10. November 2021 | News | COVID-19 Blog

Forschen über demografische Folgen der Pandemie

Wie wirken sich die Infektionsschutzmaßnahmen auf demografische Entwicklungen weltweit? © iStockphoto.com/sturti

Die COVID-19-Pandemie bestimmt nun seit fast zwei Jahren unser Leben. Die Wissenschaft hat in dieser Zeit Außerordentliches geleistet. Die Forschenden am MPIDR untersuchen dabei demografische Fragestellungen.

10. November 2021

Welche Faktoren erklären die regionalen Unterschiede in der Sterblichkeit während der ersten Covid-19-Welle in Italien?

Ugofilippo Basellini: „Italien wurde von der Covid-19-Pandemie besonders hart getroffen. Zwischen Februar und Juli 2020 registrierten die Behörden mehr als 35.000 Covid-19-Todesfälle. Während dieser ersten Welle verbreitete sich das Virus ungleichmäßig über das Land: nördliche Regionen verzeichneten mehr Fälle und Todesfälle. Wir haben demografische und sozio-ökonomische Faktoren untersucht, die zu den unterschiedlichen regionalen Auswirkungen des Virus beitragen. Wir fanden heraus, dass die Covid-19-Sterblichkeit auf regionaler Ebene negativ damit verbunden ist, wie häufig ältere Menschen in Mehrgenerationenhaushalten leben, wie hoch die Anzahl der Betten auf Intensivstationen pro Kopf ist und wie viel Zeit schon seit dem Ausbruch der Epidemie vergangen ist. Umgekehrt fanden wir keine starken Verbindungen für mehrere Variablen, die in der neueren Literatur beschrieben werden. Dazu gehören etwa die Bevölkerungsdichte oder den Anteil der Älteren in der Bevölkerung oder der Anteil derjenigen mit mindestens einer chronischen Erkrankung. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung einer kontextspezifischen Analyse.“

Originalpublikation

Basellini, U., Camarda, C.G.: Explaining regional differences in mortality during the first wave of Covid-19 in Italy. Population Studies. (2021). DOI: 10.1080/00324728.2021.1984551

4. November 2021

Lebenserwartung in den meisten Industriestaaten gesunken, auch in Deutschland

Dmitri Jdanov: „In dieser Studie haben wir die tatsächliche Lebenserwartung und die Zahl verlorener Lebensjahre im Jahr 2020 mit den Werten verglichen, die auf Grundlage der Daten von 2005 bis 2019 zu erwarten wären. Wir stellten fest, dass die Lebenserwartung für Männer und Frauen in 31 der 37 untersuchten Länder sank. In Neuseeland, Taiwan und Norwegen stieg dagegen die Lebenserwartung im vergangenen Jahr. In Dänemark, Island und Südkorea veränderte sich die Lebenserwartung nicht.”

Originalpublikation

Islam, N., Jdanov, D.A., Shkolnikov, V.M., Khunti, K., Kawachi, I., White, M., Lewington, S., Lacey, B.: Effects of covid-19 pandemic on life expectancy and premature mortality in 2020: time series analysis in 37 countries. BMJ (2021). DOI: 10.1136/bmj-2021-066768 

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+++Oktober+++

26. Oktober 2021

Wie beeinflussten Maßnahmen zur Kontaktreduzierung die Zahl sozialer Kontakte, die für die Verbreitung von COVID-19 relevant waren?

Emanuele Del Fava: „Wir haben untersucht, wie sich die Kontaktmuster in der Frühphase der Pandemie verändert haben, nachdem Maßnahmen gegen Infektionsübertragung eingeführt worden waren. Wir haben eine Online-Umfrage mit Hilfe von Facebook-Werbekampagnen in diesen acht Ländern durchgeführt: Belgien, Frankreich, Deutschland, Italien, den Niederlanden, Spanien, dem Vereinigten Königreich und den USA. Im Zeitraum vom 13. März bis 12. April 2020 erhielten wir 51.233 ausgefüllte Fragebögen. Damit die Umfrageteilnehmenden auf Facebook den demografischen Merkmalen der jeweiligen Bevölkerung entsprechen, gewichteten wir anschließend auf Grundlage von Volkszählungsdaten.

Wir zeigen, dass in den USA und dem Vereinigten Königreich die Zahl der täglichen Kontakte zurückging, vor allem nachdem die Regierungen Maßnahmen eingeführt hatten. Mitte April war die Zahl der täglichen Kontakte in Deutschland um 61 Prozent und in Italien um 87 Prozent gesunken, gegenüber dem Stand vor der Einführung der COVID-19-Maßnahmen. Das war hauptsächlich auf einen Rückgang der Kontakte außerhalb des eigenen Haushalts zurückzuführen. Die Rückgänge waren in allen Altersgruppen gleich.

