Vliv věku a věkových struktur na vývoj hodnot demografických a epidemiologických ukazatelů v průběhu pandemie COVID-19

Abstract

Vliv věku a věkových struktur na vývoj hodnot demografických a epidemiologických ukazatelů v průběhu pandemie COVID-19 Abstrakt Hlavním cílem práce je ukázat význam věku a věkových struktur při analýze průběhu pandemie COVID-19. Výsledky by měly poskytnout srovnání několika evropských států (Česka, Rakouska, Německa, Slovinska, Itálie a Španělska) mezi roky 2020 až 2022. Konkrétně je práce zaměřena na vliv věkových struktur na hodnoty souhrnných epidemiologických ukazatelů, na příspěvky věkových skupin ke změně naděje dožití a na změnu souhrnných ukazatelů závažnosti pandemie po zavedení očkování. K naplnění těchto cílů byla využita metoda přímé standardizace, metoda dekompozice změny naděje dožití podle Pollarda a metoda dekompozice rozdílu hrubých měr podle Kitagawy. Hlavním zdrojem pandemických dat byla databáze COVerAGE-DB, která obsahuje počty potvrzených případů onemocnění, zemřelých na COVID-19 a očkovaných osob tříděné podle pohlaví a věku. Výsledky analýz ukázaly významný vliv věkových struktur populace s potvrzenou nákazou na hodnoty souhrnných epidemiologických ukazatelů. Dále se ukázalo, že na poklesu naděje dožití při narození mezi roky 2019 a 2020 měly největší podíl věkové skupiny od 70 do 90 let. Klíčová slova: pandemie COVID-19, věk, věková struktura, standardizace, dekompozice

The influence of age and age structures on the values of demographic and epidemiological indicators during the COVID-19 pandemic Abstract The main goal of this work is to demonstrate the importance of age and age structures in the analysis of the course of the COVID-19 pandemic. The results should provide a comparison of several European countries (Czechia, Austria, Germany, Slovenia, Italy, and Spain) between 2020 and 2022. Specifically, the work is focused on the influence of age structures on the values of summary epidemiological indicators, on the contributions of age groups to changes in life expectancy and on the change in summary epidemiological indicators of the pandemic after the introduction of vaccination. To fulfil these goals, the method of direct standardization, the method of decomposition of the change in life expectancy according to Pollard and the method of decomposition of the difference of gross measures according to Kitagawa were used. The primary source of pandemic data was the COVerAGE-DB database, which contains the numbers of confirmed cases of the disease, deaths from COVID-19 and vaccinated persons, sorted by gender and age. The results of the analyses showed a significant influence of the age structure of the population with confirmed infection on the values of the summary...