Soziale Unterschiede in der COVID-19-Sterblichkeit während der zweiten Infektionswelle in Deutschland

Kernaussagen

• Während der zweiten Infektionswelle im Herbst und Winter 2020/2021 stieg die COVID-19-Sterblichkeit in Deutschland stark an und erreichte im Dezember und Januar einen Höchststand.
• Nach den Meldungen der Gesundheitsämter sind im Dezember und Januar mehr als 42.000 Personen, bei denen COVID-19 festgestellt wurde, verstorben. Davon waren etwa 90 Prozent im Alter von 70 Jahren und älter.
• Der Anstieg der COVID-19-Todesfälle fiel in sozial benachteiligten Regionen Deutschlands am stärksten aus – sowohl bei Männern als auch bei Frauen.
• Im Dezember und Januar lag die COVID-19-Sterblichkeit in sozial stark benachteiligten Regionen um rund 50 bis 70 Prozent höher als in Regionen mit geringer sozialer Benachteiligung.

Abbildung 1: Altersstandardisierte COVID-19-Sterblichkeit nach regionaler sozialer Benachteiligung (Deprivation) im Dezember 2020 und Januar 2021 Quelle: RKI

Hinweise zur Methodik

Datenbasis:
Bundesweite Meldedaten zu COVID-19-Todesfällen, die gemäß Infektionsschutzgesetzvon den Gesundheitsämtern an das RKI übermittelt wurden (Datenstand: 16.02.2021, 0:00 Uhr)

COVID-19-Sterblichkeit:
Anzahl gemeldeter COVID-19-Todesfälle pro 100.000 Einwohner innerhalb einer Woche (Kalenderwoche des Sterbedatums)

Regionale soziale Benachteiligung:
Für die Analyse sozialer Unterschiede wurden die Meldedaten mit dem „German Index of Socioeconomic Deprivation“ (GISD) auf Ebene der 401 Landkreise und kreisfreien Städte verknüpft. Der GISD misst das Ausmaß sozioökonomischer Deprivation der Bevölkerungen in verschiedenen Regionen Deutschlands und ist ein mehrdimensionaler Index aus regionalen Bildungs-, Beschäftigungs- und Einkommensindikatoren (Kroll et al. 2017).

Altersstandardisierung:
Die Sterberaten wurden auf die Europastandardbevölkerung 2013 standardisiert. Dadurch werden Unterschiede in der Altersstruktur der regionalen Bevölkerungen in den Deprivationskategorien statistisch bereinigt, um sie direkt miteinander vergleichen zu können.

Auswertungen:
Verknüpfung des GISD mit den Meldedaten zur Berechnung sozioökonomischer Unterschiede in der altersstandardisierten Inzidenz laborbestätigter SARS-CoV-2-Infektionen und der COVID-Mortalität pro 100.000 Einwohner auf
Kreisebene

Weiterführende Literatur

Hoebel J, Michalski N, Diercke M, Hamouda O, Wahrendorf M et al. (2021) Emerging socioeconomic disparities in COVID-19–related deaths during the second pandemic wave in Germany. International Journal of Infectious Diseases. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2021.10.037

Hoebel J, Grabka MM, Schröder C, Haller S, Neuhauser H et al. (2021) Socioeconomic position and SARS-CoV-2 infections: seroepidemiological findings from a German nationwide dynamic cohort. J Epidemiol Community Health. doi: 10.1136/jech-2021-217653

Hoebel J, Michalski N, Wachtler B, Diercke M, Neuhauser H, Wieler LH, Hövener C (2021) Socioeconomic differences in the risk of infection during the second SARS-CoV-2 wave in Germany. Dtsch Arztebl Int, 118.

Wachtler B, Michalski N, Nowossadeck E, Diercke M, Wahrendorf M, Santos-Hövener C, Lampert T, Hoebel J: Socioeconomic inequalities and COVID-19 – A review of the current international literature. Journal of Health Monitoring 2020; 5: 3-17

Wachtler B, Michalski N, Nowossadeck E, Diercke M, Wahrendorf M, Santos-Hövener C, Lampert T, Hoebel J: 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.

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.

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