In 2015 – zo lang geleden alweer – schreef ik een blogje naar aanleiding van een onderzoek dat voor allerlei plekken in de wereld het verband tussen temperatuur en sterftekans in beeld bracht. Het resultaat was opmerkelijk. Vrijwel overal in de wereld is de sterfte het laagst bij een zogenaamde optimale temperatuur, die iets boven het jaargemiddelde ligt. De overlijdenskans wordt groter naarmate de temperatuur meer afwijkt van die optimale waarde. Het patroon is nagenoeg overal hetzelfde, maar de optimale temperatuur is heel verschillend, afhankelijk van het lokale klimaat. In koude gebieden ligt die een stuk lager dan in warme klimaatzones. De afbeelding hieronder geeft het patroon schematisch weer.

Bij extremen aan de koude en warme kant is de sterftekans flink hoger, maar die extremen komen niet vaak voor. De meeste mensen overlijden dus bij een meer ‘normale temperatuur’. Die ligt wat vaker onder dan boven de optimale temperatuur, want de optimale temperatuur is wat hoger dan het gemiddelde (of eigenlijk: de mediaan). Logisch dus dat de meeste sterfgevallen optreden bij een relatief koele temperatuur. Het resultaat van de studie uit 2015 is sindsdien bevestigd door andere onderzoeken, vooral van het internationale samenwerkingsverband MCC Collaborative Research Network.
De vraag is hoe je deze resultaten moet interpreteren. Het is statistisch, epidemiologisch onderzoek, dat een correlatie aantoont, maar daarmee nog niet direct iets zegt over een oorzakelijk verband. En daar gaat het nogal eens mis. Bij pseudosceptici natuurlijk, maar daar niet alleen. De afgelopen tijd waren bijvoorbeeld ook Hannah Ritchie op Our World in Data en Jesse Frederik op De Correspondent wat slordig, ook al benoemden ze verschillende belangrijke nuances wel. En ook de onderzoekers zelf gaan wel eens kort door de bocht. Hieronder ga ik in op enkele slordige interpretaties. Moraal van het verhaal: pas op met het trekken van stellige conclusies op basis van statistische verbanden alleen.
Lees verder