Wir stellen vergleichbare statistische Daten über Kontaktmuster während der COVID-19-Pandemie für acht Länder mit hohem Einkommen zur Verfügung. Sie sind aufgeschlüsselt nach Wochen und anderen demografischen Faktoren, die von anderen Forschenden für die Entwicklung realistischerer Epidemie-Modelle für COVID-19 genutzt werden können.“

Originalpublikation

Del Fava, E., Cimentada, E., Perrotta, D., Grow, A., Rampazzo, F., Gil-Clavel, S., Zagheni, E.: Differential impact of physical distancing strategies on social contacts relevant for the spread of SARS-CoV-2: evidence from a cross-national online survey, March–April 2020. BMJ Open (2021). DOI:10.1136/bmjopen-2021-050651

4. Oktober 2021

Daten aus der COVID-19 Health Behavior Survey sind Teil einer Meta-Studie, die mathematische Modelle zum Erstellen von Kontaktmustern verbessert

Emanuele Del Fava: „Im Frühjahr 2020 haben wir eine große länderübergreifende Online-Umfrage, die COVID-19 Health Behavior Survey (CHBS), in sieben europäischen Ländern und in den USA durchgeführt und die Teilnehmenden über gezielte Werbung auf Facebook angeworben. Wir haben unter anderem Daten über die Zahl der Kontakte während der Corona-Beschränkungen erhoben. Diese Daten sind nun Teil einer im Fachjournal Epidemiology veröffentlichten Metastudie. Ziel der Studie ist es, empirische Daten über die veränderten Kontaktmuster während der Pandemie zusammenzufassen, um mathematische Modelle zu verbessern.

Die Metastudie identifizierte zwölf Studien, die sich mit Kontaktmustern während der Pandemie beschäftigen. Die Mehrheit dieser Studien (11/12) sammelte Daten während der ersten Phase der Pandemie im Frühjahr 2020, mit strengen Kontakt- und Abstandsregeln. Einige Studien sammelten zusätzliche Daten nach den ersten Lockerungen. Die meisten Studien beschreiben einem Mittelwert von zwei bis fünf Kontakten pro Person und Tag während der ersten Phase der Pandemie. Das ist eine erhebliche Reduzierung verglichen mit den Kontaktzahlen vor der Pandemie, dort lag die Zahl der Kontakte pro Tag in ähnlichen Settings zwischen sieben und 26. Nach den ersten Lockerungen, stiegen die durchschnittliche Zahl an Kontakten anschließend wieder, erreichte aber nicht mehr das Niveau vor COVID. Diese Informationen über veränderte Kontaktmuster während der Beschränkungen können die Darstellung der Kontaktmuster in mathematischen Modellen zur COVID-19-Übertragung verbessern.“

Originalpublikation

Liu, C.Y., Berlin, J., Kiti, M.C., Del Fava, E., Grow, A., Zagheni, E., Melegaro, A., Jenness, S.M., Omer, S., Lopman, B., Nelson, K.: Rapid review of social contact patterns during the COVID-19 pandemic. Epidemiology (2021). DOI: 10.1097/EDE.0000000000001412  

+++September+++

30. September 2021

Perioden-Lebenserwartung sinkt wegen Pandemie deutlich

Jonas Schöley: „In Europa sind wir es seit Jahrzehnten gewohnt, dass die durchschnittliche Lebenserwartung von Jahr zu Jahr um einige Wochen oder wenige Monate steigt. Nun hat die Covid-19 Pandemie diese Entwicklung vorerst gestoppt. Die Perioden-Lebenserwartung sank von 2019 auf 2020 in 27 der 29 untersuchten Länder in Europa und Amerika. Männer in den USA und in Litauen haben am meisten eingebüßt. Ihre Perioden-Lebenserwartung fiel um 2,2 beziehungsweise 1,7 Jahre. Insgesamt fiel für Männer in elf der 27 untersuchten Länder die Perioden-Lebenserwartung um mehr als ein Jahr. Für Frauen sank sie in acht Ländern um mehr als ein Jahr. Diese Zahlen unterstreichen das historische Ausmaß der Pandemie.“

Originalpublikation

Aburto, J.M., Schöley, J., Kashnitsky, I., Zhang, L., Rahal, C., Missov, T.I., Mills, M.C., Dowd, J.B., Kashyap, R.: Quantifying impacts of the COVID-19 pandemic through life expectancy losses: a population-level study of 29 countries. International Journal of Epidemiology (2021). DOI: 10.1093/ije/dyab207

Die vorliegende Studie ist reproduzierbar, Daten und Code können hier heruntergeladen werden: github.com/OxfordDemSci/ex2020

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24. September 2021

Wie stark ist die Sterblichkeit in Guatemala im vergangenen Jahr während der Covid-19-Pandemie gestiegen?

