sou · H9B389d2 · 2021-11-02 00:00:00 — Tabell 13.4 beskriver sambandet mellan sannolikheten att bli inlagd utan ett tidigare positivt test och socioekonomiska egenskaper. Sam- banden tar hänsyn till skillnader i gruppernas sammansättning vad gäller kön, ålder, medicinska riskfaktorer, sjukdomshistorik, inlägg- ningsvecka samt boendekommun.1111 Tabell 13.4 Sambandet mellan socioekonomiska egenskaper och sannolikheten att bli inlagd i slutenvården utan ett tidigare positivt test bland covid-19-patienter Inlagda utan positivt test -0,017 -0,060 -0,061 -0,004 -0,058 -0,090 -0,035 -0,117 -0,104 -0,011 -0,021 -0,013 -0,017 -0,041 -0,050 -0,004 -0,047 -0,060 Anm.: Resultat från en linjär sannolikhetsmodell. Referenskategorin antar värdet 0. *=p<0,05, **=p<0,01, ***=p<0,001. Utöver de faktorer som redovisas i tabellen är sambanden justerade för ålder, kön, medicinska riskfaktorer, sjukdomshistorik, vecka samt boendekommun. Källa: Arizo Karimi, underlagsrapport (2021), Heterogeneity in mortality, morbidity, and health behaviors: Covid-19 and beyond. första vågen blev av covid-19-patienterna inlagda utan att ha testat positivt före inläggningstillfället. Personer med lägre inkomst och utbildning blev inlagda i slutenvården utan ett tidigare test i något större utsträckning än personer med högre ut- bildning och inkomst. Under andra och tredje vågen var skillnaderna mellan grupperna mer framträdande. I den andra och tredje vågen 1111 Arizo Karimi, underlagsrapport (2021), Heterogeneity in mortality, morbidity, and health behaviors: Covid-19 and beyond. Särskilt drabbade av covid-19 var sannolikheten att bli inlagd utan tidigare positivt test 52 re- spektive bland alla patienter. var sannolikheten lägre bland personer i den högsta in- komstkvartilen jämfört med patienter i den lägsta. Sannolikheten var lägre bland patienter med eftergymnasial utbild- ning jämfört med patienter med förgymnasial utbildning. Ensam- boende hade också en högre risk jämfört med sammanboende att bli inlagda på sjukhus utan tidigare positivt provsvar. Även utrikes födda blev inskrivna i slutenvården utan ett tidigare positivt test i större utsträckning, dock skiljde sig mönstren åt mel- lan de olika vågorna. Jämfört med inrikes födda var sannolikheten högre bland patienter födda i och högre bland patienter födda i under första vågen. I andra och tredje vågen var det vanligare att personer födda i (), () samt och () vårdades på sjukhus för co- vid-19 utan ett tidigare positivt test jämfört med inrikes födda pa- tienter.1112 Skillnaderna indikerar att det fanns skillnader i testbenägenhet beroende på socioekonomisk status och civilstånd. Dessa skillnader hade sannolikt en större betydelse i andra och tredje vågen eftersom det då fanns större möjligheter för allmänheten att testa sig, det är också i linje med resultaten i tabell 13.1. Resultaten kan också bero på eventuella skillnader mellan olika grupper i möjligheter att testa sig. Skillnaderna mellan grupper kan eventuellt också delvis tillskri- vas att sjukdomsförloppet är snabbare i grupper med fler bakom- liggande hälsoproblem eller i grupper som blir utsatta för en större mängd virus. Perioden från insjuknande till slutenvård kan därför vara kortare i vissa grupper och därmed medge mer begränsade möj- ligheter till testning. Analysen tar dock hänsyn till skillnader i hälso- historik men det kan finnas skillnader i underliggande hälsa som inte är observerbara i registerdata som påverkar resultaten i viss mån. 1112 Arizo Karimi, underlagsrapport (2021), Heterogeneity in mortality, morbidity, and health behaviors: Covid-19 and beyond. Särskilt drabbade av covid-19 13.5Riskfaktorer för att drabbas av allvarlig covid-19 Risken att drabbas av allvarlig covid-19 är större för vissa grupper, till exempel äldre och personer som tillhör en medicinsk riskgrupp. Systematiska skillnader i testbeteende gör att positiva fall