Over een roman die de pijnpunten van onze maatschappij open en bloot legt.

Beste mensen

Gezien niet iedereen graag non-fictie leest, breng ik graag een fictie boek onder de aandacht. Ik ben niet de eerste die hier iets over schrijft en hoop ook niet de laatste te zijn, want voor mij is het ‘het’ fictie boek in deze mensonwaardige tijden, dat iedereen ter reflectie zou gelezen moeten hebben.

Begin 2021 verscheen het boek ‘Cyriel’ van Eline Trenson, een boek dat ze schreef naar aanleiding van de pano reportage uit 2017 over de wantoestanden in Woonzorgcentra (WZC). Trenson beschrijft het turbulente leven van de 92-jarige Cyriel die zich vrijwillig laat opnemen in een WZC. Om zich nog mens te voelen, om nog een stem te hebben, om nog van enige relevantie te zijn…gaat hij aan het schrijven. Trenson doet haar lezers lachen, huilen, ongemakkelijk voelen…maar houdt bovenal een spiegel voor. Zijn we werkelijk bereid financiële winsten te plaatsen boven menswaardigheid? Zijn excel sheets en dubble digit ebita’s belangrijker dan het mens-zijn? Het wegsteken en uitsluiten van ouderen van dagen, het reduceren van mensen op leeftijd als ware het kleine lastige kinders, die we al dan niet letterlijk in het gareel dienen te houden, die we volproppen met antidepressiva om het laatste stukje menselijkheid dat hen rest de kop in te drukken, enz. Het was allemaal al aanwezig vóór 2020. Deze degoutante maatschappelijke houding ontplofte helemaal vanaf het uitroepen van de pandemie. Het boek had met andere woorden op geen beter moment kunnen verschijnen.

Eline Trenson trekt de beerput van de wansmakelijke maatschappelijke houding – maximale winst boven menselijkheid- wat al weelderig tierde in het ouderen epicentrum vóór 2020, helemaal open. Het verband met de huidige tijdsgeest kruipt tussen elke letter in het boek. Deze maatschappelijke houding lijkt pandemisch geworden met een monsterlijk snelle transmissie binnen en tussen bevolkingsgroepen van alle standen en leeftijden.
Ook de schone schijn, valse beweringen en de confrontatie tussen mooie woorden en de realiteit druipen uit haar werk. Een contrast dat eveneens vulkanisch ontplofte in 2020. Was de leuze niet dat we alles in het werk moesten stellen de kwetsbaren, de ouderen te beschermen? En wat toonde de realiteit?
Zij kregen de nodige beschermingsmaterialen niet, elementaire en noodzakelijke hulp werd hen ontzegd, ze werden letterlijk af- en opgesloten in hun kamers, hadden honger en dorst, …, als kers op de taart hadden ze het recht niet meer hun geliefden te ontvangen, moesten ze sterven in bittere eenzaamheid en werd een waardig afscheid hen ontnomen.
Kwantiteit boven kwaliteit? Niet voor niets dat amnestie international een rapport schreef over de geschonden mensenrechten in WZC’s. Hoeveel van hen hierdoor het leven lieten, is een open doch pertinente vraag!
Het pijnlijke aan de zaak is dat de oorzaak van dit soort wantoestanden die zich heden ten dagen uitstrekt over de ganse maatschappij gelegen is in gemaakte beleidskeuzes. Een verantwoordelijkheid die niet opgenomen wordt, wel in de tegendeel, ze wordt in de schoot geworpen van de bevolking. Of het nu over een WZC of de zorg in het algemeen gaat, men wil doen geloven, dat indien u solidair bent, menselijkheid zal zegenvieren over financieel gewin!
Uw beleidsmakers, dienaars van het volk of dienaars van de grote economie?  

‘Cyriel’ is niet zo maar een verhaal, het legt de pijnpunten van onze maatschappij open en bloot! Dankjewel voor dit prachtige werk, Eline!

Als methodologische twijfel – eigen aan onderzoek – miskend wordt, rest enkel een (extremistisch) geloofssysteem. Hoe verkrachting van wetenschap het einde van de democratie inluidt.

Inleiding

Geachte rechters van dit land en alle andere geïnteresseerden

Ik schrijf u naar aanleiding van de opkomende rechtszaken met betrekking tot de niet-farmaceutische (mondmaskers, lockdowns, afstandsregels, covid safe tickets (CST’s), enz.) en de farmaceutische maatregelen (verplichte vaccinatie), waar u potentieel voorzitter van zal zijn. Rechtspraak is gestoeld op bewijsstukken en dat stemt mij hoopgevend.
In dit schrijven wil ik u dan ook tonen dat er een enorm gebrek is aan bewijsstukken om de -toch wel erg radicale- claims van experten van dienst, overheid en mainstream media (MSM) hard te maken.

We varen een extreem parcours als het gaat over de reeds genomen en nog komende niet-farmaceutische en farmaceutische maatregelen, waarvan experten van dienst, de overheid en MSM beweren dat ze gebaseerd zijn op ‘voortschrijdend wetenschappelijke bewijs’.
Dit wil zeggen dat genomen maatregelen én de communicatie hieromtrent volledig in overeenstemming moeten zijn met het bestaande bewijs. Ik ben van mening dat indien de bestaande communicatie van experten van dienst, de overheid en MSM ‘niet’ in overeenstemming is met beschikbare bewijzen, zij zich schuldig maken aan het verspreiden van ‘desinformatie’, een belangrijke vorm van fake news en dit met potentieel immense gevaren voor de volksgezondheid.

In dit schrijven focus ik op de inconsistentie van communicatie van experten van dienst, de overheid en MSM met bestaande onderzoeksresultaten enerzijds en het gevaar om studies komende van de farmaceutische industrie als éénduidig juist te beschouwen anderzijds. Deze twee punten worden toegelicht binnen “het gemeenschappelijk geformuleerde advies voor verplichte vaccinatie van het zorgpersoneel tegen Sars-Cov-2”.

Doelen van dit schrijven zijn:

1. Aan te tonen dat de presentatie, interpretatie en de verspreiding van de resultaten van bestaand onderzoek gemaakt door de experten van dienst, de overheid en MSM ‘niet’ in overeenstemming zijn met de ‘gevonden’ resultaten.
2. Dat onderzoekers verstrengeld in een belangenvermenging met de farmaceutische industrie niet alleen sjoemelen met de methodologie van onderzoek, maar zelfs gevonden resultaten moedwillig niet rapporteren en / of frauderen waarmee ze de volksgezondheid potentieel in gevaar brengen.
3. Algemeen is er én een tekort aan relevante data en informatie én een gebrek aan transparantie van data én financiële banden met de farmaceutische industrie om de push en opkomende (algemene) verplichting te kunnen verantwoorden.

Op het einde van dit schrijven, hoop ik dat u overtuigd bent voor de noodzaak aan meer en correcte data en meer transparantie vooraleer deze – nu al – extreme koers verdergezet kan worden.

Deze informatie zal ik per mail aan verschillende belanghebbenden en hun advocaten – die de strijd aangaan voor een ethisch en voornamelijk wetenschappelijk correct beleid -versturen, vooraleer ik hem deel op de nodige publieke platformen. De reden hiervoor zijn de – als paddenstoelen uit de grond gerezen- factcheckers die niet zo hoog oplopen met de facts, waarover ik u in een later schrijven meer in detail zal berichten.
Hier kan ik alvast vermelden dat sommige van deze mensen dit doen omdat men het radicale parcours volgt. Zij kunnen enkel gezien worden als slachtoffers van de aan de gang zijnde desinformatie.
Anderen daarentegen worden betaald voor hun factchecks, waarvan de vacatures uitgaande van MSM – al dan niet gesubsidieerd door de overheid – een bewijs van vormen[1]. Wat deze vacature duidelijk maakt, is dat men niet op zoek is naar mensen thuis in de wetenschap, wel moeten ze thuis zijn in social media.
Dit is een zeer verontrustende tendens, omdat men met dit soort acties pretendeert dat “een wetenschappelijke studie” afdoende bewijs kan leveren voor een claim enerzijds en anderzijds zit de angel meestal in de gebruikte methodologie van een studie. Het is de methodologie die een belangrijke factor is bij de interpretatiemogelijkheden van een studie. Mensen die niet opgeleid zijn binnen de methodologie van onderzoek en / of geen ervaring hebben met het uitvoeren van wetenschappelijk onderzoek, kunnen onmogelijk als factcheckers ingeschakeld worden. Hiermee zorgt de overheid en MSM voor een grotere circulatie van desinformatie en dit ten koste van de volksgezondheid.
Aan de lezers van dit stuk, adviseer ik steeds na te gaan of uw factchecker al dan niet thuis is in de wetenschappelijke wereld en besef dat de meeste journalisten niet opgeleid zijn in het kunnen lezen en interpreteren van wetenschappelijke publicaties!
Uit een persoonlijke rondvraag bij verschillende huisartsen en specialisten, bleek dat ook het merendeel van hen niet in staat is en/of niet over de tijd beschikt studies ten gronde te lezen en te beoordelen naar waarde. Met alle respect voor hen, want ieder zijn specialisatie, zij moeten ten allen tijden kunnen beschikken over correcte informatie zodat zij hun job naar eer en geweten kunnen uitoefenen. Ik ben dan ook van mening dat zij in deze tijden hierin belet worden.

Ik vraag u dan ook – rechters van dit land – u te laten bijstaan door “onafhankelijke” onderzoekers. Dit zijn onderzoekers die u kunnen bewijzen in de laatste 36 maand geen financiële noch onderzoeksbelangen te hebben gehad met farmaceutische bedrijven en/of met huidige experten van dienst. Het pijnlijke aan de zaak is dat dit eveneens voor onze onderzoeksinstellingen, zijnde onze universiteiten, geldt. Zo blijkt uit een onderzoek[2], gepubliceerd in februari 2021, naar de financiële banden tussen de farmaceutische industrie en Belgische medische faculteiten dat slechts 1 van de 10 Belgische medische faculteiten relevante informatie wilde delen met de onderzoekers. De vraag is dan ook of hun banden met de farmaceutische industrie hen doet zwijgen over dit radicale parcours en de afwezigheid van sluitende bewijsstukken?

Dit en toekomstig schrijven is louter gebaseerd op publicaties komende van officiële gezondheidsinstanties, zoals de WHO (World Health Organisation), de CDC (Centers for Disease Control and Prevention) – waaronder Sciensano -, EMA (European Medicines Agency) en publicaties uit gerenommeerde wetenschappelijke tijdschriften. Een onderzoeker waar ik regelmatig naar zal verwijzen, is Peter Doshi, associate professor of pharmaceutical health services research at the University of Maryland School of Pharmacy en senior editor bij The British Medical Journal (The BMJ). Doshi zet zich al jaar en dag in voor (onder andere) de correcte interpretatie van medische publicaties op basis van de gebruikte methodologie. Samen met verschillende andere onderzoekers, trekt hij aan de alarmbel met betrekking tot bestaand onderzoek en de afwezigheid ervan bij covid-19 in het algemeen en de effectiviteit en veiligheid van covid-19 vaccins in het bijzonder. Bij momenten van verbaasde twijfel en shock, stond hij mij per mail met raad, daad en nog meer informatie bij, waarvoor mijn oprechte dank!

Zoals de titel van dit werk zegt, zorgt het miskennen van de ‘methodologische twijfel’ dat we wetenschap verlaten en de geloofsdimensie betreden en in het geval van de covid-situatie blijkt deze geloofsdimensie vrij extremistische proporties aan te nemen.

1. Onderzoek steunt op methodologische twijfel: wat?

Als ik stel dat elk onderzoek gebaseerd is op ‘methodologische twijfel’ dan wil dit letterlijk zeggen dat elke vorm van onderzoek steunt op hiaten (of tekorten) en op bias (of fouten). Dit is geen mening of hypothetisch idee, het is naast een wetenschappelijk feit, de grondpremisse van de wetenschap zelf. Men zou natuurlijk elke (methodologische) wetenschappelijke opleiding kunnen schrappen of herschrijven, de eindeloze wetenschappelijke publicaties hieromtrent deleten en de talloze boeken verbranden. Mensen die de methodologische twijfel miskennen of ontkennen, zijn niet met wetenschap als dusdanig bezig, zijn niet bezig met het zo goed mogelijk in kaart brengen van de realiteit.
In dit eerste deel haal ik enkel de punten aan die relevant zijn voor dit schrijven. In andere opkomende delen, belicht ik meerdere en andere factoren van de methodologische twijfel. Vraag wordt wat deze ‘methodologische twijfel’ dan precies inhoudt?

A. Onderzoek steunt op hiaten

Onderzoek steunt op hiaten omdat een studie nooit de hele realiteit in kaart kan brengen, we moeten deze realiteit opdelen in kleine deelfragmenten, wat al begint bij het kiezen van een vakgebied (biologie, farmacie, psychologie, economie, enz.). Daarna gaat elk vakgebied zich vernauwen of specialiseren (immunologie, genetica, emoties, enz.)…en dit tot in het kleinste detail. Het doel is dat je zoveel mogelijk controle krijgt over een deelaspect van een deelaspect van een deelaspect… Er zijn simpelweg te veel beïnvloedende factoren die een rol spelen in het leven des mensens. Moesten we alle mogelijke beïnvloedende factoren van bv. “de mens” in een model gieten (wat simpelweg niet kan omwille van menselijke en computer beperkingen) dan zouden we enkel tot het besluit kunnen komen dat alles met alles verbonden is. Hoe deze relaties en welk gewicht van bijdrage factoren hebben, kunnen we enkel weten als we de realiteit opsplitsen. Gevolg: alle puzzelstukjes dienen samengelegd te worden om terug tot een geheel te komen. We hebben dus vele studies nodig met diverse methoden, procedures en werkwijzen (methodologie) van onderzoek, willen we de realiteit zo goed mogelijk vatten. Dit is de eerste lijn van ‘debat’ in onderzoek.

B. Onderzoek steunt op bias

De tweede lijn van debat heeft te maken met het feit dat elk onderzoek steunt op fouten of op bias. Geen enkele methode, procedure of werkwijze van onderzoek is volledig vrij van fouten. Ik belicht hier slechts een klein deel – relevant voor mijn huidig betoog – van bias in onderzoek.

a) Bias met betrekking tot steekproeven

Zoals ik al zei is het onmogelijk om de realiteit in 1 studie te onderzoeken, we moeten de realiteit opsplitsen in kleine delen, zo ook de populatie waarop we een studie uitvoeren, we kunnen immers niet de hele wereldbevolking tegelijkertijd onderzoeken. Niet alleen omdat het onhaalbaar is om 7,7 miljard mensen tegelijk te bestuderen, maar ook omdat er zoveel individuele verschillen zijn. Verschillen in leeftijd, culturele achtergrond, klimaat, …maar ook in vruchtbaarheid, of men al dan niet zwanger is, …tot onderliggende aandoeningen gaande van hartaandoeningen met alle nodige variëteiten over kanker met alle nodige variëteiten, een eindeloze lijst auto-immuunziekten…tot een onuitputtelijke reeks psychische aandoeningen en moeilijkheden, enz.

Studies dienen hun onderzochte populatie dan ook zo goed mogelijk te beschrijven, hun resultaten hebben ‘enkel’ betrekking op de onderzochte groep en kunnen niet zo maar veralgemeend worden naar de algemene bevolking. Als een studie voornamelijk een ‘gezonde’ populatie 17 – 44 jarigen omvat, dan kunnen de resultaten van die studie iets zeggen over de ‘gezonde’ 17-44 jarigen, maar niet over (on-)gezonde 12, 50, 60, 70, enz. jarigen.
Ook de grootte van een steekproef is van belang om betrouwbare uitspraken te kunnen doen. Steekproeven kunnen te klein of te groot zijn voor het doel van de studie, waardoor de betrouwbaarheid van bekomen resultaten en veralgemening van resultaten in gedrang komen.
Zo kunnen studies immens veel proefpersonen omvatten, maar dit wil nog niet zeggen dat deze studies meer waardevol zijn dan kleinere studies. Indien bijvoorbeeld een studie met 40.000 proefpersonen uitspraken wenst te doen over Sars-Cov-2 besmettingen, maar slechts 1% (of 400 mensen) heeft daadwerkelijk een Sars-Cov-2 besmetting, dan is de werkelijke steekproef waarop resultaten berekend en bekomen worden 400 mensen groot en niet 40.000 mensen groot. Het gaat dus steeds over het aantal relevante proefpersonen met betrekking tot de geformuleerde einddoelen of uitkomstvariabelen (in bovenstaand voorbeeld wil je iets zeggen over Sars-Cov-2 besmettingen wat het einddoel of uitkomstvariabele van je studie is). Wil je met andere woorden uitspraken doen over ernstige covid, dan moet je steekproef ook mensen omvatten die ernstige covid hebben en het aantal aanwezige proefpersonen met ernstige covid in je steekproef, bepaalt de grootte van je steekproef voor de uitkomstvariabele, ernstig covid.
Op zich is het geen probleem dat je uiteindelijke steekproef dus kleiner is, maar dit houdt in dat veralgemening (naar een zelfde groep mensen, zijnde dezelfde leeftijd, geslacht, al dan niet onderliggende aandoeningen, enz.) met de nodige voorzichtigheid dient te gebeuren.

Er zijn nog tal van andere inherente bias of fouten met betrekking tot de steekproeven van studies, maar het gaat dit schrijven te buiten. Belangrijk is dat er inherente bias is met betrekking tot streekproeven in onderzoek en om deze bias zo goed mogelijk op te vangen, zijn er veel studies nodig die hetzelfde onderzoeken bij verschillende populaties. Meer zelfs, eigenlijk zou het bestaande onderzoek gerepliceerd (exact herhaald) moeten worden, om er zeker van te zijn dat bekomen resultaten en bijbehorende interpretaties correct zijn. Als wetenschapper streef je immers het in kaart brengen van de realiteit na. In realiteit gebeurt dit zelden of niet…omdat uitkomsten van onderzoek zelden of niet gerepliceerd kunnen worden!! Dit euvel werd enkele jaren geleden bekend als de replicatiecrisis (google het gerust) die verontrustend groot is in de gezondheidssector.

b) Bias met betrekking tot het design van een studie

Het opzet of design van een studie bepaalt welk soort uitspraken er kunnen gedaan worden. De gouden regel binnen medicijnenonderzoek is dat enkel Double blind Randomised Controlled Trial (RCT) uitspraken kan doen over “oorzakelijkheid”. Cohortstudies, Case control trials, enz. zijn allemaal vormen van observationeel onderzoek, die misschien wel “een verband” kunnen vinden, maar niets kunnen zeggen over de richting van het verband (wordt A door B veroorzaakt of B door A?…of door C? of D? of ABC?, enz.). Toch is er een kantlijn te trekken, want observationeel onderzoek, kan dit euvel der oorzakelijkheid min of meer compenseren door het toepassen van verschillende technieken, waaronder de keuze voor een “balanced design”.

RCT en balanced design?

Bij het testen van medicijnen (en dus ook de goedkeuring ervan) is RCT onontbeerlijk. Als je het effect van een medicijn of chemische stof wil weten dan ga je je steekproef random opdelen in 2 groepen (of in 3 als je vergelijkingen met andere medicijnen en / of behandelingen wil maken). De ene groep krijgt het medicijn, dit is de experimentele groep. De andere groep krijgt een placebo, dit is de controlegroep. De toewijzing aan de ene of de andere groep dient random of willekeurig te gebeuren, wat zo veel wil zeggen dat elke deelnemer evenveel kans heeft om opgenomen te worden in de behandelingsgroep dan wel in de controle groep. Hierdoor wordt er vanuit gegaan dat karakteristieken tussen beide groepen gelijkend zijn. Geobserveerde verschillen tussen groepen, kunnen op deze manier oorzakelijk toegewezen worden aan de chemische stof en niet zo zeer aan verschillen in karakteristieken van deelnemers noch aan het toeval.
Double blind wil zeggen dat zowel de proefpersonen als de experimentator (of leiders van het experiment) niet weten of ze het echte medicijn dan wel het placebo hebben gekregen. Onderzoek heeft namelijk herhaaldelijk aangetoond dat indien iemand weet dat hij of zij het echte middel ontvangt, het mede deze verwachting is die ervoor zorgt dat mensen zich beter gaan voelen, zonder een echt biologisch effect (=placebo-effect). Het omgekeerde is ook waar, indien mensen weten dat men een placebo kreeg dan kan deze verwachting voor de afwezigheid van een effect zorgen. Het is met andere woorden de “verwachting” van mensen die resultaten van onderzoek kunnen verkleuren en dit is niet de bedoeling, men wil het biologische effect van een medicijn weten. Ook de experimentleider(s) moeten blind zijn voor wie welk product ontvangt, niet alleen omdat hun non-verbale communicatie ervoor kan zorgen dat proefpersonen kunnen raden of ze het echte dan wel valse product kregen, maar ook om andere soorten bias (zoals confirmatie bias of de tendens bij onderzoekers om bevestiging te zoeken voor hun veronderstellingen) en fraude uit te sluiten.
Effecten van een middel kunnen voor unblinding (niet meer blind zijn voor welk middel je kreeg of toediende) zorgen. Als je een middel test dat initieel veel symptomen (koorts, misselijkheid, enz.) uitlokt, dan is het niet moeilijk om als proefpersoon en als experimentleider te ‘raden’ of je het middel dan wel een placebo kreeg. Bekomen resultaten dienen bijgevolg voorzichtig te worden geïnterpreteerd.

RCT-studies kosten handen vol geld en zijn vaak gelimiteerd in grootte waardoor veralgemeningen naar de algemene bevolking bemoeilijkt worden. Deze limiteringen trachten onderzoekers op te vangen door het opzetten van observationele studies, die doorgaans veel meer deelnemers kunnen omvatten, met bijvoorbeeld een balanced design.

In een balanced design wordt de totale steekproef opgedeeld in 2 (of meerdere groepen) groepen (de experimentele en controlegroep) waarbij de karakteristieken (leeftijd, geslacht, culturele achtergrond, onderliggende aandoening, al dan niet zwanger, enz.) tussen de groepen zoveel mogelijk gelijk gehouden worden. Hierdoor krijgt men meer controle over bekomen verschillen in resultaten tussen de groepen. Geobserveerde verschillen kunnen op deze manier niet verklaard worden door de gebalanceerde karakteristieken. De kans dat geobserveerde verschillen verklaard kunnen worden door het medicijn stijgt. Als groepen met andere woorden niet gebalanceerd zijn, dan kunnen bekomen verschillen in observationele studies door andere zaken (leeftijd, geslacht, onderliggende aandoeningen, toeval, enz.) dan het medicijn verklaard worden.

Elk gekozen design heeft zijn voor- en nadelen, geen enkel design is 100% sluitend. Daarom dient onderzoek idealiter niet alleen te worden gerepliceerd, we hebben veel onderzoeken nodig met een verschillende methodologie. De leemtes uit het ene onderzoek kunnen opgevangen worden door ander onderzoek. Echter dit ander onderzoek zal nieuwe limiteringen hebben en aan het licht brengen. Het is de verzameling van wetenschappelijke studies die ons dichter bij de realiteit brengt. 

Ik hoop dat het erg duidelijk wordt hoe gevoelig het uitvoeren van onderzoek en voornamelijk het interpreteren van onderzoeksresultaten is. Niet alleen heb je een veelheid aan goed opgezette studies nodig, je hebt voornamelijk mensen nodig die bekwaam zijn gevonden resultaten te kunnen interpreteren. Mensen niet opgeleid binnen de wetenschappelijke discipline zijn niet in staat een oordeel te vellen over onderzoeksresultaten, laat staan dat ze door hen gefactcheckt zouden kunnen worden!

Met deze informatie in het achterhoofd, laat ons nu kijken hoe experten van dienst, de overheid en MSM communiceerden en communiceren over gevonden onderzoeksresultaten. De vraag is letterlijk of hun communicatie in overeenstemming was/is met gevonden resultaten? Daarenboven zal ik tonen dat belangenvermenging in onderzoek kan leiden tot potentiële gevaren.

Als leidraad van dit schrijven neem ik (de opkomende) verplichte vaccinatie van zorgpersoneel en in verlengde daarvan van de hele bevolking. Dit laatste, de hele bevolking, werd impliciet reeds aangekondigd door het overlegcomité van 20 augustus 2021. Op de site van het crisiscentrum lezen we: “Daarnaast moeten extra inspanningen gebeuren om in alle gemeenten van ons land een minimumdrempel van 70% volledige vaccinaties te behalen, als opstap naar een volledig vaccinatie van de bevolking[3].” Of men hiervoor het juridisch kader kan creëren, is uiteraard nog een open vraag.
Dat men het juridisch kader wenst te creëren voor verplichte vaccinatie van het zorgpersoneel staat inmiddels vast.

Reeds op 4 februari 2021 vond de heer Noppen, CEO UZ Brussel, dat mensen die in de zorg werken, verplicht moesten zijn zich te laten vaccineren tegen corona[4], waarmee de heer Noppen te kennen gaf dat er begin februari reeds voldoende éénduidige bewijzen op tafel lagen om verplichting evident te vinden. Dat dit niet zo was en nog steeds niet is, hoop ik u aan te tonen.

In juli 2021 werd een gemeenschappelijk advies voor verplichte vaccinatie van het zorgpersoneel opgesteld. Laat ons kijken wat dit advies stelt en welke bewijsstukken zij hiervoor aanhalen.

2. Het gemeenschappelijk advies voor verplichte vaccinatie van het zorgpersoneel tegen Sars-cov-2

Het advies werd opgesteld door een gemeenschappelijke commissie, samengesteld uit Stefaan Callens, Kris Dierickx, Geert Leroux-Roels, Geert Molenberghs, Theo van Achterberg, Pierre Van Damme en Brigitte Velkeniers (voorzitter KAGB) + externe deskundigen Michel Deneyer en Marc Noppen voor de Koninklijke Academie voor Geneeskunde van België, en Philippe Boxho, Georges Casimir (voorzitter ARMB), Jacques Brotchi, Jean-Michel Dogné, Yvon Englert, Jean-Michel Foidart (vast secretaris ARMB), Michel Goldman, Michel Moutschen en Guha Sapir voor de Académie royale de Médecine de Belgique.
Op 19 juli 2021 werd het goedgekeurd door de Koninklijke Academie voor Geneeskunde van België en de Académie royale de Médecine de Belgique[5].
Dit advies werd op 18 september 2021 door de nationale raad van de orde der artsen bekrachtigd, ook zij vinden verplichting en een wettelijk kader hieromtrent noodzakelijk[6].

Graag had ik u rechters en geïnteresseerden gewezen op de volledige ‘afwezigheid van enige wetenschappelijke referentie’ in dit advies. Dit is erg vreemd, want eigenlijk kan niemand nagaan – ook niet de nationale raad van de orde van artsen – op welke informatie en welke studies de gemeenschappelijke commissie zich beroept. Op welke informatie baseerde de orde van artsen zich om het advies te kunnen bekrachtigen? In het belang van de volksgezondheid en transparantie is het noodzakelijk dat zowel de gemeenschappelijke commissie als de orde van artsen de bewijsstukken van de geformuleerde overwegingen afzonderlijk vrijgeven. Het is misschien mogelijk dat er andere (interne) documenten bestaan die wel de nodige wetenschappelijke referenties bevatten. Indien dit zo is, is transparantie hieromtrent gewenst en noodzakelijk.

Hoe het ook zij, zowel de gemeenschappelijke commissie als de orde van artsen vinden dat er voldoende en éénduidig bewijs bestaat om vaccinatie bij alle zorgpersoneel (van alle leeftijden, alle eventueel onderliggende aandoeningen, bij mensen die de infectie reeds doormaakte, enz.) te kunnen verplichten. De heer Noppen in het bijzonder vond dat deze bewijsstukken er reeds waren begin februari 2021.
Dit wil zeggen dat zowel de gemeenschappelijke commissie als de orde van artsen in het bezit moeten zijn van de voordelen – risico balansen op korte, middellange en lange termijn van de effecten van vaccinatie voor grote groepen (qua leeftijd, onderliggende aandoeningen, enz.) binnen de bevolking in het algemeen en in de zorgsector in het bijzonder. Meer zelfs, deze balansen tonen hen dat de voordelen – risico balans voor al haar leden op korte, middellange en lange termijn in de richting van de voordelen helt (zie later). Transparantie van deze informatie is noodzakelijk voor de volksgezondheid.

Laat ons de geformuleerde “overwegingen” van de commissie, die volgens hen onvermijdelijk leiden tot de evidentie vaccinatie in de zorgsector te verplichten, van naderbij bekijken.
De volgorde van de overwegingen wordt niet chronologisch, wel inhoudelijk opbouwend overlopen. Ik plaats ze in de context van bestaand onderzoek en informatie en / of de afwezigheid ervan. De vraag is letterlijk of geformuleerde overwegingen in overeenstemming zijn met beschikbare bewijzen.

De commissie vindt dat de verplichte covid-19 vaccinatie  te vergelijken is met de verplichte vaccinatie tegen hepatitis B in de zorg. Punt 9 van hun document stelt: De analoge situatie met de verplichte vaccinatie tegen hepatitis B, gelet op de bewezen effectiviteit van deze vaccinatie (zie art. VII 1-71 van de Codex over het welzijn op het werk).

Vooraleer ik de wetgeving rond verplichte vaccinatie tegen hepatitis B onder de loep neem, start ik met de voorwaarde van deze potentieel analoge situatie, namelijk de ‘bewezen effectiviteit van de covid-19 vaccinatie’.

A. De bewezen effectiviteit van covid-19 vaccins?

Laat ons dus kijken naar die bewezen effectiviteit van covid-19 vaccins en hoe hierover in het verleden en heden gecommuniceerd werd / wordt door experten van dienst, de overheid en MSM.

Tijdens het voorjaar 2020 kwam het heugelijke nieuws dat vaccins ontwikkeld zouden worden om de strijd met Sars-Cov-2 aan te gaan. Gezien de pandemische toestand, werden de bijzondere richtlijnen met betrekking tot het commercieel inzetten van geneesmiddelen, bijzondere richtlijnen waar men reeds ervaring mee had in 2009 (zie later), toegepast. Volgens EMA (European Medicines Agency) kan er ‘voorwaardelijke goedkeuring’ verleend worden aan medicijnen op basis van minder uitgebreide klinische data, wat onder normale omstandigheden wel vereist is, als de voordelen van onmiddellijke beschikbaarheid van deze medicijnen doorwegen op de risico’s van de heersende omstandigheden, maar bijkomende data blijven wel verplicht[7].

Het zijn met andere woorden deze initiële studies van ‘de farmaceutische bedrijven’ die het startsein waren voor de vaccinatiecampagnes. Meer, deze initiële studies dienden verdergezet te worden – gedurende zo’n 2 jaar – omdat ze bijkomende informatie met betrekking tot middellange en lange termijn effecten (zowel positieve als negatieve) kunnen opvolgen en aantonen. Deze voortschrijdende studies en kennis zouden dan ook de basis vormen voor de latere ‘volledige’ goedkeuring van de vaccins.
Gezien het belang van deze initiële studies, is het interessant stil te staan wat ze wel en niet konden en kunnen zeggen enerzijds en hoe er over deze resultaten gecommuniceerd werd en wordt door experten van dienst, de overheid en MSM anderzijds.

Op de website van VRT kan het volgende, allen daterend van november 2020, gelezen worden[8]:

Pierre Van Damme zegt in De afspraak het volgende: “Wetenschappelijk is hier iets ongelofelijks aan het gebeuren. Normaal komt een vaccin op de markt na 6000 à 7000 testen. Nu gaat het om tienduizenden mensen. Daardoor hebben we veel informatie over de veiligheid en de doeltreffendheid.”

Voorts zegt Van Damme met betrekking tot de 3 aangekochte vaccins door België (Pfizer-BioNtech, Moderna en AstraZeneca): “Dit zijn goede vaccins, eens de regelgevende autoriteiten groen licht geven.”

Viroloog Johan Neyts zegt in een panelgesprek “The way out of crisis” van Health House: “Deze bedrijven zijn al aan de productie begonnen nog voor de resultaten van de studies bekend waren. Dat is een financieel risico, maar daardoor gaat het ook veel sneller.”

Erika Vlieghe zegt in datzelfde panelgesprek: “In acht maanden kan je ook maar doen wat je kan doen. De effecten op langere termijn – zowel de positieve als de negatieve – die weten we niet. Er is op een groot aantal mensen getest, maar soms zijn er ook zeldzame nevenwerkingen. En ook de duurzaamheid op lange termijn is een vraagteken. Die studies zullen blijven verderlopen.”

Minister Frank Vandenbroucke zei dan weer in de zevende dag: “Met een vaccin bescherm je jezelf en je omgeving en als genoeg mensen het doen dan beschermen we de hele kudde.”

Premier Alexander De Croo zegt in De Zevende Dag met betrekking tot de vaccinatiestrategie: “Eerst de mensen die in de zorgsector werken. Daarna is het aan de 65+-ers en kwetsbare mensen”. De VRT-site stelt dat De Croo de voordelen niet ziet om na de zorgsector eerst de jongere bevolkingsgroepen te vaccineren.

Het kon toch niet beter zijn?! De oplossing was er en het is het vaccin. Op basis van dit soort communicatie rond de ‘effectiviteit’ gepaard met de aankondiging dat de vaccinatiestrategie bij de ganse Belgische bevolking van 18+ zou plaatsvinden vanaf 5 januari 2021, kan het bijna niet anders dat de meeste mensen de volgende betekenis koppel(d)en aan de ‘effectiviteit’ van de vaccins:

1) het reduceert en/of voorkomt ernstige covid-19;
2) het reduceert en/of voorkomt hospitalisatie;
3) het reduceert en/of voorkomt sterfte; 
4) het reduceert en/of voorkomt verspreiding van sars-cov-2.
5) ernstige nevenschade werd onderzocht en vormt geen bedreiging
6) alle bovenstaande punten werden uitvoerig getest bij ‘alle leeftijdsgroepen’ met en zonder onderliggende aandoeningen.

De realiteit is dat de oorspronkelijke vaccin studies, uitgevoerd door de farmabedrijven zelf, waardoor voorwaardelijke goedkeuring gegeven werd, ‘geen’ van de 6 bovenstaande punten ‘kon’ onderzoeken. Bijgevolg waren er hier geen resultaten rond. Peter Hotez, decaan van de ‘National School of Tropical Medicine at Baylor College of Medicine in Houston, zei dat er twee zaken bij een antiviraal vaccin belangrijk zijn en dat is dat ze ten eerste de kans op ‘ernstige ziekte’ en bijgevolg ‘hospitalisatie’ verminderen en ten tweede dat ze ‘infectie voorkomen’ en dus ‘transmissie stoppen’⁵³.
Echter, geen enkele fase 3 trial was zodanig opgezet (het opzet of design van een studie) dat het een vermindering in een ernstige uitkomst gedefinieerd als hospitalisatie, IC-opname of sterfte, het verhinderen van infectie noch het stoppen van transmissie kon onderzoeken.

Peter Doshi bekeek deze initiële studies van naderbij en ging in gesprek met de vaccinfabrikanten. In een artikel gepubliceerd in the BMJ toont hij een overzicht wat deze initiële studies onderzochten (endpoints) en bij wie (populatie)[9]:

U ziet het goed, de initiële fase 3 covid-19 trials omvatten geen mensen met een verzwakt immuunsysteem, geen zwangere noch vrouwen die borstvoeding geven. Geen enkele studie kon uitspraken doen over preventie van ernstige covid-19, zoals gedefinieerd als hospitalisatie, IC- opname, sterfte, noch over het voorkomen van infectie en dus transmissie.  Deze studies, zoals ze opgezet waren, konden enkel uitspraken doen over de preventie van symptomen…’los van de ernst’ (zie later).
De logica van de fabrikanten is dat indien er preventie is van symptomen dit ook effecten heeft op ernstige covid-19 zoals gedefinieerd als hospitalisatie, IC-opname en sterfte. Klinkt logisch, maar zoals studies opgezet waren, is dit verre van logisch, aldus Doshi. Deze logica zou potentieel waar kunnen zijn, indien geregistreerde gevallen of events minstens moderate tot ernstige symptomen betrof, maar dit was niet het geval.
In de Pfizer en Moderna trials was ‘een hoest en een positieve test’ voldoende om als geval of event mee te tellen, maar zoals onderzoek en realiteit toont, wil het hebben van milde symptomen niet zeggen dat ze evolueren naar ernstige symptomen. Daarenboven wil het hebben van ernstige symptomen nog niet zeggen dat ze tot hospitalisatie, IC-opname of sterfte leiden. Het zijn net deze laatste aspecten (hospitalisatie, IC-opname en sterfte) die van belang zijn.

Voorts kunnen effecten geobserveerd in een bepaalde groep mensen (bv. Bij jonge mensen met minimaal risico) niet zomaar veralgemeend worden naar andere groepen (bv. Ouderen al dan niet met een verhoogd risicoprofiel)[10]. Als je onderzochte populatie voornamelijk gezonde mensen betreft die een kleinere kans hebben om ernstige symptomen te ontwikkelen – zonder vaccin – hoe kan dan het effect van het vaccin op ernstige symptomen überhaupt grondig onderzocht worden? Immers de kans dat ernstige symptomen geobserveerd worden in een relatief gezonde bevolking is klein. De fabrikanten zeiden hier zelf over dat ernstige covid-19 en diens potentiële gevolgen te weinig voorkomen in hun steekproeven. Als ernstige covid en diens gevolgen slechts bij een 10^de of een 5^de van de bevestigde gevallen in hun steekproef voorkomt, dan zouden hun steekproeven veel groter moeten zijn om statistisch relevante uitspraken te kunnen doen[11].

De fase 3 trial van Pfizer omvatte – op het moment dat ‘voorwaardelijke goedkeuring’ gegeven werd slechts 10 van de 43.998 mensen met ernstige symptomen[12] [13]. Het effect van 10 mensen kunnen we moeilijk voldoende achten om veralgemeningen te doen naar de algemene bevolking, naar de wereldbevolking, van alle leeftijden boven de 18 jaar met en zonder onderliggende aandoeningen en andere karakteristieken. Noch was duidelijk hoeveel van deze ernstige symptomen leidde tot hospitalisatie, IC-opname of sterfte.

Lees de uitspraken van experten en ministers opnieuw! Vandenbroucke had het over de bescherming van anderen en dus over transmissie die vermindert en/of stopt, Vandamme over wetenschappelijke wonderen met veel informatie over effectiviteit en veiligheid.
Moest u nu denken – zoals Van Damme het stelde in november 2020 – dat steekproeven toch groot genoeg waren om ten minste waardevolle uitspraken over de effectiviteit ongeacht de ernst te doen, dan kan ik enkel wijzen op het feit dat deze effectiviteit niet berekend werd op basis van 43.998 mensen, wel op het aantal mensen die voornamelijk milde symptomen hadden ‘(minstens) 7 dagen na het toedienen van de 2^de dosis’. Voor de Pfizer studie werden effecten berekend op 170 mensen in totaal, waarvan 162 mensen in de placebogroep en 8 mensen in de experimentele groep[14]. VE of vaccin efficacy werd berekend als RRR (Relative Risk Reduction). Hier wil dit zeggen: VE = 1-(8/162)[15]=0.95 of 95%.
Als u denkt dat dit enkel bij Pfizer zo was, hebt u het mis. De Moderna studie had 30.000 vrijwilligers, waarvan er 95 mensen (lichte) symptomen hadden en positief testen op Sars-cov-2[16] ^[17]. VE-berekening gebeurde op deze 95 mensen, waarvan 90 mensen in de placebogroep en 5 mensen in de experimentele groep.

Dit aantal mensen vonden experten van dienst overal ter wereld voldoende om vaccinatiecampagnes uit te rollen bij de ganse bevolking, startende in België bij de mensen uit woonzorgcentra en zorgpersoneel (januari – maart 2021)[18]. Mensen met een verhoogd risico (leeftijd en verzwakt immuunsysteem) en hun verzorgers kwamen als eersten aan de beurt, echter waren het net de mensen met een verhoogd risicoprofiel die niet of amper in de oorspronkelijke studie onderzocht werden. Om alles behapbaar te houden focus ik mij enkel op de Pfizer-studie.

Het FDA-document van het Pfizer covid-19 vaccin[19] geeft meer gedetailleerde informatie dan de gepubliceerde Pfizer-studie zelf[20]. Laat ons kijken hoeveel mensen per leeftijdscategorie opgenomen werden in de studie.

Voor de leeftijdscategorie 16 tot < 18 jarigen zaten er 153 mensen (of 0,38%) in de studie (deze resultaten werden oorspronkelijk niet in de studie vermeld, omdat er te weinig participanten waren); voor de leeftijdscategorie 18 – 55 jarigen zaten er 23.179 (23.332-153) mensen (of 57,7%) in de studie; voor de leeftijdscategorie > 55 – 64 jarigen zaten er 8.237 (16.850 – 8.613) mensen (of 20,5%) in de studie; voor de leeftijdscategorie ≥ 65 -74 jarigen zaten er 6.901 mensen (17,2%) in de studie; en voor de leeftijdscategorie ≥ 75 jarigen zaten er 1.712 mensen (of 4,3%) in de studie. In totaal zijn er dus 40.182 mensen toegewezen aan een bepaalde leeftijdscategorie.
Indien we de leeftijdscategorie van ≥75 qua leeftijd als meer risicovol beschouwen, dan werd er wereldwijd met vaccineren met het Pfizer-vaccin van start gegaan op ‘gevonden’ resultaten bij 1.712 mensen, waarvan 860 mensen het vaccin kregen en 852 mensen het placebo. Laat ons dus kijken naar deze ‘gevonden’ algemene resultaten en per leeftijdscategorie.

Het primaire endpoint (of onderzoeksdoel) is het aantonen van de effectiviteit van het vaccin ‘vanaf 7 dagen na het toedienen van de 2^de dosis’. Men ging met andere woorden na hoeveel ‘bevestigde’ gevallen (zijnde minstens 1 covid-19 symptoom en een positieve test) er geobserveerd werden vanaf 7 dagen na het toedienen van de 2^de dosis in zowel de experimentele groep en placebogroep. Het verschil hiertussen vormt de basis voor de berekening van de effectiviteit van het vaccin. Deze berekening deed men bij zowel mensen ‘met bewijs van afwezigheid’ van voorgaande infectie als bij mensen ‘met bewijs van afwezigheid en bewijs van aanwezigheid’ van voorgaande infectie. De effectiviteit enkel bij mensen ‘met bewijs van aanwezigheid’ van voorafgaande infectie werd enkel vermeld in een later document, maar de steekproef hiervan was te klein om relevante uitspraken te kunnen doen. Bijgevolg weet men (tot op heden) niet wat de effectiviteit is van het vaccin bij mensen die reeds een infectie doormaakten (zie later).

Figuur 3 toont dat de geobserveerde effectiviteit van het Pfizer-vaccin, zijnde 95%, berekend werd op 170 vastgestelde gevallen (vanaf 7 dagen na de 2^de dosis) in totaal, waarvan 8 in de vaccin-groep en 162 in de placebogroep.
Voor de leeftijdscategorie 16 – 55 jarigen bekomt men 95,6% op basis van 119 mensen, zijnde 5 in de vaccin-groep en 114 in de placebogroep; voor de leeftijdscategorie > 55 jarigen is de effectiviteit 93,7% op basis van 3 mensen in de vaccin-groep en 48 mensen in de placebogroep.

Het FDA-document toont een verder uitsplitsing van de leeftijdscategorieën (figuur 4).

Figuur 4 toont dat er geen positieve gevallen geobserveerd werden in de leeftijdsgroep 16 – < 18-jarigen; voor de leeftijdscategorie 18 – < 65 jarigen werden er 7 mensen met covid-19 geobserveerd in de vaccin groep en 143 mensen in de placebo groep; voor de leeftijdscategorie ≥ 65 – < 75 werd er 1 geval geconstateerd in de vaccin groep en 14 in de placebo groep; en voor de leeftijdscategorie ≥ 75-jarigen werden er geen mensen met covid-19 geobserveerd in de vaccin groep en 5 in de placebogroep. Een bevestigd positief geval was het hebben van minstens 1 covid-19 symptoom en een positieve test (zie later). 

Lees de conclusie van Pierre Van Damme, daterende van november 2020 opnieuw: “Wetenschappelijk is hier iets ongelofelijks aan het gebeuren. Normaal komt een vaccin op de markt na 6000 à 7000 testen. Nu gaat het om tienduizenden mensen. Daardoor hebben we veel informatie over de veiligheid en de doeltreffendheid.” Strookt ze met de effectieve hoeveelheid data? Zijn 170 mensen (voor het Pfizer-vaccin), waarvan 5 met minstens 1 covid-19 symptoom en een positieve test zoals geobserveerd minstens 7 dagen na het toedienen van de 2^de dosis in de leeftijdscategorie ≥ 75, voldoende om vaccinatiecampagnes vol vertrouwen uit te rollen?

Als we weten dat het design van een studie (overzicht hoe een studie opgebouwd is; welke doelen (endpoints / uitkomstvariabelen) de studie vooropstelt; hoe en wanneer deze gemeten worden; welke mensen mochten deelnemen aan de studie (inclusie / exclusie criteria); gebruikte formulieren; gebruikte afspraken en criteria ter beoordeling van onderzoekers met betrekking tot covid-19 diagnose; enz.) het kader geeft waarbinnen resultaten kunnen geïnterpreteerd worden (welke interpretaties mogelijk zijn en welke niet), dan is transparantie met betrekking tot deze documenten noodzakelijk. Zo blijkt dat veel van deze noodzakelijke informatie niet vrijgegeven wordt en als er al informatie vrijgegeven is, roept ze vaak meer vragen op dan dat ze antwoorden biedt ^[21].Laat ons een aantal methodologische zaken bekijken voor de fase 3 trial van de Pfizer-studie.

Het protocol van de oorspronkelijke Pfizer-studie werd samen met de studie gepubliceerd in ‘The New England Journal of Medicine’[22]. De primaire doelen van de studie waren het nagaan van de effectiviteit van het vaccin ‘vanaf 7 dagen na de 2^de dosis’ voor mensen ‘zonder’ voorafgaande infectie en voor mensen ‘met en zonder’ voorafgaande infectie. Het totaal aantal mensen ‘zonder’ voorafgaande infectie (baseline) was 42.365, waarvan 21.185 in de vaccin-groep en 21.180 in placebogroep. Het totaal aantal mensen ‘met’ voorafgaande infectie (baseline) was 1.405, waarvan 689 in de vaccin-groep en 716 in de placebogroep[23].
Zoals zal blijken vindt FDA (terecht) deze steekproef te klein om waardevolle uitspraken te doen. Het vreemde is dat er niet gerept wordt over de steekproef van ≥ 75 jarigen – zijnde 1.712 deelnemers in totaal – die de kwetsbare bevolking voldoende zou moeten representeren? 

In de studie worden verschillende ‘gevallen’ onderscheiden:

• Bevestigde gevallen

Zijn de gevallen met minstens 1 covid-19 symptoom en een positieve test ‘binnen de 4 dagen van de start van de symptomen’. Op deze gevallen werd de effectiviteit van het vaccin berekend.

• Vermoedelijke gevallen:

Covid-gevallen werden als ‘vermoedelijk’ beschouwd als de symptomen wel het klinische beeld gaven van covid-19 en ook als dusdanig beoordeeld werden door de onderzoeker, maar geen positieve PCR-test opleverde. Voorts werden ze ook niet beschouwd als adverse event (AE), tenzij ze aan de criteria van ernst voldeden. Deze gevallen werden niet meegeteld in de berekening van het effect van het vaccin, noch werden ze vermeld in de gepubliceerde studie. Cijfers hieromtrent vinden we wel terug in de FDA-documenten[24] ^[25] (zie later).

• Potentiële gevallen:

Dit weerspiegelt de gelijkenis tussen covid-19 symptomen en systemische neveneffecten (zoals koorts, rillingen, nieuwe of verergerde spierpijn, diarree, braken), vaak geobserveerd tijdens de eerste 7 dagen na elke vaccinatie. Het oordeel van de onderzoeker, of het over covid-19 symptomen of over systemische neveneffecten ging, vormde hier de basis om al dan niet een test uit te voeren (zie later). Indien de onderzoeker van oordeel was dat het systemische neveneffecten waren, maar op één of andere manier werd er toch een test uitgevoerd en deze bleek positief te zijn, dan werd het als ‘potentiële covid-19’ genoteerd. Analyses van gegevens hieromtrent zijn niet terug te vinden.

Uit het Pfizer-protocol bleek dat er in de fase 3 trial niet structureel en systematisch getest werd op Sars-cov-2 infectie. Mensen werden structureel getest op dag 1 voor de eerste dosis en op de dag voor de 2^de dosis, maar er waren geen structurele en systematische testen op andere perioden en dit is toch wel erg opmerkelijk.
Wat gebeurde er wel. Mensen moesten alles rapporteren (ervaren klachten, medicatie, enz.) in een online dagboek (zelfrapportage) dat door de onderzoekers opgevolgd werd. Indien er symptomen gerapporteerd werden, moest er binnen de 4 dagen contact opgenomen worden. De onderzoekers bepaalden of een bezoek en dus test noodzakelijk waren. Een bezoek kon zowel in persoon als op afstand. In het laatste geval moesten mensen zelf een test afnemen en dit naar het labo (zoals aangegeven door Pfizer) sturen. Het oordeel rond de gerapporteerde symptomen bepaalde met andere woorden of er al dan niet een test afgenomen werd.

Als het symptoom pijn was op de plaats van injectie, kan ik dit nog begrijpen, echter wanneer het gaat over mogelijke covid-19 symptomen die dus erg gelijkend zijn op systemische neveneffecten (AE) van het vaccin, dan stel ik mij hier vragen bij (zie later bij studie van Dagan et al. voor verder uitleg).
Het is zeer zeker terecht dat de onderzoekers de PCR-test ‘enkel’ uitvoerde bij ‘symptomatische’ personen, gezien deze test ‘enkel’ potentieel relevante en waardevolle resultaten oplevert bij ‘symptomatische’ mensen, maar niet bij ‘asymptomatische’ mensen, zoals de handleiding van de PCR-test gepubliceerd door de CDC[26] ook uitdrukkelijk vermeldt (zie later schrijven voor meer uitleg als het gaat over bias met betrekking tot meetinstrumenten).
Echter, dit is een belangrijk medisch experiment, wat maatschappelijk vergaande gevolgen heeft en dus is het de vraag waarom er niet gekozen werd om systematisch te testen bij mensen met op covid-19 gelijkende symptomen (ongeacht het tijdstip van verschijnen, dus ook in de eerste dagen na het toedienen van een dosis)?

