Både internasjonalt og i Norge har man sett at covid-19-pandemien rammer skjevt. I en stor studie av sosioøkonomiske faktorer hos over en million tilfeller i USA fant man at lav utdanning og afroamerikansk bakgrunn var sterkt assosiert med både smitte, alvorligere forløp og dødsfall som følge av sykdommen (1).
Innvandrere er overrepresentert i smittestatistikken i hele Skandinavia (2). I Norge har 36 % av bekreftede covid-19-tilfeller vært innvandrere født i utlandet av utenlandske foreldre, selv om de bare representerer 15 % av befolkningen (3). De vanligste teoriene for uforholdsmessigheten mellom grupper inkluderer forskjeller i somatisk sykdomsbyrde, levekår og reell mulighet til sosial distansering, f.eks. fordi mange er i serviceyrker eller bor trangt og tett sammen. Sosioøkonomiske ressurser henger imidlertid også tett sammen med innvandrerstatus og etnisk bakgrunn.
Oslo er en by med store forskjeller. Tendensen er at bydelene med lavere sosioøkonomisk status er mer trangbodd og har høyere innvandrerandel (4). Disse har også betydelig høyere smitterater (5). Formålet med denne studien var å analysere sammenhengen mellom sosiodemografiske faktorer og smitterater i Oslos bydeler.
Materiale og metode
Den 3.12.2020 ble sosiodemografiske data hentet fra Oslo kommunes statistikkbank, som igjen henter data fra Statistisk sentralbyrå (4). Opplysninger om kumulativt antall registrerte tilfeller av SARS-CoV-2 bekreftet med polymerasekjedereaksjonstest (PCR) per 3.12.2020 ble hentet fra Helseetaten i Oslo kommune (5).
I analysene fulgte vi de samme definisjonene som var angitt i statistikkbanken (4). Innvandrere var definert som andelen født i utlandet av utenlandske foreldre (tidligere kalt førstegenerasjonsinnvandrere) eller norskfødte med to foreldre født i utlandet (tidligere kalt annengenerasjonsinnvandrere). Trangbodde var definert som andelen personer fra husholdninger med over én person per rom eller mindre enn 20 kvadratmeter per person. Flerfamiliehusholdninger var definert som andelen husholdninger hvor personene i husholdningen tilhører to eller flere familier. Lav utdanning var andelen 21–29-åringer som ikke hadde fullført videregående skole. Ikke-sysselsatte var andelen personer 30–59 år som ikke hadde registrert arbeidstilknytning. Gjennomsnittsinntekt var beregnet ut fra bruttoinntekten per person over 16 år.
Vi laget to komposittvariabler. Sosioøkonomisk status ble definert som et konstruert formativt mål ved å omgjøre variablene utdanning, inntekt og sysselsetting til samme skala (0 til 1) og ta et likt vektet gjennomsnitt av disse (6). Tilsvarende slo vi sammen andel trangbodde og flerfamiliehusholdninger til et mål vi kalte husstandstetthet.
Vi undersøkte først bivariate korrelasjoner for alle variabler i tre av statistikkbankens underkategorier: befolkning, boforhold og levekårsindikatorer med registrerte tilfeller av SARS-CoV-2-smitte. Til de videre analysene valgte vi ut variabler som hadde signifikant korrelasjon med smitte, med p < 0,01 (alene eller som del av en komposittvariabel). Deretter beregnet vi Pearsons korrelasjonskoeffisient mellom disse variablene. Vi brukte så lineær regresjonsanalyse med smitterater i bydelene som avhengig variabel og de to komposittvariablene og innvandrerandel som uavhengige variabler, hver for seg og deretter samtidig i en multijustert analyse. Det ble vektet for antall personer i bydelene. Antakelse om normalfordeling ble sjekket ved hjelp av histogram over residualplott. Analysene ble gjort med SPSS versjon 27.
Alle dataene er åpent tilgjengelige og inneholder ikke personopplysninger. Det var derfor ikke nødvendig å innhente tillatelser.
Resultater
Til sammen var det ca. 688 000 innbyggere i de 15 bydelene i Oslo. De fire bydelene i Groruddalen og Søndre Nordstrand hadde mest påvist smitte, 2 086–2 623 tilfeller per 100 000 innbyggere. Samtidig hadde disse høyest innvandrerandel (44–59 %) og høyest andel trangbodde (15–17 %). De tre bydelene i vest, Ullern, Nordre Aker og Vestre Aker, samt bydel Nordstrand hadde betydelig lavere smitterater, 893–1 161 påviste tilfeller per 100 000 innbyggere, lavere innvandrerandel (18–21 %) og lavere andel trangbodde (6–11 %). Målene for de resterende seks bydelene lå i et mellomsjikt (tabell 1).
Tabell 1
Antall personer med påvist SARS-CoV-2-smitte per 100 000 innbyggere etter bydel per 3.12.2020 og utvalgte sosiodemografiske variabler fra Oslo kommunes statistikkbank.
