Cijferverantwoording

Op dit dashboard staan verschillende cijfers die ons vertellen hoe het ervoor staat met het beheersen van COVID-19. Op deze plek geven we meer toelichting over de wijze waarop de cijfers zijn samengesteld.

Gemelde prikken

Het aantal gemelde prikken wordt dagelijks handmatig bijgewerkt op basis van data van de GGD’en. Deze data zijn op dit moment nog niet beschikbaar als open data.

Berekend aantal prikken

De cijfers van het aantal gemelde prikken zijn niet compleet, omdat de registratiesystemen van de zorginstellingen, ziekenhuizen en huisartsenpraktijken nog niet volledig gegevens doorgeven van de mensen die daar wel toestemming voor hebben gegeven aan het centrale registratiesysteem van het RIVM (CIMS). Handmatig bijwerken is vanwege het grote aantal instellingen en huisartsenpraktijken niet haalbaar. Daardoor is onbekend hoeveel prikken er precies zijn gezet in instellingen en huisartsenpraktijken. Om toch een zo goed mogelijk beeld te geven van het aantal gezette prikken, toont het dashboard vanaf 31 januari 2021 tijdelijk een berekening van het RIVM van hoeveel prikken er zijn gezet. Op de website van het RIVM staat een toelichting op de berekening. Onder de tabel met vaccinatiecijfers staat een groene balk met meer uitleg over doelgroepen en cijfers. Door op meer informatie te klikken, verschijnt meer informatie. Bij het derde punt is de extra toelichting op de berekening te vinden.

Wanneer de rapportage van het aantal gezette prikken is geautomatiseerd, zal het dashboard overschakelen op data uit CIMS. Op het moment dat deze aanpassing van werkwijze wordt doorgevoerd, kan dat een plotselinge verandering in de cijfers opleveren, net als bij de wijziging op 31 januari 2021.

Veranderingen in de cijfers

Het aantal prikken in instellingen en bij huisartsen blijkt van 6 januari t/m 27 april niet goed te zijn berekend door een programmeerfout in het rekenmodel van het RIVM. Het aantal gezette prikken ligt ongeveer 220.000 lager dan eerder was berekend. Daardoor is het totaal aantal gezette prikken op 27 april ongeveer 5,1 miljoen in plaats van ongeveer 5,3 miljoen. De cijfers zijn op 29 april met terugwerkende kracht verbeterd op het dashboard. Dat betekent dat alle cijfers die nu op het dashboard staan, zijn gecorrigeerd voor de programmeerfout. Een uitgebreidere toelichting staat op de website van het RIVM.

Van 2 april tot en met 8 april is er tijdelijk gepauzeerd met het prikken van AstraZeneca bij mensen jonger dan 60 jaar. Door deze gedeeltelijke prikpauze was onzeker hoeveel prikken met AstraZeneca werden gezet. Daarom zijn op het dashboard in die periode geen prikken voor AstraZeneca meegeteld. Bij mensen ouder dan 60 jaar is echter het vaccineren met AstraZeneca doorgegaan. Het RIVM heeft achteraf berekend hoeveel prikken er met AstraZeneca zijn gezet. Deze aantallen zijn op 13 april toegevoegd aan het dashboard.

In de eerder berekende aantallen werd rekening gehouden met 5% verspilling. Uit data van de GGD'en blijkt dat de verspilling bij de GGD'en minder dan 1% is. Het RIVM geeft op basis van deze data aan dat dit percentage ook voor de instellingen en huisartsen een betere aanname is dan de eerder gehanteerde 5%. Door dit met terugwerkende kracht aan te passen, zijn de eerder berekende cijfers hoger uitgevallen.

Vanwege deze herberekening zijn op 16 april op de vaccinatiepagina in het overzicht met gebeurtenissen de datums waarop de driemiljoenste, de tweemiljoenste en de miljoenste prik zijn gezet aangepast.

Eind maart heeft het RIVM nauwkeuriger berekend hoeveel prikken er met welk vaccin zijn gezet. Per 1 april is de grafiek ‘Geleverde en beschikbare vaccins & gezette prikken in totaal’ daardoor iets gewijzigd. Van 1 tot en met 24 maart is een te laag aantal prikken berekend voor AstraZeneca, omdat door een fout in de programmering een aantal prikdagen bij de huisartsen en instellingen niet waren meegeteld terwijl er wel prikken zijn gezet. Deze fout is op 6 april hersteld op het dashboard.

Op 24 en 25 maart een te hoog aantal prikken in instellingen gerapporteerd op het dashboard. Er zijn per abuis prikken meegeteld die op de BES gezet zijn, door een fout in de codering. Deze fout is op 26 maart hersteld.

Aantal gevaccineerden

Het dashboard toont op dit moment het aantal gezette prikken. Tot 27 januari 2021 was het aantal gezette prikken gelijk aan het aantal personen dat een eerste prik heeft gehad. Mensen hebben voor de meeste vaccins twee prikken nodig. Vanaf 27 januari 2021 krijgen de eerste gevaccineerden hun tweede prik. Het aantal gezette prikken is vanaf dat moment hoger dan het aantal mensen dat een prik heeft gehad. Zodra er geautomatiseerde cijfers beschikbaar zijn over het aantal volledig gevaccineerde personen, zullen deze op het dashboard worden getoond. Het RIVM houdt bij hoeveel mensen de vaccinatie is begonnen en bij hoeveel mensen de vaccinatie is afgerond. Een vaccinatie is begonnen als iemand een eerste prik heeft gehad. Een vaccinatie is afgerond als iemand de laatste benodigde prik heeft gehad. Iemand is dan volledig gevaccineerd. Afhankelijk van het type vaccin is dat direct na de eerste prik of pas na de tweede prik.

Waar komen de cijfers vandaan?

De cijfers komen uit het gedragsonderzoek van het RIVM. Het RIVM levert deze cijfers aan als open data.

Hoe komen de cijfers tot stand?

De cijfers zijn een optelsom van deelnemers aan het onderzoek die al gevaccineerd zijn en deelnemers die gevaccineerd willen worden. In het gedragsonderzoek krijgen mensen de vraag of zij een uitnodiging hebben gehad voor vaccinatie. Het percentage op het dashboard bij ‘vaccinatiebereid of al gevaccineerd’ bestaat uit de som van vier antwoordcategorieën, namelijk: 1) uitnodiging ontvangen en al gevaccineerd, 2) uitnodiging ontvangen en afspraak gemaakt, 3) uitnodiging ontvangen en van plan afspraak te maken, en 4) nog geen uitnodiging ontvangen maar wil wel gevaccineerd worden.

