ijdens de crisis werd duidelijk hoe sterk pandemieën onze demografische modellen kunnen beïnvloeden. Zulke modellen vormen de basis voor beleid op het gebied van volksgezondheid, pensioenen en verzekeringen. Hoe kunnen we ze verbeteren, zodat we in de toekomst beter voorbereid zijn? 

Die vraag stond cenraal in nieuw onderzoek van Frank van Berkum, Bertrand Melenberg en Michel Vellekoop. In een samenwerking tussen het Research Centre for Longevity Risk (onderdeel van de Amsterdam School of Economics, UvA) en Tilburg University ontwikkelden zij een nieuw raamwerk waarmee oversterfte tijdens pandemieën nauwkeuriger kan worden gekwantificeerd en waarmee de sterfte onder verschillende scenario’s voor toekomstige pandemieën kan worden voorspeld.

Het onderzoek bouwt voort op eerder werk dat is opgenomen in de meest recente sterfteprognose van het Actuarieel Genootschap. Die prognose wordt gebruikt door Nederlandse pensioenfondsen en verzekeraars om te beoordelen of zij voldoende reserves hebben om pensioengerechtigden en polishouders te beschermen tegen demografische en economische schokken.

Betere voorspellingen en betere scenario’s

Door historische sterftecijfers te combineren met gedetailleerde wekelijkse data uit de COVID-19-periode konden de onderzoekers precies zien hoe de pandemie verschillende leeftijdsgroepen trof. Daardoor kunnen beleidsmakers en gezondheidsautoriteiten veel nauwkeurigere schattingen maken van oversterfte en van de leeftijdsverdeling daarvan. Ook kunnen zij beter beoordelen of maatregelen en interventies voldoende effectief zijn. 

Het onderzoek draagt bovendien bij aan zowel korte- als langetermijnanalyses van actuarissen en demografen.  
 
Zij kunnen hiermee preciezere uitspraken doen over de invloed van pandemieën op de levensverwachting. Dat leidt tot betrouwbaardere scenario’s voor de financiële gevolgen van een pandemie, waardoor beleidsmakers beter onderbouwde beslissingen kunnen nemen.

Combineren van grote datasets

Het team baseerde zich op bestaande voorspellingsmodellen, maar paste deze aan op de unieke omstandigheden van een pandemie. Eerst brachten ze langetermijntrends in kaart door decennia aan sterftegegevens te analyseren. Deze gegevens werden vervolgens gecombineerd met de gedetailleerde wekelijkse cijfers die tijdens de pandemie zijn verzameld door het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS). 

Dankzij deze combinatie konden veranderingen nauwlettend worden gevolgd en kwamen verschillen tussen leeftijdsgroepen duidelijker naar voren. De onderzoekers ontwikkelden zo een statistisch model dat de effecten van de pandemie realistisch weergeeft en dat ook kan worden gebruikt om toekomstige scenario’s te verkennen.

Adaptieve modellen ontwikkelen

De onderzoekers adviseren dat toekomstig onderzoek niet alleen de pandemie zelf beschouwt, maar ook de periode daarna — de fase waarin we ons momenteel bevinden. Een belangrijke open vraag is of de sterftecijfers zullen terugkeren naar het niveau van vóór de pandemie, of dat COVID-19 blijvende effecten heeft gehad. 

Daarnaast spreken de onderzoekers de ambitie uit om adaptieve modellen te ontwikkelen die flexibel kunnen inspelen op nieuwe data uit Nederland en andere landen. Ook pleiten zij voor meer aandacht voor afzonderlijke doodsoorzaken, zodat demografische ontwikkelingen nog vollediger in kaart kunnen worden gebracht. 

Door kennis en data met elkaar te verbinden, helpen deze onderzoekers ons niet alleen om het verleden beter te begrijpen, maar ook om ons beter voor te bereiden op toekomstige pandemieën.