30. August 2021 | News | Infografik

Die Toten des ersten Corona-Jahres

Covid-19 kostet Millionen Menschen das Leben. Das wahre Ausmaß der Pandemie zeigt sich in der sogenannten Übersterblichkeit, also dem Vergleich zwischen den gemeldeten Sterbedaten 2020 und den erwartbaren Todesfällen, die sich aus der Entwicklung der vorhergehenden Jahre ergeben. Ein Team des Max-Planck-Instituts für demografische Forschung (MPIDR) hat diesen Vergleich gezogen. Die Ergebnisse zeigen: Die Zahl der Toten hängt nicht nur von der Entwicklung der Infektionszahlen und den getroffenen Schutzmaßnahmen ab, sondern auch von Faktoren wie der Leistungsfähigkeit des Gesundheitssystems und der Altersstruktur der Bevölkerung.

Die Pandemie hat vielerorts mehr Opfer gefordert als gemeldet, etwa durch überlastete Gesundheitssysteme. Andererseits haben Maßnahmen wie Masketragen, Kontakt- und Mobilitätseinschränkungen auch Todesfälle durch andere Infektionen und Unfälle verhindert. Dieser Effekt zeigt sich etwa in Deutschland und Israel, wo die Zahl der gemeldeten Covid-19-Toten höher war als die Übersterblichkeit. Auch die gesunkenen Sterbezahlen bei Kindern und Jugendlichen sind vermutlich auf diese Ursache zurückzuführen.

© GCO nach N. Islam et al.; BMJ 2021; 373: n1137

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Die Grafiken zeigen für das Jahr 2020, wie viele Todesfälle es gerechnet auf 100.000 Einwohner pro Kalenderwoche mehr oder weniger gab als im Durchschnitt der Jahre 2016 bis 2019. Auffällig ist Neuseeland, dort starben nur 25 Menschen an Covid-19. Die recht geringe Übersterblichkeit in Israel, das stark von der Pandemie betroffen war, hängt dagegen wohl mit der eher jungen Bevölkerung zusammen. Zusätzlich zeigen sich Effekte jenseits von Corona: So starben in Deutschland im August viele Menschen durch eine Hitzewelle.

© GCO nach N. Islam et al.; BMJ 2021; 373: n1137

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STMF Visualization Toolkit: Interaktive Grafik-Seite

https://mpidr.shinyapps.io/stmortality/

Interaktiver Zugang zeigt die Länge von Übersterblichkeitsphasen, fasst Informationen über die Anzahl der Todesfälle zusammen und identifiziert außergewöhnliche Datenpunkte für 38 Länder nach Woche, Geschlecht und Altersgruppen.

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