Transkript: Jan Paul Heisig: Soziale Ungleichheiten in den gesundheitlichen Folgen der Pandemie

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In diesem Podcast sammeln wir Vorträge, die im Rahmen eines digitalen Cologquiums zur Koroner Krise entstanden sind. Organisiert wird das.

Am Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialbranchen. Und damit herzlich willkommen zur neuen Ausgabe unseres Podcasts zu soziologischen Perspe

auf die Korona Krise. Mein Name ist Michelle Buhn, ich bin studentische Mitarbeiterin im Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung und organisiere das digitale Kologium mit.

Am achtzehnten November hielt Jan Paul Heisig einen Vortrag mit dem Titel, soziale Ungleichheiten in den gesundheitlichen Folgen der Panemie.

Jan Paul Heisig leitet die Forschungsgruppe Gesundheit und sozialer Ungleichheit am Wissenschaftszentrum Mini für Sozialforschung.

Schon früh in der Korona Pandemie gab es Hinweise, dass Sozialbenachteiligte Gruppen besonders hohe Erkrankungs- und Sterberisiken tragen.

Mittlerweile liegen zahlreiche Studien vor, die dieses Muster belegen und erste Hinweise auf die zugrunde liegenden Ursachen geben.

Nach wie vor kommen die meisten Arbeiten aus den USA und dem Vereinigten Königreich. Aber auch für Deutschland und für andere Staaten der Europäischen Union gibt es inzwischen belastbare Befunde.

Seinem Vortrag fast Jan Paul Heisig die Ergebnisse einiger zentraler Studien zusammen.

Zunehmend diskutiert er wichtige offene Fragen und Herausforderungen für die weitere Erforschung der laufenden und möglicher zukünftiger Pandemie.

Und nun viel Spaß mit dem Vortrag von Jan Paul Halsig. Vielen Dank für die nette Einführung und für die Einladung hier ins Koloppium, freue mich sehr, hier vorzutragen.

Wie Frau Boden schon gesagt hat, sind es weniger eigene Forschungsarbeiten, die ich hier vorstelle als eher sozusagen eine zwangsläufig, weil sehr viel dazu gearbeitet wird.

Selektiver Blick auf zentrale Befunde zu dieser Frage der sozialen Ungleichheiten in den gesundheitlichen Folgen.

Der Pandemie. Ich habe drei Fragen mitgebracht. Erst die erste ist sind vor den Virus alle gleich oder sind benachteiligte Gruppen stärker betroffen.

Ist eine ganz einfache Frage, die zweite dann, warum ist das so? Das Dritte, was folgender raus? Stück weit will ich die Antwort angleichen vorwegnehmen.

Also was die erste angeht, ähm, wir wissen mittlerweile aus vielen Studien, aus verschiedenen Ländern, ähm, äh, dass es erhöhte Infektions- und Sternrisiken bei Sozial benachteiligten Gruppen.

Und die ethnischen Minderheiten gibt, warum ist das so? Da müssen wir aus ähm.

Ja aus Studien zu anderen Infektionskrankheiten, beispielsweise Influencer, aber auch aus aktuellen Studien zum Chorona-Virus, das ist dafür.

Verschiedene Erklärungen gibt, ähm unterschiede Infektionsrisiken in der Wohnerabilität gegenüber dem Virus, also.

Ähm im Falle, dass eine ähm äh Infektion stattgefunden hat. Das empfiehlt mit den Vorerkrankungen zu tun, die ja auch in der öffentlichen Diskussion immer wieder thematisiert werden. Und als ein dritter Faktor Versorgungsungleichheit.

Darauf werde ich auch später nochmal ein bisschen genauer zu sprechen kommen. Die dritte Frage, was folgt auch aus, da werde ich dann am Ende ein paar ausgewählte Schlussfolgerungen vorstellen. Ich will ja nicht alles vorwegnehmen, deswegen äh.

Sage ich hier nochmal nicht, was.

Ich daraus ähm für Konsequenzen ziehen würde. Vorab vielleicht ähm noch eine Vorbemerkung dazu, dass es grundsätzlich, gerade wenn man sich jetzt die äh aktuelle empirische Literatur.

Zur Chornapanemie anguckt, zwei Arten von Studien gibt.

Das erste sind ökologische Studien, die sich Zusammenhänge auf äh der Aggregatebene angucken. In der Regel sind das äh irgendwelche Verwaltungen

Einheiten in Deutschland beispielsweise oft Landkreise. Die bergen natürlich eine gewisse Gefahr, die in der Literatur, viele werden das kennen mit dem Begriff der ökologischen Fehlschlüsse.

