Corona op de kaart & in grafieken

Niemand kan er om heen. Het COVD-19 Corona-virus grijpt wereldwijd om zich heen. Triest is het (potentiële) aantal slachtoffers. De getallen die daarbij gehanteerd worden, bestrijken een groot spectrum van 0,05% tot 3,5% van hen die geïnfecteerd raken. Getalsmatig zijn dit hele grote aantallen. Vooral ouderen en zij die zwak van gestel zijn (vaak door onderliggende aandoeningen) lijken de slachtoffers van het virus. Overheden zetten, op advies van experts, in op het gericht indammen van de verspreiding om de besmetting, sterfte en maatschappelijke ontwrichting niet laten exploderen.

Beslissen op de uitkomsten van modellen kent nadelen , maar de voordelen lijken hier toch aantoonbaar veel groter. 

bron RIVM : 26 maart 2020 geregistreerde besmettingen per 100.000 inwoners

Elke dag publiceert het RIVM de actuele kaart met de geregistreerde positief geteste COVID-19 patienten. Ook wereldwijd gebeurt dat dagelijks en de
Johns Hopkins Universiteit maakt dagelijks een actueel wereldbeeld van de verspreiding. De olievlekwerking is daarop goed te zien.

Coronadata.nl is een platform waar data wordt verzameld over het verloop van COVID-19 in Nederland en daar buiten. Een plek die dagelijks wordt bijgewerkt en het verloop van besmettingen en sterfgevallen laat zien. 

ESRI laat een kaart zien met een tijdschaal zodat je kunt zien hoe over een periode het virus zich over de wereld verspreid heeft.

De informatie-positie van experts gaat evenwel verder wat vanuit goed crisismanagement en virus-expertise vanzelfsprekend is. Maar het lijkt ook onze leefgewoontes enigszins weer te geven.

Gebieden met een lagere bevolkingsdichtheid lijken tot op heden een minder groot groeitempo te laten zien. Ook leefstijl en beroepsmatige werkzaamheden met of zonder mobiliteitspatroon kunnen daar invloed op hebben. Zo lijkt Carnaval als verspreidingsmoment op de kaart zichtbaar.

De bron van de besmettingen hebben RIVM/GGD vaak kunnen achterhalen. Noord Italië is daarin een belangrijke besmettingshaard gebleken. De kans op snel terug kunnen vinden van de bron van de besmetting is de afgelopen tijd evenwel lager geworden. En snelheid blijft geboden om de verspreiding tegen te gaan. Een reden om vergaande maatregelen te treffen.


In de NRC van afgelopen zaterdag 14 maart 2020 werden ook andere visualisaties getoond die de stamboom (en daarmee enigszins de weg van verspreiden) van het virus laten zien. Door toevallige mutaties van het virus kunnen virusexperts zien waar de besmetting vandaan komt omdat in het RNA kleine verschillen ontstaan.

Ook heeft Tomas Pueyo in een artikel getiteld “Coronavirus: Why You Must Act Now” aangegeven hoe je de vergaarde gegevens zou moeten interpreteren en waarom vergaande maatregelen direct nodig zijn. Hij laat zien in een uitgebreid artikel dat op basis van data-analyse de verspreiding (gele staven) van het corona-virus die we registreren en publiceren op dag X feitelijk het beeld van de besmetting (grijze staven) op dag X-5 a X-10 is. Ook laat hij zien dat wanneer de de gekende verspreidings-profielen uit China en Italië daarop projecteert, er dus op moment X al een zeer forse besmetting is die je 5 a 10 dagen later pas gaat waarnemen. De verschuiving tussen de grijze en gele staven in de grafiek.

Grafiek uit het artikel van Tomas Pueyo over het vertraagd signaleren en tonen van besmettingen

De boodschap aan politici, bestuurders en medici, is dan ook dat elke dag eerder besloten tot forse maatregelen de steilheid van de exponentiële groeikurve af vlakt en daarmee het aantal besmettingen, dodelijke slachtoffers en de duur van de maatschappelijke ontwrichting.

Beslissen op de uitkomsten van modellen kent nadelen , maar de voordelen lijken hier toch aantoonbaar veel groter.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *