Die hier bespro­che­ne Retro­spek­tiv-Stu­die dient dazu zu erken­nen, ob und wenn ja wel­che Maß­nah­men zur Ein­däm­mung und Aus­mer­zung einer Bedro­hung in Form einer Pan­de­mie hilf­reich waren und wel­che Leh­ren dar­aus für zukünf­ti­ge Ereig­nis­se diser Art gewon­nen wer­den konnten.
Mei­ne Inter­pre­ta­ti­on lau­tet: Die Poli­tik hat eine Gene­ral­maß­nah­me ein­ge­lei­tet ohne zu wis­sen, ob das tat­säch­lich hel­fen wird! Wie sich im Ergeb­nis der vor­lie­gen­den Unter­su­chung her­aus­stell­te wur­den mehr Per­so­nen­krei­se aus mitt­le­ren und höhe­ren Sozi­al­schich­ten dem Zwang unter­wor­fen als nötig, wäh­rend die meist­be­trof­fe­nen unte­ren Sozi­al­schich­ten und Zuge­rei­ste ein erhöh­tes Risi­ko hat­ten und weitertrugen.
Ein Bei­spiel für unsin­ni­gen Aktio­nis­mus und unnö­ti­ge Ein­schrän­kun­gen gegen­über der Mas­se der Bevöl­ke­rung. Mein per­sön­li­ches Fazit dazu:
Ich habe alle Zwangs­maß­nah­men ohne Wider­spruch ertra­gen und nicht rebel­liert - weil zu einer sol­chen Pan­de­mie kei­ne Erfah­run­gen vor­la­gen und Vor­sicht bes­ser ist als krank zu wer­den und zu sterben.
Bei einer noch­ma­li­gen Zwangs­si­tua­ti­on wer­de ich aller­dings die­sen Hokus­po­kus nicht mehr mit­ma­chen und mich dage­gen (pas­siv!) zur Wehr set­zen. Drei­mal imp­fen muß nun genug sein, auch wenn es zum Jah­res­en­de wie­der höhe­re Infek­ti­ons­zah­len geben soll­te. Ich zäh­le mich zu jenen drei Vier­teln der Bevöl­ke­rung mit gering­stem und gerin­gem Risiko.

 

[Stu­die "Area-level socio­eco­no­mic depri­va­ti­on, non-natio­nal resi­den­cy, and Covid-19 inci­dence: A lon­gi­tu­di­nal spa­tio­tem­po­ral ana­ly­sis in Ger­ma­ny":
Über­set­zung des Tex­tes "Intro­duc­tion" (Zusam­men­fas­sung)]

Ein­füh­rung
Sozio­öko­no­mi­sche Ungleich­hei­ten bei Mor­bi­di­tät und Mor­ta­li­tät in Covid-19 zei­gen, dass weni­ger pri­vi­le­gier­te Grup­pen ein höhe­res Infek­ti­ons­ri­si­ko haben, schwe­rer Krank­heits­ver­lauf, Kran­ken­haus­auf­ent­halt, und Tod.
Sol­che Ungleich­hei­ten wur­den auch auf der Flä­che gezeigt, wobei sozio­öko­no­misch nied­ri­ge Gebie­te ein höhe­res Risi­ko für Covid-19-Infek­tio­nen haben, und Pati­en­ten, die in den mei­sten benach­tei­lig­ten Gebie­ten leben, die höhe­re Kran­ken­haus­auf­ent­halts­ra­ten, Zulas­sun­gen in Inten­siv­sta­tio­nen und Mor­ta­li­tät zeigen.

In Deutsch­land war die Inzi­denz von Covid-19 in sozio­öko­no­misch bes­se­ren Gebie­ten wäh­rend der ersten Infek­ti­ons­wel­le höher, wäh­rend sich das Muster wäh­rend der zwei­ten Infek­ti­ons­wel­le in Rich­tung höhe­rer Inzi­denz in Gebie­ten mit höch­ster sozio­öko­no­mi­scher Ent­beh­rung änderte.