Veranderingen in de cijfers

Tot en met ronde 11 van het onderzoek (gehouden van 20 t/m 26 april) werd onderzoek gedaan naar de vaccinatiebereidheid van mensen die nog geen uitnodiging hadden gehad voor vaccinatie. Alleen mensen die nog geen uitnodiging hadden gehad, kregen de vraag of zij een prik willen hebben tegen COVID-19. Omdat steeds meer mensen een uitnodiging hebben gehad, levert deze vraagstelling na verloop van tijd een vertekend beeld op.

Vanaf ronde 12 (gehouden van 11 t/m 17 mei) is de vraagstelling daarom aangepast zoals hierboven beschreven onder ‘Hoe komen de cijfers tot stand?’.

Andere cijfers over vaccinatiebereidheid

Er zijn ook andere terugkerende onderzoeken die de vaccinatiebereidheid meten, bijvoorbeeld het onderzoek van I&O research en het onderzoek van Ipsos. Het RIVM doet ook nog een ander onderzoek (WP3) dat de vaccinatiebereidheid meet, maar dit onderzoek wordt minder vaak uitgevoerd. Het CBS doet onderzoek per kwartaal.

De uitkomsten van de onderzoeken kunnen verschillen. Dit komt onder andere doordat het RIVM in het gedragsonderzoek alleen de mensen meetelt die duidelijk ‘ja’ antwoorden op de vraag of ze een prik willen krijgen, terwijl andere onderzoeken ook alle mensen meetellen die ‘waarschijnlijk wel’ een prik willen. Ook kan de datum van het onderzoek invloed hebben op de vaccinatiebereidheid, omdat de vaccinatiebereidheid verandert over tijd.

Gegevens over de leveringen en de voorraad zijn afkomstig van het RIVM. Deze gegevens zijn nog niet beschikbaar als open data.

Het dashboard toont in de grafiek ‘Geleverde en gecontroleerde vaccins & gezette prikken in totaal’ hoeveel vaccins in totaal geleverd én gecontroleerd zijn. Op nieuwe leveringen worden standaard eerst een aantal controles uitgevoerd. Daarna zijn de vaccins beschikbaar voor toediening.

In de eerder berekende aantallen werd rekening gehouden met 5% verspilling. Uit data van de GGD'en blijkt dat de verspilling bij de GGD'en minder dan 1% is. Het RIVM geeft op basis van deze data aan dat dit percentage ook voor de instellingen en huisartsen een betere aanname is dan de eerder gehanteerde 5%. Door dit met terugwerkende kracht aan te passen, zijn de eerder berekende cijfers hoger uitgevallen.

Vaccins die bestemd zijn voor het Caribisch gebied (Aruba, Curaçao, Sint Maarten, Bonaire, Saba en Sint Eustatius) zijn niet opgenomen in de cijfers.

De aantallen in de grafiek ‘Geleverde en gecontroleerde vaccins & gezette prikken in totaal’ liggen lager dan in de overige cijfers en grafieken over leveringen en voorraden op deze pagina, omdat in de overige cijfers en grafieken geen rekening wordt gehouden met verspilling en de vaccins voor het Caribisch gebied wél zijn meegeteld.

Het dashboard toont in de grafiek ‘Leveringen’ de vaccins die Nederland krijgt. Het RIVM gaat uit van 6 doses per flesje voor BioNTech/Pfizer, 10 doses per flesje voor Moderna, 11 doses per flesje voor AstraZeneca en 5 doses per flesje voor Janssen. Voor sommige vaccins kunnen dit andere hoeveelheden zijn dan de fabrikant aangeeft.

Het dashboard toont in de grafiek ‘Voorraad per type vaccin’ de totale en de beschikbare voorraad per type vaccin bij de centrale opslaglocatie. De totale voorraad bevat de beschikbare en de nog niet beschikbare voorraad. De beschikbare voorraad omvat vrije voorraad en veiligheidsvoorraad. De nog niet beschikbare voorraad zijn de vaccins die nog gecontroleerd moeten worden. De omvang van de voorraden fluctueert. Vlak na een nieuwe levering is de totale voorraad van een vaccin relatief hoog, vlak voor de volgende levering uit controle komt, is de beschikbare voorraad laag.

Waar komen de cijfers vandaan?
Aantal ziekenhuisopnames
De cijfers over het aantal ziekenhuisopnames komen van het RIVM. Deze data zijn beschikbaar als open data.

Bezetting gewone ziekenhuisbedden
De cijfers over de bezetting van gewone ziekenhuisbedden exclusief IC bedden komen van het LCPS. Deze data zijn beschikbaar als open data.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Aantal ziekenhuisopnames
Het RIVM baseert zich op informatie die wordt verzameld door Stichting NICE (Nationale Intensive Care Evaluatie). De stichting verzorgt de registratie van COVID-19-patiënten op de Intensive Care (IC) en verpleegafdelingen. De cijfers bevatten zowel patiënten die op de verpleegafdeling zijn opgenomen als patiënten die rechtstreeks op de IC zijn opgenomen.

Het kan voorkomen dat ziekenhuisopnames later gemeld worden. Op het dashboard tonen we het aantal meldingen van één dag. Doordat er elke dag meldingen ontbreken én meldingen bijkomen van eerdere dagen, geeft dit cijfer toch een goed beeld van de dagelijkse ziekenhuisopnames.

Het LCPS verzamelt sinds oktober 2020 ook cijfers over nieuwe ziekenhuisopnames. Toch gebruiken we de cijfers van NICE. Dit doen we omdat de cijfers van het LCPS alleen op geaggregeerd niveau beschikbaar zijn. Ze geven bijvoorbeeld geen informatie over de leeftijd en het geslacht van patiënten. Dat maakt de cijfers van het LCPS te beperkt voor dit dashboard en onbruikbaar voor het RIVM.

Bezetting gewone ziekenhuisbedden
Het LCPS registreert hoeveel bedden op de verpleegafdelingen bezet zijn door COVID-19-patiënten. De gegevens vóór 1 juni 2020 zijn mogelijk minder betrouwbaar, omdat het LCPS toen nog bezig was de registratie op te zetten.

