Sinds 2021 is er in Nederland sprake van een onverklaarde structurele verhoging van de sterftecijfers. Het huidige rekenmodel van het RIVM voor oversterfte neemt deze recente jaren met verhoogde sterfte mee in zijn berekeningen voor verwachte sterfte. Hierdoor ‘verdwijnt’ oversterfte op den duur uit de statistieken, zonder dat de onderliggende oorzaken zijn opgehelderd. Herman Steigstra en Anton Theunissen schreven een voorstel hoe je wel op een neutrale manier de omvang van de sterfte kan bepalen en dus kan vaststellen of er iets bijzonders aan de hand is.
Lees volledig artikel: RIVM maskeert de oversterfte!
Het misleidende RIVM-rekenmodel
Sinds 2021 is er in Nederland sprake van een onverklaarde structurele verhoging van de sterftecijfers. Het huidige rekenmodel van het RIVM voor oversterfte neemt deze recente jaren met verhoogde sterfte mee in zijn berekeningen voor verwachte sterfte. Hierdoor ‘verdwijnt’ oversterfte op den duur uit de statistieken, zonder dat de onderliggende oorzaken zijn opgehelderd.
Dit is in tegenstelling tot de CBS-cijfers, die tussen 2020 en 2023 werden gebruikt, en vaak wekelijks oversterfte lieten zien, omdat CBS de periode voorafgaande aan 2020 wel als norm aanhield.
Begin 2024 voorspelden we deze “doofpot” van het RIVM al.
Herman Steigstra en Anton Theunissen schreven een voorstel hoe je wel op een neutrale manier de omvang van de sterfte kan bepalen en dus kan vaststellen of er iets bijzonders aan de hand is.
In dit artikel belichten zij waarom een voorspelling van sterfte niet verward mag worden met wat we als normale of wenselijke sterfte beschouwen, en presenteren een alternatief “Model voor Normsterfte” dat beter geschikt is voor beleidsdoeleinden. Dat voorstel hebben ze ingediend bij de commissie VWS.
Het verschil tussen verwachting en norm
Overheidsinstituten zoals het RIVM en CBS berekenen regelmatig verwachtingen van sterftecijfers. Deze voorspellingen zijn gebaseerd op historische patronen en dienen als (ook beleidsadviserend) referentiekader om te bepalen of er in een bepaalde periode sprake is van meer sterfgevallen dan verwacht (oversterfte) of minder (ondersterfte).
Het fundamentele probleem in de huidige methodiek is dat een verwachting wordt verward met een norm.
Om dit verschil duidelijk te maken, kunnen we kijken naar een alledaags voorbeeld: het lichaamsgewicht van Nederlanders. De gemiddelde Nederlander wordt steeds zwaarder. Als we een voorspelling zouden maken op basis van historische trends, dan verwachten we dat deze trend zich voortzet. Maar dat betekent niet dat een steeds hoger gemiddeld lichaamsgewicht als ‘normaal’ of ‘wenselijk’ moet worden beschouwd. Daarom hanteren gezondheidsinstituten het concept ‘streefgewicht’ – een normatieve maatstaf die niet automatisch meebeweegt met de feitelijke ontwikkeling. Je stelt een streefgewicht vast, gebaseerd op wat gezond is. En dat is een BMI (body mass index) van maximaal 25 kg/m2.
De trendbreuk in sterftecijfers
Sinds 2021 is er in Nederland sprake van aanhoudende gestegen sterftecijfers die afwijken van de lange termijn trend vóór 2020. Het CBS heeft de plotselinge stijging in 2020 verklaard door Corona. En heeft de vanaf 2021 aanhoudende verhoging verklaard door te wijzen naar vergrijzing (zie Figuur 1).
Bron: https://www.cbs.nl/nl-nl/nieuws/2025/07/172-duizend-mensen-overleden-in-2024
Door een wetenschappelijk geaccepteerde methode toe te passen (Age-Standardized Mortality Rate, ASMR), waarbij zowel de bevolkingsgroei als het vergrijzingseffect volledig worden geneutraliseerd, blijkt dat er sprake is van een forse trendbreuk. In deze analyse wordt voor elk jaar opnieuw de bevolkingssamenstelling van 2019 als basis gebruikt. Hierdoor worden niet meer de absolute aantallen overlijdens getoond, maar de sterftekansen door de jaren heen. Het CBS stelt op basis hiervan de lange termijn trend van de absolute sterftecijfers op. Dit levert sinds 2010 een geleidelijk stijgende trendlijn op (zie de licht blauw gestippelde lijn in Figuur 2.) van ca. 145.000 per jaar in 2010 tot ca. 152.000 per jaar in 2020 (zie Figuur 2).