Der Möglichkeit ökologischer Fehlschlüsse beschrieben ist. Was heißt das? Wenn ich auf der Aggregatebene im Zusammenhang zwischen regionaler Depribation

und Sterblichkeit feststelle, dann impliziert das nicht notwendig, dass benachteiligte auch eine höhere Sterblichkeit haben.

Ja? Es ist vielleicht ist es sicherlich eine plausible Erklärung dafür, aber es ist eben was anderes als diesen Zusammenhang aus der Grundlage von Individualdaten nachweisen zu können

Und das ist mit ökologischem Fehlschloss gemeint, ein beliebtes Beispiel, dass da in der statistischen Literatur mal wieder gebracht wird ist, wenn äh wenn rechte Parteien eher in Landkreisen.

Mit höheren Migrantenanteil gewählt werden, ob das jetzt impirisch der Fall ist oder nicht einmal dahingestellt, aber dieser Befund ist ja zumindest

vorstellbar, dann heißt es natürlich nicht unbedingt, dass ähm Migranten

eher dazu neigen rechte Parteien zu wählen. Also in so einem Fall wäre es relativ offensichtlich, dass ein ökologischer Fehlschluss vorliegen könnte.

Zweite Art von Studien, die einige dieser Probleme dann ja löst, es sind dann Studien auf Individualebene

eine zuverlässige Identifizierung individueller Risikofaktoren.

Der Nachteil ist sozusagen praktisch gesprochen, dass wir dafür sehr große Datensätze brauchen.

Wenn wir uns sowas wie Corona angucken, selbst wenn ähm oder wir müssen Befragte ähm äh was was auch sozusagen, Herr trotz der Ausmaße, die die Pandemie inzwischen angenommen hat, immer noch

eine relativ seltene Erkrankung ist, ja?

Vergleich mit welchem Beispiel mitgebracht, dass das illustriert. Das heißt, äh, wir brauchen entweder sehr große Datensätze, in der Regel sind das administrative Datensätze oder wir müssen äh ganz oden gezielt rekrutieren, zum Beispiel im sogenannten Fallkontrollstudieren

um äh etwas darüber zu lernen, was ist das Risiko einer Cola-Infektion.

Erhöht. Hier das Rechenbeispiel, das ich versprochen habe, also in Deutschland wurden bisher ungefähr ein Prozent der Bevölkerung positiv getestet.

Achthunderttausend Infektionen ungefähr. Das hat das Sozioökonomische Penne eine große Lageschnittbefragung, die die meisten hier sicherlich kennen, ungefähr dreißigtausend Befragte, das heißt, da würden wir jetzt, klar, also, es gibt ja über das Altersspezifik und so weiter, wenn wir das alles mal ausblenden.

Würden wir erwarten, dass wir im äh im sozioökonomischen Panel bei dreißigtausend Befragten damit etwa dreihundert positiv getestet haben, wo bei der Infektionssterblichkeit von ein Prozent

was so ungefähr der Bereich ist, in dem das für ein Land wie Deutschland äh derzeit von den Experten angesiedelt wird, würde das bedeuten, wir müssen wir

ungefähr drei Kobit äh neunzehn Todesfälle im Sörb zu beobachten. Das heißt also auch so vergleichsweise großer Darensitz wie das Rap eignet sich offensichtlich nur sehr bedingt zur Untersuchung.

Ja äh von sozialen Ungleichheiten in den Infektionsrisiken geschweige denn sozial Ungleichkeiten der Motalität.

Und das erklärt auch eben die Probleme, die ich gerade bestehen habe, ist halt nach wie vor relativ viele der vorliegenden Studien. Ähm ökologischer Natur sind, ja? Also Studien auf Aggregatebene sind.

Mit den ja kurz angesprochenen potentiellen Problemen

wie insbesondere der Möglichkeit ökologischer Fehlschlüsse. So, wenn wir uns jetzt angucken, was die empirische Literatur zu sozialen Ungleichheiten ähm äh

in den gesundheitlichen Folgen von Corona sagt, dann kommt eine große Zahl von Studien, wie gesagt überwiegend ökologische Studien aus den US

äh den Vereinigten Königreich und die Belegklage Zusammenhänge ähm mit dem regionalen Einkommen, der Armutsquote, der Arbeitslosigkeit

dem mittleren Bildungsniveau ähm oder auch ja Depribationsindizes die sozusagen versuchen verschiedene ähm Aspekte sozialer Ungleichheit in in einer Kennzufahrt zusammenzufassen.

