600 doden extra door beleid Minister Schippers?

Dat was het persbericht dat tegelijk met (en in samenspraak met?) de reportage ‘Minister van Tabak‘ door Zembla als eerste werd gepubliceerd.

In het persbericht wordt gemeld dat door de nieuwe plannen voor tabaksontmoediging van Minister Schippers 600 mensen extra zullen overlijden in de jaren tot 2020.

Wat is er van dit soort berichten waar en uit welke hoek komt dit soort paniekpraat?

Forces Nederland zocht eens uit wat er achter dit bericht zoal allemaal schuilgaat: wetenschap of propaganda?

Het gaat om de resultaten van een computermodel dat door Prof. Onno van Schayck van de Universiteit Maastricht (ook in de Zembla reportage!) wordt gehanteerd om de effecten van maatregelen op het terrein van tabakspreventie te evalueren.

Dr. van Schayck is op zijn beurt weer de baas van ‘bijzonder hoogleraar’ Marc Willemsen die daar op een door Stivoro ingestelde en betaalde post zit voor ‘Tobacco Control Research’. Daarnaast is hij weer heel druk met het ontwikkelen van het anti-tabaksvaccin NicVax, dat in nauwe samenwerking wordt getest met het Amerikaanse farmaceutische bedrijf Nabi Biopharmaceuticals.

Van Schayck heeft daarnaast goede banden met de farmaceutische anti-tabaksmiddelenmakers (m.n. Pfizer en Boehringer) en wordt regelmatig betaald voor spreekbeurten of onderzoeken (*). Zo deed hij voor Pfizer onderzoek naar varenicline, beter bekend onder de naam Champix of Chantix, een medicijn dat door de Amerikaanse toezichthouder FDA op de gevaarlijke middelen lijst is gezet vanwege 37 gemelde zelfmoordgevallen en 400 gevallen van zelfmoordneigingen door gebruik van het middel. Hij schrijft dit gevaarlijke middel ook voor als ondersteuning bij zijn proeven rond het anti-rokenvaccin. Is dat niet ook ‘spelen met leven en dood’ zoals van Schayck dat aan de minister verwijt in de reportage?De verpakking kwam trouwens óók voor in de Zembla reportage.

Voor zover de achtergronden van degene die dit soort berichten in de wereld brengt. Enig ‘conflict of interest’ lijkt niet denkbeeldig!

Dan het cijfer zelf. Hoe komt zo’n cijfer tot stand?

In de eerste plaats, of het getal 600 bijna geheel bestaat uit de dood van rokers zelf (en niet “onschuldige niet-rokers”) is zeer de vraag. Het komt niet van politie of artsen die een bloedig lijk vinden, er naar kijken en zeggen: “Ja, deze persoon werd beslist gedood door zijn roken.” Het cijfer wordt grotendeels gebrouwen uit een groot aantal epidemiologische schattingen van aantallen rokersdoden. Daaruit kwamen echter vaak zeer verschillende resultaten.

Dus welke schattingen kies je dan? Waarschijnlijk de schattingen die het meest in de richting komen van datgene dat je wil duidelijk maken aan de politiek of het publiek.

Al die verschillende, theoretische schattingen uit onderzoeken worden vervolgens gecombineerd in één grote pan soep, een zogenaamde ‘meta-analyse’. Daardoor krijg je dan weer een ‘schatting over schattingen’ over te verwachten rokersdoden, een nóg onbetrouwbaarder getal dan wat de originele cijfers voorstelden. Je krijgt dan een schatting van het aantal doden waarvan je denkt dat het door roken werd veroorzaakt: van lang niet alle roken-gerelateerde ziektes is immers eenduidig wetenschappelijk bewezen dat ze direct door roken veroorzaakt worden óf door gedrag dat vaak met roken samengaat zoals alcohol drinken of ander risicovol – wél of niet in alle studies meegenomen – gedrag.

