| Literature DB >> 33185709 |
Luisa Denkel1,2, Werner Espelage2, Dorothea Matysiak-Klose1, Thomas Morwinsky3, Anette Siedler1, Sandra Beermann4,5.
Abstract
BACKGROUND AND AIM: Despite a safe and effective vaccine being available for many years, the number of measles cases has been increasing again worldwide since 2018. Our report aims to identify putative reasons for this development.Entities:
Keywords: Elimination barriers; Global increase; International outbreaks; Measles
Mesh:
Substances:
Year: 2020 PMID: 33185709 PMCID: PMC7686185 DOI: 10.1007/s00103-020-03241-5
Source DB: PubMed Journal: Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz ISSN: 1436-9990 Impact factor: 1.513

| Land | Pro-Kopf-Einkommen (laut Weltbank) | WHO-Region | Inzidenzrate (Fälle/1.000.000 Einwohner) | Fallzahlen | Impfquote (%) MCV‑1 (2018) | Impfquote (%) MCV‑2 (2018) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Madagaskar | Geringes Einkommen | Afrika | 6064,6 | 150.976 | 62 | k. A. |
| Ukraine | Mittleres Einkommen im unteren Bereich | Europa | 1917,6 | 84.394 | 91 | 90 |
| Israel | Hohes Einkommen | Europa | 471,1 | 3982 | 98 | 96 |
| Philippinen | Mittleres Einkommen im unteren Bereich | Westpazifik | 443,7 | 45.847 | 67 | 40 |
| Jemen | Mittleres Einkommen im unteren Bereich | Östliches Mittelmeer | 435,1 | 12.001 | 64 | 46 |
| Venezuela | Mittleres Einkommen im oberen Bereich | Amerika | 177,3 | 6000 | 74 | 39 |
| Bulgarien | Mittleres Einkommen im oberen Bereich | Europa | 147,7 | 1039 | 93 | 87 |
| Nigeria | Mittleres Einkommen im unteren Bereich | Afrika | 138,8 | 25.814 | 65 | k. A. |
| DR Kongoa | Geringes Einkommen | Afrika | 117,4 | 9244 | 80 | k. A. |
| Thailand | Mittleres Einkommen im oberen Bereich | Südostasien | 108,3 | 7346 | 96 | 87 |
| Rumänien | Mittleres Einkommen im oberen Bereich | Europa | 83,1 | 1628 | 90 | 81 |
| Brasilien | Mittleres Einkommen im oberen Bereich | Amerika | 49,3 | 10.241 | 84 | 69 |
| Serbien | Mittleres Einkommen im oberen Bereich | Europa | 15,6 | 137 | 92 | 90 |
| Vereinigtes Königreich | Hohes Einkommen | Europa | 10,5 | 699 | 92 | 88 |
| USA | Hohes Einkommen | Amerika | 4,6 | 1536 | 94 | 92 |
| Deutschland (im Vergleich) | Hohes Einkommen | Europa | 6,8 | 559 | 97 | 93 |
k. A. keine Angabe
aDR Demokratische Republik
Für DR Kongo wurden für 2018 insgesamt 67.072, für 2019 sogar 140.725 aggregierte Fälle gemeldet, sodass die tatsächliche Inzidenzrate wahrscheinlich sehr viel höher liegt (1675,3 Fälle/1.000.000 Einwohner)
Quellen: Impfdosis (UNICEF; [22]), Fallzahlen/Inzidenzen (WHO; [13] oder WHO EURO [44]), Pro-Kopf-Bruttonational-Einkommen (nach Weltbank; [45])
| Strukturelle Barrieren | Ursachen | Beispielländer | Betroffene Bevölkerungsgruppen |
|---|---|---|---|
| Fehlende Infrastruktur (Stromausfälle, fehlende Wasser- und Abwasserversorgung, unterbrochene Kühlketten) | z. B. Naturkatastrophen (Hurrikans), geografische Isolation, politische Unsicherheiten, Migration, Wirtschaftskrisen | DR Kongo, Jemen, Madagaskar, Nigeria, Philippinen | Gesamte Bevölkerung, Subpopulationen in schwer zugänglichen Gebieten |
| Fehlen/Unterbrechung/Beendigung von Routineimpfprogrammen | z. B. Naturkatastrophen (Hurrikans), politische Unsicherheiten, Krieg und Bürgerkrieg, Wirtschaftskrisen, Ausbrüche anderer Infektionskrankheiten, fehlende Mittel zur Aufrechterhaltung der Kontrollprogramme | DR Kongo, Jemen, Madagaskar, Nigeria, Ukraine, Venezuela | Gesamte Bevölkerung, Subpopulationen in bestimmten Regionen |
| Impfstoffmangel | z. B. Naturkatastrophen (Hurrikans), geografische Isolation, politische Unsicherheiten, Migration, Wirtschaftskrisen, mangelndes politisches Interesse | DR Kongo, Jemen, Madagaskar, Nigeria, Ukraine, Rumänien, Venezuela | Gesamte Bevölkerung, Subpopulationen in schwer zugänglichen Gebieten |
| Nicht zumutbare Reisedistanzen zu Impfzentren | z. B. geografische Isolation, Migration | DR Kongo, Madagaskar, Nigeria, Philippinen Ukraine, Thailand, Venezuela | Subpopulationen in schwer zugänglichen/ländlichen Gebieten |
| Schlechte Kommunikation von Impfprogrammen | z. B. mangelndes politisches Interesse, schwache Gesundheitssysteme einschließlich fehlenden Gesundheitspersonals, Wirtschaftskrisen | Philippinen, Thailand | Gesamte Bevölkerung, bestimmte Subpopulationen (z. B. bildungsferne Populationen ländlicher Gebiete) |
| Schlechter Zugang zum Gesundheitssystem einschließlich Impfangebote, Nichterfassung durch vorhandene staatliche Routineprogramme | z. B. geografische/soziale Isolation, politische Unsicherheiten, Migration | Brasilien, Bulgarien, DR Kongo, Jemen, Madagaskar, Nigeria, Rumänien, Serbien, Thailand, Ukraine, Venezuela | Gesamte Bevölkerung, Subpopulationen in schwer zugänglichen/ländlichen Gebieten, ethnische Minderheiten, indigene Populationen (Brasilien, Venezuela) |
| Schwache Surveillance-Systeme (für Masernfälle und Impfung) | z. B. schwache Gesundheitssysteme einschließlich fehlenden Gesundheitspersonals, Wirtschaftskrisen | DR Kongo, Madagaskar, Nigeria, Philippinen, Ukraine | Gesamte Bevölkerung, Subpopulationen in bestimmten Regionen |
| Verspätete/ungeeignete Maßnahmen bei Masernausbrüchen | z. B. schwache Gesundheitssysteme einschließlich fehlenden Gesundheitspersonals, Wirtschaftskrisen | DR Kongo, Philippinen, Rumänien, Ukraine, Venezuela | Gesamte Bevölkerung, Subpopulationen in bestimmten Regionen |