Die Bezie­hung zwi­schen CoVID-19-Inzi­denz und sozio­öko­no­mi­schen Fak­to­ren kann jedoch mit demo­gra­fi­schen (Alter und Geschlechts­zu­sam­men­set­zung der Bevöl­ke­rung) und geo­gra­fi­schen Merk­ma­len inter­agie­ren, die die Pen­del­mu­ster oder die Bevöl­ke­rungs­dich­te (z. B. die Sied­lungs­struk­tur, der Grad der Ver­städ­te­rung), 2, bestimmen.
Zusätz­lich zu räum­li­chen und zeit­li­chen Varia­tio­nen, die die Dyna­mik der Pan­de­mie beeinflussen.
Wich­tig ist, dass Migra­ti­on und Wohn­sied­lung auf Gebiets­ebe­ne mit sozio­öko­no­mi­schen Fak­to­ren über­schnei­den, und Ein­wan­de­rer kön­nen sich in Nach­bar­schaf­ten mit nied­ri­ge­rem sozio­öko­no­mi­schem Sta­tus (SES).

Aber auf der Ebe­ne der Gebiets­ebe­ne in städ­ti­schen Sied­lungs­struk­tu­ren mit bes­se­ren wirt­schaft­li­chen Möglichkeiten.14
Ras­sen- und eth­ni­sche Ungleich­hei­ten bei der Mor­bi­di­tät und Mor­ta­li­tät von Covid-19 wur­den weit ver­brei­tet und ver­wei­sen auf struk­tu­rel­le Ungleich­hei­ten und Ras­sis­mus als zugrun­de lie­gen­de Ursachen.
Stu­di­en, die die Rol­le von Migra­ti­on und Covid-19 berück­sich­ti­gen, sind immer noch knapp und zei­gen, dass Migran­ten ein höhe­res Risi­ko für Infek­tio­nen und Tod haben, wäh­rend gemisch­te Bewei­se für die Kran­ken­haus­ein­wei­sung vor­han­den sind.

Die­se Muster in Migran­ten­grup­pen kön­nen mit Sprach­bar­rie­ren, Rei­se­ri­si­ken und inter­na­tio­na­len Bin­dun­gen, begrenz­tem Zugang zu den von Behör­den bereit­ge­stell­ten Infor­ma­tio­nen im öffent­li­chen Gesund­heits­we­sen, einem schlech­ten Zugang zum Gesund­heits­sy­stem oder über­füll­ten Unter­künf­ten und höhe­ren beruf­li­chen Risi­ken zusammenhängen.

Nicht zu berück­sich­ti­gen, dass der Schnitt­punkt zwi­schen sozio­öko­no­mi­schen Fak­to­ren und Migra­ti­on zu einer Über­schät­zung der sozio­öko­no­mi­schen Deter­mi­nan­ten der Covid-19-Epi­de­mio­lo­gie füh­ren und die migra­ti­ons­be­ding­ten Fak­to­ren unter­schätzt und umgekehrt.
Index­mes­sun­gen auf Flä­chen­ebe­ne der sozio­öko­no­mi­schen Ent­beh­rung sind daher für For­scher und poli­ti­sche Ent­schei­dungs­trä­ger betei­ligt, kann aber wich­ti­ge Muster und Wege von sozia­len Expo­si­tio­nen zu Covid-19-Ergeb­nis­sen verbergen.
Bis­her haben Stu­di­en zu sozio­öko­no­mi­schen Ungleich­hei­ten in COVID-19 die Schnitt­punk­te sozio­öko­no­mi­scher und migra­ti­ons­be­ding­ter Fak­to­ren nicht berück­sich­tigt und auch nicht die ver­schie­de­nen Wege ana­ly­siert, die der Bezie­hung zwi­schen sozio­öko­no­mi­schem Sta­tus und CoVID-19 zugrun­de lie­gen. Dar­über hin­aus basie­ren die über­wie­gen­de Mehr­heit der Stu­di­en auf deskrip­ti­ven oder Quer­schnitts­de­signs, und räum­li­che und zeit­li­che Abhän­gig­kei­ten bei der Ver­tei­lung der Krank­heit wur­den sel­ten berücksichtigt.