Je zou kunnen veronderstellen dat dit niet zo’n probleem hoeft te zijn, want onderzoekers en participanten waren immers ‘blind’ voor welk middel ze kregen. Verschillende onderzoekers[27] [28], maar ook de latere review van de FDA (voor volledige goedkeuring)[29], maakten duidelijk dat er zich problemen stelden bij de ‘blindering’. Zo waren onderzoekers die de vaccins toedienden niet blind, al was het nog maar omdat de vloeistof van vaccins en de placebo’s een andere kleur hebben. Ook de onderzoekers die symptomen dienden te beoordelen waren mogelijk niet blind, omdat participanten alles moesten bijhouden in een elektronisch dagboek, waaronder ook het gebruik van pijnstillende en koortswerende medicatie, wat 2 tot 3 (en meer) keer hoger lag bij de vaccin-groep in vergelijking met de placebogroep (FDA-document, pagina 35-38)[30] [31]. Konden onderzoekers (en participanten) hierdoor raden in welke arm van de studie iemand zat? Of het gebruik van deze medicatie ook nog eens een effect had op het verschijnen dan wel de ernst van potentiële covid-19 symptomen, is hierbij eveneens een open vraag[32]. De vraag blijft met andere woorden waarom er niet systematisch getest werd bij mensen met potentiële covid-19 symptomen en hoe deze methodologische keuze gevonden resultaten al dan niet heeft beïnvloed?

Het wordt nog vager als het protocol van Pfizer aangeeft dat men voor de telling en toewijzing van covid-19 gevallen extra gebruikmaakte van een commissie, die achteraf de beoordeling van de onderzoekers (of het al dan niet over een covid-geval ging), nakeek en eventueel aanpaste. Waarom deed men dit? Een bevestigd geval was het klinisch oordeel van de symptomen door de onderzoekers en een positieve test, dus wat was de meerwaarde van zulk een commissie? Welke wijzigingen voerden zij achteraf door? Welke criteria gebruikten zij voor hun oordeel? Enz. De gegevens en gebruikte formulieren / criteria van deze commissie zijn niet bekend.

Als kers op de taart schreef BMJ begin november 2021 dat er problemen waren en fraude gepleegd werd bij het fase 3 testproject van Pfizer, zoals gerapporteerd door verschillende onderzoekers die werkten aan deze trial.

“…for researchers who were testing Pfizer’s vaccine at several sites in Texas during that autumn, speed may have come at the cost of data integrity and patient safety. A regional director who was employed at the research organisation Ventavia Research Group has told The BMJ that the company falsified data, unblinded patients, employed inadequately trained vaccinators, and was slow to follow up on adverse events reported in Pfizer’s pivotal phase III trial. Staff who conducted quality control checks were overwhelmed by the volume of problems they were finding. After repeatedly notifying Ventavia of these problems, the regional director, Brook Jackson, emailed a complaint to the US Food and Drug Administration (FDA). Ventavia fired her later the same day. Jackson has provided The BMJ with dozens of internal company documents, photos, audio recordings, and emails.[33]”

Wat zeggen bekomen VE-resultaten indien onderzoekers perfect konden nagaan wie al dan niet het Pfizer vaccin kreeg, als de beloofde follow-up binnen de 4 dagen (zoals het protocol stelt) van mensen die symptomen vertoonden niet altijd werd gedaan, als data vervalst werd, enz. Wat betekent al deze informatie voor bekomen resultaten met betrekking tot de veiligheid? Deze studie vormde de basis voor ‘voorwaardelijke goedkeuring’ waardoor men overal ter wereld van start ging met vaccineren. Het is zelfs de studie die ervoor zorgde dat de FDA ‘volledige goedkeuring’ verleende (zie later)!
De regionale directeur van onderzoekscentrum Ventavia bracht de FDA op de hoogte, ze kreeg ook antwoord van de FDA. In theorie zou een klacht en zeker een interne klacht moeten leiden tot controle van het onderzoekscentrum, maar dit gebeurde niet in realiteit! Wat is de waarde van zo’n organisatie indien ze haar job niet uitvoert? Welk vertrouwen kan de bevolking in zulke grote instanties nog hebben? En hoe zit het dan met de leuze dat we het doen voor de ‘(wereld) volksgezondheid’? (zie later)

Voorts gaf Pfizer (maar ook andere, zoals Moderna) in hun aanvraag voor ‘voorwaardelijke goedkeuring’ aan dat het fase 3 testproject opgezet was om 2 jaar lang de effecten (positieve en negatieve) te kunnen opvolgen. Zoals reeds geschetst zijn RCT-designs onontbeerlijk in medicijnenonderzoek onderzoek, omdat ze onder andere oorzakelijke uitspraken kunnen doen. Echter, kort (enkele dagen) na de voorwaardelijke goedkeuring (11 december 2020), begon Pfizer (maar ook Moderna) met het systematisch toedienen van het vaccin bij hun placebogroep (‘unblinding’ the trial) waarmee het RCT-design tegen 13 maart 2021 volledig onbestaande was[34]. Bijgevolg kunnen middellange en lange termijn neveneffecten niet meer grondig onderzocht worden, wat ook geldt voor de effecten van het vaccin als dusdanig en de effecten van het vaccin op varianten. Laat staan dat effecten van boostershots nog naar behoren onderzocht kunnen worden (zie later)!

In augustus 2021 werden de memo’s van de FDA-reviewers van de aanvraag van farmabedrijven voor ‘volledige goedkeuring’ vrijgegeven[35]. Deze nota’s maken duidelijk hoeveel mensen van de oorspronkelijke totale steekproef voor langere tijd opgevolgd werden binnen het RCT-design voor zowel de effectiviteit van het vaccin als voor de veiligheid ervan.

Het bovenste deel van figuur 8 (table 10) toont dat veiligheidsdata tussen de 4 maanden en minder dan 6 maanden gebeurde op slechts 51,2% van de oorspronkelijke steekproef. Voor effecten vanaf 6 maanden, gebeurde dit op slechts 7% van de oorspronkelijke steekproef.
De effectiviteit van het vaccin voor een langer opvolgperiode tussen 4 maanden en minder dan 6 maanden werd berekend op slechts 52,5% van de oorspronkelijke data en voor 6 maanden en meer werden effecten berekend op slechts 7,2% of 3.056 mensen van de oorspronkelijke steekproef.

Niet alleen werd de beloofde follow-up van de 2 jaar tenietgedaan, ook steekproeven binnen het RCT-design voor kortere opvolgperioden verkleinden zienderogen. Hoe realiteitsgetrouw en waardevol zijn effectiviteitsberekeningen voor langere perioden als steekproeven zo klein worden?  Wat kunnen effectiviteitscijfers nog zeggen?
Daarenboven was de cutoff periode van de follow-up, 13 maart 2021. Het rapport maakt duidelijk dat 77% van de participanten uit Amerika kwam, waar er op dat moment nog geen sprake was van de Delta-variant, zoals de FDA-reviewers in hun rapport ook duidelijk stellen. Bijgevolg hebben de bekomen effectiviteitsberekeningen enkel betrekking op de oorspronkelijke Alpha-variant. Wat met andere woorden het effect is van de vaccins op de Delta-variant kan op basis van deze noodzakelijke studie niet bepaald worden.

De ‘volledige’ follow-up periode van deze fase 3 trial geeft aan dat uiteindelijke effectiviteitsberekening gebeurde op een totaal van 910 bevestigde covid-19 gevallen (met minstens 1 symptoom en positieve test), 77 in de vaccin-groep en 833 in de placebogroep, vanaf 7 dagen na de 2^de dosis voor mensen met bewijs van afwezigheid van voorgaande besmetting. Algemene VE voor alle participanten daalt naar 91,1%[36].

Voor de leeftijdscategorie 16-55 jaar is VE 91,2%, zijnde 52 bevestigde gevallen in de vaccin-groep en 568 gevallen in de placebogroep. Voor de leeftijdscategorie 55+ jaar, is VE 90,9%, zijnde 25 gevallen in de vaccin-groep en 265 gevallen in de placebogroep. Kijken we naar de subgroep analyse dan krijgen we volgende resultaten voor de volledige follow-up periode.

In de volledige follow-up periode werden er in de subgroep ≥ 75 jaar 27 mensen met bevestigde covid-19 (zijnde minstens 1 symptoom en positieve test) geconstateerd, waarvan 1 in de vaccin-groep en 26 in de placebogroep. Dezelfde logica geldt voor de andere leeftijdscategorieën.

Dit zijn de algemene VE-resultaten. Belangrijk is dat VE blijft bestaan doorheen de tijd, want als VE daalt na verloop van tijd, dan wil dit zeggen dat de bescherming tegen symptomatische covid-19 (hier voornamelijk milde en moderate symptomen) afneemt, ook bekend als ‘waning immunity’ (of afnemende immuniteit), wat op zijn beurt weer effecten heeft op de berekening van de voordelen – risico balans (zie later), waar de kans op meer risico dan voordeel door vaccinatie toeneemt. Wat blijkt? Dat de fase 3 trial van Pfizer reeds indicatie gaf van mogelijke waning immunity bij de alfa-variant[37].

Figuur 11 toont dat VE voor de periode van minstens 7 dagen na dosis 2 tot minder dan 2 maanden na dosis 2, 96% is. Voor de periode 2 maanden en meer na dosis 2 tot 4 maanden na dosis 2, daalt VE naar 90,1% en voor de periode 4 maanden en meer na dosis 2 tot 6 maanden (wat de cutoff periode is), daalt VE verder naar 83,7%. Echter, er zijn geen data van VE voor de periode langer dan 6 maanden, gezien de studie ontdaan werd van haar RCT-design. Wat daarenboven de effecten zijn van andere varianten op VE, is evenmin geweten gezien data grotendeels verzameld werden vóór de delta-variant.

Alle bovenstaande bemerkingen met betrekking tot het protocol en design (niet systematisch testen, enz.) blijven van toepassing op deze resultaten. Toch wil ik hier stilstaan bij 2 potentieel belangrijke bevindingen die niet vermeld werden in de gepubliceerde studie, wel in de FDA-documenten.
Het betreft ten eerste de resultaten met betrekking tot ‘vermoedelijke’ covid-19 gevallen, mensen die dus wel beoordeeld werden door de onderzoekers als covid-19 geval, maar geen positieve PCR-test hadden (zie later schrijven rond de details van de methodologische twijfel verbonden aan de PCR-test).
In de FDA-review memo’s vinden we op pagina 70 het aantal ‘vermoedelijke’ covid-19 gevallen voor de periode van minstens 7 dagen na de 2^de dosis terug, wat namelijk 4.931 participanten betrof. Hiervan hadden 4.331 mensen een negatieve test, 2.026 in de vaccin-groep en 2.305 in de placebogroep, van de overige 699 mensen waren er geen testdata beschikbaar (redenen hiervoor zie FDA-review memo), waarvan 303 in de vaccin-groep en 396 in de placebogroep. Mits rekening te houden met de ontbrekende data, zijnde de 699 mensen, daalde VE naar zo’n 70%, een slordige 25% minder effectiviteit dan aangekondigd.
Vreemd echter is dat men geen vragen stelde noch bedenkingen formuleerde rond de overige ‘vermoedelijke gevallen’, namelijk 4.331 in totaal.  Er waren zo’n 26 keer meer vermoedelijke gevallen in de vaccin-groep (2.026) dan bevestigde gevallen (77). In de placebogroep waren er zo’n 3 keer meer vermoedelijke gevallen (2.305) dan bevestigde gevallen (833). Gezien het immense maatschappelijke belang van deze studie, waarom werden hier niet meer vragen rond gesteld of waarom werd data door de reviewers niet opgevraagd? Vragen die in het licht van de gemelde fraude in onderzoekscentrum Ventavia pertinenter worden.
Stel dat we deze vermoedelijke gevallen mee zouden nemen in de berekening van VE, dan komen we tot de onthutsende bevinding dat VE zakt tot onder de voorwaarden van effectiviteit (minstens 50%) zoals gesteld door regulators, zijnde 33% (VE =(1- (77+2.026)/(833+2.305))*100).
Brengen we daarenboven ook nog eens de ontbrekende data in rekening, dan zakt VE naar 32% (VE= (1- (77+2.026+303)/(833+2305+396))*100) en dit zonder rekening te houden met effecten van het vaccin bij andere varianten.
Er mag van mij geopperd worden dat de test toch van doorslaggevend belang was, maar dan is het nog opmerkelijker dat er niet ‘systematisch’ getest werd (ongeacht het moment van verschijnen van symptomen) in één van de belangrijkste studies!

Ten tweede toont de review van de FDA duidelijk aan dat er te weinig gegevens zijn voor de effecten van de vaccins bij mensen die een voorafgaande infectie hadden. De fase 3 trial omvat simpelweg te weinig data (+/- 1400 deelnemers) rond deze effecten en dus is men zo goed als ‘blind’ als het gaat over de effecten van vaccinatie bij mensen die reeds een infectie doormaakten. De clinical review van de FDA rapporteert dat VE vanaf 7 dagen na dosis 2 voor mensen met een voorafgaande besmetting 46,9%, namelijk 3 mensen in de vaccin-groepen 6 in de placebogroep. VE voor de ganse periode na dosis 1 was 19,2%, namelijk 13 mensen in de vaccin-groep en 17 in de placebogroep[38]. Effecten die niet aan de voorwaarde van voorwaardelijke goedkeuring (VE is minstens 50%) voldoen, maar zoals het document terecht vermeldt, zijn er te weinig data ter beschikking om hier met zekerheid uitspraken over te doen. 

Deze bevinding zou op zijn minst aanleiding moeten geven tot voorzichtigheid van het vaccineren van mensen die reeds een infectie doormaakten, want indien VE bij mensen die reeds een infectie doormaakten niet de gewenste drempel van 50% behaalt, dan gaan potentiële risico’s doorwegen met kans op meer schade door vaccinatie bij deze groep. Wat effecten van vaccinatie zijn bij mensen met bestaande immuniteit (langdurige) is eveneens niet geweten…maar ondertussen rijden vaccinatiebussen uit voor jong en oud, vinden sommige politici het niet meer dan normaal dat er gediscrimineerd mag worden en staat verplichting – startende bij de zorg – zo goed als voor de deur.

Wat dan met de claim van de gemeenschappelijke commissie en orde van artsen dat er een bewezen effectiviteitsgraad is van 90 à 95% tegen ‘ernstige vormen van covid’ (punt 10 van het advies)? Zoals hierboven beschreven was de oorspronkelijke studie van Pfizer hiervoor niet opgezet. ‘Ernstige covid’ zou gedefinieerd moeten worden als ‘hospitalisatie’ en / of ‘sterfte’, maar dit was niet het geval. Beiden, hospitalisatie en sterfte, waren niet opgenomen in de ‘endpoints’ (of doelen) van de studie. Ook hier gold dat het hebben van 1 ernstige  symptoom en een positieve test[39], leidde tot de diagnose ‘ernstige covid’. Echter, het hebben van een ernstige symptoom wil nog niet zeggen dat men gehospitaliseerd wordt of sterft. Fabrikanten zeiden hierover zelf dat hun steekproeven te klein waren om ernstige covid zoals gedefinieerd door hospitalisatie en/of sterfte te kunnen onderzoeken. Het komt – aldus de fabrikanten – te weinig voor. De populatie die het meeste kans heeft om ernstige covid te ontwikkelen, is voornamelijk de oudere populatie met onderliggende aandoeningen. Echter, slechts 4,3% of 1.712 mensen in hun steekproef was ≥ 75 jaar. Te klein dus om waardevolle uitspraken te doen.

Voor ernstige covid, zoals door Pfizer gedefinieerd (1 ernstig symptoom en een positieve test) toonde de resultaten voor de totale follow-up periode (periode tot 13 maart 2021) dat er in totaal 31 mensen (of 0.07%) van hun totale steekproef (+/- 44.000) waren die ‘na de eerste dosis’ ernstige covid ontwikkelde. 1 persoon in de experimentele groep en 30 personen in de controlegroep, wat een effectiviteit geeft van 96,7%[40].
Echter de Pfizer-studie toonde helemaal geen analyse rond de effectiviteit bij ernstige covid doorheen de tijd (tussen 2 maand en 4 maand, meer dan 4 maand tot 6 maand, langer dan 6 maanden) noch is er voldoende informatie om een duidelijk beeld te krijgen van effecten op ernstige vormen bij verschillende populatiegroepen. Dit laatste omdat 31 mensen simpelweg te weinig is om een betekenisvolle opsplitsingen te maken.
Daarenboven (zoals reeds aangegeven) toonde de data van Pfizer dat het gebruik van koorts- en ontstekingsremmende medicatie bij de gevaccineerde groep soms wel dubbel (en meer) zo hoog lag in vergelijking met de niet-gevaccineerde groep. Gezien ernstige covid gedefinieerd werd als het hebben van 1 ernstig symptoom en een positief test (en niet als hospitalisatie) is het de vraag welke effecten deze middelen hadden op de beoordeling van ernstig covid. Moesten met andere woorden deze middelen niet genomen (mogen) worden, zou het geobserveerde effect blijven bestaan?

Ach, ondertussen zijn er toch al tal van (observationele) studies die het effect van het vaccin toonde op ‘ernstige covid-19, hospitalisatie en sterfte’. Wel, laat ons 1 studie van naderbij bekijken, het is de observationele studie die niet alleen door de WHO[41] als bewijs van effectiviteit aangehaald wordt, maar eveneens door tal van experten van dienst en andere officiële gezondheidsinstanties, namelijk de immense observationele studie van Dagan et al.[42]. Onderstaande bevindingen (observaties tijdens de eerste 14 dagen na dosis 1) werden reeds door tal van andere onderzoekers aangestipt[43] [44], maar ofwel genegeerd ofwel gefactcheckt als onwaar. Echter, we kunnen observaties van trends in studiedata toch niet beschouwen als fake news? Ze zijn er en staan zwart op wit. Onderstaande beschreven trends tonen zich eveneens in andere grote observationele studies, in meerdere of mindere maten, en betreffen allen observaties van de eerste 14 dagen na het toedienen van dosis 1[45] [46] [47]. Sommige onderzoekers bespreken ze, anderen negeren ze helemaal, maar nooit worden ze in rekening gebracht bij het berekenen van VE.
Daarenboven maken deze studies duidelijk waarom het ‘systematische testen’ van alle potentiële covid-19 symptomen – zeker ook tijdens de eerste 7 dagen na het toedienen van dosis 1 en 2 – zo noodzakelijk was tijdens de fase 3 trial van de Pfizer-studie.

Op het eerste zicht lijkt de studie van Dagan et al. fenomenale resultaten weer te geven voor de effectiviteit van het Pfizer vaccin. Deze retrospectieve (een vorm van observationeel onderzoek) studie heeft een totale steekproefgrootte van maar liefst 1.193.236 mensen. De totale steekproef werd opgedeeld naar 596.618 gevaccineerde en 596.618 niet-gevaccineerde mensen, die gebalanceerd werden op een heel reeks variabelen, gaande van leeftijd, afkomst en verschillende onderliggende aandoeningen. Doel hiervan is de alternatieve verklaringen voor geobserveerde verschillen in studie uitkomsten zo veel mogelijk uit te sluiten. Zoals ik in het deel rond het belang van de methodologie van een studie aangaf, kunnen geobserveerde verschillen tussen groepen door tal van mogelijke beïnvloedende variabelen verklaard worden die niets te maken hebben met het medicijn of in dit geval het vaccin. Steekproeven balanceren zorgt ervoor dat we meer controle krijgen over alternatieve verklaringen, omdat de verschillende groepen op verschillende variabelen gelijk gehouden worden. De onderzoekers wijzen terecht op het feit dat dit geen RCT-studie is en dus dat men geen oorzakelijke uitspraken kan doen, maar deze leemte trachten ze net op te vangen door het balanceren van hun steekproef, ook al is ze niet 100% sluitend. De onderzoekers wijzen op de mankementen van RCT-studies omdat ze vaak gebonden zijn aan kleinere steekproeven, waardoor veralgemening met enige voorzichtigheid dient te gebeuren. Door resultaten van verschillende studies en verschillende methodologieën samen te leggen kunnen hiaten van het ene onderzoek opgevangen worden door hiaten in het ander onderzoek. Je hebt dus veel studies nodig om met een bepaalde zekerheid uitspraken te kunnen doen, net omdat geen enkele studie sluitend is. Van daar het belang van debat in onderzoek.
Voor het balanceren van hun immense real-life steekproef maakten deze onderzoekers gebruik van de data van de elektronische medische gegevens van Clalit Health Services (CHS), het grootste ziekenfonds van Israël dat 53% van de populatie van Israël verzekert. Deze databank omvat gedetailleerde informatie over de eerstelijnszorg, de tweedelijnszorg, hospitalisatie, medicatie, laboratorium- en beeldvormingsresultaten.

De onderzoekers gingen voor de periode van 20 december 2020 (start vaccinatie in Israël) tot 1 februari 2021 het effect van het vaccin na op verschillende belangrijke uitkomstvariabelen die, zoals deze onderzoekers tevens aangeven, niet allemaal onderzocht werden in de oorspronkelijk RCT-studie van Pfizer, zijnde het effect op Sars-Cov-2 infectie, Sars-Cov-2 asymptomatische infectie, Sars-Cov-2 symptomatische infectie, Covid-19 hospitalisatie, ernstige ziekte en Covid-19 gerelateerde sterfte. Ze bevestigen met andere woorden de grote mankementen van de oorspronkelijke studie waardoor voorwaardelijke goedkeuring werd gegeven en waarvoor officiële instanties en experten van dienst het verantwoord vonden om algemene vaccinatie te promoten en uit te rollen bij de ganse bevolking van 18+.

Tijdens een gemiddelde opvolgperiode van 15 dagen werden er 10.561 infecties (of 0.88% van de totale steekproef) geregistreerd. 5.996 van deze infecties waren symptomatisch (of 0.50% van de totale steekproef), 369 mensen werden voor covid-19 gehospitaliseerd (of 0.031% van de totale steekproef), 229 mensen ervaarden ernstige ziekte (of 0.019% van de totale steekproef) en 41 mensen (of 0.0034%) stierven aan covid-19.

De eerste observatie die we kunnen maken, is dat er in deze immense steekproef relatief weinig mensen geïnfecteerd waren (slechts 0.88% of 99.12% was niet geïnfecteerd), nog minder mensen hadden symptomen en waren dus ziek (slechts 0.50% of 99.50% was niet ziek), slechts 0.031% diende gehospitaliseerd te worden (of 99.969% werd niet gehospitaliseerd), 0.019% hadden ernstige ziekte (of 99.981% was niet ernstig ziek) en 0.0034% stierf (99.9966% van de totale steekproef stierf niet ten gevolge van covid-19). De gevonden effecten werden dus berekend op het aantal mensen effectief geïnfecteerd (10.561), het aantal mensen die effectief symptomatisch waren (5.996), het aantal mensen effectief gehospitaliseerd (369), het aantal mensen effectief ernstig ziek (229) en het aantal mensen die effectief stierven aan covid-19 (41) en niet op de totale steekproef van 1.193.236 mensen.

Een ander aspect dat in deze studie opvalt, is dat het aantal gehospitaliseerde mensen (369) voor covid-19 groter is dan het aantal mensen die ernstige ziekte ervaren (229). Bijna 38% van de gehospitaliseerde mensen werden als niet ernstige beoordeeld, waardoor de vraag kan gesteld worden of de disproportionele (paniek) communicatie van experten van dienst, de overheid en MSM de druk op de zorg doet verergeren. Hoeveel gehospitaliseerde mensen er op intensieve zorgen terecht kwamen, geeft deze studie niet aan, wat vrij vreemd is, omdat hun databank dit wel vermeldt en omdat IC-opnames een belangrijke barometer vormen in de covid-situatie.

Laat ons naar de resultaten kijken van dit onderzoek. De onderzoekers trachten dus het effect van het vaccin na te gaan door het verschil in aantal mensen geïnfecteerd, symptomatisch geïnfecteerd, gehospitaliseerd, ernstig ziek en het aantal mensen die stierven aan covid-19 te vergelijken tussen gevaccineerden en niet-gevaccineerden. Dit is één van hun resultaten:

Deze grafieken tonen het percentage cumulatief voorkomen voor de uitkomstvariabelen voor gevaccineerden en niet-gevaccineerden. Het percentage cumulatief voorkomen is de som van het aantal keer de uitkomstvariabele op de verschillende dagen voorkomt gedeeld door het aantal mensen. Bijvoorbeeld toont de eerste grafiek (grafiek A) voor de uitkomstvariabele Sars-Cov-2 infectie dat er op dag 0 voor zowel de gevaccineerden als de niet gevaccineerden er geen enkele infectie voorkwam. De steekproefgrootte (number at risk) was toen voor beide groepen 596.618. Op dag 7 zien we de som van het voorkomen van dag 0 tot en met dag 7 van Sars-Cov-2 infectie gedeeld door de gemiddelde grootte van de steekproef (number at risk) over de eerste 7 dagen voor zowel de gevaccineerden als de niet-gevaccineerden. Op dag 42 zien we de som van het voorkomen van dag 0 tot en met dag 42 van Sars-Cov-2 infectie gedeeld door de gemiddelde grootte van de steekproef (number at risk) op dag 42 voor zowel de gevaccineerden als de niet-gevaccineerden. Deze berekeningen werden ook gedaan voor symptomatische infectie (grafiek B), covid-19 hospitalisatie (grafiek C), ernstige covid-19 (grafiek D) en covid-19 sterfte (grafiek E). De grafieken tonen met andere woorden duidelijk aan dat het aantal keer Sars-Cov-2 infectie, symptomatische infectie, covid-19 hospitalisatie, ernstige covid-19 en sterfte door covid-19 geobserveerd wordt gedurende 42 dagen na vaccinatie beduidend lager is voor de gevaccineerden (blauwe lijn) in vergelijking met de niet-gevaccineerden (rode lijn).

Volgens deze grafieken is het erg duidelijk dat het vaccin goede effecten heeft. Echter kunnen we (wederom) vragen stellen bij zowel de methodologie van de studie als bij de rapportage van resultaten door de onderzoekers zelf. Ik verklaar mij nader:

Eén van de voorwaarden om mensen op te nemen in hun steekproef was dat mensen voorafgaand aan de studie geen positieve PCR-test mochten gehad hebben, waarvoor ze de CHS-databank raadpleegden. Het is echter onduidelijk dat mensen die aan de inclusiecriteria voldeden, ook effectief getest werden op dag 0 (voor de start van de studie en vaccinatie) van hun studie. Het lijkt dat men slechts veronderstelde dat deze mensen op dag 0 niet geïnfecteerd waren, omdat ze simpelweg in het verleden geen positieve test hadden volgens de CHS-databank. Echter, zoals zal blijken is dit een belangrijk gebrek van hun studie, die niet alleen de oorzakelijkheid, maar ook hun bekomen resultaten op de helling zetten.

De onderzoekers volgden de hele steekproef op voor Sars-Cov-2 infectie, asymptomatische infectie, symptomatische infectie, hospitalisatie, ernstige ziekte door covid-19 en sterfte door covid-19 gedurende 44 dagen, waar dag 0 de dag voor vaccinatie is, dag 1 de eerste dag van de eerste dosis en dag 21 de eerste dag van de tweede dosis is. Ze redeneerden dat dag 1 tot en met dag 13 geen verschillen geven tussen gevaccineerden en niet-gevaccineerden, omdat de immuniteit door vaccinatie zich gradueel opbouwt. Deze ‘veronderstelling’, namelijk er is geen effect van het vaccin voor dag 14, vinden we in de meeste studies terug. De effecten van de eerste dosis zou te observeren zijn tussen dag 14 en dag 21, de dag van de 2^de dosis. Het effect van de tweede dosis zou dan weer te observeren zijn vanaf dag 28, 7 dagen na het ontvangen van de tweede dosis. Resultaten werden in hun hoofdartikel gerapporteerd tot en met dag 42.

Grotere studies, zoals deze, dienen naast hun hoofdartikel ook bijkomend materiaal te publiceren. Onderaan deze publicatie, vindt u online dan ook bijkomende informatie en data, zijnde het protocol van deze studie, een bijkomende appendix met uitleg en data, en de openbaringsformulieren (die de conflict of interest of (on)rechtstreekse financiering van de onderzoekers opsomt). De openbaringsformulieren gaven aan dat het allen onderzoekers zijn die op één of andere manier verbonden zijn aan Pfizer.

Mensen die enkel het hoofdartikel lezen, vinden geen graten in deze studie. Wanneer echter het bijkomend materiaal onder de loep genomen wordt, zien we dat deze onderzoekers wel erg nalatig waren in het correct rapporteren van hun data. Zo vinden we in tabel S7 van hun bijkomende appendix (supplementary appendix, pag. 46-54) onder andere de ruwe data terug, waarop hun effecten van vaccinatie berekend werden.
Wat meteen opvalt, is het immense verschil van aantal Sars-Cov-2 infecties, asymptomatische infecties, symptomatische infecties en hospitalisatie tussen gevaccineerden en niet-gevaccineerden op dag 1 van hun studie. Hier een overzicht:

Dit is erg vreemd, omdat de onderzoekers een claim trachten te doen op de oorzakelijkheid van hun gevonden effecten. Wil je dat alternatieve verklaringen zo goed als nihil zijn, dan dien je bij de start van je studie ervoor te zorgen dat je uitkomstvariabelen gelijk verdeeld zijn tussen gevaccineerden en niet-gevaccineerden. Doe je dit niet, dan kunnen je geobserveerde effecten het gevolg zijn van dit initiële verschil. Het wordt nog vreemder omdat onderzoekers claimen dat er geen verschil kan zijn tussen gevaccineerden en niet-gevaccineerden tussen dag 0 en dag 13…maar dit is niet wat hun data zegt. Hun data zegt dat er wel degelijk een verschil is. De nalatigheid in hun rapportering gaat nog verder, want hun data toont zelfs dat er een spectaculaire toename is van Sars-Cov-2 infectie, asymptomatische infectie, symptomatische infectie en hospitalisatie tijdens de eerste dagen voor hun gevaccineerde groep in vergelijking met de niet-gevaccineerden. Om dit te tonen maakte ik grafieken van hun data. De volgende 4 grafieken tonen het percentage Sars-cov-2 infectie, het percentage asymptomatische infectie, het percentage symptomatische infectie en het percentage hospitalisatie zoals de studie van Dagan et al. ze rapporteert en dit telkens voor de observatie tijdens 44 dagen.

Deze grafieken tonen met andere woorden dat het voorkomen van Sars-Cov-2 infectie (figuur 14), asymptomatische infectie (figuur 15), symptomatische infectie (figuur 16) en covid-19 hospitalisatie (figuur 17) op dag 1 van hun studie grote verschillen toont in voorkomen. Deze uitkomstvariabelen komen meer voor in de niet-gevaccineerde groep (rode lijn) in vergelijking met de gevaccineerde groep (blauwe lijn). Als onderzoekers stellen dat de eerst 14 dagen geen verschil zal opleveren in voorkomen tussen de twee groepen, omdat immuniteit zich gradueel opbouwt, dan zou je ook verwachten dat er inderdaad geen verschillen zijn tussen de twee groepen. Je zou zelfs verwachten dat men bij de start ervoor zorgt dat de groepen op het voorkomen gelijk zijn, wat onderzoekers hadden kunnen doen, moest men hun deelnemers effectief getest hebben op dag 0. Men had met andere woorden hier in hun protocol of design van de studie rekening mee moeten houden, zeker als men oorzakelijke uitspraken wil doen.
Een tweede aspect wat de grafieken tonen is de snelle toename tijdens de eerste dagen van het voorkomen van Sars-Cov-2 infectie, asymptomatische infectie, symptomatisch infectie en covid-19 hospitalisatie bij de gevaccineerde groep in vergelijking met de niet-gevaccineerde groep.

De vraag wordt waarom deze onderzoekers deze duidelijke effecten tijdens de eerste dagen nalieten te rapporteren en waarom men in hun procedure niet koos om de uitkomstvariabelen in het begin van hun studie tussen de groepen gelijk te houden? Ze maken een claim op oorzakelijkheid, maar door dit op deze manier te doen, creëren ze een alternatieve verklaring voor hun gevonden effecten. De vraag wordt dus wat er zou gebeuren indien ze de incidentie of het aantal gevallen wel gelijk gehouden zouden hebben op dag 1 van hun studie? We kunnen dit nagaan door de proportie stijging of daling in incidentie of aantal gevallen tussen de verschillende dagen per groep te berekenen. Hiermee ga ik ervan uit dat de hoeveelheid stijging of daling sowieso zou plaatsvinden, waarvoor ik mij op hun originele data baseer. Vraag wordt dus letterlijk heeft het niet gelijk houden van hun uitkomstvariabelen bij de start van hun studie een effect op de bekomen resultaten en wat zou er kunnen gebeuren indien ze dit wel zouden gedaan hebben?

Balanceren we met andere woorden de geobserveerde incidentie op dag 1 over de twee groepen en berekenen we de hoeveelheid stijging of daling in incidentie per dag en per groep, dan zouden we volgende resultaten bekomen.

De grafieken geven weer dat indien de hoeveelheid stijging of daling tussen de verschillende dagen per groep inderdaad waarachtig is en indien de onderzoekers hun uitkomstvariabelen bij de start zouden gebalanceerd hebben (wat noodzakelijk is om alternatieve verklaringen en toeval uit te sluiten), hun bekomen resultaten tegenovergesteld zouden zijn van wat zij rapporteerden, namelijk cumulatief meer Sars-Cov-2 infectie, asymptomatische infectie, symptomatische infectie en hospitalisatie bij gevaccineerden in vergelijking met niet-gevaccineerden! Maken we dezelfde grafieken zoals de onderzoekers deden, namelijk de proportie cumulatieve incidentie (de som van het aantal voorvallen op dag 7, dag 14, dag 21, dag 28, dag 35 en dag 42 gedeeld door de grootte van de steekproef), dan krijgen we het volgende te zien:

We observeren inderdaad cumulatief meer Sars-cov-2 infectie, meer asymptomatische en symptomatische infectie en meer hospitalisatie voor de gevaccineerden in vergelijking met de niet-gevaccineerden. Hun studie en voornamelijk hun rapportering van hun gevonden resultaten zo maar als ultiem bewijs beschouwen, is met andere woorden zeer gevaarlijk! In welke mate het niet balanceren een effect heeft gehad op ernstige covid-19 en covid-19 sterfte, wordt hierdoor een open vraag. Hun claim van potentiële oorzakelijkheid vervalt door het feit dat men de uitkomstvariabelen niet uitdrukkelijk balanceerde bij de start van de studie!

Hun rapportage van effectiviteit van vaccinatie komt hiermee potentieel op de helling te staan. Het is verbluffend hoe ze het effect van deze eerste dagen weten te verhullen.
Combineren we deze potentiële bevindingen met het feit dat de fase 3 trial van Pfizer geen systematische tests uitvoerden tijdens de eerste dagen na vaccinatie en we zitten met een enorme leemte in kennis met immense gevolgen voor de berekening van de voordelen – risico balans voor alle bevolkingsgroepen!

De aanname die deze onderzoekers veronderstellen met betrekking tot de afwezigheid van vaccin effecten tussen dag 1 en 14,  is op zijn minst bedenkelijk te noemen gezien hun data deze aanname weerlegt! Dit soort bevindingen heeft meteen implicaties voor gevonden effecten van andere studies die vertrekken vanuit dezelfde aanname, namelijk dat er geen effect geobserveerd wordt tijdens de eerste 14 dagen na het eerste vaccin. Een implicatie die eveneens geldt voor gerapporteerde observaties, zo ook door Sciensano, met betrekking tot besmetting en hospitalisatie van gevaccineerden versus niet-gevaccineerden. In het covid-19 wekelijkse epidemiologisch bulletin daterende van 19 november 2021[48] staat er op pagina 28: “Merk op dat personen die ofwel gedeeltelijk gevaccineerd zijn of die nog niet minstens 14 dagen volledig gevaccineerd zijn, niet in deze grafieken werden opgenomen”. In het licht van bovenstaande bevindingen, is de vraag hoe deze grafieken eruit zouden zien indien men deze resultaten wel zou hebben opgenomen.
Op dit moment lijkt het dat indien de hele periode in acht wordt genomen, vaccinatie initieel meer kwaad doet dan goed. Door deze initiële resultaten weg te laten, wordt het eindresultaat mogelijk zwaar vertekend en zelfs omgekeerd. De focus bij deze veronderstelling ligt op de logica dat immuniteit zich gradueel opbouwt en dus maakt men geen onderscheid tussen gevaccineerd en niet-gevaccineerd. Echter dat vaccins initieel geen enkel effect hebben, blijkt onwaar te zijn, volgens de studie van Dagan et al[49], de studie van Amit et al.[50], de studie van Vasilejou et al.[51] en de studie van Hall et al.[52].

Het wordt nog obscuurder als de onderzoekers van de Pfizer-studie, wetende dat ernstige bijwerkingen amper onderzocht werden en worden (zie later), niet het aantal niet-covid 19 gerelateerde hospitalisaties en niet-covid 19 gerelateerde sterfte tussen de verschillende groepen in kaart bracht. Men heeft immers de data, gezien alles geregistreerd wordt in het CHS-datasysteem! Als onderzoeker ben je op zoek naar de realiteit en in dit geval ben je tevens op zoek naar de beste oplossing voor de volksgezondheid! Dit is althans de claim die alle officiële (gezondheids)instanties maken! Het negeren van het belang van methodologie in onderzoek, het intentioneel (?) negeren van bekomen resultaten waardoor de uitkomst van een studie mogelijk tegenovergestelde bevindingen bekomt, is – in deze situatie waar de druk op algemene verplichte vaccinatie toeneemt – gevaarlijk te noemen.

Of deze bevindingen daadwerkelijk effecten hebben op de effectiviteit van vaccins, is een open vragen en kunnen we enkel te weten komen als farmabedrijven-bedrijven, waaronder Pfizer, hun data vrijgegeven. Voor Pfizer zal dit pas mogelijk zijn vanaf 2023[53].

Zijn we werkelijk bereid contracten met farma-reuzen als belangrijker te achten dan volksgezondheid? Is het absurd dat vele onafhankelijke onderzoekers een pleidooi houden voor voorzichtigheid, meer transparantie, meer data…vooraleer de nu al bestaande rush voor algemene en algehele vaccinatie door te zetten? En wat te vinden van discriminerende oproepen en maatregelen van de overheid op basis van dit soort data? (zie ook later)

Op basis van deze data en resultaten, kan ik onmogelijk zeggen dat de communicatie van experten van dienst, de overheid en MSM rond de effectiviteit in lijn ligt met de bevindingen, noch inhoudelijk en noch qua overtuigend zekerheidsgehalte waarmee de heren en dames hieromtrent spreken. Hoe kan hun communicatie niet als misleidend beschouwd worden, hoe kan er niet gesproken worden over het verspreiden van desinformatie van deze organen?

We kunnen concluderen dat de initiële Pfizer-studie een effect vond van het vaccin op milde tot moderate covid-19 symptomen, vanaf 7 dagen na de 2^de dosis, bij een relatief jonge en gezonde populatie en zonder dat ze een voorafgaande besmetting hadden.
De studie kon niets zeggen over infectie, transmissie, covid-19 hospitalisatie noch sterfte door covid-19. Pfizer maakte gebruik van een bedenkelijke methodologie, zoals het niet systematisch testen van potentiële covid-19 symptomen ongeacht het moment van verschijnen, wat in het licht van observaties in grote observationele studies, namelijk initieel meer infectie en hospitalisatie en een snellere stijging ervan bij gevaccineerden in vergelijking met niet-gevaccineerden tijdens de 1^ste 14 dagen na de eerste dosis, potentieel erg belangrijk is. Gevonden effecten zouden op zijn minst voorzichtig geïnterpreteerd moeten worden en aanleiding geven tot meer onderzoek door onafhankelijke onderzoekers. Wat des te prangender wordt in het licht van de gerapporteerde fraude tijdens de fase 3 Pfizer trials. Echter grote gezondheidsinstanties laten de fraude toe; experten van dienst, de overheid en MSM gaan onverminderd door met het promoten van de vaccins.
Contracten met farma-reuzen zijn blijkbaar belangrijker dan uw gezondheid en deze van uw naasten (ouders, grootouders, kinderen, kleinkinderen…), wat hierna nog duidelijker zal worden als ik het heb over de bestaande bewijsstukken (en de afwezigheid ervan) met betrekking tot potentiële nevenschade en alternatieve behandelingen.

B. Over de veiligheid van de covid-19 vaccins

Punt 10 van het geformuleerde advies spreekt niet alleen over veilige vaccins, maar ook over de beperkte risico’s op ongewenste neveneffecten. Punt 11 stelt dat er een gunstige verhouding is tussen de voordelen en risico’s van vaccinatie.

Als het gaat over veiligheid van de vaccins, dan dient er inderdaad een voordelen – risico balans opgesteld te worden, waar het doel erin bestaat dat de voordelen opwegen tegen de nadelen. Geen enkele keuze (kiezen voor vaccinatie of niet) is vrij van risico’s, waardoor de vraag wordt welke keuze ‘het minste’ risico inhoudt. In het afgelopen 1,5 jaar is het opmerkelijk hoe het huidig discours ervoor gezorgd heeft dat we ‘geen enkel’ risico meer willen nemen op ‘besmetting’, terwijl we de risico’s van vaccinatie normaliseren en er met graagte bijnemen. De vraag is niet alleen of dit discours van experten van dienst, overheid en MSM terecht is, maar of deze ‘veronderstelling’ ook geldt voor ‘alle’ bevolkingsgroepen (qua leeftijd, onderliggende aandoeningen, enz.) dan wel enkel voor ‘bepaalde’ groepen?

Het opstellen van zulk een balans is afhankelijk is van verschillende factoren[54], waaronder
1. de geobserveerde ernst van covid-19 binnen de populatie en subpopulaties;
2. VE in real-life binnen de populatie en verschillende subpopulaties;
3. VE voor andere varianten;
4. de duur van VE, indien VE daalt (waning immunity) binnen de 6 maanden tot 12 maanden, dan nemen de voordelen af en stijgt de kans op risico’s;
5. een duidelijk zicht hebben op het ‘natuurlijk’ voorkomen van potentiële risico’s (bv. myocarditis en pericarditis) in de algemene populatie en subpopulaties;
6. instaat zijn directe vergelijkingen te kunnen maken tussen bijvoorbeeld hospitalisatie door covid-19 en hospitalisatie door het potentiële risico. In dit geval wil dit zeggen dat er duidelijke transparantie is van hospitalisaties ‘door’ covid-19, hospitalisatie ‘met’ covid-19 (niet hoofdklacht), hospitalisatie voor onderzocht risico (zoals myocarditis en pericarditis) met en zonder vaccinatie voor zowel de algemene bevolking als verschillende subpopulaties;
7. In staat en transparant zijn een onderscheid te maken tussen oorzaak en gevolg;
8. alle informatie is beschikbaar voor korte, middellange en lange termijn;
9. Aan- of afwezigheid van alternatieve behandeling(en).

Reeds vanaf november 2020, in de periode dat vaccins aangekocht werden, krijgen de burgers te horen dat de vaccins veilig zijn. Zoals Vandamme het stelde, gaven de fase3 testprojecten veel informatie over de effectiviteit en veiligheid. Vlieghe wees er dan weer op dat lange termijn effecten nog een vraagteken zijn, maar dat de studies blijven verder lopen.

De oorspronkelijke studies (met RCT-design) waren inderdaad ook opgezet om gedurende 2 jaar de effectiviteit en veiligheid van de covid-19 vaccins op te volgen, waardoor effecten (positieve en negatieve) bij gevaccineerden versus niet-gevaccineerden op  middellange en lange termijn opgevolgd en in kaart gebracht konden worden.
Echter, kort na de voorwaardelijke goedkeuring pasten farmaceutische bedrijven ‘unblinding’ toe, de placebogroep werd eveneens geleidelijk gevaccineerd, waardoor niet alleen het oorzakelijk onderzoek verdween, maar ook het middellange en lange termijn effectiviteits- en veiligheidsonderzoek. In oktober 2020 schreef Peter Doshi:

“Great uncertainty remains over how long a randomised trial of a vaccine will be allowed to proceed. If efficacy is declared, one possibility is that the thousands of volunteers who receive a saline placebo would be offered the active vaccine, in effect ending the period of randomised follow-up. Such a move would have far reaching implications for our understanding of vaccines’ benefits and harms, rendering uncertain our knowledge of whether the vaccines can reduce the risk of serious covid-19 disease and procluding any further ability to compare adverse events in the experimental versus the placebo arm”[55].

In diezelfde oktobermaand sprak de FDA nog woorden van hoop:

“Continuation of placebo controlled follow-up after EUA will be important and may actually be critical to ensure that additional safety and effectiveness data are accrued to support submission of a licensure application as soon as possible following an EUA. … Once a decision is made to unblind an ongoing placebo controlled trial, that decision cannot be walked back. And that controlled follow-up is lost forever.”[56]

Zelfs begin december 2020 zei dezelfde instantie nog:

“Placebo controlled follow-up can be very important in showing that whatever happened in the vaccine group also happened in the placebo group. Because that’s our best way of knowing.”[57]

Pfizer begon met ‘unblinding’ vanaf 14 december 2020 en tegen 13 maart 2021 was hun oorspronkelijk studie, die opgezet was om 2 jaar lang follow-up onderzoek met het RCT-design door te zetten, onbestaande. We hebben met andere woorden geen informatie over middellange en lange termijn veiligheidseffecten, dat dit een enorm risico met zich meebrengt, heeft het verleden ons reeds herhaaldelijk getoond (zie later).

Ook al bracht de oorspronkelijke fase 3 trial van Pfizer zelf gerapporteerde (on)verwachte AE’s  en SAE’s (serious adverse events) in kaart, de studie was simpelweg niet als dusdanig opgezet om belangrijke risico’s binnen verschillende (sub-)populaties enerzijds en zeldzame ernstige neveneffecten anderzijds in kaart te brengen[58] [59]. Bij dit laatste moeten we beseffen dat datgene wat als zeldzaam beschouwd wordt door massa-vaccinatie minder zeldzaam wordt. Nog nooit in de geschiedenis van de mens, is een vaccin dat amper 6 maanden onderzocht werd volgens de regels van de kunst (?), zo massaal ingezet, laat staan ‘(pseudo-)verplicht’ geweest.

De bedenking dat de vaccins amper onderzocht zijn, wordt vaak tegengesproken door experten van dienst, want zegt men de mRNA-techniek wordt al langer en bij andere aandoeningen onderzocht. Echter, dit onderzoek kan wel indicatie geven – wat dan aanleiding zou moeten geven voor verder onderzoek – maar kunnen geen bewijsstukken leveren voor de veiligheid van covid-19 vaccins als dusdanig! Willen we ‘realiteitsgetrouwe’ uitspraken doen, dan dient onderzoek te gebeuren ‘met de gebruikte techniek van de covid-19 vaccins’ én ‘bij Sars-Cov-2’ zelve. Het is dit soort contextverwarring dat experten van dienst, de overheid, MSM en factcheckers graag gebruiken.  Elke kritische denker en onderzoeker wordt afgemaakt indien ze refereren naar onderzoek niet uitgevoerd bij Sars-Cov-2, terwijl pleitbezorgers van het huidige discours deze regel niet hanteren wanneer het past in hun betoog. Het pijnlijke aan de zaak is dat kritische onderzoekers (zoals zal blijken) verwijzen naar dit soort onderzoek als ‘pleidooi’ voor meer onderzoek bij Sars-Cov-2, omdat het niet bestaat, omdat er te weinig gegevens zijn, omdat ze voor meer zekerheid en dus volksgezondheid willen gaan.
Experten van dienst, de overheid, MSM en in het verlengde daarvan factcheckers gebruiken dit soort onderzoek (bv. de mRNA-techniek, dus niet de specifiek gebruikte techniek (met spike eiwitten) in covid-19 vaccins, bij andere aandoeningen) net voor het tegenovergestelde, namelijk we moeten – ondanks de afwezigheid ervan – het niet meer onderzoeken. Het hallucinante aan de zaak is dat ook grote gezondheidsinstanties, zoals de FDA, van dit soort contextverwarrende technieken maar al te graag gebruik maakt.

Laat ons kijken naar de beweerde immense hoeveelheid veiligheidsdata komende van Pfizer’s fase 3 trail.

De FDA geeft in haar briefing[60] en clinical review[61] van de fase 3 trial aan wat de gekende, ongekende en potentiële risico’s en/of leemten zijn. Hier een overzicht:

1. De duur van de bescherming blijft een vraagteken:
   Zoals hierboven beschreven moeten we niet alleen de duur maar ook de hoeveelheid bescherming in vraag stellen. Alleen al het in rekening brengen van ‘missing data’ zorgt voor een drop van VE naar zo’n 70%, aldus Pfizer. Wat met effecten van ‘suspected cases’, die indien ze meegerekend worden, ervoor zorgen dat een noodzakelijk VE van 50% niet behaald wordt? Wat met observaties van effecten in de eerste 14 dagen na dosis 1 in vele grote observationele studies? Welke effect hebben ze op VE? Wat met methodologisch bedenkelijke praktijken, zoals het niet systematische testen van alle potentiële covid-19 symptomen ongeacht het moment van verschijnen? Wat waren beoordelingscriteria van de commissie die de classificatie van covid-19 gevallen achteraf nog eens extra beoordeelde? Welke wijzigingen pasten zij toe? Wat met VE-effecten na 6 maanden, als potentiële waning immunity reeds zichtbaar is tussen maand 4 en voor maand 6? Zoals het ministerie van Israël ons reeds in juli liet weten (zo’n 6 maand na vaccinatie in Israël), zakte VE naar 39%[62] [63], wat immense implicaties heeft voor het berekenen van de voordelen / risico balans zoals ook aangegeven door de FDA[64] (zie later). Is geobserveerde VE voor deze laatste periode (meer dan 4 maand en minder dan 6 maand) betrouwbaar genoeg als we weten dat deze VE op slechts 7% van de totale steekproef gebeurde? Was er een effect van gebruikte koorts- en ontstekingsremmende middelen op bekomen resultaten? Wat met VE bij andere varianten? Zoals de FDA duidelijk aangeeft zijn alle gerapporteerde resultaten van voor het verschijnen van de Delta-variant. Hoe VE (maar ook veiligheid, effecten en veiligheid van boostershots, enz.) op lange termijn nog grondig beoordelen als het RCT-design teniet werd gedaan? Met welke data werd er gefraudeerd en welke implicaties heeft dit op gevonden resultaten?
2. Geen of nauwelijks informatie over de effectiviteit voor mensen met een hoog risico op ernstige covid-19.
   De studiepopulatie voor mensen met een verzwakt immuunsysteem, waren mensen met ‘stabiele HIV/AIDS’, maar de opgenomen steekproef was te klein om zekerheidsuitspraken te kunnen doen, aldus de FDA. Andere ziekten die kunnen zorgen voor een verzwakt immuunsysteem waren niet opgenomen in de studie.
3. Geen of onvoldoende data rond effectiviteit en veiligheid bij zwangere vrouwen en vrouwen die borstvoeding geven. Ook al worden hier studies rond opgezet, kunnen we steekproeven van 1000 mensen als voldoende achten als we weten dat de steekproef voor mensen met een voorafgaande besmetting (+/-1400 mensen) niet als groot genoeg geacht wordt?
4. Onvoldoende data rond effectiviteit en veiligheid bij mensen die een voorafgaande infectie gehad hebben omwille van een te kleine steekproef. Bestaande data geven aan dat VE bij deze groep erg klein is, wat implicaties heeft voor de voordelen / risico balans, ongeacht de leeftijd.
5. Geen data voor jonge populaties. Oorspronkelijk werd een kleine 16 – 17 jarigen opgenomen, maar er waren te weinig data om effecten te berekenen. Voor mensen jonger dan 15 waren er geen data ter beschikking.
6. Geen data rond VE en veiligheid bij verandering van de karakteristieken van de pandemie, geen data rond mutaties van het virus noch rond VE en veiligheid bij co-infecties (meerdere infecties tegelijk).
7. Geen data rond asymptomatische infecties.
8. Geen data rond effectiviteit van het vaccin op lange-termijn effecten van covid-19. Covid-19 kan langere termijn effecten hebben, maar wat het effect van het vaccin hierop is, is ongeweten.
9. Geen data rond de effectiviteit van de vaccins op sterfte.
10. Geen data rond de effectiviteit van de vaccins op transmissie.
11. Een gekend risico is dat verwachte AE’s (adverse Events) en (lokale reacties en systemische reacties) SAE’s (Serious Adverse Events) allen meer voorkwamen in de vaccin-groep dan in de placebogroep.
12. Een onverwacht AE, wat causaal verbonden werd aan het vaccin, is zelf limiterende lymfadenopathie (zwelling van lymfe klieren), wat bij 87 mensen in de vaccin-groep gebeurde versus 8 in de placebogroep.
13. Tijdelijke gezichtsverlamming (Bell Palsy) werd eveneens causaal verbonden met het vaccin, 7 gevallen in de vaccin-groep versus 0 in placebogroep.
14. Een verhoogd risico op myocarditis en pericarditis, voornamelijk bij de jongere mannelijke populatie (< 40 jaar), waarvan sommige op IC belanden. Er zijn geen data over de eventuele lange termijn gevolgen, geen data over verhoogde risico’s bij verschillende leeftijds- en gendergroepen.
15. Weinig of geen veiligheidsdata voor specifieke groepen zoals jongeren, mensen met voorafgaande covid-19, zwangere vrouwen, vrouwen die borstvoeding geven en mensen met een verzwakt immuunsysteem.
16. Geen data en informatie rond verhoogde blootstelling en langere follow-up (> 6 maanden).
17. Geen data rond ADE (Antibody-Dependent-Enhancement of het overreageren van het immuunsysteem na blootstelling met een ‘wild’ virus) op middellange en lange termijn (wat eveneens hand in hand gaat met ‘waning immunity’).