Den Folien, die auch später geteilt werden für diejenigen, die sich das genauer anschauen wollen

ein Literaturüberblick von Bachler und Coautorin, also eine Gruppe von RKLI aufgeführt

Es gibt auch ein ähm auch äh äh Evidenz auf der Grundlage

Und in die Dualdaten, die diese Zusammenhänge bestätigen und zeigen, ja, das ist sozusagen jetzt äh das das Gesicht ziemlich sicher nicht um hökologische Fehlschusshandel zum Beispiel.

Ähm wissen wir, dass die Hospitalisierungsraten von Dispenics und Afro äh Amerikanerinnen in den äh USA mehr als viermal so hoch sind, wie die von nicht fürs spanischen Weißen.

Äh jetzt könnte man sagen, okay, die USA sind natürlich ein äh Sonderfall, ähm wir wissen alle sozusagen sehr ähm äh.

Schwach äh äh entwickelter Wohlfahrtsstaat und insbesondere sozusagen den in den sehr ähm ja.

Eigenwilliges, sondern im internationalen Vergleich äh sehr sehr spezielles Gesundheitssystem mit ähm mit einem hohen Anteil von Personen und Krankenversicherungen. Vielleicht ähm äh

ist das ja sozusagen die Ursache für diese Befunde und äh die lassen sich nicht ohne weiteres auch andere Länder übertragen. Vor dem Hintergrund ist eine Studie auf Grundlage schwedischer Registergarten sehr interessant

Drehfahrt und Kuratoren, die sich mit sozusagen, die sich auf den Grundlagen von Register dann für die gesamte, gesamte schwedische Wohnbevölkerung.

Die Mortalitätsrisiken durch

für alle Todesfälle bis ähm Anfang Mai zweitausendzwanzig angeklaut haben oder sie erste deutlich erhöhte Mortalität ähm durch Cove neunzehn für ähm Einwandererinnen

soll das Vereinwanderinnen aus Low in Mittelin Come Countrys, was äh äh sich auch stark unterscheidet äh von ähm das sind sozusagen die blauen Punkte hier.

Die eine dort die erhöhte Einwanderung einzeigen und da unterscheiden sich die Muster ganz klar von der Motalität aufgrund anderer Ursachen sogenannter ähm äh ja

motivativ vom, wo wir sehen, dass äh ist auch ein ähm häufiger Befund wird manchmal auch als helfen micronen Puredogs beschrieben, wo wir sehen, dass äh Einwandererinnen sogar eine niedrige Sterblichkeit haben.

Als Person, die in Schweden geboren sind.

Ganz ähnlich auch in dieser wirklich also sozusagen der groß angelegten Studie aufgrund umfassender Registerdaten auch einen deutlichen Zusammenhang zum Einkommensniveau der Gestalt des Personen mit niedrigem Einkommen deutlich höhere Sterblichkeit aufweisen. Hier etwa vergleichbar mit den Unterschieden

bei anderen Todesursachen

kann man sagen, okay, ist nicht stärker ausgeprägt, aber natürlich heißt das sozusagen, dass es quasi mit Corona, mit Kurve, eine weitere Todesursache hinzugekommen ist, die auch sehr ungleich verteilt ist. Insofern werden Ungleichheiten dadurch natürlich auch so.

Wie sieht es jetzt in Deutschland aus? Da haben wir das äh überrascht vielleicht auch gar nicht so, weil wir natürlich nicht sowas haben wie die schwedischen Register Daten bisher relativ wenige Befunde zu sozialen Ungleichheiten

weil wir eben diese Registerdaten nicht haben, die Routinedaten der deswegen Krankenversicherungen sind sehr fragmentiert und schwer zugänglich.

Und wir haben auch keine Erfassung von Sozialstatus oder Migrationshintergrund in die Meldungen der Gesundheitsämter oder der Mordanitätsstatistik. Nichtsdestotrotz äh trotz gibt es ein paar äh Studien

zwei ökologische Studien zur Institenz auf Kreisebene

Und da zeigt sich ein ganz interessantes Muster in Deutschland, also Anfang Anfangs eher eine räumliche Konzentration des Infektionsgeschehens mit Kreisen mit privilegierter Sozialstruktur, das könnte man sozusagen den Bischi-Effekt nennen. Im weiteren Verlauf der Pandimia, weil sozusagen ursprünglich die äh Infektion vor allem äh ähm von äh von

Urlauberin aus Österreich nach Deutschland.

