COVID-19

[parsifal]

Een wonderlijk artikel:

https://www.rd.nl/artikel/1078860-nivel ... na-kritiek

De woordvoerder begrijpt dat het intrekken van het rapport niet bijdraagt aan het vertrouwen in de wetenschap. Heel raar. Wat mij betreft, draagt het juist wel bij aan het vertrouwen.

Dat begrijp jij niet? Als een rapport en haar conclusies met persberichten en veel bombarie gepubliceerd wordt en daarna weer ingetrokken moet worden omdat er grote data fouten inzitten draagt dat niet bij aan het vertrouwen in de wetenschap.
Dat lijkt mij zo duidelijk dat ik jouw reactie heel raar vindt.

Het rapport noemt natuurlijk wel wat haken en ogen. Ook wordt het rapport herzien. Dat kan ook om verduidelijkingen gaan in plaats van fouten herstellen. Na het rapport (niet heel zorgvuldig) gelezen te hebben denk ik nog steeds dat de analyse goed bedacht is, maar dat je altijd tegen problemen aan loopt als je gevaccineerden met niet-gevaccineerden vergelijkt om vaccinatieschade te vinden. Dat kan in experimentele setting, maar niet als je een dodelijke ziekte hebt, waar het vaccin tegen zou beschermen.

En de vraag is of er datafouten in zitten. Wim roept wel hard dat vroege sterfgevallen als niet-gevaccineerden zijn weergegeven, maar ik heb daar verder weinig bevestiging van gezien. Hoe met de niet geregistreerde gevaccineerden is omgegaan is duidelijk, ook uit het rapport. Het had veel nauwkeuriger geweest als ze expliciet hadden benoemd dat geregistreerd gevaccineerden met niet als gevaccineerd geregistreerd werd vergeleken. Beter dan dat kan niet in een land waar je ervoor kunt kiezen vaccinatie niet in het register te laten opnemen.

Ik zal nog ff zoeken maar het was een mededeling van het RIVM zelf.

En de onderzoekers moeten bewijs leveren dat het klopt en omissies verklaren. Niet de lezer die wil traceren hoe conclusies tot stand komen.

Onderzoekers kunnen niets over data bewijzen!, want de data zijn anoniem. Ze melden wel braaf dat er zo'n 7% niet in het register wil.

Ik heb het bericht van RIVM gelezen, maar ik meen dat dat ging over bekend overlijden voor registratie. In algemeen mis je dan niet veel, al kijk je naar hoe snel je QR code kon krijgen na prik. Misschien gaat het wat langzamer als je bij huisarts wordt geprikt, maar dar lijkt me ook niet efficiënt bij huisarts om registratie uit te stellen.

[Wim Anker]

Dat begrijp jij niet? Als een rapport en haar conclusies met persberichten en veel bombarie gepubliceerd wordt en daarna weer ingetrokken moet worden omdat er grote data fouten inzitten draagt dat niet bij aan het vertrouwen in de wetenschap.
Dat lijkt mij zo duidelijk dat ik jouw reactie heel raar vindt.

Het rapport noemt natuurlijk wel wat haken en ogen. Ook wordt het rapport herzien. Dat kan ook om verduidelijkingen gaan in plaats van fouten herstellen. Na het rapport (niet heel zorgvuldig) gelezen te hebben denk ik nog steeds dat de analyse goed bedacht is, maar dat je altijd tegen problemen aan loopt als je gevaccineerden met niet-gevaccineerden vergelijkt om vaccinatieschade te vinden. Dat kan in experimentele setting, maar niet als je een dodelijke ziekte hebt, waar het vaccin tegen zou beschermen.