Deze gekende en ongekende risico’s komen voort uit de Pfizer-studie en werden alle erkend door de FDA.

In juni 2021, diende verschillende farmabedrijven, waaronder Pfizer, een aanvraag in voor ‘volledige’ goedkeuring, een goedkeuring die men ook van de FDA op basis van bovenstaande data en gebrek eraan mochten ontvangen. Het moment dat farmabedrijven deze aanvraag deden, trok een groep onafhankelijke onderzoekers aan de alarmbel en stelden een brief op voor de FDA met de vraag vaccins nog niet volledig goed te keuren bij gebrek aan informatie en transparantie verdeeld over 8 punten[65]. Ik geef hun volledige opgestelde lijst van ontbrekende kennis – die zij als noodzakelijk achten voordat ‘volledige goedkeuring’ door de FDA gegeven zou worden – mee, de belangrijkste punten staan in het vet.

1. “Het vervolledigen van minstens 2 jaar vervolgonderzoek met de deelnemers van de oorspronkelijke RCT-testprojecten, zelfs wanneer deze projecten ontdaan werden van blindering en ze dus geen placebo-controle groep meer hebben. Alle fase 3 testprojecten van de vaccin fabrikanten waren sowieso al ontworpen met een looptijd van 2 jaar. Redenen:
   • Signalen van belangrijke bijwerkingen kunnen gedetecteerd worden in klinische testprojecten, maar ondanks dat er 10.000 den deelnemers opgenomen waren, is dit te weinig om zeldzame bijwerkingen te kunnen vaststellen.
   • Het 2-jarig vervolg van testprojecten zorgt ervoor dat de detectie van lange termijn bijwerkingen, die pas na vele maanden naar boven komen, mogelijk wordt. Zie later het Pandemrix vaccin (eigen aanvulling).
   • Het 2-jarig vervolgonderzoek van de testprojecten zou ook kunnen zorgen voor een meer gedetailleerde beoordeling van infectie, herinfectie, besmettelijkheid, en het opvolgen van de immuunreactie doorheen de tijd van alle gevaccineerden.
   • De kwaliteit van de dataverzameling van klinische testprojecten is superieur aan passieve dataverzamelingssystemen zoals VAERS (Vaccine Adverse Event Reporting System) (Voor Europa is dit EudraVigilance (eigen aanvulling)). Het 2-jarige vervolgonderzoek van de testprojecten geeft een waardevolle kans om beter begrip te krijgen van het bijwerkingenprofiel van zowel de algemene bevolking, als ook van specifieke groepen, zoals mensen op vruchtbare leeftijd, mensen met een verzwakt immuunsysteem en verschillende leeftijdsgroepen, inclusief adolescenten en jonge kinderen.
2. Er moet voor gezorgd worden dat er substantieel bewijs is van klinische effectiviteit die zwaarder doorweegt dan de schade in bepaalde bevolkingsgroepen zoals: zuigelingen, kinderen en adolescenten; mensen die reeds een Sars-Cov-2 infectie hadden; mensen met een verzwakt immuunsysteem; zwangere vrouwen; vrouwen die borstvoeding geven, kwetsbare ouderen; mensen met kanker, auto-immuunziekten en hematologische aandoeningen (bloedaandoeningen). Redenen:
   • De effectiviteit en veiligheid van medicijnen verschilt vaak tussen populaties zoals gezonde jongvolwassenen versus oudere volwassenen, mannen versus vrouwen, of Sars-Cov-2 overlevers versus diegene die nooit blootgesteld waren aan het virus.
     • Zo is het relatieve risico op Sars-Cov-2 infectie, hospitalisatie, en sterfte beduidend lager in zuigelingen, kinderen en adolescenten in vergelijking met volwassenen[66] [67]
     • Mensen die reeds een Sars-Cov-2 infectie hadden, zullen waarschijnlijk even lang of zelfs langere immuniteit hebben voor vervolg infecties in vergelijking met immuniteit door vaccinatie[68] [69] [70] [71]en kunnen zelfs een verhoogd risico op bijwerkingen hebben[72] [73] [74] [75].
     • De nog steeds aan de gang zijnde fase 3 testprojecten van Moderna, Pfizer en Janssen hebben grotendeels (of helemaal) geen van de volgende belangrijke bevolkingsgroepen, waarvan kan aangenomen worden dat de effecten van het product verschillend zal zijn dan de bevolkingsgroepen wel opgenomen in hun testprojecten. Ontbrekende populaties zijn:
       • Zuigelingen, kinderen en adolescenten
       • Mensen met een vorige Sars-Cov-2 infectie
       • Mensen met een verzwakt immuunsysteem
       • Mensen die kanker gehad hebben of op dit moment hebben
       • Mensen met hematologische stoornissen
       • Mensen met auto-immuunziekten
       • Zwangere of borstvoeding gevende vrouwen
       • Fragiele ouderen (inclusief diegene die in een WZC leven)
   • Het gaat niet alleen over de vraag of er simpelweg effectiviteit is, maar ook hoeveel effectiviteit er is binnen deze bevolkingsgroepen, welke soort effectiviteit (bv. Verminderen van het risico op symptomatische covid-19 versus vermindering in hospitalisatie en sterfte) en wegen deze effectiviteitsvoordelen door op potentiële schade in deze bevolkingsgroepen.
   • Voordat men overweegt deze bijzondere bevolkingsgroepen in de volledige goedkeuring van vaccins op te nemen, moet data het substantiële bewijs van klinische effectiviteit leveren en dat bewijs van klinische effectiviteit moet doorwegen op schade in deze bevolkingsgroepen.
3. Een grondige veiligheidsbeoordeling van spike-eiwitten die ter plaatse door lichaamsweefsels na vaccinatie geproduceerd worden en een volledige biologische distributie, farmacokinetiek (studie van de lichamelijke opname, distributie, metabolisme en uitscheiding van vreemde chemische stoffen die in het lichaam gebracht worden), en weefselspecifieke giftigheid van spike proteïnes. Redenen:
   • Het ter plaatste produceren van de Sars-Cov-2 spike-eiwitten is het doelmechanisme van alle Covid-19 vaccins die een voorwaardelijke goedkeuring kregen. Daarom is het noodzakelijk om het veiligheidsprofiel van het spike-eiwit zelf (in afwezigheid van het virus) voor alle populaties waarvoor men goedkeuring verleend grondig te begrijpen.
   • Er werd bewijs geleverd dat er sprake is van systematische circulatie van het spike-eiwitten of bepaalde componenten ervan na immunisatie[76]. Alle studies – waar de opstellers van deze petitie weet van hebben – werpen bezorgdheden met betrekking tot de veiligheid van het spike-eiwitten op[77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88]. De concentratie van circulerende spikes was gecorreleerd met de ernst van Covid-19 ziekte[89] (Dus hoe hoger de concentratie circulerende spikes, hoe meer ziek mensen waren. (eigen aanvulling)).
   • Gezien ook de rapporteringen in VAERS bij jong en oud, moeten studies noodzakelijk minstens volgende bezorgdheden aankaarten:
     • Coagulopathie (stollings- of bloedingsstoornissen), inclusief bloedklonters, bloedingen, trombocytopenie (ziekte waarbij je weinig bloedplaatjes hebt), hartaanvallen en beroertes.
     • Problemen met de voortplanting, inclusief onregelmatigheden in de menstruatie, verminderde vruchtbaarheid, miskramen en vroeggeboorte. Zo toonde een studie[90] aan dat de vaccins een generatie antilichamen induceren om spike-eiwitten, die genetisch gelijkend zijn op eiwitten geproduceerd door de placenta, aan te vallen. Vaccin fabrikanten hebben nog geen immunologische onderzoeken naar de betrokkenheid van spike-eiwitten bij eiwitten die betrokken zijn bij de ontwikkeling van de placenta uitgevoerd.
     • Carcinogenesis (de vorming/ontwikkeling van kanker). Er is indicatie dat spike eiwitten de vorming van kanker kan bevorderen[91] [92]. Gezien de waarschijnlijkheid van jaarlijkse booster vaccinaties, moeten de covid-19 vaccins op dezelfde manier behandeld worden als lange termijn medicatie voor chronische aandoeningen, waardoor het belangrijk is het kankerverwekkend potentieel in acht te nemen en te onderzoeken.
     • De transmissie van spike-eiwitten (of delen ervan) bij gevaccineerden door bijvoorbeeld borstmelk en geassocieerde risico’s bij pasgeborenen en zuigelingen.
     • Neurologische aandoeningen, inclusief Guillain-Barré syndroom, acute gedissemineerde encefalomyelitis (acute aandoening van het centraal zenuwstelsel (hersenen en ruggenmerg)), transversale myelitis (ontsteking van het ruggenmerg waardoor men problemen krijgt met bewegen, met het voelen en/of ophouden van urine en ontlasting), encefalitis (hersenontsteking), myelitis (ontstoken ruggenmerg), encefalomyelitis (ontsteking van ruggenmerg en/of hersenen), meningo-encefalitis (hersenvlies- en hersenontsteking), meningitis (hersenvliesontsteking), encefalopathie (ziekten van de hersenen), demyeliniserende ziekte (ziekte van het centraal zenuwstelsel waarbij de beschermlaag  van myeline rondom de zenuwcellen beschadigd zijn), en multiple sclerosis (MS).
     • Hartproblemen, inclusief hartinfarcten, myocarditis (ontsteking van de hartspier) en pericarditis (ontsteking van het hartzakje).
     • Auto-immuun ziekten, inclusief thyreoïditis (ontsteking van de schildklier) en diabetes mellitus (suikerziekte), immuun trombocytopenie (ziekte waarbij je te weinig bloedplaatsjes hebt), auto-immuun hepatitis (een chronische vorm van leverontsteking), primaire biliaire cholangitis (chronische ontsteking van de kleine galkanaaltjes in de lever), systemische sclerose (verharde huid, aandoening waarbij organen verlittekenen), auto-immuun ziekten van de skeletspieren (myasthenia gravis, een ziekte die leidt tot het onvoldoende functioneren van de spieren), myositis (aantasting van de spiercellen) zoals polymyositis (aantasting van vele spieren), dermatomyositis (ontsteking van huid en spieren) of andere ontstekingsspierziekten).
     • Onderzoeken naar al deze zaken dienen te gebeuren bij beide geslachten en alle leeftijden! Er kan niet aangenomen worden dat de effecten van spike-eiwitten hetzelfde zijn voor alle populaties, van alle leeftijden, beide geslachten en over alle vooraf bestaande (medische) condities.
4. Vervolledigen van vaccin biologische distributie studies van de toedieningsplaats en veiligheidsimplicaties van mRNA vertaling in verder gelegen lichamelijke weefsels. Redenen:
   • Data van de biologische distributie studies ingediend door Moderna en Pfizer suggereren dat het vaccin zich breed verspreidt in het lichaam, inclusief de lever, de hersenen, het hart, longen, bijnieren, eierstokken, testes (geslachtsklier bij mannen), en vele andere weefsels[93] [94].
   • Toch zijn dit niet de biologische distributie studies van de huidige voorwaardelijk goedgekeurde vaccins.
   • In plaats van nieuwe biologische distributie studies van het covid-19 vaccin te presenteren, presenteerden fabrikanten vervangingsstudies aan de FDA voor een voorwaardelijke goedkeuring tijdens deze pandemie ^{93 94 [95]}.
   • Dus nieuwe biologische distributie studies van de eigenlijke covid-19 vaccins zijn noodzakelijk.
   • Biologische distributie studies zijn verplicht voor alle farmaceutische medicijnen met kleine moleculen voordat volledige goedkeuring ingediend kan worden. Daarom moeten ze eveneens uitgevoerd worden bij deze nieuwe vaccins, die werken op het uitgangspunt van genafgifte, wat zeer verschillend is van conventionele vaccins.
   •  Biologische distributie studies geven inzicht in vaccin transfectie (veranderen van genetisch materiaal) naar verschillende weefsels (weg van de injectieplaats) die verschillende afgelegen weefsels stimuleren in het produceren van spike-eiwitten en daaruit volgende auto-immuun reactie tegen de cellen van het eigen lichaam. Deze studies zullen daardoor het begrip van potentiële korte en lange termijn bijwerking verbeteren.
   • Deze noodzakelijke studies moeten minstens de bezorgdheden gerelateerd aan biologische distributie en de effecten van de vaccins in het lichaam, aankaarten:
     • De noodzaak om fundamentele farmacokinetische parameters te kennen, waaronder absorptie, distributie, metabolisme en excretie (ADME).
     • De effecten van meerdere dosissen. ADME kan veranderen en afhankelijk zijn van de dosis en cumulatieve dosissen, wat zou moeten onderzocht worden. Dit aspect is belangrijker dan anders omdat het doel van alle covid-19 vaccins (met voorwaardelijke goedkeuring) de verandering van lichamelijke verwerking van spike-eiwitten is. Herhaaldelijke injecties zouden resulteren in verschillende mate van opruiming van spike-eiwitten uit het bloed en verschillende mate van immuun-aanvallen op spike-eiwit producerende cellen.
     • De impact van de body mass index en de distributie van het vaccin weg van de injectieplaats, implicaties voor de dosis schatting voor magere of jongere leeftijdsgroepen en kwetsbare oudere volwassen.
     • De duur van de studies moeten lang genoeg zijn (langer dan 48 uur) om een volledig begrip te krijgen van volledige distributie en eliminatie van het geïnjecteerde vaccin, zijn drager en andere bestanddelen.
     • Mogelijke bijwerkingen (veiligheidsbeoordeling) in die organen / weefsels met een detecteerbaar deel van het geïnjecteerde vaccin (antigeen of nieuwe hulpstof) in de bloedsomloop.
5. Grondig onderzoek van alle ernstige bijwerkingen die gemeld zijn na covid-19 vaccinatie in de wereldwijde geneesmiddelbewakingssystemen door onafhankelijke en onpartijdige mensen. Redenen:
   • Een belangrijk bewijs van de algehele veiligheid op korte termijn van een medisch product is de afwezigheid van ernstige ongewenste voorvallen / ernstige bijwerkingen wanneer het product aan miljoenen mensen wordt toegediend. Covid-19 vaccins zijn nu toegediend aan honderden miljoenen mensen en dus is het van vitaal belang dat alle meldingen van ernstige ongewenste voorvallen grondig onderzocht worden om te bepalen of het vaccin hierbij een rol speelde.
   • Het meest onwenselijke voorval is de rapportering van sterfte in VAERS. De CDC zegt hierover dat alle gevallen van sterfte grondig onderzocht worden. Het onderzoek baseert zich op de doodscertificaten, autopsie (indien aanwezig) en medische dossiers[96].
   • Echter, de FDA vermeldt dat de mensen van VAERS familieleden van overledenen niet contacteren om meer te weten te komen over de omstandigheden van de gestorvenen. Letterlijk zegt de FDA: “Omdat het VAERS systeem niet ontwikkeld is om de oorzaak van bijwerkingen te bepalen, is er geen mechanisme van opvolging met de families van de overledenen voor bijkomende informatie. De bepaling van de doodsoorzaak wordt bepaald door de persoon die het certificaat invult of door de patholoog die de autopsie uitvoert[97].”
   • Een grondig onderzoek naar sterfte en andere ernstige bijwerkingen volgend op het vaccin, waarbij alle informatie (inclusief het contacteren van families en het in kaart brengen van de volledige medische geschiedenis) noodzakelijk is en dient te gebeuren door onafhankelijke en onpartijdige mensen.
6. Beoordeling van de veiligheid voor personen die meer dan 2 dosissen krijgen, is noodzakelijk. Redenen:
   • Het wordt stilaan duidelijk dat een derde dosis door fabrikanten aangeraden wordt en zelfs jaarlijks vernieuwd zullen moeten worden[98] [99].
   • Het veiligheidsprofiel van meerdere dosissen is noodzakelijk, gezien mensen met een gemiddelde leeftijd mogelijk 70 dosissen tijdens hun leven zullen krijgen toegediend. Hiermee moet rekening gehouden worden vooraleer volledige goedkeuring gegeven wordt, gezien de fase 3 testprojecten duidelijk maken dat het veiligheidsprofiel per dosis verschilt (Bv. De tweede dosis van het Pfizer en Moderna vaccin induceren meer ernstige systemische bijwerkingen dan de eerste dosis[100] [101]).
   • Informatie over de soorten en de ernst van ernstige bijwerkingen die volgen op de toediening van bijkomende dosissen is dus noodzakelijk om zicht te krijgen op lange termijn veiligheid.
7. De inclusie van experten op het gebied van genafgifte en gentherapie in de Vaccines and Related Biological Products Advisory Committe (VRBPAC, een adviesorgaan), wat een erkenning zou zijn van het feit dat de nieuwe Covid vaccins werken op de aanname van genafgifte en dit in tegenstelling tot conventionele vaccins. Redenen:
   • De covid-19 vaccins geproduceerd door Pfizer, Moderna, Janssen, evenals AstraZeneca, CanSinoBio (China) en Gamaley Research Institute (Rusland) zijn op genen gebaseerde vaccins. Hun werkingsmechanisme verschilt aanzienlijk van alle andere vaccins die tot nog toe wereldwijd gebruikt werden, omdat ze werken op basis van genafgifte en daarom als een soort gentherapie dienen te worden beschouwd. Deze vaccins brengen het binnendringen van de cel, waar de overgrote meerderheid van kritieke lichaamsactiviteiten plaatsvindt, met zich mee en gebruikt de cellen van de gastheer om spike-eiwitten te produceren. Dit is een heel ander mechanisme dan het mechanisme wat gebruikt wordt in traditionele vaccins (geïnactiveerde, verzwakte, op sub eenheden of eiwitten gebaseerde vaccins), die niet bedoeld zijn om cellen binnen te dringen. Voor veiligheidsredenen is overleg met mensen die een expertise hebben in gentherapieën noodzakelijk.
8. De analyse van gegevens en beslissingen met betrekking tot de BLA (Biological Licence Application)[102] aanvraag van elk Covid-19 vaccin dient te gebeuren door experten die tijdens minstens 36 maanden noch financiële noch onderzoeksrelaties hebben gehad met vaccin fabrikanten. Dit geldt zowel voor experten binnen de FDA als voor de samenstelling van experten van de VRBPAC[103]”.

De FDA reageerde op deze petitie, maar vond geen enkele vraag naar bijkomende informatie relevant om volledige goedkeuring op te schorten[104]. De details hiervan kunt u zelf in het document lezen. Ik overloop hier de belangrijkste punten van weigering voor meer en grondiger onderzoek.

Algemeen zei de FDA dat zij verantwoordelijk is voor de goedkeuring van producten, waarvoor zij een ‘regelgeving’ hanteren, die zij strikt opvolgen. Het zal inderdaad niet te betwijfelen zijn dat de FDA haar regelement volgde, maar tegelijkertijd wil het ook zeggen dat ze de regels der wetenschap aan de laars lapt en ze niet – vanuit ethische bezorgdheid – kiest voor (meer) zekerheid en dus volksgezondheid.

Op bijna elk moment verwijst de FDA dan ook naar het volgen van hun opgestelde regelgeving rond de goedkeuring der medicijnen en dus waarom zou je dan bijkomende informatie nodig hebben? Waarom zou je grondig moeten testen bij andere bevolkingsgroepen? Waarom zou je 2 jaar RCT follow-up moeten vragen (zie pag. 39 – 40 van dit document voor de uitspraken van de FDA rond de gevaren van ‘unblinding’ in oktober / december 2020, net voor ‘voorwaardelijke’ goedkeuring gegeven werd. Slechts een klein contrast, niet waar?) als regels voor het verlenen van volledige goedkeuring nageleefd worden? Waarom zou je potentiële toxiciteit van de spike-eiwitten bij de covid-19 vaccins moeten onderzoeken? Waarom zou je strikter moeten zijn op belangenvermengingen in controlerende en adviserende organen? Waarom zou je gentherapie experten in huis moeten hebben, als je al zoveel experten hebt?… Waarom zou je voorzichtig moeten zijn als hun opgestelde regels zeggen dat dit niet nodig is? Waarom zou je meer informatie nodig hebben als hun regels zeggen dat dit overbodig is?

Wil de weigering van de FDA zeggen dat bovenstaande opgesomde informatie wel voorhanden is? Neen, dat wil dat niet zeggen, want ze is er wel degelijk niet! Echter, de FDA vindt dat bovenstaande ontbrekende informatie niet van belang en niet haar taak is deze op te vragen ‘als voorwaarde volledige goedkeuring te geven’. Haar regelgeving zegt immers dat ze correct handelt, waarmee ‘hun regelgeving’ verheven wordt boven een ethische houding én voornamelijk boven volksgezondheid!

Wat de FDA blijkbaar niet beseft (?) is dat de situatie anders is dan anders, in de zin dat een snel ontwikkeld product overal ter wereld naar ‘verplichting’ neigt voor iedere wereldburger, wat een primeur is in de geschiedenis der mensheid. Hun goedkeuring zou hiervan het startsein betekenen. Is het zo onlogisch van onafhankelijke onderzoekers om de kaart der voorzichtigheid te trekken? Zou u niet meer zekerheid wensen rond potentiële schade, ook en zeker op lange termijn, omdat men eigenlijk niet weet wat er kan gebeuren? Ook niet als het uw geliefde, uw ouders, uw kinderen en/of kleinkinderen, enz. mogelijks schade zou kunnen berokkenen?
Het klopt dat het vaccin ‘wettelijk’ gezien ‘nog’ niet verplicht is, ook al moeten hier vragen bij gesteld worden. Covid safe tickets (CST’s), het viseren en scanderen van niet-gevaccineerde mensen, het bedreigen van mensen hun job en dus inkomen stop te zetten, enz. kunnen we niet zien als ‘vrije keuze’!

De FDA zegt dat farmabedrijven de beloofde 2 jaar follow-up niet hoeft te doen. Zij moeten dit ook niet aan deze bedrijven vragen, want hun regelgeving zegt dat dit niet nodig is. Effecten die gelden op 6 maanden tijd, zullen hetzelfde zijn na 12 maanden, 24 maanden, 36 maanden, enz.? Vanwaar deze veronderstelling? Omdat het de beloofde claim van de farma was? Je zou je éénmalig (zijnde max 2 prikken) moeten laten vaccineren om virusvrij te kunnen leven? Waar zijn / waren daar de bewijsstukken voor? Pfizer ‘s fase 3 trial toonde reeds een potentiële drop in VE na 6 maanden en bij de Alpha-variant. Zo toonde ook de realiteit in Israël (juli 2021) een drop naar 39% na 6 maanden mede veroorzaakt door de Delta-variant, waarmee de noodzakelijke drempel van 50% niet meer gehaald wordt. Men beweert dat VE voor ernstig ziekte behouden blijft, maar indien dit zo is, waarom is een boostervaccin dan nodig en hoe verklaren we dan de toename in hospitalisatie en IC-opname in België? Het boostervaccin word je nog gemoedelijk aangeboden, maar voor hoe lang nog? Zal het scenario uit Israël overwaaien naar België? Geen CST zonder 3^de prik?
Dat dit soort dalingen in VE dramatisch zijn voor de voordelen – risico balans, maakt de FDA en in het verlengde daarvan de experten van dienst, de overheid en MSM blijkbaar bitter weinig uit. Zoals reeds vermeld, is deze balans afhankelijk van VE doorheen de tijd. Als VE daalt, dalen de voordelen en stijgen de risico’s. Zo weten we dat myocarditis en pericarditis een erkend risico is, waarvoor officiële instanties de balansen opmaakten en oordeelden dat de voordelen van vaccinatie nog steeds opwegen.

Echter, hun worstcasescenario lijkt helemaal geen’ realistisch’ worstcasescenario te zijn. Figuur 26 toont een aantal parameters van hun model die men gebruikte bij het opstellen van de voordelen – risico balans bij myocarditis na vaccinatie.
Het eerste wat opvalt is dat het ‘risico’ gedefinieerd wordt als ‘sterfte’ door myocarditis ten opzichte van het ontwikkelen van covid-19 en / of covid-19 hospitalisatie. Op zich is dit een vreemde vergelijking, want je zou verwachten dat sterfte door myocarditis zou vergeleken worden met sterfte door covid-19, net zoals je zou verwachten dat myocarditis hospitalisatie vergeleken zou worden met covid-19 hospitalisatie, aanslepende invaliderende gevolgen van myocarditis (zoals blijvende schade aan de hartspier) zou vergeleken worden met blijvende invaliderende gevolgen door covid-19, enz. [105]. Het lijkt mij vrij logisch dat de incidentie covid-19 geval en covid-19 hospitalisatie sowieso hoger ligt dan ‘sterfte’ door myocarditis. Vraag is of deze incidentie ook zou blijven bestaan, indien men bv. ‘sterfte door covid-19’ (per leeftijdscategorie) zou vergelijking met ‘sterfte door myocarditis’ (per leeftijdscategorie)?
Een tweede aspect wat opvalt is dat hun worstcasescenario van hun model, namelijk een ‘veronderstelde’ daling in VE na 6 maanden naar 70% tegen ‘covid-19 gevallen’ en een ‘veronderstelde’ daling in VE naar 80% tegen covid-19 hospitalisatie, niet strookt met de realiteit zoals aangegeven door het ministerie van volksgezondheid van Israël, namelijk een ‘geobserveerde’ daling na 6 maanden in VE naar 39%! Vraag is letterlijk of de balans met dit soort dalingen inderdaad nog voor alle dan wel bepaalde bevolkingsgroepen naar de veronderstelde voordelenkant zou hellen?

Volgens de FDA, moet er ook geen klinisch bewijs gegeven worden voor de effectiviteit bij andere bevolkingsgroepen noch dat de effectiviteit voor andere bevolkingsgroepen doorweegt op de nadelen, want zegt de FDA, waar is je bewijs dat resultaten bekomen bij een bepaalde bevolkingsgroep niet kunnen veralgemeend worden naar een andere bevolkingsgroep. De FDA wil dus dat deze onafhankelijke onderzoekers aantonen dat resultaten niet veralgemeend kunnen worden naar de ganse wereldbevolking, waarmee ze de “regels” van wetenschappelijk onderzoek als dusdanig naast zich neerleggen. Elke opleiding rond methoden en technieken van wetenschappelijk onderzoek, ongeacht het domein, zal het volgende stellen:

“A rule of thumb is that generalizations are valid whenever the sample adequately represents the population (page 5). ….A sample perfectly represents a population when relevant characteristics of the objects sampled are present in the sample in exactly the same way as they are in the population (page 119).[106]

Wat de FDA met andere woorden beweert, is dat de steekproeven van de fase 3 testprojecten de hele wereldbevolking afdoende representeerden! Ze ontkennen niet – zoals hierboven opgesomd door de onderzoekers – dat er bepaalde populaties niet opgenomen werden in de studies, wel ontkennen ze een basisregel van onderzoek die stelt dat veralgemeningen enkel kunnen gemaakt worden indien de steekproef ‘exact hetzelfde is’ (qua karakteristieken, zoals leeftijd, onderliggende aandoeningen, enz.) als de populatie, zijnde in dit geval de wereldbevolking! Hiermee ontkent de FDA dat mensen biologisch, psychologisch en omgevingsgerelateerd verschillend zijn. Eigenlijk stellen ze dat mensen (ongeacht hun verschillende karakteristieken) op dezelfde manier biologisch reageren op een chemische stof. Mensen uit een WZC reageren biologisch hetzelfde als gezonde 70+-ers, hetzelfde als 40+-ers, hetzelfde als 20-jarigen en jonger. Het maakt niet uit welke medische voorgeschiedenis of huidige toestand je hebt noch maakt het uit welke medicijnen of cocktail ervan je neemt, het maakt niet uit of je al dan niet zwanger bent en alle zwangere vrouwen zijn exact hetzelfde, mensen met HIV kan je gelijkstellen met alle andere mensen met een verzwakt immuunsysteem, enz. Eigenlijk vragen ze aan de onafhankelijke onderzoekers om wetenschappelijk aan te tonen dat mensen ‘verschillend’ zijn en biologisch verschillend kunnen reageren. Graag had ik de FDA erop gewezen dat indien hun ‘homogeniteitsstelling’ zou kloppen dat de bestaande diversiteit in wetenschappelijk onderzoek niet zou bestaan! Er zouden geen honderdduizenden artikels rond eenzelfde chemische stof bestaan en alle honderdduizenden onderzoeksresultaten zouden exact hetzelfde uitkomen en perfect gerepliceerd kunnen worden. Laat het net dit laatste zijn, namelijk replicatieonderzoek, dat bewezen bedroevend laag is binnen de gezondheidswetenschappen (google de ‘replicatiecrisis’ in wetenschappelijk onderzoek).

Met betrekking tot de opgesomde ziektebeelden in VAERS stelt de FDA dat VAERS geen oorzakelijk verband kan aantonen, dat de hoeveelheid rapporteringen klein is en men alles verder opvolgt. De onderzoekers pretenderen niet dat VAERS oorzakelijke verbanden aan kan tonen, wel dat het aantal rapporteringen zorgwekkend is, zeker als we de geobserveerde data vergelijken met andere jaren en rekening houden met onderrapportage in passieve opvolgsystemen, zoals VAERS (zie later).
Onderzoekers vragen meer data vooraleer de rush der vaccinatie door te zetten, wat volgens de FDA niet nodig is. De FDA wil niet vóórkomen. Indien zou blijken dat de schade toch groter is, dan is het wel te laat, maar blijkbaar geen zorg van deze gezondheidsinstelling, hun regelgeving zegt namelijk niet dat ze dit moeten doen. Als zij het niet ‘moeten’ doen, aldus hun regelgeving, wie dan wel?

De FDA heeft wel een erg opmerkelijke (en onwetenschappelijke) houding wanneer de onderzoekers wijzen op het bestaande onderzoek rond de toxiciteit van spike-eiwitten en ze valt – zoals hierboven beschreven – onder het idee van contextverwarring gehanteerd door experten van dienst, de overheid, MSM en bijbehorende factcheckers.
Nergens maken de onderzoekers de claim dat deze toxiciteit zeker ook bij de covid-19 vaccins zelf gevonden werd, wel dat bestaand onderzoek rond spike-eiwitten, een belangrijk bestanddeel van de vaccins, enorme bezorgdheden oproepen met betrekking tot toxiciteit. Zij vragen dan ook naar verder onderzoek hiernaar, vooraleer goedkeuring te verlenen. Het opvallende is dat alle aangehaalde onderzoeken naar de toxiciteit van de spike-eiwitten van naderbij bekeken werden en allen als niet relevant beschouwd werden omdat het niet gaat over toxiciteit bij de covid-19 vaccins als dusdanig. De FDA zegt dat men met deze bevindingen geen rekening kan houden omdat het niet gaat over aangetoonde toxiciteit van spike-eiwitten in de covid-19 vaccins. Terwijl het net dit is dat onderzoekers vragen eerst te onderzoeken vooraleer goedkeuring te verlenen, omdat het niet geweten is en omdat bestaand onderzoek rond spike-eiwitten allen problemen rapporteren! Is het niet interessant dat dit eerst met zekerheid geweten is? Niet volgens de FDA!

Echter, wanneer de onderzoekers wijzen op het feit dat de aangeleverde biologische distributie studies (studies die de verspreiding van belanghebbende stoffen in het lichaam in kaart brengen) geen betrekking hebben op de covid-19 vaccins zelf, vindt de FDA het plots niet meer nodig dat het geen onderzoek betreft van de covid-19 vaccins zelve…immers hun regels zeggen dat als er biologische distributie studies bestaan van middelen die eenzelfde platform (groep van technieken) hanteren, nieuwe studies van het middel zelf niet nodig zijn. Dat de aangeleverde biologische distributie studies tonen dat deze techniek zorgt voor een wijde verspreiding van de stoffen naar plaatsen in het lichaam waar deze stoffen niet horen te zijn, namelijk in de hersenen, de lever, hart, longen, eierstokken, testes en vele andere organen[107] [108], roept bij de FDA geen vragen op. Of dit ook zo is bij de covid-19 vaccins en welke implicaties dit zal hebben op korte, middellange en lange termijn is ongekend! Wederom vragen onderzoekers naar meer en relevant onderzoek en dus naar meer zekerheid en duidelijkheid en wederom vindt deze gezondheidsinstantie meer onderzoek overbodig. Hun goedkeuring zet de deur naar verplichte vaccinatie open zonder te weten welke risico’s we lopen en hoe groot deze risico’s en de gevolgen zullen zijn! Kan je daarenboven nog meer met twee maten en twee gewichten een regelgeving opstellen? In het ene geval wijst men op het gebrek aan studies rond de toxiciteit van het spike eiwit ‘bij covid-19 vaccins’ en in het andere geval zijn (zelfs potentieel problematische) biologische distributie studies ‘van het covid-19 vaccin’ zelf niet nodig!

Voorts vroegen de onderzoekers naar het opmaken van het veiligheidsprofiel voor meer dan 2 dosissen, maar de FDA zag op dat moment niet in waarom men dit zou moeten doen. Stilaan wordt het duidelijk dat deze veiligheidsprofielen noodzakelijk worden, omdat de effecten van meerdere dosissen niet geweten zijn…noch in het voordeel noch in het nadeel. De extra moeilijkheid is dat oorspronkelijke RCT-designs (een experimentele en een placebogroep) niet meer bestaan met enorme gevolgen voor het kennen van effecten (positieve en negatieve) van boostershots. De mogelijkheid om oorzakelijke verbanden te vinden, is hiermee als sneeuw voor de zon gesmolten.

Op dit punt wil ik dan ook even stilstaan bij de onthutsende uitspraken van Hans Kluge, regionaal directeur voor Europa bij de WHO, tijdens het radio 1 programma ‘De Ochtend’ van 11/11/2021[109] (+/- min 52). In het kader van de boostervaccin campagne zegt Kluge dat er gewerkt wordt via het “precaustionary principle”, wat volgens hem het volgende wil zeggen: de effecten van de boosters zijn niet gekend, maar als het geen kwaad kan, dan kunnen we het beter maar doen.
Eerlijk, ik kon niet geloven dat dit gezegd werd door de regionale directeur bij de WHO! Ofwel heeft de man geen kennis van zaken en zit hij niet op zijn plaats ofwel liegt hij gewoon, een andere optie zie ik niet.
Ten eerste mr. Kluge, indien de effecten (u bedoelt waarschijnlijk VE) niet geweten zijn, dan kunnen we simpelweg niet weten of het geen kwaad kan! Het ‘kwaad’, de potentiële schade, de risico’s zijn immers verbonden met de effecten (o.a. de grootte en duur) van de boostershots!! De voordelen – risico balans is onder andere afhankelijk van VE! Hoe kunt u dit pretenderen?!
Ten tweede mr. Kluge dient the precaustionary principle als volgt begrepen te worden: “The precautionary principle enables decision-makers to adopt precautionary measures when scientific evidence about an environmental or human health hazard is uncertain and the stakes are high”[110]. Met andere woorden, dit principe (een beleidsprincipe) wordt gebruikt indien er wetenschappelijke onzekerheid (gebrek aan wetenschappelijke consensus) bestaat én er risico is op ernstige en onomkeerbare schade! Het hele punt bij dit principe is, mr. Kluge, dat de kans op schade bestaat en beleidsmakers zich hier ook bewust van zijn! Stellen, wat u met klem doet, dat we weten dat het ‘geen kwaad kan’ is niet meer dan een onwetende dan wel intentionele leugen van uw kant!

Samenvattend kan er gesteld worden dat we zeer veel informatie met betrekking tot de risico’s niet weten! Onderzoekers vragen zeer simpel, helder en duidelijk dat er meer bewijsstukken van onafhankelijke onderzoekers nodig zijn vooraleer de nu al bestaande rush der vaccinatie door te zetten. Het is hallucinant dat de vraag naar meer en correcte data, onderzoek, transparantie, zekerheid, … stuit op een muur van beledigingen, van dreiging en van vernedering van zij die dit vragen.

Vooraleer ik stilsta bij de geschiedenis van een ander in sneltempo ontwikkeld vaccin, het pandemrix-vaccin, belicht ik eerst een paar observaties van passieve moniteringssystemen, zoals VAERS (Vaccine Adverse Events Reporting System, US) en EudraVigilance (Europa).

Deze systemen zijn belangrijk in het opvolgen van (on)gekende risico’s, maar zoals reeds aangegeven, zijn ze niet instaat oorzakelijke verbanden weer te geven. Voorts tonen deze systemen ‘absolute’ aantallen, die op zich van weinig betekenis zijn omdat aantallen pas betekenis krijgen in een ‘relatieve’ context (absolute waarden/aantal toegediende vaccins per leeftijds- en/of bevolkingsgroep). Een ander nadeel is dat niet iedereen, noch iedere arts gebruikmaakt van deze systemen. Het is geen ‘verplichting’, waardoor het ‘subjectieve’ oordeel bepaalt of men al dan niet gebruikt maakt van deze rapportering. De kans dat we te maken hebben met een onderrapportering (zoals ook aangegeven en erkend door de CDC[111]) is relatief groot, een kans die überhaupt nog eens stijgt bij de oudere bevolking, waar ernstige klachten, hospitalisatie en sterfte sowieso eerder te verwachten valt, ook los van covid.
De systemen dienen als uitgangsbasis voor verder grondig oorzakelijk onderzoek. Echter, zulk onderzoek vraag veel tijd, data, mankracht en dus geld. Toch kunnen we deze meldingen niet als ‘waardeloos’ beschouwen, ze geven (hoogstwaarschijnlijk ondergerapporteerde) indicaties, die tot voorzichtigheid dienen aan te zetten.

Zo toont VAERS[112] dat het aantal gerapporteerde sterfgevallen na vaccinatie met het covid-vaccin groter is dan de som van alle gerapporteerde sterfgevallen na vaccinatie van de afgelopen 20-jaar en dat de meeste sterfgevallen gebeuren tijdens de eerste dagen na de eerste dosis, wat wederom referent naar potentiële problemen in de eerste dagen na vaccinatie. Grote observationele studies, zoals de besproken studie van Dagan et al., rapporteren enkel covid-19 sterfte, maar geen sterfte door andere oorzaken. Transparantie hieromtrent is noodzakelijk, wil men de beste beslissingen nemen.

Voor de Europese meldingen trachtte ik de ‘relatieve’ cijfers in kaart te brengen enkel voor wat betreft de gerapporteerde ‘ernstige’ neveneffecten van alle covid-19 vaccins per gerapporteerde leeftijdscategorie en enkel voor de EER (Europese Economische Ruimte; 27 EU-lidstaten + Noorwegen, IJsland en Liechtenstein)[113]. Hiervoor maakte ik gebruik van de data voor ‘ernstige’ neveneffecten van alle covid-19 vaccins voor de EER zoals te downloaden valt op Eudravigilance[114], het percentage gevaccineerden in de EER zoals vermeld op ECDC (European Centre for Disease Prevention and Control)[115] en de bevolkingsdata per leeftijd van de EER zoals te vinden op de site van de Europese statistieken[116].

Exacte vergelijkingen met neven- en gevolgschade van een covid-19 infectie zijn onmogelijk, omdat er geen transparantie rond deze data bestaat. Voor de ‘ernstige’ neveneffecten van de vaccins weten we dat EudraVigilance het volgende bedoelt:

“Een bijwerking krijgt de kwalificatie ‘ernstig’ als deze (i) de dood tot gevolg heeft, (ii) levensbedreigend is, (iii) ziekenhuisopname of verlenging van een bestaande ziekenhuisopname tot gevolg heeft, (iv) blijvende of significante invaliditeit/arbeidsongeschiktheid veroorzaakt (naar de mening van de indiener), (v) zich uit in een aangeboren afwijking/misvorming of (vi) resulteert in andere medisch belangrijke omstandigheden[117]”.

Hoeveel van deze effecten ‘blijvende’ gevolgschade met zich meebrengt of nog zal met zich meebrengen, is (publiek?) niet geweten. Zo ook zijn deze cijfers per leeftijdscategorie en wat men verstaat onder ‘ernstige’ effecten van covid-19, (publiek?) ongekend. Net zoals het belangrijk is te weten hoeveel van de effecten daadwerkelijk gerapporteerd worden en hoeveel het daglicht niet te zien krijgen. Het zijn net deze cijfers en dit soort vergelijkingen die noodzakelijk zijn voor het opstellen van de voordelen – risico balans per leeftijdscategorie / bevolkingsgroep op korte, middellange en lange termijn.

Wat we wel weten is de IFR (wereldwijd) voor de hele bevolking ongeveer 0.15%[118], voor mensen jonger dan 70 is dit tussen de 0.03 en 0.04%[119] en voor mensen jonger dan 17 jaar is dit 0.002%[120]. Sterfte kan uiteraard niet zomaar gelijkgesteld worden met alle ernstige schade, maar blijvende schade (voornamelijk bij een jonge, gezonde, actieve bevolking) kan ook niet met de mantel der liefde bedekt worden. Dat er een effect is op het aantal hospitalisaties en dus de druk op de zorg (voornamelijk bij een relatief jonge populatie), kan niet ontkend worden. Toch wordt hier – als het gaat over de druk op de zorg – niet over geroerd. We hebben meer en transparantere data nodig, is en blijft de boodschap….zeker ook als we onderstaande grafieken over de algemene Europese sterfte te zien krijgen[121].
Dit zijn de cumulatieve algemene sterftecijfers (alle oorzaken) van 29 deelnemende landen per leeftijdscategorie (figuur 28). Er kan geargumenteerd worden dat begin 2021 covid aan haar 3^de golf bezig was en er weinig mensen gevaccineerd waren, wat klopt, maar dat is niet het verontrustende. Het verontrustende is dat het 1) de jongere generaties betreft, 2) dat vanaf week 20 de vaccinaties binnen deze leeftijdsgroepen goed op gang zijn, 3) dat in diezelfde periode het aantal besmettingen daalt; en 4) de bestaande stijging in algemene sterfte tussen week 20 en week 40 (zomerse maanden), een stijging is die tijdens de andere jaren (2016 – 2020) niet zo spectaculair te observeren valt.
Hoeveel van deze mensen stierven als gevolg van het vaccin dan wel stierven ‘aan’ covid-19 is wederom een open vraag. Cumulatief zitten we bij deze jongere bevolkingsgroepen in ieder geval bijna boven het rampjaar 2020 en we hebben nog een aantal maanden – die gekend zijn als virusmaanden (griep, verkoudheden, enz.) – te gaan.

Wat kunnen we uit deze observatie leren? Ik blijf het eindeloos herhalen…dat we meer transparantie aangaande covid-19 en contextdata nodig hebben, dat we meer data tout court nodig hebben, voor de wedloop der algehele vaccinatie door te zetten!

Dat er aan de roep voor voorzichtigheid beter gehoor gegeven kan worden, bewijst de geschiedenis met het pandemrix-vaccin.

C. De herhaling van de geschiedenis? Het pandemrix-vaccin.

Het grootste verschil met de situatie in 2009, is dat deze ‘crisismedicijnen’ nooit verplicht zijn geweest, ook niet indirect via ‘safe tickets’, uitsluitingen, ver- en beoordelingen – allen onder het mom van ‘motivationele strategieën’ te begrijpen – voor diegene die ‘dat’ vaccin niet wensten.

Het uitroepen van de pandemie van het H1N1-virus (varkensgriep) in 2009 zorgde ervoor dat het ontwikkelen van een vaccin door overkoepelende gezondheidsinstanties hoogstnoodzakelijk geacht werd. Tegen oktober 2009 werden de nieuwe vaccins, waaronder het pandemrix-vaccin van GSK (GlaxoSmithKlein), verspreid over de hele wereld. Immunoloog en hoofd van de US National Institutes of infectuous diseases, Anthony Fauci, liet aan de Amerikanen weten dat het vaccin tegen de varkensgriep een veilig vaccin was. De rapporten over ernstige neveneffecten zagen er goed uit. Het is zeer, zeer, zeer uitzonderlijk, zei hij, dat een ernstig voorval geassocieerd kan worden met het vaccin[122] [123]. Overheden van over heel de wereld begonnen de vaccins aan te raden als effectief en veilig.

België kocht 12,6 miljoen pandemrix vaccins aan. Marc Van Ranst liet weten dat de eerste immunogeniciteitsresultaten (het vermogen om een specifieke immuunrespons op te roepen) na 1 dosis van het pandemrix vaccins zeer goed zijn[124]. Vaccinatiecampagnes werden uitgerold over de hele wereld, dus ook Europa. Mensen kregen te horen dat de vaccins grondig getest werden, EMA geeft immers niet zomaar groen licht aan (genees)middelen. Van Ranst formuleerde het zo tijdens een interview[125]:

Echter, vooraleer zulk een snelle productie en verspreiding van middelen mogelijk was, moesten overheden heel wat logistische en juridische aanpassingen voorzien. Zo ook, het akkoord dat farmabedrijven vrijgesteld waren van verantwoordelijkheid voor eventuele gevolgschade.

Tegen het einde van 2009 was algemeen geweten dat de pandemie veel milder was dan door officiële instanties voorspeld. Ook kwamen de eerste twijfels rond de vaccins naar boven en dan voornamelijk met betrekking tot het Pandemrix vaccin, het vaccin dat door België aangekocht werd. Van Ranst toonde in een presentatie dat er voor het H1N1-virus in België geen sprake was van oversterfte, wel in tegendeel[126].

Ondanks deze cijfers en ondanks de eerste bezorgdheden rond Pandemrix, ging België door met de vaccinatiecampagne.
Een jaar later rapporteerden Finland en Zweden grote bezorgdheden rond narcolepsie (het plotseling overdag in slaapvallen) bij kinderen en adolescenten ten gevolge van het Pandemrix vaccin. Verschillende academische en overheidsstudies toonden het oorzakelijk verband aan tussen Pandemrix en narcolepsie, maar zowel GlaxoSmithKlein (GSK) als EMA aanvaardden dit causale verband niet[127].

In 2010 rapporteerde Het Nieuwsblad dat de Regering verantwoordelijk was voor de griepdoden na vaccinatie[128]. In 2011 rapporteerde de FAGG (Federaal Agentschap Geneesmiddelen en Gezondheidsproducten) dat er een beperkt aantal gevallen van narcolepsie bij kinderen ten gevolge van het vaccin Pandemrix gerapporteerd werd in voornamelijk Finland en Zweden. België kende geen meldingen. EMA zou de ernst en de oorzakelijkheid ervan onderzoeken[129]. Er was bijkomende evidentie voor narcolepsie vanuit Frankrijk, Nederland, Denemarken, UK, Italië en Canada[130]. In 2012 zei FAGG dat men nog steeds de oorzakelijkheid tussen narcolepsie en het vaccin aan het onderzoeken was, maar de resultaten waren zeker niet verontrustend[131].
Eind 2014 stelde Bert Anciaux (Sp.a) aan de toenmalige minister van sociale zaken en volksgezondheid, Maggie De Block (open VLD) een schriftelijke vraag in verband met de opvolging en het onderzoek naar het verband tussen narcolepsie en Pandemrix[132]. Zo bleek dat de stichting Narcolepsie Nederland een viertal meldingen uit België had binnengekregen. Anciaux wees echter op een belangrijk punt, namelijk dat mensen die in 2014 de diagnose narcolepsie kregen en gevaccineerd waren, waarschijnlijk de link tussen de twee niet meer legden. De Block liet weten dat ze het onderzoek opvolgde, maar dat een (oorzakelijk) verband volgens officiële gezondheidsinstanties erg onduidelijk bleef. 

In 2018, pas 8 jaar na de feiten, kwam tijdens een juridisch proces in verband met de gevolgschade na vaccinatie, een document aan het licht dat aantoonde dat GSK en volksgezondheidsofficiëlen – lang voor de eerste gevallen van narcolepsie gemeld werden – op de hoogte waren van de grotere gevolgschade van het Pandemrix vaccin[133]. Peter Doshi rapporteerde dit euvel en ging in gesprek met (volks)gezondheidsprofessionelen en -instanties. Hij reproduceerde de tabel met nadelige effecten ten gevolge van het Pandemrix vaccin, komende van een intern document van GSK daterend van ‘2 december 2009’ en wat teruggevonden werd in een mail van Thomas Verstraeten, toenmalige vicepresident van GSK Biologicals (België). Het is bijna te hallucinant voor woorden, maar Verstraeten verliet in 2011 GSK en richtte een onderzoeksbureau, P95, op dat momenteel onder andere de effectiviteit en veiligheid van covid vaccins onderzoekt[134]!?

Het verschil tussen het aantal nadelige gevolgen van Pandemrix vaccin in vergelijking met andere vaccins (Arenpanrix en Swine flu spit Quebec without AS03) mag overduidelijk zijn. GSK bleef volhouden dat het veiligheidsonderzoek verder liep, maar de uitdrukkelijke vraag van Doshi naar dit onderzoek en deze data werden nooit vrijgegeven. GSK benadrukte dat veiligheidsdata continu gedeeld werden met EMA en andere regelgevende autoriteiten die het vaccin van de licentie voorzagen. GSK opperde dat deze instanties hun eigen onafhankelijk onderzoek konden uitvoeren op hun aangeleverde informatie.
 
