Als we de koppen in de media mogen geloven, lijken er iedere dag weer nieuwe, baanbrekende doorbraken in wetenschappelijk onderzoek naar COVID-19 gedaan te worden. De wetenschappelijke publicaties over dit virus zijn niet bij te houden: eind juli leverde een zoekopdracht in PubMed, de meest gebruikte zoekmachine voor wetenschappelijke artikelen, ruim 35.000 resultaten op. Daarnaast zijn er nog duizenden COVID-19 manuscripten beschikbaar op preprint servers. Ter vergelijking: tot nu toe zijn er in 2020 zo’n 32.000 artikelen over hartvaatziekten gepubliceerd, 6.000 over astma en 4.300 over influenza (griep). Hierbij een kort overzicht van de relatief nieuwe technologieën die ingezet worden om kennis over COVID-19 te vergaren en te delen.
Sinds de uitbraak van de pandemie ligt veel niet-COVID-19 gerelateerd wetenschappelijk onderzoek stil. De inclusieprocedures van studies werd stopgezet, laboratoria gesloten en veel onderzoekers moe(s)ten vanuit huis werken. Dit bood de mogelijkheid om te werken aan allerlei subsidieaanvragen of artikelen af te schrijven waarvan een eerste conceptversie al tijden op de plank lag. Veel onderzoekers wilden zich echter ook nuttig maken in de strijd tegen het SARS-CoV-2 virus en subsidiegevers hadden speciale oproepen voor COVID-19 onderzoek, waarvoor de belangstelling groot was.
Armchair epidemiologist
In maart publiceerde de New York Times een artikel, waarin epidemiologen de nieuwe rocksterren worden genoemd. In Nederland is er een register met epidemiologen met strikte registratie-eisen, maar ons land is daar vrij uniek in. De pandemie heeft vervolgens gezorgd voor een toename van het aantal ‘armchair epidemiologists’.
Decennia geleden werd deze term gebruikt voor epidemiologen die te oud waren om van deur tot deur te lopen om uitbraakonderzoek te doen, maar in 2020 heeft dit een nieuwe betekenis gekregen: een persoon die de grote hoeveelheden data die hij tot zijn beschikking heeft probeert te begrijpen. Vaak zijn dit big data-bronnen, met gegevens die voor andere doeleinden zijn verzameld dan wetenschappelijk onderzoek. Bij de analyse hiervan vormen methodologische tekortkomingen van de data voor sommige armchair epidemiologen niet altijd een beperking. Hetzelfde geldt uiteraard voor de opzet van de studie en de interpretatie van de resultaten.
Een voorbeeld hiervan is een studie naar de associatie tussen 5G-technologie en COVID-19 infecties, die er mede toe leidde dat 5G-zendmasten in brand werden gestoken. Maar er zijn talloze andere voorbeelden van big data-gebaseerde studies met ernstige tekortkomingen die gretig opgepikt zijn door internationale media. Zo zou consumptie van komkommer en kool de sterfte aan COVID-19 verlagen, terwijl consumptie van sla deze juist verhoogt. En ook zouden kale mannen een verhoogd risico op ernstige COVID-19 hebben vergeleken met mannen met een weelderige haardos.