En de vraag is of er datafouten in zitten. Wim roept wel hard dat vroege sterfgevallen als niet-gevaccineerden zijn weergegeven, maar ik heb daar verder weinig bevestiging van gezien. Hoe met de niet geregistreerde gevaccineerden is omgegaan is duidelijk, ook uit het rapport. Het had veel nauwkeuriger geweest als ze expliciet hadden benoemd dat geregistreerd gevaccineerden met niet als gevaccineerd geregistreerd werd vergeleken. Beter dan dat kan niet in een land waar je ervoor kunt kiezen vaccinatie niet in het register te laten opnemen.

Ik zal nog ff zoeken maar het was een mededeling van het RIVM zelf.

En de onderzoekers moeten bewijs leveren dat het klopt en omissies verklaren. Niet de lezer die wil traceren hoe conclusies tot stand komen.

Onderzoekers kunnen niets over data bewijzen!, want de data zijn anoniem. Ze melden wel braaf dat er zo'n 7% niet in het register wil.

Dit is natuurlijk flauwekul. Je kan heel goed doorvragen en doorgronden aan de leveranciers naar hoe er is geregistreerd. Wanneer wordt er gupdated, vanuit welke bronnen, wat is de latency, hoe wordt geupdated, onderzoek naar metadata logs hierover etc. etc. Dit is allemaal ook prima te organiseren. Sterker nog, doe je dat niet dan ben je echt geen knip voor de neus waard. Dat heeft geen fluit te maken met het niet kunnen koppelen van ID's aan het BRP.
Weer een mooi voorbeeld dat een staticus net zo weinig weet over data registratie als een bioloog over kerncentrales.

Ik heb het bericht van RIVM gelezen, maar ik meen dat dat ging over bekend overlijden voor registratie. In algemeen mis je dan niet veel, al kijk je naar hoe snel je QR code kon krijgen na prik. Misschien gaat het wat langzamer als je bij huisarts wordt geprikt, maar dar lijkt me ook niet efficiënt bij huisarts om registratie uit te stellen.

En als registratie in het CIMS pas gebeurd als er minimaal 2 weken na de vaccinatie verstreken is dan hebben we daarmee issue te pakkken.......Is die persoon nl. inmiddels overleden dan komt die registratie niet meer door. Er is op 23 mei (datum bericht) op de bestaande data ook een correctie toegepast. Vanaf dat moment! komt er namelijk een daling in het aantal gevaccineerden. Zomaar. Ineens. Na dit bericht verdwijnen honderduizenden registraties uit de registratie dataset. Het bericht van RIVM is van 23 mei en in de telling van 23 mei staan er 588.000 prikken minder in de database. (Mensen zijn ontprikt of gedevacineerd of zo?) Op 5 september weer 33.000 minder. En negatieve prikcampagne zeg maar. En zo gaat het door......
Het CBS telt overigens wel gewoon door. Dit heeft nu 877.855 prikken meer. Mogen dan degenen die anoniem willen blijven wel worden doorgeteld bij het CBS? En hoe komt het CBS aan de data als het niet wordt geregistreerd?

[parsifal]

Dit is natuurlijk flauwekul. Je kan heel goed doorvragen en doorgronden aan de leveranciers naar hoe er is geregistreerd. Wanneer wordt er gupdated, vanuit welke bronnen, wat is de latency, hoe wordt geupdated, onderzoek naar metadata logs hierover etc. etc. Dit is allemaal ook prima te organiseren. Sterker nog, doe je dat niet dan ben je echt geen knip voor de neus waard. Dat heeft geen fluit te maken met het niet kunnen koppelen van ID's aan het BRP.
Weer een mooi voorbeeld dat een staticus net zo weinig weet over data registratie als een bioloog over kerncentrales.

Nee, ik heb een ander idee van wat bewijzen is. Wat jij noemt heeft niet veel met bewijzen te maken (zelfs als je minder streng bent dan een wiskundige). Maar goed, ja ik zou er als kansrekenaar inderdaad vanuitgaan dat de registers bevatten wat ze zeggen te bevatten (ook sterftedata trouwens).