Eingeführt wurde im weiteren Verlauf der Pandemie dann aber 'ne Umkehrung dieses sozialen Gradienten. Zu den Hospitalisierungsrisiken gibt's auch eine Studie auf Daten der AOK Rheinland äh Hamburg.

Das sind also Begifterten von einer

Krankenversicherung eintausenddreihundertelf ähm kogeltbedeckte Krankenhausaufenthalte unter eins Komma drei Millionen versichern. Wunderbar bis Anfang Juni festgestellt und da in äh.

Also sehr, sehr ähm.

Deutlicher, sehr sehr starker, bevor Langzeitarbeitslose haben eine um vierunddreißig Prozent höhere Chance eines Krankenhausaufenthalts als Erwerbssichtige

Also auch ähm äh das ist sozusagen der in die der Indikator für soziale Ungleichheit, der sich am besten abbilden lässt in äh in diesem Darensatz auch ein äh starke, ausgeprägte.

Soziale Ungleichheit. Das sind die Befunde hier zur Insidenz nach Kreisebene ähm.

Sind in die Folien für alle, die sich das genauer anschauen wollten. Ich wollte ja auch noch auf die Erklärung dafür zu sprechen kommen, warum wir diese.

Ungleichheit sehen, wie gesagt, für Deutschland aus daran technischen Gründen nicht so gut dokumentiert, wie für viele andere Länder, aber die

vorliegende Befunde ähm zeigen klar, dass dass wir auch in Deutschland ähm äh ausgeprägte soziale Ungleichheiten, sowohl im Infektionsrisiko, als auch im Risiko schwerer Verläufe und vermutlich auch im Sterbenlichkeitsrisiko haben

Dazu ist man allerdings äh ist ja keine Studie bekannt. Warum? Soziale Ungleichheiten im Infektionsrisiko, da gibt's verschiedene ähm ja.

Den sehr wichtige Erklärung ähm die ja auch in der öffentlichen Diskussion immer wieder genannt werden, höhere Expositionen aufgrund bestimmter beruflicher Tätigkeiten.

Beengte Wohnverhältnisse, die äh die Wahrscheinlichkeit von Ansteckungen im Haushalt äh erhöht, die stärkere Nutzung äh des ÖPNV

Es gibt auch Hinweise aus der Forschung auf 'ne höhere Substeptivilid, also 'ne höhere Wahrscheinlichkeit sozusagen bei dem Kontakt ähm äh mit dem Erreger auch eine eine manifeste Infektion zu entwickeln

was das sozusagen.

Eindeutig, aber es ist, denke ich, eine sehr wichtige, sehr interessante Prothese. Da ähm ist die Idee, dass äh benachteiligte so ein schwächeres Immunsystem aufgrund von chronischem Stress, vielleicht auch im Grundesgesundheitsverhaltens haben.

Zweiter Faktor ist die Volerabilität, ein höheres Risiko für schwere oder tödliche Verläufe aufgrund von einschlägigen Vorerkrankungen.

Wie zum Beispiel chronisch obstruktive Lomierkrankungen, Adipositas, Diabetes, Bluthochdruck

Dritter Faktor ähm sind Ungleichheiten der Versorgung. Äh etwa aufgrund des Versicherungsstatus

Diskriminierung, Zugang zu Gesundheitsdienstleistungen oder räumlichen Unterschieden in der Versorgungsinfrastruktur. Ich will jetzt nur einfach nochmal so schlaglichtartig auf die ersten zwei Punkte hiervon eingehen und zwei

auf zwei sehr interessante äh

sehr wichtige Studienhinweisen, also wie gesagt, es ist ein Feld, in dem natürlich sehr viel Forschung aktuell stattfindet. Ich kann in so einem kurzen Vortrag da kein

vollständige Überblick geben, aber zumindest diese Aspekte der Effektion und des Infektionsrisikos. Und wir wollen aber wenig Tät kurz nochmal vertiefen. Das ist eine Studie, die gerade letzte Woche erschienen ist in Nature, eine amerikanische Studie in diesem Fall wieder und äh sehr äh sehr viel Aufmerksamkeit bekommen hat, was da gemacht wurde

Gruppe von Soziologin und Computerwissenschaftlerin überwiegend aus Danford ist, dass das Infektionsgeschehen in zehn amerikanischen Großstädten

auf Grundlage von anonymisierten Mobilitätsdaten und Infektionsdaten auf Zensusblockebene modelliert wurde

auch mit dem Blick auf soziale Ungleichheiten im Infektionsrisiko.