Wat EMA wist of kon weten, is onduidelijk. EMA antwoordde naar BMJ dat zij geen vergelijkende evaluaties doen tussen voordelen en risico’s van verschillende producten goedgekeurd in de EU noch tussen EU-producten en producten die buiten de EU goedgekeurd dan wel gebruikt worden. EMA zei wel data te hebben via de rapporteringen in hun bewakingssysteem van geneesmiddelen (Pharmacovigilance), maar dat ze de methodologie niet hebben om rapporteringen van nadelige effecten tussen producten te vergelijken.

Doshi stelt zich vragen rond de noodzaak van transparantie van informatie met betrekking tot nadelige effecten van vaccins en geneesmiddelen. Wanneer hebben volksgezondheidsinstanties de plicht het publiek te waarschuwen over mogelijke schade ten gevolge van vaccins die geobserveerd worden door pharmacovigilance systemen? Hoeveel details mogen zij weten, wie zou ze moeten geven en moet deze informatie proactief dan wel passief gegeven worden? Heeft het publiek het recht op deze informatie? Allemaal terechte vragen, waarop de antwoorden tot op de dag van vandaag uitblijven.

Hoe het zit met het verband tussen narcolepsie, andere schadegevallen en het pandemrix-vaccin, hoe het zit met de juridische processen van mensen die schade leden, zijn ook voor mij vragen die onbeantwoord blijven. Het enige dat we weten, is dat het pandemrix-vaccin van de markt gehaald werd[135]. Er van uitgaan dat België geen slachtoffers kende, is op basis van deze informatie vrij naïef te noemen, maar ook hier hebben haar burgers het recht niet de informatie te kennen.

Met betrekking tot de overtuigde claim van de gemeenschappelijke commissie dat vaccins veilig zijn, dat ze beperkte risico’s hebben en dat de nadelen opwegen tegen de voordelen, kunnen we op basis van bestaande onderzoeksgegevens (van het Pfizer-vaccin) en data concluderen, dat de studie die hier uitspraken kon over doen niet alleen enorme beperkingen heeft qua methodologie (ze was niet opgezet om zeer ernstige effecten te kunnen nagaan), ze werd tevens ontdaan van haar RCT-design, waardoor effecten (positieve en negatieve) op middellange en lange termijn niet meer (oorzakelijk) verbonden kunnen worden aan de vaccins. Hoe de effecten (positieve en negatieve) van boostershots door het teniet doen van het RCT-design grondig te kunnen onderzoeken, is eveneens een open vraag. De bestaande onderzoeksgegevens tonen dat zeer veel veiligheidsdata niet onderzocht werd, dat een belangrijk onderdeel van de covid-19 vaccins – de spike eiwitten – uit andere studies problemen met toxiciteit vertonen, dat biologische distributie studies met een soortgelijke techniek – zoals ingediend door de farma zelf – problemen vertoont met de verspreiding ervan in lichaamsdelen (zoals de hersenen, de lever, eierstokken, testes, enz.) waar het niet thuishoort te zijn, dat passieve observatiesystemen blijk geeft van verschillende problemen die voornamelijk lijken voor te komen bij de relatief jonge en doorgaans gezonde populatie, net deze groep die weinig effecten van covid ondervinden, dat opgestelde voordelen – risico balansen te wensen overlaten, …. Wat allemaal wijst in de richting van noodzaak aan meer en transparantere data en gegevens maar op één of andere manier als irrelevant beschouwd wordt door officiële instanties.
Daarenboven toonde de geschiedenis dat ondanks het bestaan van immense advies- en controleorganen en systemen (EMA, EudraVigilance, FDA, CDC, WHO, Sciensano, VAERS, enz.) het alsnog serieus mis kan gaan. Het grote verschil in deze is dat verplichting of pseudo-verplichting toen niet bestond, waardoor de schade vermoedelijk beperkt bleef. Ook de veronderstelling dat ernstige nevenschade zichtbaar is binnen de eerste 2 maanden na toediening, wordt door onder andere dit voorbeeld, doorprikt.
Combineren we deze bevindingen met de gerapporteerde fraude bij Pfizer ’s fase 3 trial, de nalatigheid dan wel de weigering van de FDA deze aan haar gerapporteerde interne klacht op te volgen en de leugens dan wel het gebrek aan capaciteit van belangrijke vertegenwoordigers van grote gezondheidsinstanties – zoals regionaal WHO directeur Kluge – en het hek is helemaal van de dam. 
Door gebrek aan transparantie én data is de kans dat de nadelen zullen doorwegen op de voordelen zowel op korte, middellange als lange termijn even groot en zelfs groter dan dat dit niet zal gebeuren. Het is een risico dat onze overheid voor haar bevolking blijkbaar met graagte ‘blind’ neemt!

Indien experten van dienst en de overheid van mening zijn dit niet te doen, dan moeten ze de voordelen – risico balansen voor haar verschillende bevolkingsgroepen kunnen voorleggen aan onafhankelijke onderzoekers, als ook de in rekening gebrachte factoren, hun veronderstellingen, de berekeningen ervan, inclusief al haar gebruikte ruwe data. Hierin in gebreke blijven, is een erkenning van haar blind genomen keuzes.

Als dit alles nog niet voldoende is, wat dan te denken van het algemeen verspreidde idee dat vaccins ‘het enige en meest effectieve wapen’ is in de strijd tegen Sars-Cov-2, een claim die ook door de gemeenschappelijke commissie en de orde van artsen gemaakt wordt (onder punt 10 van hun advies). Zoals reeds vermeld, is de aan- of afwezigheid van alternatieve (in de betekenis van andere medicijnen buiten de vaccins) behandelingen eveneens een belangrijke factor bij het opstellen van voordelen – risico balansen.

D. Alternatieve behandelingen en Ivermectine

Eén van deze alternatieve behandelingen, die vrij snel na het afkondigen van de pandemie door onafhankelijke en kritische onderzoekers naar voren werd geschoven, is Ivermectine, een anti-parasitair middel (middel tegen infecties veroorzaakt door parasieten) waarvoor het in 2015 de nobelprijs mocht ontvangen[136]. Over het gebruik van Ivermectine bij covid-19 werd en wordt veel desinformatie verspreid. Zo lanceerde Van Ranst nog in september de volgende tweet:

Zijn ophitsend en polariserend taalgebruik terzijde gelaten, is dit soort berichten erg ongenuanceerd en staat het vooruitgang in wetenschappelijk onderzoek zelfs in de weg.
Moest het middel zomaar gebruikt worden bij covid-19 zonder wetenschappelijke evidentie, dan zou dit willen zeggen dat Ivermectine ‘offlabel’ gebruikt wordt. Dit laatste houdt in dat het gebruikt wordt voor een aandoening waarvoor het niet ‘goedgekeurd’ werd. Er is met andere woorden onderzoek nodig voor het gebruik van Ivermectine bij covid-19. Net zoals bij vaccins, dient een groot deel van de onderzoeken een RCT-design te hebben en bij voldoende mensen getest. Vraag is uiteraard, bestaat dit onderzoek en wat zeggen de resultaten?

Reeds maandenlang krijgt de bevolking te horen dat of studies niet bestaan of dat er te weinig studies zijn die voldoende effectiviteit dan wel veiligheid aantonen. Een groep onafhankelijke onderzoekers creëerden een website met een overzicht van het bestaand onderzoek naar alternatieve (in de betekenis van andere behandelingen buiten de vaccins) behandelingen[137], die ze up-to-date houden. Ik geef hier het overzicht daterende van 6 november 2021.

Dit overzicht toont dat Ivermectine de beste resultaten, zijnde een algemeen verbeteringseffect van 66%, oplevert. Het resultaat werd bekomen op basis van 65 studies met in totaal 49.151 patiënten. De kostprijs van Ivermectine is 1 dollar. Tot op de dag van vandaag wordt het middel niet goedgekeurd.
Vergelijken we deze resultaten met het goedgekeurd virus remmend middel ‘Remdesivir’, dan zien we dat Remdesivir een algemene verbetering geeft van 19%, een resultaat bekomen op basis van 24 studies bij 97.505 mensen en heeft een kostprijs van maar liefst, 3.120 dollar!
De pas goedgekeurde pil in de UK, Molnupiravir, heeft een algemene effectiviteit van 55%, een resultaat bekomen op basis van 5 studies bij 2.078 patiënten en een kostprijs van 700 dollar.

Het detail van de Ivermectine studies vindt u terug via https://ivmmeta.com/#fig_fpd. Ik vermeld de site hier expliciet, omdat hij overal geweerd wordt. U mag niet te weten komen, wat onafhankelijke onderzoekers u te berichten hebben. Ik raad u aan deze link te raadplegen, gezien het een detail overzicht geeft van de effectiviteit (% verbetering) van Ivermectine op sterfte, ventilation, hospitalisatie, IC-opnames, herstel, gevallen en het verdwijnen van virale lading (en dus transmissie).

Het bovenste deel van het overzicht toont dat Ivermectine een effectiviteit heeft van 57% op sterfte (gebaseerd op 27 studies met 36.653 patiënten in totaal); 46% op ventilatie (gebaseerd op 10 studies met 2.108 patiënten in totaal); 61% op IC-opname (gebaseerd op 5 studies met 21.649 patiënten in totaal); 46% op hospitalisatie (gebaseerd op 17 studies met 5.032 patiënten in totaal); 52% op herstel (gebaseerd op 21 studies met 3.291 patiënten in totaal); 78% op gevallen (gebaseerd op 11 studies met 11.278 patiënten in totaal); 59% op virale clearance (en dus transmissie) (gebaseerd op 21 studies met 2.296 patiënten in totaal).
Het onderste deel toont hoeveel studies peer-reviewed waren en hoeveel een RCT-design hadden en welke effecten het geheel van deze studies hebben bij preventieve (profylactische), vroege en late behandeling.

Deze onderzoekers geven aan dat de kans dat gevonden resultaten van al deze studies toch ‘foutief’ of ineffectief zouden zijn 1 op 403 billion is. Je hebt met andere woorden meer kans om de lotto te winnen dan dat Ivermectine voor covid ineffectief zou zijn.

Meer dan 20 landen over de wereld gebruiken Ivermectine bij covid-19. Opvallend is dat de WHO, CDC en EMA het gebruik van Ivermectine bij covid-19 enkel aanraden in klinische trials (onderzoek)[138] [139] en dit terwijl het gebruik ervan bij andere aandoeningen én op minder studies gebeurden én minder effectiviteit vertonen.

Tabel 3 van figuur 35 toont dat het aantal studies waardoor het gebruik van Ivermectine goedgekeurd werd door de WHO. De WHO keurde het gebruik ervan bij infectie met rondworm (Strongyloidiasis) goed op basis van 5 studies met in totaal 591 patiënten en bij schurft (Scabies) op basis van 10 studies bij 852 patiënten. Rond het gebruik van Ivermectine bij covid-19 zijn er ondertussen 65 studies met in totaal 49.127 patiënten, waarvan 31 RCT-studies bij 6.858 patiënten in totaal….en toch blijft de goedkeuring uit!

Tabel 4 van figuur 35 toont een aantal goedgekeurde alternatieve behandeling bij covid-19. Zo werd Molnupiravir goedgekeurd op basis van 1 studie bij 775 patiënten en gaf het een verbetering van 50%; Budesonide werd goedgekeurd op basis van 1 studie bij 1.779 patiënten en had het een gevonden verbetering van 17%; Remdesivir werd goedgekeurd op basis van 1 studie bij 1.063 patiënten en had het een gevonden verbetering van 31% (wat na 5 studies daalde naar 19%); Casiri werd goedgekeurd op basis van 1 studie bij 799 patiënten….Ivermectine….nog niet goedgekeurd…op basis van 65 studies bij 49.127 patiënten en heeft een gevonden algemene effectiviteit van 66%.

Tabel 5 van figuur 35 toont dan weer de status van aanbevelingen van de CDC voor het gebruik van Ibuprofen, Ivermectine bij schurft en Ivermectine bij covid-19 op basis van bestaande evidentie (geredde levens, sterfte door gebruik van deze medicatie en het aantal studies naar de effecten waarop aanbeveling gebeurde).
Zo heeft Ibuprofen een aanbeveling gebaseerd op 0 RCT studies, kent het middel zo’n 450 doden per jaar en redde het nog geen levens. Ook Ivermectine bij scabies heeft een aanbeveling op basis van 10 RCT-studies bij 852 patiënten in totaal, het middel kent minder dan 1 sterfgeval per jaar en het redde inmiddels 0 levens.
De afwezigheid van aanbeveling door de CDC van Ivermectine bij Covid-19 gebeurt op basis van 31 RCT-studies bij 6.858 patiënten, het middel kent minder 1 dan sterfgeval per jaar en redde inmiddels meer dan 500.000 levens…..

Samengevat is er met andere woorden een goedkoop middel (1 dollar) ter beschikking dat reeds talloze levens redde in landen die het wel gebruiken, maar officiële instanties zoals de WHO, CDC, EMA, Sciensano, enz. verkiezen niet alleen dure middelen, maar ook nog eens middelen waarvan we de middellange en lange termijn effecten niet kennen. Zo is het effect van vaccins op transmissie onduidelijk (zie later), zijn er vele effecten onbekend (bv. effect bij mensen die reeds een infectie doormaakte of mensen die reeds bestaande immuniteit hebben, ernstige nevenschade, effecten van ADE op middellange en lange termijn, effect op mutaties, VE effect na 6 maanden, enz.), kennen de farma-studies methodologische bedenkelijke praktijken, komen meldingen van fraude met betrekking tot de klinische trials (Pfizer) binnen die daarenboven niet door de nodige instanties opgevolgd worden, enz.

Wat oh wat is er toch aan de hand met betrekking tot het afhouden van de boot aangaande het gebruik en verder onderzoek naar de effecten van Ivermectine? Zou het te maken kunnen hebben met het feit dat farmabedrijf Merck en Co de patenten niet meer in handen heeft[140] [141]? Farmabedrijven kunnen houder zijn van een patent van een chemische stof gedurende 20 jaar, daarna heeft het geen exclusief recht meer, waardoor concurrentie ervoor kan zorgen dat de opbrengsten voor bedrijven bedroevend laag zijn. Het lijkt erop dat de farma te weinig kan verdienen op Ivermectine, waardoor het publiek in ongewisse dient gehouden te worden en dit daadwerkelijk ten koste van de ‘volksgezondheid’.
Het vreemde is natuurlijk dat ‘gezondheidsinstanties’ niet in de bres springen voor de volksgezondheid, maar eerder de spreekbuis lijken te zijn van big farma. Hun ethisch karakter lijkt lang vervlogen tijd. Hoe diep geworteld de inmenging van sponsor big farma is bij deze ‘publieke’ gezondheidsinstanties is hiermee een prominente vraag[142] [143]. Reeds van in het begin van de pandemie wordt dit middel geopperd door talloze onafhankelijke onderzoekers, stel je voor dat overheids- en gezondheidsinstanties met dezelfde ijver en snelheid onderzoek verricht zou hebben naar de effectiviteit van bestaande middelen, zoals Ivermectine? Hoeveel levens over de hele wereld zouden er gered zijn geweest?

Of de vaccins daadwerkelijk het meest effectieve wapen zijn, is tot de dag van vandaag nog een open vraag. Willen we deze vraag beantwoord zien, dan zijn er RCT-studies nodig die verschillende therapieën direct met elkaar vergelijken op korte, middellange en lange termijn en dit voor infectie, transmissie, hospitalisatie, sterfte, enz. bij verschillende populaties. Indien de gemeenschappelijke commissie, experten van dienst en overheid deze claim hard willen maken, dan zullen ze deze studies moeten voorleggen.

Nog een punt waar experten van dienst, de overheid en MSM vanaf het begin van de pandemie over zwijgen dan wel desinformatie over (blijven) verspreiden, is de natuurlijke immuniteit.

E. 100% immuniteitsgraad of 100% vaccinatiegraad?

De CDC vermeldt dat immuniteit op 2 manieren mogelijk is, zijnde de natuurlijke immuniteit en immuniteit via vaccinatie[144]. Het vreemde is dat er in het huidige discours met betrekking tot de vaccinatieplicht en -dwang geen enkele rekening wordt gehouden met de natuurlijke vorm van immuniteit. Nochtans toont voortschrijdend wetenschappelijk onderzoek meer en meer dat het doormaken van natuurlijk infectie bescherming biedt en sommige studies tonen zelfs een betere bescherming dan het vaccin[145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152].
Op 29 maart 2021 publiceerde de ECDC (European Centre for Disease Prevention and Control) een overzicht van bestaand onderzoek naar natuurlijke immuniteit[153] en stelt dat herinfectie (bij mensen met natuurlijke immuniteit) een zeldzaam gebeuren is, maar dat deze bescherming lager is bij mensen van 65 jaar en ouder. Ze concluderen dan ook het volgende:

“As the number of individuals acquiring natural immunity increases, the total number of infections is expected to decrease significantly, leading to decreased transmission overall, unless the genetic changes in the circulating variants induce significant immune escape” (pag 1).

Echter, niet alleen onderzoek[154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] toont ‘waning immunity’ na vaccinatie, maar ook de realiteit – Israël gaf in juli 2021 aan dat VE na 6 maanden daalde tot 39% en heden ten dagen (november 2021) zitten we met snel stijgende besmettings- en hospitalisatiecijfers in België  – toont dat bovenstaande bemerking – “unless the genetic changes in the circulating variants induce significant immune escape” – van de ECDC eveneens gelden voor effecten van vaccinatie.

Ondanks dat de groeiende hoeveelheid onderzoek rond ‘waning immunity’, ‘immune evasion’, ‘doorbraakinfecties’ – mede door andere varianten (dan de oorspronkelijke alfa-variant) – al maandenlang voorhanden en bekend is, ondanks de follow-up resultaten (tot 13 maart 2021) van het oorspronkelijke fase 3 testproject van Pfizer waning immunity bij de alfa-variant al potentieel te kennen gaf, en ondanks de delta-variant in België in augustus 2021 voor 100% in België aanwezig was[161], verklaarde biostatisticus, Geert Molenberghs, op 12/11/2021 dat we ‘nu’ met de delta-variant zitten en dat de kracht van deze variant onderschat werd. Volgens hem kon het tij niet gekeerd worden, omdat de vaccinatiegraad niet hoog genoeg is[162] en dit terwijl afnemende effecten van vaccins al lang bekend waren.  

Als kers op de taart observeert immunologisch onderzoek dat er vraagtekens moeten geplaatst worden bij het idee dat er geen of nauwelijks immuniteit bestond voor de uitbraak van de pandemie, wat één van de criteria is van de definitie (?)/richtlijnen van de WHO voor het kunnen uitroepen van een PHEIC (Public Health Emergency of International Concern), waar ik in een later schrijven in detail op terugkom. Onderzoek toont namelijk dat T-cel reactiviteit tegen Sars-Cov-2 in 20 tot 50% van hun deelnemers – zonder dat deze mensen ooit blootgesteld waren aan het virus – teruggevonden wordt[163] [164] [165] [166]. Dit brengt onderzoekers tot de conclusie dat Sars-Cov-2 niet helemaal nieuw is en sterke overeenkomsten vertoont met bepaalde andere gekende pathogenen. Onderzoekers beschouwen het bestaan van deze reactiviteit als mogelijke verklaring voor de geobserveerde verschillen tussen mensen qua ziekteverloop (geen, weinig, veel symptomen; snel herstel versus een langere nasleep).

Om u een beter begrip te geven, geef ik hier een summiere uitleg over immuniteit: Globaal gesproken heeft een mens 2 grote immuunsystemen, namelijk de aangeboren immuniteit en de adaptieve immuniteit.
De aangeboren immuniteit is de eerste verdedigingslinie en is in staat de meest voorkomende pathogenen (virussen en bacteriën), eens in het lichaam, op te sporen. Ook al is dit systeem snel, het is niet altijd in staat alle pathogenen te herkennen en / of uit te schakelen. Daarvoor staat de aangeboren immuniteit in contact met de adaptieve immuniteit die verworven wordt doorheen het leven en door in contact te komen met pathogenen.
De adaptieve immuniteit is trager, maar in staat om zeer subtiele verschillen in samenstelling van pathogenen te onderscheiden. Twee belangrijke cellen van het adaptieve immuunsysteem zijn de B- en T-cellen, die elk dan nog eens verschillende subtypes kennen. Eens het adaptieve immuunsysteem een pathogeen heeft overwonnen, worden er langlevende T- en B- geheugencellen gemaakt. Deze cellen blijven inactief totdat ze dezelfde indringer tegenkomen, waardoor een snelle immuunreactie mogelijk wordt. Het geheugen is het belangrijkste kenmerk van het adaptieve systeem. De logica is dat indien mensen nog nooit met een pathogeen, zoals Sars-cov-2, in aanraking gekomen zijn er geen specifieke T-cel reactiviteit mogelijk is.

Als het gaat over immuniteit (zowel bij vaccinatie als bij natuurlijke immuniteit) wordt er vaak gewezen op de aanwezigheid van ‘circulerende antilichamen’. Echter, wetenschappers wijzen erop dat er geen duidelijke bewijzen zijn dat de aanwezigheid van meer antilichamen, ook wijst op betere bescherming[167]. Voorts zegt men: “It is also worth noting that diminishing antibody levels largely reflects the natural progression of the immune response; as the immediate threat is contained, immune cells shift away from active defences (eg, antibody production) and toward development of immune memory, with antigen-experienced cells poised to rapidly respond to repeat attack”.

Hoe komt het dat er gezwegen wordt over het bestaande onderzoek rond natuurlijke immuniteit? Waarom worden geen grote RCT-studies uitgevoerd die een directe vergelijking maken tussen de immuniteit via vaccinatie en natuurlijke immuniteit bij Sars-Cov-2 doorheen de tijd? Het is de enige manier om ‘valide’ en ‘waarheidsgetrouwe’ uitspraken te kunnen doen rond effecten van beide vormen van verworven immuniteit en toch blijven ze uit! Dit soort studies wordt des te belangrijker als we weten dat effecten van ADE (Antibody-dependent Enhancement of het overreageren van het immuunsysteem na blootstelling met een ‘wild’ virus) ten gevolge van vaccinatie ongekend zijn op middellange en lange termijn (zie later) en zelfs geconstateerd werd bij andere varianten (zoals de Delta-variant) maar niet bij de oorspronkelijke Alfa-variant[168]. Voorts is het niet onbelangrijk de vraag te stellen of de geobserveerde effecten van de eerste dagen na vaccinatie, waar een snelle toename in infecties bij gevaccineerden in vergelijking met niet-gevaccineerden geobserveerd wordt in grote observationele studies, geen indicatie geven van ADE? En kunnen de huidige snel stijgende infectie en hospitalisatiecijfers bij gevaccineerden in deze context mede begrepen worden?

Er is nog zo veel onderzoek te verrichten op dit gebied, waardoor de rush voor algehele en verplichte vaccinatie, niet alleen vreemd is, ze is potentieel gevaarlijk.
Met de keuze voor algemene en verplichte vaccinatie (in de zorg en daarbuiten) lijkt men niet te streven naar 100% immuniteitsgraad, wel naar 100% vaccinatiegraad, een keuze die voornamelijk een ‘blinde’ keuze is, waarvan men niet weet wat de effecten zijn op korte (voor verschillende bevolkingsgroepen), middellange en lange termijn (voor iedereen)! Zeker als we weten dat – zoals De Croo het eveneens in De Standaard van 20 november 2021[169] meldde – jaarlijkse boosters nodig zullen zijn.

In het kader van onderzoeksbevindingen rond natuurlijke immuniteit, is de overweging – dat verplichte vaccinatie voor covid-19 een analoge situatie betreft met de regelgeving bij hepatitis B (punt 9) – van de gemeenschappelijke commissie, erg vreemd te noemen. Het wetsartikel, VII 1-71 van de Codex over het welzijn op het werk[170] , zegt namelijk:

“Onderafdeling 3.- Inenting tegen hepatitis B Art. VII.1-71.- Behalve in geval van contra-indicatie, mogen in de ondernemingen waarvan de lijst is gegeven in bijlage VII.1-6, de in de tweede kolom van die lijst bedoelde werknemers het in diezelfde kolom genoemde werk enkel verrichten of blijven verrichten, als zij: 1° ofwel aan de hand van een geneeskundige verklaring kunnen aantonen dat zij over voldoende immuniteit tegen hepatitis B beschikken; 2° ofwel, indien zij dit bewijs niet kunnen leveren, een inenting tegen hepatitis B ondergaan. De bepalingen van het eerste lid zijn ook van toepassing in de ondernemingen waar de resultaten van de risicoanalyse wijzen op een kans op blootstelling aan het hepatitis B-virus”.

In dit wetsartikel staat duidelijk dat indien (in dit geval) de zorgbeoefenaar kan aantonen dat hij of zij over voldoende immuniteit beschikt, hij of zij niet gevaccineerd moet worden en zijn of haar job mag blijven uitoefenen!
Echter, het tellen van de hoeveelheid aanwezige antilichamen is hiervoor niet de geschikte manier! Daarenboven kent men de effecten (zowel positieve als negatieve) van vaccinatie bij mensen met bestaande natuurlijke immuniteit niet! De steekproef van mensen met een voorafgaande infectie in Pfizer ’s fase 3 testproject was te klein en op voorafgaande immuniteit werd niet getest! Voorts dienen grote vraagtekens geplaatst te worden bij gevonden VE-resultaten en bijbehorende veiligheidsclaims, wat de voorwaarde is om de analogie met hepatitis te kunnen gebruiken. Brengen we daarenboven ook nog de jaarlijkse hervaccinatie – die de logica van experten van dienst en de overheid volgend, ook verplicht zullen worden – in rekening……en we zijn op weg de mens afhankelijk te maken van chemische stoffen waarvan we niet weten wat hiervan de gevolgen zullen zijn. Eén ding is zeker, het systeem dat mede voor de overleving van de menselijke soort heeft gezorgd, wordt afgedaan als onzin.
De hele wereldbevolking als jaarlijkse klant? Is het niet een droomscenario van iedere ondernemer?

De geclaimde nood aan 100% ‘vaccinatiegraad’ plaatst 2 andere zaken in the spotlight, namelijk ‘de formule voor het berekenen van groepsimmuniteit’ enerzijds en ‘het effect van vaccinatie op transmissie’ anderzijds.

F. De berekening van groepsimmuniteit en de hypotheses rond transmissie?

a) De berekening van groepsimmuniteit

De gebruikte formule voor het berekenen van groepsimmuniteit, daterend uit de jaren 70, staat al jaren onder discussie[171]. De formule gaat ervan uit dat een virus een ‘homogene verspreiding’ kent, waarvoor men veronderstelt dat gemeenschappen bestaan uit homogene groepen (bv. allemaal dezelfde leeftijd, dezelfde onderliggende aandoeningen, enz.) in plaats van groepen gekenmerkt door diversiteit. Daarenboven gaat men met betrekking van Sars-Cov-2 ervan uit dat er geen of nauwelijks immuniteit bestond, een veronderstelling die eveneens door onderzoeksresultaten wordt tegengesproken. Welke formule gebruikte de gemeenschappelijke commissie en orde van artsen om te veronderstellen dat groepsimmuniteit in België niet mogelijk is met een vaccinatiegraad van 70% die reeds behaald werd? Werd er rekening gehouden met bestaande en / of verworven natuurlijke immuniteit en zo ja, op welke manier?

Zowel Gabriella Gomes van de universiteit van Strathclyde als de onderzoeksgroep van de universiteit van Oxford onder leiding van Gupta berekenden de groepsimmuniteitsdrempel (Herd Immunity Threshold) voor Covid-19 en kwamen – rekening houdende met de diversiteit van de bevolking enerzijds en de (groeiende) aanwezigheid van natuurlijke immuniteit anderzijds – tot de vaststelling dat groepsimmuniteit mogelijk is indien 10 tot 30% van de bevolking immuun is^{171 [172] [173]}.

Wordt er met andere woorden niet getest op bestaande immuniteit, wat iets anders is dan het aantal actieve antilichamen tellen, dan zullen het nooit weten. Een besmetting wil niet zeggen dat er geen immuniteit is, het lichaam herkent het virus en valt het aan, maar is zelf in staat het virus van de baan te ruimen, wat inderdaad wil zeggen dat je ziek ‘kan’ worden. Vraag is hoe ziek je wordt?

Hoe kunnen we stijgende hospitalisatiecijfers bij gevaccineerden dan verklaren? Hebben we naast waning immunity door vaccinatie, ook te maken met ADE, zoals onderzoek suggereert? En hoeveel van deze mensen zouden thuis kunnen uitzieken in plaats van naar het hospitaal te hollen, als de studie van Dagan et al. al aangaf dat zo’n slordige 40% van hospitalisaties als niet-ernstig beoordeeld werden?
Als we ruimere context-variabelen blijven negeren, ‘creëren’ we eerder een realiteit, dan deze te beschrijven (zie later).

b) De hypothesen rond transmissie

Experten van dienst, de overheid, de gemeenschappelijke commissie en orde van artsen claimen al maanden dat transmissie na vaccinatie vermindert enerzijds, en (hieraan gerelateerd) dat er een snellere opkomst is van varianten in een niet- of onvoldoende gevaccineerde gemeenschap.

Herinner u wat Peter Hotez, decaan van de ‘National School of Tropical Medicine at Baylor College of Medicine in Houston, zei, in verband met het nut van een antiviraal vaccin. Het vaccin moet onder andere ‘infectie voorkomen’ (wat iets anders is dan wat er in de fase 3 trials onderzocht werd, wat het voorkomen van milde tot moderate ‘symptomen’ was) en transmissie ‘stoppen’ (wat iets anders is dan ‘verminderen’).

Ondanks dit niet onderzocht werd in de fase 3 trials van fabrikanten, deed minister Vandenbroucke in November 2020 wel de boude uitspraak dat je ‘met een vaccin jezelf beschermt, je omgeving en als er genoeg mensen het doen, dat je de hele kudde beschermt’.
Ook Pierre Vandamme deed soortgelijke uitspraken tijdens de befaamde uitzending van de 7^de dag met Sam Brokken in februari 2021, waar hij claimde dat onderzoek aantoonde dat transmissie ‘stopt’. Een claim die hij volgens VRT recht zou gezet hebben, genuanceerd zou hebben door te stellen dat onderzoek toonde dat transmissie ‘vermindert’.
De Vlaamse overheid stelt op haar site laatjevaccineren.be:  “Je bent minder besmettelijk. Studies wijzen op een verminderde virale lading bij gevaccineerden wanneer ze met COVID-19 in aanraking komen. Ben je gevaccineerd en kom je met het virus in contact, dan ben je niet alleen zelf beter beschermd, maar zal ook je virale lading lager zijn dan als je niet gevaccineerd bent. Dat betekent dat je minder snel andere mensen kan besmetten. Je laten vaccineren voorkomt dat je COVID-19 (opnieuw) krijgt. Want ook als je eerder al besmet was, kun je terug besmet raken en ernstig ziek worden[174]”.
Vele veronderstellingen op een rij dus, je bent minder besmettelijk als je gevaccineerd bent, je wordt niet meer ziek en kan zelfs niet meer opnieuw ziek worden, wat je wel zou kunnen als je niet gevaccineerd bent. Echter, waar zijn de direct vergelijkende RCT-studies met gevaccineerden en niet-gevaccineerden met en zonder vooraf bestaande immuniteit, die deze uitspraken ondersteunen? Geen desinformatie? Laat ons kijken wat de WHO en EMA ons te melden hebben voor alle in België aangekochte vaccins met betrekking tot ‘transmissie’:

De WHO zegt in haar nieuwsoverzicht van 2/09/2021 met betrekking tot transmissie:

* bij het Pfizer vaccin:  “There is currently no substantive data are available related to impact of Pfizer BioNTech vaccine on transmission or viral shedding[175].”
* bij het Moderna vaccin: “We do not know whether the vaccine will prevent infection and protect against onward transmission[176].”
 * bij Oxford/AstraZeneca: “No substantive data are available related to impact of AZD1222 on transmission or viral shedding[177].”
* bij het Janssen vaccin: “There is currently no substantive data available related to the impact of Ad26.COV2.S on transmission of virus that causes COVID-19 disease[178].”

EMA beantwoordt de vraag “kan iemand de ziekte verspreiden na vaccinatie?” met “Dat weten we nog niet[179].”

Bestaan de onderzoeken waar experten van dienst en de overheid naar verwijzen? Natuurlijk bestaan ze, net zoals het onderzoek bestaat dat deze claim in vraag stelt, wat hand in hand gaat met ‘immune evasion’, ‘waning immunity’, ‘doorbraakinfecties’. Daarenboven negeert men het onderzoek met betrekking tot natuurlijke immuniteit, waarvan ECDC stelt dat herinfectie uitzonderlijk is en waar onderzoek aantoont dat men zelfs beter en langer beschermt is. Directe vergelijkend RCT-onderzoek is onontbeerlijk en dient bovendien aangevuld te worden met voordeel – risico balansen voor alle bevolkingsgroepen. Balansen die des te belangrijker worden bij boostervaccins! Zeker als we weten dat jaarlijkse hervaccinatie hoogst waarschijnlijk zal moeten gebeuren, zoals ook door De Croo aangegeven. Bestaan deze veiligheidsprofielen voor meerdere dosissen? Absoluut niet!

Waar blijven toch al die bewijsstukken die aantonen dat indien er ‘bij Sars-Cov-2 met de bestaande covid-19 vaccins’ niet voldoende gevaccineerd wordt, er een snellere opkomst van varianten zou gebeuren? Als dit zo zou zijn, zijn het gevaarlijke varianten dan wel varianten die besmettelijk zijn, maar weinig impact kennen, zoals het H1N1-virus uit 2009? (zie later) En wat doen we met onderzoek uit het verleden dat reeds het tegenovergestelde – zij het uiteraard bij andere virussen – aantoonde, namelijk dat indien vaccins transmissie ‘niet stoppen’ (wat dus iets anders is dan ‘verminderen’) dat het de transmissie van ‘meer schadelijke’ pathogenen kan verergeren[180]. Is dit ook zo bij Sars-cov-2? Dat weten we niet en wensen experten van dienst en uw overheid blijkbaar ook niet te weten.
Alles blijft bij speculatie en veronderstellingen, wat helemaal niets met wetenschap als dusdanig te maken heeft, wel met het creëren van een realiteit!

G. De ‘creatie’ van een nieuwe realiteit: het virus-gericht gedachtegoed

In deze context trokken onderzoekers in het kader van de uitgeroepen H1N1-pandemie in 2009 al aan de alarmbel, omdat het virus wel een grote en snelle verspreiding kende maar niet als ernstig beschouwd kon worden voor alle bevolkingsgroepen. Peter Doshi en met hem tal van andere onderzoekers[181] waarschuwde voor het virus-gericht denken in afwezigheid van ‘een ernst schaal’ en een schaal die de ‘totale impact’ (fysieke, emotionele, economische, … impact) in kaart brengt. Zulke schalen lijken ook vandaag niet te bestaan. Zowel in 2009 als heden ten dage zorgt het virus-gericht denken ervoor dat we enkel dichotoom denken, in de zin van een ‘niet ernstige seizoensgriep’ versus alles wat geen seizoensgriep is als pandemisch en dus ernstig te beschouwen. Deze onderzoekers wezen op de noodzaak van het continuüm-denken, het denken in gradaties van ernst én totale impact. Als de pandemie van 2009 en de gevolgen van het pandemrix-vaccin ons iets zouden moeten geleerd hebben, dan is het wel de noodzaak om het virus-gericht dichotoom denken te verlaten. Geen rekening houden met de ernst van de totale impact en geen rekening houden met een onderscheid in ernst per bevolkingsgroep, kan ertoe leiden dat de schade van de oplossing, zijnde de farmaceutische (het vaccin) en niet-farmaceutische maatregelen (mondmaskers, lockdowns, CST’s, enz.), voor bepaalde bevolkingsgroepen groter is dan de gevolgen van het virus zelf.

Ondanks de WHO gezondheid definieert als ‘een toestand van volledig fysiek, geestelijk én sociaal welbevinden en niet van het louter ontbreken van ziekte[182]’, is de communicatie, de rapportering en presentatie van experten van dienst en de overheid niet alleen volledig gericht op het fysieke deel van de definitie, men filtert daarenboven ook nog de informatie eruit die in hun discours past, waarmee men een ‘waarheid’ creëert die weinige affiniteit met de ‘realiteit’ vertoont.

Laat ons hiervan een aantal voorbeelden onder de loep nemen, waarvan de eerste twee voorbeelden komen uit rapporten van Sciensano en het derde voorbeeld uit een rapport van het GEMS. Beide instanties willen de positieve effecten van vaccinatie en de noodzaak aan een hogere vaccinatiegraad aantonen wat ze doen door de focus enkel op het virus te richten en andere belangrijke contextinformatie systematisch weg te laten.

De gemeenschappelijke commissie verwees in het geformuleerde advies naar een rapport van Sciensano[183], dat volgens hen de gunstige effecten van vaccinatie – in het algemeen en bij zorgverleners in het bijzonder – op het risico besmet te worden, het aantal besmettingen als dusdanig en het aantal hospitalisaties aantoont (punt 1 en punt 10 van het advies). In het rapport worden volgende grafieken getoond als bewijs van de effectiviteit van vaccinatie bij zorgverleners:

Figuur 36 toont het aantal covid-19 gevallen bij de algemene bevolking (bovenste grafiek van figuur 36) en bij werknemers in de gezondheidszorg (onderste grafiek van figuur 36) per 100.000 inwoners (dondergroen) en de vaccinatiegraad voor de eerste (lichtgroene stippellijn) en 2^de dosis (lichtgroene volle lijn).

De eerste vraag hierbij is, gaat het over symptomatische dan wel ook asymptomatisch gevallen? Gezien Sciensano spreekt over covid-19 lijkt het over symptomatische gevallen te gaan, omdat ‘covid-19’ naar de ziekte verwijst (waarvoor symptomen noodzakelijk zijn) en ‘Sars-Cov-2’ naar het beestje dat de ziekte kan veroorzaken. Graag hadden we hier zekerheid over gehad, waarvoor transparantie van data noodzakelijk is.

Los hiervan wil Sciensano tonen dat er meer gevallen zijn bij het zorgpersoneel (per 100.000 inwoners) in vergelijking met de algemene bevolking (per 100.000 inwoners). Dit is het duidelijkst tijdens de 2^de golf (einde 2020) toen er nog geen vaccins op de markt waren.

Een tweede vraag die hier op zijn plaats is, is of Sciensano deze cijfers ook ‘corrigeerde voor het aantal afgenomen tests’? Met andere woorden werden er proportioneel meer, minder of evenveel tests afgenomen bij het zorgpersoneel in vergelijking met de algemene bevolking? Hoe meer tests er afgenomen worden, hoe meer gevallen gedetecteerd worden. Indien er proportioneel meer tests afgenomen werden bij het zorgpersoneel, dan bestaat de kans dat het verschil in aantal gevallen tussen zorgpersoneel en de algemene bevolking kleiner wordt.

Sciensano stelt dat de snellere groei in vaccinatiegraad bij het zorgpersoneel in vergelijking met de vaccinatiegraad bij de algemene bevolking ervoor zorgde dat het aantal gevallen per 100.000 inwoners zich tussen de 2^de en de 3^de golf omkeerde. Er werden toen meer gevallen per 100.000 inwoners geobserveerd bij de algemene bevolking in vergelijking met het zorgpersoneel. Sciensano linkt dit effect ‘volledig’ aan de hogere vaccinatiegraad bij het zorgpersoneel.
Wederom is het belangrijk om deze cijfers te corrigeren voor het aantal afgenomen tests. Vraag is dus, werden er tussen de 2^de en de 3^de golf (gezien de stijgende vaccinatiegraad) proportioneel minder tests afgenomen bij het zorgpersoneel in vergelijking met de algemene bevolking? Indien dit zo is, kan dit er mede voor gezorgd hebben dat het verschil tussen het aantal gevallen geobserveerd bij het zorgpersoneel lager was dan het aantal gevallen in de algemene bevolking.

Dit louter toeschrijven aan de vaccinatiegraad zonder te corrigeren voor het aantal afgenomen tests, is vrij suggestief. Daarenboven is het niet onbelangrijk om te wijzen dat een hogere vaccinatiegraad samenvalt op het moment dat het aantal gevallen reeds laag was, de piek van de 2^de golf was al gepasseerd, het aantal gevallen zat sowieso al in een dalende trend. We moeten met andere woorden ook rekening houden met ‘seizoensgebonden factoren’ die eveneens een invloed kunnen hebben op de dalende trend van het aantal gevallen. Vraag is dus, zou de daling zich ook zonder vaccinatie verderzetten? Dit is niet zo’n vreemde vraag, omdat de groeiende natuurlijke immuniteit er mede voor kan gezorgd hebben dat het aantal gevallen daalde. Er waren immers meer gevallen bij het zorgpersoneel, waardoor effecten van verworven natuurlijke immuniteit niet uitgesloten mogen worden. Natuurlijke immuniteit en diens effecten worden reeds sinds het begin doodgezwegen.

Ook het verschil in aantal hospitalisaties tussen de algemene bevolking en zorgpersoneel naar vaccinatiegraad wordt aangehaald als een effect van vaccinatie (figuur 37). Uit dit rapport is niet op te maken of men in het aantal hospitalisaties een onderscheid maakte tussen mensen die zich ‘met’ covid-19 aanmeldde, dan wel dat het een mix is van mensen ‘met als hoofdklacht covid-19’ én mensen die ‘na opname’ positief bleken te testen en op deze manier ook als een covid-19 hospitalisatie beschouwd werden. Het openstellen van deze informatie door Sciensano voor onafhankelijke onderzoekers lijkt mij noodzakelijk, omdat het geobserveerde resultaten kan verkleuren.

Gezien hospitalisatiecijfers een belangrijke pijler vormen in deze corona-situatie – zijnde de overbelasting van ziekenhuizen vermijden – dient er mijns inziens bijkomende informatie met betrekking tot hospitalisatie gegeven te worden. Deze bijkomende informatie betreft het aantal gevaccineerde mensen die omwille van het vaccin gedurende kortere dan wel langere tijd in het hospitaal opgenomen worden. Zoals al gebleken is, bestaat hospitalisatie door nevenschade. Willen we de focus op het aantal hospitalisaties behouden, dan dient er hier transparantie over te zijn. Concreet houdt dit in dat het relatief aantal hospitalisaties ‘door’ covid-19 en nevenschade bij gevaccineerde mensen vergeleken dient te worden met het relatief aantal hospitalisaties ‘door’ covid-19 bij niet-gevaccineerde mensen met en zonder natuurlijk verworven immuniteit. Gezien deze laatsten geen chemische stof ingespoten kregen, kan nevenschade niet verwacht worden. Deze informatie is bovendien onontbeerlijk willen we de voordelen – risico balans opstellen voor alle bevolkingsgroepen op korte, middellange en lange termijn. Echter, deze informatie met betrekking tot hospitalisaties ontbreekt volledig.

Daarenboven kan en mag het ontlasten van de zorg niet enkel gefocust zijn op covid-19 (en heden ten dagen op de niet-gevaccineerden). Reeds vanaf het begin vermengt men data van mensen die gehospitaliseerd worden ‘omwille van’ covid en mensen die zich met een andere klacht aanmelden, maar gewoon positief testen. Wat de ‘werkelijke’ belasting is, is onduidelijk. Zo ook dient het boemerangeffect van de uitgestelde zorg ten gevolge van de genomen niet-farmaceutische maatregelen (lockdowns, enz.) in rekening gebracht te worden. Een effect dat mede veroorzaakt werd en wordt door structurele beleidsbeslissingen (bv. besparingen). Een overheidsrapport liegt er niet om, in niet epidemische of pandemische toestand is de bezettingsgraad van acute bedden in België zo’n 81,7%, behoort België tot de top als het gaat over het aantal patiënten die onder de zorg van één verpleegkundige valt, zijn er te weinig praktiserende artsen en wringt het schoentje dat er te weinig zorgpersoneel expertise bezit om op een IC-afdeling te werken[184].

Het ‘blind’ verwijten van niet-gevaccineerden als veroorzakers van de belasting van de zorg, zonder alle andere contextfactoren in rekening te brengen, kan enkel als hypocriet en het aanzetten tot het creëren van ‘een haatdragende en discriminerende maatschappij’ worden beschouwd.

Alle context werende technieken worden door instanties, zoals Sciensano, in de strijd geworpen, om positieve effecten van vaccinatie te kunnen presenteren, ook al wil dit zeggen dat ze de ethische houding en premisse der wetenschap – namelijk de realiteit zo goed mogelijk in beeld krijgen – naast zich neer moeten leggen.

Het rapport van vaccinatie in woonzorgcentra daterende van maart 2021[185] toont deze onethische en onwetenschappelijke houding wederom aan. In dit rapport willen ze bewijzen dat vaccinatie duidelijke en goede effecten heeft, wat men tracht te doen door covid-19 sterftecijfers in WZC, waar vaccinatie startte begin 2021, te vergelijken met covid-19 sterftecijfers bij de algemene bevolking waar de vaccinatiegraad toen nog laag was. Volgende grafieken moeten dat bewijs leveren:

Figuur 38 toont het ‘absolute’ aantal covid-19 sterfgevallen per week en per regio voor de 65+-ers die in WZC’s wonen en 65+-ers die niet in WZC’s wonen. Figuur 39 toont de ‘absolute’ cijfers voor het wekelijks aantal sterfgevallen WZC-bewoners en niet-WZC bewoners van alle leeftijden voor heel België.
Volgens Sciensano geven deze grafieken de positieve effecten van vaccinatie duidelijk weer, want zo stelt men, sterfte daalt bij WZC-bewoners na vaccinatie en stijgt bij de niet-WZC-bewoners.

‘Absolute’ cijfers zijn erg suggestief en geven voornamelijk een vertekend beeld. Sciensano had de relatieve cijfers (bv. aantal covid-19 sterfgevallen 65+ WZC Vlaanderen / totaal aantal bewoners WZC 65+ Vlaanderen) moeten weergeven. Moest Sciensano de wetenschappelijk ethische houding aangenomen hebben, dan zouden bovenstaande grafieken er als volgt uitzien[186].

De rode lijnen op deze grafieken (figuur 40 en 41) tonen de toediening van de 1^ste dosis bij 65+ WZC (1^ste rode lijn), de 2^de dosis bij 65+ WZC (2^de rode lijn) en de 1^ste dosis bij 65+ niet-WZC (3^de rode lijn, +/- week 11 2021). Net zoals het rapport van vaccinatie bij zorgpersoneel, maken deze grafieken duidelijk dat de daling reeds ingezet was en meer zelfs de zogezegde stijging bij niet-WZC bewoners (65+ en alle leeftijden) uitblijft.

Duidelijke positieve effecten van ‘massa’ vaccinatie blijken niet zo duidelijk te zijn. Het zijn dit soort trucen die Sciensano graag toepast, ze maken gebruik van berekeningsmethoden die het ergste doen vermoeden (zoals hun berekeningsmethode van de oversterfte van 2020), maar de realiteit niet weergeven[187] en ze presenteren effectiviteitsdata van vaccins die het meest spectaculaire effect opleveren, waarbij ze de noodzakelijk ethische houding der wetenschap (de realiteit zo goed mogelijk in kaart brengen) naast zich neerleggen.

Ook het GEMS maakt zich schuldig aan het virus-gericht denken en het gebruik van context werende informatie. In haar laatst gepubliceerde rapport[188] zien we dat experten gebruik maken van real-life data om ‘conclusies’ te trekken en ‘adviezen’ te formuleren zonder dat u enig zicht hebt op mogelijk beïnvloedende factoren (klimaat, bevolkingsstructuur, bevolkingsdichtheid, onderliggende aandoeningen, boostershots, soort niet-farmaceutische maatregelen, welzijnseffecten (psychologisch, economisch,…), enz.).
Zo is Griekenland de slechte leerling met hoge cijfers in het covid-landschap en lage vaccinatiegraad en kunnen stijgende Belgische cijfers enkel leiden tot strengere maatregelen wat de beste keuze is, aldus het GEMS.

Laten we een spel spelen: creëer uw eigen realiteit. Open de site ‘ourworldindata[189]’ en tracht eerst een duidelijk patroon te vinden als u de data opvraagt van alle landen (tegelijkertijd) zoals gerapporteerd in het GEMS-rapport. Switch hierbij tussen de verschillende metrisch variabelen (gevallen, sterfte, oversterfte, vaccinatiegraad, hospitalisatie, boostershots, de geïndexeerde strengheid van de maatregelen enz.) en zorg dat je telkens een vast tijdsframe neemt. Ziet u het ook zo duidelijk als de experten van GEMS?
Hun logica is al maanden de volgende: hoe hoger de vaccinatiegraad en / of hoe strenger de maatregelen, zoveelste minder het aantal covid-19 gevallen, aantal hospitalisaties en covid-19 sterfte. Hoe het zit met niet-gerelateerde covid-19 hospitalisatie en sterfte, wat belangrijke informatie is  om de totale ‘impact’ van genomen maatregelen te kunnen beoordelen, is irrelevant voor deze experten. Hoe het zit me de nevenschade van genomen maatregelen is een open vraag. Ook op dit gebied zouden de voordelen – risico balansen moeten bestaan, maar ze blijven uit!

Los hiervan geef ik u mijn creatie van het ourworldindata-spel mee, bekomen dus met dezelfde soort data als de heren en dames van het GEMS, alleen zoom ik even in op een klein aantal landen om het overzichtelijk te houden en u te tonen dat hun logica niet opgaat.
Ik koos voor een land met een hogere vaccinatiegraad dan België, zijnde ‘Portugal’ en een land met een lagere vaccinatiegraad, zijnde Zweden en Griekenland. Echter, voor Griekenland zijn niet alle metrische variabelen beschikbaar en dus zult u soms dit land niet terug vinden in de onderstaande grafieken. Doel is na te gaan of u de duidelijke logica (hoe hoger de vaccinatiegraad en / of hoe strenger de maatregelen, hoe minder gevallen, hoe minder hospitalisatie en hoe minder covid-19 sterfte) van de GEMS terugvindt.

Hoe hoger de vaccinatiegraad en / of hoe strenger de maatregelen, hoe minder het aantal gevallen en covid-19 sterfte, gaat niet op. De beste leerling van de klas is Zweden, met een lagere vaccinatiegraad dan België en de minst strenge maatregelen, komen zij het beste uit de bus en dit op elk gebied (gevallen, covid-19 sterfte, R-waarde, hospitalisatie, IC-opname). Portugal doet het ondanks de hoogste vaccinatiegraad (maar strengere maatregelen dan Zweden en minder strenge dan België) slechter dan Zweden en is sinds half november terug bezig aan een licht opwaartse beweging op alle aangehaalde metrische variabelen. Hoe sterk de stijging zal worden, valt nog af te wachten. Griekenland met haar laagste vaccinatiegraad, mits reeds te starten met boostershots en strengste maatregelen, doet het het slechts op aantal covid-19 sterfgevallen. Op alle andere zaken doet België het het slechtst.
Aha, dus het geval Griekenland bewijst dat er een hogere vaccinatiegraad moet zijn om covid-19 sterfte te laten dalen? Wel neen, een mogelijke verklaring zijn de boostershots die zowel in Griekenland als in België gestart zijn september/oktober 2021 (en nog niet startte in Portugal en Zweden)…niet veel later vliegen het aantal besmettingen, het aantal covid-19 sterfgevallen, hospitalisatie en IC-opnames (data enkel in België bekend) de lucht in.

