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Sterben in Deutschland 2021 – auch im Langfristvergleich ein Debakel
Aktuell ist in der Wahrheit verpflichteten Medien einiges über Auffälligkeiten in der Sterbestatistik 2021 zu lesen. In diesem Artikel geht es um eine Einstufung anhand der Daten seit dem Jahr 2000. Rekordverdächtig viele junge Menschen sind gestorben.
Von Gastautor Ulf Lorré
Im Jahr 2021 starben nach den vorläufigen Meldezahlen 40.100 mehr Menschen als in den ersten 52 Vorjahreswochen. Bevölkerungsbereinigt sind es 23.600 (+2,4%). Damit ging ein überraschender Rückgang des mittleren Sterbealters einher. Seit 2000 hatten die jährlichen Differenzen überwiegend über der Nulllinie gelegen. Das mittlere Sterbealter war während dieser Zeit um ca. 4 Jahre gestiegen und liegt gegenwärtig bei etwa 80 Jahren. Der Rückschlag von 2020 auf 2021 ist der Stärkste der gesamten Serie (Abb. 1).
Abb. 1: Differenzen des mittleren Sterbealters Jahr/Vorjahr seit 2000
Das mittlere Sterbealter sinkt, wenn im Verhältnis mehr Junge oder weniger Alte (gemessen am Mittelwert) sterben. In 2021 waren beide Gruppen, die über- und unterdurchschnittlich Alten, an der Übersterblichkeit beteiligt, aber tatsächlich trägt die Personengruppe >80 trägt nur 4.900 (+0,8%) bei. Den Hauptanteil stellen die Kohorten <80 mit 18.700 (+4,7%) Toten. Das ist äußerst ungewöhnlich, wenn nicht einmalig.
Ein guter Indikator zur näheren Beurteilung ist der Verlust an Lebenszeit (Lifetime Loss LTL). Er errechnet sich aus den Verstorbenen multipliziert mit ihrer Restlebenserwartung [3]. Als Absolutzahl ist dieser Wert nicht sonderlich aussagekräftig. Bedeutsam wird es, wenn er sich ändert.
Abb. 2: Jährlicher Lifetime Loss seit 2000
Die Bevölkerung ist jeweils auf den Stand von 2021 normiert.
Regressionsfunktion: y = 9.997e6 + 3.890e6 * exp(-(x-2000)/10.1)
Seit 2000 verlief der LTL in einem Abwärtstrend, der sich sichtbar abschwächte. Anfangs wurden jährlich ca. 300.000 LTL-Jahre abgebaut, am Ende nur noch etwa ein Drittel dieses Wertes. Der angegebenen Regressionsfunktion ist eine theoretische Untergrenze von recht genau 10 Mio LTL-Jahren zu entnehmen. Möglicherweise nähern wir uns allmählich einem natürlichen Grenzwert der Lebenserwartung.
Bis einschließlich 2012 liegt eine streng monoton fallende Folge vor. 2013 leitete mit einem ersten Anstieg eine wechselhaftere Phase ein. Einmalig ist der zweimalige Anstieg 2019/20 und 2020/21. Auch 2014/15 hatte es einen starken Anstieg gegeben, der aber durch natürliche Ursachen hinreichend erklärbar ist. In stark untersterblichen Jahren, so wie in 2014, sammeln sich vulnerable Personen an (Dry-Tinder-Effekt) und sterben später gehäuft. In 2015 kam erschwerend eine Antigen-Drift des Influenza-A-Subtyps H3N2 hinzu, vor der die amerikanische Gesundheitsbehörde CDC schon Ende 2014 gewarnt hatte. [7]
Von ganz anderer Qualität war der Sprung 2020/21. Er übertraf den bis dahin größten Anstieg von 2015, ohne dass dafür eine Ursache im Rahmen der natürlichen Dynamik erkennbar wäre, denn es war kein stark untersterbliches Jahr vorausgegangen. Zu Buche schlagen zusätzliche 394.000 verlorene Lebensjahre – ein zweiter Spitzenwert!
Nach Abb. 3 trugen Personen über 80 ein nur mäßig erhöhtes Sterberisiko. Der Verlauf der RRs (Risk Ratio) des Jahres 2021 bildet geradezu das Gegenteil des bekannten Risikoprofils von COVID-19 ab (gefährlich für Alte, harmlos für Junge) und wurde bei Menschen unter 80 in früheren Jahren nur vereinzelt übertroffen. Den größten Risikozuwachs trugen Personen mittleren Alters, deren Punkteschar normalerweise schwächer als an den Rändern streut.
Dieser Effekt erklärt sich folgendermaßen. In den jungen Kohorten treten starke Streuungen infolge geringer Fallzahlen auf. Bei den alten Kohorten sind die Sterbezyklen stärker ausgeprägt. In den Kohorten mittleren Alters sind die Verhältnisse ausgeglichener. Hier führen höhere Fallzahlen als bei den Jungen sowie schwächer ausgeprägte Wellen als bei den Alten zu geringeren Streuungen. Eine Abweichung von diesem Muster muss darum als Alarmsignal gelten, erst recht wenn sie wie in der Altersgruppe zwischen 45 und 55 statistisch signifikant wird.
Abb. 3: Risikoverhältnisse Jahr/Vorjahr seit 2000
Schwarz: 2021/20 mit 95%-Konfidenzintervallen, rot: 2015/14.
Der Wert 1 bedeutet Normalsterblichkeit.
