Total and Excess Mortality

About

Dies ist ein kleines privates Projekt zur Visualisierung der Übersterblichkeit in mehreren Ländern, differenziert nach Altersgruppen und Geschlecht. Es soll ein erstes Modul für Datenjournalismus sein.
Ziel ist es, Daten nicht nur bereit zu stellen, sondern auch für Laien verständlich aufzubereiten, sodass mittel- und langfristige Trends erkennbar werden und die Ergebnisse verglichen werden können. Insbesondere Abweichungen vom Trend und deren Vergleich über mehrerer Jahre sollen möglich sein. Für das Verständnis der Daten folgt ein Abschnitt, der in kleinen Schritten erklärt, wie die einzelnen Diagramme entstehen, wie sie zu lesen sind und wo die Aussagekraft der Daten ihre Grenzen hat.

Grundsätzlich sind vier Arten von Diagrammen zu unterscheiden:
  1. Sterbezahlen pro Woche:
    Es werden die unveränderten Sterbezahlen zusammen mit einem langfristigen linearen Trend und einem zyklischen Trend dargestellt. Der zyklische Trend berücksichtigt saisonale Schwankungen der Sterbezahlen im Jahresverlauf.
  2. Kurzfristige Übersterblichkeit:
    Stellt die Übersterblichkeit pro Meldewoche, relativ zur zyklischen Trendlinie, dar.
  3. Übersterblichkeit im Jahresverlauf:
    Zeigt die kumulierte Übersterblichkeit pro Jahr. Grundlage sind nicht Kalenderjahre, sondern 52 aufeinanderfolgende Wochen, die mit einer festgelegten Kalenderwoche beginnen (siehe nächsten Absatz, Aufzählungspunkt 3).
  4. Langfristige Übersterblichkeit:
    Zeigt die kumulierte Übersterblichkeit über den gesamten Zeitraum.
Neben der Differenzierung nach Land, Geschlecht und Altersgruppe lassen sich noch folgende Parameter zur zeitlichen Eingrenzung festlegen:
  1. Beginn und Ende des dargestellten Zeitraums.
    Für die meisten Länder liegen Daten beginnend mit dem Jahr 2000 bis in die Gegenwart vor. Für manche Länder liegen nur Daten für weniger Jahre vor.
  2. Beginn und Ende des Zeitraums, der für die Darstellung des Trends herangezogen werden soll.
    Die Übersterblichkeit eines Jahres wird meist in Relation zu den 5 bis 10 vorhergehenden Jahren gesetzt. Das betrachtete Jahr wird in der Regel nicht in die Berechnung des Trends mit einbezogen.
  3. Die Kalenderwoche, mit der der Trend beginnen soll.
    Diese Auswahlmöglichkeit fehlte mir in allen mir bekannten interaktiven Anwendungen zur Übersterblichkeit. Die Möglichkeit zu haben, nicht nur Kalenderjahre zu betrachten, sondern z. B. auch Schuljahre, also beliebige Abschnitte über eine Dauer von 52 Wochen, war die ursprüngliche Motivation hinter diesem Projekt. Die Betrachtung von reinen Kalenderjahren erlaubt es nämlich oft nicht, die Auswirkungen einer Grippesaison zusammenhängend zu betrachten, da sie sich meist im Winter über die Grenze von zwei Kalenderjahren erstreckt. Betrachtet man statt dessen Ausschnitte von Kalenderwoche 32 bis Kalenderwoche 31 des darauffolgenden Jahres, so lässt sich dieser Zusammenhang herstellen.

Die Daten stammen aus der Human Mortality Database des Max Planck Instituts für Demografische Forschung, das in Kooperation mit verschiedenen Partnerinstituten Sterblichkeitsraten und Sterbetafeln (aus Bevölkerungsstatistik, Zensus- und Geburtenzählungen oder Bevölkerungsschätzungen) von 38 Ländern zusammenträgt und veröffentlicht.

Instructions
Ausgangspunkt für alle Diagramme sind die wöchentlichen Sterbezahlen eines Landes.

In diesem Beispiel ist ein Ausschnitt über die Jahre 2010 (ab Kalenderwoche 32) bis 2025 zu sehen. Zwei Dinge fallen auf:
  1. Das zyklische Auf und Ab im Winter und Sommer
  2. Der langfristige aufsteigende Trend
Ziel ist es, Abweichungen von diesem Trend zu erkennen. Dazu wird ein repräsentativer Ausschnitt der Daten genommen, um den Trend an diesem zu berechnen und sichtbar zu machen. Im diesem Beispiel soll dafür das Trendintervall über 7 Jahre von 2011 (ab Kalenderwoche 32) bis 2018 genomen werden. Als Trend über diesen Zeitraum ergibt sich die blaue Linie mit einer Steigung von 1,59% pro Jahr.
Neben dem langfristigen Trend wird auch der Trend der Jahreszyklen dargestellt. Die graue Linie, die genau diese saisonalen Schwankungen abbildet, wurde wie folgt ermittelt:
  1. Aus den 7 Jahren im Trendintervall wurde eine gemittelte Jahreskurve erstellt. Es wurden also die Sterbezahlen je Kalenderwoche addiert und durch die Anzahl der Jahre geteilt.
  2. Dieser mittlere Jahreszyklus wurde unter Berücksichtigung der langfristigen Trendlinie zu einer Ideallinie über den gesamten angezeigten Zeitraum verlängert.

