ArchivDeutsches Ärzteblatt15/2021Sozioökonomische Unterschiede im Infektionsrisiko während der zweiten SARS-CoV-2-Welle in Deutschland
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Die ersten sozialepidemiologischen Untersuchungen der COVID-19-Pandemie stammen überwiegend aus Großbritannien und den USA. Die Befunde weisen vielfach auf erhöhte Risiken für eine SARS-CoV-2-Infektion und schwere COVID-19-Verläufe in sozioökonomisch benachteiligten Bevölkerungsgruppen hin (1). Indessen wurde in Deutschland bislang ein anderes Muster beobachtet. Bundesweite Analysen aus der ersten SARS-CoV-2-Welle im Frühjahr 2020 zeigten, dass in sozioökonomisch besser gestellten Regionen Deutschlands mehr laborbestätigte SARS-CoV-2-Infektionen gemeldet wurden als in sozioökonomisch benachteiligten Regionen, was besonders im anfänglichen Ausbruchsgeschehen der Fall war (2). Inwieweit dieses Muster auch während der zweiten SARS-CoV-2-Welle in Deutschland seit Herbst 2020 festzustellen ist oder verändert zutage tritt, ist bislang nicht untersucht und wird in diesem Beitrag analysiert. Die Ergebnisse können dazu beitragen, Bevölkerungsgruppen für gezielte Infektionsschutz- und Präventionsmaßnahmen in der Pandemie zu identifizieren.

Methode

Die Analysen basieren auf den gemäß Infektionsschutzgesetz an das Robert Koch-Institut (RKI) übermittelten COVID-19-Fällen (Datenstand: 13.01.2021, 0:00 Uhr), aus denen die Inzidenz als Anzahl laborbestätigter SARS-CoV-2-Infektionsfälle pro 100 000 Einwohner innerhalb einer Meldewoche berechnet wurde. Die Analysen erfolgten für den Zeitraum von kurz vor Beginn der zweiten SARS-CoV-2-Welle in Deutschland ab der Meldewoche 36/2020 bis zur Meldewoche 1/2021 (31.08.2020– 10.01.2021).

Für die Analyse sozioökonomischer Unterschiede wurden die Meldedaten mit dem „German Index of Socioeconomic Deprivation“ (GISD) verknüpft (3). Der GISD misst das Ausmaß sozioökonomischer Deprivation der Bevölkerungen in verschiedenen Regionen Deutschlands und ist ein mehrdimensionaler Index aus Bildungs-, Beschäftigungs- und Einkommensindikatoren. Die Verwendung eines regionalen Maßes ist erforderlich, da die Meldedaten keine individuellen sozioökonomischen Merkmale enthalten. Die Verknüpfung erfolgte auf Ebene der 401 Landkreise und kreisfreien Städte, die anhand ihrer Indexwerte für 2014 in drei Kategorien eingeteilt wurden: geringe (Quintil 1), mittlere (Quintil 2–4) und hohe Deprivation (Quintil 5). Um die Inzidenzraten zwischen den Deprivationskategorien direkt vergleichen zu können, erfolgte eine Altersstandardisierung auf die Europastandardbevölkerung 2013.

Ergebnisse

Dem RKI wurden im betrachteten Zeitraum Meldungen über 883 405 Frauen und 781 608 Männer mit laborbestätigter SARS-CoV-2-Infektion übermittelt, die Informationen zu Alter, Geschlecht und Kreis enthielten. Während die wöchentliche Inzidenz bei beiden Geschlechtern bis Meldewoche 40 (28. 9.– 04. 10. 2020) auf niedrigem Niveau lag, ist danach ein starker Anstieg und damit der Beginn der zweiten SARS-CoV-2-Welle in Deutschland zu verzeichnen. Differenziert nach sozioökonomischer Deprivation zeigt sich, dass die Inzidenz bis Meldewoche 45 (2. 11.–8. 11. 2020) zunächst in weniger deprivierten Kreisen stärker anstieg als in Kreisen mit höherer Deprivation (Grafik). Frauen und Männer in weniger deprivierten Kreisen hatten demnach zu Beginn der zweiten SARS-CoV-2-Welle ein höheres Infektionsrisiko als Gleichaltrige in stärker deprivierten Kreisen. Im weiteren Verlauf der zweiten Welle kehrte sich dieses Muster um, da der Anstieg in den weniger deprivierten Kreisen abnahm, sich in stark deprivierten Kreisen aber weiter fortsetzte. Dies war bei Frauen besonders stark zu beobachten. Ab Meldewoche 49 (30. 11–6. 12. 2020) lag die Inzidenz bei beiden Geschlechtern in stark deprivierten Regionen am höchsten. Dies war auch in den letzten Wochen des Jahres 2020 festzustellen, in denen aufgrund der Feiertage weniger Fälle übermittelt wurden. Die Tabelle zeigt, dass diese Umkehrung der sozioökonomischen Unterschiede bis in Meldewoche 1/2021 (04.01–10.01.2021) in allen Altersgruppen stattfand und die Unterschiede zuletzt im hohen Alter am größten waren.