Ik heb het bericht van RIVM gelezen, maar ik meen dat dat ging over bekend overlijden voor registratie. In algemeen mis je dan niet veel, al kijk je naar hoe snel je QR code kon krijgen na prik. Misschien gaat het wat langzamer als je bij huisarts wordt geprikt, maar dar lijkt me ook niet efficiënt bij huisarts om registratie uit te stellen.

En als registratie pas gebeurd als er minimaal 2 weken na de vaccinatie verstreken is dan hebben we het issue te pakkken........En vanaf dat moment! komt er namelijk een gap in de data, de latere maanden vertonen 100 duizenden prikken minder....... Zomaar. Ineens. Na dit bericht. honderduizenden.... Op 23 mei staan er 588.000 prikken minder in de database. (Mensen zijn ontprikt of zo?) dan op 16 mei. Op 5 september weer 33.000 minder. En zo gaat het door......
Het CBS telt wel gewoon door. Dit heeft 877.855 prikken meer. (mogen dan degenen die anoniem willen blijven wel worden doorgeteld????)

Je kunt prikken tellen zonder dat je weet wie geprikt wordt. En alle analyses hebben ook doden in eerste weken na vaccinatie. Dat is wel echt bewijs dat het geen standaard is om sterfgevallen in eerste twee weken uit dataset van gevaccineerden te houden.

En ja 7% van aantal vaccinaties verklaart een heel groot deel van bijna 900K. ik weet nog steeds niet of die 900K alleen over eerste prik gaat trouwens. Ook niet of er in Nederland niet-inwoners zijn gevaccineerd.

[Edelweiss]

Ik ken helaas ook mensen die gestorven zijn of ziek geworden zijn door de vaccinatie. (...)

Hoe werd de link naar de vaccinatie duidelijk, als ik vragen mag?

[Wim Anker]

Dit is natuurlijk flauwekul. Je kan heel goed doorvragen en doorgronden aan de leveranciers naar hoe er is geregistreerd. Wanneer wordt er gupdated, vanuit welke bronnen, wat is de latency, hoe wordt geupdated, onderzoek naar metadata logs hierover etc. etc. Dit is allemaal ook prima te organiseren. Sterker nog, doe je dat niet dan ben je echt geen knip voor de neus waard. Dat heeft geen fluit te maken met het niet kunnen koppelen van ID's aan het BRP.
Weer een mooi voorbeeld dat een staticus net zo weinig weet over data registratie als een bioloog over kerncentrales.

Nee, ik heb een ander idee van wat bewijzen is. Wat jij noemt heeft niet veel met bewijzen te maken (zelfs als je minder streng bent dan een wiskundige). Maar goed, ja ik zou er als kansrekenaar inderdaad vanuitgaan dat de registers bevatten wat ze zeggen te bevatten (ook sterftedata trouwens).

Dan noem je het anders dan "wiskundig" bewijzen. Data behoort traceerbaar te zijn tot de bron. En dat moet wel geverifieerd worden m.i. Anders is het (elk) onderzoek per definitie zinloos. En "van iets uit gaan" dient een onderzoeker nooit te doen.

Ik heb het bericht van RIVM gelezen, maar ik meen dat dat ging over bekend overlijden voor registratie. In algemeen mis je dan niet veel, al kijk je naar hoe snel je QR code kon krijgen na prik. Misschien gaat het wat langzamer als je bij huisarts wordt geprikt, maar dar lijkt me ook niet efficiënt bij huisarts om registratie uit te stellen.

En als registratie pas gebeurd als er minimaal 2 weken na de vaccinatie verstreken is dan hebben we het issue te pakkken........En vanaf dat moment! komt er namelijk een gap in de data, de latere maanden vertonen 100 duizenden prikken minder....... Zomaar. Ineens. Na dit bericht. honderduizenden.... Op 23 mei staan er 588.000 prikken minder in de database. (Mensen zijn ontprikt of zo?) dan op 16 mei. Op 5 september weer 33.000 minder. En zo gaat het door......
Het CBS telt wel gewoon door. Dit heeft 877.855 prikken meer. (mogen dan degenen die anoniem willen blijven wel worden doorgeteld????)