Und ähm äh da sind wir erstmal zwei null von der hervorzuheben. Erstmal

wurde auch in den Medien durchaus schon diskutiert, die zu anderen Quellen, die das belegen, ähm äh ist es so, dass eine geringere Mobilitätsreduktion bei benachteiligten Gruppen stattgefunden hat, also hier äh Personen mit niedrigen Einkommen oder für sie

Personen aus Sensorsblöcken mit niedrigem Einkommen. Offensichtlich Erklärung dafür ist, dass häusliches Arbeiten äh seltener möglich ist äh für diese

Zoom-Gruppen, den anderen Befund, der sozusagen noch nicht so ähm klar gezeigt war, vorher, was diese Studie macht, ist, dass die außerhäuslichen Aufenthaltsorte, sogenannte Points of Intwist von benachteiligten Gruppen eine deutlich höhere Besucherdichte haben, womit natürlich.

Allem was wir wissen, den Bürgers Infektionsrisiko anhergeht. Also die Supermärkte, die Restaurants, die aufgesucht werden von benachteiligten Bevölkerungsgruppen äh äh bergen höhere Infektionsrisiken als die von Privilegierten.

Bevölkerungsgruppen aufgesuchten Orte. Ich wollte auch noch kurz eine Wohnerabilität sprechen.

Es gibt viele Ursachen für 'ne höhere wollen Golerabilität benachteiligter Gruppen natürlich und viele davon also die vollkommen gelernt haben wie gut und viele davon sind insofern als strukturell oder symptim systemisch anzusehen.

Als sie auf Faktoren wie chronischen Stress, Arbeitsbelastung.

Oder auch die Exposition äh äh gegenüber Schadstoffen zurückzuführen sind und da gibt's 'ne Reihe von sehr vielen interessanten Studien bisher überwiegend ökologisch.

Äh trotzdem darauf hinweisen, äh kommt diese Grafik. Individualstudien stehen da noch weitergehend aus, ähm aber die zumindest starke äh.

Hinweise darauf geben, dass es ein Zusammenhang zwischen der langfristigen Schadstoffexposition jetzt auf sozialräumlicher Ebene und der neunzehn Sterblichkeit gibt

die Sozialräumliche Schadstoffexposition korrigiert wiederum stark mit sozialer Benachteiligung und Minderheiten antreten.

Hat ja versprochen noch ein paar Schlussfolgerungen mitzubringen, kurzfristig würde ich sagen äh eine Schlussfolgerung, die sich aus dem gesagt Forschungsstand ergibt ist, dass ähm dass er ungleichheiße Infektionsrisiken äh bekämpft wird

müssen durch geeigneten Arbeitsschutz, vielleicht die Bereitstellung von Schutzausrüstung, sodass eine äh Nutzung des öffentlichen äh Nahverkehrs oder bestimmte Tätigkeiten ähm äh.

Ohne ähm.

Mit mit weniger großen Infektionsvisionen verbunden sind, auch andere Maßnahmen, wie zum Beispiel Alternativen zu häuslicher Isolation. Man könnte da an die äh Nutzung von äh leerstehenden Hotels oder anderen öffentlichen Räumen denken

gerade für Personen, ähm, die in beengten Verhältnissen leben, wo das Infektionsrisiko innerhalb der Familie sehr groß ist. Es sind nur Beispiele für Maßnahmen sicherlich, wie Sie sich diese Liste.

Noch zahlreiche Punkte verlängern. Was sie langfristigen Schlussfolgerungen angeht, ähm, äh, zeigt die Pandemie sehr deutlich, es gibt ja auch immer wieder diese Formulierung von Korona als äh als

Brennglas und und auch äh und und ähnliche Metaphern ähm und da würde ich sagen, die Panimi zeigt sehr deutlich, dass wir.

Strukturellen systemischen und systemischen Ursachen von gesundheitlichen Ungleichheiten stärker in den Blick nehmen, bekämpfen sollen.

Beispielsweise dieses sozialräumlichen Ursachen ähm wie Ungleichheiten der Schadstoffexpesition auf die ich eingegangen bin berufliche Risikofaktoren.

Und so weiter und äh eine andere langfristige Schlussfolgerung, äh das ist natürlich dann äh teilweise auch sozusagen der äh Wissenschaftler

der das hier sah ist, dass wir eine Verbesserung der Dateninfrastruktur brauchen. Also es ist ja wirklich deutlich geworden, dass wir in Deutschland, dass die Buchfundlage in Deutschland bisher relativ äh bescheiden ist, auch im Vergleich

Vergleich zu vielen anderen Ländern, wie beispielsweise zu skandinavischen, aber durchaus auch den angelsächsischen Ländern

und ich denke wir sollten längerfristig investieren, denn bessere Dateninfrastruktur.

