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Impfbereitschaft mit einem COVID-19-Vakzin und Einflussfaktoren. Ergebnisse einer telefonischen Bevölkerungsbefragung

Authors:

Abstract

Background There are different findings on the acceptance of vaccinations against the Coronavirus disease COVID-19 in Germany. The willingness to vaccinate varies depending on the sample, measurement and survey period. Research Question The study aims to examine the willingness to be vaccinated with a COVID-19 vaccine using a random sample of the general population. The focus of the study is the description of the relationship between willingness to be vaccinated, perceived risk of the disease, subjective beliefs about vaccination side effects and trust in institutions as well as the influence of peer-groups. Material and methods The study is based on a telephone, one-topic population survey (n = 2,014) on willingness to be vaccinated (before the approval of a COVID-19 vaccine in Germany in November / December 2020). Results The willingness to vaccinate is about 67 % and increases with the proportion of friends and acquaintances who are willing to be vaccinated and have trust in the Robert Koch Institute; willingness is higher in members of a risk group and in case of the expectation of dangerous consequences of an infection or uncertainty about it. Experience with infection among the respondents or in peer-groups increases the willingness to vaccinate. Overestimating the likelihood of severe side effects of influenza vaccinations reduces the willingness to vaccinate against COVID-19. Findings of considerable overestimations of the frequency of serious vaccination side effects are striking. Discussion The overestimation of the frequency of serious adverse events associated with vaccination points first to an information deficit, second to widespread misinformation, and third to cognitive problems in interpreting relative frequencies. Implications for an information campaign are derived.
1
Impfbereitschaft mit einem COVID-19-Vakzin und Einflussfaktoren. Ergebnisse einer telefonischen
Bevölkerungsbefragung
Sonja Haug1, Rainer Schnell2, Karsten Weber1
1 Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST), Regensburg Center of Health
Sciences and Technology (RCHST), Ostbayerische Technische Hochschule OTH Regensburg,
Deutschland
2 Lehrstuhl für Empirische Sozialforschung, Universität Duisburg-Essen, Deutschland
Korrespondenzadresse:
Prof. Dr. Sonja Haug, Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST), Ostbayerische
Technische Hochschule OTH Regensburg, Seybothstr. 2, 92053 Regensburg, E-Mail: sonja.haug@oth-
regensburg.de
Originalbeitrag
Zusammenfassung
Hintergrund
In Deutschland liegen unterschiedliche Befunde zur Akzeptanz von Schutzimpfungen gegen COVID-19
vor. Die Impfbereitschaft schwankt je nach Stichprobe, Messung und Erhebungszeitraum.
Ziel der Arbeit (Fragestellung)
Ziel der Studie ist die Untersuchung der Impfbereitschaft mit einem COVID-19-Vakzin an einer
Zufallsstichprobe der Gesamtbevölkerung. Der Schwerpunkt der Studie liegt in der Beschreibung des
Zusammenhangs zwischen Impfbereitschaft, wahrgenommenen Risiken einer Erkrankung, den
subjektiven Überzeugungen zu Nebenwirkungen und dem Vertrauen in Institutionen sowie dem
Einfluss sozialer Bezugsgruppen.
Material und Methoden
Die Studie basiert auf einer telefonischen Ein-Themen-Bevölkerungsbefragung zur Impfbereitschaft
(n=2.014) vor der Zulassung eines COVID-19-Vakzins in Deutschland im November/Dezember 2020.
Ergebnisse
Die Impfbereitschaft liegt bei etwa 67 % und steigt mit dem Anteil der impfbereiten Freunde und
Bekannten und dem Vertrauen gegenüber dem Robert-Koch-Institut, bei Zugehörigkeit zu einer
Risikogruppe und der Erwartung gefährlicher Konsequenzen bei einer Erkrankung oder Unklarheit
darüber. Erfahrungen mit einer Infektion bei den Befragten oder in ihrer sozialen Bezugsgruppe
erhöhen die Impfbereitschaft. Eine Überschätzung der Wahrscheinlichkeit ernsthafter
Nebenwirkungen bei Grippeimpfungen senkt die Impfbereitschaft gegen COVID-19. Auffällig ist der
Befund einer erheblichen Überschätzung der Häufigkeit von ernsthaften Impfnebenwirkungen.
Diskussion
Die Überschätzung der Häufigkeit ernsthafter Nebenwirkungen bei Impfungen weist erstens auf ein
Informationsdefizit, zweitens auf weit verbreitete Fehlinformationen und drittens auf kognitive
Probleme bei der Interpretation relativer Häufigkeiten hin. Es werden Implikationen für eine
Informationskampagne abgeleitet.
Schlüsselwörter
COVID-19, Impfbereitschaft, Nebenwirkungen, Risikogruppe, soziale Bezugsgruppe
2
Willingness to be vaccinated with a COVID-19 vaccine and influencing factors. Results of a
CATI population survey
Abstract
Background
There are different findings on the acceptance of vaccinations against the Coronavirus disease COVID-
19 in Germany. The willingness to vaccinate varies depending on the sample, measurement and survey
period.
Research Question
The study aims to examine the willingness to be vaccinated with a COVID-19 vaccine using a random
sample of the general population. The focus of the study is the description of the relationship between
willingness to be vaccinated, perceived risk of the disease, subjective beliefs about vaccination side
effects and trust in institutions as well as the influence of peer-groups.
Material and methods
The study is based on a telephone, one-topic population survey (n = 2,014) on willingness to be
vaccinated (before the approval of a COVID-19 vaccine in Germany in November / December 2020).
Results
The willingness to vaccinate is about 67 % and increases with the proportion of friends and
acquaintances who are willing to be vaccinated and have trust in the Robert Koch Institute; willingness
is higher in members of a risk group and in case of the expectation of dangerous consequences of an
infection or uncertainty about it. Experience with infection among the respondents or in peer-groups
increases the willingness to vaccinate. Overestimating the likelihood of severe side effects of influenza
vaccinations reduces the willingness to vaccinate against COVID-19. Findings of considerable
overestimations of the frequency of serious vaccination side effects are striking.
Discussion
The overestimation of the frequency of serious adverse events associated with vaccination points first
to an information deficit, second to widespread misinformation, and third to cognitive problems in
interpreting relative frequencies. Implications for an information campaign are derived.
Keywords
COVID-19, willingness to vaccinate, side effects, population at risk, peer-group
3
Einleitung/Hintergrund
Nach der Zulassung des ersten Impfstoffs gegen SARS-CoV-2 am 21.12.2020 [1] startete in Deutschland
die COVID-19-Impfung am 27.12.2020. Ziel der vorliegenden Studie ist die Untersuchung der
Impfbereitschaft mit einem COVID-19-Vakzin an einer Zufallsstichprobe der Gesamtbevölkerung. Der
Schwerpunkt der Studie liegt in der Beschreibung des Zusammenhangs zwischen Impfbereitschaft,
wahrgenommenen Risiken der Erkrankung, den subjektiven Überzeugungen zu Nebenwirkungen und
dem Vertrauen in Institutionen sowie dem Einfluss sozialer Bezugsgruppen.
Stand der Forschung
Um die Impfbereitschaft zu erhöhen wird Evidenz über die Impfakzeptanz und deren Einflussfaktoren
benötigt [2]. Hierbei spielen Gründe sich impfen lassen zu wollen eine Rolle, darunter Vertrauen,
Verantwortungsgefühl für die Gemeinschaft bzw. Risikowahrnehmung [3].
Bisher liegen in Deutschland mehrere, aber in der Höhe unterschiedliche Befunde zur Akzeptanz von
COVID-19-Impfungen vor [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]. Die Impfbereitschaft schwankt je nach Stichprobe,
Messung und Erhebungszeitraum (Tab. 1).
Besonders hingewiesen werden soll auf das Problem von Online-Befragungen, wie z.B. die COSMO-
Erhebungen [6, 7, 8]. Online-Befragungen basieren fast nie auf Zufallsstichproben, sondern auf
selbstrekrutierten Befragten, die das Internet nutzen. Da etwa 21 % der Bevölkerung älter als 65 Jahre
sind (ca. 16,8 Mio.) und bei den über 70-Jährigen der Internetnutzungsanteil unter 50 % liegt [13],
können auf Basis von Online-Befragungen keine generalisierbaren Aussagen über die
Gesamtbevölkerung in Deutschland getroffen werden. Dies gilt in besonderem Ausmaß für Studien
zum Gesundheitsverhalten [14].