Aanpassingen in de cijfers
Tot en met 16 december 2020 gebruikte het dashboard cijfers uit de Osiris database. De gegevens in Osiris zijn voornamelijk afkomstig van de GGD’en. Osiris kent echter een aanzienlijke onderrapportage van ziekenhuisopnames doordat de GGD’en niet altijd meer informatie krijgen over ziekenhuisopnames van COVID-patiënten. Het bestand van NICE is completer, maar hanteert ook een ruimere definitie van ziekenhuisopname. Osiris neemt alleen de patiënten mee die vanwege COVID-19 in het ziekenhuis liggen, terwijl NICE ook ziekenhuisopnames rapporteert van patiënten met COVID-19, maar die om een andere reden in het ziekenhuis zijn opgenomen.

Verschillen tussen de cijfers
Er zijn verschillen tussen de registratiesystemen van LCPS en NICE. Het systeem van LCPS richt zich op de bedbezetting (capaciteit), het systeem van NICE op patiënten. Een toename van de bezetting zegt maar voor een deel iets over het aantal nieuwe patiënten. Zo is een bed bijvoorbeeld niet meteen beschikbaar als er een patiënt is ontslagen. Ook is het mogelijk dat één bed gedurende de dag door meerdere patiënten bezet wordt. Beide dataverzamelingen bevatten dus verschillende gegevens en dienen andere doelen. De cijfers zijn niet zonder meer uitwisselbaar.

Waar komen de cijfers vandaan?
IC-opnames
De cijfers over nieuwe IC-opnames komen van het RIVM. Deze data zijn beschikbaar als open data.

Bezetting IC-bedden
De cijfers over de bezetting van IC-bedden komen van het LCPS. Deze data zijn beschikbaar als open data.


Hoe komen de cijfers tot stand?
IC-opnames
Het RIVM baseert zich op informatie die wordt verzameld door Stichting NICE (Nationale Intensive Care Evaluatie). De stichting verzorgt de registratie van COVID-19-patiënten op de Intensive Care (IC) en verpleegafdelingen. De IC-opnames die via het RIVM worden gemeld, zijn inclusief eventuele IC-opnames van Nederlandse patiënten in Duitse ziekenhuizen. Dat is omdat dit cijfer primair bedoeld is om verspreiding van COVID-19 en het effect op het ziekteverloop in kaart te brengen.

Bezetting IC-bedden
In de data van het LCPS staan zowel het aantal IC-bedden bezet door COVID-19-patiënten, als het aantal IC-bedden bezet door overige patiënten. Het percentage IC-bedden met COVID-19-patiënten wordt berekend door het aantal IC-bedden bezet met COVID-19-patiënten, te delen door het totaal aantal bezette IC-bedden. De bezetting van IC-bedden is exclusief eventuele Nederlandse patiënten in Duitsland. Dat is omdat dit cijfer primair bedoeld is om capaciteit op Nederlandse IC’s te tonen.

De gegevens vóór 1 juni 2020 zijn mogelijk minder betrouwbaar, omdat het LCPS toen nog bezig was de registratie op te zetten.

Waar komen de cijfers vandaan?
De cijfers over het aantal positief geteste mensen komen van het RIVM. Deze data zijn beschikbaar als open data.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Het gaat om het aantal positief geteste mensen die aan het RIVM gemeld zijn in de afgelopen 24 uur, tot 10.00 op de dag van publicatie van het cijfer. De gebruikte datum is de datum van melding door de GGD bij het RIVM. Dat is dus niet hetzelfde als de datum waarop mensen zijn getest.

Artsen en laboratoria moeten besmettingen met infectieziekten melden bij de GGD. Particuliere organisaties en individuen nemen echter ook tests af. De uitslagen hiervan worden niet altijd bij de GGD gemeld of de melding telt niet mee omdat de gebruikte test niet voldoet aan de normen van het RIVM. Commerciële testers zijn wel verplicht positieve testgevallen te melden aan de GGD. Het (dagelijks) aantal besmettingen dat we op het dashboard tonen geeft dus geen compleet beeld. Houd daar rekening mee bij het interpreteren van dit cijfer.

Het doorgeven van cijfers is deels mensenwerk. Het komt voor dat op het moment dat het RIVM de balans opmaakt over het laatste etmaal, nog niet alle besmettingen goed zijn doorgegeven door de GGD’en. Ontbrekende meldingen worden dan later alsnog doorgegeven. Het ontbreken van meldingen of het vertraagd doorgeven van meldingen kan het dagelijkse beeld vertekenen. Het voortschrijdende gemiddelde filtert dit soort fluctuaties eruit en geeft daarom vaak een beter beeld.

Aanpassingen in de cijfers
Het RIVM kan ook met terugwerkende kracht correcties uitvoeren op eerder gepubliceerde cijfers. Deze correcties komen dan in het open databestand te staan en worden overgenomen door het dashboard. Het databestand registreert op niveau van veiligheidsregio en gemeente. Om tot landelijke gegevens te komen tellen we alle meldingen bij elkaar op. In het aanleverbestand wordt voor sommige meldingen de gemeente en/of veiligheidsregio niet vermeld, omdat die gegevens ontbreken. Die kunnen dan niet op dat niveau worden getoond, maar wel op landelijk niveau.

Groeigetal
Het Groeigetal (of G-getal) geeft de procentuele ontwikkeling van het aantal positieve tests in de afgelopen 7 dagen ten opzichte van het aantal positieve tests in de 7 dagen ervoor. Voor de berekening van het Groeigetal moeten cijfers beschikbaar zijn van 14 rapportagedagen (de afgelopen 7 dagen + de 7 dagen ervoor).

De historie van het Groeigetal wordt dagelijks opnieuw berekend door het Ministerie van VWS op basis van de data van het RIVM, zodat eventuele correcties vanuit het RIVM op aantallen positieve tests verwerkt zijn in het historische verloop van het Groeigetal. De berekening van het Groeigetal sluit aan bij de methode die door Stichting IPSE Studies wordt gehanteerd. Het Groeigetal is geïntroduceerd door de Volkskrant.

Waar komen de cijfers vandaan?
De cijfers over het aantal positief geteste personen via GGD-teststraten komen van het RIVM. Deze data zijn beschikbaar als open data.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Voor het berekenen van het percentage positief geteste mensen wordt alleen gekeken naar de tests die via de GGD plaatsvinden en waarvan de testuitslag bekend is. We bereken het zevendaags gemiddelde van de testuitslagen van tests die zijn afgenomen tot en met twee dagen geleden. Tests die daarna zijn afgenomen, worden niet meegenomen in de berekening omdat het tijd kost voordat de uitslag van een test binnen is. Zo weten we dat de meeste testuitslagen binnen zijn en het percentage positieve tests de verhouding juist weergeeft.