Diego Alburez-Gutierrez: „Wir haben festgestellt, dass im Vergleich zu den Jahren 2015 bis 2019 die Sterblichkeitsraten in Guatemala in den ersten Wochen der Pandemie um 26 Prozent gesunken sind. Dieser Rückgang blieb für den Teil der Bevölkerung, der jünger als 20 Jahre ist und für Todesfälle in der Öffentlichkeit bis Oktober 2020 bestehen. Für den Teil der Bevölkerung zwischen 20 und 39 Jahren kehrten diese niedrigeren Raten ab Juli zum Normalwert zurück. Zudem fanden wir heraus, dass die Übersterblichkeit Mitte Juli mit 73 Prozent ihren Höchststand erreichte, und vor allem alle über 40 betroffen sind. Wir schätzen, dass es 2020 insgesamt rund 8.000 Fälle von Übersterblichkeit gab, das sind 46 Prozent mehr als die 5.487 offiziell gemeldeten COVID-19-Todesfälle in Guatemala. Weniger als zehn Prozent der Bevölkerung ist bislang geimpft worden - ein entschlossenes Handeln der Behörden in diesem Bereich kann helfen, Leben zu retten.“

Originalpublikation

Martinez-Folgar, K., Alburez-Gutierrez, D., Paniagua-Avila, A., Ramirez-Zea, M., Bilal, U.: Excess Mortality During the COVID-19 Pandemic in Guatemala. American Journal of Public Health. (2021) DOI: 10.2105/AJPH.2021.306452

9. September 2021

Für bessere Daten: Die Reihe Short-term Mortality Fluctuations (STMF) liefert Daten zur Sterblichkeit in jeder Kalenderwoche

Dmitri Jdanov: „Die COVID-19-Pandemie hat gezeigt, wie groß die Qualitätsunterschiede bei der Erfassung von Sterblichkeits-Statistiken sind. Es ist besonders schwierig, zügig, genaue und international vergleichbare Daten zu erhalten. Eine solide Art zeitnah abzuschätzen, wie sich die Pandemie auf die Sterblichkeit auswirkt, ist es, die Übersterblichkeit in jeder Kalenderwoche zu errechnen. Dieser Ansatz ist zuverlässiger als die Zahl der Toten mit COVID-19-Diagnose zu erfassen oder die Inzidenz- oder Sterberaten zu berechnen. Denn Letztere sind international nur schwer vergleichbar, da weltweit verschieden häufig auf COVID-19 getestet wird und unterschiedliche Regeln dafür gelten, wann COVID-19 als Todesursache angegeben wird. Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben wir eine neue Datenbank etabliert. Die Short-term Mortality Fluctuations (STMF) data series ist die erste internationale Datenbank, die für alle zugänglich ist und harmonisierte Daten zur Sterblichkeit in jeder Kalenderwoche liefert.“

Originalpublikation

Jdanov, D.A., Alustiza Galarza, A., Shkolnikov, V.M. et al.: The short-term mortality fluctuation data series, monitoring mortality shocks across time and space. Scientific Data (2021). DOI: 10.1038/s41597-021-01019-1

STMF Datenbank, als Teil der Human Mortality Database

https://mortality.org

+++August+++

9. August 2021

Gab es in Deutschland mehr Totgeburten während des ersten Lockdowns?

Maxi S. Kniffka: „Wir haben festgestellt, dass es in Deutschland seit 2013 immer mehr Totgeburten gibt. Von Januar bis Juli 2020 war die Totgeburtenrate allerdings etwas niedriger als im gleichen Zeitraum 2019. Alle Monatsraten der Totgeburten im ersten Halbjahr 2020 liegen innerhalb des 95-Prozent-Vorhersageintervalls der zu erwartenden Raten für diesen Zeitraum. Das bedeutet, dass die Totgeburtenraten nicht höher waren als erwartet. Unsere Ergebnisse legen deshalb nahe, dass es während des Lockdowns in der ersten COVID-19-Welle nicht mehr Totgeburten gab. Im Gegensatz zu anderen europäischen Ländern sind die Totgeburtenraten in Deutschland im vergangenen Jahrzehnt aber gestiegen.“

Originalpublikation

Kniffka, M.S., Nitsche, N., Rau, R., Kühn, M.: Stillbirths in Germany: On the rise, but no additional increases during the first COVID-19 lockdown. International Journal of Gynaecology and Obstetrics (2021). DOI: 10.1002/ijgo.13832

+++Juli+++

27. Juli 2021

Warum es wichtig, Inputs und Methoden sorgfältig auszuwählen, um Übersterblichkeit zu berechnen

Marília Nepomuceno: „Übersterblichkeit richtig zu berechnen, ist eine Herausforderung. Denn die Metrik hängt vom erwarteten Sterblichkeitsniveau ab. Das kann unterschiedlich ausfallen, je nachdem welche Methode und welche Zeitreihe man verwendet, um die Baseline zu errechnen. Die Auswahl von Methode und Zeitreihe wird häufig allerdings nicht begründet und selten auf Sensitivität geprüft. Deshalb zeigen wir, wie wichtig es ist, die Inputs und Methoden zur Berechnung der Übersterblichkeit sorgfältig auszuwählen.