Aufgrund der methodischen Probleme der Websurveys und der eingeschränkten Berücksichtigung von
Kovariaten erschien die Durchführung einer eigenen Studie notwendig.
Methoden
Die Studie basiert auf einer von den Autorinnen und Autoren in Auftrag gegebenen Ein-Themen-
Bevölkerungsbefragung zur Impfbereitschaft. Der bundesweite telefonische Survey auf Basis einer
Zufallsstichprobe (Festnetz und Mobilfunk) fand zwischen dem 12.11.2020 und dem 10.12.2020 statt
(Abb. 1). Der standardisierte Fragebogen enthält 49 Fragen (durchschnittliche Dauer 25,34 Minuten).
Es liegen 2.014 realisierte Interviews vor (Kooperationsrate: 17 %). Die Altersspanne umfasst 18 bis 95
Jahre (Medianalter 52, Durchschnittsalter 50,1). 50,8 % der Befragten sind weiblich, 49 % männlich
und 0,1 % bezeichnen sich als divers.
Ergebnisse
Die folgende Analyse betrachtet die Impfbereitschaft, wobei nicht zwischen Impfskepsis oder
Impfgegnerschaft unterschieden wird [15].
Impfbereitschaft und Gründe
Die Impfbereitschaft liegt bei 67,3 %, wobei die größte Gruppe ja sicherantwortet (39,5 %) und
27,8 % eher ja. 32,7 % sind eher skeptisch (‚eher nein‘, 18,8 %) oder ablehnend (‚sicher nein‘, 13,9 %)
(Tab. 1 und 2). Die Impfbereitschaft liegt somit deutlich höher als in der zeitgleichen Welle der COSMO-
Studie, aber in ähnlicher Größenordnung der Telefonbefragungen SOEP-CoV und ARD
DeutschlandTrend (Tab. 1).
Bei Impfskepsis oder -ablehnung wurde nach Gründen gefragt. Genannt werden mit Abstand am
häufigsten befürchtete Nebenwirkungen (71,5 %, Tab. 2). Dieses Ergebnis bestätigt Befunde aus
Online-Umfragen [4, 8]. Mehr als ein Viertel ist überzeugt, dass das Corona-Virus nicht gefährlich für
sie sei (27 %).
4
3,2 % waren zum Erhebungszeitpunkt selbst infiziert, 12,1 % berichten über Infektionen in der Familie
und 17,6 % über Infizierte im Freundeskreis. 72% haben keine Erfahrungen mit Infektionen. Die
Impfbereitschaft ist signifikant höher, wenn jemand aus der Familie oder dem Freundeskreis infiziert
war (Tab. 3). Auch Personen, die selbst infiziert waren, weisen eine erhöhte Impfbereitschaft auf
(72,3 %).
Risikogruppen
Unter einer Risikogruppe werden besonders vulnerable Personen bzw. Personen mit Vorerkrankungen
verstanden. Nach Definition des Robert-Koch-Instituts [16] gehören dazu ältere Personen (ab etwa 50-
60 Jahren), Raucher, stark übergewichtige Menschen, Personen mit Vorerkrankungen (Herz-Kreislauf-
Erkrankungen, chronische Lungenerkrankungen, chronische Nieren- und Lebererkrankungen,
Diabetes, Krebserkrankung, geschwächtes Immunsystem). Entsprechend wäre eine höhere
Impfbereitschaft bei Personen zu vermuten, die einen persönlichen Nutzen der Impfung für sich
erwarten. Dies wären zum Beispiel ältere Menschen und Personen die sich zu einer Risikogruppe
zählen.
Begründet wird dies mit Hilfe der Theorie rationalen Handelns [17]. Der subjektiv erwartete Nutzen
einer Impfung ist höher bei Personen, die sich zu einer Risikogruppe zählen. Die Wahrscheinlichkeit,
dass die Impfung zu einem Nutzen führt, ist höher. Auch ist der Nutzen höher in dem Sinne, dass ein
größerer möglicher Schaden (ernsthafte Erkrankung) vermieden wird.
44,5 % zählen sich nach Selbsteinschätzung zu einer Risikogruppe1, 55,5 % nicht. Es zeigt sich, dass die
Impfbereitschaft bei Personen, die zu einer Risikogruppe gehören, mit 77,6 % um 18 % höher ist als
bei Personen, die sich nicht zur Risikogruppe zählen (59,2 %) (Tab. 3).
In Übereinstimmung mit der Erwartung steigt die Impfbereitschaft mit dem Alter. Das
Durchschnittsalter bei Impfbereiten liegt mit 52,3 signifikant höher als bei nicht Impfbereiten mit 47,0
(t-Test p<0,001). Der Alterseffekt ist bei multivariater Analyse jedoch nicht mehr signifikant (Tab. 4).
Die wenigsten Befragten schätzen die Wahrscheinlichkeit einer Infektion im nächsten halben Jahr als
ganz sicher oder ziemlich wahrscheinlich ein (zusammengefasst 11,3 %). Im Gegensatz dazu halten
etwa 11 % dies für keinesfalls wahrscheinlich, und knapp 40 % für nicht oder vielleicht wahrscheinlich.
Dies zeigt, dass sich die Mehrheit nicht als gefährdet einstuft.2
Am höchsten ist die Impfbereitschaft bei Personen, die meinen, dass sie sich ganz sicher infizieren
werden. 62,7 % wollen sich ganz sicher impfen lassen, 9,8 % eher ja (zusammengefasste
Impfbereitschaft 72,5 %). Allerdings gibt es auch unter dieser Gruppe einen Kern von 11,8 %
entschlossenen Impfverweigerern. Entsprechend ist die Impfbereitschaft bei Personen, die keinesfalls
mit einer Infektion rechnen, gering: ein Drittel will sich sicher nicht und weitere 12 % eher nicht impfen
lassen (Tab. 3).
Mehr als die Hälfte der Befragten kann die persönlichen Konsequenzen einer eigenen COVID-19-
Erkrankung schwer einschätzen (53,5 %). 8,2 % halten sie für extrem gefährlich, 21,6 % für
möglicherweise gefährlich für sich selbst (Summe 29,8%). Dies übersteigt den Anteil derjenigen, die
die potenziellen Konsequenzen als völlig oder weitgehend harmlos einschätzen (16,7 %).
1 Frageformulierung: Ärzte betrachten einige Bevölkerungsgruppen als besonders gefährdet bei einer
Erkrankung mit dem Corona-Virus. Dazu gehören ältere Personen, Raucher, stark übergewichtige Menschen und
Personen mit Vorerkrankungen, wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen, chronische Lungenerkrankungen, chronische
Nieren- oder Lebererkrankungen, Personen mit einem geschwächten Immunsystem, mit Krebserkrankung oder
Zuckerkrankheit. Würden Sie sich selbst zu einer dieser Gruppen zählen?Ja, Nein.
2 Die entsprechende Schätzung des Corona-Monitors des BfR liegt mit 28 % der sich als gefährdet
Betrachteten deutlich höher. Dies könnte durch die Komplexität der Frage bedingt sein („Wie sicher sind Sie sich,
dass Sie sich selbst vor einer Ansteckung mit dem neuartigen Coronavirus schützen können?“ (gar) nicht sicher
28 % (n=988)) [18].
5
Die Impfbereitschaft ist bei denjenigen, die die langfristigen Konsequenzen als völlig harmlos
betrachten, sehr gering. Die Hälfte will sich sicher nicht impfen lassen und knapp ein weiteres Drittel
eher nicht. Zusammengefasst liegt die Impfablehnung in dieser Gruppe bei 80,4 % (Tab. 3). Die höchste
Impfbereitschaft ist bei Personen festzustellen, die eine COVID-19-Erkrankung als möglicherweise
gefährlich einschätzen (84,5 %). Für jede der Gruppen zeigt sich bei einer binär logistischen Regression
(kategorial) ein signifikanter Effekt (Tab. 3).
Nebenwirkungen
Wie oben aufgeführt ist die Sorge um Nebenwirkungen ein häufiger Grund für Impfskepsis
bzw. -ablehnung im Fall des COVID-19-Vakzins. Dies entspricht dem Stand der Forschung. „Ein
wesentlicher Grund für die Ablehnung von Impfungen liegt in der Furcht vor Impfkomplikationen oder
Impfschäden“ [19].