Zo kan bijvoorbeeld lever-cirrose een ‘rokersziekte’ worden genoemd omdat veel rokers, vergeleken met niet-rokers, ook nog regelmatig alcohol drinken. Het stoppen met roken zou dan niet betekenen dat deze man of vrouw dan niet meer door ‘rokersziekte’ lever-cirrose zou sterven. In die 600 gemelde doden kunnen dus best veel mensen met primair een alcoholprobleem zitten. 

Dan terug naar dit geval: wil je het effect van het weglaten van bepaalde anti-rokenmaatregelen berekenen, dat moet je weten hoeveel effect een bepaalde interventie heeft op het aantal doden in een jaar. Bovendien moet je meenemen dat er ook zonder dit soort maatregelen vaak al een dalende trend is in het aantal doden. Dat is bijvoorbeeld het geval bij het aantal gevallen van opnames voor hartaanvallen dat al jaren over de hele wereld dalend is vanwege betere behandelmethoden, vroegere detectie (112, regelmatiger check-ups) en betere EHBO ter plaatse. Anti-rokers rekenen zich rijk als ze deze afname wijten aan de invoering van rookverboden of het subsidiëren van een organisatie als Stivoro.

Maar hoe bepaal je apart de invloed van anti-rokenmaatregelen op het aantal sterfgevallen door roken, waarvan het uitgangsaantal zelf al erg onnauwkeurig is? Je kunt dit soort maatregelen nu eenmaal niet in een laboratorium doen, door elke maatregel apart op een groep mensen toe te passen en het aantal doden na afloop te meten. Of iemand sterft hangt, naast roken, van een heel groot aantal andere factoren af zoals genetische achtergrond, het weer, de directe omgeving (stad/platteland), de leeftijd en honderden andere factoren die ook nog eens op elkaar inwerken. Een cijfer kan dus nooit beter zijn dan een ‘best guess’.

Maar ondanks dat worden er van tijd tot tijd toch resultaten gepubliceerd als “weghalen van tabaksautomaten zal aantal jongeren dat gaat roken halveren”, “roken uit films weren zal het roken onder jongeren met 40% verminderen” of “rookverboden in de horeca zal het aantal rokers met 15% laten afnemen”. Er zullen echter meerdere van die metingen weer beschikbaar zijn en daarvan wordt dan weer een soep-cijfer gebrouwen. Welke van de vele cijfers voor de effecten van maatregelen als accijnsverhoging, effecten van rookverboden, massa-mediale campagnes, marktbeperkingen, verminderen van verkooppunten, afkickmiddelen in de zorgverzekering, etc. werden in het model meegenomen? Zijn al die cijfers in het model zó bullet-proof dat je een exact cijfer kunt publiceren als 600 tabaksdoden over 10 jaar?

Wij geloven daar helemaal niets van.

De onzekerheidsmarges in al die cijfers is (zoals hierboven beschreven) veel te groot en te gevoelig voor de sturende invloed van belangengroepen als onderzoekers, farmaceuten en anti-rokengroepen om serieus te kunnen nemen. Het cijfer 600 had net zo goed honderd kunnen zijn, of 6 of 1 of zelfs -600 (deze maatregelen remmen de bestaande trend niet meer).

Kortom, zo’n model voldoet ook aan de spreuk: “garbage in, garbage out“.

(*) Citaten uit een Google search naar verbanden van Schayck en farmaceutische anti-rokenindustrie:

• Drs Kotz and van Schayck have received an unrestricted grant from Pfizer for a study on varenicline. Dr van Schayck has received honoraria from Pfizer for participation in speaking activities.
• Van Schayck has received financing (grants, consultancy, and/or travel/accommodation costs) from AstraZeneca, Boehringer Ingelheim and Pfizer,
• Funding: ‘Partners in Care Solutions’, an initiative of the research institution Caphri, Pfizer Inc. and Boehringer Ingelheim Inc.
• The author is supported by an unrestricted grant from ‘Picasso’, an initiative of the research institution Caphri, Pfizer Inc and Boehringer Ingelheim Inc.

FDA waarschuwing m.b.t. Champix