Waar komen de cijfers vandaan?
De cijfers over het aantal besmettelijke mensen komen twee keer per week (op dinsdag en vrijdag) van het RIVM. Deze data zijn beschikbaar als open data.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Als iemand het coronavirus oploopt, is deze persoon een tijd lang besmettelijk voor anderen. Hoe lang dit duurt, verschilt van persoon tot persoon. Het exacte aantal besmettelijke mensen is onbekend, maar het RIVM kan wel berekenen tussen welke waarden het zich waarschijnlijk bevindt. Dit cijfer wordt berekend op basis van de data uit het Pienter Corona onderzoek en het aantal ziekenhuisopnames.

Aanpassingen in de cijfers
Tussen 1 juni 2020 en 13 oktober 2020 werd dit cijfer berekend op basis van de data uit de eerste ronde van het Pienter Corona onderzoek, het aantal ziekenhuisopnames en het aantal positieve testen. Vanaf 13 oktober wordt dit cijfer berekend op basis van de data uit de tweede ronde van het Pienter Corona onderzoek en het aantal ziekenhuisopnames. In de tweede ronde van het Pienter Corona onderzoek is een grotere groep mensen op een besmetting met het virus onderzocht. Ook is er meer inzicht gekregen of en hoe besmettelijk mensen zijn die besmet zijn met het coronavirus.

Waar komen de cijfers vandaan?
De cijfers over het reproductiegetal komen twee keer per week (op dinsdag en vrijdag) van het RIVM. Deze data zijn beschikbaar als open data. Het reproductiegetal (R) is geen exacte waarde, maar een betrouwbare schatting.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Voor de schatting van dit reproductiegetal gebruikt het RIVM het aantal gemelde positieve coronatestuitslagen per dag. Voor een groot deel van de gemelde gevallen is de eerste ziektedag bekend, in andere gevallen wordt deze geschat. Als er geen sprake is van klachten gaat het RIVM uit van de dag waarop mensen klachten zouden hebben ontwikkeld als ze klachten hadden gehad.

Door het aantal coronagevallen per datum van eerste ziektedag te tonen is direct te zien of het aantal infecties toeneemt, piekt of afneemt. Voor de berekening van het reproductiegetal is het ook nodig te weten wat de tijdsduur is tussen de eerste ziektedag van een coronageval en de eerste ziektedag van zijn of haar besmetter. Deze tijdsduur is gemiddeld 4 dagen, berekend op basis van coronameldingen aan de GGD. Met deze informatie wordt vervolgens de waarde van het reproductiegetal berekend.

Hoe actueel zijn de cijfers?
Het Coronadashboard geeft als meest actuele waarde de R weer van minimaal twee weken geleden. Schattingen van de R recenter dan 14 dagen geleden zijn niet betrouwbaar als voorspeller, maar kunnen wel een indicator zijn voor de uiteindelijke waarde. Hoe recenter een dag is, hoe kleiner de betrouwbaarheid. Dit komt onder andere doordat nog niet alle cijfers bekend zijn voor die dagen.

Aanpassingen in de cijfers
Tot 12 juni 2020 werd het reproductiegetal berekend op basis van COVID-19-ziekenhuisopnames, omdat er tot dan toe minder getest werd. Tot 3 november liet de tabel voor de laatste twee weken geen waarde voor R zien, maar werd wel de boven- en ondergrens geprojecteerd in een soort ‘pluim’. Met ingang van 3 november is deze ‘pluim’ niet meer zichtbaar op het dashboard.

Waar komen de cijfers vandaan?
Aantal overleden COVID-19-patiënten
De cijfers over sterfte komen van het RIVM. Deze data is beschikbaar als open data.

Verdeling naar leeftijd
De grafiek met de leeftijdsverdeling op landelijk niveau is gebaseerd op een ander open databestand van het RIVM.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Aantal overleden COVID-19-patiënten
Het gaat om het aantal overleden COVID-19-patiënten dat gemeld is aan het RIVM in de afgelopen 24 uur. De getoonde datum is de datum van melding door de GGD bij het RIVM. Dat is dus niet hetzelfde als de datum waarop mensen zijn overleden. Het werkelijke aantal overleden COVID-19-patiënten is hoger dan het aantal overleden personen gemeld door het RIVM, omdat er geen meldingsplicht geldt voor overlijden aan COVID-19.

Verdeling naar leeftijd
Iedereen onder de 50 jaar wordt in dezelfde leeftijdsgroep geplaatst, omdat die gegevens vanwege de kleine aantallen (in combinatie met de uitsplitsing van COVID-19-sterfte elders op het dashboard) te herleiden zouden zijn naar individuen.

Waar komen de cijfers vandaan?
De algemene sterftecijfers (sterftemonitor) komen van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS).

Hoe komen de cijfers tot stand?
De gegevens worden wekelijks bijgewerkt. De verwachte sterfgevallen per week zijn onderdeel van een prognose die het CBS één keer per jaar maakt.

Waar komen de cijfers vandaan?

Het RIVM levert de cijfers aan als open data.

Hoe komen de cijfers tot stand?

GGD’en voeren het bron- en contactonderzoek (BCO) uit bij mensen met een positieve testuitslag. Hierbij onderzoeken de GGD’en onder andere in welke situatie iemand mogelijk besmet is. De GGD’en hebben 21 mogelijke situaties van besmettingen benoemd. Voor het overzicht op het dashboard, hebben we deze 21 situaties verdeeld over acht categorieën. In onderstaand overzicht staan de acht categorieën met de situaties die onder de betreffende categorie vallen.

1. Thuis en bezoek

  • Thuissituatie (huisgenoten inclusief niet-samenwonende partner)
  • Bezoek in de thuissituatie (van of bij familie, vrienden, enz.)

2. Werk

  • Werksituatie

3. School en kinderopvang

  • School en kinderopvang

4. Gezondheidszorg

  • 1e lijn gezondheidszorg / huisarts
  • 2e lijn gezondheidszorg / ziekenhuis
  • Overige gezondheidszorg
  • Verpleeghuis of woonzorgcentrum voor ouderen
  • Woonvoorziening voor mensen met een beperking
  • Overige woonvoorziening
  • Dagopvang voor ouderen en mensen met een beperking

5. Bijeenkomsten

  • Feest (feest, verjaardag, borrel, bruiloft, enz.)
  • Studentenvereniging/-activiteiten
  • Vrijetijdsbesteding, zoals sportclub
  • Religieuze bijeenkomsten
  • Koor
  • Uitvaart

6. Reizen

  • Medereiziger / reis / vakantie
  • Vlucht

7. Horeca

  • Horeca

8. Overig

  • Overig

Als er in een regio veel positief geteste mensen zijn, kan de druk op het BCO-proces hoog worden. Dit kan ertoe leiden dat de informatie in die regio op dat moment niet volledig is. Het dashboard toont over die periode dan geen gegevens voor de betreffende regio.