Is deze conclusie de absolute juiste? Neen, absoluut niet, we hebben veel meer contextinformatie en zicht op beïnvloedende factoren nodig! Zulke data kunnen indicaties geven voor verder onderzoek en dienen niet om conclusies te trekken! Ze zijn te complex en te eenvoudig tegelijkertijd, ze verknippen de realiteit in deelfragmenten en duidelijke patronen blijven uit. Enkel al vaccinatie herleiden tot 2 dosissen, zonder effecten van boosters in rekening te brengen, waar nog veel minder (positieve en negatieve) effecten over geweten zijn, is pure volksverlakkerij!
Het rapport van GEMS toont zelf al inconsistenties in haar logica aan. Het rapport vermeldt namelijk dat de 14-daagse incidentie in Vlaanderen 1.114 gevallen / 100.000 inwoners is; in Wallonië zijn er 999 gevallen / 100.000 inwoners; in Brussel zijn er 799 gevallen / 100.000 inwoners; en in OstBelgien zijn er 1.486 gevallen / 100.000 inwoners. Dit terwijl de vaccinatiegraad het laagst is in Brussel, gevolgd door Wallonië, Ostbelgien, en het hoogst in Vlaanderen is[190]. Hoe het zit met de uitgedeelde boosters per regio is niet geweten noch het aantal hospitalisaties / 100.000 inwoners per regio.

Naast het immense gebrek aan data over de (positieve en negatieve) effecten van vaccins en boostervaccins, gaapt ons sinds den beginne van de pandemie het gebrek aan bewijsstukken over niet-farmaceutische maatregelen (zoals mondmaskers, lockdowns, avondklokken, CST’s en andere – als ‘motivationele technieken’ bestempelde – overheidsacties) als één groot zwart gat aan.

H. Niet-farmaceutische maatregelen en haar bewijsstukken

Waarop experten van dienst en de overheid zich baseerden en baseren om te stellen dat de ‘verspreiding’ van het virus vermindert wordt door hun niet-farmaceutische acties, is één grote vraag. Met betrekking tot zulke maatregelen werd er in het verleden reeds veel onderzoek verricht en dit op basis van ervaringen met influenza virussen en de SARS uitbraken in Canada van 2003. Deze kennis en ervaring leidde in 2006 tot een overzichtsstudie die de effecten van niet-farmaceutische maatregelen bij het indijken en/of beperken van verspreiding van een pandemie in kaart bracht[191] [192].
Pré-covid tijden waren dit dan ook de belangrijkste richtlijnen met betrekking tot gevonden effecten van verschillende niet-farmaceutische maatregelen bij pandemische influenza:

1. Het thuis of in een hospitaal isoleren van ‘symptomatische’ influenza patiënten (zieke mensen met symptomen dus) is de meest belangrijke maatregel die kan genomen worden om transmissie te verminderen en de verspreiding van ziekte te vertragen.
2. Een beleid dat ‘zieke’ (dus symptomatische) mensen overtuigt om ‘vrijwillig’ thuis (in plaats van naar een ziekenhuis te hollen) te blijven – tenzij men kritisch ziek is – zou de belasting op ziekenhuizen kunnen verminderen. Hierdoor kunnen ziekenhuizen zich focussen op diegene die ernstig ziek zijn.
3. Er zijn geen historische observaties noch wetenschappelijke studies die aantonen dat het – gedurende een langere periode – in quarantaine plaatsen van ‘mogelijk geïnfecteerde’ groepen mensen, de verspreiding van influenza zou verminderen.
4. Na het grondig bekijken van de literatuur en de ervaringen op internationaal vlak, concludeert een werkgroep van de WHO dat ‘verplichte isolatie en quarantaine ineffectief’ en niet te verwezenlijken zijn.
5. Reisrestrictie, zoals het sluiten van luchthavens en het screenen van reizigers aan grenzen zijn in het verleden niet effectief geweest. Een werkgroep van de WHO concludeert dat pandemieën uit het verleden geen substantieel bewijs hebben geleverd dat virus-introductie uitgesteld werd door het screenen en in quarantaine plaatsen van binnenkomende reizigers.
6. Tijdens vorige influenza-epidemieën had het sluiten van scholen een gemengde impact op het aantal zieken. Een studie uit Israël rapporteerde dat infecties van het luchtwegstelsel na een staking van de leerkrachten gedurende 2 weken, een vermindering in aantal zieken aantoonde, maar het effect en bewijs van vermindering hield slechts 1 dag aan. Langs de andere kant toonde de sluiting van scholen in Chicago tijdens de wintervakantie gedurende de pandemie van 1918, dat er zich meer ziekte onder leerlingen ontwikkelde, dan wanneer de scholen open waren. 
7. Tijdens een pandemie werden mensen geadviseerd om afstand te houden en om het aantal contacten met mensen ‘die geïnfecteerd zouden kunnen zijn’ te verminderen, maar de effectiviteit van deze maatregel is ongekend. Daarenboven zou zulk aan aanbeveling een grote impact hebben op het normale leven.
8. Het adviseren van het dragen van chirurgische mondmaskers door ‘patiënten’ (zieke mensen) om verspreiding van viruspartikels te verminderen en dus de verspreiding van het virus te verminderen en het dragen van chirurgische maskers in de gemeenschap werd al eerder geadviseerd. Echter onderzoek toonde aan dat het dragen van chirurgische maskers weinig effect heeft op de preventie van het inademen van kleine druppels die het influenzavirus dragen.

Gezien de WHO stelt dat Sars-Cov-2 en influenza zich op eenzelfde manier verspreiden[193], is het opmerkelijk dat gezondheidsinstanties (zoals de WHO), experten van dienst en overheden in het verlengde daarvan, verzamelde bewijzen over jaren en pandemieën heen naast zich neerlegden en -leggen.
In plaats van de kwetsbaren te beschermen, was het net deze groep waar actie uitbleef (bv. onvoldoende materiaal, erbarmelijke toestanden in WZC’s, enz.); in plaats van paniekcommunicatie (aangezwengeld door MSM) te vermijden en ervoor te zorgen dat mensen niet naar het ziekenhuis liepen, zodat de zorg ontlast bleef en diegene die het effectief nodig hadden de juiste en snelle zorg kregen, werden ramp en doemscenario’s dagelijkse kost. De studie van Dagan et al. toonde hier potentiële effecten van, bijna 40% van de hospitalisaties werd als niet-ernstig beoordeeld. Hoeveel mensen hadden met andere woorden – mits er correct gecommuniceerd werd – gewoon thuis kunnen uitzieken? En wat had dit voor de zorg betekent indien we weten dat acute bedden in onze ziekenhuizen in niet-epidemische en pandemische toestanden een bezettingsgraad van bijna 82% kennen? Hoe zit het met de gevolgschade van dit soort acties? Het boemerang effect van uitgestelde zorg, de economische impact op de kleinere economie, de economische gevolgschade voor bedrijven en gezinnen, de psychologische gevolgschade (zoals zelfmoord(neigingen), kindermishandeling en – misbruik, emotionele moeilijkheden zoals angsten en depressies, enz.), de effecten op mensen- en grondrechten van jong tot oud, enz.?
 Ook dit soort acties moet voorzien zijn van voordelen – risico balansen en dient elk aspect van ‘gezondheid’ en ‘welzijn’ te omvatten, maar ook hier blijven harde bewijzen uit!

I. De ethische plicht?

Kritische en onafhankelijke onderzoekers houden al maanden een pleidooi voor voorzichtigheid, voor meer en transparantere data, voor meer onderzoek en harde bewijzen met betrekking tot de (positieve en negatieve) effecten van farmaceutische en niet-farmaceutische maatregelen, die experten van dienst en uw overheid tot de dag van vandaag niet (kunnen) voorleggen.

Het perverse trekje is hierin gelegen dat als experten van dienst en de overheid – zoals de heer Kluge het zo mooi verwoorde – werken volgens het precautionary principle, men verdomde goed weet welke grote en potentieel onomkeerbare risico’s men neemt, terwijl ze u – haar bevolking zonder blikken en blozen – beliegt rond zowel de effectiviteit als de veiligheid van vaccins, rond de éénduidige effecten van niet-farmaceutische maatregelen, rond het bestaan van alternatieve behandeling, enz. Ze houdt u – haar bevolking verantwoordelijk – voor de druk op de zorg, terwijl zij voor minstens 50% verantwoordelijk is voor gemaakte beleidskeuzes. Ze presenteert u data die uit de context gerukt wordt, waarmee ze u een gefragmenteerd beeld voorschotelt die weinig affiniteit met de realiteit heeft. Ze misbruikt en verkracht de wetenschap en weert elk wederwoord, ze ontneemt uw grond- en mensrechten onder het mom van volksgezondheid waarvoor ze de zorg – die ze zelf mede ten gronde richtte – met succes voor haar kar weet te spannen.

Moest haar bezorgdheid daadwerkelijk bij ‘het intact en operationeel houden van de zorg’ gelegen zijn (punt 5 van het gemeenschappelijke advies), zou je dan niet verwachten dat men met alle factoren rekening houdt en cijfers hieromtrent op een correcte manier rapporteren (hospitalisatie door of met covid, door het vaccin, enz.)? Zou ze niet inzetten op onderzoek en gebruik van bestaande (en doorgaans goedkope) middelen, op onderzoek naar bestaande immuniteit, op correcte en genuanceerde communicatie (waardoor mensen eerder thuis uitzieken zonder in paniek naar een ziekenhuis te hollen), enz.? Zou ze haar eigen verantwoordelijkheid niet nemen met betrekking tot haar beleidskeuzes aangaande het al jaren afbouwen van bedden en personeel? Zou ze geen erkenning geven dat zij – door deze keuzes – mede verantwoordelijk is voor het uitstellen van reguliere zorg en zou ze geen rekening houden met het boemerang effect van haar gemaakte keuzes? Zou je niet verwachten dat ze de zorg zou opschalen en menswaardige werkomstandigheden creëren?

In het licht van al deze afwezige informatie moet je verdomde veel lef hebben te durven spreken over ‘de plicht personeel, patiënten en alle leden van de samenleving te beschermen’ (punt 6, 7 en 12 van het gemeenschappelijk advies). Je moet durf hebben te spreken over de deontologische plicht van de gezondheidsbeoefenaar een voorbeeld te zijn en vaccinatie te ‘promoten’ (punt 8 van het gemeenschappelijk advies). ‘Promoten’ doe je enkel in de commerciële sector, in iets dat geld in het laatje brengt! De deontologische plicht van de gezondheidsbeoefenaar, ligt in het veld van de ethiek en niet van de commercie!

De eed van Hippocrates is hier vrij expliciet over:
‘Ik zweer/beloof dat ik de geneeskunst zo goed als ik kan zal uitoefenen ten dienste van mijn medemens. Ik zal zorgen voor zieken, gezondheid bevorderen en lijden verlichten. Ik stel het belang van de patiënt voorop en eerbiedig zijn opvattingen. Ik zal aan de patiënt geen schade doen’.

Aan u, heren en dames experten van dienst en overheid, alle overeenstemmende én éénduidige bewijsstukken van uw radicale parcours en keuzes op tafel te leggen!

Conclusie

Reeds vanaf het begin van de covid-situatie, krijgen burgers incorrecte en voornamelijk ongenuanceerde informatie van experten van dienst, de overheid en MSM, wat enkel als het verspreiden van desinformatie kan beschouwd worden. Ze dichten een ‘éénduidig waarheidsgehalte’ toe aan wetenschappelijk onderzoek wat meer thuishoort binnen religie en waarzeggerij dan dat het thuishoort binnen de wetenschap als dusdanig. Wetenschap heeft tot doel de complexe en diverse realiteit zo duidelijk en integer mogelijk in kaart te brengen. Wetenschap stelt ‘debat’ en ‘onzekerheid’ centraal, al was het maar omdat ze stoelt op de premisse van methodologische twijfel.

Naast de inherente methodologische twijfel, blijken farmaceutische bedrijven, niet alleen gebruik te maken van twijfelachtige methodologieën, ze laten na belangrijk gevonden resultaten en contextinformatie te rapporteren met immense gevolgen voor de interpretatie van bekomen bevindingen.

Als kers op de taart vervalsen ze data en passen ze noodzakelijke onderzoeksprotocollen niet naar behoren toe, zijn ze niet transparant en liegen ze (zoals Merck en Co) over onderzoek en gevonden effecten van reeds bestaande en levensreddende medicatie, zoals Ivermectine. Het levert hen te weinig geld op.
Ik ben van mening dat indien mensen – moesten ze het (onder huidig discours en zonder advies van een arts) innemen en schade ondervinden – dit mede het effect is van het gebrek aan correcte informatie van experten van dienst, de overheid en MSM en van het huidige bestraffen van artsen die het wel willen voorschrijven. Ivermectine wordt in meer dan 20 landen gebruikt bij covid-19 met goede real-life en onderzoeksresultaten. Voor een detailoverzicht van deze landen:  https://ivmstatus.com/.

De bekroning voor de farma is het meeheulen van ‘gezondheidsinstanties’, waar het letterlijk de vraag wordt hoe sterk de invloed van deze industrie binnen deze organisaties is. Het immense contrast aangaande de rush voor onderzoek en voorwaardelijke goedkeuring van covid vaccins enerzijds, de afwezigheid van rush voor meer onderzoek en voorwaardelijke goedkeuring voor andere bestaande, veilige en goedkope medicijnen (zoals Ivermectine) anderzijds; het nalaten te streven naar meer zekerheid (meer data) en meer transparantie aangaande de effectiviteit en veiligheid van vaccins; het nalaten interne frauduleuze praktijken te controleren en op te volgen…zijn hier slechts enkele indicaties van.

De onethische houding van instanties zoals Sciensano door belangrijke gegevens niet vrij te geven, gebruik te maken van bedenkelijke en uit de context gerukte gegevens en informatie, roept slechts meer vragen op dan dat er antwoorden gegeven worden.

Een éénduidig en extreem gekozen parcours aangaande farmaceutische en niet-farmaceutische maatregelen, vraagt om éénduidige en onweerlegbare bewijzen.
De huidige tactiek bestaat erin dat deze éénduidige bewijzen gevraagd worden van onafhankelijke onderzoekers die net een pleidooi houden voor meer data, transparantie en de nodige voorzichtigheid, omdat deze onderzoekers de ‘beweerde’ éénduidigheid van bestaand onderzoek niet onderschrijven. Het vreemde is dat diegene die het extreme parcours eisen en opleggen, net diegene zijn die pretenderen dat er éénduidige bewijzen bestaan, zonder ze te kunnen voorleggen.

Men beschimpt onafhankelijke onderzoekers, klasseert ze als verspreiders van fake news, als anti-vaxers en als egoïsten, gedirigeerd vanuit de huidige regering en de hoek van experten van dienst, aangewakkerd en in stand gehouden door het inzetten van MSM en factcheckers, niet thuis in de methodologie van wetenschappelijk onderzoek.

In naam van de volksgezondheid, wordt er volledige transparantie van bestaande data en financiële banden (zowel op individueel én organisatieniveau) met de farmaceutische industrie gevraagd, als ook de vrijgave van contracten tussen individuele landen en de industrie enerzijds, tussen Europa en de industrie en tussen Europa en individuele landen anderzijds.
De reden voor de vrijgave van contracten heeft te maken met de observatie dat de FDA haar ‘bureaucratisch opgestelde regelgeving’ verheft boven waarachtige volksgezondheid. In het licht van deze observatie, verwijs ik hier naar het akkoord tussen alle WHO lidstaten van de Europese regio, daterende uit 2014. Dit akkoord staat bekend als het European Vaccine Action plan (2015 – 2020)[194] en omvat 5 doelstellingen, zijnde:

1. Alle landen verbinden zich ertoe immunisatie als prioriteit te stellen, waarbij politici een sleutelrol vervullen om vaccins te promoten als iets dat ‘de volksgezondheid ten goede’ komt en als iets dat een ‘individueel rechts’ is, wat onder andere ondersteund dient te worden door de aanpassingen in de ‘wetgeving’.
2. Mensen begrijpen de waarde van immunisatiediensten en vaccins en ‘eisen’ vaccinatie. Via aangepaste boodschappen en communicatie zullen mensen vaccinatie niet alleen als ‘een recht’, maar ook als ‘hun verantwoordelijkheid’ gaan beschouwen.
3. De voordelen van vaccinatie zijn er voor iedereen via op maatgemaakte innovatieve strategieën. Via het gebruik van ‘elektronische registraties van immunisatie’ krijgt men zicht op wie al dan niet gevaccineerd is, waar zij zich bevinden en tot welke gemeenschappen zij behoren. De reden waarom iemand ervoor kiest zich niet te laten vaccineren is hierbij belangrijk, zodat vaccinatieprogramma’s en -diensten op maat kunnen gemaakt worden.
4. Sterke immunisatiesystemen moeten een integraal onderdeel van een goed functionerend gezondheidssysteem worden.
5. Immunisatieprogramma’s dienen van blijvende en voorspellende financiering en kwaliteitsvolle toelevering voorzien te worden. Nieuwe vaccins en technologieën zullen ervoor zorgen dat kinderen, tieners en adolescenten tegen’ nog meer’ ziekten beschermd zullen worden.

Dit akkoord uit 2014 mag begonnen zijn met nobele intenties, maar neemt lugubere proporties aan wanneer dit soort akkoorden en afspraken gaan domineren over bewijsvoering, over de ethische houding te willen weten…over – in dit geval – waarachtige volksgezondheid. Hannah Arendt’s ‘banaliteit van het kwaad’ is sinds W.O.II nooit zo dichtbij geweest, waarbij ‘de motor’ van het kwaad volgens haar niet in kwaadaardige intenties te vinden is, wel in ‘bureaucratische regelgevingen’ die voor sommige mensen het vermogen ontneemt ‘zelfstandig te kunnen nadenken en reflecteren’.

Vooraleer vaccinatie “wettelijk” verplicht wordt (ook binnen de zorg), moet bestaande data volledig transparant vrijgegeven worden en is er meer onderzoek nodig uitgevoerd door onafhankelijke onderzoekers. Het viseren, beschimpen en bedreigen van niet-gevaccineerden, het inzetten van CST’s en andere pseudo-verplichtingspraktijken vermomd als ‘motivationele-strategieën’ is bij gebrek aan levensbelangrijke informatie enkel ‘crimineel’ te noemen.

Als zou blijken dat het ‘blind’ gevolgde parcours voor de bevolking en/of subgroepen ervan toch in het nadeel zou uitdraaien, wie oh wie zal de verantwoordelijkheid hiervoor dragen? Niet de farma, want zij zijn vrijgesteld. Niet de ziekte- en/of hospitalisatieverzekering want zij dekken geen vaccinatieschade. De individuele leden van de overheid en van andere al dan niet ondersteunende (gezondheids)instanties? Een voorspelling maken op dit gebied is kinderspel…men zal harde bewijzen vragen die aantonen dat geleden schade veroorzaakt werd door het vaccin…harde bewijzen die deze instanties tot de dag van vandaag niet moeten kunnen voorleggen. Daarenboven zal u als gevaccineerde burger gewezen worden op uw (voorlopig) vrijwillige keuze, u weet wel het blad papier dat u diende te ondertekenen bij vaccinatie. Was niet één van de vragen of u ‘vrijwillig’ in het vaccinatiecentrum was?

Ik daag u rechters en andere lezers van dit stuk uit mij de naam van één kritisch onderzoeker mee te delen die niet belachelijk gemaakt, niet beledigd, noch beticht wordt als verspreider van fake news, niet weggezet wordt als wappie of anti-vaxer. Is het niet hallucinant dat vele vooraanstaande academici – die vragen stellen, die in vraag stellen en een pleidooi houden voor meer data en meer transparantie met betrekking tot data en / of financiële banden na jaren van excellerende en bejubelde dienst plots allen uit gratie vallen?

Ik kan en wil alleen afsluiten met de woorden van Prof. Dr. Karina Reiss en Prof. Dr. Sucharit Bhakdi, beiden kritische onderzoekers en dus weggezet als verspreiders van fake news en andere soortgelijke beledigingen:

“

• Het is de plicht van de regering om het ‘welzijn’ van het volk te dienen;
• Het is de plicht van de oppositie om de regering te controleren;
• Het is de plicht van de pers het publiek zorgvuldig te informeren door middel van kritische en waarachtige berichtgeving;
• Het is de plicht van de ‘wetenden’ (in dit geval artsen en wetenschappers) om hun stem te verheffen en om op bewijs gebaseerde beslissingen te eisen.

Iedereen die zijn plicht niet heeft gedaan, is medeverantwoordelijk voor de nevenschade en vervolgschade van de coronacrisis 2020, 2021, ……. (eigen aanvulling).[195]”

Hartelijke groet

Dr. Els Ooms

---

[1] https://drive.google.com/file/d/1qPh8oDbq80Te7ojNgjEvstwZ5THy9tuK/view

[2] Bechoux L, De Vleeschouwer O, Vanheuverzwijn C, Verhegghen F, Detiffe A, Colle F, et al. (2021) Conflict of interest policies at Belgian medical faculties: Cross-sectional study indicates little oversight. PLoS ONE 16(2): e0245736. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0245736

[3] https://crisiscentrum.be/nl/newsroom/overlegcomite-vanaf-1-september-vallen-heel-wat-beperkingen-weg

[4] https://www.vrt.be/vrtnws/nl/2021/02/04/youssef-kobo-wil-vaccinatie-laten-verplichten-we-moeten-stoppe/

[5]https://gcm.rmnet.be/clients/rmnet/content/medias/advies_verplichte_vaccinatie_zorgverstrekkers_nl_fr.pdf

[6] https://ordomedic.be/nl/adviezen/deontologie/plichten-van-de-arts-algemeen/verplichte-vaccinatie-van-zorgpersoneel-tegen-sars-cov-2

[7] https://www.ema.europa.eu/en/human-regulatory/marketing-authorisation/conditional-marketing-authorisation

[8] https://www.vrt.be/vrtnws/nl/2020/11/17/vaccins-van-damme/

[9] Doshi P. Will covid-19 vaccines save lives? Current trials aren’t designed to tell us BMJ 2020; 371 :m4037 doi:10.1136/bmj.m4037

[10] Olliaro, P., Torreele, E., & Vaillant, M. COVID-19 vaccine efficacy and effectiveness—the elephant (not) in the room. The Lancet Microbe.

[11] Zie ref 9

[12] Polack FP, Thomas SJ, Kitchin N, et al. Safety and efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 vaccine. N Engl J Med. 2020;383:2603-15.

[13] Dagan N, Barda N, Kepten E, et al. BNT162b2 mRNA Covid-19 vaccine in a nationwide mass vaccination setting. N Engl J Med 2021;384:1412-1423.

[14] Peter Doshi: “Pfizer and Moderna’s ‘95% effective’ vaccines – let’s be cautious and first see the full data” (BMJ Opinion, Nov 26, 2020)

[15] Populatiegrootte wordt weggelaten, omdat groepen zo goed als even groot zijn.

[16] Zie ref 14

[17] https://investors.modernatx.com/news-releases/news-release-details/modernas-covid-19-vaccine-candidate-meets-its-primary-efficacy

[18] https://www.laatjevaccineren.be/volgorde-van-vaccineren-vaccinatiestrategie

[19] https://www.fda.gov/media/144245/download#page=42

[20] Zie ref 12

[21] Tanveer S, Rowhani-Farid A, Hong K, et al Transparency of COVID-19 vaccine trials: decisions without data

BMJ Evidence-Based Medicine Published Online First: 09 August 2021. doi: 10.1136/bmjebm-2021-111735

[22] Zie ref 12

[23] Zie ref 19

[24] Zie ref 19

[25] https://www.fda.gov/vaccines-blood-biologics/comirnaty

[26]https://www.fda.gov/media/134922/download

[27] Zie ref 14

[28] Zie ref 21

[29] Zie ref 25

[30] Zie ref 19

[31] Zie ref 9

[32] Zie ref 14

[33] Thacker, P D. Covid-19: Researcher blows the whistle on data integrity issues in Pfizer’s vaccin trial BMJ 2021; 375 :n2635 doi:10.1136/bmj.n2635

[34] Zie ref 25

[35] Zie ref 25

[36] Zie ref 25

[37] https://blogs.bmj.com/bmj/2021/08/23/does-the-fda-think-these-data-justify-the-first-full-approval-of-a-covid-19-vaccine/

[38] Ref 25 pag 70

[39] Zie ref 12, protocol van de studie

[40] Zie ref 25

[41]https://www.who.int/publications/i/item/WHO-2019-nCoV-vaccines-SAGE_recommendation-BNT162b2-2021.1

[42] Zei ref 13

[43] https://www.bmj.com/content/372/bmj.n567/rapid-responses

[44] http://www.nakim.org/israel-forums/viewtopic.php?t=270873

[45] Amit S, Regev-Yochay G, Afek A, et al. Early rate reductions of SARS-CoV-2 infection and COVID-19 in BNT162b2 vaccine recipients. Lancet. 2021; 397: 875–7.

[46] Vasileiou E, Simpson CR, Shi T, et al. Interim findings from first-dose mass COVID-19 vaccination roll-out and COVID-19 hospital admissions in Scotland: a national prospective cohort study. Lancet.2021 May 1; 397:1646–57.

[47] Hall VJ, Foulkes S, Saei A, et al. COVID-19 vaccine coverage in health-care workers in England and effectiveness of BNT162b2 mRNA vaccine against infection (SIREN): a prospective, multicentre, cohort study. Lancet.2021;397:1725–35.

[48] https://covid-19.sciensano.be/sites/default/files/Covid19/COVID-19_Weekly_report_NL.pdf

[49] Zie ref 13

[50] Zie ref 45

[51] Zie ref 46

[52] Zie ref 47

[53] Zie ref 21

[54] https://www.regulations.gov/document/FDA-2021-P-0786-1557

[55] Zie ref 9

[56] Doshi P. Covid-19 vaccines: In the rush for regulatory approval, do we need more data? BMJ 2021; 373 :n1244 doi:10.1136/bmj.n1244 (page 2)

[57] Zie ref 56

[58] Zie ref 9

[59] Zie ref 25

[60] Zie ref 19

[61] Zie ref 25

[62] Zie ref 37

[63] https://www.cnbc.com/2021/07/23/delta-variant-pfizer-covid-vaccine-39percent-effective-in-israel-prevents-severe-illness.html

[64] Zie referentie 25, supporting documents – approval history, letters, reviews, and related documents – comirnaty – Benefit – risk asssessment review memo, page 11 limitations

[65] https://blogs.bmj.com/bmj/2021/06/08/why-we-petitioned-the-fda-to-refrain-from-fully-approving-any-covid-19-vaccine-this-year/

[66] CDC. Risk for COVID-19 infection, hospitalization, and death by age group [Internet]. 2021 [cited 2021 May 28]. Available from: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/coviddata/investigations-discovery/hospitalization-death-by-age.html

[67] CDC. COVID-19 Pandemic Planning Scenarios [Internet]. 2021 [cited 2021 May 28]. Available from: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/hcp/planning-scenarios.html

[68] Dan JM, Mateus J, Kato Y, Hastie KM, Yu ED, Faliti CE, et al. Immunological memory to SARS-CoV-2 assessed for up to 8 months after infection. Science [Internet]. 2021 Feb 5;371(6529). Available from: http://dx.doi.org/10.1126/science.abf4063

[69] Turner JS, Kim W, Kalaidina E, Goss CW, Rauseo AM, Schmitz AJ, et al. SARS-CoV-2 infection induces long-lived bone marrow plasma cells in humans. Nature [Internet]. 2021 May 24; Available from: http://dx.doi.org/10.1038/s41586-021-03647-4

[70] Breton G, Mendoza P, Hagglof T, Oliveira TY, Schaefer-Babajew D, Gaebler C, et al. Persistent Cellular Immunity to SARS-CoV-2 Infection. bioRxiv [Internet]. 2020 Dec 9; Available from: http://dx.doi.org/10.1101/2020.12.08.416636

[71] Hall VJ, Foulkes S, Charlett A, Atti A, Monk EJM, Simmons R, et al. SARS-CoV-2 infection rates of antibody-positive compared with antibody-negative health-care workers in England: a large, multicentre, prospective cohort study (SIREN). Lancet [Internet]. 2021 Apr 17;397(10283):1459–69. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(21)00675-9

[72] Krammer F, Srivastava K, Simon V, the PARIS team. Robust spike antibody responses and increased reactogenicity in seropositive individuals after a single dose of SARS-CoV-2 mRNA vaccine [Internet]. bioRxiv. medRxiv; 2021. Available from: http://medrxiv.org/lookup/doi/10.1101/2021.01.29.21250653

[73] Samanovic MI, Cornelius AR, Wilson JP, Karmacharya T, Gray-Gaillard SL, Allen JR, et al. Poor antigen-specific responses to the second BNT162b2 mRNA vaccine dose in SARS-CoV-2-experienced individuals. medRxiv [Internet]. 2021 Feb 9; Available from: http://dx.doi.org/10.1101/2021.02.07.21251311

[74] Camara C, Lozano-Ojalvo D, Lopez-Granados E, Paz-Artal E, Pion M, Correa-Rocha R, et al. Differential effects of the second SARS-CoV-2 mRNA vaccine dose on T cell immunity in naïve and COVID-19 recovered individuals [Internet]. bioRxiv. 2021 [cited 2021 May 28]. p. 2021.03.22.436441. Available from: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.03.22.436441v1

[75] Levi R, Azzolini E, Pozzi C, Ubaldi L, Lagioia M, Mantovani A, et al. A cautionary note on recall vaccination in ex-COVID-19 subjects [Internet]. bioRxiv. medRxiv; 2021. Available from: http://medrxiv.org/lookup/doi/10.1101/2021.02.01.21250923

[76] Ogata AF, Cheng C-A, Desjardins M, Senussi Y, Sherman AC, Powell M, et al. Circulating SARS-CoV-2 Vaccine Antigen Detected in the Plasma of mRNA-1273 Vaccine Recipients. Clin Infect Dis [Internet]. 2021 May 20; Available from: http://dx.doi.org/10.1093/cid/ciab465

[77] Kuba K, Imai Y, Rao S, Gao H, Guo F, Guan B, et al. A crucial role of angiotensin converting enzyme 2 (ACE2) in SARS coronavirus-induced lung injury. Nat Med [Internet]. 2005 Aug;11(8):875–9. Available from: http://dx.doi.org/10.1038/nm1267

[78] Chen I-Y, Chang SC, Wu H-Y, Yu T-C, Wei W-C, Lin S, et al. Upregulation of the chemokine (C-C motif) ligand 2 via a severe acute respiratory syndrome coronavirus spike-ACE2 signaling pathway. J Virol [Internet]. 2010 Aug;84(15):7703–12. Available from: http://dx.doi.org/10.1128/JVI.02560-09

[79] Patra T, Meyer K, Geerling L, Isbell TS, Hoft DF, Brien J, et al. SARS-CoV-2 spike protein promotes IL6 trans-signaling by activation of angiotensin II receptor signaling in epithelial cells. PLoS Pathog [Internet]. 2020 Dec;16(12):e1009128. Available from: http://dx.doi.org/10.1371/journal.ppat.1009128

[80] Zhang S, Liu Y, Wang X, Yang L, Li H, Wang Y, et al. SARS-CoV-2 binds platelet ACE2 to enhance thrombosis in COVID-19. J Hematol Oncol [Internet]. 2020 Sep 4;13(1):120. Available from: http://dx.doi.org/10.1186/s13045-020-00954-7

[81] Suresh SJ, Suzuki YJ. SARS-CoV-2 Spike Protein and Lung Vascular Cells. Journal of Respiration [Internet]. 2020 Dec 31 [cited 2021 May 25];1(1):40–8. Available from: https://www.mdpi.com/2673-527X/1/1/4

[82] Angeli F, Spanevello A, Reboldi G, Visca D, Verdecchia P. SARS-CoV-2 vaccines: Lights and shadows. Eur J Intern Med [Internet]. 2021 Apr 30; Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ejim.2021.04.019

[83] Han M, Pandey D. ZMPSTE24 Regulates SARS-CoV-2 Spike Protein-enhanced Expression of Endothelial Plasminogen Activator Inhibitor-1. Am J Respir Cell Mol Biol [Internet]. 2021 May 18; Available from: http://dx.doi.org/10.1165/rcmb.2020-0544OC

[84] Idrees D, Kumar V. SARS-CoV-2 spike protein interactions with amyloidogenic proteins: Potential clues to neurodegeneration. Biochem Biophys Res Commun [Internet]. 2021 May 21;554:94–8. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.bbrc.2021.03.100

[85] Lei Y, Zhang J, Schiavon CR, He M, Chen L, Shen H, et al. SARS-CoV-2 Spike Protein Impairs Endothelial Function via Downregulation of ACE 2. Circ Res [Internet]. 2021 Apr 30;128(9):1323–6. Available from: http://dx.doi.org/10.1161/CIRCRESAHA.121.318902

[86] Zhang L, Richards A, Barrasa MI, Hughes SH, Young RA, Jaenisch R. Reverse-transcribed SARS-CoV-2 RNA can integrate into the genome of cultured human cells and can be expressed in patientderived tissues. Proc Natl Acad Sci U S A [Internet]. 2021 May 25;118(21). Available from: http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2105968118

[87] Suzuki YJ, Nikolaienko SI, Dibrova VA, Dibrova YV, Vasylyk VM, Novikov MY, et al. SARS-CoV-2 spike protein-mediated cell signaling in lung vascular cells. Vascul Pharmacol [Internet]. 2021 Apr;137:106823. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.vph.2020.106823

[88] Suzuki YJ, Gychka SG. SARS-CoV-2 Spike Protein Elicits Cell Signaling in Human Host Cells: Implications for Possible Consequences of COVID-19 Vaccines. Vaccines (Basel) [Internet]. 2021 Jan 11;9(1). Available from: http://dx.doi.org/10.3390/vaccines9010036

[89] Ogata AF, Maley AM, Wu C, Gilboa T, Norman M, Lazarovits R, et al. Ultra-sensitive Serial Profiling of SARS-CoV-2 Antigens and Antibodies in Plasma to Understand Disease Progression in COVID-19 Patients with Severe Disease. Clin Chem [Internet]. 2020 Sep 8; Available from: http://dx.doi.org/10.1093/clinchem/hvaa213

[90]Kloc M, Uosef A, Kubiak JZ, Ghobrial RM. Exaptation of Retroviral Syncytin for Development of Syncytialized Placenta, Its Limited Homology to the SARS-CoV-2 Spike Protein and Arguments against Disturbing Narrative in the Context of COVID-19 Vaccination. Biology [Internet]. 2021 Mar 19;10(3). Available from: http://dx.doi.org/10.3390/biology10030238

[91] Khan I, Hatiboglu MA. Can COVID-19 induce glioma tumorogenesis through binding cell receptors? Med Hypotheses [Internet]. 2020 Nov;144:110009. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.mehy.2020.110009

[92] Singh N, Bharara Singh A. S2 subunit of SARS-nCoV-2 interacts with tumor suppressor protein p53 and BRCA: an in silico study. Transl Oncol [Internet]. 2020 Oct;13(10):100814. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.tranon.2020.100814

[93] European Medicines Agency. Assessment Report. Comirnaty (COVID-19 mRNA vaccine (nucleosidemodified)), EMA/707383/2020 Corr.1 [Internet]. 2021 Feb [cited 2021 Apr 13]. Available from: https://www.ema.europa.eu/en/documents/assessment-report/comirnaty-epar-publicassessment-report_en.pdf#page=45

[94] European Medicines Agency. Assessment Report. COVID-19 Vaccine Moderna (COVID-19 mRNA Vaccine (nucleoside-modified)), EMA/15689/2021 Corr.1 [Internet]. 2021 Mar [cited 2021 Apr 13]. Available from: https://www.ema.europa.eu/en/documents/assessment-report/covid-19-vaccinemoderna-epar-public-assessment-report_en.pdf#page=47

[95] European Medicines Agency. Assessment Report. COVID-19 Vaccine Janssen, EMA/158424/2021 [Internet]. 2021 Mar [cited 2021 Apr 13]. Available from: https://www.ema.europa.eu/en/documents/assessment-report/covid-19-vaccine-janssen-eparpublic-assessment-report_en.pdf#page=50

[96] CDC. Selected adverse events reported after COVID-19 vaccination [Internet]. 2021 [cited 2021 May 28]. Available from: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/vaccines/safety/adverseevents.html

[97] Doshi P. FDA response to BMJ on reports of death after covid-19 vaccination [Internet]. 2021 [cited 2021 May 28]. Available from: https://www.bmj.com/content/372/bmj.n149/rr-25

[98] Food and Drug Administration. Coronavirus (COVID-19) update: FDA Issues Policies to guide medical product developers addressing virus variants [Internet]. 2021 [cited 2021 May 28]. Available from: https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/coronavirus-covid-19- update-fda-issues-policies-guide-medical-product-developers-addressing-virus

[99] Owens C. Vaccine boosters could be necessary as soon as September [Internet]. Axios. 2021 [cited 2021 May 28]. Available from: https://www.axios.com/coronavirus-vaccines-boosters-pfizermoderna-e8d6bed6-8238-4e52-9959-ca4c6a6e0d5a.html

[100] Zie ref 25

[101] Baden LR, El Sahly HM, Essink B, Kotloff K, Frey S, Novak R, et al. Efficacy and Safety of the mRNA1273 SARS-CoV-2 Vaccine. N Engl J Med [Internet]. 2021 Feb 4;384(5):403–16. Available from: http://dx.doi.org/10.1056/NEJMoa2035389

[102] BLA of biologische licentieaanvraag is een verzoek toestemming te krijgen een biologisch product te produceren of af te leveren, wat de handel ervan tussen staten mogelijk maakt.

[103] Thacker PD. Covid-19: How independent were the US and British vaccine advisory committees? BMJ [Internet]. 2021 May 26;373:n1283. Available from: http://dx.doi.org/10.1136/bmj.n1283

[104] Zie ref 54

[105] Zie ref 25, benefit – risk assessment review memo

[106]Herzog, T. (1996). Research Methods in the Social Sciences. Prentice-Hall, Inc.

[107] https://www.tga.gov.au/sites/default/files/foi-2389-06.pdf#page=45

[108] https://www.pmda.go.jp/drugs/2021/P20210212001/672212000_30300AMX00231_I100_1.pdf#page=16

[109] https://radioplus.be/#/radio1/herbeluister/c283ad79-8f4d-11e3-b45a-00163edf75b7/f309e1f1-42ce-11ec-aee4-02b7b76bf47f

[110] https://www.europarl.europa.eu/thinktank/en/document.html?reference=EPRS_IDA(2015)573876

[111] https://www.cdc.gov/vaccines/pubs/surv-manual/chpt21-surv-adverse-events.html

[112] https://openvaers.com/covid-data

[113] De reden van beperking tot de cijfers van de EER is gebrek aan transparantie van overheidsinstanties. Om relatieve cijfers te kunnen berekenen hebben we transparante leeftijdsgebonden SAE’s, transparante leeftijdsgebonden bevolkingscijfers en transparante leeftijdsgebonden vaccinatiecijfers nodig. Voor deze 3 zaken (ernstige nevenschade, bevolking en vaccinatiecijfers) worden verschillende leeftijdscategorieën gehanteerd, waardoor directe berekeningen niet onmiddellijk te maken zijn. Enkel voor de EER kon ik alle nodige informatie verzamelen.

[114] Met dank aan Joris De Draeck die alle gedownloade bestanden voor ernstige nevenwerkingen combineerde en doorstuurde. Het bestand dateert van 10/10/2021.

[115] https://vaccinetracker.ecdc.europa.eu/public/extensions/COVID-19/vaccine-tracker.html#age-group-tab

[116] https://ec.europa.eu/eurostat/web/population-demography/demography-population-stock-balance/database

[117] https://www.adrreports.eu/nl/data_source.html

[118] Ioannidis, JPA. Reconciling estimates of global spread and infection fatality rates of COVID-19: An overview of systematic evaluations. Eur J Clin Invest. 2021; 51:e13554. https://doi.org/10.1111/eci.13554

[119] Ioannidis J. (2020). Global perspective of COVID-19 epidemiology for a full-cycle pandemic. European journal of clinical investigation, 50(12), e13423. https://doi.org/10.1111/eci.13423

[120] https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/hcp/planning-scenarios.html

[121] https://www.euromomo.eu/graphs-and-maps

[122] US Department of Health and Human Services. How safe is the flu vaccine? 26 Oct 2009. https://www.youtube.com/watch?v=TE4cNqcBCEQ

[123] Doshi P. Pandemrix vaccine: why was the public not told of early warning signs? BMJ 2018; 362 :k3948 doi: 10.1136/bmj.k3948

[124] https://medialibrary.uantwerpen.be/oldcontent/container2853/files/Mexicaanse%202010.pdf

[125] https://www.slideshare.net/belfortgroup/de-grieppandemie-indetijd

[126] Zie ref 124

[127] Zie ref 123

[128] https://www.nieuwsblad.be/cnt/dmf20100505_148

[129]https://www.fagg.be/nl/news/news_pandemrix_narcolepsie#:~:text=Een%20beperkt%20aantal%20gevallen%20van,werd%20geen%20enkel%20geval%20gemeld.

[130] https://www.senate.be/www/?MIval=/Vragen/SVPrint&LEG=6&NR=284&LANG=nl

[131] https://www.fagg-afmps.be/nl/news/news_pandemrix_narcolepsie_octobre_2012

[132] Zie ref 130

[133] Zie ref 123

[134] https://www.p-95.com/p95people/thomas/

[135] https://www.ema.europa.eu/en/medicines/human/EPAR/pandemrix#authorisation-details-section

[136] Callaway, E., Cyranoski, D. Anti-parasite drugs sweep Nobel prize in medicine 2015. Nature 526, 174–175 (2015). https://doi.org/10.1038/nature.2015.18507

[137] https://c19early.com/

[138] https://www.who.int/news-room/feature-stories/detail/who-advises-that-ivermectin-only-be-used-to-treat-covid-19-within-clinical-trials

[139] https://www.ema.europa.eu/en/news/ema-advises-against-use-ivermectin-prevention-treatment-covid-19-outside-randomised-clinical-trials

[140] https://patents.google.com/patent/US4853372A/en?oq=US4853372

[141] https://patentimages.storage.googleapis.com/c5/92/4c/40743ab5566fac/US4853372.pdf

[142] http://open.who.int/2020-21/contributors/contributor

[143] https://www.cdc.gov/globalhealth/pdf/global-Health-Funding.pdf

[144] https://www.cdc.gov/vaccines/vac-gen/immunity-types.htm

[145] Turner, J. S., Kim, W., Kalaidina, E., Goss, C. W., Rauseo, A. M., Schmitz, A. J., Hansen, L., Haile, A., Klebert, M. K., Pusic, I., O’Halloran, J. A., Presti, R. M., & Ellebedy, A. H. (2020). SARS-CoV-2 infection induces long-lived bone marrow plasma cells in humans. Research square, rs.3.rs-132821. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-132821/v1

[146] Sekine T, Perez-Potti A, Rivera-Ballesteros O, Strålin K, Gorin JB, Olsson A, Llewellyn-Lacey S, Kamal H, Bogdanovic G, Muschiol S, Wullimann DJ, Kammann T, Emgård J, Parrot T, Folkesson E; Karolinska COVID-19 Study Group, Rooyackers O, Eriksson LI, Henter JI, Sönnerborg A, Allander T, Albert J, Nielsen M, Klingström J, Gredmark-Russ S, Björkström NK, Sandberg JK, Price DA, Ljunggren HG, Aleman S, Buggert M. Robust T Cell Immunity in Convalescent Individuals with Asymptomatic or Mild COVID-19. Cell. 2020 Oct 1;183(1):158-168.e14. doi: 10.1016/j.cell.2020.08.017. Epub 2020 Aug 14. PMID: 32979941; PMCID: PMC7427556.

[147] Dwyer, Connor & Cloud, Colleen & Wang, Cindy & Heidt, Philip & Chakraborty, Paramita & Duke, Tara & McGue, Shannon & Jeffcoat, Braxton & Dunne, Jaclyn & Johnson, Logan & Choi, Seungho & Nahhas, Georges & Gandy, Amy & Babic, Nikolina & Nolte, Frederick & Howe, Philip & Ogretmen, Besim & Gangaraju, Vamsi & Tomlinson, Stephen & Mehrotra, Shikhar. (2021). Comparative Analysis of Antibodies to SARS-CoV-2 between Asymptomatic and Convalescent Patients. iScience. 24. 102489. 10.1016/j.isci.2021.102489.

[148] Peng, Y., Mentzer, A.J., Liu, G. et al. Broad and strong memory CD4⁺ and CD8⁺ T cells induced by SARS-CoV-2 in UK convalescent individuals following COVID-19. Nat Immunol 21, 1336–1345 (2020). https://doi.org/10.1038/s41590-020-0782-6

[149] Wang, Z., Yang, X., Zhong, J. et al. Exposure to SARS-CoV-2 generates T-cell memory in the absence of a detectable viral infection. Nat Commun 12, 1724 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-22036-z

[150] Wang, Z., Muecksch, F., Schaefer-Babajew, D. et al. Naturally enhanced neutralizing breadth against SARS-CoV-2 one year after infection. Nature 595, 426–431 (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-03696-9

[151] Frauke Muecksch, Yiska Weisblum, Christopher O. Barnes, Fabian Schmidt, Dennis Schaefer-Babajew, Zijun Wang, Julio C. C. Lorenzi, Andrew I. Flyak, Andrew T. DeLaitsch, Kathryn E. Huey-Tubman, Shurong Hou, Celia A. Schiffer, Christian Gaebler, Justin Da Silva, Daniel Poston, Shlomo Finkin, Alice Cho, Melissa Cipolla, Thiago Y. Oliveira, Katrina G. Millard, Victor Ramos, Anna Gazumyan, Magdalena Rutkowska, Marina Caskey, Michel C. Nussenzweig, Pamela J. Bjorkman, Theodora Hatziioannou, Paul D. Bieniasz,

Affinity maturation of SARS-CoV-2 neutralizing antibodies confers potency, breadth, and resilience to viral escape mutations, Immunity, Volume 54, Issue 8, 2021, Pages 1853-1868.e7, ISSN 1074-7613, https://doi.org/10.1016/j.immuni.2021.07.008.

[152] Gazit, S., Shlezinger, R., Perez, G., Lotan, R., Peretz, A., Ben-Tov, A., . . . Patalon, T. (2021). Comparing SARS-CoV-2 natural immunity to vaccine-induced immunity: reinfections versus breakthrough infections. medRxiv, 2021.2008.2024.21262415

[153] https://www.ecdc.europa.eu/sites/default/files/documents/Risk-of-transmission-and-reinfection-of-SARS-CoV-2-following-vaccination.pdf

[154] Yahi N, Chahinian H, Fantini J. Infection-enhancing anti-SARS-CoV-2 antibodies recognize both the original Wuhan/D614G strain and Delta variants. A potential risk for mass vaccination? J Infect. 2021 Aug 9:S0163-4453(21)00392-3. doi: 10.1016/j.jinf.2021.08.010. Epub ahead of print. PMID: 34384810; PMCID: PMC8351274.

[155] Clark SA, Clark LE, Pan J, Coscia A, McKay LGA, Shankar S, Johnson RI, Brusic V, Choudhary MC, Regan J, Li JZ, Griffiths A, Abraham J. SARS-CoV-2 evolution in an immunocompromised host reveals shared neutralization escape mechanisms. Cell. 2021 May 13;184(10):2605-2617.e18. doi: 10.1016/j.cell.2021.03.027. Epub 2021 Mar 16. PMID: 33831372; PMCID: PMC7962548.

[156] Thomson, E. C., Rosen, L. E., Shepherd, J. G., Spreafico, R., da Silva Filipe, A., Wojcechowskyj, J. A., Davis, C., Piccoli, L., Pascall, D. J., Dillen, J., Lytras, S., Czudnochowski, N., Shah, R., Meury, M., Jesudason, N., De Marco, A., Li, K., Bassi, J., O’Toole, A., Pinto, D., … Snell, G. (2021). Circulating SARS-CoV-2 spike N439K variants maintain fitness while evading antibody-mediated immunity. Cell, 184(5), 1171–1187.e20. https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.01.037

[157] Olliaro, P., Torreele, E., & Vaillant, M. COVID-19 vaccine efficacy and effectiveness—the elephant (not) in the room. The Lancet Microbe.

[158] Chen, R.E., Zhang, X., Case, J.B. et al. Resistance of SARS-CoV-2 variants to neutralization by monoclonal and serum-derived polyclonal antibodies. Nat Med 27, 717–726 (2021). https://doi.org/10.1038/s41591-021-01294-w

[159] Garcia-Beltran, W. F., Lam, E. C., St Denis, K., Nitido, A. D., Garcia, Z. H., Hauser, B. M., Feldman, J., Pavlovic, M. N., Gregory, D. J., Poznansky, M. C., Sigal, A., Schmidt, A. G., Iafrate, A. J., Naranbhai, V., & Balazs, A. B. (2021). Multiple SARS-CoV-2 variants escape neutralization by vaccine-induced humoral immunity. Cell, 184(9), 2372–2383.e9. https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.03.013

[160] McEwen AE, Cohen S, Bryson-Cahn C, Liu C, Pergam SA, Lynch J, Schippers A, Strand K, Whimbey E, Mani NS, Zelikoff AJ, Makarewicz VA, Brown ER, Bakhash SAM, Baker NR, Castor J, Livingston RJ, Huang ML, Jerome KR, Greninger AL, Roychoudhury P. Variants of concern are overrepresented among post-vaccination breakthrough infections of SARS-CoV-2 in Washington State. Clin Infect Dis. 2021 Jun 24:ciab581. doi: 10.1093/cid/ciab581. Epub ahead of print. PMID: 34166484; PMCID: PMC8394820.

[161] https://ourworldindata.org/covid-cases

[162] https://radio1.be/luister/select/de-ochtend/geert-molenberghs-wil-extra-maatregelen-leven-met-het-virus-en-het-laten-gaan-daar-zijn-we-absoluut-niet-aan-toe

[163] Zie ref 146

[164] Doshi P. Covid-19: Do many people have pre-existing immunity? BMJ 2020; 370 :m3563 doi:10.1136/bmj.m3563

[165] Grifoni A, Weiskopf D, Ramirez SI, Mateus J, Dan JM, Moderbacher CR, Rawlings SA, Sutherland A, Premkumar L, Jadi RS, Marrama D, de Silva AM, Frazier A, Carlin AF, Greenbaum JA, Peters B, Krammer F, Smith DM, Crotty S, Sette A. Targets of T Cell Responses to SARS-CoV-2 Coronavirus in Humans with COVID-19 Disease and Unexposed Individuals. Cell. 2020 Jun 25;181(7):1489-1501.e15. doi: 10.1016/j.cell.2020.05.015. Epub 2020 May 20. PMID: 32473127; PMCID: PMC7237901.

