In normale tijden kent België stabiele patronen van sterfte met daarin vrij grote verschillen tussen het Noorden en het Zuiden van het land. Maar ook binnen elk van de regio’s is de ongelijkheid groot. Inwoners van het Vlaamse Gewest hebben bij de geboorte een 2,5 jaar hogere levensverwachting dan inwoners van het Waalse Gewest, met Brussel ergens tussen de twee uitersten. Ter vergelijking: Vlaanderen zou daarmee in de Europese ranglijst rond de achtste plaats uitkomen vlakbij Noorwegen – het is statistisch meestal goed vertoeven dus Scandinavische landen – maar Wallonië pas rond plaats 24, midden tussen Liechtenstein en Tsjechië.
Ultieme uiting van sociale ongelijkheid
Wereldwijd wordt vastgesteld dat verschillen in economische welvaart en daarmee ook verschillen in onderwijspeil en in gezondheidszorg de belangrijkste factoren zijn om ongelijkheid in levensverwachting te verklaren. Diezelfde sociaaleconomische factoren verklaren ook de stabiele verschillen tussen de Belgische regio’s en voor een belangrijk deel zelfs tussen gemeenten onderling. De kaart van het sterfterisico in België gelijkt dus op kaarten van de welvaartsverdeling. De “usual suspects” aan beide zijden van de taalgrens zoals Lasne in Waals Brabant of Merelbeke en Knokke-Heist in Vlaanderen hebben dus een beduidend lagere sterfte dan bijvoorbeeld Charleroi of Dendermonde. Dat neemt niet weg dat in het Noorden de sterfte bijna nergens meer dan 20% verhoogd is ten opzichte van het landsgemiddelde. Maar in het Zuiden zijn verhogingen tussen 20 en 50% niet uitzonderlijk.
Het basisprofiel van de sterfte door Covid-19 volgt echter een andere logica. Het wordt immers bepaald door infectiegolven die zich vanuit initiële besmettingshaarden uitbreiden over het land. Toeval of noodlot spelen dus ook een rol, en waar precies de eerste haarden zich voordoen, en hoe lang ze kunnen woekeren vooraleer ze door maatregelen ingeperkt worden bepaalt in grote mate de Covid-kaart. Vandaar dat de vroegste infectiehaarden in ons land ook vandaag nog tot de meest getroffen zones behoren.
Geen Totum Pro Parte
Daarmee is echter niet gezegd dat Covid-overlijdens naast een geografisch besmettingsprofiel geen sociaaleconomische verschillen zouden vertonen. Maar voorlopig is dat niet wetenschappelijk uitgeklaard. Binnen Europa zijn landen met een lager welvaartspeil vaak zelfs juist het minst getroffen. Omgekeerde welvaartsgebondenheid van Covid-sterfte is, gegeven het bijna universele profiel van welvaartsgebonden toename in levensverwachting over de wereld, een merkwaardig feit. Daar moet uiteraard onmiddelijk bij vermeld worden dat vergelijkingen tussen landen niets zeggen over welvaartsgebondenheid op individueel niveau. Integendeel, hieruit meteen conclusies trekken zou een klassiek geval van “ecological fallacy” zijn: een statistische denkfout waarbij men er al te snel van uitgaat dat de kenmerken van individuen overeenkomen met de kenmerken van het grotere geheel waartoe ze behoren.
