Estimates of excess mortality during the COVID-19 pandemic strongly depend on subjective methodological choices.
Schätzungen der Übersterblichkeit während der COVID-19-Pandemie hängen stark von subjektiven methodischen Entscheidungen ab.
Data quality
Research design
Risk factors
Standardized mortality ratio
Statistical models
Journal
Herz
ISSN: 1615-6692
Titre abrégé: Herz
Pays: Germany
ID NLM: 7801231
Informations de publication
Date de publication:
Jun 2023
Jun 2023
Historique:
accepted:
24
02
2023
medline:
16
6
2023
pubmed:
5
5
2023
entrez:
4
5
2023
Statut:
ppublish
Résumé
Excess mortality is often used to assess the health impact of the COVID-19 pandemic. It involves comparing the number of deaths observed during the pandemic with the number of deaths that would counterfactually have been expected in the absence of the pandemic. However, published data on excess mortality often vary even for the same country. The reason for these discrepancies is that the estimation of excess mortality involves a number of subjective methodological choices. The aim of this paper was to summarize these subjective choices. In several publications, excess mortality was overestimated because population aging was not adjusted for. Another important reason for different estimates of excess mortality is the choice of different pre-pandemic reference periods that are used to estimate the expected number of deaths (e.g., only 2019 or 2015-2019). Other reasons for divergent results include different choices of index periods (e.g., 2020 or 2020-2021), different modeling to determine expected mortality rates (e.g., averaging mortality rates from previous years or using linear trends), the issue of accounting for irregular risk factors such as heat waves and seasonal influenza, and differences in the quality of the data used. We suggest that future studies present the results not only for a single set of analytic choices, but also for sets with different analytic choices, so that the dependence of the results on these choices becomes explicit. Die Übersterblichkeit wird häufig verwendet, um die gesundheitlichen Auswirkungen der COVID-19-Pandemie zu beurteilen. Dazu gehört der Vergleich der Zahl von Todesfällen, die während der Pandemie festgestellt wurden, mit der Zahl von Todesfällen, die entgegen den Fakten ohne Pandemie zu erwarten gewesen wäre. Allerdings variieren die veröffentlichten Daten zur Übersterblichkeit oft, selbst für ein und dasselbe Land. Der Grund für diese Diskrepanzen liegt darin, dass die Schätzung der Übersterblichkeit ein Anzahl subjektiver methodischer Entscheidungen beinhaltet. Ziel der vorliegenden Arbeit war es, diese subjektive Auswahl zusammenzufassen. In verschiedenen Publikationen wurde Übersterblichkeit überschätzt, weil die Alterung der Bevölkerung nicht berücksichtigt worden war. Ein weiterer wichtiger Grund für unterschiedliche Schätzwerte der Übersterblichkeit besteht in der Auswahl verschiedener präpandemischer Referenzzeiträume, die für die Abschätzung der erwarteten Anzahl an Todesfällen verwendet wurden (z. B. nur 2019 oder 2015–2019). Andere Gründe für abweichende Ergebnisse umfassen eine unterschiedliche Auswahl von Indexperioden (z. B. 2020 oder 2020–2021), verschiedene Modellbildungen zur Bestimmung der erwarteten Sterblichkeitsraten (z. B. die Durchschnittsbildung der Sterblichkeitsraten vorangegangener Jahre oder die Verwendung linearer Trends), die Frage der Berücksichtigung unregelmäßiger Risikofaktoren wie Hitzewellen und saisonale Influenza sowie Unterschiede in der Qualität der verwendeten Daten. Die Autoren schlagen vor, dass zukünftige Studien ihre Ergebnisse nicht nur für einen einzelnen Satz von analytischen Entscheidungen darstellen, sondern auch für Sätze mit verschiedenen analytischen Entscheidungen, sodass die Abhängigkeit der Ergebnisse von diesen Entscheidungen deutlich wird.
