Thread by @john_bumblebee

Ik herhaal:

@rubenvangaalen is statisticus en weet blijkbaar niets over de voetangels en klemmen bij medisch wetenschappelijk onderzoek.

Niet dat de @NPORadio1 daar mee zit. Want zij snappen er ook de ballen van.

Een draadje. #Confouding by indication.

https://twitter.com/NPORadio1/status/1605953268416389126

Stel, ik bestudeer 1000 veel te dikke, en vreselijk eigenwijze neuroloogjes gedurende de afgelopen 3 jaar.

Ze zijn allemaal even irritant, even goed gebekt, hebben een even scherpe pen, en zijn allemaal even eigenwijs, en allemaal even ongezond.

Dat wil zeggen: dat denk je.

Vervolgens krijgen er 100 van die neuroloogjes #COVID19, die zo ernstig is dat ze hiervoor opgenomen moeten worden.

We nemen even voor het gemak aan dat die 100 veel te dikke en veel te eigenwijze neuroloogjes van pure eigenwijsheid en recalcitrantie niet doodgaan.

Hein wil ze gewoon niet hebben, en kan er maar een beperkt aantal tegelijkertijd gebruiken. Anders moet hij naar de psychiater, en krijgt hij last van ondergewicht, waarvoor hij dan weer naar de diëtiste moet.

Maar dat terzijde.

Nu blijkt dat van de 1000 eigenwijze, kleine en veel te dikke neuroloogjes, juist die 100 de slechtste prognose te hebben op de langere termijn.

Ze krijgen zweetvoeten, hoofdpijn, hartinfarcten, herseninfarcten en longembolieën.

En wel veel vaker dan de andere 900 eigenwijze neuroloogjes.

Da's duidelijk, toch? Dan zorgt #COVID19 ervoor dat die 100 recalcitrante neuroloogjes de scherpe pen niet meer kunnen vasthouden.

Helaas. Zo simpel werkt het niet.

Maar waarom dan niet?

Weet u nog dat #COVID19 vooral ouderen, zieke en zwakke mensen en mensen met onderliggende aandoeningen treft? En veel minder de gezonde mensen?

Daarmee is #COVID19 in de groep van 1000 irritante en betweterige neuroloogjes de 'scherprechter'.

Want in werkelijkheid zijn die 1000 dikke, kleine neuroloogjes niet allemaal even gezond. Maar dat zie je niet aan de buitenkant.

Maar COVID19 ziet dat wel, en is prima in staat om de zwaksten eruit te halen, hen ziek te maken en hen een enkele reis richting kampvuur te geven.

In dat geval is #COVID19 niet datgene dat bepaalt dat deze 100 neuroloogjes een slechte prognose hebben: het is alleen de indicator die aangeeft welke van die 1000 de zwakste gezondheid hebben.

En dan is het helemaal niet gek dat die 100 de slechtste prognose hebben.

Zij waren namelijk het minst gezond.

Daarom kregen ze #COVID19, en daarom hebben ze de slechtste prognose.

Dit fenomeen heet 'Confounding by indication'.

Het onderzoeken van een variabele, die zowel bepaalt wat de uitkomst is, maar ook bepaalt in welke onderzoeksgroep iemand terechtkomt.

Er is een case-control onderzoek - een iets andere opzet - waarbij eerst 100 eigenwijze dikke neuroloogjes worden uitgezocht die ziek werden.

En daar worden dan 900 andere, al even eigenwijze, even dikke en even recalcitrante neuroloogjes bij gezocht, die precies lijken op de 100 zieke neuroloogjes.

Dat heet 'matching'. Maar voor 'Confounding by Indication' kun je helemaal niet matchen.

Dat is de adder onder het gras. Want #COVID19 had al bepaald wie van al die dikke neuroloogjes ziek werd, en wie niet.

Ik kan de studie zo snel niet terugvinden, maar wat mijn hypothese ondersteunt is wel het volgende.

Het verband tussen het doormaken van COVID19 en een slechte prognose, was het sterkst voor de mensen die opgenomen werden op de IC, al een stuk minder sterk voor de mensen die in het ziekenhuis werden opgenomen, en vrijwel afwezig voor mensen die alleen de infectie doormaakten.

Onthoud in Jip- en Janneketaal:

Het is heel goed mogelijk dat #COVID19 in dit geval díe dikke neuroloogjes 'aanwijst' die de slechtste prognose hebben, maar dat #COVID19 zelf niets met die prognose te maken heeft.

Snap je dat @rubenivangaalen? Zo werkt dat.

'Confounding by indication': de vertekening waarvoor niet gematched kan worden, als de onderzochte factor (COVID19) die van invloed zou zijn op de prognose, ook van invloed is op wie ziek wordt en wie niet.

Ik hoop dat het nu duidelijk is @MittemeijerOote @fritsander @BijlDick