inte ger den hela bilden av vilka grupper som har drabbats av covid-19. I det här avsnittet redovisas istället skillnader mellan grupper i risken att vårdas på sjukhus för covid-19. Dessa skillnader beror både på före- komsten av covid-19 i olika grupper och på skillnader i risken att utveckla allvarlig sjukdom givet att någon drabbats av infektionen. Figur 13.3 illustrerar risken att behandlas för covid-19 inom slu- tenvården. Män löpte en större risk än kvinnor att vårdas på sjukhus. Även personer med lägre utbildning och personer med kontaktyrken löpte en förhöjd risk att behandlas på sjukhus för covid-19. Personer födda i låg- och mellaninkomstländer men även funktionsnedsatta löpte en kraftigt förhöjd risk att vårdas på sjukhus för covid-19. Figur 13.3 visar resultaten för personer mellan 21–men lik- nande mönster observeras för gruppen . Av de 38 949 sjukhusfall som ingår i materialet var personer mellan 21–och personer och äldre.1113 Att tidigare ha drabbats av sjukdomar är förknippat med en för- höjd risk att utveckla allvarlig covid-19.1114 Personer som har vårdats för hjärt-kärlsjukdom eller psykisk sjukdom löpte en större risk och personer som ingår i en medicinsk riskgrupp för covid-19 löpte en fördubblad risk att vårdas på sjukhus. I underlagsrapporten med fokus på covid-19-patienter i slutenvården framgår samma mönster som i figur 13.3 men även att ålder var starkt kopplat till risken att vårdas på sjukhus.1115 1113 En motsvarande figur för personer återfinns i m.fl., underlags- rapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i – . 1114 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i Sve- rige – . 1115 Arizo Karimi, underlagsrapport (2021), Heterogeneity in mortality, morbidity, and health behaviors: Covid-19 and beyond. Särskilt drabbade av covid-19 Figur 13.4 Risken att behandlas för covid-19 i slutenvården, 21–69 år Anm.: Utöver de faktorer som redovisas är modellerna justerade för ål der. Källa: m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i – . Skillnader i utfall bland covid-19-patienter Bland patienter som vårdats på sjukhus för covid-19 fanns en förhöjd risk att vårdas på IVA samt att avlida (tabell 13.5) bland dem med låg socioekonomisk status. Personer med lägre utbildning och in- komst hade dessutom en högre risk att vårdas på IVA redan första inläggningsdagen. En del av skillnaderna mellan grupperna hänger Särskilt drabbade av covid-19 samman med skillnader i underliggande hälsoproblem, men skill- naderna observerades även i analyser som så långt som möjligt tar hänsyn till underliggande hälsa genom att justera för tidigare sjuk- vårds- och läkemedelskonsumtion (tabell 13.5). Sambanden tar hän- syn till skillnader i kön, ålder, medicinska riskfaktorer, sjukdomshis- torik, inläggningsvecka samt boendekommun. Tabell 13.5 Sambandet mellan socioekonomiska egenskaper och sannolikheten att vårdas på IVA under vårdepisoden, att vårdas på IVA samt att avlida bland covid-19- patienter i slutenvården -0,012 -0,005 -0,005 -0,016 -0,008 -0,009 -0,017 -0,008 -0,018 -0,004 -0,005 -0,012 -0,005 -0,012 -0,002 -0,004 -0,006 Anm.: Resultat från en linjär sannolikhetsmodell. Referenskategorin antar värdet 0. *=p<0,05, **=p<0,01, ***=p<0,001. Utöver de faktorer som redovisas i tabellen är sambanden justerade för ålder, kön, medicinska riskfaktorer, sjukdomshistorik, vecka samt boendekommun. Källa: Arizo Karimi, underlagsrapport (2021), Heterogeneity in mortality, morbidity, and health behaviors: Covid-19 and beyond. Från resultaten som presenteras i underlagsrapporten av Karimi framgår även att sambanden mellan inkomst och sämre utfall efter inläggning var särskilt framträdande under första vågen, men lägre utbildning var förknippat med sämre utfall . Per- soner födda i , och hade en större sanno- likhet att hamna på IVA under den första vågen och personer från hade större sannolikhet att avlida. Dessa