Je kunt prikken tellen zonder dat je weet wie geprikt wordt. En alle analyses hebben ook doden in eerste weken na vaccinatie. Dat is wel echt bewijs dat het geen standaard is om sterfgevallen in eerste twee weken uit dataset van gevaccineerden te houden.

En ja 7% van aantal vaccinaties verklaart een heel groot deel van bijna 900K. ik weet nog steeds niet of die 900K alleen over eerste prik gaat trouwens. Ook niet of er in Nederland niet-inwoners zijn gevaccineerd.

Hoe verklaar je dan de plotselinge afname in de dataset? Dan zijn er toch gewoon prikken verwijderd?
En ik ga ervan uit dat anoniem anoniem is en dat het CBS die dan ook niet doorgeeft toch? Dus als iemand niet in de vaccinatieregistratie wil staan dan neemt het CBS die ook niet mee. Dus die 900k gaan over iets anders. De daling in de data moet gewoon worden verklaard lijkt mij, om te beginnen. En dan opnieuw verschillen bepalen t.o.v. de CBS statistieken.
v.w.b.t. de wel voorkomende doden in het register binnen 2 weken na vaccinatie lijkt het me goed om eens te kijken hoe die data verdeling eruit ziet. Zal ook wel niet gebeurd zijn want die records zijn in het onderzoek als eerste er zowieso uit gesmeten.

[parsifal]

Okee ik heb snel gekeken naar "deelname Covid19 vaccinatie Nederland" rapport van 24 mei 2022.
Daar wordt uitgelegd wat is veranderd in data.

Bij landelijke indicatoren! wordt vanaf dan een opgeschoonde versie van CIMS gebruikt, waarbij alleen nog mensen worden neegenomen met BSN, en overledenen en emigranten worden hier niet meegenomen. Deze mensen zijn niet uit CIMS verwijderd, maar ze worden niet meegeteld in teller en noemer om vaccinatiegraad te berekenen. Aangezien het niet om aanpassingen in CIMS gaat, zijn de geregistreerde vaccinaties niet uit zicht verdwenen, maar het is heel makkelijk te verklaren waarom het aantal getelde vaccinaties in landelijke indicatoren opeens hard naar beneden gaat. De verklaring door het RIVM wordt gewoon gegeven en er wordt niet geheimzinnig over gedaan

[Wim Anker]

Okee ik heb snel gekeken naar "deelname Covid19 vaccinatie Nederland" rapport van 24 mei 2022.
Daar wordt uitgelegd wat is veranderd in data.

Bij landelijke indicatoren! wordt vanaf dan een opgeschoonde versie van CIMS gebruikt, waarbij alleen nog mensen worden meegenomen met BSN, en overledenen en emigranten worden hier niet meegenomen. Deze mensen zijn niet uit CIMS verwijderd, maar ze worden niet meegeteld in teller en noemer om vaccinatiegraad te berekenen. Aangezien het niet om aanpassingen in CIMS gaat, zijn de geregistreerde vaccinaties niet uit zicht verdwenen, maar het is heel makkelijk te verklaren waarom het aantal getelde vaccinaties in landelijke indicatoren opeens hard naar beneden gaat. De verklaring door het RIVM wordt gewoon gegeven en er wordt niet geheimzinnig over gedaan

Weet je wat "opschonen" betekent? (is database taal voor verwijderen). Dat het RIVM er destijds niet geheimzinnig over deed begrijp ik wel.

En idd, opschonen betekent dus uit teller en noemer verwijderen (is per definitie zo bij verwijderen van record uit een dataset). Maar als men dan die set (CIMS) als teller tegen het BPR (alle mensen) aanhoudt als noemer wijzigt de noemer niet (want daar is niets uit verwijderd) en de teller wel.
Dan is totaal BRP minus totaal CIMS de ongevaccineerden. En de vaccinatiegraad is dan teller/noemer maal 100.

