Nieuw dashboard moet regionale corona-uitbraken indammen

Corona komt in golven, en die zijn vaak regionaal. Waar het coronavirus zich in het voorjaar vooral verspreidde in de zuidelijke provincies van ons land lag het zwaartepunt van de epidemie in de tweede golf – na de zomer – in het westen en midden van het land. Zo’n lokale brandhaard kan uitgroeien tot een nationale besmettingsgolf, maar is het mogelijk om er met gerichte maatregelen voor te zorgen dat besmettingen tussen regio’s zo min mogelijk plaatsvinden?

Wetenschappers van onder andere de Technische Universiteit Eindhoven en de Universiteit Twente ontwikkelen momenteel een rekenmodel waarin het land is opgedeeld in gemeentes en veiligheidsregio’s. In een veiligheidsregio werken overheidsdiensten zoals brandweer en politie samen, Nederland telt er 25. Door besmettingsgegevens per gebied te combineren met actuele informatie over hoe en in welke mate mensen tussen verschillende regio’s bewegen hopen de onderzoekers de locaties te kunnen aanwijzen waar het virus vervolgens opduikt.

Over enkele maanden moet er een prototype dashboard zijn dat beleidsmakers informeert over de mogelijke ontwikkeling van de epidemie in de eigen regio en waar de besmettingen in de regio vandaan komen. Zo kunnen zij bijvoorbeeld proberen om bepaalde vervoersstromen in te dammen. Waar sommige regio’s dan met toegespitste maatregelen te maken krijgen, worden andere regio’s gespaard. Daar zinspeelde het kabinet eerder al op, maar na een snelle ontwikkeling van de tweede golf werd dit idee al snel overspoeld door een landelijke gedeeltelijke lockdown.

Anders modelleren

De wetenschappers voeden het model met geanonimiseerde mobiliteitsdata. Uit de locaties van mobiele telefoon is namelijk af te leiden in welke mate mensen tussen verschillende regio’s reizen. De gegevens zijn afkomstig van het bedrijf Mezuro.

Ook gebruiken wetenschappers geanonimiseerde informatie uit de COVID Radar-app van het Leids Universitair Medisch Centrum. Dit progamma verzamelt via vragenlijsten (tot nu toe) van meer dan tweehonderdduizend deelnemers gegevens over mogelijke coronaklachten, maar ook het zelfgerapporteerde gedrag van de mensen. “Als je alleen maar kijkt naar het aantal besmettingen, dan loop je eigenlijk achter de feiten aan. De COVID Radar kan sneller relevante informatie leveren. Zijn mensen eropuit gegaan en hoeveel mensen hebben ze toen ontmoet? Hebben ze symptomen van een besmetting?”, zegt Nelly Litvak, hoofdonderzoeker van het project en werkzaam bij de Universiteit Twente en Technische Universiteit Eindhoven.

Met het aantal besmettingen en mogelijk onbevestigde gevallen per regio berekent het model de ontwikkeling van de epidemie. “De regio’s krijgen een kleurcode en grafiekjes laten een voorspelling van het te verwachten aantal besmettingen per regio zien voor de komende weken”, zegt Litvak. “Uiteindelijk geven we beleidsmakers in het model verschillende opties voor te nemen beslissingen. Wat gebeurt er als je het wegverkeer of juist het treinverkeer beperkt tussen regio’s? Dat heeft mogelijk gevolgen voor de ontwikkelingen van het aantal lokale besmettingen. Het model geeft inzicht in waar besmettingen vandaan komen.”

Schattingen van de details

Het model van Litvak en collega’s benadert de uitbraak van het coronavirus wezenlijk anders dan veel bestaande rekenmodellen, waaronder die van het RIVM. Daar rekent men voornamelijk met een model dat de bevolking opdeelt in verschillende leeftijdscategorieën. De onderzoekers volgen de verspreiding met het geschatte aantal interacties tussen personen van verschillende leeftijden. Het blijkt namelijk dat mensen voornamelijk contact hebben met mensen van hun eigen leeftijd, bovendien is de impact van het coronavirus erg verschillend per leeftijdscategorie. Litvak: “Wij hebben contacten bij het RIVM en zover wij weten stoppen zij geen regionale informatie in hun modellen.”