In den Landkreisen als einen wichtigen Einflussfaktor bis Mitte April ausgemacht, dann verliert dieser Faktor an Bedeutung.

Wie erklären Sie sich, dass nach Ihren Daten die Infektion von wohlhabenden ländlichen Gebieten auf städtische Gebiete mit geringeren Einkommen überspringt?

Wir vermuten, dass zu Beginn der ersten Welle die höhere Mobilität in Gruppen mit höherem sozioökonomischem Status entscheidend für die Ausbreitung der Infektionen verantwortlich war. Nach Beginn der Maßnahmen zur Eindämmung der Pandemie konnten Gruppen mit höherem sozioökonomischem Status einer Infektion besser ausweichen, z. B. durch Arbeiten im Homeoffice. Geringverdiener arbeiten häufiger in Berufen, bei denen seltener auf die Arbeit im Homeoffice ausweichen können.

Und wie passt der bekannte zweite Ausbreitungsherd der ersten Welle in Nordrhein-Westfalen zu dem von Ihnen beobachteten Süd-Nord-Gefälle?

Hier liegt die Vermutung nahe, dass Karnevalssitzungen entscheidend für die Verbreitung verantwortlich waren. Karneval wird vorwiegend in katholischen Regionen gefeiert. In unseren Analysen haben wir den Anteil der Römisch-Katholischen Bevölkerung

Sie benötigen für Ihre Studie Daten über die Zahl der Infektionen und Hospitalisierungen. Wie schätzen Sie die Qualität epidemiologischer Daten in Deutschland ein? Unsere Studie beruht auf den Daten des Robert Koch-Institutes zu Covid-19 Infektionen und Sterblichkeit. Hospitalisierungsdaten wurden von uns nicht betrachtet. Die tatsächlichen Infektionsraten für Covid-19 sind nicht bekannt, da es asymptomatische Personen gibt, regionale Kriterien für die Zulassung zu Tests mit unterschiedlichen Testraten führen und die lokalen Gesundheitsämter dem RKI unterschiedliche Daten melden. Erschwerend kommt hinzu, dass die Daten des RKI nicht den Zeitpunkt der Infektion, sondern den Zeitpunkt der Diagnose angeben. Zudem fehlen Informationen über demografische und sozioökonomische Charakteristika