[166] Le Bert N, Tan AT, Kunasegaran K, Tham CYL, Hafezi M, Chia A, Chng MHY, Lin M, Tan N, Linster M, Chia WN, Chen MI, Wang LF, Ooi EE, Kalimuddin S, Tambyah PA, Low JG, Tan YJ, Bertoletti A. SARS-CoV-2-specific T cell immunity in cases of COVID-19 and SARS, and uninfected controls. Nature. 2020 Aug;584(7821):457-462. doi: 10.1038/s41586-020-2550-z. Epub 2020 Jul 15. PMID: 32668444.

[167] The Lancet Rheumatology. COVID-19: is the rush to boost backed by science? Lancet Rheumatol. 2021 Nov;3(11):e737. doi: 10.1016/S2665-9913(21)00330-1. Epub 2021 Oct 28. PMID: 34725648; PMCID: PMC8550896.

[168] Zie ref 154

[169] https://www.standaard.be/krant/publicatie/20211120/ds/dn/alg/optimized

[170]https://www.werk.belgie.be/sites/default/files/content/pages/Codex%20boek%20VII%20titel%201%20Algemene%20bepalingen_0.pdf

[171] Zie ref 164

[172] Gomes, M., Corder, R. M., King, J. G., Langwig, K. E., Souto-Maior, C., Carneiro, J., Gonçalves, G., Penha-Gonçalves, C., Ferreira, M. U., & Aguas, R. (2020). Individual variation in susceptibility or exposure to SARS-CoV-2 lowers the herd immunity threshold. medRxiv : the preprint server for health sciences, 2020.04.27.20081893. https://doi.org/10.1101/2020.04.27.20081893

[173] Zie ref 119

[174] https://www.laatjevaccineren.be/waarom-vaccinatie-tegen-covid-19-belangrijk-is

[175] https://www.who.int/news-room/feature-stories/detail/who-can-take-the-pfizer-biontech-covid-19–vaccine

[176] https://www.who.int/news-room/feature-stories/detail/the-moderna-covid-19-mrna-1273-vaccine-what-you-need-to-know

[177] https://www.who.int/news-room/feature-stories/detail/the-oxford-astrazeneca-covid-19-vaccine-what-you-need-to-know

[178] https://www.who.int/news-room/feature-stories/detail/the-j-j-covid-19-vaccine-what-you-need-to-know

[179] https://ec.europa.eu/info/live-work-travel-eu/coronavirus-response/safe-covid-19-vaccines-europeans/questions-and-answers-covid-19-vaccination-eu_nl#vaccinatie

[180]Read AF, Baigent SJ, Powers C, Kgosana LB, Blackwell L, Smith LP, et al. (2015) Imperfect Vaccination Can Enhance the Transmission of Highly Virulent Pathogens. PLoS Biol 13(7): e1002198. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002198

[181] Doshi, P. (2011). The elusive definition of pandemic influenza. Bulletin of the World Health Organization. 89(7):532-8. DOI: 10.2471/BLT.11.086173

[182] https://www.who.int/about/governance/constitution

[183] https://covid-19.sciensano.be/sites/default/files/Covid19/COVID-19_THEMATIC%20REPORT_SURVEILLANCE_VAN_DE_VACCINATIE_BIJ_ZORGVERLENERS_1.pdf

[184] https://kce.fgov.be/sites/default/files/atoms/files/KCE_335A_Ziekenhuiscapaciteit_tijdens_COVID-19_pandemie_Synthese.pdf

[185] https://covid-19.sciensano.be/sites/default/files/Covid19/COVID-19_THEMATIC%20REPORT_SURVEILLANCE%20VAN%20DE%20VACCINATIE%20IN%20BELGISCHE%20WOONZORGCENTRA.pdf

[186] Transparantie is geen troef in België, wederom was het puzzelen en zoeken om zo correct mogelijke cijfers te verzamelen met betrekking tot het aantal WZC-bewoners in de verschillende regio’s van België en voor België als geheel. De aantallen WZC-bewoners voor 2021 zijn dus een benadering, waarbij ik mij beroep op de cijfers uit 2018 enerzijds zoals weergegeven op statistieken Vlaanderen (https://www.statistiekvlaanderen.be/nl/zorg-en-ondersteuning-voor-ouderen) en op de cijfers van de site zorg en gezondheid specifiek voor Vlaanderen anno 2020 (Rapport statistisch onderzoek – Sterfte onder bewoners van Vlaamse woonzorgcentra in voorjaar 2020.pdf (zorg-en-gezondheid.be). De bevolkingsstatistieken zijn terug te vinden via https://statbel.fgov.be/nl. Mits wat rekenwerk konden de WZC-bewoners in rekening gebracht worden ten opzichte van de 65+ bevolking en de algehele bevolking. Het rapport van zorg en gezondheid toonde een stijging van het aantal bewoners in WZC voor Vlaanderen in 2020. Hoe deze cijfers zijn voor Wallonië en Brussel vond ik niet terug, maar ik berekende de stijging van het aantal bewoners tussen 2018 en 2020 voor Vlaanderen en paste dit % stijging eveneens toe voor Brussel en Wallonië.

[187] Zie ook het rapport in verband met oversterfte (https://elsooms.wordpress.com/2021/03/03/wetenschap-in-haar-blote-kont-de-illusie-van-de-zekerheid-der-cijfers-de-speurtocht-naar-sciensanos-108-000-verwachte-doden/). De factcheck van dit rapport (https://factcheck.vlaanderen/factcheck/hoe-coronasceptici-goochelen-met-statistiek-om-te-suggereren-dat-corona-weinig-doden-maakt) en mijn antwoord op deze factcheck, die de ware aard van het factchecken van naderbij bekijkt (https://elsooms.wordpress.com/2021/03/23/de-ware-aard-van-fact-checking-waar-facts-irrelevant-lijken-te-zijn-het-heuse-knip-en-plakwerk-het-suggereren-van-uitspraken-dan-wel-bevindingen-die-er-niet-zijn-noch-kunnen-zijn/).

[188]https://fdn01.fed.be/documents/c5b211c0e473174d32262ff4ea664406/GEMS_028_OCC%2020211119%20advies-1.pdf

[189] https://ourworldindata.org/covid-vaccinations

[190] https://datastudio.google.com/embed/reporting/c14a5cfc-cab7-4812-848c-0369173148ab/page/hOMwB

[191] Inglesby TV, Nuzzo JB, O’Toole T, Henderson DA. Disease mitigation measures in the control of pandemic influenza. Biosecur Bioterror. 2006;4(4):366-75. doi: 10.1089/bsp.2006.4.366. PMID: 17238820.

[192] https://www.pandata.org/infobank-lockdowns/

[193] https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/question-and-answers-hub/q-a-detail/coronavirus-disease-covid-19-similarities-and-differences-with-influenza

[194] https://www.euro.who.int/en/health-topics/disease-prevention/vaccines-and-immunization/publications/2014/european-vaccine-action-plan-20152020-2014/video-european-vaccine-action-plan-20152020

[195] Reiss, K. & Bhakdi, S. (2020). Corona, vals alarm? Feiten, cijfers en achtergronden. Blue Tiger Media, p. 102.

De ware aard van fact checking, waar facts irrelevant lijken te zijn: het heuse knip- en plakwerk, het suggereren van uitspraken dan wel bevindingen die er niet zijn noch ‘kunnen’ zijn, het gebrek aan relevante kennis en het willekeurig grabbelgedrag der resultaten.

Wat voel ik mij vereerd om vermeld te worden op “fact checking Vlaanderen”, waar gepensioneerd IT-er Jo Van Hoey de ware aard van fact checking blootlegt.

Beste Mr. Van Hoey, het is erg duidelijk dat u het niet eens bent met mijn rapport rond “oversterfte”. Er zijn nog mensen die mij vragen stelden in verband met dit rapport, vragen die ik ook met zeer veel plezier beantwoord heb. U daarentegen stelt mij geen vragen, wel in tegendeel, u zegt dat mijn facts niet kloppen en publiceert jouw duidelijk niet op facts gebaseerde interpretatie – die blijk geeft van een afwezigheid van kennis van én onderzoek én de basisregels der statistiek – op “fact checking Vlaanderen”.

Ik heb uw uiteenzetting dan ook met zeer veel plezier gelezen en zal het gebruiken om aan te tonen wat de werkelijke waarde en aard van het fact checking is.

Laat mij allereerst beginnen met de titel van uw stuk, zijnde “Hoe coronasceptici goochelen met statistiek om te suggereren dat corona weinig doden zou hebben gemaakt[1].” Uw titel toont meteen al 2 zaken aan: 1. Kritische vragen – de basis van én wetenschap én democratie – vindt u ‘not done’. Meer, mensen die kritische vragen stellen, gooit u maar direct in een hokje – in dit geval coronasceptici – en doet u af als ongehoord. Hiermee geeft u klaarblijkelijk het systeem aan wat we tevens op andere maatschappelijke domeinen terugvinden, namelijk mensen die een ander uiterlijk hebben en mensen die zich anders voelen, dienen veroordeeld en weggezet te worden. Ik zeg uiteraard niet dat u mensen met een ander uiterlijk en/of andere gevoelens be- en veroordeelt, maar u hanteert wel hetzelfde systeem voor anders (lees: kritisch) denkende mensen. Hiermee geeft u te kennen dat u het niet echt op heeft met de diversiteit der mensheid. Nochtans is de aanvaarding van de diversiteit de ambitie van een democratie. Reeds vanaf het eerste woord maakt u duidelijk debat uit te sluiten en polemiek voorop te stellen. 2. U maakt een subjectieve interpretatie aangaande de link tussen mijn berekeningen der oversterfte en de coronadoden. Dit is erg vreemd mr. Van Hoey, want mijn rapport doet hier geen uitspraken over, meer zelfs, ik zeg letterlijk dat we op basis van de cijfers van “oversterfte” niet kunnen concluderen dat oversterfte veroorzaakt werd door het covid-virus. Hier zijn namelijk, volgens de correcte regels der wetenschap en statistiek, andere ‘facts’ voor nodig, waarvan ik daarenboven letterlijk zei dat ik deze in een 2^de rapport zal nagaan en uitpluizen. Uw “interpretatie” getuigt van gebrek aan wetenschappelijke kennis, maar ook dat het blootleggen van de ‘facts’ niet uw ambitie noch die van fact checking Vlaanderen zijn, wat uiteraard kan tellen als “fact checkers”.

Waar gaat mijn rapport wel over? Mijn rapport gaat over de berekening van “algemeen” verwachte sterfte en dus “algemene” over- ondersterfte voor “alle” doodsoorzaken! Sciensano stelt dat er 108.000 verwachte doden zouden zijn voor 2020 en dit voor alle doodsoorzaken! De berekening van ‘algemeen’ verwachte sterfte bepaalt de ernst van de ‘algemene’ oversterfte voor alle doodsoorzaken! Volgens de regels der statistiek en wetenschap kunnen we de berekening van ‘algemeen’ verwachte sterfte op verschillende manier uitvoeren, waarbij we al dan niet rekening houden met beïnvloedende factoren, waarvan ik er slechts 3, zij het essentiële, in kaart bracht. Wat ik wilde tonen aan mensen niet thuis in de datawereld, is dat het al dan niet in rekening brengen van beïnvloedende factoren leidt tot immense verschillen in bekomen resultaten. Meer, ik stel dat elk resultaat op zich wel ‘waar’ kan zijn, maar daarom is het nog niet ‘realistisch’! Bovendien toon ik dat je vooraleer je bepaalde berekening uitvoert, moet nagaan of de ‘veronderstellingen’ (hypothesen) die berekeningsmethoden van data verwachten (zoals lineariteit) moeten nagegaan worden op ‘waarheid’. Doen we dit niet, dan zijn bekomen resultaten oninterpreteerbaar of waardeloos.

Deze 2 zaken mr. Van Hoey zijn simpelweg basisregels der statistiek en onderzoek, basisregels die u als “goochelen met cijfers benoemt”. Ik stel voor mr. Van Hoey dat u zich richt tot de hele wetenschappelijke wereld, van universiteiten tot (onafhankelijke) onderzoeksinstanties, want zij zijn volgens u verspreiders van fake news!

U mag dat uiteraard vinden, maar dan raad ik u ook aan u te richten tot Sciensano zelve, want het vreemde is Mr. Van Hoey dat hun resultaten van het BE-MOMO model, een model dat zich baseert op “dag”cijfers, hun eigen berekening van “algemene” oversterfte lijkt tegen te spreken. Een contradictie die ik inderdaad in vraag stel. Daarenboven gaven de experten aan dat de geobserveerde “dag”sterfte rond de periode van bv. april in de context moest geplaatst worden van “algemene” sterfte en dit om de ernst van de situatie te kunnen inschatten. Het is net deze context, de manier van hun berekening van “algemene” sterfte dat in schril contrast staat met het BE-MOMO model, waardoor ze bij data- en wetenschapsleken, zoals uzelf, een illusie creëren.

Nergens in het rapport stel ik dat het ene cijfer “waar” is en het andere cijfer “onwaar” is, wel dat het ene cijfer “realistischer” is dan het andere cijfer! Het benaderen van de “realiteit” is het ultieme doel van de wetenschap en dus is het in rekening brengen van beïnvloedende factoren simpelweg “realistischer” dan dit niet te doen. Ik deed dan ook de oproep tot noodzaak aan debat van deze berekening. Debat dat overbodig voor u is, waardoor u te kennen geeft zelf slachtoffer te zijn van de ‘trukendozen’ (zoals u ze noemt) van de wetenschap, zijnde het belang van de meetschaal en het belang van de nauwkeurigheid van analyseren en presenteren van data.

Laat mij toe 2 zaken toe te lichten, namelijk u bent niet thuis in de datawereld en u bent slachtoffer van de trukendozen:

1. In uw schrijven vermengt u lukraak “dagsterfte” met “algemene” sterfte en u toont grafieken (grafiek 2 en 3 in uw schrijven) van “dagsterfte” om claims te doen over “algemene” sterfte.
2. U gebruikt gestandaardiseerde cijfers (z-scores) bestemd voor het maken van (Europese) vergelijkingen om zicht te krijgen op de ‘concrete’ situatie van België.
3. U koppelt de geobserveerde “dagoversterfte” aan slechts 1 veroorzakende factor, zijnde het covid-virus, zonder u te baseren op de “facts”. U beseft blijkbaar niet dat de gebruikte data hier absoluut geen enkele uitspraak kunnen over doen, ze zijn er simpelweg niet voor geschikt, facts die u flagrant naast u neerlegt.
4. Uw logica der berekening is als volgt:
   • Beïnvloedende factoren, zoals de bevolkingsstructuur of de keuze van referentieperiode (aantal jaar waarop verwachte sterfte berekend wordt) zijn irrelevant.
   • Verwachte sterfte kan perfect berekend worden op basis van 1 jaar met de volgende logica: er is al jaren een dalende sterftetrend en dus is het niet meer dan normaal dat we deze dalende trend moeten doortrekken. Hierbij is het uiteraard onbelangrijk dat er bij sommige jaren ten opzichte van het vorige jaar ook oversterfte te observeren is (zoals de hobbelige lijn duidelijk maakt van uw 1^ste grafiek), ook al was ze kleiner, het is niet de moeite waard dit te vermelden of hier enigszins rekening mee te houden in berekeningen. U bent bereid hetzelfde sterftecijfer van 2019, zijnde 109.328 sterfgevallen, aan te houden voor 2020. U geeft inderdaad toe dat het wel een beetje meer is dan Sciensano weergeeft (108.000 sterfgevallen), maar het is verwaarloosbaar, slechts 1.328 extra sterfgevallen. Conclusie: de berekening van verwachte sterfte van Sciensano klopt.
   • Zelfs als u naar het gemiddelde van de afgelopen 3 jaar kijkt, u hebt het hier over het gemiddelde van bruto cijfers, dan komt u wel een beetje hoger uit, zijnde 110.796 of zo’n 2.796 extra sterfgevallen dan Sciensano zegt, maar goed, het is toch nog altijd veel minder dan 127.134 sterfgevallen. Ok, u beseft wel dat je in de statistiek keuzes en inschattingen maakt en dat dit voor verschillen kan zorgen, maar het verschil tussen het gemiddelde van de afgelopen 3 jaar (op basis van bruto cijfers) en de observatie van 2020 toont zeer duidelijk dat er meer mensen dan normaal gestorven zijn.
   • Algemeen raadt u ons aan naar de absolute cijfers te kijken, het zijn immers de ‘echte’ cijfers, de dalende algemene trend maakt duidelijk dat we van het geobserveerde aantal sterfgevallen van 2019 gewoon wat sterfgevallen moeten aftrekken…et voilà, u bekomt de correcte berekening van verwachte, die we zonder facts maar mits simpele logica kunnen verklaren door het covid-virus alleen!

Laat ons deze 4 punten in detail bekijken:

Verwar “dag”cijfers met “algemene” cijfers en gebruik gestandaardiseerde cijfers voor concrete uitspraken

Met betrekking tot het 1^ste en het 2^de punt: het is grappig mr. Van Hoey dat ik volgens u appelen met citroenen vergelijk, waarna u daadwerkelijk appelen met citroenen gaat vergelijken. U verwijst naar de grafiek gepubliceerd op Euromomo.eu, wat gestandaardiseerde “dagcijfers” zijn om vergelijkingen te kunnen maken, maar bitter weinig zeggen over de ‘concrete’ situatie van België, laat staan dat deze grafiek iets zegt over “algemene” sterfte. Ik begrijp dan ook helemaal niet waarom u niet gebruikmaakt van de grafiek van Sciensano zelf, de grafiek die daadwerkelijk iets zegt over de ‘concrete’ situatie van België? Ik zal hem hier voor u tonen.

Deze grafiek toont dus de “dagsterftecijfers” vanaf 2016 en toont “dagoversterfte” rond april, augustus en november / december van 2020. Wat deze grafiek niet toont is de “algemene” sterfte, noch de “algemene” verwachte sterfte zoals berekend door Sciensano, zijnde de 108.000 verwachte sterfgevallen. U gooit met andere woorden heel wat feitelijkheden op 1 hoop, rammelt een beetje met deze hoop en knipt en plakt wat feitelijkheden op een onwetenschappelijke manier aan elkaar. Nergens in het rapport beweer ik dat er op bepaalde momenten in 2020 geen “dagoversterfte” was! Meer, maandenlang rapporteerden experten en de mainstream media dat er op bepaalde momenten van 2020 oversterfte geobserveerd werd, maar dat deze cijfers in de context van algemene sterfte dienden geplaatst te worden, omdat de “algemene sterfte” de ernst van onze situatie zou duidelijk maken. Mijn rapport mr. Van Hoey ging enkel en alleen over onze “algemene” sterfte!

Maar goed, ik zal samen met u en andere lezers deze grafiek der “dagsterfte” onder loep nemen. Deze grafiek is op hun site interactief, waarmee ik wil zeggen dat voor elke dag sinds 2016, er een normaal gemiddelde (zwarte pijl) wordt getoond, een gemiddelde van het voorspellingsinterval van verwachte sterfte (blauwe pijl) en de onder- en bovenlimiet van het voorspellingsinterval van ‘normale’ dagsterfte (2 rode pijlen).

De blauwe volle rechte lijn (mijn zwarte pijl), is het ‘normale’ daggemiddelde, wat voor België 300 sterfgevallen is. Het normale ‘jaargemiddelde’ op basis van het normale ‘daggemiddelde’ is dus 109.500 te verwachte sterfgevallen (300 * 365). Zoals u kunt zien, wijzigt dit ‘normale’ gemiddelde van 300 sterfgevallen per dag niet jaar na jaar. Het ‘normale’ gemiddelde ligt 1.500 ‘normale’ sterfgevallen hoger dan Sciensano’s 108.000 ‘normaal te verwachte sterfgevallen’.
Voorts hebben we ook nog de golvende volle blauwe lijn (mijn blauwe pijl), wat het gemiddelde is van hun voorspellingsinterval en wat 109.395 sterfgevallen op jaarbasis is, wederom 1.395 sterfgevallen meer dan wat Sciensano aangeeft.
Maar deze grafiek toont een veel interessanter gegeven, namelijk hun voorspellingsinterval voor normaal verwachte sterfte berekent op historische data en rekening houdend met vele beïnvloedende factoren (mijn twee rode pijlen). Ik raad u aan Mr. Van Hoey om pen en papier klaar te houden en een kleine rekensom te doen, gezien de grafiek op de site van Sciensano interactief is. Indien we de boven- en onderlimiet van normaal verwachte sterfte volgens het BE-MOMO project op jaarbasis berekenen, dan zou een ‘normale’ verwachte sterfte voor 2020 zich moeten bevinden tussen 85.651 en 133.139 sterfgevallen. Met andere woorden Mr. Van Hoey volgens het voorspellingsinterval van normale dagsterfte berekent door Sciensano, kunnen we op jaarbasis zelfs niet spreken over “algemene” oversterfte, daar onze daadwerkelijke sterfte 127.000 + is en dit cijfer valt binnen het normaal verwachte interval!

Observeren we oversterfte op bepaalde dagen in 2020? JA!! Maar deze geobserveerde oversterfte wordt gecompenseerd door de geobserveerde lage sterfte op andere dagen! Gezien mijn rapport handelde over de “algemene” oversterfte en niet over oversterfte op bepaalde dagen, deed ik ook alleen uitspraken over de “algemene” oversterfte! Facts Mr. Van Hoey, blijf bij de facts aub!

Wat u klaarblijkelijk te kennen geeft, is dat u net zoals vele andere dataleken in de val trap…en deze grafiek van “dagsterfte” als bewijs beschouwt van “algemene oversterfte”. Bent u nog zo zeker mr. Van Hoey dat principes der statistiek en wetenschap louter ‘trukendozen’ zijn van mijn kant? Of begint het te dagen dat de gebruikte meetschaal en de manier waarop data geanalyseerd en gepresenteerd worden wel degelijk een effect heeft op de interpretatie van de realiteit?

Veronderstelling van een oorzakelijk verband op basis van de afwezigheid der facts

Met betrekking tot punt 3: Nadat u de foutieve grafiek en data hanteert voor uw commentaar op mijn – volgens u – onwetenschappelijk rapport, begint u zelfs te speculeren rond de veroorzakende factor van deze dagoversterfte en dit terwijl algemene sterfte data hier helemaal geen uitspraak over ‘kunnen’ doen! Meer zelfs, uw logica zegt u dat er maar 1 verklarende factor in de geobserveerde dagsterfte kan meespelen en dat zijn de besmettingen die u ‘lijken’ overeen te komen met de desbetreffende dagen van oversterfte. Speculeren, veronderstellen, …..zonder gebruik te maken van de facts!? U legt mij woorden in de mond, waarvan ik mezelf afvraag of u mij in diskrediet wil brengen dan wel spreekt uit onwetendheid? Mijn zoektocht naar de realiteit op basis van ‘facts’ wordt niet gepruimd door onze fact checkers!

Uw logica, dat er slechts 1 veroorzakende factor kan zijn van dagoversterfte, is helemaal van de pot gerukt. Besmettingen zullen zeer zeker een rol spelen, maar op exact hetzelfde moment…vindt tevens de lockdown plaats, gebeuren de wanpraktijken in WZC, worden “vermoedelijke” (lees: ongeteste) covid-doden lustig bij bevestigde covid-doden gerekend (het gaat over zo’n 3.855 sterfgevallen alleen al tijdens de 1^ste lockdown[2]), …en laat mij dan nog niet spreken over de kwaliteit van de PCR- test! Of laat mij dit misschien al wel doen, ook al is een grondiger onderzoek hieromtrent noodzakelijk, wat ik, zoals aangegeven in het rapport in een 2^de rapport ga doen.

Hier licht ik enkel het tipje van de sluier.

Wanneer u het in uw schrijven over de ‘trukendozen’ hebt en meer in het bijzonder de ‘trukendoos’ van het belang van de meetschaal (waarvan u blijkbaar niet beseft dat het uiteraard niet gaat over het tellen op zich) zegt u het volgende: “Je moet er niet mee aankomen bij een schrijnwerker die ramen en deuren gaat installeren of een metselaar die een muurtje bouwt”. U maakt een veronderstelling waar de meeste mensen – niet bekend met wetenschap – tegen zondigen, namelijk er vanuit gaan dat meetschalen en dus ook instrumenten gebruikt in de wetenschap te vergelijken zijn met het meetinstrument ‘meter’ van een schrijnwerker dan wel een aannemer. ‘Zondigen’ is uiteraard een verkeerd woord, want als mensen deze context niet krijgen…hoe zouden ze het dan kunnen weten. Zodra we gaan spreken over berekeningen der statistiek enerzijds en het uitvoeren van onderzoek (en dan vooral medisch, farmacologisch, psychologisch onderzoek, onderzoek op lichamelijke en psychische systemen), sla je de bal mis.

Ik leg uit. De kwaliteit van meetinstrumenten wordt bepaald door 2 zaken, namelijk de validiteit en de betrouwbaarheid van een instrument. De kwaliteit van een meetinstrument bepaalt dan weer of bekomen resultaten waarachtig zijn. Een instrument is valide indien je meet wat je beoogde te meten (bv. meet de PCR-test daadwerkelijk de aanwezigheid/besmettelijkheid van het virus; meet een depressievragenlijst daadwerkelijk het construct, de aanwezigheid van depressie, enz.). Als een schrijnwerker de hoogte en de breedte van het raam wenst te meten, dan is zijn meter hiervoor een valide instrument, omdat het de hoogte en de breedte in kaart kan brengen.
Een instrument is betrouwbaar indien de resultaten bekomen met je instrument bij herhaling hetzelfde zouden zijn. Indien de schrijnwerker dus hetzelfde raam voor een 2^de, 3^de, 4^de, enz. keer meet, dan zal dit resultaat (bij juiste aflezing) ook hetzelfde zijn. Het meetinstrument ‘meter’ is dus een valide en betrouwbaar meetinstrument voor het opmeten van ramen.

 
Bij meetinstrumenten gebruikt bij lichamelijk, farmacologisch en/of psychologisch onderzoek (zoals vragenlijsten, enquêtes, …hersenscans…PCR-testen, enz.) is dit een ander verhaal….onderzoek op en met mensen kent heel wat problemen met replicatie. Lees: de resultaten bekomen in een onderzoek met (groepen) mensen worden zelden herhaald. Dit euvel der wetenschap werd bekend onder de noemer “replicatiecrisis”. Google het gerust of lees voor nauwkeurigere uitleg het boek van Prof. Mattias Desmet, zijnde ‘the pursuit of objectivity in psychology’.

Als het gaat over de PCR-test, die besmettingen in kaart brengt, waarvan resultaten noodzakelijk zijn om uitspraken te kunnen doen over de impact van het covid-virus op de geobserveerde sterfte, lijken er problemen te zijn met zowel de betrouwbaarheid als de validiteit ervan. Het betrouwbaarheidsprobleem (kunnen resultaten gerepliceerd worden) wordt erkend de WHO zelf[3] en samen met het validiteitprobleem ook aangegeven door tal van onderzoeken gepubliceerd in gerenommeerde wetenschappelijke tijdschriften[4] [5] [6]. We kennen ze allemaal de verhalen – ik testte de eerste keer positief / negatief, de tweede keer negatief / positief, de derde keer…om maar een simpel voorbeeld te geven. Laat mij dit nu vergelijken met je schrijnwerker. De eerste keer dat hij je raam meet, meet hij 1 meter bij 1 meter, de 2^de keer 70 cm bij 50 cm; de derde keer 50 cm bij 50 cm; enz. Zou u de schrijnwerker vertrouwen in het opmeten van uw ramen? Wel dat is wat meetschalen bij onderzoek bij en met mensen (zoals de PCR-test) doet……Is het vreemd dat er dan de vraag gesteld wordt wat de waarde is van deze resultaten? Ook niet als deze resultaten gebruikt worden om maatschappelijke beslissingen te nemen?

Naast de aangehaalde onderzoeken, trekt tevens de ontwikkelaar van de PCR-test – Kary Mullis – zelf de validiteit van zijn eigen instrument bij diagnosen van virussen in vraag. Ik weet dat dit bericht reeds gefactcheckt is door andere fact checkers…zij argumenteren dat Kary Mullis helemaal niets over covid gezegd heeft, omdat hij in 2019 stierf. Deze fact checkers hebben uiteraard gelijk…deels althans…want Mullis heeft het over” virussen” in het algemeen. Bij mijn weten wordt er nog steeds vanuit gegaan dat covid een virus is….en dus dient de vraag gesteld te worden of dit ook geldt bij covid? PCR, wordt al jaren gebruikt bij allerlei virussen en hierop zegt Mullis dat de test wel kan gebruikt worden, maar dat het helemaal misgaat bij de interpretatie van de resultaten, omdat de test niets zegt of je al dan niet ziek bent en/ of dat het ding wat er gemeten wordt de mens schade zou berokkenen, enz. Kijk en luister zelf: https://www.youtube.com/watch?v=uDvs4g-x7UI.

Vraag is dan ook..wat zijn we eigenlijk aan het meten met de PCR-test? En wat willen deze resultaten zeggen? Willen we de facts nagaan of willen we maar wat aanrommelen met mogelijkheden zonder te weten dat deze mogelijkheden al dan niet waar zijn. Wat denkt u van een ethisch debat hierover? Niet nodig?

Zo ziet u maar Mr. Van Hoey, vooraleer u spontaan logische verbanden kunt leggen, zijn er nog vele facts die zouden moeten gecheckt worden…en breek me de mond niet open over belangenconflicten in wetenschappelijk onderzoek, waarover onder andere het 3^de rapport zal gaan, want laat ons eerlijk blijven, we hebben het niet meer over onderzoek naar een merk van tandpasta dat je tanden witter maakt dan eender welk ander merk noch over een afwasmiddel dat 2 keer langer meegaat dan andere merken…

Uw logica der berekening: wetenschap is ver heen

Met betrekking tot het 4^de punt: Laat mij starten met jouw 2 grafieken, namelijk de grafiek van de algemeen dalende trend der sterfte en de grafiek van de “dagsterftecijfers” zoals gepubliceerd op de site van de statistieken van België, hier te tonen. In een 2^de stap zal ik deze 2 grafieken vertalen naar “algemene” sterfte per leeftijdscategorie voor de afgelopen 20 jaar. Ik breng met andere woorden de bevolkingsstructuur, de beïnvloedende factor die u irrelevant vindt, in kaart.

Jouw eerste grafiek toont de daling in sterfte per 1000 inwoners sinds 1950:

Deze grafiek geeft de dalende trend in sterfte duidelijk weer. Echter, wat u klaarblijkelijk ontgaat, is dat deze lijn wel algemeen dalend is, maar dat er tussen de verschillende jaren over- dan wel ondersterfte te observeren is (de pieken en de dalen). Er zomaar vanuit gaan dat elk jaar de sterfte dient te dalen ten opzichte van het vorige jaar is simpelweg absurd.

Wat u blijkbaar in uw schrijven over de inhoud van mijn rapport wenst weg te laten, is mijn ethische vraag of we elk jaar opnieuw ondersterfte kunnen blijven verwachten? Onze populatie blijft groeien en onze populatie blijft vergrijzen…maar u bent van mening dat dit onbelangrijk is. U verwacht met andere woorden dat we elk jaar minder sterfte moeten observeren ondanks een groeiende en vergrijzende bevolking. Mr. Van Hoey, u mag dit uiteraard vinden, mijn vraag in het rapport was simpelweg of het realistisch is om dit te blijven verwachten? Is dit zo’n vreemde vraag voor u? Vindt u het niet de moeite waard deze vraag te stellen? U verwacht dus dat onze sterfte ooit op 0 uitkomt, omdat u vindt dat sterfte moeten blijven dalen…want dat is immers wat uw grafiek u toont? Het is maar een vraag natuurlijk en misschien zijn er wel mensen die het de moeite waard lijkt deze vraag ter debat te stellen?

Jouw tweede grafiek toont de “dagsterfte” voor 2017, 2018, 2019, 2020, 2021:

Deze grafiek is voor u en vele anderen het ultieme bewijs dat er wel degelijk “algemene” oversterfte te observeren is voor het jaar 2020 en meer zelfs dat het nog nooit zo erg in de geschiedenis gesteld geweest is…of althans dat is hetgeen ik uit uw schrijven opmaak.

Laten we eens kijken hoe het zit met “algemene” sterfte voor de laatste 20 jaar rekening houdende met de bevolkingsstructuur van België, de factor die u als irrelevant beschouwt. Dit kunnen we door de “echte” sterftecijfers per leeftijdscategorie rekening houdende met de populatie van de leeftijdscategorie berekenen. In wetenschappelijke taal wordt dit Age Specific Death Rate (ASDR) genoemd. Je kan dit vergelijken met je eerste grafiek…enkel dat ik hier bovenop naar de evolutie kijk van elke leeftijdscategorie apart. Op x-as vinden we de jaren terug, op de y-as de ASDR’s. De verschillende kleuren geven de verschillende leeftijdscategorieën weer. Voor de leesbaarheid van de grafiek, splits ik de resultaten per ruimere leeftijdscategorie op.

Voilà Mr. Van Hoey, uw dagcijfers vertaald naar jaarcijfers per leeftijdscategorie! Ziet u de schommelingen? Ziet u de algemeen dalende trend? Waar exact ziet u dat de oversterfte nog nooit zo hoog is geweest als in WO II? (zoals in de media vaak vermeld wordt) Uitspraken die waar zullen zijn voor de dagcijfers, maar niet voor jaarcijfers! Voor bepaalde leeftijden hebben we een terugval qua sterfte naar een aantal jaar geleden…vindt u het effect van de bevolkingsstructuur, als beïnvloedende factor, nog steeds niet belangrijk in de berekening van algemene sterfte?  Vreemd hé, want als we kijken naar de absolute sterftecijfers, u weet wel jouw “echte” cijfers…dan hebben we sinds 1992 (en zelfs sinds 1950) nog nooit 127.000 + sterfgevallen geobserveerd…bent u nog steeds overtuigd dat uw berekeningswijze de correcte is? Fact checking zonder iets af te weten van de facts…het kan tellen voor Fact Checking Vlaanderen, niet waar?

Ik hoop dat het duidelijk is dat de manier waarop cijfers gepresenteerd worden (de grafieken) en welke factoren in rekening gebracht worden bij de berekening van “algemene” sterfte wel degelijk een ander resultaat én voornamelijk interpretatie ervan oplevert! Vraag wordt wie precies de ‘trukendoos’ toepast, vindt u niet?

Contextinformatie is belangrijk mr. Van Hoey voor de interpretatie van de situatie en het is binnen dit gegeven dat ik ook verwees naar andere contextinformatie, zijnde de berekening van verlies van potentiële levensjaren, wat inderdaad aangeeft dat we voor de populatie 0-75 jarigen in 2020 op basis van de afgelopen 5 jaar zo’n 677 extra doden (van gemiddeld 42,5 jaar) kende en indien we dit berekenen op basis van de afgelopen 10 jaar, 336 mensenlevens (van gemiddeld 42,5 jaar) wonnen.

U trekt de zaken zeer graag uit de context hé Mr. Van Hoey. Deze manier van rekenen is inderdaad koeltjes, maar wat u flagrant lijkt te negeren is dat deze manier van rekenen in het verleden belangrijk was bij de interpretatie van sterftecijfers…een logica die vanaf 2020 volledig zoek is. Knipte u moedwillig de uitspraak van mr. Van Ranst weg? Ik herhaal hem even in de context van sterfte in 2017, kwestie dat we bij de facts blijven natuurlijk:  “Het gaat vooral om “stokoude mensen” van 85 jaar of ouder, zegt hij, die door de griep iets vroeger dan normaal sterven. “Het aantal verloren levensjaren is dus niet zo impressionant”, klinkt het.[7]”

Als deze context belangrijk was in het verleden, dan stel ik mij de vraag waarom dit momenteel ook niet aangehaald wordt! Vindt u dat zo vreemd misschien dat ik deze ommekeer in vraag stel? In het verleden werd sterfte bij ouderen geminimaliseerd door mr. Van Ranst…en nu leggen we er een maatschappij voor plat!? Het is net deze shift in houding enerzijds en het negeren van de context van hun gepresenteerde resultaten anderzijds wat ik in vraag stel en waar ik een oproep doe om debat hieromtrent te voeren. De impact die het weglaten van contextgegevens heeft, is simpelweg te groot, omdat vele mensen niet thuis zijn in de wetenschappelijke wereld, de gepresenteerde cijfers gewoon als “éénduidig” correct beschouwen!

Het is deze interpretatie die er mede toe leidt dat we onze ouderen van dagen opsluiten en afsluiten van de wereld! Het is mede door deze interpretatie dat mensen in het algemeen en ouderen van dagen in het bijzonder hun mensen- en grondrechten verliezen, dat ze geen eigen beschikkingsrecht meer krijgen, sterven zullen ze…maar wel alleen, zonder waardig afscheid, zonder dat hun omgeving een deftig rouwproces kan meemaken, zonder…..waar is de menswaardigheid naar toe!? Voor u is dit blijkbaar geen enkel probleem!? Voor u dienen hier blijkbaar geen vragen rond gesteld te worden, laat staan dat een democratisch debat mogelijk is? Wat moet ik hier uit opmaken Mr. Van Hoey? Dat indien u nog een paar jaar ouder bent, u met graagte laat opsluiten, zodat u geen recht meer heeft over hoe u uw laatste dagen, weken, maanden, jaren mag doorbrengen? Indien dit zo is, staat dat bij deze ook genoteerd. Het verschil is mr. Van Hoey dat ik vind dat die keuze bij het individu dient te liggen… en nergens anders. Onze leidinggevenden dienen alles in het werk te stellen deze democratische waarden voorop te stellen en ervoor te zorgen dat dit essentiële basisrecht bij het individu blijft! Mensen die zich willen beschermen moeten dat kunnen, mensen die eerder kiezen voor de kwaliteit in plaats van kwantiteit moeten dat ook kunnen. U lijkt met andere woorden te vinden dat onze leidinggevenden en ook uzelf het recht hebben om voor meer dan 11.000.000 Belgen te bepalen welk recht zij hebben om te leven, hoe ze leven…om te sterven en hoe ze sterven. …Mr. Van Hoey…met alle Chinezen maar niet met den dezen!

Wees maar zeker dat ik mainstream medialand ter orde roep. Praktijken alla ‘I’ll scratch your back, if you scratch mine’, het voeren en beïnvloeden van de eigen politieke agenda, het nalaten de realiteit uit te pluizen en weer te geven ten dienste van onze leidinggevenden om toegang te krijgen tot politieke informatie, enz. (met dank aan verschillende journalisten die mij deze informatie verschaften) …het druist regelrecht in tegen hun ‘essentiële plichten’…zoek ze gerust op!

Conclusie: Trukendozen veranderen de interpretatie van de werkelijkheid WEL!

Wat u goochelen en trukendozen noemt, zijn basisregels en –principes der wetenschap! U lapt alle wetenschappelijk verantwoorde berekeningen aan uw laars, rekent lustig met absolute cijfers…volgens u de cijfers om vergelijkingen te mogen maken, weg met het belang van bevolkingsstructuur en andere beïnvloedende factoren, gebruikt gestandaardiseerde data om concrete uitspraken te doen voor België, het kan allemaal volgens Mr. Van Hoey. Aanzie dagcijfers als jaarcijfers en vermeng ze op pittige wijze, gebruik deze cijfers ook om uitspraken te doen over veroorzakende factoren, die aldus Mr. Van Hoey onvermijdelijk enkelvoudig is…en dit door het logisch verstand te gebruiken in plaats van zich op “facts” te baseren, want blijkbaar is dat absoluut overbodig als “fact checker”. Suggereer interpretaties die er niet zijn, laat essentiële informatie weg, zoek een mooi ogende grafiek zonder te weten wat deze grafiek daadwerkelijk zegt…kortom zorg er voor dat uw fact checkers geen kennis hebben der wetenschap en statistiek…..et voilà het recept van fact checking is geboren!

Mr. Van Hoey, alle gekheid op een stokje…ik kan je eigenlijk alleen maar bedanken voor je fact check, omdat je zo haarfijn aantoont wat de werkelijke “waarde” van fact checking is! Misschien was het toch interessant geweest eerst vragen te stellen of u tenminste te laten bijstaan door iemand met kennis van zaken? Maar goed, het is wat het is…zou u in het vervolg wel een verwijzing naar uw bron willen toevoegen aub, zo kunnen mensen zelf de nodig check-up doen.

Aan fact checking Vlaanderen zelve, u doel, zoals u site zo mooi stelt is “het publiek debat te laten voeren op basis van feiten in plaats van vooroordelen en disinformatie.” U bewijst bij dezen dat daden luider spreken dan woorden. U doet exact het tegenovergestelde van wat u pretendeert te doen. Debat wordt polemiek, vooroordelen swingen de pan uit en u bent schuldig aan het verspreiden van feitenloze disinformatie! Hiermee is uw fact checking zelve gefactcheckt! De conclusie ligt bij de lezer zelf…

Aan de sponsors van Fact checking Vlaanderen: Wenst u geassocieerd te worden met dit soort praktijken?

Hoe het ook zij…

Ik groet u hartelijk

Els Ooms

---

[1] https://factcheck.vlaanderen/factcheck/hoe-coronasceptici-goochelen-met-statistiek-om-te-suggereren-dat-corona-weinig-doden-maakt

[2] https://www.nu.nl/coronavirus/6053011/waarom-het-aantal-coronadoden-in-belgie-zo-groot-is.html

[3]  https://www.who.int/news/item/19-01-2021-who-information-notice-for-ivd-users-2021-01?fbclid=IwAR2UJm4BpfZHV1pFke2A9ZzkQQEsy4vL6eWNoPy69NYMHqP1GFkykN3j5PM

[4] https://www.thelancet.com/journals/lanres/article/PIIS2213-2600(20)30453-7/fulltext

[5] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.26.20080911v1.full.pdf

[6] https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(21)00425-6/fulltext

[7] https://www.hln.be/binnenland/opvallend-veel-meer-sterfgevallen-door-griep~aad81d8c/

Wetenschap in haar blote kont: de illusie van de zekerheid der cijfers. De speurtocht naar Sciensano’s 108.000 verwachte doden.

Inleiding

Reeds maanden tracht ik te begrijpen wat er aan het gebeuren is. Onze mensen- en grondrechten blijken een speeltuin te zijn voor experten en besluitvormers. De grond waarop men zich beroept, is de wetenschap, de cijfers die de ernst van deze situatie in de verf zetten. Daarmee zijn het de cijfers die er voor zorgen dat de maatschappij zoals we ze kenden in razend snel tempo afgebroken wordt.
Elke dag worden burgers platgeslagen met cijfers die doen duizelen. Ze zetten een werkelijkheid neer die vele mensen ‘op het eerste zicht’ terecht angstig maken. ‘Op het eerste zicht’, want wie thuis is in de wereld van de cijfer-makerij, weet dat er vele cijfermolens zijn die op basis van dezelfde cijfers verschillende resultaten produceren. Wat de meeste mensen niet weten of misschien wel weten, maar onvoldoende beseffen, is dat er zich achter de schijn van objectiviteit der cijfers, een subjectief schouwspel aan de gang is. Het zijn wij mensen die cijfers het statuut hebben gegeven van zekerheid en dit terwijl ze eveneens een uiting zijn, een vertaling zijn van onze subjectiviteit. Wat mensen onvoldoende beseffen, is dat wetenschap een realiteit eerder ‘creëert’ dan dat ze de werkelijkheid ontdekt en beschrijft. Om dit aan te tonen, neem ik jullie graag mee in de wondere wereld der berekening van onze oversterfte.

Met dit schrijven streef ik vijf doelen na:

1. Aantonen dat de wetenschap niet zo objectief is als algemeen gedacht wordt.
2. Aantonen dat de berekening van onze oversterfte zoals gepresenteerd door Sciensano dringend in vraag moet gesteld worden.
3. Een (ethisch) debat omtrent de berekening van oversterfte is hoogst noodzakelijk.
4. Een (ethisch) debat omtrent onze maatschappelijke verwachtingen met betrekking tot (het recht op) sterven dient mogelijk te zijn.
5. Een (ethisch) debat omtrent de plaats van wetenschappelijk onderzoek in besluitvorming is fundamenteel.

Ik besef dat ik een delicaat thema – sterfte, oversterfte en diens verschillende berekeningen –aansnijd. Iemand verliezen is altijd pijnlijk en altijd te vroeg. Deze subjectieve waarheid – die ik op geen enkele manier in vraag wens te stellen – vermengt zich in verhitte discussies op sociale media, in de besluitvorming van de experten die aan het woord mogen komen en van onze leidinggevenden. Het is deze subjectieve waarheid die ik in dit schrijven loskoppel van de “objectieve” grond waarop de huidige besluitvorming plaatsvindt (lees: het ondermijnen van onze grond- en mensenrechten) en dus focus ik enkel op deze “objectieve” grond.

Vooraleer ik jullie meeneem naar de wereld der berekeningen van oversterfte, schets ik eerst 2 belangrijke (en in deze tijden minder beladen) bevindingen van de wetenschap in het algemeen.

Het zijn bevindingen die eveneens aangehaald worden door Prof. Dr. Mattias Desmet, enerzijds in zijn must-read boek ‘The pursuit of objectivity in psychology’ en anderzijds in zijn interview op De Nieuwe Wereld van 12/01/2021.

• Bevinding 1: De meetschaal bepaalt mede het gevonden cijfermatig resultaat

Deze eerste bevinding werd aangetoond door een onderzoek van Mandelbrot in 1967. Mandelbrot schreef een artikel met als titel ‘How long is the coast of Britain?’ (Hoe lang is de kustlijn van Groot Brittannië). Hij toonde aan dat als we de kustlijn van Brittannië meten met een schaaleenheid van 200 km, de kustlijn 2.400 km lang  is. Indien de kustlijn gemeten wordt met een schaaleenheid van 50 km, dan is diezelfde kustlijn 3.400 km lang (zie figuur 1). Met andere woorden hoe kleiner de meetschaal, hoe langer de kustlijn wordt. Dit impliceert dat als je de lengte van de landsgrenzen van ons België-land zou opzoeken in verschillende bronnen, het gevonden resultaat verschillend zal zijn, omdat de gerapporteerde lengte afhangt van welke meetschaal de onderzoeker gebruikte. Ene Richardson vond dit inderdaad terug. De gerapporteerde lengtes van gedeelde landsgrenzen van Spanje, Portugal, Nederland en België in verschillende encyclopedieën toonde afwijkingen van zo’n 20%, omdat er verschillende meetschalen gebruikt werden[1].
Wat dus de ‘werkelijke’ lengte is van de grenzen van België, blijft een open vraag omdat er verschillende cijfer-antwoorden zijn. Wat we wel kunnen veronderstellen, is dat hoe fijner we gaan meten, hoe dichter we bij de ‘realiteit’ komen, wat niet wil zeggen dat we de effectieve realiteit ooit zullen kennen, want we hebben niet alleen mm, maar ook een 10^de, een 100^ste, … van een mm. Moest u dus ooit verzeild geraken in een discussie over de lengte van landsgrenzen, weet dan dat uw discussie vrij zinloos is, tenzij u natuurlijk de meetschaal van de bediscussieerde lengte kent.

• Bevinding 2: de nauwkeurigheid en complexiteit waarmee data gepresenteerd en geanalyseerd worden, bepaalt het bekomen resultaat: de Simpsons-paradox

De Simpsons-paradox is een zeer bekende paradox binnen de statistiek. Het gaat over de beïnvloeding van de bekomen resultaten door de manier waarop (lees nauwkeurigheid en complexiteit of de afwezigheid hiervan) data gepresenteerd en geanalyseerd worden. Om dit duidelijk te maken geef ik één van de vele voorbeelden die dit effect en de verregaande (maatschappelijke) gevolgen toont[2]. Google gerust de ‘Simpsons-paradox’ voor een overvloed aan andere voorbeelden.
We bevinden ons in Florida waar onderzoekers het politiek gevoelig thema nagingen hoeveel keer blanke en zwarte mensen de doodstraf kregen. Hier zijn hun resultaten:

Tabel 1 toont dat een blanke dader in 11,9% van de gevallen de doodstraf krijgt, terwijl een zwarte dader in 10,2% van de gevallen de doodstraf krijgt. Op basis van deze resultaten concludeerde men dat zwarte mensen niet méér de doodstraf kregen dan blanke mensen en zelfs dat zwarte mensen bevooroordeeld waren ten opzichte van blanken. Het spreekt voor zich dat deze resultaten bepaalde politici en een bepaalde massa inspireerde en / of ondersteunde in hun gelijk.
Wie als data-leek gaat deze bekomen ‘objectiviteit’ in vraag stellen? De cijfers tonen de realiteit, toch? Wel, niet echt.

Zoals de simpsons-paradox aangeeft…indien de complexiteit van data genegeerd wordt, dan krijgen we een vertekening van onze resultaten. Een statisticus nam dezelfde data onder loep en kwam op basis van dezelfde data tot andere conclusies, simpelweg door de realiteit beter / nauwkeuriger / complexer in kaart te brengen. Dit waren zijn resultaten:

Als een blanke dader een blank slachtoffer heeft, dan krijgt de blanke dader in 12,6% van de gevallen de doodstraf. Als een blanke dader een zwart slachtoffer heeft, dan krijgt de blanke dader geen doodstraf (0%). Indien de dader zwart is en een blank slachtoffer maakt, dan krijgt de zwarte dader in 17,5% van de gevallen de doodstraf, heeft hij een zwart slachtoffer dan krijgt hij in 5,8% van de gevallen de doodstraf. Ik vermoed dat u op basis van deze resultaten, bekomen met dezelfde cijfers, tot een andere conclusie komt?

Ga ik te ver als ik zeg dat op basis van de resultaten uit tabel 2 andere (politieke) besluiten genomen zullen worden dan met de resultaten uit tabel 1? Ga ik te ver als ik zeg dat de (ethische) maatschappelijke consequenties van de manier waarop data gepresenteerd en geanalyseerd worden groot zijn?  Ga ik te ver als ik zeg dat de twee bovenstaande bevindingen, volgende punten aantonen?

1) Het zijn niet noodzakelijk de cijfers die de realiteit tonen, wel de mensen die cijfers in kaart brengen en rapporteren.

2) Cijfers kunnen een realiteit ‘creëren’, eerder dan een realiteit ontdekken en beschrijven.

3) Een bekomen resultaat hangt af van welk meetinstrument (en dus schaal) er gebruikt wordt en van de onderzoeker zelf (welke onderzoeksvragen hij/zij stelt, hoe hij/zij de data in kaart brengt, enz.)

4) Cijfers zijn minder ‘objectief’ dan we denken.

5) Hoe nauwkeuriger (en ethischer) we werken (meten en analyseren) hoe dichter we bij een realiteit kunnen komen (zonder ze ooit volledig te vatten).