An der grauen Linie lässt sich die aus dem Trendintervall bei linearer Fortschreibung zu erwartende Zahl der Todesfälle ablesen. Alles was über der grauen Linie liegt, entspricht nach dieser Definition einer Übersterblichkeit, alles was darunter liegt einer Untersterblichkeit.
Ein Klick auf diesen Button zeigt mit einer kleinen Animation die Entstehung der grauen Linie.

Vergleicht man die tatsächlichen Sterbezahlen mit der grauen Trendlinie, sieht man größere Abweichungen meist im Winter. Es gibt also Winter mit einer kurzzeitigen aber ausgeprägten Unter- bzw. Übersterblichkeit, während die Sommermonate meist nicht so stark von der Trendlinie abweichen.

Um die Über- bzw- Untersterblichkeit in Relation zur zu erwartenden Sterblichkeit setzen zu können, werden die lineare Trendlinie (blau) und die saisonale Trendlinie (grau) mit einem 10%-Intervall angezeigt. Übersteigt die schwarze Linie den grauen Bereich, liegt die Übersterblichkeit bei mehr als 10%. Die Anzeige der Intervalle kann oben in der Legende durch einen klick auf die Farbflächen deaktiviert werden.
Dieses Diagramm kann unten als "weekly deaths" ausgewählt werden.

Aus der Differenz zwischen schwarzer und grauer Linie des vorhergehenden Diagramms ergibt sich die relative Übersterblichkeit. In diesem Diagramm wird also dargestellt, wie weit die tatsächlichen Sterbezahlen über oder unter den zu erwartenden Sterbezahlen liegen.
Ein Klick auf den Button Transform to weekly deaths zeigt, wie sich dieses Diagramm aus dem vorherigen ergibt.
Der graue Bereich im Hintergrund stellt das 10%-Intervall der zu erwartenden Todesfälle dar. Überschreitet die schwarze Linie den grauen Bereich, gab es in dieser Woche über 10% mehr Todesfälle, als zu erwarten gewesen wären.
Dieses Diagramm kann unten als "weekly excess" ausgewählt werden.

Dieses Diagramm zeigt die kumulierte Übersterblichkeit pro Jahr, die sich aus dem vorherigen Diagramm ergibt. Jahre werden als 52 zusammenhängende Wochen beginnend mit Kalenderwoche 32 dargestellt. Einzelne Jahre können durch einen Klick auf die Farbflächen oben in der Legende ausgeblendet werden.
Dieses Diagramm kann unten als "cumulated excess over 52 weeks" ausgewählt werden.
Der voreingestellte Beginn bei KW 32 kann unten auf eine andere Kalenderwoche geändert werden.

Üblicherweise wird die Übersterblichkeit innerhalb eines Kalenderjahres betrachtet. Also beginnend mit KW 1. Da kurzzeitige Übersterblichkeit meist im Winter um den Jahreswechsel auftritt, lässt sich so der Einfluss einer Grippesaison nicht zusammenhängend erkennen. Außerdem kann man oft nach einer ausgeprägten Übersterblichkeit im Winter eine folgende Untersterblichkeit im Frühling und Sommer beobachten. Besonders dann, wenn die älteste Generation besonders betroffen war. Um diese Ereignisse zusammenhängend sehen zu können, bietet es sich an, das betrachtete 52-Wochen-Intervall im späten Sommer oder frühen Herbst beginnen zu lassen.

Der lineare Trend über mehrere Jahre funktioniert gut, solange eine gesamte Gesellschaft oder eine große Altersgruppe (15-64) betrachtet wird. In Altersgruppen über wenige Jahre (65-74 oder 75-84) kann die Altersstruktur auch schon innerhalb weniger Jahre von einem linearen Trend abweichen. Ein guter Indikator dafür ist das Diagramm "weekly relative number". Wenn dort ein paar aufeinanderfolgende Jahre eher oberhalb oder unterhalb der Nulllinie liegen und sich über den gesamten betrachteten Zeitraum ein erkennbarer Bogen ergibt, dann deutet das auf eine nicht-lineare Veränderung der Altersstruktur innerhalb dieser Gruppe hin. Wenn sich z.B. Boomer-Jahrgänge durch die Altersgruppe 65-74 bewegen, führt dies für ein paar Jahre zu einer erhöhten Todeszahl in dieser Altersgruppe.

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Time Interval
2010
2025
2011
2018
32
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