Es wird angenommen, dass Impfskepsis mit einer subjektiv stark überhöhten Wahrnehmung der
Wahrscheinlichkeit von Nebenwirkungen einhergeht (Wissensdefizit). Die Erhebung zielte auf das
Wissen über die Auftretenswahrscheinlichkeit von Nebenwirkungen bei Grippeimpfungen ab.3 8,5 %
können keine Angaben zur erwarteten Nebenwirkungshäufigkeit machen (7,7 % weiß nichtund 0,8 %
keine Angabe). Der Mittelwert der von den Befragten geschätzten Häufigkeit ernster Nebenwirkungen
bei Grippeimpfungen liegt bei 26,6 % (Median 20 % (Abb. 2, n ungewichtet 1.886). Der Mittelwert in
der Gruppe der Impfbereiten liegt bei 22,1 %, bei Impfskepsis/-ablehnung bei 35,2 % (t-Test p<0,001).
Bei einer binär-logistischen Regression sinkt die Wahrscheinlichkeit, zur Gruppe der Impfbereiten zu
gehören, mit steigendem geschätzten Eintreten ernster Nebenwirkungen bei einer Grippeimpfung
(odds ratio 0,98, p<0,001).
Erwartungsgemäß sinkt bei einer Überschätzung der Wahrscheinlichkeit von Nebenwirkungen die
Impfbereitschaft. Umgekehrt erhöht korrektes Wissen über die Evidenz der Seltenheit von
Nebenwirkungen die Impfbereitschaft; dieses Wissen ist allerdings in der Bevölkerung kaum
festzustellen.
Vertrauen in das Robert-Koch-Institut
Das Vertrauen in Impfungen und das System, das diese bereitstellt, ist höher bei Personen, die Medizin,
Forschung, Pharmaindustrie, Politik und Medien vertrauen [20].
Die Bekanntheit des Robert-Koch-Instituts (RKI) ist sehr hoch, so gut wie alle kennen diese Einrichtung
inzwischen (0,4 % kenne ich nicht). Das RKI genießt ein sehr hohes Vertrauen, 47,5 % schätzen dieses
als sehr vertrauenswürdig ein. Zum Vergleich: Tageszeitungen und die öffentlich-rechtlichen Medien
werden etwas weniger vertrauenswürdig eingeschätzt; Personen, die in den Sozialen Medien oder auf
YouTube-Kanälen zu finden sind, werden von 48,3 % bzw. 46,5 % als gar nicht vertrauenswürdig
eingeschätzt. Auch die Fachkompetenz des RKI wird als eher hoch (45,5 %) oder sehr hoch (41,0 %)
eingeschätzt.
Personen, die das RKI für sehr vertrauenswürdig einschätzen, haben mit 80,4 % eine um 66,6 % höhere
Impfbereitschaft als Personen, die das RKI für gar nicht vertrauenswürdig halten (13,9 %). Es besteht
ein signifikanter Zusammenhang zwischen dem Vertrauen in das RKI und der Impfbereitschaft (Tab. 3).
Soziale Bezugsgruppen
Die Verbreitung von Informationen zur Impfgegnerschaft erfolgt in erheblichem Ausmaß über soziale
Beziehungsnetzwerke [21]. Wenn andere Personen der sozialen Bezugsgruppe Impfgegner sind, steigt
demnach auch die Wahrscheinlichkeit einer Impfgegnerschaft. Die eigene Einstellung und das
Verhalten orientieren sich dabei an bezugsgruppenbezogenen sozialen Normen.
3 Frageformulierung: „Was schätzen Sie, wie häufig treten ernste Nebenwirkungen bei Grippeimpfungen
auf? Bitte geben Sie einen Prozentsatz von 0 bis 100 an.“
6
Bei der Frage nach der Impfbereitschaft wurde nach Freunden und Bekannten gefragt. Insbesondere
bei Geschlossenheit und Homogenität von Beziehungsnetzwerken und bei nicht-hierarchischen
Beziehungen werden Meinungen verstärkt. Innerhalb von Freundschaftsnetzwerken sind eher
Gleichgesinnte anzutreffen.
64,7 % glauben, dass die Personen in ihrem Freundes- und näheren Bekanntenkreis sich mehrheitlich
impfen lassen würden (33,6 % mehr als die Hälfteund 31,1 % fast alle). Demgegenüber geben 10,2%
an, dass kaum jemand sich impfen lassen würde und ein Viertel sagt, weniger als die Hälfte der
Personen des sozialen Umfelds (ohne Familienangehörige).
Wie erwartet wollen Personen, die glauben, dass fast alle ihrer Freunde oder näheren Bekannten sich
impfen lassen würden, sich zu 67,8 % sicher auch impfen lassen und zu 22,7 % eher ja
(zusammengefasst 90,5 %) (Tab. 3). Ist hingegen kaum jemand aus der sozialen Bezugsgruppe
impfbereit, dann wollen sich die Befragten zu 46,9 % auch sicher nicht impfen lassen und zu 41,8 %
eher nicht (Impfablehnung 88,7 %).
Multivariate Analyse
Bei multivariater Analyse steigt die Impfbereitschaft mit dem Anteil der impfbereiten Freunde und
Bekannten und dem Vertrauen gegenüber dem Robert-Koch-Institut, bei Zugehörigkeit zu einer
Risikogruppe und der Erwartung gefährlicher Konsequenzen bei einer Erkrankung oder Unklarheit
darüber (Tab. 4). Eine Überschätzung der Wahrscheinlichkeit ernsthafter Nebenwirkungen bei
Grippeimpfungen senkt die Impfbereitschaft mit dem COVID-19-Vakzin. Erfahrungen mit einer
Infektion bei den Befragten oder in der sozialen Bezugsgruppe erhöhen die Impfbereitschaft. Das Alter
und die erwartete Infektionswahrscheinlichkeit haben unter Kontrolle der oben genannten Faktoren
keinen signifikanten Effekt.
Diskussion
Die Impfbereitschaft liegt stabil bei knapp zwei Drittel und ähnlich wie andere Telefonbefragungen mit
vierstufiger Messung, jedoch deutlich höher als bei der COSMO-Studie im gleichen Erhebungszeitraum
(Tab. 1). Wir führen den Unterschied auf die Erhebungsmethode und die dadurch resultierende
verzerrte Altersstruktur der Befragten bei Online-Studien zurück.
Die Befragten zeigen sich als rationale Akteure: Personen aus Risikogruppen sowie Personen, die die
Gefährlichkeit einer COVID-19-Erkrankung hoch einschätzen, haben eine hohe Impfbereitschaft.
Darüber hinaus erhöhen Erfahrungen mit einer Infektion, die Impfbereitschaft bei Personen in der
sozialen Bezugsgruppe und Vertrauen in das Robert-Koch-Institut die Impfbereitschaft.
Wahrscheinlichkeit von Nebenwirkungen bei Impfungen
Auffällig ist der oben gezeigte Befund zur Überschätzung der Häufigkeit ernsthafter Nebenwirkungen
bei Impfungen. Dies weist erstens auf ein Informationsdefizit, zweitens auf weit verbreitete
Fehlinformationen und drittens auf kognitive Probleme bei der Interpretation relativer Häufigkeiten
hin. Probleme beim Verständnis von Gesundheitsstatistiken sind bei Patientinnen und Patienten sowie
bei Ärztinnen und Ärzten weit verbreitet, resultierend überwiegend aus unvollständigen oder
intransparenten Informationen sowie Defiziten in der Interpretation quantitativer Informationen [22].
Es ist eher schwierig an quantitative Informationen zu Nebenwirkungen bei Grippeimpfungen zu
gelangen. Eine aktuelle Recherche zeigt: Das Informationsblatt des RKI zur Influenza-Impfung macht
dazu keine konkreten Angaben. Die Impfung ist gut verträglich. Es können kurzzeitig Schmerzen an
der Einstichstelle auftreten. Diese klingen für gewöhnlich nach ein bis zwei Tagen folgenlos ab.
Schwere und irreversible Nebenwirkungen (z. B. neurologische Erkrankungen) sind sehr selten.“ [23].
