So hätte die Corona-Impfung mehr Leben gerettet

Der Anteil der Männer an den Todesopfern der Covid-19-Pandemie in Deutschland lag im Mai (3. Mai bis 31. Mai) bei 59 Prozent. Damit war er im vergangenen Monat deutlich höher als in den Monaten zuvor. Von Beginn der Pandemie bis Anfang Mai betrug er im Schnitt nur 52 Prozent. Wie bereits Anfang Mai beschrieben dürfte der Anstieg wesentlich damit zusammenhängen, dass der Risikofaktor „Mann“ bei der Impfpriorisierung nicht berücksichtigt wurde.

Hohe Übersterblichkeit der Männer

Der Anstieg des Männeranteils war zu erwarten, denn bei gleichem Alter sterben Männer zwei- bis dreimal häufiger als Frauen. Das wurde bisher durch den höheren Anteil von Frauen an der besonders betroffenen Gruppe der Älteren teilweise ausgeglichen. Zumindest was den reinen Frauenanteil betraf, bei den verlorenen Lebensjahren lag der Männeranteil laut einer im Deutschen Ärzteblatt veröffentlichten Studie auch im Jahr 2020 schon bei 60 Prozent.1

Die Gruppe der über 90-Jährigen ist – abgesehen von den unter 10-Jährigen – die einzige, in der absolut mehr Frauen als Männer starben. Schlicht, weil diese Altersgruppe überwiegend aus Frauen besteht. Da sie überwiegend bereits geimpft ist, steigt jetzt der Männeranteil. Zumal die reine Orientierung am Alter die Folge hatte, dass die erste Impfgruppe (Menschen über 80) zu 62 Prozent aus Frauen bestand, obwohl mehr als 60 Prozent der verlorenen Lebensjahre auf Männer entfallen.

Wären weniger Menschen gestorben?

Diesen Zusammenhang habe ich bereits vor einem Monat kurz dargelegt. Zu dem Artikel habe ich mehrere Rückfragen erhalten. Sie lauteten oft, ob ich schätzen könne wie viel mehr Menschen gerettet werden können, wenn der Risikofaktor „Mann“ berücksichtigt würde. Leider ist das nicht so einfach, vor allem nicht mit den Daten, die mir zur Verfügung stehen. Zunächst einmal habe ich keine Einzeldaten und die Todesfälle nach Geschlecht liegen mir nur gruppiert nach Jahrzehnten vor. Ich habe beim Robert-Koch-Institut (rki) nach Daten auf Jahresbasis gefragt, aber bisher keine Antwort erhalten.

Hinzu kommt, dass das rki keine Impfquoten nach Geschlecht erhebt – zumindest habe ich auf meine Anfrage hin keine erhalten. Und es ist auch noch nicht völlig klar, wie viele Menschen trotz Impfung versterben.

Berücksichtigung des Risikofaktors „Mann“ hätte Leben gerettet

Klar ist, dass weniger Menschen gestorben wären, wenn der Risikofaktor Mann berücksichtigt worden wäre, denn bei gleichem Alter ist das Sterberisiko für Männer größer. Wäre es gelungen, alle männlichen Todesfälle in der Gruppe der 70-80 Jährigen im Mai zu vermeiden, wären 901 Menschenleben gerettet worden. Wäre dagegen bei beiden Geschlechtern die Hälfte der Todesfälle vermieden worden, wären nur 720 Menschen weniger gestorben.

Nun ist das natürlich eine sehr theoretische Betrachtung. Aber klar ist, dass weniger Menschen sterben, wenn zunächst die mit dem höchsten Risiko geimpft werden. Bei der Zahl der geretteten Lebensjahre wäre der Unterschied noch größer gewesen, denn Männer sterben nicht nur häufiger, sondern im Schnitt auch jünger an Corona.

Wie sähe der optimale Altersabstand aus?

Wie sähe eine bessere Lösung aus? Betrachten wir nur die Risikofaktoren Geschlecht und Alter wäre es das einfachste, den Männern einen Altersbonus zu geben. Statt zunächst alle Menschen über 80 zu impfen, hätte man beispielsweise Männer ab 77 und Frauen ab 83 impfen können. Aber wie hoch sollte der Altersbonus sein?