De informatie over verpleeghuiszorg wordt dagelijks beschikbaar gesteld via open data door het RIVM. Zie hier de beschrijving van deze dataset. In de aangeleverde gegevens is soms de veiligheidsregio onbekend. Dit heeft als gevolg dat het totaal van de weergegeven cijfers op veiligheidsregio niveau, minder kan zijn dan wat er op landelijk niveau wordt getoond. Het aantal overleden verpleeghuisbewoners wordt getoond op basis van de datum van overlijden. De overlijdensdatum is echter niet altijd bekend. Als dit zo is, dan zijn die gevallen niet op het dashboard zichtbaar.

De manier waarop ingeschat wordt hoeveel verpleeghuisbewoners en verpleeghuislocaties zijn besmet met corona is verbeterd. Sinds 1 juli registreren de GGD’en bij iedere melding of een nieuw besmette persoon in een verpleeghuis woont. Tot eind september 2020 werd deze informatie echter niet benut en werden de aantallen via een andere methode geschat. Dit leidde tot een flinke overschatting van het aantal besmette verpleeghuislocaties. De cijfers op het dashboard geven daardoor vanaf 29 september - met terugwerkende kracht vanaf 1 juli - een veel beter beeld van het werkelijke aantal besmette personen en verpleeghuislocaties.

Oude definitie verpleeghuisbewoner: Iemand wordt als een verpleeghuisbewoner geteld wanneer deze volgens het centrale administratiesysteem (OSIRIS): Op basis van zijn postcode gekoppeld kan worden aan een bekende verpleeghuislocatie of woonzorgcentrum voor ouderen óf een setting (plaats waar de besmetting mogelijk heeft plaatsgevonden) ‘Verpleeghuis’ of een daaraan gerelateerde term heeft óf aan de hand van een andere term in het systeem in verband gebracht kan worden aan een verpleeghuis of woonzorgcentrum voor ouderen. Daarnaast moet de persoon

  • ouder zijn dan 70 jaar én
  • geen gezondheidsmedewerker zijn én
  • geen beroep hebben.

Nieuwe definitie verpleeghuisbewoner: Sinds 1 juli vraagt de GGD voor iedere nieuw positief geteste persoon of dit een verpleeghuisbewoner of een bewoner van een woonzorgcentrum voor ouderen is. Deze informatie wordt gebruikt voor de nieuwe definitie. Iemand wordt als een verpleeghuisbewoner aangemerkt wanneer deze volgens de gegevens van OSIRIS

  • Een bewoner is van een verpleeghuis of van een woonzorgcentrum voor ouderen.
  • Indien het onbekend is of een persoon in een verpleeghuis of een woonzorgcentrum voor ouderen woont, wordt de oude definitie gebruikt.

Het totaal aantal verpleeghuislocaties per veiligheidsregio is door het RIVM aangeleverd. Eventuele verpleeghuizen met dezelfde postcode worden hierbij gerekend tot één verpleeghuislocatie. Dit is gedaan omdat het aantal besmette locaties ook met dezelfde logica wordt bepaald. Het totaal aantal verpleeghuislocaties per veiligheidsregio is nodig om het percentage besmette verpleeghuislocaties te berekenen. Voor het landelijke totaal aantal verpleeghuislocaties, worden de totalen van alle veiligheidsregio's bij elkaar opgeteld.

De informatie over gehandicaptenzorg wordt dagelijks beschikbaar gesteld via open data door het RIVM. Zie hier de beschrijving van deze dataset.

In de aangeleverde gegevens is soms de veiligheidsregio onbekend. Dit heeft als gevolg dat het totaal van de weergegeven cijfers op veiligheidsregio niveau minder kan zijn dan wat er op landelijk niveau wordt getoond. Het aantal overleden personen wordt getoond op basis van de datum van overlijden. De overlijdensdatum is echter niet altijd bekend. Als dit zo is, dan zijn die gevallen niet op het dashboard zichtbaar.

Met locaties worden de 2586 locaties bedoeld die volgens Zorgkaart Nederland bekend zijn als woning voor personen met een beperking in Nederland. Het totaal aantal locaties per veiligheidsregio is door het RIVM aangeleverd. Locaties met dezelfde postcode worden hierbij gerekend tot één locatie. Dit is gedaan omdat het aantal besmette locaties ook met dezelfde logica wordt bepaald. Het totaal aantal locaties per veiligheidsregio is nodig om het percentage besmette locaties te berekenen. Voor het landelijke totaal aantal locaties, worden de totalen van alle veiligheidsregio's bij elkaar opgeteld.

Voor de gehandicaptenzorg wordt net als bij de verpleeghuizen gebruik gemaakt van de registratie van de GGD’en. Sinds 1 juli vraagt de GGD voor iedere nieuw positief geteste persoon of dit een bewoner is van een gehandicapteninstelling. Iemand wordt als een bewoner van een gehandicapteninstelling aangemerkt wanneer deze volgens de gegevens van OSIRIS (de database die het RIVM hiervoor hanteert) blijkt dat het een bewoner is van een gehandicapteninstelling. Indien het onbekend is of een persoon in een instelling voor gehandicaptenzorg woont, wordt iemand meegeteld wanneer deze ‘gehandicaptenzorginstelling’ als locatie van de besmetting heeft en geen zorgmedewerker is, of op basis van de inhoud van vrije tekstvelden gelinkt kan worden aan een gehandicaptenzorginstelling en geen zorgmedewerker is.

De informatie over thuiswonende 70-plussers wordt dagelijks beschikbaar gesteld via open data door het RIVM. Zie hier de beschrijving van deze dataset. In de aangeleverde gegevens is soms de veiligheidsregio onbekend. Dit heeft als gevolg dat het totaal van de weergegeven cijfers op veiligheidsregio niveau minder kan zijn dan wat er op landelijk niveau wordt getoond. Het aantal overleden personen wordt getoond op basis van de datum van overlijden. De overlijdensdatum is echter niet altijd bekend. Als de datum niet bekend is, dan zijn die gevallen niet op het dashboard zichtbaar.

