Waarom je je eigen koorts belangrijker vindt dan het landelijke griepcijfer
Je voelt je grieperig: spierpijn, hoofdpijn, koorts. Blijf je thuis van je werk of ga je toch? De kans is groot dat je die beslissing baseert op hoe beroerd je je voelt. Niet op het nieuws over hoeveel mensen er die week griep hebben. Een nieuw wiskundig model bevestigt dat dit patroon grote invloed heeft op hoe een epidemie verloopt.
Wetenschappers die epidemieën voorspellen, gebruiken vaak modellen die het gedrag van een hele bevolking simuleren. Veel van die modellen gaan ervan uit dat mensen hun gedrag aanpassen zodra het aantal besmettingen in het land stijgt. Denk aan minder sociale contacten zodra het nieuws meldt dat de ziekenhuizen vol liggen.
Maar die aanname klopt niet helemaal, zeggen de onderzoekers. Veel mensen letten helemaal niet op landelijke cijfers. Ze letten op hun eigen lijf. Voel je je ziek, dan blijf je thuis. Voel je je prima, ook al ben je besmettelijk zonder het te weten, dan ga je gewoon naar buiten.
Een model met twee lagen
Om dit te onderzoeken, bouwde het team een model dat twee niveaus combineert. Het eerste niveau simuleert wat er in één lichaam gebeurt: hoe het afweersysteem reageert op een virus en hoe dat leidt tot symptomen zoals spierpijn, vermoeidheid, hoofdpijn en koorts. Deze vier klachten bij elkaar vormen een "symptoomscore", een soort rapportcijfer voor hoe ziek iemand zich voelt.
Het tweede niveau simuleert de hele bevolking: hoe het virus zich verspreidt via contacten tussen mensen. De slimme vondst is dat deze twee niveaus aan elkaar gekoppeld zijn via die symptoomscore. Iemand met een hoge score, dus met veel klachten, verspreidt het virus minder, omdat diegene zijn gedrag aanpast. Mensen zonder symptomen veranderen niets aan hun gedrag, ook al zijn ze besmettelijk.
Eerdere modellen koppelden de twee niveaus vaak via de hoeveelheid virus in het lichaam ("virale lading"). Het probleem: hoeveel virus iemand bij zich draagt, zegt lang niet altijd iets over hoe ziek diegene zich voelt. De symptoomscore sluit daarom beter aan bij wat mensen in de praktijk daadwerkelijk laten beslissen.
Wat de simulatie laat zien
Hoe sterker mensen hun gedrag aanpassen aan hun eigen klachten, hoe later en hoe lager de piek van de epidemie uitvalt. Dat klinkt misschien voor de hand liggend, maar de onderzoekers vonden ook iets opvallends: het totale verloop van de epidemie blijft qua vorm sterk lijken op dat van een standaardmodel zonder enig gedragsgedrag.
Dat is een belangrijk contrast met modellen waarin mensen reageren op landelijke cijfers, zoals het aantal gemelde besmettingen of sterfgevallen. Die modellen laten vaak heel andere patronen zien: een plateau, een "schouder" in de curve, of een epidemie die heel lang langzaam uitdooft. Gedrag gebaseerd op eigen symptomen zorgt dus voor een rustiger, voorspelbaarder verloop dan gedrag gebaseerd op nieuwscijfers.
De onderzoekers ontdekten ook dat een eenvoudiger standaardmodel (het zogeheten SEIR-model, vaak gebruikt om epidemieën te voorspellen) het ingewikkelde twee-lagen-model goed kan nabootsen. Dit lukt wanneer de koppeling tussen symptomen en gedrag een bepaalde wiskundige vorm heeft (een exponentiële functie). Dat is goed nieuws voor toekomstige voorspellingen: je hebt dan niet per se het hele ingewikkelde model nodig.
Wat betekent dit (nog) niet: Dit is één onderzoeksteam dat een wiskundig model heeft gebouwd en doorgerekend. Het is geen bevestiging uit echte uitbraakdata, en het gaat om een simulatie, niet om een meting bij echte patiënten. De uitkomsten laten zien hoe zo'n systeem zich zou kunnen gedragen, niet hoe mensen in werkelijkheid altijd reageren. Verder onderzoek met echte gedragsgegevens is nodig om te zien of het model klopt.