De stijging in 2020 die sindsdien niet is teruggekeerd naar het eerdere patroon, leidt tot een structurele stijging van ca. 152.000 tot ca. 170.000 sterfgevallen per jaar vanaf 2021. De stijging in 2020 is volledig toe te rekenen aan Corona. Maar de stijging vanaf 2021 kan niet verklaard worden door Corona, noch door bevolkingsgroei en/of vergrijzing en is dus “onverklaard”.
Figuur 2: CBS Gestileerde Sterftecijfers trend met trendbreuk
De veranderende baseline: van CBS naar RIVM
Historisch gezien gebruikte het RIVM een methode waarbij pieken in sterfte (bijvoorbeeld tijdens griepgolven) niet werden meegenomen bij het berekenen van de verwachting. Dit had een belangrijke signaalfunctie: zodra het gerapporteerde aantal overlijdens buiten de verwachte bandbreedte kwam, was er kennelijk sprake van een epidemie of andere bijzondere omstandigheid.
Tijdens de coronapandemie nam het CBS de rapportage over. Het CBS gebruikte een andere methodiek, gebaseerd op de bevolkingsopbouw en historische sterftekansen. Langzaam groeit de bevolking, maar we worden ook langzaamaan ouder. Deze methode was beter in staat om structurele veranderingen in sterftecijfers te signaleren.
In 2024 nam het RIVM de rapportage weer over, maar met significante aanpassingen:
- De bovengrens werd met 17% verhoogd
- De bandbreedte werd met 34% verhoogd
- De piek in verwachte sterfte werd een maand vervroegd
Deze aanpassingen leiden ertoe dat vrijwel alle oversterfte nu binnen de verwachtingen van het RIVM valt (zie Figuur 3.). Het gevolg is dat de signaalfunctie van de sterftecijfers grotendeels verloren is gegaan. Alleen bij zeer hevige sterftegolven krijgen de cijfers nog het predicaat “Verhoogd”.
Bron: https://www.rivm.nl/monitoring-sterftecijfers-nederland
In figuur 4 zien we de stijging van de RIVM-bandbreedte ten opzichte van de bandbreedte zoals gepresenteerd door het CBS.
Bron https://steig.nl/blog/2023/12/31/oversterfte-van-cbs-naar-rivm/ (geactualiseerde versie)
Het Model voor Normsterfte
We hebben een alternatief model ontwikkeld dat de beste eigenschappen van zowel de CBS- als de RIVM-aanpak combineert: het Model voor Normsterfte. Dit model:
- Bepaalt het jaargemiddelde op een wijze vergelijkbaar met die van het CBS, gebaseerd op demografische gegevens en historische sterftekansen vóór de trendbreuk. Deze methode is beschreven in dit artikel .
- Berekent de bandbreedte zoals het RIVM dat deed: een sinusoïdale curve met een amplitude van 6% en de piek op 1 februari
Het resultaat is weergegeven in figuur 5.
Het cruciale verschil is dat dit model niet automatisch jaren met onverklaarde oversterfte incorporeert in zijn basisberekening. Hierdoor blijft oversterfte zichtbaar, ook als deze meerdere jaren aanhoudt.
Conclusie en aanbevelingen
De huidige methode van het RIVM voor het berekenen van oversterfte heeft een fundamenteel probleem:
het normaliseert ongewenste trends zonder dat de onderliggende oorzaken worden verklaard of aangepakt. Dit is niet alleen wetenschappelijk onzuiver, maar leidt ook tot beleidskeuzes op basis van onvolledige informatie.
Het door ons ontwikkelde Model voor Normsterfte biedt een waardevol alternatief dat:
- Een duidelijk onderscheid maakt tussen verwachtingen en normatieve maatstaven
- De signaalfunctie van sterftecijfers behoudt
- Structurele veranderingen in sterftecijfers zichtbaar houdt, ook als deze jaren aanhouden
Voor een verantwoord gezondheidsbeleid is het essentieel dat we niet alleen weten wat we verwachten, maar ook wat we als maatschappij als normaal en wenselijk beschouwen. In de woorden van Hoogleraar waarschijnlijkheidsrekening Ronald Meester: “Wat we verwachten mag immers niet verward worden met wat we als normaal moeten beschouwen.”
Dit is de pdf van de nota die gestuurd is aan de Kamercommissie:
