COVID-19
Model leren voor beter handelen. 6
John Jacobs
7 april 2020.
6 Controle leren
Een belangrijke valkuil is dat mensen geneigd zijn om hun eigen theorie te geloven. Medische wetenschap gaat over mensen, en mensen zijn te kostbaar om te verkwisten. Of dit nu om een wiskundig model gaat van een epidemie, of medische hypothese van een therapie. Belangrijk is dat de wetenschapper systematisch blijft zoeken naar onafhankelijke manieren om aan te tonen of iets wel of niet correct is. Vanuit de Federatie Medisch Wetenschappelijke Verenigingen heb ik de leiding gehad voor twee wetenschappelijke Federadagen in 2016 [1] en 2017 [2] over de kwaliteit van onderzoek. Slechte wetenschap is altijd onethisch.[3] Kritische feedback is belangrijk voor goede wetenschap en het zou ook voor het kabinet goed zijn als zij zich kritisch laten informeren. [4]
[1] https://www.federa.org/2016-healthy-science-increasing-value-reducing-waste
[2] https://www.federa.org/2017-too-valuable-waste-2
[3] https://www.federa.org/sites/default/files/downloads/federadag_2016_-_value_of_science_for_society_-_luca_consoli.pdf
[4] https://fd.nl/economie-politiek/1340155/er-moet-meer-tegenspraak-zijn-bij-de-adviezen-van-rivm
[1] https://www.federa.org/2016-healthy-science-increasing-value-reducing-waste
[2] https://www.federa.org/2017-too-valuable-waste-2
[3] https://www.federa.org/sites/default/files/downloads/federadag_2016_-_value_of_science_for_society_-_luca_consoli.pdf
[4] https://fd.nl/economie-politiek/1340155/er-moet-meer-tegenspraak-zijn-bij-de-adviezen-van-rivm
6.1 Een vermoeden is geen bewijs
Een vermoeden dat een geneesmiddel een negatief effect heeft op COVID-19, is nog geen goede reden om een patiënt daarmee te laten stoppen.[1] Het zonder meer staken van geneesmiddelen met een verondersteld, maar niet bewezen negatief effect kan ernstige gevolgen hebben voor het ziektebeeld waarvoor deze middelen worden gegeven.[2] Ook vermoedens van een positief effect moeten grondig worden getest. Zolang een middel niet getest is, blijft elke patiënt een proefkonijn, waar alleen niet van geleerd wordt. Mensen zijn te waardevol om niet te leren van de behandeling. Het streven moet altijd zijn, om toekomstige patiënten nog beter te behandelen.
---
[1] https://www.medischcontact.nl/nieuws/laatste-nieuws/nieuwsartikel/ge-bu-pas-op-met-staken-geneesmiddelen-vanwege-covid-19.htm
[2] https://www.ge-bu.nl/artikel/negatieve-invloed-geneesmiddelen-op-covid-19
---
[1] https://www.medischcontact.nl/nieuws/laatste-nieuws/nieuwsartikel/ge-bu-pas-op-met-staken-geneesmiddelen-vanwege-covid-19.htm
[2] https://www.ge-bu.nl/artikel/negatieve-invloed-geneesmiddelen-op-covid-19
6.2 Reken jezelf niet rijk
Modelverfijningen kunnen helpen omdat ze wetenschappers laten inzoomen op details die anders onzichtbaar zijn. Maar ze bevatten ook de grootste valkuil, omdat de aannames niet altijd goed kunnen worden aangetoond. Kinderen worden amper ziek van het virus, en werden buiten het besmettingsmodel gehouden. Het is echter niet duidelijk of kinderen geen belangrijke besmetters zijn, immers de belangrijkste besmetters zijn mensen die zelf niet ziek worden. Zieke mensen blijven immers thuis in bed.
6.3 Bewijs je eigen fout
Wie een aanname doet in een wiskundig datamodel doet er goed aan om te controleren of deze aanname correct is. Toets de uitkomsten op geheel andere wijze en de uitkomst zou hetzelfde moeten zijn. Dus toen ik berekende dat mogelijk 1 op de 100-200 besmette mensen bekend was, heb ik dit vergeleken met aantal patiënten elders.[1] Dan wordt de grote orde van het getal bevestigd.[2]
---
[1] Sectie 5.1 https://hartblik.weebly.com/ontelbaar-op-waarde-geschat.html
[2] Richard Neher schat een factor 5 tot 50. Nederland zal hier bij de hoge aantallen horen zie Tabel 2. https://www.youtube.com/watch?v=0jg_NNwF7k4
---
[1] Sectie 5.1 https://hartblik.weebly.com/ontelbaar-op-waarde-geschat.html
[2] Richard Neher schat een factor 5 tot 50. Nederland zal hier bij de hoge aantallen horen zie Tabel 2. https://www.youtube.com/watch?v=0jg_NNwF7k4
6.4 Bestudeer systematisch
Therapeutische interventies moeten systematisch worden bestudeerd en bijgehouden.[1] Sommige mensen hebben misschien een negatief gevoel bij het idee dat ze proefkonijn zijn, maar in feite is iedereen proefkonijn die een middel krijgt dat nog niet systematisch is uitgetest. We leren van studies en borduren verder op die kennis. Studies hoeven niet heel erg groot te zijn. Kleine studies zoeken grotere verschillen en zijn daardoor relevanter voor het vinden van een grote doorbraak. Net zoals bij kankeronderzoek, geldt ook hier dat veel kleine studies effectiever zijn in ontdekken van nieuwe behandelmogelijkheden, dan de logge grote studies.[2],[3]
---
[1] https://community.cochrane.org/news/editor-chief-covid-19-response-update-march-26-april-3
[2] https://ascopubs.org/doi/10.1200/JCO.2008.18.9621
[3] https://ascopubs.org/doi/10.1200/JCO.2009.22.5359
---
[1] https://community.cochrane.org/news/editor-chief-covid-19-response-update-march-26-april-3
[2] https://ascopubs.org/doi/10.1200/JCO.2008.18.9621
[3] https://ascopubs.org/doi/10.1200/JCO.2009.22.5359
Auteur
John Jacobs, 7 april 2020
Deze blog is geschreven door John Jacobs in samenwerking met Platform Betrouwbare Zorgcijfers
