Ebola effent pad voor malaria en mazelen

Nu de ebolacrisis zich stabiliseert, maken wetenschappers zich zorgen over de nasleep ervan.

Zoals dat doorgaans gaat met mediahypes is het de laatste tijd erg stil geworden rond ebola. Maar de ziekte, die inmiddels bijna 10.000 doden maakte, is nog niet verslagen, benadrukten enkele wetenschappers die nauw bij de strijd betrokken zijn maandag tijdens een debat. 'In Liberia zijn er sinds 19 februari geen gevallen meer gedocumenteerd', vertelt epidemioloog Neil Ferguson (Imperial College London). 'Dat is bemoedigend, want de incubatietijd tussen het moment van besmetting en het opduiken van de eerste symptomen is doorgaans niet langer dan drie weken, en patiënten worden pas nadien besmettelijk. Maar in Sierra Leone en zeker Guinee is er nog veel werk. We mogen onze aandacht dus niet laten verslappen, want epidemieën zijn onvoorspelbaar, en de weg naar nul is hobbelig.'

Nu de situatie enigszins onder controle lijkt en de preventiemaatregelen hun werk doen, wordt er echter voor het eerst voorzichtig terug- en vooruitgeblikt. 'Behalve uiteraard op bedden in behandelcentra en opleiding van personeel hebben we ook sterk ingezet op communicatie, om mensen in de regio tot voorzichtigheid aan te manen, uit te leggen wat er aan de hand was en, heel belangrijk, hun vertrouwen te winnen', aldus Christopher Whitty, wetenschappelijke adviseur van het Britse Departement voor Internationale Ontwikkeling. 'Welke maatregelen het best gewerkt hebben, kunnen we nog niet met zekerheid zeggen. Maar alles wat we deden, was gericht op hetzelfde doel, waarvoor al de rest moest wijken: R₀ moest zo snel mogelijk naar beneden.'

R₀ is een term uit de epidemiologie die verwijst naar het zogenaamde reproductiegetal, dat aangeeft hoeveel anderen een zieke gemiddeld besmet als iedereen in de populatie vatbaar is voor infectie. Is het getal kleiner dan 1, dan dooft de epidemie vanzelf uit. 'Maar in dit geval lag het getal bij het begin van de epidemie ergens tussen 1,5 en 2', vertelt Whitty. 'Dat wil, gezien de duur van de incubatietijd, zeggen dat de hoeveelheid zieken zowat elke maand verdubbelt, en dat met elke dag die verloren gaat een volstrekt onbeheersbare situatie dichterbij komt. Moeilijk, want het trainen van nieuw personeel en het inrichten van behandelcentra vraagt natuurlijk tijd. En die was er niet.'

Op de training van nieuw personeel kan je om ethische redenen niet beknibbelen, benadrukt Whitty, want die mensen riskeren zeker in deze epidemie hun leven. Maar door de focus op R₀ moesten wel andere dingen wijken, geeft hij toe, zoals bijvoorbeeld malariapreventie. De sowieso al erg beperkte voorzieningen voor volksgezondheid in de regio, nog verzwakt door de aanzienlijke sterfte onder gezondheidswerkers, konden nu eenmaal niet alles tegelijk. De vrees dat dergelijke bijwerkingen van de ebolacrisis nog veel meer doden zullen maken, deed alvast Artsen Zonder Grenzen onlangs besluiten om in de Liberiaanse hoofdstad Monrovia malariaremmers te verspreiden, wat ook helpt om te vermijden dat koortsige mensen zonder ebola de behandelcentra zouden overbelasten.

In het vakblad Science waarschuwen wetenschappers vandaag voor nog een ander gevaar dat vaak opdaagt in de staart van een andere crisis: de mazelen. Zo kostte een epidemie in de al jaren onstabiele Democratische Republiek Congo tussen 2010 en 2013 het leven aan meer dan 5.000 mensen, vooral kinderen. De onderzoekers, aangevoerd door epidemioloog Justin Lessler (Johns Hopkins University, VS), schatten dat een uitbraak van mazelen na achttien maanden ebolacrisis (daar zijn we dus nog niet, maar wel bijna) 12.000 dodelijke slachtoffers kan maken, 5.000 meer dan vóór de ebolacrisis het geval was. (Het zouden er, gezien de onzekerheidsmarge, ook drie keer zoveel kunnen zijn, maar dat is dan echt in het allerslechtste geval, en dus onwaarschijnlijk.)