Nu ik jullie ‘een glimp’ – een glimp, omdat dit slechts 2 van de vele bevindingen binnen de wetenschappen zijn –  gegeven heb van de wereld achter data-resultaten, kunnen we overgaan naar de berekeningen van verwachte sterfte en over- ondersterfte. Zoals zal blijken, zijn beide bevindingen eveneens van tel op deze berekeningen.

De oversterfte is afhankelijk van de gebruikte meetschaal en manier waarop data gepresenteerd en geanalyseerd worden.

Gaat het bij jullie ook duizelen wanneer de cijfers naar jullie hoofd gesmeten worden? Daggemiddelden, weekgemiddelden, 2-weekse gemiddelden, maandgemiddelden, 18.000 mensen extra gestorven door covid en de hittegolf, 2020 dodelijkste jaar sinds WO II, 108.000 mensen werden verwacht te sterven en dit jaar stierven er meer dan 126.000 mensen, 16,6% oversterfte te wijten aan covid en de hittegolf, enz.
Kan het nog rampzaliger zijn? Beter is, kan het nog verwarrender zijn? Ik haat uit de context gerukte conclusies en zeker als ze gepresenteerd worden als waarheden die rechtstreeks uit een pc zouden rollen als enige echte realiteit, want cijfers liegen nooit. Toch?

Om de proef op de som te nemen, downloadde ik de bevolkings- en mortaliteitsdata, die te vinden zijn op de site van de federale overheid (www.statbel.fgov.be). Mijn dataset bestaat uit de bevolkingscijfers per leeftijd voor de jaren 1992 tem 2020[3] en de sterftecijfers per leeftijd voor de jaren 1992 tem 2020.

Op site van de federale overheid vind je wat prachtige grafieken terug met betrekking tot de oversterfte en een verwijzing naar Sciensano waar men dieper zou ingaan op onze oversterfte[4]. De site van Sciensano vermeldt dan weer: “De tol voor 2020 is zwaar, met in totaal meer dan 126.000 sterfgevallen in het afgelopen jaar. Sciensano schat dat er 17.966 extra doden zijn gevallen, of 16,6% bovenop de 108.000 verwachte sterfgevallen voor 2020.”[5]

Mijn leidraad was geboren! De allereerste vraag die ik mij stelde was hoe Sciensano aan de verwachte 108.000 doden komt? Dit is erg belangrijk, want het ‘verwachte aantal doden’ bepaalt de over- of ondersterfte en hoe groot deze is! De formule voor over-ondersterfte is:

over- ondersterfte = het geobserveerd of daadwerkelijk aantal sterfgevallen – het verwachte aantal sterfgevallen.

Het geobserveerd of daadwerkelijk aantal sterfgevallen kan ik makkelijk terugvinden in de datafiles van de federale overheid[6]. Het verwachte aantal sterfgevallen voor 2020 dient berekend / geschat te worden. De logica achter deze formule zegt, dat indien het verwachte aantal sterfgevallen groter is dan het geobserveerde aantal, we spreken van ondersterfte. Indien het verwachte aantal sterfgevallen kleiner is dan het geobserveerde aantal, dan hebben we te maken met oversterfte. De berekening van het verwachte aantal sterfgevallen is dus erg belangrijk, omdat het bepaalt of we kunnen spreken van over- dan wel ondersterfte én de ernst ervan.

De vraag wordt dan ook hoe we dit verwachte aantal sterfgevallen kunnen berekenen en met welke factoren we rekening moeten houden.

De berekening van verwachte sterfte en dus over-ondersterfte: belangrijke factoren en mogelijkheden der berekening

Zoals ik in de inleiding schetste, is de onderzoeker van dienst erg belangrijk voor het bekomen geanalyseerde resultaat. Hij of zij selecteert de procedure van analyse en het is de procedure (hoe gaan we verwachte sterfte berekenen? Welke factoren nemen we in rekening? Welke leeftijdscategorieën gaan we presenteren? Enz.) die het uiteindelijke resultaat bepaalt.

Mijn standpunt aangaande de procedure, aangaande onderzoek in het algemeen, is de realiteit zo goed mogelijk te benaderen en niet te foefelen met de procedure zodat de resultaten in je kamp passen. Dit foefelen met data in onderzoek heeft soms alleen het effect dat het eigen ego opgekrikt wordt zonder al te veel (maatschappelijke) gevolgen. Echter, in zeer veel gevallen (farmaceutisch onderzoek, medisch onderzoek, psychologisch onderzoek, onderzoek naar over- ondersterfte, enz.) kan dit foefelen verregaande maatschappelijke gevolgen hebben. Denk maar aan de verschillende resultaten van het onderzoek naar de doodstraf van blanke en zwarte daders uit de inleiding.

Mijn zoektocht naar Sciensano’s 108.000 verwachte  doden ging van start en een zoektocht was het! Op hun site lees ik dat ze zich beroepen op de data van de federale overheid en dus zou er voor de berekening van verwachte sterfte geen verschil mogen zijn, aangezien de sterftecijfers van voorgaande jaren – cijfers die nodig zijn voor de berekening van de verwachte sterfte – al lang binnen zijn. Verder lees ik dat men zich baseert op de cijfers van de laatste 5 jaar en dat de verwachte sterfte, de normale / gemiddelde sterftecijfers zijn[7].

Gemiddelde van wat? Van het totaal aantal sterfgevallen van de afgelopen 5 jaar? Hield men rekening met de bevolkingsgrootte? Hield men rekening met de bevolkingsstructuur (= de leeftijdsverdeling van de hele bevolking)? Met de Belgische of de Europese bevolkingsstructuur? Hoe ruim of eng bracht men deze bevolkingsstructuur in kaart? Per 5 jaar? Per 10 jaar? Per 20 jaar? Per 30 jaar?

Is dit allemaal belangrijk? Absoluut, zoals ook aangegeven in de inleiding, bepalen al deze zaken mede het bekomen resultaat, wat ik jullie met zeer veel graagte zal tonen. Laat mij beginnen met het beschrijven en kaderen van 3 essentiële factoren voor het berekenen van verwachte sterfte.

Drie essentiële factoren van verwachte sterfte: bevolkingsgrootte, bevolkingsstructuur en de referentieperiode

1. Bevolkingsgrootte

De eerste belangrijke factor is de grootte van de bevolking (aantal inwoners) en de bijbehorende groeiende bevolking of de bevolkingsgroei. Sinds 1992 is onze totale bevolking van België met 14.7% gestegen. Willen we sterftecijfers tussen verschillende jaren vergelijken, dan moeten we rekening houden met de bevolkingsgrootte. Zo zijn 108.000 doden in 1992 niet hetzelfde als 108.000 doden in 2019, omdat de bevolking in 1992 kleiner was dan de bevolking in 2019[8]. Als cijfers op deze manier gepresenteerd worden, dan spreekt men over een rapportage met ‘absolute’ cijfers. Om een vergelijking tussen verschillende jaren te kunnen maken, dienen we dus rekening te houden met de grootte van de populatie. Op 1 januari 1992 telde België 10.021.997 inwoners en op 1 januari 2019 telde België 11.431.406 inwoners. Willen we een eerste vergelijking qua sterfgevallen maken tussen de verschillende jaren, dan is het correcter te zeggen dat in 1992 1,078% (=(108.000/10.021.997)*100) van de bevolking stierf, terwijl dit in 2019 0,945% (=(108.000/11.431.406)*100) van de bevolking was. Indien de algemene grootte van de populatie in rekening gebracht wordt, dan spreken we over een rapportage van ‘bruto’ cijfers.
Een rapportage met ‘absolute’ cijfers zou tot de conclusie kunnen leiden dat er in 1992 en in 2019 evenveel mensen gestorven zijn, terwijl een rapportage van de ‘bruto’ cijfers een duidelijke daling laat zien. Meer specifiek is de sterfte in 2019 met 12,34% (=(0,945-1,078)/1,078*100) gedaald ten opzichte van 1992. Het gebruik maken van ‘absolute’ cijfers om een vergelijking te maken, is met andere woorden uit den boze, omdat ze niets betekenen.

2. bevolkingsstructuur

Een tweede belangrijke factor in het berekenen van verwachte sterfte, is de bevolkingsstructuur. Met bevolkingsstructuur bedoelt men de leeftijdsverdeling in een bevolking. Het aantal mensen met een bepaalde leeftijd verschilt van jaar tot jaar. Zo is het aantal 10-jarigen in 1992 verschillend van het aantal 10-jarigen in 1993, 1994,…in 2020. Voornamelijk de groep mensen die steeds  ouder wordt, is hierbij belangrijk. In dit opzicht spreken we over de ‘vergrijzing’ van de bevolking, waarmee men bedoelt dat de groep 85+-ers steeds groter wordt en de groep 85- steeds kleiner wordt. Zo is de groep 85-89-jarigen sinds 1992 met 77,5% gestegen, de groep 90-94-jarigen met 137,3% en de groep 95+ met 231,5% gestegen ten opzichte van 2020.
Bij het berekenen van sterftecijfers en het maken van vergelijkingen is dit cruciaal, want als de oudere bevolkingsgroep groeit en de jongere groep daalt, wil dit logisch gezien zeggen dat sterftecijfers zullen stijgen. Het is jammer, maar een mensenleven is nu eenmaal eindig.
Het zo goed mogelijk in kaart brengen van de bevolkingsstructuur (lees: zo nauwkeurig mogelijk) is erg belangrijk en zal een effect hebben op de uitkomst van berekeningen. Zo wordt er vaak gebruik gemaakt, ook door Sciensano, van volgende leeftijdscategorieën: 0-24; 25-44; 45-64; 65-74; 75-84; 85+. Echter, de categorieën zijn vrij ruim en brengen het effect van de bevolkingsstructuur minder nauwkeurig in kaart. Europa vaardigde dan ook een richtlijn uit om gebruik te maken van kleinere leeftijdscategorieën, zijnde: 0; 1-4; 5-9; 10-14;….80-84; 85-89; 90-94; 95+[9] en dit om het effect van de bevolkingsstructuur in het algemeen en de vergrijzing in het bijzonder zo goed mogelijk in kaart te brengen. De effecten van de keuze van grootte van leeftijdscategorieën kan vergeleken worden met de effecten van het gebruik van verschillende ‘meetschalen’ zoals aangegeven in de inleiding. Met andere woorden, hoe nauwkeuriger de bevolkingsstructuur in kaart gebracht wordt, hoe hoger de verwachte sterfte zal zijn en dus hoe lager de oversterfte.
Berekeningen die rekening houden met de bevolkingsstructuur, noemt men ‘voor leeftijd gecorrigeerde sterftecijfers’.

3. De referentieperiode

De derde factor die van invloed is op de berekening van verwachte sterfte, is de referentieperiode of het aantal afgelopen jaar waarop de verwachte sterfte berekend wordt. Op de site van de federale overheid vind je vergelijkingen van 2020 ten opzichte van 2019, maar ook van 2020 ten opzichte van 2017 tot en met 2019 (3 jaar dus)[10]. Sciensano zegt dan weer zich op de sterftecijfers van de laatste 5 jaar te baseren[11]. Om uitspraken te doen over de evolutie van bepaalde aandoeningen baseert men zich soms op de laatste 10 jaar[12] of de laatste 15 jaar[13].
De keuze van de referentieperiode is met andere woorden vrij arbitrair, maar van immense invloed op de berekening van verwachte sterfte en dus over- ondersterfte.
Hoe maken we deze keuze? Waar trekken we de grens? Is 3 jaar of 5 jaar wenselijk of hebben we de laatste 5 jaar geluk gehad qua sterftecijfers? Indien we geluk gehad hebben, zal de berekening van het verwacht aantal doden ook laag zijn en dus stijgt de kans dat er ergens in de jaren nadien oversterfte zal zijn…tenzij we natuurlijk ervan uit gaan dat sterftecijfers alleen maar zullen blijven dalen en dit ook zo verwachten. Dit zou dan meer over onze irrealistische verwachting (gezien de vergrijzing) zeggen, dan over de realiteit.
Is de laatste 10 of 15 jaar als referentieperiode beter of slechter? Het voordeel van langere perioden is dat je natuurlijke schommelingen (betere en slechtere jaren) in sterftecijfers door virussen, door temperatuurschommelingen, enz. beter kunt balanceren, maar er zullen eveneens minpunten tegen ingebracht kunnen worden.
Hoe ver gaan we hierin? In mijn beleving kunnen we niet zeggen dat we in het jaar 2010, 2005 en zelfs 2000 te maken hadden met een gezondheidszorg die zwaar te wensen overliet…hoewel ik ervan overtuigd ben dat technieken verfijnder zijn geworden dan pakweg 20 jaar geleden. Hoe het ook zij, ik denk dat het een interessant en volgens mij ook een noodzakelijk debat is (gezien de immense inbreuken op onze mensen- en grondrechten)…zoals zal blijken uit de berekeningen van over- ondersterfte met verschillende referentieperioden.

Nu ik 3 belangrijke factoren voor de berekening van verwachte sterfte en dus ook van over- ondersterfte geschetst heb, laat ons overgaan naar de zoektocht van Sciensano’s 108.000 verwachte sterfgevallen. 

Verschillende mogelijke berekeningen van verwachte sterfte en dus over-ondersterfte

De 3 bovenstaande factoren maken duidelijk dat het belangrijk is te weten welke cijfers (absolute cijfers, bruto cijfers, naar leeftijd gecorrigeerde cijfers), welke leeftijdscategorieën en welke referentieperiode Sciensano gebruikte voor de berekening van verwachte sterfte.
De site van Sciensano vermeldt dat men zich voor verwachte sterfte baseerde op de ‘normale/gemiddelde sterfte’ van de afgelopen 5 jaar. Gezien ik hier niet kan uit opmaken welk soort cijfers men precies gebruikte, ga ik verschillende mogelijkheden na. Wat betreft de bevolkingsstructuur koos ik voor de door Europa geadviseerde categorieën, later zal ik eveneens Sciensano’s keuze in kaart brengen. Omdat de referentieperiode eveneens een belangrijke factor is, breng ik voor elke berekening verschillende mogelijkheden in kaart, zijnde een periode van de afgelopen 3 jaar (2017-2019); de afgelopen 5 jaar (2015-2019); 10 jaar (2010-2019); 15 jaar (2005-2019); 20 jaar (2000-2019); 25 jaar (1995-2019); en 28 jaar (1992-2019).

Berekeningsmogelijkheid 1: Het gemiddelde van absolute cijfers

Persoonlijk hoop ik vurig dat Sciensano zich voor hun berekening van het verwachte aantal sterfgevallen niet louter baseerde op het gemiddelde van de absolute sterftecijfers. Herinnert u, het zijn de totale sterftecijfers zonder dat er rekening gehouden wordt met bevolkingsgrootte noch met de bevolkingsstructuur. Zoals aangegeven kunnen deze cijfers niet gebruikt worden om vergelijkingen te maken met andere jaren en zeggen ze op zich zeer weinig tot niets over de realiteit. Toch nam ik het zekere voor het onzekere en voerde deze berekeningen uit. De resultaten zijn:

Bovenstaande tabel toont de verwachte sterfte voor 2020 op basis van het gemiddelde van het ‘absoluut’ aantal sterfgevallen van 2017-2019 (1^ste kolom), 2015-2019 (2^de kolom), 2010-2019 (3^de kolom), 2005-2019 (4^de kolom), 2000-2019 (5^de kolom), 1995-2019 (6^de kolom) en 1992-2019 (7^de kolom). De laatste kolom toont de geobserveerde of daadwerkelijke sterfte van 2020.

Op basis van het gemiddelde van ‘absolute’ cijfers van de afgelopen 3 jaar (2017-2019), zouden we 109.673 doden verwachten in 2020, op basis van de afgelopen 5 jaar (2015-2019) zouden we 109.516,6 doden verwachten in 2020, op basis van de afgelopen 10 jaar (2010-2019) zouden we 107.997,6 doden verwachten in 2020, enz.

Op basis van deze gemiddelden kunnen we stellen dat hoe groter onze referentieperiode wordt (aantal jaar waarop het gemiddelde berekend wordt), hoe lager het aantal verwachte doden voor 2020.

De over- ondersterfte wordt berekend door het verwachte aantal doden af te trekken van het geobserveerde aantal doden voor 2020. Volgens de voorlopige sterftecijfers van 2020, is het geobserveerde aantal sterfgevallen 127.134[14]. Over- ondersterfte wordt uitgedrukt in p-scores, wat het percentage over- ondersterfte is. Op basis van de bovenstaande berekende gemiddelden, brengt ons dit tot de volgende cijfers.

Alle groene cijfers in tabel 4 tonen de (leeftijds)categorieën waar er ondersterfte voor berekend werd en de rode cijfers tonen de (leeftijds)categorieën waar er oversterfte voor berekend werd.
Deze tabel vertelt ons dat op basis van het gemiddelde van ‘absolute’ cijfers van de afgelopen 3 jaar (2017-2019),  er 15,92097% mensen ‘meer’ gestorven zijn dan verwacht. Voor de afgelopen 5 jaar (2015-2019), zijn er 16,08651% meer mensen gestorven dan verwacht, voor de afgelopen 10 jaar (2010-2019) zijn er 17,71928% meer gestorven dan verwacht, enz. Ik vermeld alle cijfers na de komma…simpelweg omdat die vele cijfers na de komma veel mensen representeren.

Let wel, zoals ik reeds vermeldde, is het gebruik van gemiddelden van ‘absolute’ cijfers geen ‘realistische’ manier om verwachte en dus ook over- ondersterfte te berekenen, omdat dit soort gemiddelden geen rekening houdt met de bevolkingsgrootte enerzijds noch met bevolkingsstructuur anderzijds!! Deze cijfers zeggen met andere woorden bitter weinig tot niets!

Heeft Sciensano de gerapporteerde oversterfte op deze manier berekend? Ik hoop het niet! Kijkende naar de gemiddelden in tabel 3, zou je kunnen zeggen dat ze het wel deden en dat ze voor een referentieperiode kozen tussen de afgelopen 5 à 10 jaar. Indien ze werkelijk voor de afgelopen 5 jaar gingen en deze berekening van verwachte sterfte hanteerde, dan heeft men overdreven met zo’n 1.516,5 mensen (109.516,6 – 108.000). Keken ze daarentegen naar het gemiddelde van de afgelopen 10 jaar (107.997,6) dan kozen ze voor een afronding naar boven, maar dat wil zeggen dat ze de afgelopen 10 jaar als referentieperiode namen en niet de afgelopen 5 jaar.

Hoe het ook wezen mag, kiezen voor dit soort berekening zou van weinig ethiek en gebrek aan wetenschappelijke integriteit van Sciensano getuigen, omdat men het eventuele gebruik van ‘absolute’ sterftecijfers niet rapporteert noch de beperkingen van het gebruik van ‘absolute’ cijfers.

Iets in mij zei dat het echt niet kan dat een instelling als Sciensano aan deze wetenschappelijke integriteit voorbij zou gaan en dus zocht ik verder naar andere manieren om aan die 108.000 verwachte doden te  komen.

Berekeningsmogelijkheid 2: gebruik maken van de (lineaire) voorspellingsfunctie (forcast) in Excel.

Ik vond een artikel dat mij vertelde dat je veel beter gebruik kunt maken van de (lineaire) voorspellingsfunctie (of forcast functie) in Excel, omdat gemiddelden de neiging hebben om het aantal verwachte doden te onderschatten en dus ‘over’schatten ze de over- of ondersterfte[15].

Wat doet de voorspellingsfunctie in Excel en welke veronderstelling ligt aan de grondslag van deze voorspellingsfunctie? Deze functie volgt een algoritme en voorspelt het verwacht aantal doden voor 2020 op basis van de bevolking binnen een leeftijdscategorie en op basis van het aantal geobserveerde sterfgevallen van de laatste jaren binnen diezelfde leeftijdscategorie enerzijds en voor het totaal aantal anderzijds. Ook hier kan je dus verschillende referentieperioden (op basis van de laatste 3 jaar, de laatste 5 jaar, enz.) definiëren. Excel zoekt een patroon in de data van de afgelopen jaren en doet een voorspelling van het aantal doden voor 2020 gegeven de populatie van 2020.
Deze functie kan je niet zo maar gebruiken, omdat deze (lineaire) voorspellingsfunctie uit gaat van de veronderstelling dat onze data een ‘lineair’ verband vertonen. Dit wil zeer simpel zeggen dat de data een duidelijke stijgende of dalende trend volgen die te situeren zijn op 1 lijn. Indien onze data dus geen lineair verband vertonen, zal de voorspellingsfunctie uit den boze zijn. Lees: de bekomen resultaten kunnen niet als ‘waarheidsgetrouw’ beschouwd worden.

Mijn eerste taak is dan ook na te gaan of onze data een lineair verband vertonen. Het makkelijkst om dit te doen, is door een spreidingsdiagram van onze data te maken. Hiervoor gebruikte ik het programma ‘Power BI Desktop’, omdat het meer grafische mogelijkheden heeft dan Excel. De bekomen spreidingsdiagrammen tonen dat sterftecijfers binnen bepaalde leeftijdsgroepen weldegelijk een lineair verband vertonen (figuur 2 en 3), maar dit is niet zo voor alle groepen noch voor de totaalcijfers en dit is erg problematisch voor de voorspellingsfunctie in Excel. Gezien het me te ver zou voeren om voor elke leeftijdsgroep een spreidingsdiagram te tonen, toon ik naast 2 diagrammen die een duidelijk lineair verband tonen, ook 4 afwijkende diagrammen.

De eerste 2 diagrammen tonen de geobserveerde sterftecijfers van de 95+-ers voor de jaren 1992 tot en met 2019 (figuur 2) en voor de jaren 2015 tot en met 2019 (figuur 3). De 4 volgende diagrammen tonen de sterftecijfers van de totale bevolking voor de jaren 1992-2019 (figuur 4), voor de jaren 2015-2019 (figuur 5), de sterftecijfers van de 65-69-jarigen voor 1992-2019 (figuur 6) en voor de jaren 2015-2019 (figuur 7).
Op de x-as zie je telkens het aantal geobserveerde sterfgevallen, op de y-as staat de bevolking (totale dan wel de bevolking binnen een bepaalde leeftijdsgroep). De bollen geven de verschillende jaren weer.

Figuur 2: spreidingsdiagram sterfte van de 95+-ers voor de jaren 1992 tot en met 2019. De data tonen een stijgend lineair verband, omdat de punten zich op één duidelijke lijn bevinden.

Figuur 3: spreidingsdiagram sterfte van de 95+-ers voor de jaren 2015-2019. De data tonen een stijgend lineair verband, omdat de punten zich op één duidelijke lijn bevinden.

Figuur 4: spreidingsdiagram totale sterfte van de totale bevolking voor de jaren 1992 -2019. Punten wijken af van een duidelijke lijn

Figuur 5: spreidingsdiagram totale sterfte van de totale bevolking voor 2015 tem 2019. Kijk ook naar de locatie van de verschillende jaren, zo bevindt 2015 zich rechts onderaan, 2016 uiterst links, 2017 in het midden, 2018 uiterst rechts boven en 2019 links boven. Het lineaire verband is zoek.

Figuur 6: spreidingsdiagram sterfte van de 65-69-jarigen voor de jaren 1992-2019. Lineair verband is afwezig.

Figuur 7: spreidingsdiagram sterfte van de 65-69-jarigen voor de jaren 2015-2019. Zoek het lineair verband en let op de volgorde van de verschillende jaren.

Gezien de voorspellingsfunctie van Excel het lineaire verband nodig heeft om een ‘realistische’ voorspelling te kunnen doen, mag duidelijk zijn dat gebruik maken van de functie erg bedenkelijke resultaten zal opleveren. Toch wil ik de test uitvoeren, want ik ben nog steeds zoekende naar hoe Sciensano aan een verwachte sterfte komt van 108.000 mensen.

Voor het uitvoeren van deze test, maak ik dus gebruik van dezelfde leeftijdscategorieën en dezelfde referentieperioden zoals ik deed bij de 1^ste berekeningsmogelijkheid. Het nadeel is de afwezigheid van lineaire data, het voordeel (ten opzichte van de gemiddelden van absolute cijfers) is dat deze functie weldegelijk rekening houdt met de populatiegrootte en bevolkingsstructuur. Echter, de resultaten zullen, net zoals bij de 1^ste berekeningsmogelijkheid, betekenisloos zijn. Hier volgen de resultaten:

Tabel 5 zegt ons dat Excel op basis van de laatste 3 jaar (2017-2019) voorspelt dat het aantal doden in 2020 108.721,3 zal zijn. Op basis van de laatste 5 jaar (2015-2019) zouden dit er 109.200,7 mensen verwacht worden te sterven, enz. De vooruitgang ten opzichte van de 1^ste berekeningsmogelijkheid, is dat deze functie rekening houdt met de bevolkingsgrootte (voorlaatste blauwe rij). Meer zelfs, met de voorspellingsfunctie kan je ook de bevolkingsstructuur in rekening brengen. De laatste gele rij laat hiervan het effect zien. Als we dus niet alleen de populatiegrootte in kaart brengen, maar eveneens het effect van de bevolkingsstructuur, dan zegt Excel dat er op basis van de gegevens van de laatste 3 jaar (2017-2019) 109.331,7 mensen voorspeld werden te sterven. Nemen we de laatste 5 jaar dan voorspelt Excel dat het aantal verwachte doden in 2020 111.888,6 zou zijn. Enkel rekening houden met de bevolkingsgrootte, heeft dus weinig effect op de sterftecijfers die vrij stabiel blijven doorheen de jaren (zie voorlaatste blauwe rij voor de verschillende referentieperioden). Het echte effect zit dus in de verschuiving van de bevolkingsstructuur doorheen de jaren (laatste gele rij). Deze vertelt ons dat hoe langer onze referentieperiode is, hoe hoger het verwachte aantal sterfgevallen voor 2020 wordt.

Indien Sciensano dus gebruik maakte van deze voorspellingsfunctie, dan kan de 108.000 verwachte doden (afgerond naar beneden dus, wat zijn immers 721,3 doden?!) alleen verklaard worden als ze zich voor dit cijfer EN baseerden op de laatste 3 jaar (en niet de 5 jaar waar men op hun site naar verwijst) EN men hield geen rekening met de bevolkingsstructuur. Met andere woorden én indien men deze functie gebruikte én men baseerde zich op de laatste 5 jaar, dan doet men een onderschatting van ofwel 1.200,7 sterfgevallen (geen rekening houden met de bevolkingsstructuur, blauwe rij) of een onderschatting van 3.888,6 doden (wel rekening houden met de bevolkingsstructuur, gele rij), wat uiteraard het effect van oversterfte groter maakt!!

Misschien valt er u nog iets op: waar bij de berekening van de gemiddelden van absolute cijfers (tabel 3) het verwacht aantal sterfgevallen voor 2020 lager werd indien we een langere referentieperiode nemen (van 10 jaar, 15 jaar, 20 jaar, 25 jaar en 28 jaar), zien we hier dat indien er rekening gehouden wordt met de bevolkingsstructuur het verwacht aantal sterfgevallen stijgt en dus zal de oversterfte dalen (wat realistischer is)!!! Laat ons dus kijken naar de cijfers van over- ondersterfte op basis van bovenstaande voorspellingen.

Tabel 6 kent dus dezelfde logica als tabel 4. Alle rode cijfers duiden op oversterfte, alle groene op ondersterfte. Op basis van de afgelopen 3 jaar, is de oversterfte 16,28286% of met andere woorden er zijn 16,28286% meer doden geobserveerd dan voorspeld/verwacht. Op basis van de afgelopen 5 jaar, is de oversterfte 13,6255% of er werden 13,6255% meer geobserveerd dan verwacht. De dalende trend indien we langere tijdsperioden nemen voor onze voorspelling mag duidelijk wezen (laatste gele rij). De blauwe voorlaatste rij is het percentage oversterfte, wat rekening houdt met de bevolkingsgrootte, maar niet met de bevolkingsstructuur. Het belang van de bevolkingsstructuur mag duidelijk wezen.

Kijkende naar de referentieperiode 2017-2019, dan zien we een oversterfte van 27,60088% bij de leeftijdscategorie 10-14 jarigen (zie oranje kader). Wat wil dit zeggen? Zoals tabel 5 toont, voorspelt het programma op basis van de cijfers van afgelopen 3 jaar (2017-2019) dat er 48,48901 (afgerond 48 mensen) 10-14 jarigen zouden sterven in 2020. Echter, in realiteit stierven er ‘62’ 10-14 jarigen in 2020. Er zijn dus 14 mensen meer gestorven dan verwacht, wat overeenkomt met 27,60088%. In realiteit stierven er in 2017 ‘66’ 10-14 jarigen, in 2018 ‘55’ en in 2019 eveneens ‘55’, maar het aantal 10-14 jarigen steeg ook elk jaar (zie bijlage 1). Excel herkent dit als een patroon en zegt als de bevolking in die categorie stijgt, dan daalt het aantal verwachte / voorspelde sterfgevallen. Kwestie dat je de logica begrijpt…vandaar ook het belang dat data lineair georganiseerd zijn, maar zoals ik reeds aantoonde in de spreidingsdiagrammen, is dit niet voor alle data het geval, waardoor de voorspellingen van de lineaire voorspellingsfunctie inaccuraat en dus betekenisloos zijn.

Vraag wordt waarom we van dit soort functies zouden gebruik maken als we alle data in handen hebben om de over-ondersterfte op een betere manier te berekenen?

Berekeningsmogelijkheid 3: Gebruik maken van voor leeftijd gecorrigeerde gemiddelden (Belgische bevolkingsstructuur)

Op de site van de statistieken der België[16], op Sciensano[17], op de site http://www.gezondbelgie.be[18], in vooraanstaand wetenschappelijk onderzoek[19] [20] [21] [22] wordt telkens gewezen op het belang te controleren voor de structuur van een bevolking. Zo stelt de site gezondbelgie.be (een site ondersteund door de overheid en Sciensano):

“Het bruto sterftecijfer is het aantal sterftevallen in een bepaald jaar gedeeld door de populatiegrootte. Deze indicator is echter niet zo geschikt om de gezondheid op te volgen, omdat sterfte sterk gerelateerd is met leeftijd. Bruto sterftecijfers in verouderde populaties kunnen daarom toenemen, ook al zou de gezondheidstoestand verbeteren.
Om vergelijking van sterfte-indicatoren tussen verschillende populaties of tijdsperioden mogelijk te maken, dient bijgevolg gebruik gemaakt te worden van schatters die gecorrigeerd zijn voor de leeftijdssamenstelling van de betrokken populaties.”

Controleren voor de structuur van de bevolking, voor leeftijd, wil zeggen dat je voor elke leeftijdsgroep van een bepaald jaar, het gemiddelde gaat berekenen. Op die manier wordt het geobserveerde sterftecijfer vergelijkbaar doorheen de jaren, omdat ze niet meer afhankelijk zijn van de verschillende grootte van een leeftijdscategorie. Bv. in 1992 stierven er ‘991’ 0-jarigen en waren er ‘125.545’ 0-jarigen. In 2020 stierven er ‘228’ 0-jarigen en er waren ‘117.164’ 0-jarigen. Dit zegt niet veel en dus controleren we voor leeftijd. In 1992 stierf 0,789% van de 0-jarigen ((991/125.545)*100) en in 2020 stierf 0,195% van de 0-jarigen ((228/117.164)*100). We kunnen dus met duidelijkheid zeggen dat er in 2020 beduidend minder 0-jarigen stierven in vergelijking met 1992.
Meer specifiek, stierven in 2020 ‘75,28%’ 0-jarigen minder dan in 1992 ((0,195-0,789)/0,789*100).

Wil je dus vergelijkingen maken over de jaren heen, dan dienen we de bevolkingsstructuur in rekening te brengen. Echter, op die manier kunnen we enkel uitspraken doen voor België, maar dit wil niet zeggen dat we deze cijfers kunnen vergelijken met andere (Europese) landen, gezien elk land een andere bevolkingsstructuur heeft. Europa formuleerde dan ook richtlijnen om sterftecijfers Europees te kunnen vergelijken[23]. Voordeel is hierbij dat je Europees kunt vergelijken, maar het bitter weinig zegt over je eigen land. Ik zal dan ook berekeningen doen die zowel van belang zijn voor België en dus breng ik de Belgische bevolkingsstructuur in rekening, maar ik zal dit eveneens doen met de door Europa voorgestelde standaard populatie (=berekeningsmogelijkheid 4). Cijfers zullen verschillen.

Laat mij starten met de berekening van de verwachte sterfte op basis van voor leeftijd gecontroleerde cijfers met de Belgische bevolkingsstructuur. Wederom doe ik dit voor verschillende referentieperioden. Dit levert volgende verwachte sterftecijfers op.

Deze tabel toont het aantal verwachte sterfgevallen voor 2020 per leeftijdscategorie, voor de totale bevolking (enkel rekening houden met de populatiegrootte, blauwe voorlaatste rij) en voor de totale bevolking gecontroleerd voor bevolkingsstructuur (laatste gele rij) op basis van 3 jaar (2017-2020), 5 jaar (2015-2020), enz. De laatste kolom toont de geobserveerde of echte sterfgevallen in 2020.

Indien we dus controleren voor leeftijd (laatste gele rij), dan verwachten we op basis van de cijfers van de afgelopen 5 jaar dat er 116.352,1 mensen zouden sterven in 2020. Op basis van de cijfers van de afgelopen 10 jaar hadden we 120.964,4 mensen verwacht te zullen sterven in 2020, enz. Sciensano’s verwachte 108.000 doden is volledig zoek!

Let wederom op het verschil tussen de 2 laatste rijen! De voorlaatste (blauwe) rij, de verwachte sterfte op basis van de bruto cijfers, houdt dus enkel rekening met de bevolkingsgrootte. De laatste (gele) rij is de verwachte sterfte indien er rekening wordt gehouden met de bevolkingsstructuur EN dus ook de bevolkingsgrootte. Voor de referentieperiode 2015-2019 zorgt deze keuze voor een verschil van 5.171,7 verwachte doden voor 2020!

Vertaald naar over- en ondersterfte:

Nemen we het uitgangspunt van Sciensano waar men zich gebaseerde op de afgelopen 5 jaar voor de berekening van de oversterfte, dan dienen we naar de tijdsperiode 2015-2020 te kijken. Indien we niet controleren voor bevolkingsstructuur dan zien we dat er 14,34934% meer mensen gestorven zijn dan verwacht (blauwe rij), maar indien we wel rekening houden met de bevolkingsstructuur dan hebben we een oversterfte van 9,266646%……..wat een totaal ander cijfer is dan Sciensano vermeldt, zijnde een oversterfte van 16,6%!!!

Berekenen we onze voor leeftijd gecontroleerde gemiddelden op de laatste 10 jaar, dan hebben we een oversterfte van 5,100387%, op de laatste 15 jaar een oversterfte van 0,943675% …en vanaf we 20 jaar en meer…spreken we over een ondersterfte… Misschien is een debat met betrekking tot de keuze van de referentieperiode toch wenselijk, gezien de immense impact van de coronamaatregelen op onze grond- en mensenrechten? (zie ook conclusie) Vergelijk deze cijfers eens met de over- en ondersterfte cijfers uit de andere tabellen …bekomen door andere methoden……welkom in de wereld van de ‘objectieve’ cijfers…maak een keuze…voor ieder een eigen realiteit, welke kies jij?

Hoe kunnen we deze percentages begrijpen? Of welke absolute cijfers zitten achter deze percentages? Voor de periode 2015-2019:

Voor de leeftijdscategorie 10-14, zijn er 62 sterfgevallen geobserveerd en 58,6 voorspeld, een verschil van 3,4 personen (of een oversterfte 5,85%); voor 30-34 jarigen werden er 437 geobserveerd en 436,04 voorspeld, een verschil van 0,96 personen (of een oversterfte 0,21%); voor de 50-54 jarigen werden er 2.478 geobserveerd en 2456,6 voorspeld, een verschil van 21,4 personen (of een oversterfte 0,87%), enz.

Vraag wordt: Heeft Sciensano voor de ‘worst case scenario’ gekozen? Of hebben ze nog een andere manier gebruikt, een manier die geen rekening houdt met de structuur van onze bevolking? Of…???? Zoals ik al schreef, is er nog een optie, namelijk dat Sciensano gebruik maakte van de Europese standaard bevolking (2013).

Berekeningsmogelijkheid 4: Gebruik maken van de Europese Standaard bevolking (2013)

De structuur van een bevolking wordt bepaald door het aantal mensen binnen een bepaalde leeftijdscategorie. Landen zoals Italië en Spanje hebben een grotere oudere (85+) bevolking dan andere landen. Dit wil zeggen dat je bekomen sterftecijfers niet zomaar kan vergelijken met andere landen. Dus net zoals je binnen België de geobserveerde sterfgevallen niet zomaar kan vergelijken over de jaren heen (omwille van het effect van de bevolkingsstructuur in eigen land), kan je de cijfers van België zo maar niet vergelijken met sterftecijfers van andere (Europese) landen. Daarom onderzocht Europa de Europese bevolkingsstructuur en stelde in 2013 een (gereviseerde) Europese bevolkingsstructuur voor. Deze structuur wordt regelmatig herzien, omdat ook binnen Europa de vergrijzing groter wordt. De laatste herziening gebeurde dus in 2013 en dus zal ik voor de volgende berekeningen gebruik maken van de Europese Standaard populatie (2013).

Om dit concreet te maken, geef ik hier de Belgische verdeling in 2020 en de Europese verdeling (2013).

Hoe lezen we deze tabel? De eerste kolom is de echte bevolkingsstructuur van België anno 2020. Deze kolom werd berekend door het aantal mensen per leeftijdscategorie te delen door de totale Belgische bevolking (het zijn de schatters of gewichten van Belgische bevolkingsverdeling). De tweede kolom is de bevolkingsstructuur zoals Europa zou verdeeld zijn (het zijn de schatters of gewichten van de Europese bevolkingsverdeling). Deze waarden zijn terug te vinden in het rapport opgesteld door Europa[24]. Vanaf 2013 kende de Europese bevolking een andere verdeling dan die dateert uit 2010. Op de site van de statistieken van België wordt doorgaans nog steeds deze oudere Europese verdeling gebruikt. Het rapport 2013 maakt het belang van de categorie 95+ duidelijk, die afwezig lijkt te zijn in de verdeling van 2010.
De derde kolom is het aantal mensen per leeftijdscategorie zoals geobserveerd in België in 2020 (dus schatters uit kolom 1 x de totale bevolking). De vierde kolom is de vertaling van de Europese standaard bevolking naar de Belgische bevolking. Deze worden bekomen door het gewicht uit de 2^de kolom te vermenigvuldigen met de volledige Belgische bevolking (bv. voor 0-jarigen: 0,01 x 11.492.641 = 114.926,41). U kunt zien dat ook al lijken de proporties (kolom 1 en 2) sterk op elkaar…de vertaling naar absolute cijfers belangrijke verschillen vertoont, wat het effect is van de vele cijfertjes na de komma.

In mijn zoektocht naar de 108.000 verwachte doden, zoals aangegeven door Sciensano, ga ik dus na of ze misschien gebruik maakten van de Europese Standaard bevolking in plaats van gebruik te maken van de bevolkingsstructuur van België zelf. Zoals reeds aangegeven, heeft dit als voordeel dat je Europees kan gaan vergelijken, maar dat uitspraken voor over- of ondersterfte voor België zelf eigenlijk uit den boze zijn, zoals ook door verschillende wetenschappers aangegeven[25] [26] [27], omdat het schattingen blijven.

Voortgaan op wat Sciensano vermeldt, namelijk dat men zich baseerde op de gemiddelde cijfers van de afgelopen 5 jaar, kom ik wederom niet bij de 108.000 verwachte doden uit. Wel bij 111.744,8 (voor leeftijd gecontroleerde cijfers, laatste gele rij) of 3.744,8 mensen meer dan vermeldt door Sciensano! Vertaald naar onder- of oversterfte krijgen we volgende cijfers:

Indien we gebruik maken van de Europese standaard populatie (2013) is er op basis van de afgelopen 5 jaar een oversterfte van 13,77%, wat zo’n 4,5% hoger ligt dan indien we de bevolkingsstructuur van België zelf in rekening brengen (zie tabel 6, waar de oversterfte 9,26% was).
Zoals reeds gezegd, zeggen deze cijfers bitter weinig over België als dusdanig…het kan enkel iets zeggen over België in vergelijking met andere Europese landen en dan nog dient men voorzichtig te zijn met de interpretatie.

Ik wees reeds herhaaldelijk op het belang van het nauwkeurig in kaart brengen van de bevolkingsstructuur. Het vreemde is dat er zo vaak (oa door Sciensano) gebruik gemaakt wordt van zeer ruime leeftijdscategorieën, waardoor het belangrijk effect van de bevolkingsstructuur gemaskeerd wordt. Zoals de keuze van de meetschaal bij de lengte van landsgrenzen (zie inleiding) ons duidelijk maakte, is de logica dat indien de leeftijdsverdeling ‘ruim’ in kaart gebracht wordt, de verwachte/geschatte sterfte lager zal liggen dan wanneer we deze verdeling ‘nauwkeurig’ in beeld brengen. Laten we dit effect nagaan.

Berekeningsmogelijkheid 5: gebruik maken van ruime leeftijdscategorieën

We gebruiken dezelfde methode als berekeningsmogelijkheid 3, maar passen de leeftijdscategorieën aan naar ruimere categorieën. Waar Europa adviseert om per 5 jaar te werken, wordt er in België vaak gebruik gemaakt van categorieën van 10 en zelfs 25 jaar. Laat ons het effect bekijken.

Vergelijken we bovenstaande tabel met tabel 7 dan zien we dat het gebruik van ruimere leeftijdscategorieën (oranje kader) zorgt voor een lagere verwachte sterfte en dus zal de oversterfte stijgen! Meer specifiek voor de periode 2015-2019 en gebruik maken van nauwkeurige leeftijdscategorieën, dan is de verwachte sterfte 116.352,1 personen (tabel 7). Gebruik maken van ‘ruimere’ leeftijdscategorieën – die het effect van leeftijdsverdeling maskeren – zoals Sciensano doet, levert voor dezelfde periode (2015-2019) 114.684 verwachte doden op (tabel 12). Dit is een verschil van 1.668,1 verwachte sterfgevallen.

Vertaald in over- en ondersterfte krijgen we de volgende cijfers.

Gebruik maken van ruimere leeftijdscategorieën geeft voor de periode 2015-2019 een oversterfte van 10,85593% (laatste gele rij), wat 1,589284% meer is dan indien de bevolkingsstructuur nauwkeuriger in kaart gebracht wordt (tabel 8, laatste gele rij).
Voorts zien we in deze tabel dat er blijkbaar enkel ondersterfte is voor de 2 jongste leeftijdscategorieën (0-24 jaar en 25-44 jaar), wat eveneens een vertekening is zoals blijkt uit tabel 8 die een duidelijker beeld geeft van onder- en oversterfte binnen leeftijdscategorieën.

Gebruik maken van deze ruimere leeftijdscategorie, zegt dat er voor de leeftijdsgroep (45-64), 134,72 meer doden gevallen zijn dan verwacht (tabel 12: geobserveerde aantal – verwacht aantal) voor de referentieperiode 2015-2019. Vergelijken we dit met de resultaten in tabel 7 voor dezelfde leeftijdsgroep (dus van 45 tem 64) en dezelfde referentieperiode, dan zien we dat de oversterfte zich enkel bevindt bij de leeftijdsgroep 50-54 jarigen (de andere groepen tonen ondersterfte) en dat het verschil tussen verwachte sterfte en geobserveerde sterfte 21,375 (afgerond 21) mensen betreft of een verschil van 103,345 verwachte sterfgevallen. Nauwkeurigheid maakt wel degelijk uit! 

Hoe Sciensano aan de verwachte 108.000 doden kwam, blijft mij een raadsel, tenzij zij nog een andere procedure gebruikten om de verwachte sterfte te berekenen natuurlijk. Dat de over- en ondersterfte nog wat kan wijzigen, omdat het aantal geobserveerde sterfgevallen in de eerste maanden van het nieuwe jaar nog kan stijgen omwille van registratie vertragingen, daar kan ik inkomen. Maar de cijfers van voorgaande jaren, waarop de verwachte sterfte berekend wordt, zijn al lang binnen. Mijn vraag dus aan Sciensano, leg uw berekeningen met betrekking tot verwachte sterfte en met betrekking tot over- ondersterfte op tafel aub!

Alle gekheid op een stokje: laat ons nog een effect op over- ondersterfte in kaart brengen, een effect waar we in 2020 mee te kampen hadden…namelijk de hittegolf van augustus. Willen we dichter komen bij het effect van covid, dan lijkt me dit niet oninteressant. Let, hiermee zeg ik niet dat indien we de sterfgevallen van de hittegolf in rekening brengen, we het effect van het ‘virus zelf’ kennen. Het in rekening brengen van de hittegolf geeft enkel een beter zicht op het effect van de hele covid-situatie, zijnde EN het virus EN de genomen maatregelen! In een volgend schrijven zal ik op zoek gaan naar het “ware” effect van het virus zelve.

Berekeningsmogelijkheid 6: verwachte sterfte gecontroleerd voor de hittegolf

Gezien Sciensano zo vriendelijk geweest is de sterfgevallen van de hittegolf van augustus 2020 in kaart te brengen, is het ook niet oninteressant om naar onze oversterfte te kijken indien we de sterfgevallen ten gevolge van deze hittegolf eruit filteren. Reden mag misschien duidelijk zijn, een beter beeld van de oversterfte krijgen, gezien de maatregelen die onze overheid al maandenlang oplegt…met inhakkende inbreuken op onze mensen- en grondrechten. Zie hier de berekeningen zonder de slachtoffers van de hittegolf van augustus 2020.

Op de site van Sciensano[28] lezen we dat de hittegolf van augustus 2020 ‘1.460’ extra doden veroorzaakte in ‘alle’ bevolkingsgroepen, namelijk 742 bij de 85+ bevolking en 600 voor de bevolking in de 65-84 categorie. Dit leert mij dat in de categorie 0-64 er eveneens 118 mensen gestorven zijn ten gevolge van de hittegolf. Het belang van een nauwkeurig zicht op de bevolkingsstructuur mag hopelijk duidelijk zijn en dus zorgde ik voor een verdeling (niet wetende dat deze verdeling effectief klopt) volgens de leeftijdscategorieën zoals voorgesteld door Europa. Sciensano zegt dat er in elke bevolkingsgroep doden vielen ten gevolge van de hittegolf. Ik opteerde dan ook voor een evenredige verdeling.

Het spreekt voor zich dat mijn verdeling uit kolom 1 in realiteit anders verdeeld zal zijn, maar deze gegevens worden nergens gepubliceerd en dus opteerde ik om de aangegeven cijfers van Sciensano evenredig te verdelen over alle categorieën.

De verwachte sterfte is uiteraard dezelfde zoals weergegeven in tabel 7 (berekeningsmogelijkheid 3), enkel de geobserveerde sterfte wijzigt, gezien we de slachtoffers van de hittegolf van de geobserveerde sterfgevallen per leeftijdscategorie aftrekken. Wat is dan de onder- en oversterfte voor 2020?

Als we de oversterfte berekenen op de afgelopen 5 jaar en rekening houden met de bevolkingsstructuur van België, dan daalt de oversterfte met 1,25% indien we de sterfgevallen ten gevolge van de hittegolf in mindering brengen (laatste gele rij). Indien we de oversterfte zouden berekenen op basis van de afgelopen 15 jaar, dan zorgt het in vermindering brengen van de sterfgevallen door de hittegolf niet meer voor een algemene oversterfte, maar wordt het plots ondersterfte. De oversterfte situeert zich volledig bij de 80+-ers.

 
Conclusie en bedenkingen

Laat mij starten met een klein overzicht van de verwachte sterfte en oversterfte voor 2020 met verschillende berekeningsmogelijkheden en enkel voor de referentieperiode 2015-2019 (tabel 16). Het ene cijfer kan als meer ‘realistisch’ beschouwd worden dan het andere cijfer, maar indien de context van de berekening meegegeven wordt, zijn ze in se allemaal “waar”, ook al zijn sommige resultaten niet realistisch. Het probleem is dan ook dat de context van berekeningen niet weergegeven wordt in de rapportage van resultaten, waardoor het maken van vergelijkingen onmogelijk is. Op deze manier krijgen we een getrek en geduw tussen “waar” en “onwaar”, terwijl het over “realistisch” en “onrealistisch” zou moeten gaan.
Welk uiteindelijk resultaat “gekozen” wordt, hangt dus af van de beweegredenen van een onderzoeker, wat de ‘objectiviteit’ van onderzoek in het algemeen en van cijfers in het bijzonder op de helling zet. Misschien begrijpt u nu discussies tussen onderzoekers beter? Misschien begrijpt u nu waarom resultaten van onderzoek zo divers zijn?
Let, ik spreek hier enkel over mogelijke verschillende resultaten met betrekking tot ‘jaar’-gemiddelden en niet eens over dag-, week-, 2-weekse gemiddelden, die door de experten, gesproken en geschreven pers, allemaal door elkaar gebruikt worden. Net zoals je jaarberekeningen niet zomaar met elkaar kan vergelijken, kan je dat ook niet met dag-, week- of 2-wekelijkse resultaten…laat staan dat deze zomaar onderling kunnen vergeleken worden.
Het niet consistent en transparant zijn in rapportage van resultaten zorgt voor veel verwarring en paniek bij een groot deel van de bevolking…en bij onze leidinggevenden van het land. Vraag wordt: Willen we een realistisch dan wel een ‘opgepompt’ resultaat? En wat doen we met onze verwachtingen? Is het realistisch te blijven streven naar ondersterfte terwijl een populatie blijft vergrijzen? Of dienen we onze verwachtingen bij te stellen?
Mijns inziens wordt de noodzaak “ethisch” keuzes te maken hoog dringend, waar ethisch verwijst naar het zo goed mogelijk benaderen van de realiteit. Debat rond de keuze van cijfers (absolute, bruto, voor leeftijd gecontroleerde cijfers), van leeftijdscategorieën en referentieperiode dient zich aan binnen een ruimer en fundamenteler debat, zijnde: Welke soort maatschappij wensen we te creëren en met welk mensbeeld willen we dat doen?

Dit schrijven had als focus de zoektocht naar Sciensano’s 108.000 verwachte doden voor 2020. Op hun site kunnen we lezen dat men zich voor de verwachte sterfte baseerde op de normale/gemiddelde sterfte van de afgelopen 5 jaar. Ik opperde dat er zeer veel berekeningsmogelijkheden zijn, maar dat de ene berekeningsmogelijkheid meer ‘realistisch’ is dan de andere berekeningsmogelijkheid. Indien we de realiteit zo nauwkeurig mogelijk willen benaderen, dan dienen we rekening te houden met de bevolkingsstructuur of leeftijdsverdeling van de Belgische bevolking. Doen we dit, dan kunnen we onmogelijk spreken van een oversterfte van 16,6%, eerder spreken we dan van een oversterfte van 9,3% als we onze berekeningen baseren op de laatste 5 jaar. Controleren we voor het effect van de hittegolf, dan hebben we nog een oversterfte van 8,01%. Nemen we een langere referentieperiode dan de afgelopen 5 jaar, wat bij evoluties van sterfte niet ongewoon is, dan daalt de oversterfte zienderogen. Hiermee lijkt het dat Sciensano een overschatting deed van minstens 7,3% of een overdrijving van bijna 50% van de oversterfte….als het streven de benadering van de realiteit is.