Damit wir sozusagen zukünftigen Panemien aber auch im Blick auf ganz andere Fragen ähm äh da besser aufgestellt sind, das heißt eine eine stärkere Nutzung von

Routinedaten, eine Verbesserung der Mortalitätsstatistik eventuell durch äh äh

Erfassung, grundlegend sozioökonomische Merkmale. Und was auch zu überlegen wäre, dass es so ein bisschen vor dem Hintergrund ähm einer aktuellen Studie, an der ich beteiligt

bin oder äh vielleicht Teil sein werde, wo wir versuchen, die Infektionswege für ähm Corona ein bisschen ähm äh besser äh äh zu erfassen, zu ermitteln. Da ist ja, wie sie wahrscheinlich auch aus der öffentlichen Diskussion wissen, äh gibt es

ist da nach wie vor sehr, sehr viel äh ähm Ungewissheit darüber, wo sich die Leute eigentlich genau anstecken. Und ich denke, da könnte man auch überlegen

inwiefern es möglich ist, sollte man überlegen, eine effiziente und natürlich auch Datenschutzkonforme, Befragungsinfrastruktur.

Bereich des öffentlichen Gesundheitsdienstes aufzubauen, also die uns in die Lage versetzt dann ähm

im Falle zukünftiger Pademien, uns für Experten ähm sagen, dass wir durchaus damit rechnen müssen, in der Lage wären schnell sowas wie Freikontrollstudien aufzusetzen, die uns dann Aufschluss darüber geben, wo sich die Leute anstecken und damit natürlich auch.

Warum sozial benachteiligte Gruppen stärker betroffen sind als andere.

An dieser Stelle würde ich dann schließen, mich bei ihnen bedanken und äh freue mich auf ihre Fragen.

Ja, auch vielen Dank von unserer Seite für den spannenden Überblick. Ähm ich starte mal mit einer allgemeineren Frage zu Individualdatensätz

da kam die Frage im Chat, ob bei Individualdatensätzen, auch Selektionseffekte ein erhebliches Problem darstellen könnten

hier wird das Beispiel genannt, dass das ja bei den Prognosen der US, weil ja auch ein Problem war, also

wenn wir das jetzt auf soziale Ungleichheit übertragen mögen zum Beispiel im Hinblick bei ähm milden Kobit äh neunzehn Hällen, dass Personen mit Migrationshintergrund oder aus ähm sozial benachteiligten Schichten

zum Beispiel der ökonomische Faktor.

Kosten für einen Test sehr hoch sind, ähm zum Beispiel zu äh Selektionsprozessen führen könnten oder aber auch, dass es mit ähm einer Angst vor Stigmatisierung oder Arbeitsplotzverlust einhergehen könnten.

Ja vielen Dank für die Frage die sehr wichtig und sehr berechtigt ist. Ich würde sagen grundsätzlich sind Selektivitäten grade bei

freiwilligen Befragungen natürlich äh immer ein Problem, weil sie sind ja zwei Sachen sozusagen zwei Aspekte von Selektivität angesprochen worden, wenn ich es richtig verstanden habe. Eine ist natürlich erstmal die selektive Studieteilnahme

aber dann auch sozusagen ja Selektivität, wenn sie so wollen, im Wissen darüber, ob man überhaupt eine Counainfiziert ist, weil bestimmte Bevölkerungsgruppentests vermeiden oder nicht

zwei Antworten darauf, also ich denke deswegen ist es eben auch das erste ist wichtig auf jeden Fall.

Sehen, also gut. Eine Antwort darauf ist natürlich Test kostenlos verfügbar zu machen und eine ausreichende Testinfra

zuzuschaffen, aber wenn wir jetzt eher sozusagen auf die Studie schauen, dann denke ich, gibt's äh zwei äh Antworten drauf. Das Erste ist, wir äh es ist ein Grund sicherlich verschiedene äh Datenquellen zu nutzen und äh neben Befragungsdaten, die bestimmte Vorteile haben

auch äh administrative Daten, bei denen man dann zum Beispiel äh zumindest nicht diese dieses Problem der selektiven Teilnahme hat.

Ähm das ist die eine Antwort darauf.

Ähm äh also durch die Nutzung verschiedener Datenquellen und idealerweise auch deren Verknüpfung soweit das möglich ist zumindest eine genauere Vorstellung davon zu bekommen, in welche Richtung diese Selektivitäten gehen.

