Corona traf Arme härter als Reiche – Studie legt große Ungleichheiten offen

Die Corona-Pandemie hat weltweit viele Menschenleben gekostet – und dabei erhebliche Ungleichheiten offengelegt. In einer internationalen Analyse haben Forscher nun untersucht, wie stark verschiedene Länder, Regionen und sogar einzelne Städte betroffen waren. Die Ergebnisse zeigen: Vor allem Menschen mit wenig Einkommen, schlechter Gesundheitsversorgung oder beengten Wohnverhältnissen mussten besonders viel ertragen.

Ein Beispiel: In Peru sank die durchschnittliche Lebenserwartung zwischen 2019 und 2021 um 6,5 Jahre. Weltweit waren es im Schnitt 1,6 Jahre. Auch gesunde Lebensjahre – also die Zeit, in der Menschen ohne schwere Einschränkungen leben – gingen vielerorts massiv verloren.

Gesundheitliche Ungleichheiten durch Corona besonders ausgeprägt

Die Forscher haben dafür ein Maß namens DALYS (disability-adjusted life years – krankheitsbereinigte Lebensjahre) verwendet. Es setzt sich zusammen aus verlorenen Lebensjahren durch vorzeitigen Tod und den Jahren, die Menschen krank oder mit bleibenden Einschränkungen verbringen mussten. 2021 war COVID-19 weltweit die häufigste Ursache für diesen Verlust: Insgesamt 212 Millionen gesunde Lebensjahre gingen verloren.

Studienleiter Dan Shan fasst die zentrale Erkenntnis so zusammen: „Unsere Analyse zeigt deutlich, dass die Pandemie nicht alle Gemeinden gleichermaßen betroffen hat.“ Und weiter: „Einige Orte hatten deutlich mehr Infektionen, Todesfälle und verloren deutlich mehr gesunde Lebenszeit. Das waren häufig Regionen mit schwacher Gesundheitsversorgung und wenig sozialen Ressourcen.“

Wo die Pandemie besonders wütete – und warum

Die Unterschiede innerhalb und zwischen Ländern waren teils enorm. In Kenia etwa war die Region Mandera 2021 am stärksten betroffen – mit über 209.000 gemeldeten Infektionen pro 100.000 Einwohner. In Eswatini (Swasiland) starben im selben Jahr fast 933 Menschen pro 100.000 an Corona. China verzeichnete eine auffallend geringe Belastung: Pro 100.000 Einwohner gingen dort nur 1,2 gesunde Lebensjahre verloren.

Die wichtigsten Zahlen im Überblick:

• Höchste Infektionsrate: Mandera (Kenia) mit über 209.000 Fällen pro 100.000
• Höchste Sterblichkeit: Eswatini mit knapp 933 Todesfällen pro 100.000
• Größter Anstieg verlorener gesunder Lebensjahre: Lesotho mit +14.600
• Stärkster Rückgang dieser Belastung: Guinea-Bissau mit –1.740
• Niedrigster Gesamtwert: China mit nur 1,2 verlorenen Lebensjahren pro 100.000

Armut erhöhte das Risiko für schwere Verläufe und Tod

Besonders betroffen waren Menschen, die ohnehin benachteiligt sind: Menschen mit niedrigem Einkommen, ethnische Minderheiten, Menschen in Slums oder abgelegenen Regionen. Auch viele Menschen, die in Pflege, Reinigung oder Transport arbeiten, hatten ein höheres Risiko. Sie konnten nicht von zuhause arbeiten und lebten häufig mit mehreren Personen auf engem Raum.

„Gerade in Regionen mit schlechter Gesundheitsversorgung fehlten Impfstoffe, Medikamente oder Intensivbetten“, erklärt Shan. „Diese Engpässe haben die Folgen der Pandemie für viele Menschen drastisch verschärft.“

Durchschnittszahlen sagen wenig – auf die Regionen kommt es an

Ein zentrales Problem war laut den Forschern, dass viele offizielle Zahlen das wahre Ausmaß nicht gezeigt haben. Nationale Mittelwerte verdecken oft große Unterschiede innerhalb einzelner Länder. Shan warnt: „Wenn wir nur auf landesweite oder regionale Durchschnittszahlen schauen, übersehen wir die Orte, an denen es besonders schlimm war.“

Beispiele:

• In den USA waren besonders arme Bundesstaaten wie Mississippi und Louisiana stark betroffen.
• In Schweden verlagerte sich die Hauptbelastung im zweiten Pandemiejahr von wohlhabenderen zu ärmeren Regionen.
• In Nairobi traf es vor allem Bewohner von Slums wie Kibera oder Mathare.

Was jetzt wichtig wäre – gezielte Hilfe für besonders gefährdete Gruppen

Die Studienautoren fordern, Gesundheitsdaten künftig präziser zu erfassen – bis hin zu einzelnen Stadtteilen und Landkreisen. So lassen sich gefährdete Gruppen gezielt erkennen und besser schützen.

• Medizinische Versorgung und Impfangebote müssten gezielt in sozial schwache Regionen gebracht werden.
• Aufklärungskampagnen müssten verständlich, lokal angepasst und niedrigschwellig sein.
• Vertrauen in staatliche Maßnahmen müsse aktiv aufgebaut werden, etwa durch Einbindung lokaler Akteure.
• Datenlücken müssten geschlossen werden, um gezielter reagieren zu können.

„Wir hoffen, dass unsere Ergebnisse dazu beitragen, gerechtere und besser auf Daten gestützte Gesundheitspolitik zu entwickeln“, sagt Shan. „Kein Ort, egal wie klein oder arm, sollte bei der nächsten Gesundheitskrise übersehen werden.“

Langzeitfolgen treffen oft die am stärksten Belasteten

Auch mit Blick auf Long COVID zeigt sich: Wer schon in der Anfangsphase der Pandemie besonders betroffen war, trägt ein höheres Risiko für langfristige Folgen. Vor allem Frauen über 20 Jahre entwickeln häufiger Symptome, die Wochen oder Monate nach der Infektion anhalten.

Shan betont: „Unsere Ergebnisse helfen hoffentlich dabei, Gruppen zu identifizieren, die besonders anfällig für Long COVID sind – damit wir ihnen gezielt helfen können.“

Kurz zusammengefasst:

• Corona hat weltweit starke Ungleichheiten offengelegt – vor allem arme, benachteiligte Gruppen litten unter höheren Infektions- und Sterberaten.
• Besonders betroffen waren Regionen mit schlechter Gesundheitsversorgung, dichtem Wohnraum und begrenztem Zugang zu Impfstoffen und medizinischer Hilfe.
• Durchschnittszahlen verdecken oft die größten Belastungen – deshalb braucht es genaue, lokale Daten für gerechte und gezielte Gesundheitsmaßnahmen.

Übrigens: Während Corona Millionen Menschenleben forderte, tragen Fledermäuse ähnliche Viren in sich – ganz ohne zu erkranken. Warum ihr Erbgut sie schützt und was die Medizin daraus lernen kann, erklärt unser Artikel.

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