Altersstandardisierte Inzidenz pro Meldewoche einer laborbestätigten SARS-CoV-2- Infektion nach Meldewoche und sozioökonomischer Deprivation
Grafik
Altersstandardisierte Inzidenz pro Meldewoche einer laborbestätigten SARS-CoV-2- Infektion nach Meldewoche und sozioökonomischer Deprivation
Inzidenz einer laborbestätigten SARS-CoV-2-Infektion (Fälle pro 100 000 Einwohner) während der zweiten SARS-CoV-2-Welle nach Meldewoche, Alter und sozioökonomischer Deprivation
Tabelle
Inzidenz einer laborbestätigten SARS-CoV-2-Infektion (Fälle pro 100 000 Einwohner) während der zweiten SARS-CoV-2-Welle nach Meldewoche, Alter und sozioökonomischer Deprivation

Diskussion

Wie bereits in der ersten Welle der SARS-CoV-2-Epidemie in Deutschland sind auch zu Beginn der zweiten Welle zunächst höhere Inzidenzraten in sozioökonomisch bessergestellten Regionen festzustellen. Mit Voranschreiten der zweiten Welle kehrte sich dieses Muster jedoch um, sodass Menschen in sozioökonomisch stark deprivierten Regionen schließlich am häufigsten betroffen waren. Diese Befunde weisen darauf hin, dass sozioökonomisch bessergestellte Bevölkerungsgruppen für die anfängliche Dynamik einer SARS-CoV-2-Welle eine bedeutende Rolle spielen, möglicherweise aufgrund einer höheren Mobilität durch überregionale Geschäftsbeziehungen und Urlaubsreisen oder stärkere Pendlerverflechtungen zwischen sozioökonomisch bessergestellten Regionen. Im dann folgenden Infektionsgeschehen, also während der anhaltenden Hochinzidenzphase der zweiten Welle, verlagerte sich das Infektionsgeschehen zunehmend auf Menschen in sozioökonomisch benachteiligten Regionen.

Zu bedenken ist, dass es sich hier um eine ökologische Zusammenhangsanalyse handelt. Kausalität kann daraus nicht abgeleitet und ein ökologischer Fehlschluss nicht ausgeschlossen werden. Zudem könnten Drittvariablen wie das Testverhalten die gefundenen Assoziationen mitbedingt haben, falls diese ebenfalls sozial und im Zeitverlauf variieren.

Die gefundenen Ungleichheiten im Infektionsrisiko mit SARS-CoV-2 müssen vor dem Hintergrund bereits existierender gesundheitlicher Ungleichheiten in der Bevölkerung bewertet werden, die eine starke soziale Ungleichverteilung des Risikos für schwere COVID-19-Krankheitsverläufe nahelegen (4). Als Risikofaktoren für schwere COVID-19-Verläufe gelten neben höherem Alter bestimmte Vorerkrankungen wie kardiovaskuläre Erkrankungen, chronische Lungenerkrankungen, Diabetes mellitus oder einige Krebserkrankungen. Auch Zigarettenrauchen und Adipositas werden als Risikofaktoren diskutiert. Für viele dieser Erkrankungen und Risikofaktoren ist nachgewiesen, dass sie in sozioökonomisch benachteiligten Gruppen besonders verbreitetet sind (4, 5), was sich auf individueller wie auf regionaler Ebene zeigt (3). Erhöhte Infektionsrisiken in deprivierten Gruppen könnten die gesundheitliche Ungleichheit somit verschärfen. Deprivierte Bevölkerungsgruppen sollten bei der Weiterentwicklung von Infektionsschutz- und Präventionsmaßnahmen verstärkt berücksichtigt werden, um die gesundheitliche Chancengleichheit in der COVID-19-Pandemie und darüber hinaus zu fördern.

Jens Hoebel, Niels Michalski, Benjamin Wachtler, Michaela Diercke, Hannelore Neuhauser, Lothar H. Wieler, Claudia Hövener

Abteilung für Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring, RKI, Berlin
(Hoebel, Michalski, Wachtler, Neuhauser, Hövener) j.hoebel@rki.de

Abteilung für Infektionsepidemiologie, RKI, Berlin (Diercke)

Abteilung Methodenentwicklung und Forschungsinfrastruktur,
Institutsleitung, RKI, Berlin (Wieler)

Interessenkonflikt
Die Autoren erklären, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Manuskriptdaten
eingereicht: 22. 1. 2021, revidierte Fassung angenommen: 16. 3. 2021

Zitierweise
Hoebel J, Michalski N, Wachtler B, Diercke M, Neuhauser H, Wieler LH, Hövener C: Socioeconomic differences in the risk of infection during the second SARS-CoV-2 wave in Germany. Dtsch Arztebl Int 2021; 118. DOI: 10.3238/arztebl.m2021.0188