Dafür nutzen wir Daten aus 26 Ländern und untersuchen, wie empfindlich die Metrik Übersterblichkeit darauf reagiert, wie der Sterblichkeitsindex, die Methode, die Zeitreihe sowie die Anzahl der Jahre des Referenzzeitraums ausgewählt werden. Wir verwenden zwei Sterblichkeitsindizes, vier Methoden, zwei Zeitreihen und drei Referenzzeiträume, um die Baseline zu berechnen. Dabei zeigen, dass die Metrik Übersterblichkeit erheblich variiert, wenn diese Faktoren geändert werden. Die größten Unterschiede ergeben sich bei der Wahl des Sterblichkeitsindexes und der Methode.“

Vorläufige Veröffentlichung (pre-print ohne peer review)

Nepomuceno, M.R., Klimkin, I., Jdanov, D.A., Alustiza Galarza, A., Shkolnikov, V.: Sensitivity of excess mortality due to the COVID-19 pandemic to the choice of the mortality index, method, reference period, and the time unit of the death series. medrxiv (2021). DOI: 10.1101/2021.07.20.21260869

15. Juli 2021

Haben Mütter während der ersten Welle der Pandemie am meisten an mentaler Gesundheit eingebüßt?

Mine Kühn: „In unserer Studie untersuchen wir, wie sich die Ungleichheiten in der mentalen Gesundheit von Frauen und Männern, die in verschiedenen Familienformen leben während der COVID-19-Pandemie in Deutschland entwickelt haben. Dabei haben wir drei Aspekte der mentalen Gesundheit untersucht: Stress, Erschöpfung und Einsamkeit ein Jahr vor der Pandemie und während der Pandemie. Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere Eltern während der Pandemie von psychischer Belastung betroffen sind. So haben sie den größten Anstieg des Stress- und Erschöpfungsgrads in unserer Untersuchung erlebt. Dabei gaben Mütter signifikant höhere Werte von Stress, Energielosigkeit und Einsamkeit in der Umfrage an als Väter. Dieser Unterschied war besonders deutlich bei Müttern, die mit dem Vater ihrer Kinder zusammenleben. Da unsere Studie auf Daten beruht, die während des ersten Lockdowns im Frühjahr 2020 erhoben wurden, gehen wir davon aus, dass die aktuellen Auswirkungen der Pandemie auf die mentale Gesundheit noch größer sind, als es unsere Ergebnisse zeigen.“

Vorläufige Veröffentlichung (pre-print ohne peer review)

Hiekel, N, Kühn, M.: Mental health before and during the COVID-19 pandemic: the role of partnership and parenthood status in growing disparities between types of families. (2021). DOI: 10.4054/MPIDR-WP-2021-013

7. Juli 2021

Wer sollte zuerst gegen COVID-19 geimpft werden?

Enrique Acosta: „Die Frage nach einer Impfreihenfolge ist komplex und verbindet Wissenschaft, Politik und Ethik. Ein Dilemma dabei ist, ob Gesellschaften darauf abzielen sollten, die Zahl der Todesfälle kurzfristig zu verringern - was wohl meist bedeutet, zuerst die Ältesten zu impfen - oder die Zahl der geretteten Lebensjahre zu maximieren. Studien haben bereits gezeigt, dass in vielen Ländern, wie etwa in den USA, Deutschland und Südkorea, dieses Dilemma nicht besteht: Werden zuerst die Ältesten geimpft, werden sowohl die Todesfälle verringert als auch die Lebensjahre maximiert. Basierend auf einer Analyse von 40 Ländern haben wir jedoch herausgefunden, dass dies nicht immer der Fall ist: Die älteste Altersgruppe zuerst zu impfen, rettet nicht immer sowohl die meisten Leben als auch die meisten Lebensjahre. Wir fanden heraus, dass die Impf-Priorisierung der ältesten Altersgruppe in mehreren Ländern, darunter Peru, Chile oder die Ukraine, nicht die geretteten Lebensjahre maximiert. Diese Unterschiede zwischen den Ländern können etwa darauf zurückgeführt werden, dass unterschiedliche Altersgruppe verschieden stark an Vorerkrankungen leiden oder in ihrem Alltag ein verschieden hohes Risiko haben, sich zu infizieren. Für uns folgt daraus, dass wir es vermeiden sollten, Ergebnisse aus Ländern mit hohem Einkommen einfach auf andere Kontexte zu übertragen. Trotzdem löst diese Erkenntnis nicht das ethische Dilemma eine Impfreihenfolge festzulegen, sondern verdeutlicht die Komplexität der Frage, mit der Entscheidungsträger konfrontiert sind.“

Originalpublikation

Pifarré I. Arolas, H., Acosta, E., Myrskylä, M.: Optimales Impfalter variiert in verschiedenen Ländern. PNAS (2021). DOI: 10.1073/pnas.2105987118

+++Juni+++

7. Juni 2021

Haben gefährdete Bevölkerungsgruppen anders auf die erste Welle der Pandemie reagiert? 