Het RIVM baseert zich op testresultaten en sterfgevallen zoals door de GGD’ en bij het RIVM gemeld. Bij het melden van een positieve testuitslag door de GGD wordt (onder meer) geregistreerd hoe oud iemand is en of de persoon in een verpleeghuis of instelling voor gehandicaptenzorg woont. Het RIVM stelt het aantal (nieuwe) besmettingen van thuiswonenden van 70 jaar of ouder vast door het totaal aantal (nieuwe) besmettingen in de leeftijdsklasse 70 jaar of ouder vast te stellen en daarop in mindering te brengen het aantal besmettingen:

  • Onder bewoners van een instelling;
  • Onder mensen die werkzaam zijn in de zorg;
  • Onder mensen die via hun adres gelinkt kunnen worden aan een verpleeghuis of een locatie voor gehandicaptenzorg;
  • Onder mensen die op basis van de locatie van besmetting gelinkt kunnen worden aan een verpleeghuis of een locatie voor gehandicaptenzorg.

De groep thuiswonenden van 70 jaar is een diverse groep ten aanzien van de woonsituatie en gezondheidssituatie. Een groot deel van de 70-plussers is vitaal en heeft een goede gezondheid. Een ander deel heeft één of meerdere chronische aandoeningen of fysieke of cognitieve beperkingen en is minder vitaal. Op dit moment is het nog niet mogelijk op het dashboard een onderscheid aan te brengen tussen de besmettingen onder vitale en minder vitale thuiswonende ouderen omdat deze informatie niet standaard wordt vastgelegd wanneer een coronatest wordt afgenomen.

Het dashboard toont welk deel van de thuiswonende ouderen van 70 jaar of ouder die dag besmet is geraakt. Voor totaal aantal thuiswonende ouderen van 70 jaar is gebruik gemaakt van gegevens van het CBS over het aantal personen van 70 jaar dat in een particulier huishouden woont (StatLine - Huishoudens; personen naar geslacht, leeftijd en regio, 1 januari (cbs.nl). Het gaat in totaal om 2,3 mln. personen.

Welke cijfers laten we zien?

We laten op het coronadashboard het aantal coronavirusdeeltjes zien in het rioolwater. Dat doen we landelijk, regionaal en per gemeente. Het aantal virusdeeltjes is omgerekend naar 100.000 inwoners. Dit maakt het mogelijk om regio’s met elkaar te vergelijken.

Wat zeggen deze cijfers?

In rioolwater kun je ziekteverwekkers zoals het coronavirus meten doordat die met ontlasting via de wc in het rioolwater komen. Dit onderzoek laat zien hoeveel virusdeeltjes uit ontlasting van besmette personen in het rioolwater zitten. Rioolwateronderzoek kan op termijn helpen om vroeg in de gaten te krijgen of het coronavirus rondgaat in een gemeenschap, los van de standaard coronatests. Ook kunnen de testresultaten helpen om effecten van vaccinatie en immuniteit in kaart te brengen. Met dit onderzoek wordt ervaring opgedaan die in de toekomst van pas kan komen.

Hoe precies zijn de cijfers?

In het huidige onderzoek kunnen trends in aantallen virusdeeltjes worden gezien, zoals een stijging of daling. Er is meer onderzoek nodig om conclusies te trekken uit zulke trends.

In het afvalwater dat rioolwaterzuiveringsinstallaties verwerken zit onder andere ook regenwater. Bij het bepalen van het aantal virusdeeltjes wordt hier rekening mee gehouden.

Bij een meting kan het aantal virusdeeltjes in het rioolwater zo laag zijn, dat het niet gemeten wordt. Dan staat de meetwaarde op 0.

Waar komen de cijfers vandaan?

De rioolwatermetingen worden gedaan bij 315 rioolwaterzuiveringsinstallaties in het hele land en geven dus informatie voor heel Nederland. Vanuit de rioolwaterzuiveringsinstallaties gaan monsters van ongezuiverd rioolwater gekoeld naar het RIVM. Onderzoekers van het RIVM analyseren deze monsters en zoeken uit hoeveel coronavirusdeeltjes erin zitten. Voor elke locatie analyseren de onderzoekers minimaal eens per week rioolwater dat in 24 uur verzameld is. Per week kan het aantal succesvolle metingen variëren. In de open data staat per datum bij welke locaties met succes gemeten is.

Berekening cijfers

Het CBS heeft in samenwerking met de waterschappen het aantal aangesloten inwoners per rioolwaterzuiveringsinstallatie in kaart gebracht. Dit stelt het RIVM in staat om het aantal virusdeeltjes per 100.000 inwoners te berekenen.

Verandering bronnen

De cijfers over rioolwater worden beschikbaar gesteld via open data door het RIVM. Klik voor deze bestanden op de links onder het kopje 'Waar komen deze cijfers vandaan'. Let op dat het formaat van dit bestand per 4 maart 2021 is vereenvoudigd.

Veranderingen berekeningen

In 2020 zijn twee meetlocaties opgeheven en de gebieden hiervan zijn overgenomen door twee andere locaties. In de week van 5 oktober is locatie Aalst door Zaltbommel overgenomen, en in de week van 7 december is locatie Lienden door Tiel overgenomen. Hierdoor wordt vóór deze weken met een verlaagd inwonersaantal gerekend voor locatie Zaltbommel en Tiel. Deze aantallen, en die van Aalst en Lienden, zijn te vinden in de 2020 versie van de tabel van het CBS.

Vanaf 4 maart 2021 worden op het dashboard ook van de gemeenten die geen eigen rioolwaterzuivering hebben de rioolmetingen weergegeven. Door de metingen van de rioolwaterzuiveringen te gebruiken waar deze gemeenten op aangesloten zijn, en met behulp van bevolkingscijfers van het CBS, kunnen we ook voor de gemeenten zonder eigen rioolwaterzuivering berekenen hoeveel virusdeeltjes er in het rioolwater zitten. En omdat de weergave per 100.000 inwoners is, zijn die cijfers vergelijkbaar met andere gemeenten. Deze nieuwe berekening leidt tot andere waarden op landelijk, regionaal en gemeenteniveau. Kijk onder het kopje ‘Berekening cijfers’ hierboven voor de rekenmethode.