Zum Stand 23.12.2020 ließen sich auf der Webseite des RKI keine Informationen zur Sicherheit und zu
Nebenwirkungen in der Untersuchungs- und Vergleichsgruppe finden. Da es verschiedene
Grippeimpfstoffe gibt, wird auf die Fachinformation des jeweiligen Impfstoffes verwiesen. Gleiches gilt
für das Paul-Ehrlich-Institut, dessen Informationen sich an eine fachlich qualifizierte Zielgruppe richten.
7
Die Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung (BZgA) weist lediglich darauf hin, dass schwere
Nebenwirkungen bei Grippeimpfung sehr selten sind [24].
Im Fall der COVID-19-Impfung sind zum Stand 14.01.2021 auf der Webseite des Robert-Koch-Instituts
Informationen zur Sicherheit und zu Nebenwirkungen verfügbar, wobei diese für fachlich nicht
qualifizierte Personen schwer verständlich sind („lokale Reaktionen“, „systemische Reaktionen“,
„wenige transiente Fazialisparesen“) [25]. Das Bundesministerium für Gesundheit (BMG) verweist auf
die Zuständigkeit des Paul-Ehrlich-Instituts für die Sammlung von Hinweisen auf Nebenwirkungen. Das
Bundesinstitut für Risikobewertung informiert zur Corona-Infektion, nicht aber über die Sicherheit von
Impfungen [26].
Eine Recherche über die Suchmaschine www.google.de (07.01.2021) zeigt hingegen Seiten aus dem
Spektrum der Alternativmedizin unter den ersten Suchergebnissen, bspw. das „Zentrum der
Gesundheit“ mit Einträgen wie „Die Nebenwirkungen der Grippeimpfung sind nicht ohne[27] oder
„Zahlreiche Todesfälle nach Grippeimpfung“ [28].
Die Erschließung wissenschaftlicher Aussagen ist hingegen aufwändiger, da viele Studien nur in
englischer Sprache publiziert werden und ein Grundverständnis statistischer Aussagen sowie
medizinischer Fachbegriffe notwendig ist. Aus medizinischer Sicht wird das Risiko von Impfungen
bekanntlich als sehr gering eingestuft, wie die Übersicht von Meyer und Reiter zeigt, beispielsweise
sehr seltene Komplikationen bei Influenza-Impfungen [29] oder bei Impfungen gegen Masern, Mumps
und Röteln (MMR) [15]. In der Summe lässt sich der wissenschaftliche Erkenntnisstand mit Rottem und
Shoenfeld zusammenfassen: „Vaccinations are safe, but special attention should be taken in high-risk
individuals with anaphylactic reactions to foods, and in patients with autoimmune diseases.“ [30]. Die
Zahlen zum Risiko eines anaphylaktischen Schocks, die Smith benennt, sind eindeutig: „A review of 7.5
million administered vaccine doses from 1991 to 1997 identified only five cases of anaphylaxis for an
estimated 0.65 cases/1 million doses“ [31]. Die von Impfgegnern häufig aufgeführten Nebenwirkungen
anderer Impfungen lassen sich mit Ergebnissen systematischer wissenschaftlicher Studien ebenfalls
nicht belegen [32, 33, 34, 35, 36].
Implikationen
Die Bereitschaft zur Schutzimpfung gegen COVID-19 könnte sich erhöhen, wenn Freunde und Bekannte
sich impfen ließen (sozialer Diffusionseffekt), wenn Arbeitgeber dies fordern würden und wenn die
Seltenheit von Nebenwirkungen in der Bevölkerung korrekt wahrgenommen würde. In
Übereinstimmung mit vorherigen Studien [37, 7] unterstützen unsere Ergebnisse die Forderung nach
korrekter und vollständiger Information über Nebenwirkungen sowie Aufklärung über deren
Wahrscheinlichkeit. Für eine Informationskampagne werden folgende Empfehlungen gegeben:
Bundeseinheitliche, zentralisierte, transparente Information, die leicht im Internet auffindbar
sind.
Die Risikokommunikation sollte sich am Wissen der Zielgruppe orientieren, wobei ein weit
verbreitetes geringes Verständnis von Zahlen in der Bevölkerung berücksichtigt werden muss.
Das Framing beeinflusst die Risikowahrnehmung, so beispielsweise die Hervorhebung der
Sicherheit der Impfung anstelle der Komplikationen. Verzicht auf Formulierung von Risiken in
Prozent, z.B. „einer von Tausend“ anstelle von „0,1 %“. Um Wahrscheinlichkeiten unter 1 % zu
veranschaulichen bieten sich sogenannte Icon Arrays“ als einfach verständliche, grafische
Darstellungen an [38, 39].
Neben dem Ziel einer Wissens- und Einstellungsänderung in der Bevölkerung sind auch die
Einstellungen von (Haus-)Ärztinnen und Ärzten in den Fokus zu nehmen, da deren Einstellung
und hierbei insbesondere deren Einschätzung der Wichtigkeit von Impfungen von hoher
Bedeutung für die Durchimpfung ihrer Patientinnen und Patienten ist [40].
8
Limitationen
Die Impfbereitschaft ist im Wandel, ebenso wie das Infektionsgeschehen, die Risikoeinschätzung und
andere Einstellungen im Kontext der Corona-Pandemie. Die vorliegende Querschnittstudie bildet den
Stand vor dem Beginn der Impfkampagne in Deutschland ab. Es kann dennoch davon ausgegangen
werden, dass die Zusammenhänge zwischen den Variablen stabil bleiben. Eine detaillierte Analyse mit
weiteren Determinanten, z.B. Bildung [41], Verschwörungsüberzeugungen oder Einstellung zu Medizin
[20, 42, 43] ist Gegenstand laufender Bemühungen.
Danksagung
Wir bedanken uns bei den Mitgliedern des Regensburg Center of Health Sciences and Technology
(RCHST) für die Förderung und bei Amelie Altenbuchner, Anna Scharf und Katrin Schnell für
Unterstützung beim Pretest.
Förderung
Das Projekt wird gefördert durch das Bayerische Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst im
Rahmen des Regensburg Center of Health Sciences and Technology (RCHST) der Ostbayerischen
Technischen Hochschule (OTH) Regensburg.
Einhaltung ethischer Richtlinien
Interessenkonflikt
S. Haug, R. Schnell und K. Weber geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Die Befragung wurde von infas Institut für angewandte Sozialwissenschaft GmbH durchgeführt.
Literaturverzeichnis
1. Paul-Ehrlich-Institut (2020) COVID-19-Impfstoffe.
https://www.pei.de/DE/arzneimittel/impfstoffe/covid-19/covid-19-node.html Zugegriffen:
14. Januar 2021
2. Habersaat K B, Jackson C (2020) Akzeptanz und Nachfrage bezüglich Impfungen wie lassen
sie sich erhöhen? BundesgesundheitsblattGesundheitsforschung Gesundheitsschutz
63(1): 3239. https://doi.org/10.1007/s00103-019-03063-0
3. Betsch C, Schmid P, Korn L et al. (2019) Impfverhalten psychologisch erklären, messen und
verändern. BundesgesundheitsblattGesundheitsforschung Gesundheitsschutz 62(4):
400409. https://doi.org/10.1007/s00103-019-02900-6
4. Neumann-Böhme S, Varghese N E, Sabat I et al. (2020) Once we have it, will we use it? A
European survey on willingness to be vaccinated against COVID-19. The European journal of
health economics: HEPAC: health economics in prevention and care 21 (7): 977982.
https://doi.org/10.1007/s10198-020-01208-6
5. Kirsch P, Kube H, Zohlnhöfer R (2020) Die Akzeptanz der Maßnahmen zur Eindämmung der
Corona-Pandemie in der deutschen Bevölkerung Zusammenfassung erster Ergebnisse,
Universität Heidelberg, 17.07.2020. https://www.marsilius-kolleg.uni-
heidelberg.de/md/einrichtungen/mk/fellows/zohlnhofer__kube__kirsch.pdf Zugegriffen: 14.