Daniela Perrotta: „Wir haben untersucht, wie die empfundene Gefahr durch COVID-19 und das Verwenden von Gesichtsmasken während der ersten Welle der Pandemie zusammenhängen. Dabei haben wir auch Varianz innerhalb der gefährdeten Bevölkerungsgruppen gefunden. Dafür haben wir Daten aus einer großen länderübergreifenden Online-Umfrage auf Facebook, dem ‚COVID-19 Health Behavior Survey‘ (CHBS) genutzt. Konkret haben wir eine Stichprobe analysiert, von 91.376 Fragebögen, die vom 13. März bis zum 7. Mai 2020 von Menschen in sieben europäischen Ländern und in den Vereinigten Staaten ausgefüllt wurden. Wir fanden Hinweise darauf, dass sowohl der Einsatz von Gesichtsmasken als auch die empfundene Gefahr für sich selbst bei den gefährdeten Bevölkerungsgruppen höher war als bei der restlichen Bevölkerung. Insgesamt schätzen wir, dass Personen, die COVID-19 für sich selbst als gefährlich wahrgenommen haben, mit einer 2,25-mal höherer Wahrscheinlichkeit eine Gesichtsmaske tragen als Personen mit einer geringeren Gefahrenwahrnehmung.“

Originalpublikation

Perrotta, D., Del Fava, E., Zagheni, E.: The Role of Vulnerability in Mediating the Relationship between Threat Perception and the Use of Face Masks in the Context of COVID-19. Proceeding of the International Conference on Web and Social Media (ICWSM) (2021) DOI: 10.36190/2021.43

+++Mai+++

20. Mai 2021

Übersterblichkeit im Zusammenhang mit der Covid-19-Pandemie in 29 Industrieländern

Vladimir Shkolnikov: „Wir haben hochgerechnet, dass in 29 Industrieländern im Jahr 2020 etwa eine Million Übersterblichkeitsfälle aufgetreten sind. Die altersstandardisierte Übersterblichkeit war bei Männern in fast allen Ländern höher als bei Frauen. Das bedeutet, dass mehr Männer als Frauen an Covid-19 starben. Alle Länder verzeichneten 2020 Übersterblichkeit, außer Neuseeland, Norwegen und Dänemark. Die drei Länder mit der höchsten absoluten Zahl an Übersterblichkeitsfällen waren die USA, Italien sowie England und Wales. Wir fanden auch wenig Hinweise darauf, dass die Sterblichkeit zu einem anderen Zeitpunkt sinkt, um die Übersterblichkeit zu kompensieren.“

Originalpublikation

Islam, N., Shkolnikov, V., Acosta, R., Klimkin, I., Kawachi, I., Irizarry, R., Alicandro, G., Khunti, K., Yates, T., Jdanov, D., White, M., Lewington, S., Lacey, B.: Excess deaths associated with covid-19 pandemic in 2020: age and sex disaggregated time series analysis in 29 high income countries (2021). DOI: 10.1136/bmj.n1137

18. Mai 2021

COVerAGE-DB: Eine demografische Datenbank der COVID-19-Fälle und Todesfälle weltweit

Enrique Acosta: „Zentralisieren, standardisieren und harmonisieren von Daten: das ist entscheidend, um die demografischen Auswirkungen der COVID-19-Pandemie weltweit zu vergleichen. Dabei müssen Unterschiede in der Alters- und Geschlechterzusammensetzung der bestätigten Infektions- und Todesfälle berücksichtigt werden.

Gleichzeitig muss die internationale Datenverfügbarkeit mit der Pandemie Schritt halten. Deshalb zielt COVerAGE-DB darauf ab, die wichtigsten demografischen Aspekte der COVID-19-Pandemie in einem aktuellen, transparenten und frei zugänglichen Format für Forschende weltweit bereitzustellen. 

Die Datenbank wird derzeit sowohl durch die Aufnahme weiterer Länder und Regionen als auch neuer Zeiträume erweitert. Derzeit bietet sie Daten über COVID-19-Fälle auf Tagesbasis und zur Zahl von Todesfällen und durchgeführten Tests mit standardisierten Zählmaßen nach Geschlecht und harmonisierten Altersgruppen für 108 nationale und 371 subnationale Populationen auf der ganzen Welt. Erst ein internationales Team aus mehr als 70 Forschenden und ihre wertvollen Beiträge machten das Projekt möglich.“

Originalpublikation

Riffe, T., Acosta, E., the COVerAGE-DB team:Data Resource Profile: COVerAGE-DB: a global demographic database of COVID-19 cases and deaths. International Journal of Epidemiology (2021). DOI: 10.1093/ije/dyab027

+++April+++

29. April 2021

COVID-19 in England und Wales: Ohne Mobilitätseinschränkungen hätte sich die Übersterblichkeit verdoppelt

Ugofilippo Basellini: „Wir haben den Zusammenhang zwischen Übersterblichkeit und eingeschränkter Mobilität untersucht, um zu bewerten, wie effektiv die Maßnahmen die Übersterblichkeit in England und Wales reduzierten. Unsere Studie ist einer der ersten Versuche, die Auswirkungen von Mobilitätseinschränkungen auf die Übersterblichkeit zu quantifizieren.“

Originalpublikation

Basellini, U., Alburez-Gutierrez, D., Del Fava, E., Perrotta, D., Bonetti, M., Camarda, C., Zagheni, E.: Linking excess mortality to mobility data during the first wave of COVID-19 in England and Wales. SSM - Population Health (2021). DOI: 10.1016/j.ssmph.2021.100799

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27. April 2021

Warum starben in Italien siebenmal so viele Infizierte an COVID-19 wie in Südkorea?

