Skip to main page content
U.S. flag

An official website of the United States government

Dot gov

The .gov means it’s official.
Federal government websites often end in .gov or .mil. Before sharing sensitive information, make sure you’re on a federal government site.

Https

The site is secure.
The https:// ensures that you are connecting to the official website and that any information you provide is encrypted and transmitted securely.

Access keys NCBI Homepage MyNCBI Homepage Main Content Main Navigation
. 2022 Sep;65(9):853-862.
doi: 10.1007/s00103-022-03573-4. Epub 2022 Aug 3.

[Spatio-temporal distribution of COVID-19 in Cologne and associated socio-economic factors in the period from February 2020 to October 2021]

[Article in German]
Florian Neuhann  1   2   3 , Sebastian Ginzel  4 , Michael Buess  5 , Anna Wolff  5 , Sabine Kugler  4 , Günter Schlanstedt  6 , Annelene Kossow  5   7 , Johannes Nießen  5 , Stefan Rüping  4
Affiliations

[Spatio-temporal distribution of COVID-19 in Cologne and associated socio-economic factors in the period from February 2020 to October 2021]

[Article in German]
Florian Neuhann et al. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 2022 Sep.

Abstract
in English, German

Background and goals: Even in the early phase of the COVID-19 pandemic, which took a very different course globally, there were indications that socio-economic factors influenced the dynamics of disease spread, which from the second phase (September 2020) onwards particularly affected people with a lower socio-economic status. Such effects can also be seen within a large city. The present study visualizes and examines the spatio-temporal spread of all COVID-19 cases reported in Cologne, Germany (February 2020-October 2021) at district level and their possible association with socio-economic factors.

Methods: Pseudonymized data of all COVID-19 cases reported in Cologne were geo-coded and their distribution was mapped in an age-standardized way at district level over four periods and compared with the distribution of social factors. The possible influence of the selected factors was also examined in a regression analysis in a model with case growth rates.

Results: The small-scale local infection process changed during the pandemic. Neighborhoods with weaker socio-economic indices showed higher incidence over a large part of the pandemic course, with a positive correlation between poverty risk factors and age-standardized incidence. The strength of this correlation changed over time.

Conclusion: The timely observation and analysis of the local spread dynamics reveals the positive correlation of disadvantaging socio-economic factors on the incidence rate of COVID-19 at the level of a large city and can help steer local containment measures in a targeted manner.

Zusammenfassung: HINTERGRUND UND ZIELE: Schon in der frühen Phase der global sehr verschieden verlaufenden COVID-19-Pandemie zeigten sich Hinweise auf den Einfluss sozioökonomischer Faktoren auf die Ausbreitungsdynamik der Erkrankung, die vor allem ab der zweiten Phase (September 2020) Menschen mit geringerem sozioökonomischen Status stärker betraf. Solche Effekte können sich auch innerhalb einer Großstadt zeigen. Die vorliegende Studie visualisiert und untersucht die zeitlich-räumliche Verbreitung aller in Köln gemeldeten COVID-19-Fälle (Februar 2020–Oktober 2021) auf Stadtteilebene und deren mögliche Assoziation mit sozioökonomischen Faktoren.

Methoden: Pseudonymisierte Daten aller in Köln gemeldeten COVID-19-Fälle wurden geocodiert, deren Verteilung altersstandardisiert auf Stadtteilebene über 4 Zeiträume kartiert und mit der Verteilung von sozialen Faktoren verglichen. Der mögliche Einfluss der ausgewählten Faktoren wird zudem in einer Regressionsanalyse in einem Modell mit Fallzuwachsraten betrachtet.

Ergebnisse: Das kleinräumige lokale Infektionsgeschehen ändert sich im Pandemieverlauf. Stadtteile mit schwächeren sozioökonomischen Indizes weisen über einen großen Teil des pandemischen Verlaufs höhere Inzidenzzahlen auf, wobei eine positive Korrelation zwischen den Armutsrisikofaktoren und der altersstandardisierten Inzidenz besteht. Die Stärke dieser Korrelation ändert sich im zeitlichen Verlauf.

Schlussfolgerung: Die zeitnahe Beobachtung und Analyse der lokalen Ausbreitungsdynamik lassen auch auf der Ebene einer Großstadt die positive Korrelation von nachteiligen sozioökonomischen Faktoren auf die Inzidenzrate von COVID-19 erkennen und können dazu beitragen, lokale Eindämmungsmaßnahmen zielgerecht zu steuern.

Keywords: Local case distribution Cologne; Local containment; Poverty risk; Small scale distribution; Social inequity.

PubMed Disclaimer

Similar articles

See all similar articles

Cited by

References

    1. Cucinotta D, Vanelli M. WHO declares COVID-19 a pandemic. Acta Biomed. 2020;91:157–160. doi: 10.23750/abm.v91i1.9397. - DOI - PMC - PubMed
    1. Velavan TP, Meyer CG. The COVID-19 epidemic. Trop Med Int Health. 2020;25:278–280. doi: 10.1111/tmi.13383. - DOI - PMC - PubMed
    1. Müller O, Neuhann F, Razum O. Epidemiologie und Kontrollmaßnahmen bei COVID-19 [Epidemiology and control of COVID-19] Dtsch Med Wochenschr. 2020;145:670–674. doi: 10.1055/a-1162-1987. - DOI - PMC - PubMed
    1. https://covid19.who.int. Zugegriffen: 18. Mai 2022
    1. https://www.who.int/data/sets/global-excess-deaths-associated-with-covid.... Zugegriffen: 16. Mai 2022