Das könnte man relativ leicht herausfinden, wenn die Sterbedaten nach Geschlecht in Jahresschritten veröffentlicht würden. Dann könnte man für jedes Altersjahr die Wahrscheinlichkeit an Corona zu versterben ausrechnen und die Altersgrenze so festsetzen, dass die Gruppen mit der höchsten Sterbewahrscheinlichkeit zuerst geimpft werden.

Allerdings veröffentlicht das rki die Daten, wie erwähnt, in 10-Jahres-Schritten, also beispielsweise für die Altersgruppe der 50 bis unter 60-Jährigen. Wir können aber die Daten schätzen. Die einfachste Möglichkeit ist so zu tun, als würde die Sterbewahrscheinlichkeit zwischen den uns bekannten Daten linear ansteigen. Das sähe dann so aus wie in der unten stehenden Grafik.

Corona Sterblichkeit Alter Grafik
Auftragen sind hier Todesfälle

In der Praxis dürfte die Sterblichkeit aber zwischen zwei Datenpunkten keineswegs linear ansteigen, sondern ebenfalls exponentiell. Als Näherung sind die Daten aber zu gebrauchen.

Risikofaktor Mann entspricht sieben Lebensjahren

Betrachtet man die Daten sieht man, dass die Sterbewahrscheinlichkeit für Männer etwa so hoch liegt wie für eine sieben Jahre ältere Frau. Dieser Abstand von sieben Jahren ist nicht für alle Datenpunkte der beste, um den optimalen zu finden habe ich verschiedene Varianten ausprobiert, nämlich einen Abstand von neun, acht, sieben, sechs und fünf Jahren. Dann habe ich die beste Variante ermittelt, indem ich für jedes Alter den Abstand zwischen der Sterbewahrscheinlichkeit für Männer zu der von Frauen berechnet und dann quadriert habe. Die Variante mit der im Durchschnitt niedrigsten quadrierten Abweichung war die mit sieben Jahren.2

Corona Impfung Männer
Gestorbene Männer (blau) und Frauen (grau) je 100.000 Menschen des jeweiligen Geschlechts in der Altersgruppe. Lesebeispiel: Je 100.000 in Deutschland lebende Männer von 80 bis unter 90 starben 100.
Bei den Daten für über 80-Jährige ist zu berücksichtigen, dass hier bei den Frauen der Anteil der über 90-Jährigen deutlich größer ist, daher fällt die Übersterblichkeit von Männern geringer aus als bei den meisten anderen Altersgruppen. Das ist aber vermutlich keine Folge einer tatsächlich geringeren Übersterblichkeit, sondern nur der unterschiedlichen Altersstruktur innerhalb der Gruppe.
Corona Imfpung Übersterblichkeit Männer
Die gleiche Grafik wie oben, allerdings mit einer anderen Darstellung. Hier ist die Achsenbeschriftung logarithmiert. Diese Darstellung zeigt auf den ersten Blick nicht die realistischen Unterschiede in der Sterbewahrscheinlichkeit zwischen den Altersgruppen. Die für 70-jährige Männer ist nicht viermal so hoch wie für unter 10-Jährige, wie es zunächst scheint, sondern 1.000-mal (100 Tote je 100.000 Männer dieser Altersgruppe statt 0,1 Tote). Die Darstellung hat aber den Vorteil, dass sich auch die Werte der unteren Altersgruppen erkennen lassen.

Aufgrund des oben beschriebenen Schätzverfahrens sind es in der Realität eher acht als sieben Jahre. Allerdings habe ich das ganze noch mal mit einem anderen Verfahren wiederholt und die einzelnen Alterspunkte auf Basis einer Exponentialfunktion geschätzt und komme zu ebenfalls sieben Jahren.

Was würde das in der Praxis bedeuten?

Hätte man in der ersten Impfwelle dieses Kriterium berücksichtigt und ähnlich viele Menschen in diese Gruppe einschließen wollen wie bisher, hätte man beispielsweise Männer ab 76 und Frauen ab 83 impfen können. Das hätte zur Folge gehabt, dass 61 Prozent der in der ersten Welle impfberechtigten Menschen Männer gewesen wären. Medizinisches Personal und Heimbewohner habe ich dabei nicht berücksichtigt. Dass das medizinische Personal früh geimpft werden muss, steht für mich außer Frage.

 beide 80Männer 76, Frauen 83Männer 78, Frauen 82
Männer 2.163.8743.559.0392.905.924
Frauen 3.517.2612.257.0782.633.370
Gesamt5.681.1355.816.1175.539.294
Anteil Männer38 %61 %52 %
Anteil Frauen62 %39 %48 %

Die Tabelle zeigt, wie viele Männer und Frauen es in Deutschland in den entsprechenden Altersgruppen gibt und wie viele Menschen damit impfberechtigt gewesen wären.

