Amsterdam health & technology institute (ahti) heeft in samenwerking met onderzoeker Mark Verhagen en health startup Bits of Care een risicokaart ontwikkeld die lokale verschillen in COVID-19 zorgdruk risico’s laat zien. Dit dashboard kun je op de website van ahti bekijken! Zij hebben dit gedaan op basis van methodologie die aanvankelijk in het Verenigd Koningrijk is ontwikkeld door onderzoekers van Oxford University’s Leverhulme Centre for Demographic Science (LCDC), recentelijk gepubliceerd in BMC Medicine. Met dit Nederlandse dashboard kunnen voorspellingen worden gedaan over welke gemeenten en buurten het meeste risico hebben op een hoge zorgdruk als er een nieuwe infectie plaatsvindt. Met deze kennis kunnen beleidsmakers gericht testbeleid en monitoring vormgeven, als ook maatwerk versoepelingsmaatregelen opstellen op basis van lokale risico’s om zo de druk op de zorg te beperken.

Dashboard op regio-, gemeente- en buurtniveau

Het dashboard laat zien in welke regio, gemeente of buurt het hoogste risico op serieuze zorgbehoefte zou ontstaan als er een uitbraak plaatsvindt. Hiervoor gebruiken de onderzoekers CBS-microdata over o.a. leeftijd, bewonersdichtheid en sociaal economische status (SES). Door bewust te zijn van het lokale verschil in risico’s kunnen beleidsmakers beter preventief te werk te gaan om ziekenhuisopnames te beperken. Ook kan men slimmer omgaan met restricties. Nu gelden er ‘one-size fits all’ regels voor het gehele land, terwijl er geen rekening mee wordt gehouden dat sommige regio’s juist meer of minder risico hebben op serieuze complicaties. Met dit dashboard zouden beleidsmakers per regio, buurt of gemeente beleid kunnen aanpassen als dat nodig blijkt, maar ook gericht de meest kwetsbare groepen kunnen monitoren.

Door op buurtniveau te kijken waar het risico het grootst is, kunnen beleidsmakers gerichter schakelen om een uitbraak te beperken. Bijvoorbeeld door (preventief) testbeleid en lokale maatregelen om kwetsbare personen te beschermen. Zo hoeft niet het hele land in lockdown, maar zullen lokale maatregelen hopelijk voldoende zijn om verdere en te snelle verspreiding tegen te gaan. Dat begint bij een goed begrip waar het risico het hoogst is”, vertelt onderzoeker Mark Verhagen. Zo kun je in het dashboard bijvoorbeeld zien dat er in Amsterdam relatief veel jonge mensen wonen, dus dat het risico daar gemiddeld genomen lager is dan in vergrijsde gebieden. Dit vertelt echter maar een deel van het verhaal, want er zijn bijvoorbeeld buurten in de stad waar juist een extreem hoog risico ligt. Het dashboard stelt beleidsmakers in staat om deze gebieden te identificeren.

Mensen met een lage sociaal economische status lopen meer risico op besmetting

In het dashboard is ook een bi-variante kaart bijgevoegd, waarin ook andere bekende risicofactoren gevisualiseerd zijn met onder andere data van de Leefbaarometer (2018). Onderzoek wijst uit dat sociaal economische status veel uitmaakt, zowel wat de kans op infectie betreft als ook het risico op complicaties. Dit heeft te maken met de beperktere mogelijkheden om tot ‘social distancing’ over te gaan, maar ook omdat de kans hoger is op andere ziektebeelden waardoor COVID-19 gevaarlijker is.

Dashboard gericht op preventie, niet op actuele besmettingen

Er zijn al een aantal dashboards rondom COVID-19. Het verschil tussen dit dashboard en de bestaande dashboards is dat de meesten de pandemie modelleren n.a.v. het aantal bevestigde besmettingen. Die data zijn vaak onvolledig: men heeft vaak geen idee wat de echte besmettingsgraad is, omdat niet iedereen getest wordt. Ook zijn deze dashboard vaak retrospectief: ze kijken naar wat er al gebeurd is. Het ahti dashboard is juist gericht op preventie en bedoeld voor beleidsmakers, zodat zij op lokaal niveau waardevolle informatie hebben over de bevolkingssamenstelling en het besmettingsrisico in hun gemeente. Hierdoor kunnen zij strategisch beleid maken om efficiënt om te gaan met de beschikbare middelen en zo effectief mogelijk tot een ‘nieuwe normaal’ te komen. Zo kan er met dergelijke kennis op lokaal niveau gedifferentieerd om worden gegaan met versoepelingsmaatregelen of juist verstrengingen als er veel kwetsbare individuen in een buurt wonen. Ook kan er effectievere monitoring en preventieve testing gedaan worden. Tot slot zal een begrip van lokaal verschil in risico op de langere termijn ook belangrijke input zijn voor een immunisatiestrategie.

Contact

Heb je pers gerelateerde vragen of vragen omtrent ahti, mail dan naar communications@ahti.nl.
Heb je inhoudelijke vragen over het dashboard, mail dan naar mark.verhagen@nuffield.ox.ac.uk met communications@ahti.nl in de CC!

Categorieën: Nieuws

Our COVID-19 response
Send this to a friend