Een algoritme dat voor patiënten van een huisartspraktijk het risico berekent om ernstig ziek te worden van een Covid-19 infectie. Dit maakt zorgvuldige identificatie mogelijk van de patiënten die – bijvoorbeeld met een vaccinatie - als eerste beschermd moeten worden voor de eventuele gevolgen van een Covid-19 infectie. Het Covid Early Warning Systeem wordt nu getest in Amsterdam, Noord-Holland en Flevoland.
Bij geneesmiddelen zijn altijd drie vragen aan de orde: is het werkzaam, is het veilig en wat kost het? “In de Covid-19 discussie is daarom inzicht in het number needed to treat essentieel - het aantal patiënten dat gevaccineerd moet worden om één complicatie, bijvoorbeeld ziekenhuisopname te voorkomen”, stelt prof. dr. Ron Herings. “Je wilt daarom weten wie wel en niet ernstig ziek wordt van Covid-19. Als je zuinig moet zijn met vaccins, begin je met mensen met het hoogste risico. Als je er toch niet ziek van wordt, heeft het ook geen zin je ervoor als eerste te laten vaccineren.”
Omgekeerd is het volgens de bijzonder hoogleraar farmaco-epidemiologie en zorgoptimalisatie binnen de epidemiologie en data science (zie kader rechterpagina) zaak om de mensen die er het ernstigst ziek van worden het eerst te vaccineren, om dat ernstig beloop – en dus ziekenhuisopname, overlijden en hoge zorgkosten – te voorkomen.
“Vergelijk het maar met de vraag hoe erg het is een hoge bloeddruk te hebben. Niet iedereen ondervindt dezelfde ernstige gevolgen en heeft dus dezelfde behandeling nodig. Zo gebruiken mensen die zich met data bezighouden, zoals ik dus, algoritmen om grip te krijgen op een vraagstuk om te kunnen bepalen hoe we het beste zouden kunnen handelen.”
Op basis van dit uitgangspunt ontwikkelden onderzoekers van het COVID-DATA NL consortium (zie kader) een algoritme om te berekenen welke patiënten in de huisartspraktijk het eerst dienen te worden beschermd en indien mogelijk te worden gevaccineerd.
Belang van huisartsen
Waarom is de huisarts in dit verband zo essentieel? “Omdat die de missing link is”, zegt Herings. “De data van de GGD alleen voorspellen weinig, want daar worden mensen getest omdat ze vinden dat ze getest moeten worden. Ze zijn niet per se ziek. Slechts een klein, onbekend deel wordt zo ziek dat ze naar het ziekenhuis moeten, sommigen naar de IC. Daarom zijn we in april 2020 bij elkaar gekomen om een acute datavoorziening op te zetten, een early warning-systeem.”
Technisch niet zo moeilijk, stelt Herings. “Maar je moet de huisartsen, zorgverzekeraars en autoriteiten meekrijgen. Ernstige Covid-19 is onder de streep toch een zeldzame ziekte, in die zin dat de gemiddelde huisartspraktijk maandelijks slechts een beperkt aantal ernstig zieke patiënten ziet. Een deel van de besmette patiënten, zo’n 80 procent, heeft geen symptomen en komt nooit bij de huisarts. Je moet dus echt wel aan huisartsen uitleggen waarom je de patiëntdata uit hun HIS’sen nodig hebt als basis voor de ontwikkeling van een algoritme. De huisartsen uit regio’s waar in de eerste golf de meeste ziektegevallen waren, waren het eerst bereid om mee te werken. En aan de manier waarop die vrijwillige bereidheid verschuift over de landkaart, kun je precies zien welke regio’s in de periode daarna het meest werden getroffen.”
Een ander probleem was dat Covid-19 een nieuwe ziekte was, symptomen waren niet duidelijk en registeren was aanvankelijk niet goed mogelijk omdat er nog geen diagnostische code voor was. Er waren ook nog geen testen. Dus hoe wist de huisarts dan wie het had en hoe ziek die ervan werd?
Herings: “We moesten dus gegevens uitvragen bij huisartsen bij wie deze gegevens niet goed in hun HIS te vinden zijn voor onderzoekers. Gelukkig bereiken we dankzij onze samenwerkingpartners NHG/Expertdoc en Pharmapartners, in principe 95 procent van de huisartspraktijken. Maar je hebt eigenlijk ook de gegevens uit de ziekenhuizen nodig. De huisarts weet immers pas bij het ontvangen van de ontslagbrief of de patiënt na opname ook nog op de IC beland is en dus hoe ernstig het ziektebeloop was.”