Januar 2021
6. Betsch C, COSMO Konsortium (2020a): Ergebnisse aus dem COVID-19 Snapshot MOnitoring
COSMO: Die psychologische Lage. 26 Wellen KW 10-46, Stand 13.11.20, https://dfncloud.uni-
erfurt.de/s/sQiiZx3ird7n7zd#pdfviewer Zugegriffen: 14. Januar 2021
7. Betsch C, COSMO Konsortium (2020b): Ergebnisse aus dem COVID-19 Snapshot MOnitoring
COSMO: Die psychologische Lage. KW 10-50, Stand 11.12.2020. https://dfncloud.uni-
erfurt.de/s/bFxiPwR8dLfam2K#pdfviewer Zugegriffen: 14. Januar 2021
9
8. Betsch C, COSMO Konsortium (2021): Ergebnisse aus dem COVID-19 Snapshot MOnitoring
COSMO: Die psychologische Lage. 32 Wellen, KW 10-53, Stand 08.01.2021.
https://dfncloud.uni-erfurt.de/s/LTAPWD8DmXToBee#pdfviewer Zugegriffen: 14. Januar
2021
9. Infratest dimap (2020): ARD Deutschland Trend. Eine Studie zur politischen Stimmung im
Auftrag der ARD-Tagesthemen und der Tageszeitung DIE WELT, https://www.infratest-
dimap.de/fileadmin/user_upload/DT2011_Bericht.pdf Zugegriffen: 14. Januar 2021
10. Infratest dimap (2021): ARD Deutschland Trend. https://www.infratest-dimap.de/umfragen-
analysen/bundesweit/ard-deutschlandtrend/2021/januar/ Zugegriffen: 14. Januar 2021
11. Graeber D, Schmidt-Petri C, Schröder C (2020): Hohe Impfbereitschaft gegen Covid-19 in
Deutschland, Impfpflicht bleibt kontrovers. DIW, SOEPpapers 1103,
https://www.diw.de/documents/publikationen/73/diw_01.c.799477.de/diw_sp1103.pdf
Zugegriffen: 14. Januar 2021
12. Wissenschaft im Dialog gGmbH/Kantar (2020): Wissenschaftsbarometer 2020.
https://www.wissenschaft-im-
dialog.de/fileadmin/user_upload/Projekte/Wissenschaftsbarometer/Dokumente_20/WiD-
Wissenschaftsbarometer_2020_Broschuere_final.pdf Zugegriffen: 14. Januar 2021
13. Schnell R (2019) Survey-Interviews: Methoden standardisierter Befragungen (2. Auflage).
Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-531-19901-6
14. Schnell R, Noack M, Torregoza S (2017) Differences in General Health of Internet Users and
Non-users and Implications for the Use of Web Surveys. Survey Research Methods 11 (2):
105-123.
15. Meyer C, Reiter S (2004) Impfgegner und Impfskeptiker. Bundesgesundheitsblatt
Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 47, 11821188. https://doi.org/10.1007/s00103-
004-0953-x
16. Robert-Koch-Institut (2020e): Informationen und Hilfestellungen für Personen mit einem
höheren Risiko für einen schweren COVID-19-Krankheitsverlauf,
https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Risikogruppen.html
Zugegriffen: 14. Januar 2021
17. Opp K D (2018) Die Theorie rationalen Handelns. In Decker O (Hrsg.) Sozialpsychologie und
Sozialtheorie, Band 1 Zugänge, Springer, Wiesbaden, S 61-76
18. Bundesinstitut für Risikobewertung (2020b): BfR Corona Monitor, 17.-18.12. Dezember 2020.
https://www.bfr.bund.de/cm/343/201217-bfr-corona-monitor.pdf Zugegriffen: 14. Januar
2021
19. Hildt E, Ludwig M-S, Kuhn J (2019) Impfen neu denken: Ansatzpunkte und Perspektiven einer
modernen Impfstrategie. BundesgesundheitsblattGesundheitsforschung
Gesundheitsschutz 62(4): 383385. https://doi.org/10.1007/s00103-019-02925-x
20. Betsch C, Schmid P, Heinemeier D, Korn L, Holtmann C, Böhm R (2018) Beyond confidence:
Development of a measure assessing the 5C psychological antecedents of vaccination. PloS
one, 13 (12), e0208601. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0208601
21. Klärner A, Gamper M, Keim-Klärner S, et al. (2020). Soziale Netzwerke und gesundheitliche
Ungleichheiten eine neue Perspektive für die Forschung. In: Klärner A, Gamper M, Keim-
Klärner S et al. (Hrsg.). Soziale Netzwerke und gesundheitliche Ungleichheiten. Eine neue
Perspektive für die Forschung. Springer VS, Wiesbaden, S 1–30. https://doi.org/10.1007/978-
3-658-21659-7_1
22. Gaissmaier W, Gigerenzer G (2011) When Misinformed Patients Try to Make Informed Health
Decisions. In Gigerenzer G (Hrsg.) Strüngmann Forum reports. Better doctors, better
patients, better decisions: Envisioning health care 2020, MIT Press, Cambridge/ Mass. u.a., S
2943
10
23. Robert-Koch-Institut 2020: Faktenblatt zur Influenza-Impfung, 19.10.2020.
https://www.rki.de/DE/Content/Infekt/Impfen/Materialien/Faktenblaetter/Influenza.pdf
Zugegriffen: 14. Januar 2021
24. Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung (BZgA) (2020) Sicherheit und Wirksamkeit der
Grippeimpfung. https://www.impfen-info.de/fileadmin/impfen-
info.de/Downloads/Sicherheit_und_Wirksamkeit_der_Grippeimpfung.pdf Zugegriffen: 14.
Januar 2021
25. Robert-Koch-Institut (2021) COVID-19 und Impfen: Antworten auf häufig gestellte Fragen
(FAQ) Wirksamkeit und Sicherheit (Stand: 11.01.2021),
https://www.rki.de/SharedDocs/FAQ/COVID-Impfen/gesamt.html Zugegriffen: 14. Januar
2021
26. Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR) (2020) COVID-19/Corona,
https://www.bfr.bund.de/de/a-z_index/covid_19_corona-244541.html Zugegriffen: 14.
Januar 2021
27. Rehberg C (2021). Grippeimpfung: Die Nebenwirkungen. Zentrum der Gesundheit (2021):
aktualisiert 05 Januar 2021, https://www.zentrum-der-
gesundheit.de/artikel/impfungen/grippeimpfung-nebenwirkungen-ia Zugegriffen: 14. Januar
2021
28. Meier S (2021) Zahlreiche Todesfälle nach Grippe-Impfung, Zentrum der Gesundheit,
aktualisiert: 05.01.2021. https://www.zentrum-der-
gesundheit.de/artikel/impfungen/grippeimpfung-todesfaelle-ia Zugegriffen: 14. Januar 2021
29. Oberle D, Mentzer D, Rocha F. et al. (2019) Impfkomplikationen und der Umgang mit
Verdachtsfällen. BundesgesundheitsblattGesundheitsforschung Gesundheitsschutz
62(4): 450461 https://doi.org/10.1007/s00103-019-02913-1
30. Rottem M, Shoenfeld Y (2004) Vaccination and allergy. Current Opinion in Otolaryngology &
Head and Neck Surgery, 12(3): 223231.
https://doi.org/10.1097/01.moo.0000122312.13359.eb
31. Smith M (2015) Vaccine safety: Medical contraindications, myths, and risk communication.
Pediatrics in Review, 36(6), 227238. https://doi.org/10.1542/pir.36-6-227
32. Taylor B, Miller E, Farrington C P et al. (1999) Autism and measles, mumps, and rubella
vaccine: No epidemiological evidence for a causal association. Lancet, 353: 2026-2029.
33. DeStefano F, Thompson W W (2004) MMR vaccine and autism: An update of the scientific
evidence. Expert Review of Vaccines, 3(1), 1922. https://doi.org/10.1586/14760584.3.1.19
34. Taylor L E, Swerdfeger A L, Eslick G D (2014) Vaccines are not associated with autism: An
evidence-based meta-analysis of case-control and cohort studies. Vaccine, 32(29): 3623
3629. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2014.04.085
35. Jain A, Marshall J, Buikema A, Bancroft T, Kelly J P, Newschaffer C J (2015) Autism occurrence
by MMR vaccine status among US children with older siblings with and without autism.