Alyson Van Raalte: „Während in Italien Ende Juni 2020 etwa jeder siebte an COVID-19 Erkrankte starb, waren es in Südkorea nur gut zwei Prozent der Infizierten. Zum großen Teil lassen sich diese Unterschiede durch die Altersstruktur der positiv Getesteten erklären, aber teilweise zeugen sie auch von überlasteten Gesundheitssystemen.”

Originalpublikation

Dudel, C., T. Riffe, E. Acosta, A. van Raalte, C. Strozza and M. Myrskylä: Monitoring trends and differences in COVID-19 case-fatality rates using decomposition methods: contributions of age structure and age-specific fatality. PLoS ONE 15(2020)9, e0238904. DOI: 10.1371/journal.pone.0238904

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19. April 2021

Wie haben wir unser Verhalten während der ersten Welle der COVID-19-Pandemie verändert?

Daniela Perrotta: „Um diese Frage zu beantworten, haben wir zeitnah und schnell Daten über Facebook gesammelt und passende Umfragedesigns sowie statistische Methoden zur Auswertung verwendet. Basierend auf dem COVID-19 Health Behaviour Survey (CHBS) liefern wir Erkenntnisse aus insgesamt 71.612 Fragebögen, die Umfrageteilnehmende im März und April 2020 in Belgien, Frankreich, Deutschland, Italien, den Niederlanden, Spanien, dem Vereinigten Königreich und den Vereinigten Staaten ausgefüllt haben. Unsere Umfrage hebt sich von anderen ab, durch ihre Aktualität, ihren länderübergreifenden und vergleichenden Charakter und durch das Abbilden einer breiten Bevölkerung. Das ermöglichte uns, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu gehören unter anderem Aussagen darüber, wie bedrohlich die Lage wahrgenommen wurde, wie stark präventive Maßnahmen umgesetzt wurden und wie hoch das Vertrauen in die Regierungen und die Gesundheitssysteme waren, mit der Lage umzugehen.“

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Projektteam

Daniela Perrotta, André Grow, Jorge Cimentada, Emanuele Del Fava, Sofia Gil Clavel, Francesco Rampazzo, Emilio Zagheni

Originalpublikation

Perrotta, D., Grow, A., Rampazzo, F., Cimentada, J., Del Fava, E., Gil-Clavel, S., Zagheni, E.: Behaviors and attitudes in response to the COVID-19 pandemic: Insights from a cross-national Facebook survey. EPJ Data Science (2021) DOI: 10.1140/epjds/s13688-021-00270-1

Pressemitteilung 2020

13. April 2021

Leidet die US-Bevölkerung im Vergleich zu ihren europäischen Pendants an Übersterblichkeit?

Yana Vierboom: „Die Bevölkerung in den Vereinigten Staaten leidet unter vergleichsweise hoher Sterblichkeit. Wir haben die Sterblichkeit in den USA verglichen mit der, in den fünf größten europäischen Ländern. Dabei zeigte sich eine Übersterblichkeit für die USA, die größer ist, als die Zahl der Covid-19-Todesfälle des vergangenen Jahres. Wir wollen die enormen Verluste durch COVID-19 in den USA und anderswo nicht klein reden - es ist nur eine hilfreiche Perspektive, um die Übersterblichkeit in den USA in Bezug zu setzen.“

Mehr über das Projekt

Originalpublikation

Preston, S.H. Vierboom, Y.C.: Excess Mortality in the United States in the Twenty-First Century. PNAS Brief Report (2021) DOI: 10.1073/pnas.2024850118

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+++März+++

26. März 2021

Haben Menschen ihren Kinderwunsch wegen COVID-19 auf Eis gelegt?