Autres résumés
Type: Publisher
(ger)
Die Übersterblichkeit wird häufig verwendet, um die gesundheitlichen Auswirkungen der COVID-19-Pandemie zu beurteilen. Dazu gehört der Vergleich der Zahl von Todesfällen, die während der Pandemie festgestellt wurden, mit der Zahl von Todesfällen, die entgegen den Fakten ohne Pandemie zu erwarten gewesen wäre. Allerdings variieren die veröffentlichten Daten zur Übersterblichkeit oft, selbst für ein und dasselbe Land. Der Grund für diese Diskrepanzen liegt darin, dass die Schätzung der Übersterblichkeit ein Anzahl subjektiver methodischer Entscheidungen beinhaltet. Ziel der vorliegenden Arbeit war es, diese subjektive Auswahl zusammenzufassen. In verschiedenen Publikationen wurde Übersterblichkeit überschätzt, weil die Alterung der Bevölkerung nicht berücksichtigt worden war. Ein weiterer wichtiger Grund für unterschiedliche Schätzwerte der Übersterblichkeit besteht in der Auswahl verschiedener präpandemischer Referenzzeiträume, die für die Abschätzung der erwarteten Anzahl an Todesfällen verwendet wurden (z. B. nur 2019 oder 2015–2019). Andere Gründe für abweichende Ergebnisse umfassen eine unterschiedliche Auswahl von Indexperioden (z. B. 2020 oder 2020–2021), verschiedene Modellbildungen zur Bestimmung der erwarteten Sterblichkeitsraten (z. B. die Durchschnittsbildung der Sterblichkeitsraten vorangegangener Jahre oder die Verwendung linearer Trends), die Frage der Berücksichtigung unregelmäßiger Risikofaktoren wie Hitzewellen und saisonale Influenza sowie Unterschiede in der Qualität der verwendeten Daten. Die Autoren schlagen vor, dass zukünftige Studien ihre Ergebnisse nicht nur für einen einzelnen Satz von analytischen Entscheidungen darstellen, sondern auch für Sätze mit verschiedenen analytischen Entscheidungen, sodass die Abhängigkeit der Ergebnisse von diesen Entscheidungen deutlich wird.
Identifiants
pubmed: 37142834
doi: 10.1007/s00059-023-05166-6
pii: 10.1007/s00059-023-05166-6
pmc: PMC10158684
doi:
Types de publication
Journal Article
Review
Langues
eng
Sous-ensembles de citation
IM
Pagination
180-183Informations de copyright
© 2023. The Author(s), under exclusive licence to Springer Medizin Verlag GmbH, ein Teil von Springer Nature.
Références
Beaney T, Clarke JM, Jain V et al (2020) Excess mortality: the gold standard in measuring the impact of COVID-19 worldwide? J R Soc Med 113:329–334
doi: 10.1177/0141076820956802
pubmed: 32910871
pmcid: 7488823
Kepp KP, Björk J, Kontis V et al (2022) Estimates of excess mortality for the five Nordic countries during the COVID-19 pandemic 2020–2021. Int J Epidemiol 51:722–1732
doi: 10.1093/ije/dyac204
Kowall B, Standl F, Oesterling F et al (2021) Excess mortality due to COVID-19? A comparison of total mortality in 2020 with total mortality in 2016 to 2019 in Germany, Sweden and Spain. PLoS ONE 16(8):e255540. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255540
doi: 10.1371/journal.pone.0255540
pubmed: 34343210
pmcid: 8330914
Morfeld P, Timmermann B, Lewis P, Erren T (2022) Increased mortality in Germany and in the individual German states during the SARS-CoV-2-/COVID-19 pandemic in 2020 and 2021. Dtsch Arztebl Int 119:560–561
pubmed: 36422870
pmcid: 9743218
Kowall B, Oesterling F, Pflaumer P, Jöckel KH, Stang A (2023) Factors influencing results of mortality measurement in the corona pandemic: analyses of mortality in Germany in 2020. Gesundheitswesen 85:10–14
pubmed: 35767991
Levitt M, Zonta F, Ioannidis JPA (2022) Comparison of pandemic excess mortality in 2020–2021 across different calculations. Environ Res 213:113754
doi: 10.1016/j.envres.2022.113754
pubmed: 35753371
pmcid: 9225924
Levitt M, Zonta F, Ioannidis JPA (2022) Excess death estimates from multiverse analyses in 2009–2021 https://doi.org/10.1101/2022.09.21.22280219 (medRvix)
doi: 10.1101/2022.09.21.22280219
World Health Organization (2022) Methods for estimating the excess mortality associated with the COVID-19 pandemic. https://cdn.who.int/media/docs/default-source/world-health-data-platform/covid-19-excessmortality/who_methods_for_estimating_the_excess_mortality_associated_with_the_covid-19_pandemic.pdf . Access date: 26 March 2023
Msemburi W, Karlinsky A, Knutson V et al (2022) The WHO estimates of excess mortality associated with the COVID-19 pandemic. Nature 613:130–137
doi: 10.1038/s41586-022-05522-2
pubmed: 36517599
pmcid: 9812776
Acciai F, Firebaugh G (2017) Why did life expectancy decline in the United States in 2015? A gender-specific analysis. Soc Sci Med 190:174–180
doi: 10.1016/j.socscimed.2017.08.004
pubmed: 28865253
pmcid: 5611857