JAMA, 313(15), 15341540. https://doi.org/10.1001/jama.2015.3077
36. Hviid A, Hansen J V, Frisch M, Melbye M (2019) Measles, mumps, rubella vaccination and
autism: A nationwide cohort study. Annals of Internal Medicine, 170(8): 513.
https://doi.org/10.7326/M18-2101
37. COSMO (2020): Sondererhebung zu Impfungen und Lockdown. https://projekte.uni-
erfurt.de/cosmo2020/web/summary/s1/ Zugegriffen: 14. Januar 2021
38. Spiegelhalter D (2017) Risk and Uncertainty Communication. Annual Review of Statistics and
Its Application, 4(1): 3160. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-010814-020148
11
39. McDowell M, Gigerenzer G, Wegwarth O, Rebitschek F G (2019) Effect of tabular and icon
fact box formats on comprehension of benefits and harms of prostate cancer screening: a
randomized trial. Medical Decision Making, 39(1): 41-56
40. Jungbauer-Gans M, Kriwy P (2003) Der Arzteinfluss auf die Durchimpfungsrate.
Gesundheitswesen, 65(7): 464470. https://doi.org/10.1055/s-2003-40806
41. Jungbauer-Gans M, Kriwy P (2004) Bildung und Gesundheitsvorsorge: Die Impfentscheidung.
In Diekmann A, Voss T (Hrsg.) Rational-Choice-Theorie in den Sozialwissenschaften:
Anwendungen und Probleme. Oldenbourg Verlag, München, S 331348
42. Lamberty P, Imhoff R (2018) Powerful Pharma and Its Marginalized Alternatives? Social
Psychology, 49(5): 255270. https://doi.org/10.1027/1864-9335/a000347
43. Shapiro G K, Holding A, Perez S, Amsel R, Rosberger Z (2016) Validation of the vaccine
conspiracy beliefs scale. Papillomavirus Research, 2: 167172.
https://doi.org/10.1016/j.pvr.2016.09.001
Abbildungslegenden
Abbildung 1: Neuinfektionen COVID-19 November/Dezember 2020 (Daten: Robert-Koch-Institut), Tag
der Zulassung des ersten Impfstoffes und Feldzeit Survey
Abbildung 2: Eintreten ernster Nebenwirkungen bei Grippeimpfungen (geschätzte Prozentzahl)
12
Abbildungen
Abbildung 1: Neuinfektionen COVID-19 November/Dezember 2020 (Daten: Robert-Koch-Institut), Tag
der Zulassung des ersten Impfstoffes und Feldzeit Survey
Abbildung 2: Eintreten ernster Nebenwirkungen bei Grippeimpfungen (geschätzte Prozentzahl)
13
Tabellen mit Tabellenüberschriften
Tabelle 1: Übersicht über Studien zur Impfbereitschaft mit COVID-19-Vakzin
Quelle
Datum
n
Operationalisierung und Ergebnis
Neumann-Böhme et
al. 2020 [4]
02.15.04.2020
7.664, je ca. 1.000
aus DNK, D, F, I, NL,
P, UK
Would you be willing to get vaccinated against the novel coronavirus?
April 2020: Impfbereitschaft 70 % ‚ja‘, 20 % ‚unsicher‘, 10 % ‚nein‘.
November 2020: Impfbereitschaft 57 % ‚ja‘, 24 % ‚unsicher‘, 19 % ‚nein‘
Kirsch/Kube/Zohlnh
öfer 2020 [5]
30.06.07.07.2020
1.351
Impfbereitschaft: 54,7 % (‚ziemlich‘ oder ‚sehr wahrscheinlich‘), 23,6 %
‚wenig‘ oder ‚überhaupt nicht wahrscheinlich‘, keine Information über
die fehlenden 21,7%
COSMO-Projekt
(Betsch/COSMO
2020a, 2020b, 2021)
[6, 7, 8]
Online-Befragung
Welle 1: 03.03.2020,
Welle 26: 11.12.2020,
Welle 27: 17.11.2020,
Welle 31/32: 22.-
23.12.2020 und 29.-
30.12.2020
973 (Welle 1), 985
(Welle 27), 1.007
(Welle 31/32)
Befragte sollten angeben ob Sie sich gegen COVID-19 impfen lassen
würden, wenn sie nächste Woche die Möglichkeit dazu hätten
Impfbereitschaft 14.04.2020: 79 % ‚würden sich (eher) impfen lassen‘,
Welle 26 48 %, Welle 27: 54 %, Welle 31/32: 57 %
ARD
DeutschlandTrend
(Infratest dimap
2020, Infratest
dimap 2021) [9, 10]
09.10.11.2020 /
07.01.2021
1.004
Weltweit wird derzeit an einem Impfstoff gegen das Coronavirus
geforscht. Angenommen, es gäbe einen neu entwickelten Impfstoff
gegen das Corona-Virus. Wären Sie grundsätzlich bereit, sich gegen
Corona impfen zu lassen?
November 2020: Impfbereitschaft 71 %: (37 % ‚auf jeden Fall‘ , 34 %
‚wahrscheinlich‘ ) Januar 2021: Impfbereitschaft 75 %: (54 % ‚auf jeden
Fall‘ , 21 % ‚wahrscheinlich‘ ), 23 % wahrscheinlich nicht/ auf gar
keinen Fall, 2 % keine Angabe/sind schon geimpft
SOEP-CoV Studie
(Graeber/Schmidt-
Petri/Schröder
2020) [11]
des Sozio-
ökonomischen
851 (Tranche
Impfmodul)
Nehmen wir an, dass ein Impfstoff gegen das neuartige Coronavirus
gefunden wird, der nachweislich keine nennenswerten
Nebenwirkungen hat. Würden Sie sich freiwillig damit impfen lassen?
Impfbereitschaft 70 % ‚ja‘ ; es steht nur nein zur Auswahl, d.h. 30 %
14
Wissenschaft im
Dialog
gGmbH/Kantar
(2020) [12]
3.9.11.2020
1.016
Wenn es im nächsten Jahr einen in Deutschland zugelassenen
Impfstoff gegen das Corona-Virus gäbe, wie wahrscheinlich wäre es,
dass Sie sich im nächsten Jahr impfen lassen?
Impfbereitschaft 55 % (37 % sehr wahrscheinlich, 18 % eher
wahrscheinlich), 15 % vielleicht, Ablehnung: 29 % (10% eher
unwahrscheinlich, 19% sehr unwahrscheinlich), 1% weiß nicht/kA
Haug/Schnell/
Weber 2020
12.11.10.12.2020
2.014
Wenn ein Impfstoff gegen das Corona-Virus in Deutschland zugelassen
wird: Würden Sie sich impfen lassen?
Impfbereitschaft 67,3 % (39,5 % ‚ja sicher‘, 27,8 % ‚eher ja‘) 32,7 %
skeptisch/ablehnend (18,8 % ‚eher nein‘, 13,9 % ‚sicher nein‘).
Ausgeschlossen: 2,1 %‚weiß nicht‘ , 0,1 % keine Angabe
15
Tabelle 2: Impfbereitschaft, Gründe gegen Impfung und Umstände für Impfung
Wenn ein Impfstoff gegen das Corona-
Virus in Deutschland zugelassen wird: Würden Sie sich
impfen lassen?
Prozent
Sicher nicht
13,9
Eher nein
18,8
Eher ja
27,8
Ja sicher
39,5
n (ungewichtet)
1.980
Impfskepsis/Impfablehnung
32,7
Impfbereitschaft
67,3
Warum würden Sie sich nicht impfen lassen?
Prozent
Weil meine Religion es verbietet.
0,3
Weiß nicht
3,4
Keine Angabe
5,8
Weil ich nur an Naturheilkunde glaube.
6,1
Weil ich Angst vor Spritzen haben.
9,5
Weil ich gegen Impfungen aller Art bin.
12,5
Weil ich nicht glaube, dass das Corona-Virus gefährlich für mich ist.
27
Weil ich Nebenwirkungen befürchte.
71,5
n (ungewichtet)
501
Unter welchen Umständen würden Sie sich impfen lassen?
Prozent
Weiß nicht
2,4
Keine Angabe
3,3
Unter gar keinen Umständen.
16,4
Wenn sich alle in meinem Freundschafts- und Bekanntenkreis impfen lassen würden.
16,8
Wenn es eine Schluckimpfung wäre.
19,4
Wenn mein Arbeitgeber es verlangen würde.
26
Wenn es gesetzlich vorgeschrieben wäre.
37,8
Wenn die Impfung zuverlässig vor einer Corona-Infektion schützt.