Und der die zweite Antwort darauf wäre, das ist dann sozusagen eher eine inhaltliche

ähm in Bezug auf die Fragestellung, mit denen ich heute beschäftigt habe

da würde ich sagen die meisten Selektivitäten, das da wurden ja auch schon konkrete Beispiele angesprochen in der Frage, wie gesagt, Angst vors Thema Sigmatisierung, Vermeidung von Tests, aus Kostengründen, ähm die die meisten äh

plausiblen Selektivitäten äh würden dafür sprechen, dass wir eher soziale Ungleichheiten.

In äh in der Betroffenheit von Corona noch unterschätzen, also das würde ja bedeuten, dass viele der Zahlen, die ich jetzt hier präsentiert habe oder die auch in anderen Studien, die ich nicht vorgestellt habe, genannt werden. Eher noch ein bisschen konservativ äh gerechnet sind.

Vielleicht daran anknüpfend auch noch einmal äh eine Frage zu einer anderen Gruppe, die stark von Wölner wunderbar Silität betroffen ist. Ähm

da ist die Frage, ähm sind bei dem höheren Motalitätsrisiken von Einwanderinnen.

Ländern, Flüchtlingsunterbringungen herausgerechnet

ähm zu der Studie, die sie vorgestellt haben, auch im Bezug zum Einkommen beispielsweise.

Ich weiß nicht genau, welche Studie da gemeint ist. Also die äh in der in der ähm.

In der deutschen AOK-Studie, Langzeitarbeitslosigkeit Beschäftigte. Ähm na ja, also unter den Avocad-Versicherten ähm äh

kommen Geflüchtete äh wahrscheinlich in der Form nicht vor, müssen wir gucken, wie das in Rheinland und äh und äh Hamburg geregelt ist. Da bin ich ehrlich gesagt überfragt. Okay. Und das Gleiche

für die, ja, weißt du? Ähm es geht um die Studie aus Schweden. Kam gerade noch die Schweden

Gut, bei der schwedischen bei der schwedischen Studie müsste ich ehrlich gesagt auch nachgucken, ich kann's nicht sagen, die Studie steht ja auf den Folien, inwiefern die schwedischen Bevölkerungs äh Register auf äh Geflüchtete berücksicht.

Also grundsätzlich ist es so, dass wirklich die gesagt hat, der Wohnbevölkerung in diesen Registern vorkommt.

Ob Geflüchtete jetzt da gesondert behandelt werden, kann ich ehrlich gesagt nicht sagen, da musste ich dann auch sozusagen Details äh des Methodenabschnittes nachschauen.

Okay, vielen Dank. Aber der Hinweis sozusagen war darauf, dass das nicht, also der andere Aspekt der Frage ist natürlich, dass das eine Grupp.

Die auch gerade aufgrund der Unterbringung oftmals in Sammelunterkünften und so weiter auch ganz besondere Infektionsrisiken gegenüber steht

zusätzlich noch, ich habe ja gar nicht über psychische Gesundheit gesprochen, so leider mit äh mit mit ähm

ja die die möglichen Auswirkungen auf die psychische Gesundheit, die in seiner inneren pandemischen Situation, die Unterbringung in solchen Unterkünften haben, sich wiederholten, ähm, äh, äh,

strengen Kartenauflagen, dann aufstehen von Fällen und so weiter. Äh das ist würde ich sagen auf jeden Fall ähm natürlich auch äh

dass es darauf großen Handlungsbedarf gibt. Also, denke ich relativ klar. Unabhängig ist einfach noch zu den Studien vorkommen oder nicht, da weiß ich die Antwort darauf leider nicht.

Okay, dann kam noch die Frage, welche Erklärungen gibt es für das Selfie Microneed Paradox.

Warum sind die Unterschiede der Todesursachen, die in der schwedischen Studie erfasst wurden zu Kowi zu deutlich. Ob sie da vielleicht nochmal kurz.

Ähm ja genau, also ich denke, das ist ein sehr interessanter Befund auch, weil er besonders deutlich macht, wie äh wie wie stark dann ähm äh.

Die die Exposition gegenüber ähm wie stark erhöht die Exposition gegenüber dem Erreger für Einwandererinnen ist, woher dieses kommt, ähm dass

oder gibt, wie sie sich wahrscheinlich fast vorstellen können, auch eine relativ umfangreiche ähm äh im

wissenschaftliche Literatur dazu, eine häufige Erklärung ist natürlich Selektion sozusagen, wer sich auf den Weg macht sozusagen, mehrere tausend Kilometer.