En elk record in CIMS is - uiteraard, bronnen zijn niet geanonimiseerd! - te koppelen aan het BRP. (behalve degenen die dat niet wilden, die staan terecht niet in CIMS). En de dataset voor onderzoek wordt gemaakt (op verzoek) als combinatie van BRP - CIMS en vervolgens geanonimiseerd. En dat is de set waarop de onderzoeken plaats moeten vinden.

[parsifal]

Okee ik heb snel gekeken naar "deelname Covid19 vaccinatie Nederland" rapport van 24 mei 2022.
Daar wordt uitgelegd wat is veranderd in data.

Bij landelijke indicatoren! wordt vanaf dan een opgeschoonde versie van CIMS gebruikt, waarbij alleen nog mensen worden neegenomen met BSN, en overledenen en emigranten worden hier niet meegenomen. Deze mensen zijn niet uit CIMS verwijderd, maar ze worden niet meegeteld in teller en noemer om vaccinatiegraad te berekenen. Aangezien het niet om aanpassingen in CIMS gaat, zijn de geregistreerde vaccinaties niet uit zicht verdwenen, maar het is heel makkelijk te verklaren waarom het aantal getelde vaccinaties in landelijke indicatoren opeens hard naar beneden gaat. De verklaring door het RIVM wordt gewoon gegeven en er wordt niet geheimzinnig over gedaan

Weet je wat "opschonen" betekend? (is database taal voor verwijderen). Dat het RIVM er destijds niet geheimzinnig over deed begrijp ik wel.

En idd, uit teller en noemer verwijderd (is per definitie zo bij verwijderen van record). Maar als men dan die set als teller tegen BPR aanhoudt als noemer wijzigt de noemer niet en de teller wel.

En omdat in het CIMS alleen gevaxcineerden staan hebben we voor de noemer een andere dataset staan. En dat zijn alle mensen. Dan is totaal BRP minus totaal CIMS geeft de ongevaccineerden.

Nee lees wat ze schrijven: voor landelijke indicatoren gebruiken ze vanaf dan CIMS+, een opgeschoonde versie van CIMS (zonder CIMS weg te gooien). Bij berekenen van vaccinatiegraad gebruikt men alleen mensen die nog leven en in Nederland geregistreerd zijn: dus aantal levende geregistreerde gevaccineerden in bijvoorbeeld leeftijdsgroep in teller en aantal levende mensen in die leeftijdsgroep in noemer.* Het is duidelijk dat Nivel niet CIMS+ gebruikte, maar CIMS voor onderzoek (anders

zou het aantal overleden gevaccineerden 0 moeten zijn, want het bevat alleen mensen van wie dood nog niet geregistreerd is). Ook is duidelijk dat als je alleen nog levende mensen gaat gebruiken (na eerst gewoon prikken tellen) er opeens een afname in gegeven aantal gevaccineerden is.

Ik weet trouwens niet of Nivel gekeken heeft of alle mensen in hun dataset aan het eind van de observatieperiode ofwel overleden zijn, ofwel nog geregistreerd.

* er staat wel in stuk dat men voor noemer per kwartaal nagaat hoe groot deze moet zijn. Maar dat maakt voor het verhaal maar marginaal uit.

[parsifal]

De vraag is wat uiteindelijk dan wel de oorzaak is van de massale oversterfte sinds en na corona. Als vaccinaties het niet zijn, wat is het dan wel?

Een deel is onduidelijkheid over hoe oversterfte te berekenen. Je kunt tellen hoeveel mensen daadwerkelijk zijn overleden in een jaar, maar het is minder makkelijk om te bepalen hoeveel mensen je verwacht dat er overlijden.