skillnader finns bara i första vågen.1116 Underlagsrapporten av Karimi pekar även på långsiktiga negativa utfall bland patienter som skrivs ut. Patienter som vårdats för co- vid-19 har lägre arbetsinkomster och större uttag av sjukpenning, 1116 Se Arizo Karimi, underlagsrapport (2021), Heterogeneity in mortality, morbidity, and health behaviors: Covid-19 and beyond, för separata analyser av de olika vågorna. Särskilt drabbade av covid-19 jämfört med perioden innan vårdtillfället, upp efter inskrivningsdatum.1117 Bland de patienter som har uppsökt läkarvård efter att skrivits ut från slutenvården är det oproportionerligt många som blir diagnosticerade med sjukdomar i andningsorganen eller med symtom och besvär som är svåra att kategorisera.1118 Det är van- ligare att personer med högre inkomst besöker den specialiserade öppenvården men något vanligare att personer med lägre inkomst blir återinskrivna i slutenvården . I sin underlagsrapport visar Karimi på flera resultat som tyder på att personer med lägre socioekonomisk status söker vård i mindre utsträckning och i ett senare skede jämfört med personer med högre socioekonomisk status. Det var vanligare att personer med lägre inkomst och utbildning blev inlagda på sjukhus utan ett tidigare positivt test. Det var även vanligare att de blev vårdade på IVA första inläggningsdagen. Att personer med lägre inkomst i mindre ut- sträckning uppsökte läkare efter att de har blivit utskrivna, men i högre utsträckning skrevs in i slutenvården igen, kan tolkas som att personer med lägre inkomst söker vård i lägre utsträckning men har ett större vårdbehov än personer med högre inkomst. Karimi rapporterar även att det finns skillnader mellan inrikes och utrikes födda i att vårdas på sjukhus utan tidigare positivt covid-19- test, att bli inskriven på IVA samt återbesök inom öppenvården och slutenvården. Om personer med lägre socio- ekonomisk status samt utrikes födda systematiskt uppsöker vård i ett senare skede i sjukdomsförloppet kan det vara en bidragande faktor till att de oftare har avlidit eller behövt intensivvård jämfört med andra grupper. Dessa skillnader återfinns även i analyser som tar hänsyn till skillnader i tidigare hälsa.1119 Resultaten kan även delvis bero på att det finns skillnader mellan grupperna i termer av vårdens tillgänglighet och bemötande. 1117 Data medger inte en längre uppföljning. 1118 Diagnoskoder R00-99 i ICD-10: Symtom, sjukdomstecken och onormala kliniska fynd och laboratoriefynd som ej klassificeras på annan plats. Utskrivna covid-19-patienter var överrepre- senterade i avsnitten R00-9: Symtom och sjukdomstecken från cirkulationsorganen och andnings- organen samt R50-69: Allmänna symtom och sjukdomstecken. 1119 Arizo Karimi, underlagsrapport (2021), Heterogeneity in mortality, morbidity, and health behaviors: Covid-19 and beyond. Särskilt drabbade av covid-19 Risken att drabbas av allvarlig covid-19 som leder till döden är bero- ende både på risken att först smittas av viruset och på risken att sedan utveckla allvarlig sjukdom. Figur 13.5 beskriver relativa skill- nader i risken att dö i covid-19 mellan olika grupper i befolkningen i åldrarna 20–. Liksom resultaten i figur 13.2, figur 13.3 och figur 13.4tar analysen i Modell 1 hänsyn till skillnader i ålder utöver de egenskaper som visas i figuren. Analysmodell 2 är också justerad för skillnader mellan grupper vad gäller medicinska riskfaktorer samt funktionsnedsättningar.1120 Resultaten visar att risken att dö i covid-19 inte var jämnt förde- lad i befolkningen. Män löpte en större risk att dö än kvinnor. Det fanns också ett samband mellan en förhöjd risk att dö i covid-19 och lägre utbildningsnivå, lägre inkom- ster, att vara ogift, trångbodd, bo i ett utsatt område samt att inte ha ett arbete. Resultaten visar att personer med olika medicinska risk- faktorer, som tidigare behandling för cancer, hjärt-kärlsjukdom