Ainhoa Alustiza: „In unsicheren Zeiten legen Menschen ihren Kinderwunsch oft auf Eis. Wir untersuchen die neuesten Daten zu monatlichen Geburtstrends, um die ersten Reaktionen auf den Ausbruch der COVID-19-Pandemie zu analysieren. Unsere Studie zeigt die ersten Anzeichen des erwarteten Geburtenrückgangs. Die Geburtenzahl pro Monat ist in vielen Ländern zwischen Oktober 2020 und dem zuletzt beobachteten Monat stark zurückgegangen. Das führt oft zu einer deutlichen Umkehr des bisherigen Trends. Die beiden Effekte von steigender Sterblichkeit und sinkenden Geburtenraten zusammengenommen, stört in vielen Ländern das Gleichgewicht von Geburten und Sterbefällen. Das drückt das natürliche Bevölkerungswachstum in den Jahren 2020 und 2021 auf ein Rekordtief.“

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Vorläufige Veröffentlichung (pre-print ohne peer review)

Sobotka, T., Jasilioniene, A., Galarza, A. A., Zeman, K., Nemeth, L., Jdanov, D.: Baby bust in the wake of the COVID-19 pandemic? First results from the new STFF data series. (2021). DOI: 10.31235/osf.io/mvy62

Projektteam

Ainhoa Alustiza Galarza, Aiva Jasilioniene, Dmitri Jdanov, László Németh
Vienna Institute of Demography: Tomas Sobotka, Krystof Zeman

Die STFF Datenreihe

humanfertility.org

12. März 2021

Wie wirkt sich die Pandemie auf die Fertilität aus?

Aiva Jasilioniene: „Heute haben wir Geburtenzahlen auf Monate heruntergebrochen für 32 Länder veröffentlicht. Unsere neue Datenreihe Short-Term Fertility Fluctuations (STFF) mit Geburtentrends auf Monatsebene ist eine Ergänzung der Human Fertility Database (HFD). Wir haben die Datenreihe entwickelt, um auf das gestiegene Forschungsinteresse für Fertilitätstrends in Folge der Pandemie zu reagieren. In Zukunft wollen wir die Datenreihe regelmäßig aktualisieren und auch Fertilitätstrends für weitere Länder liefern, wenn Daten verfügbar werden.

Um die Ausbreitung des Coronavirus einzudämmen, ergriffen die Staaten weltweit tiefgreifende Maßnahmen, die weitreichende Auswirkungen auf das Sozial- und Familienleben haben. Familien haben unmittelbar dadurch sowohl positive als auch negative Erfahrungen gemacht. Zum Beispiel verbrachten sie zum einen mehr Zeit miteinander, zum anderen mussten sie mit Stress und Unsicherheit umgehen. Längerfristig werden viele Menschen von der sich ausbreitenden Wirtschaftskrise und den langfristigen Auswirkungen der Schließungen und Einschränkungen betroffen sein. Diese Erfahrungen haben sicherlich die Pläne für Nachwuchs der Betroffenen beeinflusst. Das wird sich in den Fertilitätstrends auf Bevölkerungsebene widerspiegeln.“

Mehr über das Projekt

Die STFF-Reihe ergänzt die Human Fertility Database (HFD), indem sie die neuesten Daten zur Fertilitätsvariation innerhalb eines Kalenderjahres liefert. Für viele Länder sind die Daten zur monatlichen Geburtenzahl mit einer Verzögerung von nur wenigen Monaten verfügbar.

Der größte Teil der STFF-Daten stammt aus der HFD. Die aktuellsten Daten sowie vollständige Datensätze für Länder, die nicht in der HFD enthalten sind, wurden bei den Statistikämtern dieser Länder eingeholt. In vielen Fällen handelt es sich bei den neuesten Daten um vorläufige Schätzungen, die daher noch Änderungen unterliegen können.

Das unmittelbare Ziel der STFF-Reihe ist es, zeitnah Fertilitätsdaten bereitzustellen, um die Folgen der laufenden Pandemie zu überwachen und zu untersuchen. Langfristig zielt das Projekt darauf ab, Änderungen der Fertilität auf Bevölkerungsebene als Reaktion auf verschiedene Ereignisse leichter erforschen zu können.

Monatliche Fertilitätsveränderungen zu analysieren, kann nicht nur bei so schwerwiegenden Ereignissen wie Pandemien, Kriegen, Wirtschaftskrisen oder Naturkatastrophen nützlich und aufschlussreich sein, sondern auch bei anderen Faktoren, die starken Einfluss auf das Geburtenverhalten haben.

Projektteam

Ainhoa Alustiza Galarza, Aiva Jasilioniene, Dmitri Jdanov, László Németh
Vienna Institute of Demography: Tomas Sobotka, Krystof Zeman

Die STFF Datenreihe

humanfertility.org

Das STFF-Visualisierungstool

mpidr.shinyapps.io/stfertility/

8. März 2021

Wie kann man Politiker*innen in stark betroffenen italienischen Regionen unterstützen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen?

Ugofilippo Basellini: „Wir wollen Politikerinnen und Politiker in Italien ein Hilfsmittel geben, das ihnen erlaubt, auf einfache Weise besonders betroffene Regionen und Risikogebiete zu lokalisieren. Dafür haben wir die Infektions- und Todesfälle durch Covid-19 in den italienischen Regionen und Provinzen mit einem passenden mathematischen Modell, wie der Poisson Regression modelliert. Damit können wir zeigen, wie sich die Verbreitung von Covid-19 über einen Zeitraum hinweg verändert.“

Mehr über das Projekt

Originalpublikation

Bonetti, M.; Basellini, U.: Epilocal: a real-time tool for local epidemic monitoring. Demographic Research (2021) DOI: 10.4054/DemRes.2021.44.12

Die App

Shinyapps.io 

3. März 2021

Wie berechnet man wochenspezifische altersstandardisierte Sterberaten aus STMF-Daten?