Demgegenüber gleicht des Risikoprofil 2015/14 (rote Kreise) dem, was man von einer typischen Grippe-Epidemie erwarten würde, also Übersterblichkeit in den unteren und oberen Altersklassen, aber unauffälligerem Risiko in den mittleren Kohorten, besonders zwischen 45 und 55.
Ein Desaster nicht natürlichen Ursprungs
Zusammengefasst deutet einiges darauf hin, dass sich 2021 ein Desaster ereignet hat, das nicht natürlichen Ursprungs ist. Insbesondere COVID-19 kann als Erklärung unmöglich herangezogen werden, zumal die offiziellen Zahlen durch die massenhafte Umdeutung anderer Todesursachen verfälscht sind, wie jüngst „Real Data Hero“ in einer Auswertung der Krankenhausabrechnungen (InEK-Datenbank) aus 2020 nachgewiesen hat. [6] Nicht zuletzt lagen besonders hohe Risikowerte auch vor, wenn nur wenige an COVID-19 starben, z. B. in den Sommerwochen 2021.
Zwei menschengemachte Ursachen kommen als Erklärung in Betracht: Nichtpharmazeutische Interventionen (NPI) und die Impfkampagne. In einem früheren Beitrag auf tkp.at war auf den zeitlichen Zusammenhang der Sterbezahlen mit der Impffrequenz hingewiesen worden. [4] Diesen hatte später Christof Kuhbandner mit Korrelationsanalysen der einzelnen Bundesländer erhärtet. [5]
In Sachen NPI ist zunächst eine Reduktion der Sterberaten naheliegend. Gedrosselte Freizeit-, Reise-, und Arbeitsaktivitäten während der Lockdown-Monate vermieden Sterberisiken besonders in den arbeitenden und freizeitaktiven Bevölkerungsschichten. Das war schon 2020 deutlich sichtbar. Wie passt das aber zu der nachgewiesenen Übersterblichkeit gerade dieser Gruppen in 2021? Und wenn verschobene Behandlungen schwerer Krankheiten der Grund sein sollen, wie oft eingewendet wird, warum reagieren dann die älteren Kohorten kaum übersterblich?
Mit NPI lassen sich die Befunde nicht erklären, mit den schädlichen Nebenwirkungen der COVID-Impfungen dagegen sehr wohl. 394.000 verlorene Lebensjahre allein auf deutschem Boden, das ist der bisherige Preis des fatalen Irrglaubens, mit mangelhaft erprobten Impfstoffen eine Erkältungskrankheit besiegen zu können. Und noch immer hängt das Damokles-Schwert einer allgemeinen Impfpflicht über dem Volk. Ein Blaise Pascal zugeschriebenes Zitat sagt „Wenn du Gott zum Lachen bringen willst, erzähl ihm von deinen Plänen“. Wenn Sie mich fragen, der einzige, der bei diesen Plänen noch lacht, ist der Teufel.
Referenzen
-
Destatis, Sonderauswertung Sterbefälle, Dokument vom 22.02.2022
-
Destatis, Bevölkerungsstand
- Destatis, Periodensterbetafel
- Ulf Lorré, Sterben in Deutschland 2021 – Berechnung des Impfrisikos: Heilsbringer oder Todesspritze?
- Christof Kuhbandner, Der Anstieg der Übersterblichkeit im zeitlichen Zusammenhang mit den COVID-Impfungen
- Real Data Hero, Video: Altersgruppenentwicklung
- Andreas Ambrosch, Lehren aus der Grippewelle 2015
Appendix
Das verwendete Modell rechnet kohorten- und wochenweise mit Eingangsdaten der amtlichen, deutschen Sterbe- und Bevölkerungsstatistik. [1, 2, 3]
Ein Jahr umfasst die jeweils ersten 52 Wochen eines Kalenderjahres. Hat ein Jahr eine 53. Kalenderwoche, bleibt sie unberücksichtigt.
Die Alterskohorten zwischen 30 und 90 umfassen je 5 Altersjahrgänge. Die Altersjahrgänge 0-30 und >90 liegen gesammelt vor.
Änderungen des Bevölkerungsstandes von Jahr zu Jahr werden linear interpoliert. Für das letzte Jahr (hier 2021) werden sie anhand der gemeldeten Toten, der wechselnden Altersjahrgänge sowie des mittleren Sterberisikos näherungsweise berechnet. Zu- und Abwanderung sind nicht berücksichtigt. Wegen ungenauer Bevölkerungsdaten sind weitere Unsicherheiten möglich. Der Zensus 2011 hatte eine Überschätzung des Bestandes ergeben.
Risk Ratios sind bevölkerungs- und risikostrukturbereinigt. Letztes bedeutet, die Auswirkung der Binnenstruktur der Kohorten auf das Sterberisiko ist korrigiert.
Angaben zum Lifetime Loss legen die Restlebenszeittabelle 2018-20 zu Grunde und sind populationsbereinigt.
Verwendete Software: „R“.
Bild von Simon Berger auf Pixabay
Gastbeiträge geben immer die Meinung des Autors wieder, nicht meine. Ich veröffentliche sie aber gerne, um eine vielfältigeres Bild zu geben. Die Leserinnen und Leser dieses Blogs sind auch in der Lage sich selbst ein Bild zu machen.
Über den Autor: Ulf Lorré ist Elektroingenieur der Fachrichtung „Biomedizinische Technik“. Er schreibt unter Pseudonym.
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