Dan zijn er andere zaken die meespelen:
* Uitgestelde zorg heeft wat schade meegebracht
* De lockdowns hebben aardig wat schade achtergelaten wat betreft de gezondheid van de bevolking: meer overgewicht, minder sporten, meer eenzaamheid. Stel dat dit er toe leidt dat je ieders kans op overlijden in een jaar met 1,05 vermenigvuldigt. Dat maakt op individueel niveau voor de meeste mensen nauwelijks uit. Voor een 40 jarige man gaat de kans van 0,1% naar 0,105%. Op bevolkingsniveau zul je dit echter wel zien in de statistieken.
* Er is wat minder immuniteit tegen ziekten die zonder lockdowns ieder jaar rondgaan zoals RSvirus en griep. Deze ziekten kunnen goed bijdragen aan sterfte, al zijn ze niet vaak de eerste oorzaak.
* Het zou kunnen dat er ook lange termijn effecten van vaccinatie of Covid-infecties zijn. Al geloof ik daar zelf niet al te sterk in.

[parsifal]

Allemaal prima. Maar het is allemaal geen reden om gevaccineerde mensen die binnen een aantal weken overlijden als niet gevaccineerd in de data te zetten. Gewoon dd vac en dd overleden toevoegen.
Hoe je ze vervolgens beschouwd is een analyse vraagstuk, de conclusie (= niet gevaccineerd) bij voorbaat in de.data zetten is misleiding.

En ik vind vooral zorgelijk dat jij incomplete brondata een beetje goedpraat.

Ik pak even dit terug. Heb je echt concrete aanwijzingen dat dit gebeurd is?
Dat dit gebeurde in analyses over vaccineffectiviteit is logisch (en wordt ook gewoon gemeld in de papers). Is er ook een aanwijzing dat dit gebeurd is in het Nivel onderzoek of in de data die Meester gebruikte?

[Wim Anker]

Allemaal prima. Maar het is allemaal geen reden om gevaccineerde mensen die binnen een aantal weken overlijden als niet gevaccineerd in de data te zetten. Gewoon dd vac en dd overleden toevoegen.
Hoe je ze vervolgens beschouwd is een analyse vraagstuk, de conclusie (= niet gevaccineerd) bij voorbaat in de.data zetten is misleiding.

En ik vind vooral zorgelijk dat jij incomplete brondata een beetje goedpraat.

Ik pak even dit terug. Heb je echt concrete aanwijzingen dat dit gebeurd is?
Dat dit gebeurde in analyses over vaccineffectiviteit is logisch (en wordt ook gewoon gemeld in de papers). Is er ook een aanwijzing dat dit gebeurd is in het Nivel onderzoek of in de data die Meester gebruikte?

Ik kom hier volgende week op terug.

[parsifal]

Na verder gezocht te hebben kwam ik inderdaad tegen dat er redelijk wat mensen onterecht niet direct in CIMS zijn geregistreerd. en het lijkt me dat dit pas toen QRcodes gebruikt werden door velen hersteld is.
(En niet hersteld voor overledenen). Dit is niets systematisch en daarom is er moeilijk voor te corrigeren en maakt Nivel analyse zeker voor oudere leeftijdsgroepen vrij nutteloos.

Self-Controlled Case Series is nog goed te doen als ze alleen naar vaccinaties kijken waar datum vaccinatie overeenkomt met (of niet te veel verschilt van) datum registratie in CIMS.

[parsifal]

Okee ik heb me meer laten vertellen door mensen met meer verstand van deze zaken dan ik. Ik zal binnenkort ook nog wat bij RIVM rondvragen, maar daar ken ik niet de mensen die hier direct mee bezig zijn.

