Met gegevens van de wekelijkse coronabevraging van de UAntwerpen bouwen onderzoekers aan een model om ziekenhuisopnames in België geografisch te gaan voorspellen. Uit eerdere bevragingen komen onder andere het zuiden van Limburg en Henegouwen naar voren als clusters met een verhoogd aandeel patiënten.

De onderzoekers van verschillende universiteiten gingen aan de slag met gegevens van de UAntwerpen-enquête over de coronamaatregelen. Daarin wordt onder andere gepolst naar de symptomen die respondenten in de week voor de enquête vertoonden. Er werd in het bijzonder gefocust op hoge koorts, snel opkomende koorts, kortademigheid en droge hoest vanuit de keel. De wetenschappers combineerden die gegevens ook met de data van de officieel geregistreerde Covid-19-besmettinge n.

"Die informatie kan dienen als een soort early warning systeem", zegt Thomas Neyens (UHasselt). Op basis van modellen creëerde hij een kaart van België waarop gebieden staan aangeduid met een verhoogd aandeel mensen met symptomen. Die informatie kan hij, naarmate de modellen verder ontwikkeld worden, gebruiken om nieuwe ziekenhuisopnames geografisch te voorspellen.

Op basis van de bevraging over de week van 17 tot 24 maart, komen zo gebieden naar voren waar een week later het aandeel patiënten hoger dan gemiddeld was. Zo vormen zich clusters in het zuiden van Limburg en noorden van Luik, en in Henegouwen. Ook Gent, Leuven en Brussel kleuren rood.

Om de voorspellingen zo correct mogelijk te maken, moeten er nog meer gegevens toegevoegd worden om de foutenmarge naar beneden te halen. "We hebben meer officiële informatie nodig over de populatie, bijvoorbeeld over het aantal telewerkers", zegt Neyens. "Die kunnen we niet zomaar uit de enquête halen, omdat we daarmee bepaalde bevolkingsgroepen meer bereiken dan andere. Meer jongeren dan ouderen vullen de online bevraging in."

Om betere voorspellingen te doen in Wallonië, zouden ook meer mensen over de taalgrens de bevraging moeten invullen. Toch kan de onderzoeker met zekerheid zeggen dat in de gebieden die hij nu al aanduidt, de proportie van de bevolking met symptomen verhoogd is. Hij wijst er wel op dat dat vooral geldt op niveau van de clusters, en minder nauwkeurig is voor afzonderlijke gemeenten.