Op deze pagina staan de belangrijkste resultaten van ronde 1 t/m 3 (najaar 2020) van het PIENTER Corona onderzoek. Let op! Deze pagina bevat alleen resultaten tot aan het najaar (september/oktober) van 2020. 

Algemene informatie

De eerste ronde van het PIENTER Corona onderzoek was in april en mei 2020. In totaal zijn er in deze ronde van het PIENTER Corona onderzoek ruim 3.200 bloedmonsters onderzocht. In de tweede ronde, in juni en juli 2020 onderzocht het RIVM ruim 7.300 monsters. De derde ronde van het PIENTER Corona onderzoek vond plaats in september en oktober 2020. Deze ronde bevatte ruim 6.500 bloedmonsters. Over het algemeen komt bij iedere ronde iets meer dan de helft van de bloedmonsters van vrouwen. Ook doen meestal iets meer oudere dan jongere deelnemers mee aan het PIENTER Corona onderzoek. In onze analyses houden we hier rekening mee.

Mensen met antistoffen

De onderzoeksresultaten laten zien welk deel van de Nederlandse bevolking antistoffen tegen het nieuwe coronavirus ( SARS severe acute respiratory syndrome (severe acute respiratory syndrome)- CoV coronavirus (coronavirus)-2) heeft gemaakt. Op die manier kunnen we een inschatting maken van het aantal mensen dat het virus heeft gehad. Dat noemen we de seroprevalentie. Tijdens de eerste onderzoeksronde in het voorjaar van 2020 was dit iets minder dan 3%. In de tweede ronde in de zomer steeg dit naar 4,5%, en tijdens de derde onderzoeksronde in het najaar van 2020 was dit ongeveer 5%. Er was geen verschil tussen mannen en vrouwen en ook niet tussen mensen van verschillende etnische komaf.

Uit onderzoeksronde 3 blijkt dat bij ruim 90% van de mensen bij wie antistoffen tegen SARS-CoV-2 in het bloed zijn gevonden, ruim 6 maanden later nog steeds antistoffen in het bloed aanwezig zijn. Het gaat hierbij om het type antistof   IgG Immunoglobulin G (Immunoglobulin G). Dit is uiteindelijk het belangrijkste type antistof, want deze zorgt voor bescherming op de lange termijn. Ook blijkt dat de antistoffen in de 6 maanden sterker zijn geworden. Ze binden zich beter aan het virus en daarom zijn minder antistoffen nodig om hetzelfde werk te doen.

video still 3 vragen over PIENTER resultaten

Bekijk de video: Drie vragen over PIENTER-resultaten

Ronde 3 (najaar 2020 – september / oktober)

Leeftijdsverdeling van mensen met antistoffen

In onderstaande figuur staat het percentage deelnemers met antistoffen over de leeftijden verdeeld in de bevolking (van 1 tot 91 jaar) voor de derde onderzoeksronde. De gegevens uit het onderzoek rekenen we om naar de algemene bevolking. Bij iedere leeftijd schatten we welk deel uit de Nederlandse bevolking in contact is geweest met het coronavirus.

De blauwe lijn geeft per leeftijd een schatting van het percentage mensen in de Nederlandse bevolking dat antistoffen tegen het virus heeft aangemaakt. Het grijze gebied rond de blauwe lijn is de onzekerheidsmarge en toont tussen welke waarden het precieze percentage staat.

In ronde 3 ziet de grafiek van de leeftijdsverdeling van mensen met antistoffen er vergelijkbaar uit met de grafiek van ronde 2. De groep jongvolwassenen is (nog steeds) de groep met het hoogste percentage: zo’n 10 procent. Dit is een lichte stijging ten opzichte van de tweede onderzoeksronde. Bij kinderen in de basisschoolleeftijd blijft het percentage nog steeds erg laag.

Figuur 1: Percentage mensen met antistoffen per leeftijd (ronde 3).

Mensen met antistoffen per regio

We kijken ook naar de verspreiding van het virus door Nederland. In onderstaande figuur staat het percentage mensen per GGD Gemeentelijke Gezondheidsdienst (Gemeentelijke Gezondheidsdienst) regio dat het virus heeft gehad ten tijde van de derde onderzoeksronde. Een lichtere kleur (lichtoranje) betekent gemiddeld per regio een lager percentage en een donkerde kleur (donkerrood) betekent gemiddeld een hoger percentage per regio (tot 16%).

Ook in ronde 3 valt op dat het voorkomen van mensen met antistoffen in het noorden nog steeds een stuk lager is dan in het midden en vooral het zuiden van Nederland. In GGD regio’s in het Westen van Nederland (bijvoorbeeld regio Amsterdam) en Gelderland zien we een lichte stijging ten opzichte van ronde 2.

Figuur 2: Percentage mensen met antistoffen per GGD regio (ronde 3).

