Coronastudies blijken al te vaak haastwerk
Gaan ze de mist in”, “We hebben 170 studies geanalyseerd. Stuk voor stuk
WETENSCHAP BERINGEN
Bijna vijftigduizend wetenschappelijke publicaties zijn verschenen sinds het begin van de coronacrisis. Door de wereldwijde noodsituatie worden de resultaten veel sneller bekendgemaakt dan gebruikelijk in de wetenschappelijke wereld. Laure Wynants (33) is assistant professor aan het departement epidemiologie van de Universiteit Maastricht en onderzoekster aan de KU Leuven. Als biostatisticus doet ze onderzoek naar predictive modelling, modellen die een voorspellende waarde hebben. “Niet voor het verloop van de epidemie, maar voor individuele patiënten. Het idee is dat je op basis van een aantal kenmerken bijvoorbeeld kan voorspellen hoe groot de kans is dat iemand besmet is of hoe de ziekte zal verlopen bij een patiënt.”
Waarom is dat nuttig?
Laure Wynants: “Voor dokters kan het handig zijn om op voorhand in te schatten of iemand bijvoorbeeld ademhalingsondersteuning nodig zal hebben of op intensieve zorgen zal belanden. Maar het kan ook nuttig zijn bij het testen van patiënten. Als er niet genoeg testmateriaal voorhanden is, zou je op basis van modellen de beschikbare testen kunnen inzetten voor die mensen bij wie de kans op besmetting het grootst is. Op dezelfde manier kunnen modellen interessant zijn om te weten wie je voorrang moet geven als er een vaccin beschikbaar is.”
U doet ook onderzoek naar wetenschappelijke studies die sinds het begin van de coronacrisis verschenen zijn in uw vakdomein.
“Sinds het begin van de crisis hebben we alles in kaart gebracht wat er verschenen is rond predictiemodellen. Bijvoorbeeld studies die op basis van CT-scans van patiënten door middel van artificiële intelligentie een diagnose stellen. Of modellen die proberen te voorspellen welke patiënten het virus niet zullen overleven. Intussen hebben we alle 170 studies in ons vakgebied onder de loep genomen.”
En?
“Helaas blijkt dat ze stuk voor stuk de mist ingaan. Zelf hebben we ons beperkt tot de predictiemodellen, maar andere onderzoekers stellen vast dat er ook grote problemen zijn met de kwaliteit van andere publicaties rond coronaonderzoek. Kwaliteitsproblemen in het wetenschappelijk onderzoek zijn niet helemaal nieuw, maar op deze schaal hebben we het nooit eerder gezien.”
Wat scheelt eraan?
“Vaak is de rapportering gebrekkig, waardoor je niet weet om welke patiënten het gaat of wanneer de arts een toepassing moet gebruiken. Maar dikwijls is er ook een probleem met de selectie van de patiënten. We zien bijvoorbeeld onderzoeken waarbij nieuwe gegevens van coronapatiënten vergeleken worden met data die jaren geleden bij controlepatiënten in een ander land verzameld zijn. Vanzelfsprekend zijn dan allerlei vertekeningen mogelijk.”
In het begin van de crisis was er een hardnekkig gerucht dat rokers beter bestand waren tegen Covid-19.
“Terwijl je dat echt niet kan concluderen op basis van de onderzoeksdata. Rokers hoesten vaak en we weten dat zware hoest een van de redenen is om mensen met een vermoeden van corona door te verwijzen. Misschien lijkt het wel dat rokers beter bestand zijn tegen Covid-19 door schijnverbanden in de onderzochte populatie van gehospitaliseerde patiënten.”
Is die onnauwkeurigheid ingegeven door de grote haast om tot oplossingen te komen?
“Dat zal zeker meespelen, en daar heb ik nog begrip voor. Maar je ziet ook dat honderden verschillende onderzoeksgroepen allemaal werken met hun eigen, veel te kleine databanken. Terwijl samenwerken betere resultaten zou geven. Ook onderzoeksgroepen die duidelijk niet de expertise hebben, zijn toch hun eigen studies begonnen. Er is veel competitie, wat de kwaliteit in de weg heeft gestaan.”
Welke risico’s houdt dat in?
“In mijn vakgebied zou het gevaar bestaan dat je iemand niet gaat testen op corona die toch een grote kans heeft om besmet te zijn. Of dat artsen op basis van een onbetrouwbaar model denken dat ze iemand naar huis kunnen sturen, terwijl die patiënt in realiteit slechte vooruitzichten heeft.”
Dokters weten toch ook dat ze heel voorzichtig moeten zijn met studies die niet uitgebreid gecontroleerd zijn?
“En toch zien we dat modellen waarvan wij niet zeker zijn of ze deugen toch gebruikt worden, bijvoorbeeld in Italiaanse, Amerikaanse en Chinese ziekenhuizen. Bovendien beïnvloeden die onderzoeken het publieke debat. In Duitsland was er bijvoorbeeld een studie die concludeerde dat kinderen even besmettelijk zijn als volwassenen. Op basis daarvan werden beleidsaanbevelingen geformuleerd om de scholen niet te heropenen. Maar als je die studie wat beter bekijkt, kom je tot de omgekeerde conclusie.”
Zijn die 170 studies die jullie doorgelicht hebben dan voor de vuilnisbak?
“Het is niet omdat ze niet helemaal volgens de regels van de kunst gebeurd zijn dat ze waardeloos zijn. We kunnen nog altijd vervolgonderzoek doen op basis van kwalitatieve data om te kijken wat ervan overeind blijft. Maar dat moet wel gebeuren, je kunt ze niet zomaar voor waar aannemen. En pas op, over bepaalde zaken, zoals het nut van sociale contacten beperken, twijfelt niemand. Wetenschappelijk onderzoek heeft ook tot belangrijke inzichten geleid. Daarzonder zouden we blind varen.”
→ De onderzoeksresultaten van Wynants en team zijn hier na te lezen: https:// doi.org/10.1136/bmj.m1328