Mark Rutte heeft op 14 december 2020 aangekondigd dat Nederland vijf weken in lockdown gaat. Dit is een ingrijpende maatregel met verregaande consequenties. Maar wat is nu het effect van een dergelijke maatregel op de ontwikkeling van het coronavirus? Dit dashboard geeft meer inzicht in de impact van verschillende maatregelen wereldwijd op de verspreiding van het coronavirus.
In een snel bewegende uitbraak als deze zijn er veel onbekende factoren. Het visualiseren van data kan een goed startpunt zijn om trends te begrijpen waarbij datapunten samengevoegd worden tot een zinvol verhaal. Het vermogen om de verspreiding van het coronavirus en de invoering van maatregelen te visualiseren kan helpen het bewustzijn te vergroten, de impact ervan te begrijpen en uiteindelijk te helpen bij preventieve-inspanningen.
Sinds de eerste melding in 2019 heeft het coronavirus zich verspreid in een wereldwijde uitbraak. Op 11 maart 2020 werd COVID-19 geclassificeerd als een pandemie. In de afgelopen maanden hebben landen over de hele wereld verschillende maatregelen genomen om verspreiding van het virus te vertragen. Deze analyse maakt gebruik van data die afkomstig is van de John Hopkins University(1) en The Assessment Capacities Project(2). Deze data start op januari 2020 en loopt tot en met juni 2020.
In deze dataset zijn vijf statistisch relevante maatregelen gekozen aan de hand van een analyse waarbij bagging met regression trees op de volledige dataset is toegepast. Bagging zorgt ervoor dat er iedere keer een subset van de dataset wordt genomen waarna over iedere subset een model is gemaakt. Door naar deze modellen te kijken, kan er gemeten worden hoe belangrijk een variabele in het model is. Aan de hand hiervan zijn de vijf belangrijkste variabelen geselecteerd:
- economische maatregelen
- isolatie en quarantaine-maatregelen
- gezondheidscontroles op vliegvelden en grenzen
- beperken publieke samenkomsten
- het sluiten van scholen
Dit dashboard kan gebruikt worden om:
- De ontwikkeling van het R-getal(3) ten opzichte van de verschillende maatregelen* per land weer te geven.
- De vijf landen met de meeste maatregelen, de vijf landen met de minste maatregelen en Nederland met elkaar te vergelijken op het gebied van invoering van maatregelen en de ontwikkeling van het R-getal.
Link naar het dashboard: https://digitalewereld.shinyapps.io/covid-19_hackaton/
Ter info:
In deze analyse is onder andere een Chow Test uitgevoerd om te kijken of een maatregel een significant effect heeft gehad op de ontwikkeling van het R-getal. Deze test leverde geen significante resultaten op. Er kan niet gezegd worden dat een op zichzelf staande maatregel significant effect heeft gehad op de ontwikkeling van het R-getal. Een mogelijke verklaring hiervoor is het feit dat het R-getal afhankelijk is van verscheidene factoren.
Literatuur:
- https://coronavirus.jhu.edu
- https://www.acaps.org/covid19-government-measures-dataset
- https://www.rivm.nl/coronavirus-covid-19/rekenmodellen
* rode lijn = eerste startdatum maatregel
Auteurs: Nathalie van Diepen, Tim Maas & Michiel van der Lee