werden pas later door externe critici aangewezen.
• Citaat: “Among adults ≥65 years, effectiveness … against COVID-19–associated hospitalization was 94%.”

🇶🇦 Chemaitelly et al., eLife 2025, Qatar data (kritiek)

• Claim: Onderzocht specifiek non-COVID sterfte in gevaccineerden vs. ongevaccineerden.
• Signaal: De non-COVID sterfte was veel lager bij gevaccineerden in eerste 6 maanden, daarna terug naar normaal → typisch HVE-patroon.
• Bias: HVE expliciet benoemd en gekwantificeerd; TRB genegeerd.
• Citaat: “…risk of non-COVID-19 death was substantially lower among vaccinated persons for the first 6 months… This protection waned thereafter.”

🇶🇦 Shahar, Cureus 2025 (heranalyse Qatar data) (kritiek)

• Claim: Heranalyse van vroege Qatar-data.
• Signaal: Correctie voor ITB halveerde VE tegen ernstige ziekte (100% → ~50%). Rudimentaire correctie voor HVE maakte effect zelfs negatief in eerste maand.
• Bias: Zowel HVE als TRB expliciet benoemd én aangepakt.
• Citaat: “Accounting for immortal time bias alone … from 100% to about 50%. Then … correction for healthy vaccinee bias … eliminated meaningful benefit…”

🇮🇹 Italië – Pescara cohort 2025 (kritiek)

• Claim: Vaccinatie verlaagde all-cause sterfte, maar verhoogde risico op kankeropname (HR 1.23).
• Signaal: Auteurs erkennen zelf dat HVE en unmeasured confounders niet kwantificeerbaar zijn.
• Bias: HVE erkend maar niet gecorrigeerd; TRB niet benoemd.
• Citaat: “Given that it was not possible to quantify the potential impact of the healthy vaccinee bias and unmeasured confounders, these findings are inevitably preliminary.”

🌍 Doshi et al., Vaccine 2022 (trialkritiek)

• Claim: Reanalyse van Pfizer/Moderna trialdata.
• Signaal: Serious adverse events kwamen vaker voor dan gerapporteerd; ITB en selectieve rapportage vertekenen uitkomsten.
• Bias: TRB expliciet benoemd; HVE als trialbias aangestipt; geen formele kwantificatie maar sterke methodologische kritiek.
• Citaat: “…serious adverse events of special interest were higher in the vaccine group than the placebo group…”

Conclusie

Van de eerste trials tot nationale rapporten en heranalyses zien we hetzelfde patroon: de overtuiging van “safe & effective” steunde op studies die door selectiebias (HVE: healthy vaccinee effect) en timingbias (ITB: immortal time bias) systematisch een te gunstig beeld gaven.

• Fase 3-trials (Pfizer, AstraZeneca) sloten kwetsbaren uit en hanteerden definities die automatisch effectiviteit vergrootten.
• Observational flagships (CDC, UKHSA) rapporteerden hoge VE, maar lieten tegelijk signalen zien die alleen door bias verklaarbaar zijn.
• Nationale analyses (RIVM/CBS, NIVEL, ISS) bevestigden het narratief, maar toonden ook biologisch onmogelijke patronen, zoals lagere non-COVID-sterfte bij gevaccineerden.
• Heranalyses (Chemaitelly, Shahar, Doshi, Pescara) lieten zien dat correctie voor deze vertekeningen de VE fors deed dalen, soms tot nul of negatief.

Zelfs op het vlak van veiligheid herhaalde de dynamiek zich: vroege publicaties (zoals de NEJM-studie bij zwangeren) werden als bewijs voor veiligheid gepresenteerd, terwijl de onderliggende data daarvoor te beperkt waren.

Het beeld is consistent: de “safe & effective”-studies leverden door hun ontwerp bijna automatisch het gewenste resultaat op. Maar de wetenschappelijke methode is onwrikbaar, ondanks gevestigde belangen en onderzoekers die hun hakken in het zand zetten.

Wetenschap corrigeert zichzelf, maar zoals Planck en Kuhn al beschreven kan dat lang duren: oude paradigma’s verdwijnen niet doordat tegenstanders overtuigd raken maar doordat een nieuwe generatie opgroeit met de feiten. Precies dat proces voltrekt zich nu voor onze ogen.

De les van COVID is dus juist niet anti-wetenschappelijk: wetenschap corrigeert zichzelf - maar bepaald niet in warp speed. Of het politieke leiders lukt om ook dat interne proces van buitenaf te versnellen, zal de komende tijd moeten blijken, zeker nu er alweer nieuwe boostercampagnes op stapel staan.

Voetnoten

• 1
  CItaat Max Planck: https://citaten.net/quotes/max_planck/30925/citaat-een-nieuwe-wetenschappelijke-waarheid-zegeviert-niet-doordat.html
• 2
  Wikipedia over deze Fases: https://nl.wikipedia.org/wiki/De_structuur_van_wetenschappelijke_revoluties#:~:text=37%3A144-,Fases,-%5Bbewerken%20%7C
• 3
  Tweet van Koopmans: https://x.com/MarionKoopmans/status/1964024089892278662
• 4
  Eerste week na vaccinatie = ongevaccineerd https://steig.nl/2024/11/99-gevaccineerde-overlijdens-in-eerste-week-ongevaccineerd/