Waar komen de cijfers vandaan?
De cijfers over patiënten met COVID-19-achtige klachten bij huisartsen komen wekelijks op donderdag van het Nivel. Deze data zijn beschikbaar als open data.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Het Nivel ontvangt elke week gegevens over de zorg die huisartsen aan patiënten leverden, via een representatieve steekproef onder zo'n 350 huisartsenpraktijken in heel Nederland. Op basis hiervan berekent het Nivel het aantal patiënten met COVID-19-achtige klachten in de afgelopen week. Dit doet het Nivel op basis van diagnosecodes die de huisartsen aanvinken en aanvullende omschrijvingen die wijzen op COVID-19-achtige klachten. De diagnosecodes zijn:

  • acute infectie bovenste luchtwegen
  • andere infectie(s) luchtwegen
  • influenza
  • pneumonie
  • andere virusziekte(n)
  • andere infectieziekte
  • koorts
  • benauwdheid
  • hoesten

Om een grotere precisie te bereiken, berekent het Nivel elke week de cijfers van de voorgaande weken opnieuw. Het neemt hierbij gegevens mee die pas later bekend werden.

Waar komen de cijfers vandaan?
De uitkomsten van het gedragsonderzoek komen elke drie weken van het RIVM. Deze data zijn beschikbaar als open data.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Het RIVM laat elke drie weken met een enquête onderzoeken in hoeverre mensen de coronaregels volgen en steunen. Aan het RIVM-onderzoek ‘Naleving van en draagvlak voor de basis gedragsregels’ doen ongeveer 5000 mensen van 16 jaar en ouder mee.

Veranderingen in de cijfers
Vanaf meetronde 12 van het onderzoek (11-17 mei) heeft het RIVM de vragen over twee gedragsregels aangepast.

Avondklok
De avondklok is op 28 april 2021 afgeschaft. Het RIVM meet het volgen en steunen van deze maatregel daarom ook niet meer. Op het dashboard tonen we cijfers over de avondklok tot 26 april.

Blijf thuis bij klachten
Tot en met meetronde 11 (11-17 mei) kon het voorkomen dat het RIVM ten onrechte een aantal mensen optelde bij de groep die geen gehoor gaf aan de gedragsregel 'blijf thuis bij klachten'. Dit waren de mensen die COVID-achtige klachten hadden en naar buiten gingen, maar pas nadat ze negatief waren getest. Ook kon het voorkomen dat mensen om een (dringende) medische reden naar buiten gingen zonder eerst negatief getest te zijn. Mensen die dat deden, voldoen wel aan de gedragsregel, ondanks dat zij niet thuisbleven. Vanaf meetronde 12 heeft het RIVM de meting daarom aangepast.

Omdat het RIVM de vraag heeft aangepast, tonen we op het dashboard alleen de data op basis van de nieuwe vraagstelling. De oude data staan nog wel in de open data van het RIVM.

Waar komen de cijfers vandaan?
De cijfers over de CoronaMelder-app komen van het ministerie van VWS. Deze data zijn beschikbaar als open data.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Waarschuwingen voor besmetting

Op het dashboard laten we zien hoeveel (positief geteste) gebruikers van CoronaMelder andere app-gebruikers hebben gewaarschuwd dat zij mogelijk besmet zijn geraakt. Dit cijfer komt uit de statistieken van het GGD-portaal.

Aantal downloads
Ook laten we zien hoeveel mensen de CoronaMelder-app hebben gedownload. Dit cijfer is een optelsom van de dagelijkse downloadstatistieken uit:

  • Google Play Store (Android)
  • App Store Connect (iOS)
  • AppGallery Connect (Huawei)

Waar komen de cijfers vandaan?
Positieve testen
Het RIVM levert de cijfers over leeftijden van positief geteste personen aan als open data.

Ziekenhuis- en IC-opnames
Het RIVM levert de cijfers over de leeftijden van opgenomen patiënten aan als open data.

Leeftijdsverdeling Nederlandse bevolking
Cijfers over de leeftijdsverdeling van de bevolking komen uit open data van het CBS.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Positieve testen
De cijfers over leeftijden van positief geteste personen komen uit een andere databron dan de cijfers over positieve testen, omdat in de dataset over positieve testen geen leeftijden staan. In de twee datasets worden verschillende datums gebruikt.

De gebruikte datums in het bestand met de leeftijden zijn:

• de eerste ziektedag
• als dat niet bekend is: de dag van de (eerste) positieve laboratoriumuitslag
• als dat ook niet bekend is: de dag waarop de melding bij de GGD binnenkwam

Het bestand over positieve testen gebruikt de datum van melding door het RIVM. Deze datum ligt per positieve testuitslag meestal verder in de toekomst dan de datums die in het bestand met de leeftijden staan. Daarnaast zijn er positieve testuitslagen van mensen waarvan de leeftijd onbekend is. Er zijn daarom verschillen tussen de grafiek voor het absolute aantal positief geteste personen en de grafiek met de leeftijden van positief geteste personen.

De grafiek toont gemiddelden over de afgelopen 7 dagen. Om leeftijdsgroepen met elkaar te kunnen vergelijken, berekenen we aantallen per 100.000 mensen.

Ziekenhuis- en IC-opnames
In de data staan per leeftijdsgroep de weektotalen van de opnames die in die week hebben plaatsgevonden (bron Stichting NICE, bewerkt door RIVM). De grafieken bij ziekenhuis- en IC-opnames tonen die weektotalen. Om leeftijdsgroepen met elkaar te kunnen vergelijken, berekenen we aantallen per 1.000.000 mensen uit een specifieke leeftijdsgroep. De bevolkingsgrootte per leeftijdsgroep bepalen we aan de hand van de CBS-indeling.

Rekenvoorbeeld
Het gemiddelde over de afgelopen 7 dagen van het aantal positieve tests van mensen ouder dan 90 jaar is op 1 oktober 2020: 26,14. De totale omvang van de leeftijdsgroep mensen ouder dan 90 jaar in Nederland is: 129.831.
Het aantal positieve tests per 100.000 uit de leeftijdsgroep 90+ is dan: 100.000 / 129.831 * 26,14 = 20,13.

Door dit met alle leeftijdsgroepen te doen, kunnen we de groepen met elkaar vergelijken.

Het landelijk gemiddelde in de leeftijdsgrafiek is het gemiddelde met alle gevallen waarvan de leeftijd bekend is. Bij een vergelijking van bijvoorbeeld de leeftijdsgroep 90+ met het landelijk gemiddelde, bestaat dit landelijke gemiddelde uit alle leeftijdsgroepen inclusief die van 90+.

