Hoe kunnen onschuldige verpleegkundigen worden veroordeeld als seriemoordenaars? Richard Gill legt uit hoe fatale denkfouten levens verwoesten: ‘Artsen begrijpen vaak geen statistiek.’
‘Hoe zorg je ervoor dat je een veroordeelde seriemoordenaar wordt, zonder iemand te vermoorden? Het enige wat je daarvoor hoeft te doen is verpleegkundige zijn en rustig afwachten tot een van je patiënten onverwachts overlijdt. Een paranoïde dokter zal de rest doen.’
Dat schreef de Brits-Nederlandse emeritus hoogleraar statistiek Richard Gill (73) in The justice gap exact tien jaar voordat de Britse neonatologieverpleegkundige Lucy Letby afgelopen zomer werd veroordeeld tot een levenslange gevangenisstraf voor de moord op zeven baby's en de poging tot moord op zeven andere baby’s. In de jaren voor haar veroordeling waren verschillende ‘Engelen des doods’ haar…
Artikelinformatie
Citeer dit artikel als
statistiek en veroordeling onschuldigen
Met veel interesse las ik het artikel.
Ik ben het eens wat geschreven staat in de alinea: "Een verpleegkundige is sneller verdacht als zij om de een of andere reden opvalt. Het demoniseren van verpleegkundigen komt voor op een neonatalogie afdeling in mijn ervaring en het is zaak om dan in te grijpen voordat dit gaat escaleren in allerlei beschuldigingen ten aanzien van de patiënten zorg.
IK geloof niet dat het gaat om overwerkte en gestresste artsen, die een verklaring zoeken voor het onverwacht of onverklaard overlijden.
Bij mijn weten was dat niet het geval in de zaak van Lucy de Berk.
En bij Lucy de Berk is wel statistiek toegepast, ik herinner mij dat haar veroordeling ook gebaseerd is op statistiek waaruit zou blijken dat de kans dat zij het niet zou hebben gedaan 1:1.000.000 was.
Waar ik het wel mee eens ben is de opmerking dat een mens niet van onzekerheid houdt en zich op momenten van onzekerheid richt op het eerste wat aandient en dat wordt gevolgd.
Ik ben er niet zeker van dat men in Nederland belangrijke lessen geleerd heeft van de zaak Lucia de Berk.
Problemen met de statistiek kwam ook kortgeleden nog voor zie de Publikatie van Martin van Gemert. (1)
1. Van Gemert M, Zwinderman A, Van Koppen P, Martino Neumann H. Child Abuse, Misdiagnosed by an Expertise Center-Part II-Misuse of Bayes' Theorem. Children. 2023;10(843).
reactie auteur
Ik constateer twee m.i. feitelijke onjuistheden. (1) In de zaak Lucia de Berk was de hoofd kinderarts van de Juliana Kinderziekenhuis overspannen, ze werkte half-time wegens burn-out. Ze is nooit voor de rechter verschenen om haar medisch analyses van de oorzaken van incidenten bij haar patienten te verantwoorden, want tijdelijk opgenomen vanwege die psychische klachten. (2) Statistiek werd expliciet gebruikt in de eerste veroordeling van Lucia de Berk. De voor de rechtbank genoemde kans (uitgerekend door forensich psycholoog Henk Elffers, indertijd een protegé van Peter van Koppen, en vroeger een goede vriend en collega promovendus mathematisch statistiek van mij) was 1 op 342 miljoen, maar het was niet de kans op onschuld. Het was bedoeld te zijn: de kans dat een onschuldige door toeval zo veel incidenten zou meemaken als Lucia dat deed. Bovendien was het fout (vermenigvuldiging van p-waardes produceert geen p-waarde). Met behulp van Fisher's methode voor combineren van p-waardes was de kans 1 op 10 duizend geweest. Maar bovendien was de data fout, want dezelfde incidenten als Lucia niet aanwezig was waren niet meegeteeld, want niet verdacht, want Lucia niet aanwezig. Bovendien werd geen rekening gehouden met de talloze bekende "confounding factors", laat staan met niet bekende confounding factors. Rekening houding hiermee reduceert de p-waarde tot misschien 1 op 50.
Ronald Meester, Marieke Collins, Richard Gill, Michiel van Lambalgen, On the (ab)use of statistics in the legal case against the nurse Lucia de B., Law, Probability and Risk, Volume 5, Issue 3-4, September 2006, Pages 233–250, https://doi.org/10.1093/lpr/mgm003