Als zelfstandig data-analist combineer ik statistische precisie met inhoudelijke diepgang bij het doen van onderzoek. Hieronder een selectie van projecten waaraan ik heb bijgedragen — van beleidsevaluatie en medische statistiek tot wetenschappelijke softwareontwikkeling. AI kan tegenwoordig razendsnel een dataset doorgronden, maar trekt niet altijd de juiste conclusies. Goede data-analyse vraagt om kritisch denken, statistisch inzicht en ervaring met beleid. Ik doe onderzoek waarbij AI een hulpmiddel is, geen eindverantwoordelijke. Zo draag ik zorg dat analyses niet alleen snel zijn, maar vooral ook kloppen — én goed uitgelegd worden.
Effecten van wapenwetgeving op criminaliteit (VS, 1959–2016)
Met behulp van moderne causal inference-methoden (waaronder marginal structural models) onderzocht ik de impact van ‘right-to-carry’-wetten op gewelds- en vermogensdelicten in de VS. De resultaten lieten een significante toename zien van respectievelijk 7,5% en 6,1%: Marginal Structural Models to Estimate Causal Effects of Right-to-Carry Laws on Crime.
Microsimulatie van basisschoolsluitingen
Ik ontwikkelde een microsimulatiemodel om de effecten van wijzigingen in opheffingsnormen te analyseren. De inzichten ondersteunden beleidsopties en zijn gebruikt in een Kamerbrief aan de Tweede Kamer: Kamerstuk 31293, nr. 361 | Overheid.nl > Officiële bekendmakingen.
Dosis-responsanalyse van 2-iminobiotine bij neonatale hypoxie
Voor een preklinisch experiment ontwierp en voerde ik statistische analyses uit om dosis-effectrelaties te kwantificeren. De resultaten helpen bij het interpreteren van neurologische uitkomsten bij pasgeborenen na zuurstoftekort: Short-term dose-response characteristics of 2-iminobiotin immediately postinsult in the neonatal piglet after hypoxia-ischemia.
Urineweginfecties bij vrouwen – probiotica versus antibiotica
In een dubbelblind gerandomiseerd onderzoek analyseerde ik de effectiviteit van probiotica versus antibiotica bij het voorkomen van terugkerende urineweginfecties bij postmenopauzale vrouwen: Lactobacilli vs antibiotics to prevent urinary tract infections: a randomized, double-blind, noninferiority trial in postmenopausal women.
Cranberrycapsules versus antibiotica (pre-menopauzale vrouwen)
In een vergelijkbaar onderzoek bleek dat cranberrycapsules ook minder effectief waren dan antibiotica, maar evenmin resistentieproblematiek veroorzaakten — relevant voor afwegingen in langdurige profylaxe: Cranberries vs antibiotics to prevent urinary tract infections: a randomized double-blind noninferiority trial in premenopausal women.
Causale effecten bij nierfalen en dialysekeuzes
In mijn proefschrift bestudeerde ik geavanceerde causale analysemethoden, waaronder inverse probability weighting en marginal structural models. Deze technieken paste ik toe op vraagstukken zoals verlies van restnierfunctie, dialysekeuze en sterfte: Causal modeling in epidemiological practice.
Dialysevorm en sterfte
Een longitudinale analyse liet zien dat peritoneale dialyse een lagere sterftekans in de eerste twee jaar geeft, ondanks hogere overstapkansen naar hemodialyse of transplantatie: Comparing mortality in renal patients on hemodialysis versus peritoneal dialysis using a marginal structural model. Daarnaast analyseerde ik het causale effect van het volledig verlies van restnierfunctie op de sterfte bij dialysepatiënten, met behulp van marginal structural models en inverse probability weighting. De analyse toonde aan dat volledig verlies van restnierfunctie 50% hogere mortaliteit geeft, wat het belang onderstreept van het behoud van restnierfunctie bij patiënten met eindstadium nierfalen: Full loss of residual renal function causes higher mortality in dialysis patients; findings from a marginal structural model.
Voorspellen van levensverwachting bij COPD
Door analyse van kwaliteit van leven en functionele beperkingen bij patiënten met eindstadium COPD, bleek dat deze indicatoren geleidelijk verslechteren en beperkt voorspellend zijn voor het levenseinde: Health-related quality of life and functional status in end-stage COPD: a longitudinal study.
G-computation voor complexe ziekteprogressie
Ik ontwikkelde een algoritme voor G-computation, waarmee het causale effect van een secundaire aandoening op chronische ziekteprogressie kan worden geschat — met correctie voor tijdsafhankelijke confounding: A simple G-computation algorithm to quantify the causal effect of a secondary illness on the progression of a chronic disease.
ipw: R-pakket voor causale analyse
Ik ontwikkelde en publiceerde het R-pakket ‘ipw’, dat inverse probability weighting en marginal structural models implementeert. Het ondersteunt zowel binaire als continue uitkomsten en wordt wereldwijd gebruikt in epidemiologisch en statistisch onderzoek: ipw: An R Package for Inverse Probability Weighting | Journal of Statistical Software. Het is inmiddels in bijna 400 gepubliceerde wetenschappelijke studies toegepast: van der Wal: ipw: an R package for inverse probability… – Google Scholar.