Mit 61 Prozent ist der Männeranteil immerhin noch etwas geringer als der Frauenanteil bei der gewählten Variante, beide Geschlechter ab 80 zu impfen. Trotzdem stellt sich die Frage, ob das politisch durchsetzbar gewesen wäre. Eine Alternative wäre ein Altersabstand von vier Jahren, wobei Männer ab 78 und Frauen ab 82 geimpft werden. Dann wäre der Anteil von Männern und Frauen in der ersten Impfwelle ähnlich groß gewesen.

Was heißt das jetzt?

Mittlerweile gibt es ein etwas komplizierteres Schema. Dabei werden beispielsweise auch Übergewicht oder Vorerkrankungen berücksichtigt. Würde man den Faktor „Mann“ in der aktuellen Impfkampagne berücksichtigen wollen, müsste man zunächst herausrechnen, wie stark der Einfluss der Tatsache ist, dass Männer häufiger übergewichtig sind und außerdem (wieder bei gleichem Alter) häufiger an Herz- und Kreislauferkrankungen leiden. Denn diese Faktoren werden bereits berücksichtigt.

Das wird zwar sicher nicht mehr passieren, aber das Thema sollte trotzdem diskutiert werden – es gibt ja noch mehr Krankheiten mit einem deutlichen Geschlechterunterschied.

ReihenfolgeTodesgrundAge adjusted death ratio Männer zu Frauen
1Herzkrankheiten1,6
2Malignes Neoplasie (Krebs)1,4
3Erkrankungen der unteren Atemwege (Lunge)1,2
4Unfälle2,0
5 Schlaganfall1,0
6Alzheimer0,7
7Diabetes-Mellitus1,5
8Grippe und Lungenentzündungen (Pneumonie) 1,3
9Nephritis (Nierenentzündung)1,4
10Selbstmord3,7
11Blutvergiftung1,2
12Chronische Lebererkrankungen, Leberzirrhose2,0
13Bluthochdruck und Nephrosklerose (Nierenerkrankung als Folge von Bluthochdruck)1,1
14Parkinson2,3
15Pneumonitis (Lungenerkrankung) 1,8

Diese Tabelle zeigt die 15 in den USA häufigsten Todesursachen und die relative Betroffenheit von Männern zu Frauen bei gleichem Alter. Daraus geht beispielsweise hervor, dass die häufigste Todesursache Herzerkrankungen sind und Männer altersbereinigt 1,6 mal so häufig dran sterben. Oder anders ausgedrückt: bei gleichem Alter sterben 60 Prozent mehr Männer. Bei 1,0 sterben beide Geschlechter mit der gleichen Wahrscheinlichkeit, bei Zahlen kleiner 1 sterben Frauen häufiger. So ist die Gefahr an Alzheimer zu versterben bei Männern 30 Prozent geringer. 3

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  1. Rommel, Alexander; von der Lippe, Elena; Plaß, Dietrich; Ziese, Thomas; Diercke, Michaela; an der Heiden, Matthias; Haller, Sebastian; Wengler, Annelene: COVID-19-Krankheitslast in Deutschland im Jahr 2020 – Durch Tod und Krankheit verlorene Lebensjahre im Verlauf der Pandemie in DEUTSCHES ÄRZTEBLATT 9/2021, abgerufen unter www.aerzteblatt.de/archiv/217880/COVID-19-Krankheitslast-in-Deutschland-im-Jahr-2020 am 11. Juni 2021
  2. Der Ansatz die quadrierte Abweichung zwischen Datenpunkten zu betrachten ist in der Statistik sehr gebräuchlich und wird bei vielen Verfahren verwendet.
  3. National Vital Statistics Report 64, no. 2 (2016), Tabelle B, Seite 5, zitiert nach Farrell, Warren: The Boy Crises, Dallas 2018, Seite 100

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