|
Bydel
|
Påviste tilfeller per
100 000 innbyggere
|
Innvandrerandel (%)
|
Gjennomsnittlig
inntekt (kr)
|
Andel trangbodde (%)
|
|
Stovner
|
2 623
|
59,1
|
374 000
|
15,8
|
|
Grorud
|
2 451
|
51,7
|
384 000
|
15,4
|
|
Alna
|
2 380
|
54,7
|
394 000
|
15,4
|
|
Bjerke
|
2 175
|
44,4
|
439 000
|
15,7
|
|
Søndre Nordstrand
|
2 086
|
56,6
|
393 000
|
17,0
|
|
Gamle Oslo
|
1 967
|
39,3
|
446 000
|
11,8
|
|
Grünerløkka
|
1 591
|
34,7
|
451 000
|
11,9
|
|
St. Hanshaugen
|
1 569
|
27,9
|
482 000
|
10,7
|
|
Frogner
|
1 471
|
28,5
|
655 000
|
8,9
|
|
Sagene
|
1 435
|
26,3
|
476 000
|
11,6
|
|
Østensjø
|
1 264
|
26,3
|
489 000
|
10,4
|
|
Nordstrand
|
1 161
|
18,2
|
620 000
|
7,7
|
|
Ullern
|
1 094
|
20,7
|
760 000
|
6,6
|
|
Nordre Aker
|
1 032
|
19,2
|
611 000
|
10,8
|
|
Vestre Aker
|
893
|
17,9
|
817 000
|
6,4
|
Innvandrerandel, sosioøkonomisk status og husstandstetthet var hver for seg korrelert med smitterater (figur 1 a–c). Innvandrerandel hadde også sterk sammenheng med sosioøkonomisk status og husstandstetthet med Pearsons korrelasjonskoeffisienter på hhv. −0,916 (95 % KI −0,976 til −0,855) og 0,948 (95 % KI 0,893 til 0,979), begge p < 0,001. Sosioøkonomisk status hadde negativ sammenheng med husstandstetthet med Pearsons korrelasjonskoeffisient −0,883 (95 % KI −0,955 til −0,797), p < 0,001.
Figur 1a Andel bekreftet covid-19-smittede per bydel 3.12.2020 etter andel innvandrere (Pearsons korrelasjonskoeffisient 0,965 (95 % KI 0,925 til 0,992), p < 0,001).
Figur 1b Andel bekreftet covid-19-smittede per bydel 3.12.2020 etter sosioøkonomisk status (Pearsons korrelasjonskoeffisient −0,925 (95 % KI −0,967 til −0,862), p < 0,001).
Figur 1c Andel bekreftet covid-19-smittede per bydel 3.12.2020 etter husstandstetthet (Pearsons korrelasjonskoeffisient 0,880 (95 % KI 0,767 til 0,976, p < 0,001).
Tabell 2 viser en regresjonsanalyse med hver av disse variablene enkeltvis samt en multijustert analyse med de tre samtidig. I den multijusterte analysen ser vi at sammenhengen for innvandrerandel består, mens sammenhengen for sosioøkonomisk status blir liten og ikke-signifikant og sammenhengen for husstandstetthet blir negativ og ikke-signifikant.
Tabell 2
Ujusterte og justerte regresjonskoeffisienter fra en befolkningsvektet multippel lineær regresjonsmodell mellom forekomst av PCR-påvist SARS-CoV-2-smitte i Oslo kommunes bydeler kumulativt per 3.12.2020 og utvalgte sosiodemografiske mål.
|
|
|
Påvist SARS-CoV-2-smitte
|
|
|
Ujustert B (95 % KI)
|
P-verdi
|
Justert B (95 % KI)
|
P-verdi
|
|
Sosioøkonomisk status
|
|
−3,90 (−4,91 til −2,88)
|
< 0,001
|
−1,13 (−2,56 til 0,29)
|
0,107
|
|
Husstandstetthet
|
|
16,58 (10,79 til 22,38)
|
< 0,001
|
−6,71 (−14,35 til 0,92)
|
0,079
|
|
Innvandrerandel
|
|
3,63 (3,04 til 4,22)
|
< 0,001
|
3,95 (2,16 til 5,73)
|
< 0,001
|
Diskusjon
Vi fant at innvandrerandel i bydelen var statistisk signifikant assosiert med påvist SARS-CoV-2-smitte i Oslo, også når vi justerte for sosioøkonomisk status og husstandstetthet.
I Folkehelseinstituttets siste rapport om sammenheng mellom fødeland og påvist smitte i Oslo fant man lignende resultater. De viste at utenlandskfødte i snitt hadde nesten dobbelt så høy smitteforekomst som norskfødte selv når man justerte for kjønn, alder og arbeid (7).
Folkehelseinstituttet fant også store forskjeller mellom opprinnelse fra forskjellige land, der personer født i Afrika, Midtøsten og Sør-Asia hadde flere ganger høyere forekomst enn de født i Norge og Vest-Europa (7). Også i en studie fra Storbritannia fant man at sosioøkonomisk status ikke kunne forklare overrepresentasjon av noen etniske minoriteter (8).
Det kan være at kulturell/etnisk bakgrunn i seg selv er en faktor i smittespredningen. For eksempel kan det være andre normer for fysisk og sosial nærhet, eller det kan eksistere systematiske misforståelser om smitte og smittebegrensende tiltak. Språkbarrierer kan også være medvirkende, spesielt hos innvandrere født utenlands.
Det er flere mulige metodiske og statistiske svakheter ved vår undersøkelse på aggregerte gjennomsnittstall. Analysen tar ikke hensyn til at det er forskjellig usikkerhet på hvert mål i hver bydel. Komposittvariablene er konstruerte størrelser. Vi har også tatt utgangspunkt i mange mål hvor retningen på sammenhengene kan være uklare. Se appendiks 1 for vårt utgangspunkt for retninger på sammenhengene. Siden husstandstetthet var negativt assosiert med smitterate når vi justerte for innvandrerandel, kan sistnevnte være en konfunderende variabel som både påvirker smitte og bosituasjon.
Fordelene ved vår analyse er at vi enkelt og raskt har funnet sammenhenger som kan være nyttige for bl.a. helsemyndighetene, og som kan danne utgangspunkt for en mer fullstendig analyse på individdata.