Die Ver­wen­dung von lan­des­wei­ten Daten auf Distrikt­ebe­ne in Deutsch­land aus drei Infek­ti­ons­wel­len woll­ten wir den Zusam­men­hang zwi­schen sozio­öko­no­mi­scher Ent­beh­rung auf Flä­chen­ebe­ne, dem Anteil nicht natio­na­ler Ein­woh­ner als Pro­xy-Mes­sung für Ein­wan­de­rer und Covid-19-Inzi­denz quan­ti­fi­zie­ren Berück­sich­ti­gung der demo­gra­fi­schen Merk­ma­le (Alter und Geschlecht), der Impf­ab­deckung, der Sied­lungs­struk­tur sowie räum­li­chen und zeit­li­chen Effek­te. Wir unter­su­chen fer­ner die poten­zi­el­len Wege vom Gebiets­ent­zug bis zu Covid-199-Inzi­denz, Domä­nen nied­ri­ger Stu­fen (Ein­kom­men, Bil­dung, Beruf) sowie mög­li­che Wech­sel­wir­kun­gen zwi­schen sozio­öko­no­mi­scher Ent­beh­rung, dem Anteil von Nicht-Natio­na­li­tä­ten und Geschlecht.

Ori­gi­nal­text­aus­zug

"Intro­duc­tion Socio­eco­no­mic ine­qua­li­ties in Covid-19 mor­bi­di­ty and mor­ta­li­ty show that less pri­vi­le­ged groups are at hig­her risk for infec­tion, seve­re cour­se of dise­a­se,1 , 2 , 3 hospi­ta­li­sa­ti­on,2 and death.4 ,5 Such ine­qua­li­ties have also been shown at the area-level with high socio­eco­no­mic depri­va­ti­on are­as being at hig­her risk for Covid-19 infec­tions,6 ,7 and pati­ents living in most depri­ved are­as sho­wing hig­her hospi­ta­liz­a­ti­on rates, admis­si­ons to inten­si­ve care units, and mor­ta­li­ty.8 In Ger­ma­ny, Covid-19 inci­dence was hig­her in socio­eco­no­mic­al­ly bet­ter-off are­as during the first wave of infec­tion, while the pat­tern chan­ged during the second infec­tion wave towards hig­her inci­dence in are­as with hig­hest socio­eco­no­mic depri­va­ti­on.9 Howe­ver, the rela­ti­ons­hip bet­ween Covid-19 inci­dence and socio­eco­no­mic fac­tors may inter­act with demo­gra­phic (age and sex com­po­si­ti­on of the popu­la­ti­on) and geo­gra­phi­cal cha­rac­te­ri­stics, which deter­mi­ne com­mu­ting pat­terns or popu­la­ti­on den­si­ty (e.g., the sett­le­ment struc­tu­re, the degree of urba­niz­a­ti­on),2 ,3 in addi­ti­on to spa­ti­al and tem­po­ral varia­ti­ons that affect the dyna­mics of the pan­de­mic.10 Import­ant­ly, migra­ti­on and resi­den­ti­al segre­ga­ti­on may inter­sect with socio­eco­no­mic fac­tors at area-level, and immi­grants may clu­ster in neigh­bour­hoods with lower socio­eco­no­mic sta­tus (SES),11 , 12 , 13 but at the area-level in urban sett­le­ment struc­tures with bet­ter eco­no­mic oppor­tu­nities.14 Racial and eth­nic ine­qua­li­ties in Covid-19 mor­bi­di­ty and mor­ta­li­ty have been wide­ly repor­ted15 , 16 , 17 and point to struc­tu­ral ine­qua­li­ties and racism as under­ly­ing cau­ses.18 Stu­dies con­si­de­ring the role of migra­ti­on and Covid-19 are still scar­ce, and indi­ca­te that migrants are at hig­her risk of infec­tion and death, while mixed evi­dence exists for hospi­ta­li­sa­ti­on.19 ,20 The­se pat­terns in migrant groups may be rela­ted to lan­guage bar­ri­ers, tra­vel-rela­ted risks and inter­na­tio­nal ties, limi­ted access to public-health infor­ma­ti­on pro­vi­ded by aut­ho­ri­ties, poor access to the health system, or crow­ded accom­mo­da­ti­ons and hig­her occup­a­tio­nal risks.19 , 20 , 21 Not con­si­de­ring the inter­sec­tion bet­ween socio­eco­no­mic fac­tors and migra­ti­on may lead to overe­sti­ma­ti­on of socio­eco­no­mic deter­mi­nants of Covid-19 epi­de­mio­lo­gy, and unde­re­sti­ma­te the migra­ti­on-rela­ted fac­tors and vice versa./sup>22 Area-level index mea­su­res of socio­eco­no­mic depri­va­ti­on have hence beco­me instru­men­tal for rese­ar­chers and poli­cy makers,23 ,24 but may hide important pat­terns and pathways from social expo­sures to Covid-19 out­co­mes. So far, stu­dies on socio­eco­no­mic ine­qua­li­ties in Covid-19 have not con­si­de­red the inter­sec­tions of socio­eco­no­mic and migra­ti­on-rela­ted fac­tors, and did also not ana­ly­se the dif­fe­rent pathways under­ly­ing the rela­ti­on bet­ween socio­eco­no­mic sta­tus and Covid-19. Addi­tio­nal­ly, the vast majo­ri­ty of stu­dies are based on descrip­ti­ve or cross-sec­tio­n­al designs, and spa­ti­al and tem­po­ral depen­den­ci­es in the dis­tri­bu­ti­on of dise­a­se have rare­ly been con­si­de­red. Using nati­on-wide data at the district level in Ger­ma­ny from three waves of infec­tion, we aimed to quan­ti­fy the asso­cia­ti­on bet­ween area-level socio­eco­no­mic depri­va­ti­on, the pro­por­ti­on of non-natio­nal inha­bi­tants as a pro­xy mea­su­re­ment for immi­grants and Covid-19 inci­dence, while con­si­de­ring demo­gra­phic cha­rac­te­ri­stics (age and sex), vac­ci­na­ti­on coverage, sett­le­ment struc­tu­re, as well as spa­ti­al and tem­po­ral effects. We fur­ther explo­re the poten­ti­al pathways from area depri­va­ti­on to Covid-19 inci­dence, depri­va­ti­on domains (inco­me, edu­ca­ti­on, occup­a­ti­on), as well as poten­ti­al inter­ac­tions bet­ween socio­eco­no­mic depri­va­ti­on, the pro­por­ti­on of non-natio­nals and sex."
Coro­na­vi­rus-Erkran­kung (COVID‑19)


