Seitdem die Weltgesundheitsorganisation am 11. März 2020 den Ausbruch des neuartigen Coronavirus zu einer globalen Pandemie erklärt hat, kam es auch in Deutschland durch SARS-CoV-2-Infektionen zu zum Teil schweren und tödlichen Verläufen. Diese Dissertationsarbeit hat empirisch geprüft, welche Veränderungen der Sterblichkeit bei Männern und Frauen unterschiedlichen Alters in Deutschland und seinen Bundesländern (BL) im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie im Jahr 2020 beobachtet werden konnten.
Dazu wurden bereits während des Jahres 1 (2020) der SARS-CoV-2/COVID-19-Pandemie ohne Präzedenz standardisierte Mortalitätsratios (SMRs) für Deutschland und seine 16 BL im Vergleich zu den Vorjahren 2016-2019 bestimmt und ausgewertet. Besonderes Augenmerk lag dabei auf der Betrachtung und Suche nach Unterschieden zwischen bestimmten Altersklassen (<65, ≥65 Jahre und total) sowie zwischen den Geschlechtern (männlich, weiblich und total).
Die Datengrundlage dieser Dissertation bildeten Sterbefallzahlen für das Jahr 2020, die am 29.01.2021 vom statistischen Bundesamt online publiziert und mit Stata 14 ausgewertet wurden. Zwei mathematische Ansätze (Annahme einer Normalverteilung (NV) und Annahme einer lognormalen Verteilung (LNV)) wurden für die Statistik gewählt.
Ergebnisse dieser Arbeit zeigen wesentliche Unterschiede zwischen den Alters- (Beispiele: unter 65-Jährige in Deutschland (SMR: 1,00, 95%-KI: 0,98-1,01) vs. über 65-Jährige (SMR: 1,06, 95%-KI: 1,04-1,09)) und Geschlechterkategorien (Beispiele: über 65-jährige Männer in Deutschland (SMR: 1,08, 95-KI: 1,05-1,11) vs. über 65-jährige Frauen (SMR: 1,04, 95%-KI: 1,02-1,07)) sowie eine große Heterogenität in dem Verlauf und Ausmaß der SMRs zwischen den 16 BL (Beispiele: SMR in Sachsen 1,13, 95%-KI: 1,11-1,16 vs. SMR in Schleswig-Holstein 1,01, 95%-KI: 0,98-1,04). Die Heterogenität zwischen Bundesländern wird exemplarisch für Nordrhein-Westfalen versus Thüringen exploriert: Während sich NRW und Thüringen in ihren quantitativen Ergebnissen für das gesamte Jahr gleichen (SMR= 1,04, 95%-KI: 1,02-1,06 für NRW und 1,04, 95%-KI: 1,01-1,06 für Thüringen), gibt es deutliche Unterschiede in den Risiko-Verläufen während des Beobachtungsjahres. Für die gesamte deutsche Bevölkerung lag der SMR-Jahresdurchschnitt 2020 bei +5% im Vergleich zu den Vorjahren (SMR=1,05 (95%-KI: 1,03-1,07)), wobei ältere Menschen (SMR: 1,06, 95%-KI: 1,04-1,09) gegenüber den Jüngeren (SMR: 1,00, 95%-KI: 0,98-1,01) und Männer (SMR: 1,07, 95%-KI: 1,05-1,09) gegenüber Frauen (SMR: 1,04, 95%-KI: 1,02-1,06) stärker betroffen waren. Die Betrachtung von Wochen- und Monatsdaten bzw. -graphen zeigte zwei der Pandemie zuzurechnende Wellen-Peaks der Übersterblichkeit im Frühjahr und ab Herbst des Jahres 2020. Eine anteilige Erklärung für höhere SMRs während der Herbstmonate, in denen sich die zweite Welle in Deutschland 2020 abzuzeichnen begann, könnte die Saisonalität von Corona-Viren mit Virus-Lows zur Mitte des Jahres sein. Damit ist nicht auszuschließen, dass beim SMR-Verlauf in den Sommermonaten 2020 die Effekte einer Saisonalität von SARS-CoV-2 unter- und Effekte der vorherigen Gegen-/Präventionsmaßnahmen überschätzt wurden.
In der Gesamtschau bietet diese Arbeit durch hohe zeitliche und räumliche Auflösungen einen Zugewinn an Informationen – z.B. in Ergänzung der Auswertungen durch das Robert-Koch-Institut (RKI) –, da sie die Übersterblichkeit während der Pandemie für Wochen und Monate, wie auch für das gesamte Land und die einzelnen Bundesländer getrennt, betrachtet und somit wichtige Unterschiede und Merkmale der Pandemie bezüglich der Mortalität aufdecken kann. Auch zukünftig sollten regelmäßig hochaufgelöste Übersterblichkeitsanalysen durchgeführt werden, um epidemiologisch angemessen in Geschehen mit pandemischen Potential eingreifen zu können