Ronde 2 (zomer 2020 – juni / juli)

Leeftijdsverdeling van de deelnemers

De gemiddelde leeftijd van deelnemers aan de tweede ronde is 45 jaar. Hier is de jongste deelnemer 1 jaar en de oudste deelnemer 90 jaar. In onderstaande figuur staat de verdeling in leeftijd van de deelnemers van ronde 2. De leeftijdsgroepen 55-64 jaar en 65-74 jaar zijn in de tweede ronde het meest vertegenwoordigd.

Aantal deelnemers per gemeente

Onderstaande figuur toont het aantal onderzochte bloedmonsters tijdens onderzoeksronde 2 voor de verschillende gemeenten in Nederland. De verdeling van bloedmonsters voor iedere gemeente lijkt op de verdeling van de bevolking in Nederland: er doen meer mensen mee uit de Randstad. Bij het analyseren van de onderzoeksresultaten houden we rekening met verschillen in geslacht, leeftijd, regio en etnische achtergrond van de deelnemers.

Figuur 3: Aantal deelnemers per gemeente op basis van onderzochte bloedmonsters (ronde 2).

Leeftijdsverdeling van mensen met antistoffen

In onderstaande figuur staat het percentage deelnemers met antistoffen over de leeftijden verdeeld in de bevolking (van jonge kinderen tot 90 jaar) voor de tweede onderzoeksronde.

In ronde 2 bleek de groep jongvolwassenen ook het vaakst antistoffen te hebben. In deze groep heeft ongeveer 9% het coronavirus gehad. Hierbij gaat het vooral om jongvolwassenen van begin 20. Bij kinderen in de basisschoolleeftijd bleef het percentage erg laag.

Figuur 4: Percentage mensen met antistoffen per leeftijd (ronde 2).

Mensen met antistoffen per regio

We kijken ook naar de verspreiding van het virus door Nederland. In onderstaande figuur staat het percentage mensen per GGD (Gemeentelijke Gezondheidsdienst)regio dat het virus heeft gehad ten tijde van de tweede onderzoeksronde. Duidelijk is te zien dat het voorkomen van antistoffen in het noorden een stuk lager is dan in het midden en vooral het zuiden van Nederland. Deze conclusie is gelijk aan het beeld dat tijdens de eerste besmettingsgolf te zien was over ziekenhuisopnames en sterfgevallen door COVID-19 in deze regio’s.

Figuur 5 : Percentage mensen met antistoffen per GGD regio (ronde 2).

Ronde 1 (voorjaar 2020 – april / mei)

Leeftijdsverdeling van de deelnemers

In de eerste ronde is de gemiddelde leeftijd van deelnemers 40 jaar. De jongste deelnemer is 2 jaar oud en de oudste deelnemer is 90 jaar oud. In onderstaande figuur staat de verdeling in leeftijd van de deelnemers van ronde 1. De leeftijdsgroep 35-44 jaar is in de eerste ronde het meest vertegenwoordigd.​

​Aantal deelnemers per gemeente

Onderstaande figuur toont het aantal onderzochte bloedmonsters tijdens onderzoeksronde 1 voor de verschillende gemeenten in Nederland. Hoe groter de blauwe stip, hoe meer mensen uit die gemeente een bloedmonster hebben opgestuurd. Bij het analyseren van de onderzoeksresultaten houden we rekening met verschillen in geslacht, leeftijd, regio en etnische achtergrond van de deelnemers.

Figuur 6: Aantal deelnemers per gemeente op basis van onderzochte bloedmonsters (ronde 1).

Leeftijdsverdeling van mensen met antistoffen

In onderstaande figuur staat het percentage deelnemers met antistoffen over de leeftijden verdeeld in de bevolking (van jonge kinderen tot 90 jaar) voor de eerste onderzoeksronde.

In ronde 1 bleek de groep jongvolwassenen het vaakst antistoffen te hebben. Hier had 4 tot 5% van de mensen tussen 20 en 35 jaar het virus gehad. Bij kinderen in de basisschoolleeftijd was het percentage erg laag.

Figuur 7: Percentage mensen met antistoffen per leeftijd (ronde 1).

Groepsimmuniteit

De meeste mensen die het nieuwe coronavirus krijgen, maken antistoffen aan. Iemand die COVID-19 heeft gehad, is daarna waarschijnlijk  een tijd beschermd tegen het nieuwe coronavirus. Hoe lang die bescherming precies duurt, is op dit moment niet duidelijk. Wel geldt dat hoe meer mensen immuun zijn voor het virus, hoe minder kans het virus heeft om zich te verspreiden. De afweer tegen een virus onder de bevolking noemen we ook wel groepsimmuniteit. Voor SARS-CoV-2 is er met de resultaten van nu voorlopig nog geen groepsimmuniteit te verwachten (zie onder andere dit artikel in het tijdschrift Science). Antistoffen worden ook aangemaakt als mensen zich laten inenten met het coronavaccin.

