AutorInnen: Prof. Dr. Gabriele Doblhammer, Dr. Daniel Kreft, Constantin Reinke
Es besteht ein allgemeiner Konsens darüber, dass SARS-CoV-2-Infektionen und COVID-19-Todesfälle untere soziale Gruppen am härtesten getroffen haben, jedoch existieren für Deutschland keine Informationen auf individueller Ebene über sozioökonomische Merkmale von Infektionen und Todesfällen. Das Ziel dieser Studie war es, die wichtigsten Merkmale zu identifizieren, die SARS-CoV-2-Infektionen und COVID-19-Todesfälle während des Aufschwungs der zweiten Welle in Deutschland erklären. Verwendet wurden 155 Indikatoren, um die Landkreise in neun geografischen, sozialen, demografischen und gesundheitlichen Bereichen zu charakterisieren. Wichtige Erkenntnisse der Forschung sind, dass Landkreise mit niedrigem SES in der zweiten Welle wichtige Treiber waren, ebenso wie solche mit hoher internationaler Migration und einem hohen Anteil an Ausländern und einer großen Pflegeheimbevölkerung. Während der Periode des starken exponentiellen Anstiegs der Infektionen gehörte der Anteil der Bevölkerung, der bei der letzten Bundestagswahl die Partei Alternative für Deutschland (AfD) wählte, zu den Top-Merkmalen, die mit hohen Inzidenz- und Todesraten korrelierten.
Doblhammer, Kreft, Reinke (2021): The second wave of SARS-CoV-2 infections and COVID-19 deaths in Germany - driven by values, social status and migration background? A county-scale explainable machine learning approach. doi: https://doi.org/10.1101/2021.04.14.21255474.