Die nach­fol­gen­den Über­le­gun­gen der For­scher die­nen dazu eine Per­spek­ti­ve für das wei­te­re Vor­ge­hen zu entwickeln.
Ich hof­fe sehr, es gibt unter den hie­si­gen For­schen­den genug die das lesen und in die Maß­nah­men­dis­kus­si­on für den Herbst hier­zu­lan­de ein­flie­ßen lassen!

 

Impli­ca­ti­ons of all the avail­ab­le evidence
Our fin­dings sug­gest that area-level socio­eco­no­mic depri­va­ti­on, and pro­por­ti­on of non-natio­nals are inde­pendent­ly asso­cia­ted with Covid-19 inci­dence, but the­se are not fix in magni­tu­de and con­si­der­ab­ly affec­ted by spa­tio­tem­po­ral dyna­mics. Pan­de­mic con­trol stra­te­gies, inclu­ding natio­nal and regio­nal non-phar­maceu­ti­cal inter­ven­ti­ons and immu­ni­sa­ti­on stra­te­gies could bene­fit from con­si­de­ring the­se pat­terns in order to pro­vi­de tailo­red and low-thres­hold ser­vices for dis­ad­van­ta­ged or at-risks populations.

Impli­ka­tio­nen aller ver­füg­ba­ren Beweise
Unse­re Ergeb­nis­se deu­ten dar­auf hin, dass die sozio­öko­no­mi­sche Benach­tei­li­gung auf Gebiets­ebe­ne und der Anteil der Aus­län­der unab­hän­gig mit der Covid-19-Inzi­denz ver­bun­den sind, die­se jedoch kei­ne feste Grö­ße haben und erheb­lich von raum­zeit­li­chen Dyna­mi­ken beein­flusst wer­den. Stra­te­gien zur Bekämp­fung von Pan­de­mien, ein­schließ­lich natio­na­ler und regio­na­ler nicht-phar­ma­zeu­ti­scher Inter­ven­tio­nen und Impf­stra­te­gien, könn­ten von der Berück­sich­ti­gung die­ser Muster pro­fi­tie­ren, um maß­ge­schnei­der­te und nied­rig­schwel­li­ge Dien­ste für benach­tei­lig­te oder gefähr­de­te Bevöl­ke­rungs­grup­pen bereitzustellen.
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