Er zijn wat relevante berichten, ook hier (soms indirect) aangehaald:
1) https://zoek.officielebekendmakingen.nl ... 62217.html
Dit gaat (heb ik me laten zeggen) over massaal schrijven van overheid voor bijvoorbeeld uitnodigingen voor vaccinatie. Men wil voorkomen dat overledenen worden aangeschreven. Aangezien CIMS en BRP normaal gesproken niet gekoppeld zijn, zal men ook bij late verstrekking bij invoering in CIMS niet checken of de gevaccineerde op moment van invoeren nog in leven is.
Of deze interpretatie juist is, kan men eventueel nagaan als datum van invoeren in CIMS te achterhalen is, als hier data tussen zitten die een tijdje na overlijden zijn ingevoerd dan betekent dat dat het niet de standaard was om te checken of iemand nog leefde. We kunnen het ook navragen natuurlijk, maar niet iedereen zal het antwoord vertrouwen.
2) Dat er soms achterstanden zijn met invoeren blijkt wel uit bijvoorbeeld:
https://www.agconnect.nl/tech-en-toekom ... oronacheck
De achterstanden liggen vooral bij door huisartsen gevaccineerden. De vraag is of de genoemde redenen hier de 9% is, of dat de genoemde redenen hier vooral voor de mensen gelden die al redelijke tijd geleden niet-gevaccineerd zijn en daar pas laat achterkomen (en wat mogelijk maar fractie van 9% is). Voor analyse is het belangrijk om dit duidelijk te krijgen. In bijvoorbeeld de groep die door andere dan eigen huisarts is gevaccineerd wordt actie van de gevaccineerde verwacht en dat geeft een probleem voor de analyse (degene die overleden zijn kunnen geen actie ondernemen).
3) De mensen die hun vaccinatie niet willen laten registreren maken dat de cijfers op zich niet gaan over verschil tussen gevaccineerde en niet gevaccineerde, maar over verschil tussen geregistreerd als gevaccineerd en niet geregistreerd als gevaccineerd, voor de kwalitatieve conclusies maakt dat niet zo heel veel uit buiten dat werkelijke verschil tussen gevaccineerd en niet-gevaccineerd groter zal zijn dan wat gemeten is.
4) https://www.rivm.nl/documenten/deelname ... 4-mei-2022
Er is geen probleem met de 900K ontbrekende doden, die door @WimAnker en ook in het rapport van Meester en Jacobs worden genoemd. Er is CIMS en CIMS+ zoals aangegeven in dit document. CIMS+ wordt gebruikt om te kijken hoeveel mensen gevaccineerd zijn in het land etc. Uit dat register zijn de overledenen en geemigreerden verwijderd (en ook de mensen die vaccinatie niet willen laten registreren staan er niet in) en dat verklaart waarom de aantallen kunnen afnemen over de tijd. Onderzoekers werken met CIMS en niet met CIMS+ en in die dataset staan de overleden gevaccineerden nog gewoon, hoe het met de geemigreerden zit weet ik niet. Het is wel een probleem als mensen uit zicht verdwijnen en overleden kunnen zijn na emigratie zonder dat dat zichtbaar is voor onderzoekers. Hier moet je goed over nadenken in je analyse. Omdat voor redelijk wat internationaal reizen vaccinatie vereist was zal er in de geemigreerde groep vast meer dan gebruikelijk gevaccineerd zijn.

Punt 2) is echt wel een belangrijk punt, waar duidelijkheid over moet komen. Het is eventueel wel te voorkomen als alleen de door GGD gevaccineerde subgroep wordt bekeken. Dan heb je nog steeds gigantisch veel betrouwbare data.

[Hendrien]

Ik ken helaas ook mensen die gestorven zijn of ziek geworden zijn door de vaccinatie. (...)

Hoe werd de link naar de vaccinatie duidelijk, als ik vragen mag?

Er is geen bewijs. Maar voor mij duidelijk genoeg!

[Edelweiss]

Ik ken helaas ook mensen die gestorven zijn of ziek geworden zijn door de vaccinatie. (...)

Hoe werd de link naar de vaccinatie duidelijk, als ik vragen mag?

Er is geen bewijs. Maar voor mij duidelijk genoeg!

Ah, dan laat ik het hierbij.