Dieser Beitrag erschien online am 23. 3. 2021 (online first) auf www.aerzteblatt.de

►Die englische Version des Artikels ist online abrufbar unter:
www.aerzteblatt-international.de

1.
Wachtler B, Michalski N, Nowossadeck E, et al.: Socioeconomic inequalities and COVID-19—a review of the current international literature. Journal of Health Monitoring 2020; 5: 3–17.
2.
Wachtler B, Michalski N, Nowossadeck E, et al.: Socioeconomic inequalities in the risk of SARS-CoV-2 infection—first results from an analysis of surveillance data from Germany. Journal of Health Monitoring 2020; 5: 18–29.
3.
Kroll LE, Schumann M, Hoebel J, Lampert T: Regionale Unterschiede in der Gesundheit: Entwicklung eines sozioökonomischen Deprivationsindex für Deutschland. Journal of Health Monitoring 2017; 2: 103–20 CrossRef
4.
Wachtler B, Hoebel J: Soziale Ungleichheit und COVID-19: sozialepidemiologische Perspektiven auf die Pandemie. Gesundheitswesen 2020; 82: 670–5 CrossRef MEDLINE
5.
Lampert T, Hoebel J, Kuntz B, Müters S, Kroll LE: Gesundheitliche Ungleichheit in verschiedenen Lebensphasen. Gesundheitsberichterstattung des Bundes. Berlin: Robert Koch-Institut 2017.
Altersstandardisierte Inzidenz pro Meldewoche einer laborbestätigten SARS-CoV-2- Infektion nach Meldewoche und sozioökonomischer Deprivation
Grafik
Altersstandardisierte Inzidenz pro Meldewoche einer laborbestätigten SARS-CoV-2- Infektion nach Meldewoche und sozioökonomischer Deprivation
Inzidenz einer laborbestätigten SARS-CoV-2-Infektion (Fälle pro 100 000 Einwohner) während der zweiten SARS-CoV-2-Welle nach Meldewoche, Alter und sozioökonomischer Deprivation
Tabelle
Inzidenz einer laborbestätigten SARS-CoV-2-Infektion (Fälle pro 100 000 Einwohner) während der zweiten SARS-CoV-2-Welle nach Meldewoche, Alter und sozioökonomischer Deprivation
1.Wachtler B, Michalski N, Nowossadeck E, et al.: Socioeconomic inequalities and COVID-19—a review of the current international literature. Journal of Health Monitoring 2020; 5: 3–17.
2.Wachtler B, Michalski N, Nowossadeck E, et al.: Socioeconomic inequalities in the risk of SARS-CoV-2 infection—first results from an analysis of surveillance data from Germany. Journal of Health Monitoring 2020; 5: 18–29.
3.Kroll LE, Schumann M, Hoebel J, Lampert T: Regionale Unterschiede in der Gesundheit: Entwicklung eines sozioökonomischen Deprivationsindex für Deutschland. Journal of Health Monitoring 2017; 2: 103–20 CrossRef
4.Wachtler B, Hoebel J: Soziale Ungleichheit und COVID-19: sozialepidemiologische Perspektiven auf die Pandemie. Gesundheitswesen 2020; 82: 670–5 CrossRef MEDLINE
5.Lampert T, Hoebel J, Kuntz B, Müters S, Kroll LE: Gesundheitliche Ungleichheit in verschiedenen Lebensphasen. Gesundheitsberichterstattung des Bundes. Berlin: Robert Koch-Institut 2017.

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Avatar #554507
PmRob
am Mittwoch, 21. April 2021, 13:24

Sozioökonomische Unterschiede im Infektionsrisiko der zweiten SARS-CoV2 Welle in Deutschland

Guter Beitrag. Die biologische Deutung ist sicher richtig. Aber es gibt auch eine psychische Interpretation. Der Marshmallow-Test legt nahe, dass die Frustrationstoleranz ein wichtiger Indikator für den Erfolg eines Menschen ist. Ich glaube, dass diese Toleranz bei Menschen in sozioökonomischer Deprivation niedrig ist.
Freundliche Grüße und Dank für den Artikel Ihr Prof. Rob
Avatar #554507
PmRob
am Mittwoch, 21. April 2021, 13:24

Sozioökonomische Unterschiede im Infektionsrisiko der zweiten SARS-CoV2 Welle in Deutschland

Guter Beitrag. Die biologische Deutung ist sicher richtig. Aber es gibt auch eine psychische Interpretation. Der Marshmallow-Test legt nahe, dass die Frustrationstoleranz ein wichtiger Indikator für den Erfolg eines Menschen ist. Ich glaube, dass diese Toleranz bei Menschen in sozioökonomischer Deprivation niedrig ist.
Freundliche Grüße und Dank für den Artikel Ihr Prof. Rob
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