eller psykiska sjukdomar, löpte en dubbelt så stor risk att avlida i covid-19 jämfört med personer utan riskfaktorer. Personer som var diagnosti- cerade med tillstånd som identifierats som riskfaktorer för att ut- veckla allvarlig covid-19, löpte nästan högre risk. Skill- naden i dödsrisk mellan personer med funktionsnedsättningar och personer utan funktionsnedsättningar var ännu större. Socialsty- relsen har tidigare rapporterat en betydligt högre risk att avlida i covid-19 bland personer med insatser enligt LSS jämfört med total- befolkningen.1121 Trots stora skillnader i dödsrisk i olika grupper med medicinska riskfaktorer och omsorgsbehov kan skillnaderna i dödsrisk som speglar socioekonomiska och demografiska faktorer bara i liten utsträckning förklaras av skillnader i riskfaktorer. Sam- bandet mellan socioekonomiska faktorer och risken att dö i covid-19 liknar de samband som kan obser- veras mellan samma egenskaper och risken att dö av andra orsa- ker.1122 1120 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i – . 1121 (2021), Covid-19:s konsekvenser för personer med insatser enligt LSS. Slut- rapport, . 1122 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i Sve- rige – . Särskilt drabbade av covid-19 Figur 13.5 Relativa dödsrisker i covid-19, 21–69 år Anm.: Utöver de faktorer som redovisas är modellerna justerade för ålder. Källa: m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i – . Utrikes födda löpte en större risk att dö i covid-19 jämfört med inri- kes födda. Detta står i kontrast mot skillnader i dödsrisker i andra orsaker där utrikes födda generellt har en lägre risk att dö än inrikes födda1123, särskilt bland personer med kort utbildning.1124 Skillna- 1123 M. och B. (2021), variations and population over-coverage: Is low mor- tality among migrants merely a data artefact? 1124 SOU 2017:47. Särskilt drabbade av covid-19 derna i risken att dö i covid-19 mellan utrikes och inrikes födda var betydligt större under första vågen (mars–) jämfört med andra och tredje vågen (– ).1125 Det kan tyda på att den högre risken att dö i covid-19 bland utrikes födda till viss del beror på att regioner och områden som drabbades hårt under pandemins inledande fas, till exempel region , har en för- hållandevis stor andel utrikes födda. Det är dock ännu inte helt klar- lagt varför covid-19 har särskilt drabbat utrikes födda. Datamaterialet som underlagsrapporten av m.fl. byg- ger på omfattar 13 844 dödsfall. De allra flesta, , obser- verades bland personer . Figur 13.6 beskriver relativa skillnader i risken att dö i covid-19 för olika grupper i befolkningen den åldersgruppen. Analysmodell 1 tar utöver de faktorer som redo- visas i figuren hänsyn till skillnader i ålder. Analysmodell 2 tar även hänsyn till skillnader mellan grupper vad gäller medicinska riskfak- torer samt funktionsnedsättningar. Modell 3 är vidare justerad för omsorgsbehov i termer av hemtjänst och särskilt boende.1126 I likhet med de mönster som observeras för åldrarna 20–hade män en större risk att dö i covid-19 jämfört med kvinnor. Det fanns även liknande skillnader efter födelseland. Personer födda i mellan/lågin- komstländer, särskilt eller () löpte en förhöjd risk att dö i covid-19 jämfört med inrikes födda. Skill- naderna i dödsrisk efter födelseland var betydligt större under första vågen jämfört med andra vågen.1127 1125 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i Sve- rige – . 1126 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i Sve- rige – . 