De wetenschappers pleiten er dan ook voor om de inenting van jonge kinderen niet alleen zo snel mogelijk te hervatten, maar om ook een extra inspanning te leveren – daarvoor bestonden in alle betrokken landen overigens al voor de ebolacrisis plannen – om de vaccinatiegraad te verhogen. Prima plan, maar hoe kunnen experts in de huidige chaos ter plekke nu inschatten hoeveel kinderen gevaccineerd zijn, en hoeveel er zouden sterven bij een mazelenepidemie, terwijl er zelfs over ebola nauwelijks data voorhanden zijn? 'De betrokken wetenschappers zijn al jaren actief in het onderzoek naar mazelen in Afrika', vertelt epidemioloog Hans Heesterbeek (Universiteit Utrecht). 'Ze weten dus beter dan wie ook hoe de regio ervoor staat. Bovendien hebben ze alle beschikbare data gecombineerd in een geavanceerd computermodel dat al eerder zijn waarde bewezen heeft.'

Het lijkt op het eerste gezicht vreemd dat een computermodel ons kan vertellen welke ellende we de komende maanden nog mogen verwachten in het een uithoek van West-Afrika, en veldwerkers zullen de bedenkers van epidemiologische modellen er vast niet geheel onterecht van verdenken dat ze zelf niet in zo'n ebolapak durven. Maar toch, betogen Heesterbeek en een hele hoop collega's, waaronder Lessler, in dezelfde editie van Science, worden modellen door overheden en grote organisaties steeds vaker gebruikt om cruciale knopen door te hakken. Want ze houden met zoveel factoren tegelijk rekening, het budget inclusief, dat een mensenbrein ervan gaat duizelen.

Zeker in het begin van een ziekteuitbraak speelt toeval een grote rol

'Neem nu dit geval. De verspreiding van een ziekte is van zoveel factoren afhankelijk, en de beschikbare data zijn vaak zodanig verspreid en onvolledig, dat eenvoudige analyses niet volstaan om er nog wijs uit te geraken. Dit model combineert data over alle vaccinatiecampagnes voor de crisis met demografische data die ons vertellen waar er mensen wonen en hoeveel kinderen er doorgaans geboren worden, die samen een schatting opleveren van het aantal kwetsbare kinderen. Rekening houdend met de R0, die bij mazelen veel hoger ligt, namelijk ergens tussen de 12 en de 20, en het verband tussen het aantal besmettingen en het dodencijfer, hebben ze dan een aantal verschillende scenario's doorgerekend waarbij het aantal vaccinaties met een kwart tot driekwart terugvalt, om zo uit te zoeken wat de mogelijke gevolgen zijn. Dat kan echt alleen met een model.'

Je kan nooit met zekerheid zeggen of een ziekte zal uitbreken of niet, geeft Heesterbeek toe, want zeker in het begin speelt het toeval een grote rol. 'Zo waren enkele van de eerste ebolaslachtoffers belangrijke leden van hun gemeenschap, en kwamen er dus veel mensen naar de begrafenis. Gezien het feit dat ebola na de dood van het slachtoffer nog besmettelijk is, en dat het lichaam bij begrafenisrites in die landen vaak wordt aangeraakt, kon een dergelijke patiënt dus veel meer mensen besmetten dan als hij een eenzaat was. R₀ is een gemiddelde, het kan dus best dat sommige patiënten twintig mensen besmetten en andere geen. Veel hangt dus af van wie de eerste zieken zijn, en hoeveel risicocontacten zij hebben. En dat kan je eigenlijk niet voorspellen.'

Omdat de modellen steeds geavanceerder worden, zijn hun voorspellingen steeds betrouwbaarder, aldus Heesterbeek. 'Zo houdt het model voor mazelen rekening met de leeftijd en de locatie van de inwoners, waardoor de wetenschappers ook een kaart konden maken van waar ze de meeste problemen verwachten. We hebben nu ook betere methoden om nagenoeg exact te bepalen hoe onzeker onze resultaten zijn.' Dat is eerlijker en preciezer, maar ook onduidelijker, en dat zorgt nogal eens voor verwarring in de communicatie met de overheid - en de media. 'Zoals in dit geval: zeggen wetenschappers keurig 'tussen de 1.757 en de 16.173 doden', dan wordt de krantenkop al snel 'Meer dan 15,000 doden', terwijl dat hoogstwaarschijnlijk sterk overdreven is.'

Zal die onzekerheid verder afnemen, naarmate de modellen geavanceerder worden? 'Zeker', denkt Heesterbeek, 'maar niet eindeloos. Net als bijvoorbeeld het klimaat zijn de evolutie en de wereldwijde verspreiding van ziektekiemen zo complex, met allerlei wisselwerkingen en onrechtlijnige verbanden, dat het voorbij een bepaalde horizon simpelweg onmogelijk is om precieze voorspellingen te doen. Maar er zijn ook heel praktische redenen: als onze voorspellingen in de krant komen, en overheden en het publiek overtuigen om in te grijpen of hun gedrag te wijzigen, dan heeft dat natuurlijk ook een impact – in die zin zijn onze voorspellingen soms zelfvernietigend. 'Zie je wel, zo erg was het niet', zegt men dan achteraf, maar wat wij voorspellen, is wat er zou gebeuren bij een ongewijzigd beleid. En we zijn wat blij als het anders afloopt.'