42,1
Wenn das Risiko von Nebenwirkungen nicht größer als bei einer Grippeschutzimpfung wäre.
45,1
n (ungewichtet)
535
16
Tabelle 3: Bivariate Zusammenhänge mit der Impfbereitschaft
Faktoren
Impfbereitschaft
Binär logistische
Regression
n (un-
gew.)
Kategorien
eher nein/
sicher nein
ja sicher/
eher ja
p
odds
ratio
Infektion mit COVID-
19
1.980
selbst
27,7%
72,3%
0,372
1,287
in Familie
24,2%
75,8%
0,003
1,615
im Freundeskreis
28,3%
71,7%
0,048
1,293
niemand
35,7%
64,3%
0,000
0,600
Teil der Risikogruppe
(Selbsteinschätzung)
1.976
Ja
22,4%
77,6%
Referenzkategorie
Nein
40,8%
59,2%
0,000
0,420
Schätzung d.
Wahrscheinlichkeit,
sich in den
kommenden 6
Monaten mit C-V zu
infizieren
1.946
Keinesfalls
54,8%
45,2%
0,001
0,302
Wahrscheinlich
nicht
29,6%
70,4%
0,672
0,871
Vielleicht
28,6%
71,4%
0,790
0,917
Ziemlich
wahrscheinlich
37,9%
62,1%
0,146
0,598
Ganz sicher
27,5%
72,5%
Referenzkategorie
langfristige
Konsequenzen einer
Erkrankung mit C-V:
Eine Erkrankung wäre
für mich…
1.966
völlig harmlos
80,4%
19,6%
0,000
0,074
weitgehend
harmlos
44,7%
55,3%
0,000
0,381
schwer
einzuschätzen
34,0%
66,0%
0,011
0,597
möglicherweise
gefährlich
15,5%
84,5%
0,025
1,692
extrem gefährlich
23,7%
76,3%
Referenzkategorie
Vertrauenswürdigkeit
RKI
1.970
gar nicht
vertrauenswürdig
86,1%
13,9%
0,000
0,038
eher nicht
vertrauenswürdig
55,8%
44,2%
0,000
0,194
eher
vertrauenswürdig
36,4%
63,6%
0,000
0,425
sehr
vertrauenswürdig
19,6%
80,4%
Referenzkategorie
Glauben Sie, die
meisten Ihrer
Freunde/näheren
Bekannten würden
sich impfen lassen?
1.895
Kaum jemand
28,2%
1,8%
0,000
0,013
Weniger als die
Hälfte
42,5%
16,4%
0,000
0,084
Mehr als die
Hälfte
20,3%
40,1%
0,000
0,430
Fast alle
9,0%
41,8%
Referenzkategorie
17
Tabelle 4: Determinanten Impfbereitschaft (multivariate binär logistische Regression (Ja sicher/eher
ja, Referenzkategorie eher nein/sicher nein)
Binär logistische
Regression
Faktoren
Kategorien
p
odds ratio
Infektion mit COVID-19
selbst
0,220
0,581
in Familie
0,210
0,625
im Freundeskreis
0,000
0,201
niemand
0,000
0,194
Teil der Risikogruppe (Selbsteinschätzung)
Ja
Referenzkategorie
Nein
0,000
0,471
Alter
0,411
0,996
Schätzung d. Wahrscheinlichkeit, sich in den
kommenden 6 Monaten mit C-V zu infizieren
Keinesfalls
0,862
1,101
Wahrscheinlich nicht
0,927
0,955
Vielleicht
0,864
0,918
Ziemlich wahrscheinlich
0,886
0,926
Ganz sicher
Referenzkategorie
langfristige Konsequenzen einer Erkrankung
mit C-V: Eine Erkrankung wäre für mich…
völlig harmlos
0,062
0,423
weitgehend harmlos
0,041
2,033
schwer einzuschätzen
0,004
2,281
möglicherweise gefährlich
0,000
4,677
extrem gefährlich
Referenzkategorie
Eintreten ernster Nebenwirkungen bei
Grippeimpfungen (Schätzung Prozentsatz)
0,000
0,986
Vertrauenswürdigkeit RKI
gar nicht vertrauenswürdig
0,001
0,243
eher nicht
vertrauenswürdig
0,000
0,297
eher vertrauenswürdig
0,003
0,617
sehr vertrauenswürdig
Referenzkategorie
Glauben Sie, die meisten Ihrer
Freunde/näheren Bekannten würden sich
impfen lassen?
Kaum jemand
0,000
0,009
Weniger als die Hälfte
0,000
0,051
Mehr als die Hälfte
0,000
0,268
Fast alle
Referenzkategorie
n (gewichtet/ungewichtet)
1.735
Cox & Snell R-Quadrat
0,389
Nagelkerkes R-Quadrat
0,544
... Vaccinations are a crucial tool in controlling the current pandemic. In view of this it is all the more remarkable that, in the fourth quarter of 2020, the willingness of the population to be vaccinated against COVID-19 varied between 55%-71% (representative telephone surveys) and 48%-57% (online surveys) (1). The psychological factors that have a positive influence on vaccine uptake include trust in vaccination, whereas weighing up risks and benefits ("calculation"; "weighing up" in the following article) has a negative effect (2). ...
Article
Zusammenfassung Impfungen werden in Medizin, Gesellschaft und Politik schon immer kontrovers diskutiert und sind ein Thema, das die Gemüter erhitzt. Auch innerhalb der homöopathisch arbeitenden Ärzteschaft gab es in den letzten 200 Jahren verschiedene Strömungen und Entwicklungen. 90% der Impfungen werden von niedergelassenen Ärzten durchgeführt, diese sind daher zur Aufklärung und Beratung der Patienten verpflichtet. Als Leitlinien und zur Orientierung bei Impffragen stehen aktuelle Empfehlungen der jeweiligen Gesundheitsministerien zur Verfügung. Bestimmte homöopathische Arzneien genießen den Status, als besonders für Impffolgen geeignet zu sein.
Chapter
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Ein zentrales Thema von Sozialepidemiologie und Gesundheitssoziologie ist der empirish gut nachgewiesene Zusammenhang zwischen sozialen Ungleichheiten und Gesundheit. Eine umfassende und interdisziplinär anschlussfähige Erklärung der Ursachen dieses Zusammenhanges liegt derzeit jedoch noch nicht vor. In diesem Beitrag lenken wir die Aufmerksamkeit auf die Gesamtheit der persönlichen Beziehungsgeflechte, ihre Strukturen und die zugrunde liegenden Wirkmechanismen und fragen, welchen Erklärungsbeitrag die soziale Netzwerkanalyse (SNA) liefern kann. Wir stellen ein integratives Modell sozialer und gesundheitlicher Ungleichheiten sowie der vermittelnden Netzwerkmechanismen zur Diskussion.
Article
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Background Monitoring the reasons why a considerable number of people do not receive recommended vaccinations allows identification of important trends over time, and designing and evaluating strategies to address vaccine hesitancy and increase vaccine uptake. Existing validated measures assessing vaccine hesitancy focus primarily on confidence in vaccines and the system that delivers them. However, empirical and theoretical work has stated that complacency (not perceiving diseases as high risk), constraints (structural and psychological barriers), calculation (engagement in extensive information searching), and aspects pertaining to collective responsibility (willingness to protect others) also play a role in explaining vaccination behavior. The objective was therefore to develop a validated measure of these 5C psychological antecedents of vaccination. Methods and findings Three cross-sectional studies were conducted. Study 1 uses factor analysis to develop an initial scale and assesses the sub-scales’ convergent, discriminant, and concurrent validity (N = 1,445, two German convenience-samples). In Study 2, a sample representative regarding age and gender for the German population (N = 1,003) completed the measure for vaccination in general and for specific vaccinations to assess the potential need for a vaccine-specific wording of items. Study 3 compared the novel scale’s performance with six existing measures of vaccine hesitancy (N = 350, US convenience-sample). As an outcome, a long (15-item) and short (5-item) 5C scale were developed as reliable and valid indicators of confidence, complacency, constraints, calculation, and collective responsibility. The 5C sub-scales correlated with relevant psychological concepts, such as attitude (confidence), perceived personal health status and invulnerability (complacency), self-control (constraints), preference for deliberation (calculation), and communal orientation (collective responsibility), among others. The new scale provided similar results when formulated in a general vs. vaccine-specific way (Study 2). In a comparison of seven measures the 5C scale was constantly among the scales that explained the highest amounts of variance in analyses predicting single vaccinations (between 20% and 40%; Study 3). The present studies are limited to the concurrent validity of the scales. Conclusions The 5C scale provides a novel tool to monitor psychological antecedents of vaccination and facilitates diagnosis, intervention design and evaluation. Its short version is suitable for field settings and regular global monitoring of relevant antecedents of vaccination.