Morbide krachtmeting tussen Covid en Ongelijkheid
Ons opzet is te onderzoeken in welke mate de gekende vaste verdeling van sterfterisico’s over het land plots door Covid-19 overmeesterd wordt in de loop van 2020. Vooraleer dat te doen moeten de gemeenten eerst onderling vergelijkbaar gemaakt worden. Het zou immers onjuist zijn om het sterfterisico in een sterk vergrijsde kustgemeente als Knokke-Heist direct te vergelijken met een jonge Brusselse gemeente als Sint-Joost. Knokke, dat in werkelijkheid een zeer laag sterfterisico heeft zou meteen gedegradeerd worden tot één van de gemeenten met de hoogste sterfte als we geen rekening houden met dat leeftijdsnadeel. De demografische correctie voor verschillen in leeftijd en geslacht (want vrouwen hebben op elke leeftijd een lager sterfterisico dan mannen) wordt gemaakt door het berekenen van Standardised Mortality Ratios (SMR’s) voor elke gemeente. De interpretatie van die SMR’s is eenvoudig: een gemeente met SMR-waarde van 1 ligt pal op het gemiddelde sterfterisico voor België na correctie voor de samenstelling van de bevolking naar leeftijd en geslacht. In een gemeente met SMR van 0,5 liggen de sterfterisico’s op de helft, bij een SMR van 2 op het dubbele. Met SMR’s wordt dus een correcte vergelijking gemaakt tussen gemeenten onderling. Deze SMR-cijfers zijn dus maten voor oversterfte, maar bedoeld voor vergelijking in de ruimte of tussen groepen onderling, en niet tussen kalenderjaren.
Wanneer we vanaf de eerste week van het jaar 2020 op die manier de SMR’s berekenen voor elke gemeente, dan ontstaat al na enkele weken het gekende patroon van de regionale ongelijkheden in sterfte. De eerste week is dat patroon nog instabiel doordat het toeval meespeelt. Niet elk overlijden in elke gemeente volgt vanaf de eerste week netjes het stramien. Maar door cumulatief te tellen, d.w.z. wekelijks de bijkomende overlijdens toe te voegen aan de eerdere sterfgevallen, komt het vaste beeld weer snel tot stand. Tegen half maart leek 2020 een jaar als een ander te zullen worden: sociaaleconomische ongelijkheid en milieufactoren bepaalden als vanouds de sterfteverschillen. Maar wanneer vanaf week 12 de extra overlijdens door Covid-19 de statistieken binnenkomen wordt snel duidelijk dat er andere mechanismen aan het werk zijn. Het Zuidwesten van de provincie Limburg en verschillende Brusselse gemeenten beginnen zich plots duidelijk af te tekenen met hogere sterftecijfers. De regio rond Mons die al een duidelijke oversterfte vertoonde in week 12, overeenkomstig een klassiek patroon van sociaal-economische ongelijkheid, zal vanaf week 13 meer dan vijftig procent oversterfte vertonen. Tijdelijk is de dodelijke kracht van Covid-19 groter dan deze van de sociale ongelijkheid, al moet gezegd dat een aantal grote lijnen steeds nog bewaard blijven. Vlaanderen kleurt als geheel nog steeds groener dan het zuiden van het land. Maar de gemeenten in het Zuidwesten van Limburg die normaal rond het Belgisch gemiddelde schommelen hebben nu meer dan vijftig procent oversterfte.
Heel wat gemeenten blijken zelfs nadat Covid-19 over het land is gekomen toch nog een lagere sterfte te vertonen dan wat normaal zou kunnen worden verwacht op basis van hun samenstelling naar leeftijd (donkergroene gemeenten). Maar heel veel gemeenten in Vlaanderen zitten nu boven dat gemiddelde (lichtgroen) en naargelang de grilligheid van de verspreiding van het virus duiken ook in Vlaanderen gemeenten op die nu meer dan 20% oversterfte vertonen ten opzichte van wat normaal kan worden verwacht (geel en oranje).
Naarmate de sterfte door Covid-19 verder afneemt zullen de klassieke patronen van ongelijkheid het op termijn wellicht weer helemaal gaan overnemen en het Covid-effect geleidelijk naar de geschiedenisboeken verwijzen. Maar voor 2020 is na vijf maanden wel duidelijk dat Covid-19 zijn stempel heeft gedrukt op de klassieke sociaal-economische verdeling van de Belgische sterfte.