Dmitri Jdanov: „Die Short-Term Mortality Fluctuations (STMF)-Datenreihe bietet die Möglichkeit, Übersterblichkeit insbesondere aufgrund der COVID-19-Pandemie wochenweise zu analysieren. Trotzdem lassen sich die Datenreihen der STMF nicht immer einfach international vergleichen. In vielen Ländern sind die wöchentlichen Sterbefälle nur in sehr breite Altersgruppen aufgeteilt verfügbar oder/und die Anzahl der Sterbefälle ist zu klein oder unsicher. Außerdem variiert die Einteilung in Altersgruppen je nach Land etwas. Daher werden in der STMF-Datendatei wöchentliche Sterbefälle und Sterberaten in breiten Altersintervallen dargestellt. Dabei können Unterschieden in der Alterszusammensetzung der Bevölkerung den Vergleich verzerren. Unsere neue Studie befasst sich mit diesem Problem. Wir schlagen eine Methode vor, wochenspezifische standardisierte Sterberaten (SDRs) zu schätzen, die die aggregierten wöchentlichen Mortalitätsdaten mit detaillierten Daten zu Mortalität und Bevölkerung kombiniert. Wir planen, die SDRs bald auch in die STMF-Datenreihen aufzunehmen.”

Mehr über das Projekt

Vorläufige Veröffentlichung (Working Paper ohne Peer-Review)

Klimkin, I., Shkolnikov, V. M., Jdanov, D. A.: Calculation of week-specific age-standardized death rates from STMF data on mortality by broad age intervals. MPIDR Working Paper (2021) DOI: 10.4054/MPIDR-WP-2021-004

+++Februar+++

18. Februar 2021

Menschen welcher Altersgruppe verlieren am meisten Lebenszeit?

Mikko Myrskylä: „Um die Folgen der COVID-19-Pandemie auf die Sterblichkeit richtig einzuschätzen, reicht es nicht aus, die Toten zu zählen. Deshalb haben wir 1,2 Millionen Todesfälle aus 81 Ländern ausgewertet, um herauszufinden, wie alt die Menschen waren, die an COVID-19 gestorben sind – und damit, wie stark ihre Leben im Vergleich zur durchschnittlichen Lebenserwartung verkürzt wurden. Menschen in der Mitte ihres Lebens und im frühen Rentenalter tragen im weltweiten Vergleich den größten Anteil an den insgesamt verlorenen Lebensjahren.“

Originalpublikation

Pifarré i Arolas, H., Acosta, E., López Casasnovas, G., Lo, A., Nicodemo, C., Riffe, T., Myrskylä, M.: Years of life lost to COVID-19 in 81 countries. Scientific Reports (2021). DOI: 10.1038/s41598-021-83040-3

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8. Februar 2021

Wie man COVID-19-Übersterblichkeit für 38 Länder visualisiert

László Németh: „Derzeit umfasst die STMF-Datenreihe wöchentliche Sterbezahlen und Sterberaten nach Alter und Geschlecht für 38 Länder und Regionen; und sie wächst weiter. Wir haben beschlossen, die Datenreihe um ein Online-Visualisierungstool zu erweitern, um den Zugang zu den Daten zu vereinfachen. Wir wollen die Nutzerinnen und Nutzer ermuntern, den Datensatz interaktiv zu entdecken, ihr grundlegendes Verständnis dafür zu verbessern und auch Forschung zur Übersterblichkeit und saisonalen Schwankungen anzufangen.“

Originalpublikation

Németh, L., Jdanov, D.A., Shkolnikov, V.M.: An open-sourced, web-based application to analyze weekly excess mortality based on the Short-term Mortality Fluctuations data series. PLOS ONE. (2021) DOI: 10.1371/journal.pone.0246663

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5. Februar 2021

Wie die Corona-Pandemie Trends in der demografischen Forschung verstärkt

Emilio Zagheni: „Digitale Daten sind nicht das Ergebnis der Pandemie. Aber wegen Covid-19 kennen wohl mehr Unternehmen, Forschende und Berufsverbände diese Daten. Das hat neue Möglichkeiten eröffnet. Industrie und Wissenschaft beginnen zusammenzuarbeiten und neue Formen von Joint Ventures können so entstehen. Wenn bei der Nutzung digitaler Daten Privatsphäre,  Datenschutz und ethische Rahmenbedingungen gewährleistet sind, könnte die Pandemie einen Meilenstein markieren, Partnerschaften zwischen Forschenden und Inhabern privater Daten und Infrastrukturen können sich schneller formen.“

Originalpublikation

Zagheni, E.: Covid-19: A Tsunami that Amplifies Existing Trends in Demographic Research. Population and Development Review (2021).

Blog-Inhalte aus dem Jahr 2020