Klachten

In iedere onderzoeksronde vullen de deelnemers een vragenlijst in met vragen over de klachten die zij hadden. In onderstaande tabel is voor elke klacht te zien hoeveel procent van de deelnemers in ronde 1 deze klacht had. De deelnemers zijn ingedeeld in twee groepen. Er zijn deelnemers die op dat moment antistoffen voor het coronavirus in het bloed hadden. Zij hebben contact gehad met het coronavirus en zijn seropositief. Ook zijn er deelnemers die op dat moment geen antistoffen in het bloed hadden waarbij de kans groot is dat ze geen contact met het coronavirus hebben gehad. Zij zijn seronegatief. De resultaten van de tweede onderzoeksronde zijn hierin nog niet meegenomen, deze komen binnenkort.

De seropositieven hadden vaker klachten dan degene zonder antistoffen. De meest genoemde klachten bij de seropositieven waren hoofdpijn, hoesten, loopneus, gewrichtspijn en verlies van reuk en/of smaakvermogen. Verlies van reuk en/of smaakvermogen was het meest kenmerkend voor deelnemers die contact hebben gehad met het coronavirus. Het verschil tussen het aantal seropositieven (52,7%) en seronegatieven (3,6%) was voor deze klacht namelijk het grootst. Verlies van reuk en smaak is dus een erg specifieke klacht die past bij het coronavirus.

Tabel 1: Percentage gemelde klachten door seropositieve en seronegatieve deelnemers aan ronde 1.

Klacht Seropositief Seronegatief Totaal
Hoofdpijn 64,9% 32,6% 33,3%
Loopneus 60,8% 36,7% 37,3%
Hoesten 60,8% 29,5% 30,2%
Gewrichtspijn 56,8% 16,2% 17,1%
Verlies van geur en/of smaakvermogen 52,7% 3,6% 4,8%
Algehele malaise 46,0% 10,8% 11,6%
Keelpijn 44,6% 26,0% 26,4%
Koorts 43,2% 11,8% 12,5%
Spierpijn 29,7% 10,5% 10,5%
Diarree 24,3% 12,6% 12,9%
Prikkelbaarheid / verwarring 23,0% 7,6% 7,9%
Buikpijn 17,6% 11,9% 12,0%
Kortademigheid 17,5% 8,2% 8,4%
Misselijkheid / overgeven 17,6% 6,7% 7,0%

Wetenschappelijke artikelen

De resultaten van het PIENTER Corona onderzoek brengen we uit in wetenschappelijke artikelen zodat ze voor iedereen te lezen zijn. Andere landen kunnen hierdoor ook voordeel hebben van dit onderzoek en belangrijke conclusies gebruiken voor het maken van hun volksgezondheidsbeleid. Wanneer er artikelen online komen, delen we ze op deze pagina.

De resultaten van ronde 1 van het PIENTER Corona onderzoe zijn verwerkt in een wetenschappelijk artikel dat recent gepubliceerd is.
Vos ERA, den Hartog G, Schepp R, Kaaijk P, van Vliet J, Helm K, et al. Nationwide seroprevalence of SARS-CoV-2 and identification of risk factors in the general population of the Netherlands during the first epidemic wave. J Epi Comm Health. Published Online First: 28 November 2020.

Een wetenschappelijk artikel met uitgebreide analyse van de eerste golf (m.b.v. data uit ronde 2) zal binnenkort worden gepubliceerd. De pre-edit versie van dit artikel staat al online.
Eric R A Vos, Michiel van Boven, Gerco den Hartog, et al. Associations between measures of social distancing and SARS-CoV-2 seropositivity: a nationwide population-based study in the Netherlands, Clinical Infectious Diseases, 2021; ciab264.

Over de wetenschappelijke achtergrond van het PIENTER onderzoek heeft het RIVM een artikel gepubliceerd in BMC Infectious Diseases.
Verberk, J.D.M., Vos, R.A., Mollema, L. et al. Third national biobank for population-based seroprevalence studies in the Netherlands, including the Caribbean NetherlandsBMC Infect Dis 19, 470 (2019).

En ook is er een artikel gepubliceerd over de laboratorium methode om antistoffen tegen SARS (severe acute respiratory syndrome)-Cov-2 te meten.
Gerco den Hartog,, Rutger M. Schepp, Marjan Kujer, Corine GeurtsvanKessel, Josine van Beek, Nynke Rots, Marion P. G. Koopmans, Fiona R. M. van der Klis, and Robert S. van Binnendijk. SARS-CoV-2–specific antibody detection for seroepidemiology: a multiplex analysis approach accounting for accurate seroprevalenceJ Infect Dis. 2020 Aug 8:jiaa479.