De laatste dagen in de grafiek zijn nog niet compleet. Het RIVM vult met terugwerkende kracht de cijfers aan en kan ook correcties doorvoeren.

Waar komen de cijfers vandaan?
De cijfers over de inwoneraantallen komen van het CBS, peildatum 1 januari 2020.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Om gemeenten met elkaar te kunnen vergelijken, rekenen we sommige cijfers om naar cijfers per 100.000 mensen. Dat doen we zodat we grotere gemeenten en kleinere gemeenten beter met elkaar kunnen vergelijken. Als we dat niet zouden doen, zouden bijvoorbeeld gemeenten als Amsterdam en Rotterdam altijd hoge cijfers hebben, omdat daar veel meer mensen wonen dan in kleinere gemeenten.

Voorbeeld:
In Katwijk hebben op 3 mei 2021 in totaal 47 mensen een positieve testuitslag gehad.
Er wonen volgens cijfers van het CBS 65.753 mensen in Katwijk.
De rekensom die we dan maken is 47 / 65.753 * 100.000 ≈ 71,5.
Per 100.000 mensen hebben in Katwijk op 3 mei dus 71,5 mensen een positieve testuitslag gehad.

In Amsterdam hebben op 3 mei 2021 in totaal 455 mensen een positieve testuitslag gehad.
Er wonen volgens cijfers van het CBS 872.757 mensen in Amsterdam.
We maken dan dezelfde rekensom: 455 / 872.757 * 100.000 = 52,1.
Per 100.000 mensen hebben in Amsterdam op 3 mei dus 52,1 mensen een positieve testuitslag gehad.

In Amsterdam wonen meer mensen dan in Katwijk, maar door om te rekenen naar positieve testuitslagen per 100.000 mensen kunnen we de twee gemeenten met elkaar vergelijken. Op 3 mei 2021 hadden in Katwijk die dag meer mensen per 100.000 inwoners een positieve testuitslag dan in Amsterdam.

Omdat het aantal per 100.000 mensen een berekening is, kan er een cijfer achter de komma staan.

Waar komen de cijfers vandaan?
De cijfers over de inwoneraantallen komen van het CBS, peildatum 1 januari 2020.

Hoe komen de cijfers tot stand?
Om te bekijken hoe de situatie in een veiligheidsregio is, bekijken we onder meer hoeveel mensen uit een veiligheidsregio in de afgelopen 7 dagen in een ziekenhuis zijn opgenomen per 1 miljoen inwoners. Dat doen we zodat we veiligheidsregio’s met veel inwoners beter kunnen vergelijken met veiligheidsregio’s met minder inwoners. Als we dat niet zouden doen, zouden bijvoorbeeld dichtbevolkte veiligheidsregio’s zoals de veiligheidsregio Utrecht hogere cijfers hebben, omdat daar meer mensen wonen dan in minder dichtbevolkte veiligheidsregio’s.

Voorbeeld:
In de veiligheidsregio Groningen zijn in de periode van 3 tot en met 9 mei 2021 in totaal 38 mensen opgenomen in een ziekenhuis.
Er worden volgens de cijfers van het CBS 585.866 mensen in de veiligheidsregio Groningen.
De rekensom die we dan maken is 38 / 585.866 * 1.000.000 ≈ 64,9.
Per 1.000.000 mensen zijn in de veiligheidsregio Groningen van 3 tot en met 9 mei dus 64,9 mensen opgenomen in een ziekenhuis.

In de veiligheidsregio Utrecht zijn in de periode van 3 tot en met 9 mei in totaal 71 mensen opgenomen in een ziekenhuis.
Er wonen volgens cijfers van het CBS op dat moment 1.354.834 mensen in de veiligheidsregio Utrecht.
We maken dan dezelfde rekensom: 71 / 1.354.834 * 1.000.000 = 52,4.
Per 1.000.000 mensen zijn in de veiligheidsregio Utrecht van 3 tot en met 9 mei dus 52,4 mensen opgenomen in een ziekenhuis.

Omdat het aantal per 1.000.000 mensen een berekening is, kan er een cijfer achter de komma staan.

In verschillende grafieken op het dashboard laten we naast de cijfers per dag ook een gemiddelde over de laatste zeven dagen zien. Door verschillen per dag kunnen grafieken op basis van dagelijkse cijfers een wisselend beeld geven. Door alle meldingen van zeven dagen op te tellen en te delen door zeven, ontstaat een gemiddelde van de afgelopen zeven dagen. Dit geeft een overzichtelijk beeld van de trend.

Voorbeeld
Op maandag 10 mei is het gemiddelde over de afgelopen zeven dagen een gemiddelde van 3 tot en met 9 mei. We tellen alle cijfers van die dagen bij elkaar op en delen dat door zeven.
Op dinsdag 11 mei doen we hetzelfde, maar dan over de dagen van 4 tot en met 10 mei.
Zo krijgen we elke dag een nieuw gemiddelde over de afgelopen zeven dagen en kunnen we de trend goed bekijken.

Op het dashboard gebruiken we 'waarde van' om de datum aan te geven waarover de cijfers gaan. We gebruiken 'verkregen op' om aan te geven op welke datum we de data hebben ontvangen. Zo maken we duidelijk hoe actueel de data zijn, met name voor indicatoren die terugkijken in de tijd.

Een voorbeeld van een onderwerp waarbij ‘verkregen op’ meer zegt over hoe actueel de data zijn dan ‘waarde van’, is het reproductiegetal ofwel R-getal. Het RIVM publiceert dit getal twee keer per week, maar het R-getal gaat altijd over een datum van twee weken geleden. We vermelden dan op het dashboard:

  • bij 'waarde van': de datum van twee weken geleden
  • bij 'verkregen op': de datum waarop het RIVM het R-getal voor het laatst publiceerde

Op het dashboard staat dan bijvoorbeeld: ‘Waarde van donderdag 13 mei verkregen op vrijdag 28 mei’.

Op 1 januari 2021 vond een gemeentelijke herindeling plaats, waarbij verschillende gemeenten zijn gefuseerd. Het RIVM heeft deze gemeentelijke herindeling per 7 januari verwerkt in de data die het aanlevert voor het Coronadashboard. We hebben op het dashboard de kaarten met de gemeenten en de kaarten met de veiligheidsregio's aangepast aan de gewijzigde grenzen. De cijfers uit 2020 die horen bij de gemeenten die niet meer bestaan, hebben we toegevoegd aan de cijfers van de gemeenten waarmee ze zijn samengevoegd.

Disclaimer