Zurückzulegen, ähm! Unter Umständen und in einem anderen Land zu leben

der ist äh in der Regel oder oft einfach etwas gesünder als der Durchschnitt der Einheimischen Bevölkerung sozusagen. Also ich denke das Stück weit gibt auch ein bisschen, gibt auch noch andere äh Erklärungsansätze, aber ich denke so in diesem.

Wenn denn äh sehr wichtiger ist, diese diese Selektivität der Migrationsbevölkerung und äh ja da gibt's auch äh

durchaus empirische Belege führen. Wie gesagt, der andere Aspekt denkt ja an diesem Fund ist, sieht man, dass da ist, wenn man sich, wenn man sich das jetzt sozusagen äh äh wenn man das gegenüber stellt.

Gruppe neunzehn Sterblichkeit und die Sterblichkeit aus anderen Gründen, dann macht das halt ganz besonders deutlich, wie stark offensichtlich äh diese Bevölkerungsgruppen

ähm äh dem Virus gegenüber exponiert sind.

Wie viel höher die Infektionswahrscheinlichkeit ist. Denn gerade das, was ich genannt habe, die die äh die ohne dass das jetzt in der Studie genauer ähm äh

auseinandergerechnet würde, denn sozusagen diese Selektivität und die der grundsätzlich sehr gute Bevölkerung der

Gesundheitszustand dieser Gruppen spricht ja dagegen, dass die wohl eine Rabellität da der entscheidende Faktor ist. Also es spricht vieles dafür, dass es entweder die Infektionsvisiken sind oder dann doch Ungleichheiten in der Versorgung, also Zugang zu Gesundheitsdienstleistungen, vielleicht auch Diskriminierung, das ist natürlich ähm

schwieriger äh Ding fest zu machen, als im Einzelnen zu messen im äh im Gesundheitswesen, also da scheint eher auf diesen Ebenen die äh die Erklärungen zu liegen.

Vielen Dank. Die Schwedenstudie war sehr beliebt, da kam auch noch eine Nachfrage zu Gippes ähm Geschlechtsspezifische Unterschiede, die ähm den Teil, den sie jetzt präsentiert hatten, war auf Männer fokussiert und äh ich

da kam die Anmerkung im Kopf, da nicht auch eine Folie zur weiblichen Wunderabbilität ähm war, ob sie die nochmal zeigen könnten.

Und ich kann nicht mehr eben äh raussuchen, wenn ich's ganz schnell finde. Es freut mich natürlich erstmal, dass die so beliebt ist, wer das unterstreicht ja sozusagen dann noch mein Punkt. Das wäre um sowas in Deutschland machen zu können äh auch eine bessere Datengrundlage brauchen.

Okay, ähm genau, also das hier war die Grafik links, ne, die ich gezeigt hatte, aus Platzgründen einfach

Der Investitionsverein und äh das sind die Befunde für ähm äh für die Frauen, also da sehen wir etwas schwächer aus.

Prägt, ähm, wenn es um den Migrationshintergrund geht, eigentlich das gleiche Muster.

Bei bei dem Einkommensunterschieden ist ist sozusagen.

Musste grundsätzlich auch vorhanden, aber deutlich schwächer ausgeprägt als bei den Männern, weil es äh wenn es da vergleichen. Das ist ein Befund, den es auch einen anderen.

Studien gibt. Generell haben ja Männer, was jetzt die einen einen Frauen zwar intensiv erhöhtes leicht erhöhtes Subektionsrisiko.

Die meisten Ländern, also die meisten Schulen, die ich kenne, aber Männer haben äh wird das Risiko äh schwerer Verläufe und auch die Ungleichheiten äh sind bei den Männern tendenziell.

Stärker ausgeprägt, was wieder immer mit Stärke und Ungleichheiten und Vorerkrankungen wahrscheinlich zu erklären ist, also das wissen wir auch aus der Delegation zu gesundheitlicher Ungleichheit, dass Unterschiede in den Einstiegen vor Erkrankungen ähm wie.

Bluthochdruck Adipositas stärker bei den Männern sozial strukturiert sind. Also sowohl als bei den Frauen und das dürfte ihr ein wichtiger Faktor sein.

Das war der Vortrag

den Jan Paul Heinsig in unserem digitalen Produktfilm am achtzehnten November gehalten hat. Wir hoffen, sie konnten ein paar Anregungen mitnehmen. Wenn sie mögen, dann abonnieren und teilen sie doch gerne den Podcast. Alle weiteren Informationen finden sie unter

Coronasoziologie Punkt Blog Punkt V.

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