Article
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Impfungen zählen zu den sichersten und effektivsten Methoden, Infektionen und daraus resultierende schwerwiegende Folgeerkrankungen und Todesfälle auf individueller wie gesellschaftlicher Ebene zu kontrollieren und zu verhindern. Dennoch entscheiden sich einige Menschen gegen Impfungen und es kommt immer wieder zu Ausbrüchen impfpräventabler Erkrankungen. Um gemeinsame Eliminationsziele sowie optimalen individuellen Schutz zu erreichen, ist es notwendig, die Gründe des (Nicht-)Impfens zu identifizieren. Das 5C Modell beschreibt fünf wesentliche psychologische Gründe (Antezedenzien) der Impfentscheidung: Confidence (Vertrauen), Complacency (Risikowahrnehmung), Constraints (Barrieren in der Ausführung), Calculation (Ausmaß der Informationssuche) und Collective Responsibility (Verantwortungsgefühl für die Gemeinschaft). Dieser Beitrag zeigt auf, wie diese Gründe, die zu einer Impfung oder Nicht- Impfung führen können, auf individueller Ebene gemessen werden und darauf basierend Interventionen entwickelt und evaluiert werden können. Für Deutschland zeigt sich, dass insbesondere strukturelle Veränderungen, die Impfen einfach(er) machen, in Betracht gezogen werden müssen und nicht nur auf impfkritische Eltern fokussiert werden sollte.
Article
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Only little is known about the underpinning psychological processes that determine medical choices. Across four studies, we establish that conspiracy mentality predicts a preference for alternative over biomedical therapies. Study 1a (N = 392) and 1b (N = 204) provide correlational support, Study 2 (N = 185) experimentally tested the role of power: People who endorsed a conspiracy mentality perceived a drug more positively if its approval was supported by a powerless (vs. powerful) agent. Study 3 (N = 239) again showed a moderating effect of power and conspiracy mentality on drug evaluation by comparing analytic versus holistic approaches. These findings point to the consequences of conspiracy mentality for health behavior and prevention programs.
Book
Dieses Lehrbuch gibt detaillierte Hinweise für die Durchführung standardisierter Befragungen, vor allem der allgemeinen Bevölkerung. Es behandelt Probleme der Frageformulierung und des Antwortverhaltens sowie insbesondere der Fragebogenkonstruktion und der Durchführung von Pretests. Für alle Formen standardisierter Interviews (schriftlich, mündlich, telefonisch, per Internet) werden die jeweiligen Besonderheiten der Befragungsinstrumente, der Stichprobenverfahren und der Durchführung praxisnah erläutert. Hierbei werden vor allem Nonresponse-Probleme ausführlich diskutiert und Möglichkeiten zu ihrer Vermeidung aufgezeigt. Im deutschen Sprachraum ist dieses Lehrbuch die einzige Darstellung des Forschungsstandes zu allen Bereichen der Survey-Methodologie. Für Studierende und Forschende, die Surveymethoden anwenden oder weiterentwickeln, ist dieses Buch eine unverzichtbare Arbeitsgrundlage. Für die zweite Auflage wurden alle empirischen Ergebnisse dem neuesten Stand der Forschung entsprechend aktualisiert. Die veränderte Datenschutzgesetzgebung wurde ebenso berücksichtigt wie neuere Feldmanagementprozeduren. Entsprechend gibt es neue Abschnitte über adaptive Designs, die Verbindung administrativer Daten mit Befragungsergebnissen und zum Nonresponse. Das Kapitel über Internetsurveys wurde um eine ausführliche Darstellung von Selektionseffekten erweitert. Zahlreiche Beispiele wurden gegen neue Anwendungen ausgetauscht und die gesamte Literatur aktualisiert. Insgesamt wurde das Buch um mehr als 30 Seiten erweitert. Der Autor: Prof. Dr. Rainer Schnell ist Inhaber des Lehrstuhls für Empirische Sozialforschung an der Universität Duisburg-Essen. Zuvor war er unter anderem Direktor des Centre for Comparative Surveys an der City University London sowie langjähriger Herausgeber der Zeitschrift Survey Research Methods der European Association for Survey Research.
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Background: The hypothesized link between the measles, mumps, rubella (MMR) vaccine and autism continues to cause concern and challenge vaccine uptake. Objective: To evaluate whether the MMR vaccine increases the risk for autism in children, subgroups of children, or time periods after vaccination. Design: Nationwide cohort study. Setting: Denmark. Participants: 657 461 children born in Denmark from 1999 through 31 December 2010, with follow-up from 1 year of age and through 31 August 2013. Measurements: Danish population registries were used to link information on MMR vaccination, autism diagnoses, other childhood vaccines, sibling history of autism, and autism risk factors to children in the cohort. Survival analysis of the time to autism diagnosis with Cox proportional hazards regression was used to estimate hazard ratios of autism according to MMR vaccination status, with adjustment for age, birth year, sex, other childhood vaccines, sibling history of autism, and autism risk factors (based on a disease risk score). Results: During 5 025 754 person-years of follow-up, 6517 children were diagnosed with autism (incidence rate, 129.7 per 100,000 person-years). Comparing MMR-vaccinated with MMR-unvaccinated children yielded a fully adjusted autism hazard ratio of 0.93 (95% CI, 0.85 to 1.02). Similarly, no increased risk for autism after MMR vaccination was consistently observed in subgroups of children defined according to sibling history of autism, autism risk factors (based on a disease risk score) or other childhood vaccinations, or during specified time periods after vaccination. Limitation: No individual medical chart review was performed. Conclusion: The study strongly supports that MMR vaccination does not increase the risk for autism, does not trigger autism in susceptible children, and is not associated with clustering of autism cases after vaccination. It adds to previous studies through significant additional statistical power and by addressing hypotheses of susceptible subgroups and clustering of cases. Primary funding source: Novo Nordisk Foundation and Danish Ministry of Health.
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In allen entwickelten Ländern besteht heute die Möglichkeit, sich vor impfpräventablen Infektionskrankheiten zu schützen. Aber nicht alle Menschen nehmen diese Option in Anspruch. Gerade in hoch entwickelten Ländern macht sich ein Trend zur „vaccination hesitancy“ bemerkbar, d. h. zur Zögerlichkeit, sich selbst oder seine Kinder impfen zu lassen. Die Gründe dafür sind vielfältig; der wichtigste Grund aber ist die Furcht vor Impfkomplikationen, v. a. solchen mit bleibendem Schaden oder tödlichem Ausgang.
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Background: Fact boxes employ evidence-based guidelines on risk communication to present benefits and harms of health interventions in a balanced and transparent format. However, little is known about their short- and long-term efficacy and whether designing fact boxes to present multiple outcomes with icon arrays would increase their efficacy. Method: In study 1, 120 men (30-75 y) completed a lab study. Participants were randomly assigned to 1 of 3 fact box formats on prostate cancer screening: a tabular fact box with numbers, a fact box with numbers and icon array, and a fact box with numbers, separate icon arrays, and text to describe each benefit and harm. Comprehension of information (while materials were present) and short-term knowledge recall were assessed. Study 2 recruited an online sample of 244 German men (40-75 y). Participants were randomly assigned to 1 of the 3 fact box formats or widely distributed health information, and knowledge was assessed at baseline, shortly after presentation, and at 6-mo follow-up, along with comprehension while materials were present. Results: In both studies, comprehension and knowledge-recall scores were similar when comparing tabular and icon fact boxes. In the 6-mo follow-up, this positive effect on knowledge recall disappeared. Fact boxes increased knowledge relative to baseline but did not affect decision intentions or perceptions of having complete information to make decisions. Conclusions: This study shows that fact boxes with and without icon arrays are equally effective at improving comprehension and knowledge recall over the short-term and are simple formats that can improve on current health information. Specifically, if fact boxes are used at the time or immediately before a decision is made, they promote informed decisions about prostate cancer screening.