Sciensano’s 108.000 verwachte sterfgevallen werd met geen enkele methode gevonden als men zich – zoals hun site stelt -baseerde op de laatste 5 jaar. Dit is erg vreemd, want sterftecijfers van de afgelopen 5 jaar zijn al lang binnen. De methode die het dichtst aansluit bij hun cijfers, is de methode die gebruik maakt van gemiddelden van absolute cijfers, een methode die erg bedenkelijk is, gezien ze noch de bevolkingsgrootte noch de bevolkingsstructuur in rekening brengt. Wat zeggen deze cijfers dan eigenlijk? Indien berekeningen op absolute cijfers de algemeen aanvaarde manier is, dan wordt het misschien hoog tijd deze manier van berekenen in vraag te stellen? Het is uiteraard mogelijk dat Sciensano nog een andere berekeningsmanier gebruikte voor verwachte sterfte. Indien dit zo is, zou het erg wenselijk zijn dat deze berekening op tafel komt!

Mijn poging te achterhalen hoe over- ondersterfte tijdens andere jaren berekend werd in België, heeft niets opgeleverd. Wel lees ik oa op de site van de statistieken van federale overheid (www.statbel.fgov.be) en op de site gezondbelgie.be, een site ondersteund door de federale overheid en door Sciensano, hoe belangrijk het is om de bevolkingsstructuur in rekening te brengen, willen we vergelijkingen maken tussen populaties en/of verschillende tijdsperioden. Ik kan mij dan ook niet ontdoen van het feit dat Sciensano wel degelijk op de hoogte is van het effect van deze uiterst belangrijke factor in de berekening. Echter, in de pershoek van hun site, vind ik geen enkele omkadering van hun berekeningen noch nuancering van hun gerapporteerde cijfers daterende van 15/01/2021.

Hiermee heb ik mijn tweede doel van dit schrijven omkaderd, namelijk aantonen dat de berekening van onze oversterfte zoals gepresenteerd door Sciensano dringend in vraag moet gesteld worden.

Met betrekking tot het eerste doel, hoop ik dat diegenen die de moeite hebben gedaan zich door dit rapport te worstelen, ten minste vragen beginnen te stellen aangaande de ‘objectiviteit’ van onderzoek. Ik stipte slechts 2 bevindingen van de vele andere bevindingen/bedenkingen binnen wetenschappelijk onderzoek aan, namelijk resultaten zijn afhankelijk van de gebruikte meetschaal (zoals de keuze van leeftijdscategorieën) en resultaten zijn afhankelijk van hoe nauwkeurig data gepresenteerd en geanalyseerd worden (al dan niet rekening houden met bevolkingsstructuur)! Beide zaken hebben rechtstreeks te maken met de ‘subjectieve’ keuzes van onderzoekers en / of instellingen die de resultaten publiceren. Het zijn dus de mensen zelf die resultaten vormgeven en niet de cijfers op zich! Veel hangt af van de ethische houding van een onderzoeker…willen ze de realiteit zo goed mogelijk benaderen of willen ze dat resultaten hun denken zo veel mogelijk ondersteunt, ook al zou dit willen zeggen dat resultaten bitter weinig met de realiteit te maken hebben?

Het is in deze context dat ik stel dat cijfers een realiteit eerder creëren dan een realiteit ontdekken en beschrijven. Het is voornamelijk de persoon achter de data die deze realiteit bepaalt. De veronderstelde ‘objectiviteit’ van data, van onderzoek dient in vraag gesteld te worden. Gezien de immense maatschappelijke consequenties van de “keuze” van resultaten (lees het teniet doen van mensen- en grondrechten) wordt een debat omtrent de plaats van wetenschappelijk onderzoek binnen de besluitvorming hoogst noodzakelijk! Op dit moment lijkt het dat enkel onderzoek dat aansluit bij de besluitvorming, in aanmerking komt op publieke fora, wat voor mij wil zeggen dat de gecreëerde realiteit kost wat kost in stand moet gehouden worden, ongeacht ze realistisch is. ‘Waarom’ is dan de volgende vraag, waar alleen de aan het woord zijnde experten en onze besluitvormers een antwoord op kunnen geven.

De huidige maatregelen, die zijn verantwoording deels vindt in de ernst van de door Sciensano’s gerapporteerde oversterfte, maken kaphout van onze mensen- en grondrechten. Vraag wordt of u op basis van deze gegevens nog steeds dezelfde keuzes zou maken? En zo ja, laat ons verder debatteren rond de manier van berekening van oversterfte in het algemeen. Wenst u een realistisch beeld of wenst u een gecreëerd beeld dat eerder ruikt naar het aanzwengelen en in stand houden van paniek en het grote gelijk van de experten van dienst?

Vooraleer u een antwoord formuleert, sta mij toe deze vragen nog wat extra te kaderen. In 2017 hadden we te kampen met meer sterfte ten gevolge van de griep, ook toen was de heer Van Ranst aan het woord in de media. In Het Laatste Nieuws vond ik volgende verwoording van hem terug: “Het gaat vooral om “stokoude mensen” van 85 jaar of ouder, zegt hij, die door de griep iets vroeger dan normaal sterven. “Het aantal verloren levensjaren is dus niet zo impressionant”, klinkt het.”[29]

Inderdaad, er is nog een andere manier om naar ‘oversterfte’ te kijken en dat is door naar ‘het verlies van potentiële levensjaren’ te kijken, ook bekend als Potential Years of Life Lost (PYLL). In deze berekening worden de “stokoude, stokstokoude en stokstokstokoude” (lees: 85-89 jarigen, 90-94 jarigen en de 95+-ers) mensen niet meegerekend, omdat de redenering is dat elke maand of jaar deze oudjes extra leven, een gewonnen maand of jaar is en geen verloren maand of jaar. De berekening van verlies van potentiële levensjaren heeft dus betrekking op de jongere populatie en zelfs doorgaans de populatie van 0 tem 75 jaar[30] [31]. Alle levensjaren daarboven tellen niet mee in deze berekening. Laat ons stellen dat deze redenering, die amper 3 jaar geleden nog geldig was, in huidige covid-tijden volledig zoek lijkt. Ik presenteer u hier dan ook deze berekeningen.

Gezien de levensverwachting voor de ganse Belgische bevolking (mannen en vrouwen) 81,8 jaar[32] is en gezien ik uitspraken wil doen over de evolutie hiervan voor België, neem ik als bovenlimiet 85 jaar (ruimschoots boven de gemiddelde leeftijd en boven de doorgaans genomen limiet van 75 jaar). Ik kijk met andere woorden naar het verlies van potentiële levensjaren voor de 0 tot 85 jarigen. De logica is dat indien iemand behorende tot de 0-jarigen sterft, er een potentieel verlies is van 84,5 levensjaar (85 jaar – 0,5 jaar). Een sterfgeval dat behoort tot de categorie 1-4 jarigen, heeft een verlies van 83 levensjaren (85 jaar – 2 jaar), enz. Men kijkt dus naar de gemiddelde leeftijd van een leeftijdscategorie en die gemiddelde leeftijd wordt afgetrokken van onze bovenlimiet, hier zijnde 85 jaar. Mensen die jong sterven krijgen op deze manier een zwaarder gewicht in deze berekening, dan oudere mensen. Al de verloren levensjaren worden opgeteld en gedeeld door de totale populatie 0-85 jarigen (= PYLL rate of PYLL verhouding). Dit resultaat wordt dan vermenigvuldigd met (in ons geval) 100.000[33] en zo hebben het verlies aan potentiële levensjaren per 100.000 inwoners. Ik doe dit voor de jaren 1992 tem 2020. Hier zijn de resultaten.

Bovenstaande tabel toont voor elk jaar vanaf 1992 het verlies aan potentiële levensjaren of met andere woorden het vroegtijdig sterven (voor 85 jaar) uitgedrukt in ‘jaren’ per 100.000 inwoners. Ik maak een onderscheid tussen het potentiële verlies met 0-jarigen en zonder 0-jarigen, omdat er in onderzoek nogal wat gediscussieerd wordt of babysterfte (jonger dan 1 jaar) al dan niet moet worden meegerekend. De reden hiervoor is dat er bij babysterfte andere doodsoorzaken verondersteld worden dan bij mensen boven 1 jaar. Onze federale overheid rekent de 0-jarigen er wel bij en dus vermeld ik ze hier ook.

Wat tabel 17 toont, is dat er sinds 1992 telkens een daling te constateren is en dat 2020 een stijging kent die gesitueerd kan worden tussen 2015 en 2016 (indien de 0-jarigen meegerekend worden). Los van de vraag of we – gezien de immer stijgende vergrijzing – ondersterfte kunnen blijven verwachten, is de vraag hier of de geobserveerde stijging van 2020 spectaculair is? Of past het in de redenering dat na ondersterfte, oversterfte kan verwacht worden? En moeten we misschien onze verwachtingen niet dringend bijstellen?

Laat ons kijken hoe spectaculair de stijging van verlies aan potentiële levensjaren is. Ik volg dezelfde berekeningslogica als weleer. Ik vergelijk het verlies aan potentiële levensjaren van 2020 met het verwachte verlies aan potentiële levensjaren voor verschillende referentieperioden (tabel 18) en kijk naar de grootte van winst dan wel verlies (tabel 19) aan levensjaren.

De voorlaatste rij toont het verwachte verlies aan potentiële levensjaren voor de populatie 0-85 jarigen voor verschillende referentieperioden, de laatste rij toont het verwachte verlies aan potentiële levensjaren voor de populatie 1-85 jarigen voor verschillende referentieperioden en de laatste kolom toont het geobserveerde verlies aan potentiële levensjaren voor 2020 (vermenigvuldigen we deze cijfers met 100, dan krijgen we percentages; vermenigvuldigen we deze cijfers met 100.000, dan krijgen we het verlies van potentiële levensjaren per 100.000 inwoners).

Hoe spectaculair is de stijging of daling ten opzichte van andere jaren:

De groene cijfers geven een daling aan, wat wil zeggen dat er voor die categorieën extra winst in potentiële levensjaren is gemaakt in 2020 ten opzichte van de verwachting berekend met verschillende referentieperioden. De rode cijfers geven een stijging aan, of een extra verlies aan potentiële levensjaren in 2020 ten opzichte van de verwachting berekend met verschillende referentieperioden. Ook hier geldt, hoe langer we de referentieperiode nemen, hoe minder het extra verlies of hoe groter de extra winst aan potentiële levensjaren. Ten opzicht van het gemiddelde van de afgelopen 5 jaar (2015-2019) hebben we voor de populatie 0-85 jarigen een daling of een extra verlies van 2,9%; ten opzichte van het gemiddelde van de afgelopen 10 jaar (2015-2019) hebben we een stijging of een extra winst van 1,4%.

Laat mij voor het begrip van deze abstracte cijfers, een vertaling doen naar het concrete verlies van aantal levensjaren enerzijds en het concreet aantal mensenlevens anderzijds. Ik zal dit enkel doen voor de stijgende (rode cijfers) van referentieperiode 2015-2019.

Tabel 19 toont dat er voor de leeftijdscategorie 10-14 jaar (periode 2015-2019) een stijging van PYLL rate is met 5,85%. Deze 5,85% komt overeen met een concreet extra verlies van 248,7 jaar (= (geobserveerde PYLL rate 2020 – verwachte PYLL rate)*bevolking 2020 van de categorie 10-14 jaar). 248,7 jaar onder de categorie 10-14 jarigen, komt overeen met een extra verlies 19,89 mensenlevens van gemiddeld 12,5 jaar (= 248,7 / 12,5 (12,5 is de gemiddelde leeftijd in de categorie 10-14 jarigen)).  Een stijging van 0,21% voor de 30-34-jarigen komt overeen met 743,30 levensjaren, wat dan weer te vertalen valt als een extra verlies van 22,87 mensenlevens van gemiddeld 32,5 jaar (=743,30/32,5 (32,5 is de gemiddelde leeftijd in de categorie 30-34 jarigen)), enz.

Voor het totaal 0-85 jarigen is de geobserveerde stijging van 2,98% te vergelijken met een extra verlies van 677,276 mensenlevens (met een gemiddelde leeftijd van 42.5 jaar) ten opzichte van het verwachte verlies gebaseerd op het gemiddelde van de laatste 5 jaar, voor het totaal 1-85 jarigen is de geobserveerde stijging van 4,8% te vergelijken met een extra verlies van 1.062,05 mensenlevens (met een gemiddelde leeftijd van 42 jaar) ten opzichte van het verwachte verlies gebaseerd op het gemiddelde van de laatste 5 jaar.

Met andere woorden, het desastreuze jaar 2020, kende een extra verlies van 677 mensenlevens met een gemiddelde leeftijd van 42,5 jaar (of 28.784,23 jaar/de gemiddelde leeftijd van 42,5 jaar) voor de populatie 0-85 jarigen in vergelijking met afgelopen 5 jaar. Durven we daarentegen te kijken naar de laatste 10 jaar, dan heeft het desastreuze jaar 2020, een extra winst van zo’n 336 mensenlevens van gemiddeld 42,5 jaar voor de populatie 0-85 jarigen. Rechtvaardigen deze cijfers ons verlies van mensen- en grondrechten?

Zoals ik al zei, wordt er doorgaans voor de PYLL gekeken naar de populatie 0-75 jarigen (zo ook door onze overheid[34]). Ik voerde deze berekeningen eveneens uit, waarvan u de analyse in bijlage 2 terugvindt. Ik geef hier enkel de algemene resultaten mee. Algemeen zien we inderdaad een kleine stijging in het verlies van potentiële levensjaren ten opzichte van 2019, maar niet ten opzichte van alle andere jaren (bijlage 2a). Het nooit geziene jaar 2020 heeft voor de populatie 0-75 jarigen enkel extra winst in potentiële levensjaren opgebracht en dit voor alle referentieperioden (bijlage 2c). Houden we rekening met de slachtoffers van de hittegolf dan wordt deze winst alleen maar groter (bijlage 2d).

Wat verder opvalt, is dat we zeer veel geluk gehad hebben in 2019, die een sterkere daling in sterfte kende dan andere jaren. Hiermee kunnen we veronderstellen dat de grootte van onze oversterfte van 2020 deels te verklaren is door de grote ondersterfte van 2019, omdat verwachte sterfte berekend wordt op het gemiddelde van afgelopen jaren. Als we met andere woorden onze berekeningen uit berekeningsmogelijkheid 3 zouden uitvoeren zonder 2019, dan kunnen we veronderstellen dat de oversterfte wederom daalt. De uitgebreide analyse vindt u terug in bijlage 3, ik schets hier enkel de algemene resultaten:

De grote ondersterfte van 2019 toont zich in een extra overschatting van oversterfte in 2020. Baseren we de berekeningen voor over- ondersterfte op de periode 2016-2018 (3 jaar) en controleren we voor de bevolkingsstructuur, dan zakt het percentage oversterfte van 11,41% (2017-2019) (tabel 8) naar 9,47% (bijlage 3b); voor de periode 2014-2018 (5 jaar) zakt het percentage oversterfte van 9,26% (2015-2019) (tabel 8) naar 7,85% (bijlage 3b); en voor de periode 2009-2018 (10 jaar) zakt het percentage oversterfte van 5,1% (2015-2019) (tabel 8) naar 3,31% (bijlage 3b).
Houden we rekening met de slachtoffers van de hittegolf 2020, dan zakt de oversterfte voor de periode 2016-2018 naar 8,21%, voor 2014-2018 wordt dit 6,61% en voor de periode 2009-2018 zakt de oversterfte tot 2,12% (bijlage 3c).
Moesten we dezelfde redenering toepassen op de PYLL berekeningen dan zal het extra verlies enkel dalen en de extra winst enkel stijgen….

Laat mij opnieuw de vraag stellen: Zijn de genomen maatregelen, die zo inhakken op onze mensen- en grondrechten, in proportie met de cijfers? Of wordt het hoog tijd dat debat mogelijk wordt?

Het standpunt omtrent onze ‘stokoude, stokstokoude en stokstokstokoude’ populatie van de experten van dienst en onze beslissingsnemers is op zijn minst dubieus te noemen. Berekeningen zoals de PYLL, waar enkel de jongere bevolking van tel is, verklaart misschien de houding en dus de (tanende) reacties tijdens de eerste lockdown met betrekking tot woonzorgcentra. Te kort aan materialen, de impliciete en expliciete richtlijnen met betrekking tot ziekenhuisopnames van deze populatie, het opsluiten van ouderen van dagen in hun kamers, de smeekbeden omdat men dorst of honger heeft, omdat men verzorging nodig heeft, enz. We kennen ze nog allemaal die schrijnende verhalen. Verhalen die betekenis krijgen in het licht van berekeningen zoals de PYLL. De oproep van weleer dat we het voor deze mensen deden, strookte niet met de realiteit. Waarschijnlijk hebben de hevige reacties van de bevolking de kar doen keren, met als gevolg dat de ouderen van dagen nog steeds opgesloten worden …hopelijk in betere omstandigheden dan weleer.

Echter, wat er blijkbaar niet beseft wordt, is dat de ommekeer in houding naar de oudere bevolking, slechts een andere broek van hetzelfde laken is. Het toont onze houding naar de ouderen van dagen. Ze tellen simpelweg niet meer mee in onze maatschappij. Van zodra wij mensen een bepaalde leeftijdsgrens overschrijden, verliezen we blijkbaar onze stem, ons mens-zijn. We maken de cirkel terug rond, als kind heb je weinig in de pap te brokken wegens te jong, als oudere verlies je zeggingskracht, je keuzevrijheid wegens te oud en dit is misschien wel het meest wrede wat we als maatschappij kunnen doen. De richtlijnen ten opzichte van onze ouderen van dagen, zowel deze van de 1^ste als van de 2^de lockdown, zetten deze positie van onze maatschappij enkel in de verf.  Wordt het niet hoog tijd dat de ouderen van dagen terug gehoord worden? Wordt het geen tijd dat zij terug een stem krijgen over hun eigen leven? Heeft u zich al af gevraagd of zij het de moeite waard vinden al maanden af- en opgesloten te worden voor een beetje rek in kwantiteit zonder kwaliteit? Wanneer heeft iemand recht om te mogen sterven? Mogen zij niet kiezen hoe zij hun laatste levenstijd wensen door te brengen? Welke keuze zou u voor uzelf en voor uw naaste wensen en maken?

De keuzevrijheid geldt natuurlijk niet alleen voor onze oudere bevolking, maar voor de hele bevolking. Is het niet de taak van leidinggevenden van een democratisch land deze keuzevrijheid als hoogste goed te beschouwen en te beschermen? Diegenen die zichzelf en hun naasten wensen te beschermen moeten daartoe de mogelijkheid hebben, maar diegenen die een andere keuze maken voor zichzelf en hun naasten zouden dit eveneens in alle vrijheid moeten kunnen doen. De taak van de leidinggevenden van ons land ligt in het creëren van beide mogelijkheden. De taak ligt in het beschermen en ondersteunen van onze democratische waarden, een moeilijke opdracht, maar daarvoor tekende u ook op het moment dat u voor deze loopbaan koos. Op dit moment wordt deze taak niet uitgevoerd. Er wordt voor een autoritaire positie gekozen, waarin men de bevolking behandelt als kleine kinderen, die niet in staat zijn beslissingen te nemen over hun eigen leven en dat van hun naasten. De mensen- en grondrechten van de burgers wordt ontnomen, omdat men meent het beter te weten in hun plaats…en dit op basis van dubieuze resultaten.

Het zou correcter zijn te zeggen dat onze rechten ontnomen worden, omdat men meent dat het nemen van deze maatregelen ‘economisch’ minder schade berokkent dan wanneer deze maatregelen niet genomen zouden worden. Hiermee refereer ik naar het rapport daterend uit 2019, zijnde a World at risk[35], van de ‘Global Preparedness Monitoring Board’, een relatief nieuw orgaan van de WHO en de World Bank. Dit rapport schets impliciet en expliciet het invoeren van de huidige (wereldwijd) genomen maatregelen, maar de grondgedachte van dit rapport is hoofdzakelijk ‘economisch’ overgoten door een schijnlaagje humanitaire beweegredenen. Vergeet niet beste besluitvormers dat ook dat rapport gestoeld is op wetenschappelijke “veronderstellingen”, op “voorspellingen”…en zelfs niet op iets wat zich al (in deze veronderstelde schaal) heeft voorgedaan. Dit houdt in dat de onzekerheden en mogelijkheden met betrekking tot onderzoeksresultaten geschetst in hun rapport, nog onzekerder en nog groter zijn….. wat misschien de reden is waarom de WHO en de wereldbank in het rapport duidelijk stellen dat zij niet verantwoordelijk zijn voor de interpretatie van hun rapport en dat zij ook niet verantwoordelijk kunnen gesteld worden voor de eventuele schade die het gebruik zou kunnen teweeg brengen (pagina 1 van het rapport)…. Kort door de bocht gesteld, is de wereld niet op één nacht tijd (start van de epidemie) ethischer geworden.

Naast de experten van dienst en onze leidinggevende wil ik mij ook richten tot de groep mensen die al maandenlang elk debat uit de weggaan, die al maandenlang niet op zoek gaan naar de realiteit, maar een loutere kritiekloze spreekbuis vormen van experten van dienst, namelijk de media in het algemeen en onze journalisten in het bijzonder. Wat ben ik al kwaad geweest op u! Hoe bent u in staat uw essentiële plichten[36] als journalist aan te kant te schuiven? Mijn onbegrip zorgde ervoor dat de term ‘journalistiek’ een scheldwoord werd, eerder dan een eerbare job met een nobele missie.

Maar dan ging er mij iets dagen en de individuele journalist kreeg terug een menselijk gedaante, wat niet wil zeggen dat ik uw praktijken ondersteun. Ik besefte dat u als individu ook maar een radertje bent in een groter systeem, een systeem dat onze mensheid meer en meer de das omdoet. Daarom richt ik mij veel beter tot de CEO’s van onze mediakanalen, want het zijn zij die veel meer tools hebben dit tij te keren.

Beste CEO’s der medialand, richt uw blik op van de financiële balansen, KPI’s (Kritieke Prestatie Indicatoren) en andere Excel-aangelegenheden en kijk naar de wereld der ethiek en essentiële plichten der journalistiek… of tracht althans een balans te vinden, want dat is uw taak. Ik begrijp dat krantenkoppen alla “Bijna 18.000 overlijdens meer dan verwacht: oversterfte 2020 te wijten aan covid-19 en de hittegolf” (De morgen), “De ware impact van corona” (De Tijd), “2020 is nu al het dodelijkste jaar sinds de Tweede Wereldoorlog” (VRT nieuws), “Ruim 16 procent meer overlijdens dan verwacht in 2020” (De Standaard), enz. beter verkopen dan minder spectaculaire titels die eerder blijk geven van een meer realistisch beeld. Toch is het blootleggen van deze realiteit uw job, het zou de job van uw werknemers moeten zijn. U zou de essentiële plichten der journalistiek als hoofd KPI dienen te beschouwen en niet uw financiële balansen. U zou uw journalisten moeten aanmoedigen de realiteit boven water te krijgen, zoals jullie ‘essentiële plichten’ dat ook stellen.

Het zijn de financiële beweegredenen waaronder onze maatschappij lijdt, het blijkt in essentie deze financiële grond te zijn waardoor onze mensen- en grondrechten teniet worden gedaan. En u stelt hier geen enkele vraag bij…of vindt u van wel? En zo ja, hoe komt het dat geen enkel mediakanaal de geponeerde cijfers van Sciensano onderzocht en bevraagd heeft? Beseft u dat u mede verantwoordelijk bent voor het verspreiden van informatie die bitter weinig met de realiteit te maken heeft? Beseft u dat u mede verantwoordelijk bent voor brainwashing van een bevolking?

Aan de individuele journalist in dit land en elders, ik begrijp dat u graag uw job en inkomen wenst te behouden, u zal immers ook monden moeten voeden, leningen en rekeningen moeten betalen. Maar als er in het diepst van uw zijn twijfels rijzen rond de manier van berichtgeving, vraag ik u uw stem te laten horen. Niet alleen, want alleen zult u de dupe zijn van het grotere (kapitalistische) systeem, wel in groep. In groep sta je altijd sterker. Begrijp me niet verkeerd, ik doe geen oproep voor barbaarse en gewelddadige verzetspogingen…want als de geschiedenis in het algemeen en Martin Luther King in het bijzonder ons iets geleerd hebben, dan is het de kracht van en masse ‘geweldloos verzet’.

Of er sprake is van oversterfte en hoe groot deze gezien kan worden, hangt af van subjectieve keuzes der berekening, aannames en verwachtingen. Ook al beslissen we dat er sprake is van oversterfte, dan nog wil dit niet ‘automatisch’ zeggen dat deze oversterfte kan verklaard worden door het virus-zelve, wel door de hele situatie, zijnde EN virus EN maatregelen. Om uit te zoeken hoeveel van de oversterfte kan verklaard worden door het virus zelf, is ander onderzoek nodig. Het is deze lijn van onderzoek die ik in een volgend schrijven onder de loep zal nemen. Wat ik alvast wel kan zeggen is dat het een moeilijke zoektocht zal zijn voor ons België-land daar Sciensano relevante informatie/data aangaande zulk onderzoek niet duidelijk rapporteert. Zo publiceren ze aangaande covid verschillende leeftijdscategorieën voor sterfte en besmettingen, geen leeftijden bij hospitalisaties en tests, geen duidelijkheid of de ‘vermoedelijke gevallen’ van de 1^ste periode uit de dataset verwijderd werden, dan wel in een andere file opgenomen werden, geen duidelijkheid wie enkel getest werd en wie getest en klinisch geëvalueerd werd, geen duidelijkheid rond analyses van PCR-testing in het algemeen en van Ct-waarden (cycle threshold) in het bijzonder, enz. Daarom kunnen we enkel spreken van ‘schijntransparantie’ van Sciensano, maar dit zal mij niet beletten de speurtocht aan te gaan.

Ik heb gezegd.

Bijlagen

Bijlage 1: geobserveerde sterfte en bevolking van de 10-14 jarigen van 1992 tot en met 2020

Bijlage 2: Analyse verlies aan potentiële levensjaren voor de Belgische populatie van 0 tot 75 jaar

Bijlage 3: verwachte sterfte en over-ondersterfte 2020 zonder het jaar 2019 voor verschillende referentieperioden

---

[1] Desmet, M. (2018). The pursuit of objectivity in psychology. Borgerhoff & Lamberigts.

[2] De Nieuwe Wereld 12/01/2021

[3] Bevolkingscijfers dateren telkens van 1 januari van het desbetreffende jaar en niet de halfjaarlijkse data, wat beter zou zijn. Echter de federale overheid liet mij weten geen halfjaarlijkse data te verspreiden. Ik zou de halfjaarlijkse data kunnen berekenen, maar de dienst statistiek liet mij weten dat de bevolkingsdata per leeftijdscategorie pas binnen zouden zijn rond eind juni 2021 en dus zou een berekening voor halfjaarlijkse bevolkingsdata per leeftijdscategorie voor 2020 niet mogelijk zijn. Daarom koos ik voor consistentie en gebruikte ik voor elk jaar de bevolkingsgegevens van 1 januari. Dit zal enkel een effect hebben op de berekeningsmogelijkheden die rekening houden met populatiegrootte en bevolkingsstructuur, maar niet op berekeningen met absolute cijfers (berekeningsmogelijkheid 1 in van dit rapport). Ik kon enkel het effect nagaan voor berekeningen op bruto cijfers (aangezien de algemene populatie van 1 januari 2021 geschat werd). Er was uiteraard een effect, maar niet van die grootorde dat de redeneerlijn en conclusies uit dit rapport niet meer zouden kloppen.

[4] https://statbel.fgov.be/nl/themas/bevolking/sterfte-en-levensverwachting/sterfte#:~:text=Sterfte%20en%20oversterfte,voor%20de%20periode%202017%2D2019.

[5] https://www.sciensano.be/nl/pershoek/analyse-van-de-oversterfte-gelinkt-aan-covid-19-2020

[6] Het aantal sterfgevallen voor 2020 zal nog wijzigen in de eerste maanden van 2021, omdat nog niet alle data binnen zijn. Mijn gedownloadde files dateren van 30/01/2021.

[7] https://epistat.wiv-isp.be/momo/

[8] Fictief voorbeeld

[9] https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5926869/KS-RA-13-028-EN.PDF/e713fa79-1add-44e8-b23d-5e8fa09b3f8f

[10] https://statbel.fgov.be/nl/over-statbel/wat-doen-we/visualisaties/mortaliteit

[11] https://epistat.wiv-isp.be/momo/

[12] https://www.gezondheid.be/index.cfm?fuseaction=art&art_id=9691

[13] https://www.gezondheid.be/index.cfm?fuseaction=art&art_id=17433

[14] Mijn datafile werd gedownload op 30/01/2021

[15] https://crvsgateway.info/file/16908/4128

[16] https://statbel.fgov.be/nl/themas/bevolking/sterfte-en-levensverwachting/sterfte#:~:text=Sterfte%20en%20oversterfte,voor%20de%20periode%202017%2D2019.

[17] https://spma.wiv-isp.be/SitePages/Methods_mortality.aspx

[18] https://www.gezondbelgie.be/nl/gezondheidstoestand/sterfte-en-doodsoorzaken/algemene-sterfte#references

[19] https://www.cdc.gov/nchs/data/statnt/statnt06rv.pdf

[20] Naing, N.N. Easy way to learn standardisation: direct and indirect methods. Malaysian Journal of Medical Sciences. 2000, 7(1), pp. 10-15.

[21] http://www.hullcc.gov.uk/pls/hullpublichealth/assets/Standardisation.pdf

[22]https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3406211/#:~:text=Multiply%20the%20age%2Dspecific%20mortality,deaths%20from%20all%20age%20groups.

[23] https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5926869/KS-RA-13-028-EN.PDF/e713fa79-1add-44e8-b23d-5e8fa09b3f8f

[24] https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5926869/KS-RA-13-028-EN.PDF/e713fa79-1add-44e8-b23d-5e8fa09b3f8f

[25] https://www.cdc.gov/nchs/data/statnt/statnt06rv.pdf

[26] Naing, N.N. Easy way to learn standardisation: direct and indirect methods. Malaysian Journal of Medical Sciences. 2000, 7(1), pp. 10-15

[27] http://www.hullcc.gov.uk/pls/hullpublichealth/assets/Standardisation.pdf

[28] https://www.sciensano.be/nl/pershoek/aanzienlijke-oversterfte-tijdens-de-hittegolf-van-augustus-2020#:~:text=Een%20aanzienlijk%20aantal%20extra%20sterfgevallen,13%20augustus%20(488%20overlijdens).

[29] https://www.hln.be/binnenland/opvallend-veel-meer-sterfgevallen-door-griep~aad81d8c/

[30] https://www.healthybelgium.be/en/health-status/mortality-and-causes-of-death/premature-mortality#ref-crude-mort-rate

[31]http://core.apheo.ca/index.php?pid=190#:~:text=The%20PYLL%20due%20to%20death%20is%20calculated%20for%20each%20age,obtained%20for%20each%20age%20group.

[32] https://statbel.fgov.be/nl/themas/bevolking/sterfte-en-levensverwachting/sterftetafels-en-levensverwachting#:~:text=In%202019%20bedroeg%20de%20levensverwachting,79%2C6%20jaar%20voor%20mannen.

[33] Vermenigvuldigen met 100 geeft percentages weer, vermenigvuldigen met 1000 geeft cijfers per 1000 inwoners, enz.

[34] https://www.healthybelgium.be/en/health-status/mortality-and-causes-of-death/premature-mortality#:~:text=This%20rate%20decreased%20by%2027,in%20men%20than%20in%20women.

[35] https://apps.who.int/gpmb/assets/annual_report/GPMB_annualreport_2019.pdf

[36] https://www.rvdj.be/node/62

BRIEF AAN MINISTER DE BLOCK

Beste Minister van Volksgezondheid, beste mevrouw De Block

Met enige interesse mocht ik vernemen dat u stappen hebt gezet op gebied van terugbetaling van een bezoek aan een psycholoog met als doel de stap naar de geestelijke gezondheidszorg te verkleinen en erger te voorkomen voor die mensen met ‘matige’ en veelvoorkomende psychische problemen, zoals angststoornissen, depressie of alcoholverslaving. Maar ook wie zijn partner of kind verloor of een trauma opliep kan van de regeling gebruik maken.

U bent bereid de intekenende psychologen een betaling van 60 euro voor de eerste sessie en 45 euro voor de overige sessies met een maximum van 8 sessies te betalen mits een voorschrift van een arts of een psychiater.

Bravo, wat een heuse, maar vooral ‘holle’ zet der verkiezingen!

Het is duidelijk dat u niet veel kaas gegeten hebt van de praktijk, van de realiteit. U durft ‘stoornissen’, alcohol-‘verslaving’, ‘rouw rond een kind of partner’ en ‘trauma’ te combineren met “matige” problemen en “kortdurende” therapieën?!

Mijns inziens mevrouw De Block wordt het hoogtijd dat u uw ivoren toren verlaat. Laat mij zeer duidelijk zijn: Indien er gesproken wordt over een ‘stoornis’, ‘verslaving’, ‘rouw owv kind of partner’ en ‘trauma’ dan zijn dit  GEEN matige problemen! Moest u werkelijk voeling en notie hebben van realiteit, praktijk en theorie dan zou u enkel kunnen vaststellen hoe lang zulke problemen aanslepen en hoe groot het herval is indien men kiest voor een kortdurende vorm van therapie. Uw trots zou zich inruilen voor schaamte.

Bovendien spuwt u impliciet in de gezichten van mensen in nood. U zegt namelijk dat de kwestie op 4 sessies onder controle moet zijn. Is het dat niet, dan is het de verantwoordelijkheid van het individu zelf en mogen ze alsnog de volle pot betalen. Uiteraard is een verlenging tot 8 sessies mits een nieuw voorschrift van arts of psychiater mogelijk, maar zelfs deze 8 sessies zijn te belachelijk voor woorden.

Laat ons voornamelijk eerlijk blijven, want u beoogt zelfs deze 8 sessies niet! Wiskunde heeft mij geleerd dat indien u 120.000 mensen viseert en u 60 euro voor de 1^ste sessie en 45 euro voor de komende sessies zou betalen dat u niet met uw budget van 22.5 miljoen euro zou toekomen. 120.000 * 195 euro (4 sessies) = 23.4 miljoen euro. Indien iedereen 8 sessies voorgeschreven zou krijgen, komt dit neer op 45 miljoen euro of u zou een tekort hebben van 100%! Maar goed zoals iedereen wel weet, zijn wiskunde en onze overheid geen vrienden van elkaar.

Een volgend punt waar u compleet de mist ingaat is de voorwaarde van een voorschrift door een arts of psychiater. Graag had ik u er op gewezen dat een arts niet opgeleid is om een diagnose op het gebied van de geestelijke gezondheid te stellen, psychologen zijn dat wel. Het is niet omdat een arts wat lectuur heeft doorgenomen of een voordracht bijwoonde, dat hij voldoende onderlegd is op dit gebied!

Indien u alsnog van mening bent dat hij/zij dit wel kan, dan verklaar ik heden dag elke Belg tot arts…iedereen heeft wel iets hieromtrent gelezen en volgens u blijkbaar voldoende om diagnostisch of ernst inschattend aan de slag te gaan. U verkiest met andere woorden een onopgeleid persoon boven een opgeleid persoon?!

Wat het voorschrift van een psychiater betreft, daag ik u uit om een afspraak binnen de 4 maanden te versieren. Bonne Chance!

Algemeen kan er alleen maar vastgesteld worden dat u een overtollige maatschappelijke en persoonlijke kost creëert door mensen 1^st langs een arts of een psychiater te sturen..of is er hier een andere ‘verborgen’ agenda in het spel?

Aangaande de tarieven van psychologen is mijn boodschap dubbel en kan ik enkel spreken vanuit mezelf en mijn ervaring met sommige andere collega’s. Er zijn namelijk psychologen die al jaar en dag rekening houden met het inkomen van de mensen die hen consulteren. De geestelijke gezondheidssector is in de 1^ste plaats een ethische sector of zou dat toch moeten zijn. Sommige van ons zetten mensen in nood niet op straat en zeker niet omwille van een tekort aan financiële middelen. Deze groep psychologen bestaat en nemen al jaren de verantwoordelijkheid van de minister van volksgezondheid voor persoonlijke rekening!
Anderzijds en meer structureel hebt u het ‘lef’ om de tarieven van vrije beroepen op te leggen?! Beste mevrouw De Block, u vergeet blijkbaar dat wij, uw burgers, uw werkgever zijn en niet andersom. Wij betalen u om ‘structurele’, ‘echte’ en ‘langdurige’ antwoorden te formuleren…niet voor holle en populistische antwoorden die u een ticket voor de volgende verkiezingen verschaffen.

U wilt klaarblijkelijk scoren, maar zit mijlenver van het doel. Uiteraard kan ik u en uw collega’s beleidsmakers wel een aantal tips geven die EN relevant zijn in realiteit EN deel kunnen uitmaken van een structureel en langdurig antwoord op een algemeen heersende maatschappelijk nood en probleem EN tips waarmee u zal kunnen scoren met de opkomende verkiezingen. Hier komen ze dan:

Tip 1: ‘Start bij uzelf!’ Zo zouden we in het kader van budgettaire tekorten en gapende loonkloven kunnen starten met een loonsverlaging van al onze beleidsmakers met minstens 30%.

Tip 2: Voer een strikte scheiding in tussen politiek en economie. Geen extra postjes, geen vriendjespolitiek, geen belangenvermenging…..ethiek op de eerste plaats!

Tip 3: Wisten jullie dat mensen eerder geld uitgeven als ze geld hebben? Dat is toch hetgeen jullie willen, de economie laten draaien? Jullie denkpiste dat mensen hun geld zouden uitgeven als het niets opbrengt…is een-van-de-pot-gerukte-logica en kan enkel geformuleerd worden door mensen die elke maand 5 cijfers op hun bankrekening zien verschijnen.

Ik ben ervan overtuigd dat alleen al deze 3 tips geen 120.000 mensen, maar 11.000.000 mensen zou helpen!

Voor wat de terugbetaling van ambulante geestelijke gezondheidszorg betreft, leer eerst de praktijk kennen en staar u niet blind op nietszeggende statistieken. Wat zal u verbaasd zijn over hoe groot de discrepantie tussen papier en realiteit is! Toch is het enkel deze realiteit die u de nodige informatie zal geven om ‘relevante’ en ‘betekenisvolle’ richtlijnen te kunnen formuleren…als dit uiteraard werkelijk uw doel is?!

Hoe het ook wezen mag, ik groet u vriendelijk.

WANNEER RECHTVAARDIGHEID VER TE ZOEKEN IS: OVER PROFESSIONELE KNUTSELAARS EN FRAUDEURS.

In De Morgen van 26/2/2018 lezen we de uitlatingen van Vlaams bouwmeester Van Broeck over de Jannekes en Miekes op de knutselbeurs, batibouw. De boodschap is woon kleiner, meer ecologisch en doe vooral beroep op professionelen om schade te voorkomen.

Amper 10 pagina’s verder schrijft De Morgen over de gevolgen van ‘professionele’ knutselaars, namelijk de wantoestanden bij de bouw van sociale woningen, projecten waar 1. beroep werd gedaan op architecten en 2. de uitvoering werd verzorgd door professionelen. Gevolg: torenhoge kosten en immense schade.

Dat beroep doen op professionelen geen garantie is tegen prutserijen, wantoestanden en fraude is reeds langer bekend bij de overheid. Hun switch van klassieke investeringen naar DBFM- (Design, Built, Finance, Maintain) contracten heeft naast het voordeel van afwezigheid van initiële investeringskosten, ook met het vermijden van malafide praktijken te maken. Goedkoop bouwen, hoge onderhoud- en herstellingskosten. De overheid is met andere woorden al langer bekend met zulke wantoestanden. Liever dan oplichters te straffen (door bv. de wetgeving hieromtrent aan te passen) kiest men voor het omzeilen van fraude met behulp van de DBFM-contracten. Dat ook deze rekening bij ons burgers terechtkomt, mag voor zich spreken[i].

Ook op de particuliere markt zijn dit soort wantoestanden schering en inslag, zelfs al doe je beroep op professionelen. Het maakt absoluut niets uit dat je deze wanpraktijken kan bewijzen op basis van een – überhaupt veel te duur – expertiseverslag. Het is de rechter die na een tergend traag en extreem kostelijke gerechtelijke procedure bepaalt of het verslag al dan niet aanvaard wordt. En ook al krijg je gelijk, er is geen garantie op het ontvangen van je schadebedrag. Inderdaad het bedrijf kan gewoon weigeren te betalen of zich failliet laten gaan en dus ben je je geld kwijt aan én de oplichter én onze ‘rechtvaardigheidszoekers’. Niet voor niets dat experts en advocaten zeggen dat het interessanter is een slechte overeenkomst dan een goede rechtszaak te hebben, een waarheid die onze overheid zich – op verschillende domeinen – erg ter harte neemt.

Uiteraard kan je wederom tegen fikse betaling de correctheid van het faillissement laten uitpluizen, maar gezien een gerechtelijke procedure jaren in beslag neemt door oa het absurd herhaaldelijk uitstellen van je zaak, geeft dit de fraudeurs ruimschoots de kans de schaapjes op het droge te krijgen en bij wijze van spreke morgen gewoon opnieuw te beginnen onder een andere naam. Echter, vaak heeft dit soort gespuis wel meer dan één bedrijf, waardoor men de zaken kan voortzetten al dan niet met schijnzelfstandige werkkrachten.

Als zelfs onze overheid zich hiertegen machteloos voelt (???), wat moet je dan als simpele burger? De overheid wekt de indruk zulke praktijken oogluikend toe te laten.

Het is en blijft onbegrijpelijk dat een ‘firmanaam’ de fraudeur beschermt. Bij mijn weten worden keuzes gemaakt door natuurlijke personen en niet door firmanamen. Het oprichten van een rechtspersoon is één ding, het ontlopen van verantwoordelijkheden en het opzettelijk oplichten is een totaal ander ding. De rechtspersoonlijkheid wordt een legitiem excuus voor malafide praktijken.

Wordt het geen hoog tijd dat oplichters verantwoordelijk geacht worden voor hun persoonlijke keuzes? Wordt het geen hoog tijd dat fraudeurs ‘persoonlijk’ opdraaien voor hun bewust en intentioneel veroorzaakte schade enkel en alleen opdat men de eigen zakken kan vullen?

Door geen drastische stappen te ondernemen, geeft onze overheid impliciet doch luid en duidelijk de volgende boodschap: Licht de boel op, niemand kan je iets maken…..en wij…. doen het niet.

 

 

[i] Op dit punt geeft hun DBFM-handboek een onduidelijke boodschap. DBFM-contracten zouden goedkoper ‘kunnen’ zijn. Er is met andere woorden geen garantie dat zulke contracten ook daadwerkelijk goedkoper zijn. Hoe je het ook moge keren of draaien de overheid laat op deze manier de burger betalen voor de gevolgen van fraudeurs. Daarenboven kan de vraag gesteld worden of ‘alle’ kosten (inschakelen van experts van allerlei allooi, personeelskosten voor het zorgvuldig uitpluizen van offertes etc.) in de totaalsommen van DBFM-contracten gecalculeerd worden? Het uitspitten van dit soort constructies lijkt mij een boeiende, maar vooral een opportune zaak.

MET DEZE BLOG

onderneem ik een poging verschillende maatschappelijke thema’s kritisch te benaderen. Het is ‘een’ visie met de nadruk op ‘een’, gezien ik er vanuit ga dat ‘de’ waarheid, één waarheid niet bestaat.

Een aantal onder jullie zullen het misschien eens zijn, anderen zullen tegen zijn. Zo gaat dat nu éénmaal als je je mening uit. Geen wit zonder zwart. Met het hebben van een ander standpunt, is er niets mis, wel integendeel, het is door ‘het verschil’ dat er überhaupt ‘iets’ kan ontstaan en/of iets kan veranderen.

Gezien ik uitga van het principe dat onze maatschappij een product is van de mens, wil dit zeggen dat wij allen een verantwoordelijkheid dragen in hoe zaken zijn en lopen en een verantwoordelijkheid dragen in een potentiële verandering ervan. Niets doen is voor mij geen optie (meer).

Het benaderen van de verschillende thema’s op een structurele manier met de daarbij horende lange termijn visie lijkt mij absoluut noodzakelijk. Het blijven hangen in een bestaande structuur en wat morrelen met concrete feiten is mijns ziens slechts een pleistertje op een immens gapende wonde. Alle consensus, regel- en wetgeving ten spijt, doorgaans krijgen we slechts een verschuiving van het probleem. Indien we echt verandering willen, zal doordringen tot de kern een pijnlijk, maar noodzakelijk kwaad zijn.

Hiermee wil ik niet pretenderen dat er voor alles een oplossing is en zoiets als ‘probleemloos’ bestaat. Ook hier geldt geen wit zonder zwart. Maar dit principe wil  ook niet zeggen dat het niet meer dan 5 voor 12 is om structurele verandering mogelijk te maken.

We leven in het Westen in een democratische maatschappij zonder voedsel tekorten, het grootste deel heeft een dak boven het hoofd en een auto onder de kont; we hebben recht van spreken, kunnen keuzes maken en leven niet in oorlogsgebied; we hebben kennis en middelen voorhanden om met mens en natuur waardevol om te springen… en toch is er steeds meer agressie, swingt het aantal zelfmoorden, burn-outs en andere psychische problemen de pan uit, is het gebruik van psychofarmaca – ruimer, van geneesmiddelen – nauwelijks te overzien, en is het erbarmelijk gesteld met het milieu om maar een klein aantal aspecten te noemen.

Pessimistisch of realistisch? Neen, ik ga niet mee in het verhaal dat het allemaal toch niet zo slecht is, dat het slechts een kwestie is om positief naar de dingen te kijken, om ons te focussen op het goede en het mooie en we voornamelijk moeten genieten. Maar dit wil ook niet zeggen dat ik pessimistisch ben noch dat ik mij zo voel. Het wil voornamelijk zeggen dat ik geen oogkleppen op wil, in verandering geloof en hier hoop een steentje aan bij te dragen.

Deze blog zal bestaan uit reacties op geschreven en gesproken woord enerzijds en filosofische beschouwingen anderzijds.

Veel leesplezier – Els Ooms

ALS DE ONGELOVIGE THOMAS EEN GELOVIG MAN BLIJKT TE ZIJN.

Dat projecten als Clare Francis (De Morgen, 12/03/2018) welgekomen zijn, mag als een paal boven water staan. Te vaak wordt er gefraudeerd met onderzoeksresultaten de ene al wat extremer dan de andere al dan niet aangestuurd door het ego, ‘zogezegd’ onafhankelijke reviewers of bedrijven. De reden? Het grote gelijk, macht en geld.

Het wordt de vraag hoeveel boeken, (empirische) artikels en getuigenissen er nog moeten verschijnen vooraleer men er oor naar heeft, vooraleer de onderzoekswereld zelf onderzocht wordt op ‘realiteitsgetrouwe’ weergave ongeacht de gebruikte methodologie?

Het artikel uit De Morgen van maandag 12/03/2018 stipt meteen een belangrijk pijnpunt aan. Vele onderzoekers zijn medeonderzoekers of ondergeschikten van de geviseerde wetenschapper. Monddood.

Dat vele wetenschappers pas ‘spreken’ nadat men de banden brak met de desbetreffende instelling of het desbetreffend bedrijf brengt vaak weinig soelaas…gehoord word je als je net verbonden bent. Een paradox die weinig aan de verbeelding overlaat.

Het wordt niet alleen hoog tijd dat zulke wanpraktijken het daglicht zien, het wordt eveneens hoogtijd dat de wetenschap en dan voornamelijk diens steeds feller wordende unilaterale en dogmatische methodiek onder de loep genomen worden. Zulke studies en artikels bestaan, maar vinden zelden toegang tot de felbegeerde A1 journals niet omdat ze kwalitatief te wensen overlaten, maar wel omdat het het huidig geïdealiseerde empirische veld op losse schroeven zou zetten, het veld waar deze journals net hun bestaansrecht halen…ego, macht en geld.

Huidige wetenschap of het systematisch geordend geheel van weten en van de regels waarmee verdere kennis verkregen kan worden, is eerder een ideologie die doorsijpelt op zowat alle gebieden van onze Westerse maatschappij. Echter realiteit leert ons dat deze richtlijnen of niet toegepast worden want onhaalbaar of aan de laars gelapt worden want levert niet de gewenste resultaten, het leert ons dat onderzoeksresultaten zelden of nooit gerepliceerd (kunnen) worden… dat het onderzoeken van gefragmenteerde stukken realiteit niet strookt met diens complexiteit.

Een pleidooi tegen wetenschap? Absoluut niet! Een pleidooi voor goed en kritische wetenschap? Ja zeker, maar niet één volgens de huidige geïdealiseerde Popperiaanse ‘geloofsovertuiging’ wat slechts één ‘visie’ is op wetenschap!

De vraag wordt: Wat zou er nodig zijn om ‘de huidige visie’ op wat ‘goede’ en ‘echte’ wetenschap is te laten gaan? Wat is de falsificeerbaarheid van de Popperiaanse filosofie? Is het niet zo dat een gedachtegoed dat aanspraak maakt alles binnen een bepaald domein te verklaren eerder behoort in het veld van de pseudowetenschappen? Laat ons eerlijk blijven, op de geschiedenis van de wetenschap kan men zich niet beroepen, gezien aanzienlijk geaccepteerde theorieën de regels van de wetenschap aan de laars lapten. Men kan zich eveneens beroepen op bewijsvoering, geschiedenis leert ons dat bewezen theorieën verworpen werden en verworpen theorieën terug aanvaard…huidige tijd leert ons dat het lijvige web of science bulkt van tegenstrijdige resultaten zelfs indien dezelfde methodologie toegepast werd…elk argument kent zijn tegenargument…de waarde ervan berust op een subjectief oordeel dat al dan niet de consensus draagt….maar zoals iedereen weet, is ook consensus een vluchtig gegeven en heeft het geen inherent bewijs van correctheid. Meer zelfs, de consensus kleurt onderzoeksresultaten. Niet waar? Natuurlijk wel. Moest dit niet zo zijn dan zou men nog steeds biologisch wetenschappelijke bewijzen vinden over de inferioriteit van de vrouw, een onderzoeksthema dat hot was rond het fin de siècle; dan zou homoseksualiteit nog steeds in de bijbel van de psychiatrie (DSM) staan pronken….een minuscule greep uit de realiteit der wetenschappen.

Het categoriaal, unilateraal en dogmatisch benaderen van de realiteit strookt niet alleen niet met de realiteit, het is simpelweg klinkklare onzin en mijn inziens een katalysator voor fraude binnen de wetenschap.