1127 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i Sve- rige – . Särskilt drabbade av covid-19 Figur 13.6 Relativa dödsrisker i covid-19, Anm.: Utöver de faktorer som redovisas är modellerna justerade för ålder. Källa: m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i – . De tydliga skillnaderna mellan socioekonomiska grupper som obser- verades bland yngre återfanns inte bland äldre. Istället ser vi stora skillnader i dödlighet efter omsorgsbehov. Personer med hemtjänst eller särskilt boende hade en kraftigt förhöjd risk att dö i covid-19 jämfört med personer utan dessa insatser men som i övrigt var jäm- förbara med samma kön, ålder, födelseland och med samma medi- cinska riskfaktorer. För personer med särskilt boende var risken Särskilt drabbade av covid-19 20 gånger högre än för personer utan omsorgsinsatser. Den förhöjda risken att dö i covid-19 för personer med särskilt boende var ungefär lika stor under första och andra vågen och betydligt högre än risken att dö i andra orsaker än covid-19.1128 Kapitel 14 innehåller en analys av hur smittan kom in på särskilda boenden och vilka faktorer som bidrog till att vissa boenden klarade sig bättre än andra. mars – – var dödligheten i avsevärt högre än under samma peri- oder . I befolkningsstatistiken benämns detta som över- dödlighet. Överdödlighet är ett mått på hur befolkningen har drab- bats både direkt av t.ex. sjukdom och indirekt via t.ex. arbetslöshet eller på grund av uppskjuten vård. Det är därför för tidigt att nu säga något slutgiltigt om överdödligheten under pandemin. Det vi kan se så här långt är att överdödligheten var högst bland de allra äldsta i befolkningen och bland utrikes födda personer. Risken att dö i covid-19 för personer i olika befolkningsgrupper hade i mångt och mycket samma struktur som risken att dö av andra orsaker, men var högre för utrikes födda och var anmärkningsvärt höga för äldre personer i särskilt boende. Bland äldre på särskilt bo- ende var risken att dö i covid-19 oförändrat hög under pandemins andra våg. Vi finner detta mycket nedslående. Då vi skrev vårt första betänkande hoppades vi att erfarenheterna inom äldreomsorgen från den första vågen skulle resultera i ett bättre skydd av äldre i särskilt boende. Så har uppenbarligen inte blivit fallet. Skillnaden i risken att dö i covid-19 mellan utrikes födda och inri- kes födda minskade visserligen , men ris- ken bland utrikes födda var fortsatt anmärkningsvärt hög. Vi vet ännu inte mycket om orsakerna till detta. Dödsrisken och de höga riskerna för covid-19-relaterad sjuklighet bland de utrikes födda kan inte tillskrivas skillnader i utbildning, inkomst, yrke, boendeför- hållanden eller skillnader i underliggande hälsa, även om dessa fak- torer bidrar till gruppens totala sjukdomsbörda. Här krävs det ny 1128 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i Sve- rige – . Särskilt drabbade av covid-19 forskning för att förklara förhållandet och för att kunna vidta ade- kvata åtgärder i nästa pandemi. Vi konstaterar att det finns stora skillnader i benägenheten att testa sig. Åtgärder som isolering och smittspårning kräver att man upptäcker positiva fall och den låga testbenägenheten i vissa grupper kan därför ha bidragit till större smittspridning. Detta är särskilt allvarligt då de grupper i befolkningen som har haft störst risk att drabbas av allvarlig covid-19, haft en lägre testbenägenhet. Vidare finner vi det anmärkningsvärt att en så pass betydande andel av covid-19-patienterna på sjukhus blev inlagda utan ett tidigare positivt test även i pandemins andra och tredje våg. Vi konstaterar vidare att sjuklighet och dödlighet i covid-19, bland dem som vårdats på sjukhus, var – förutom födelseland – tyd- ligt förknippad med utbildningsnivå, inkomst samt civilstånd, även med hänsyn till skillnader i underliggande hälsa, ålder, kön, bostads- kommun och inläggningsvecka. Individer med lägre utbildning, lägre inkomst och ensamstående löpte en större risk att bli inlagda på IVA och att avlida till följd av covid-19 jämfört med individer med högre utbildning, högre inkomst respektive gifta eller sambor. Samman- taget tyder detta på att risk för smitta och skillnader i underliggande hälsa inte ensamt kan förklara de dokumenterade socioekonomiska skillnaderna i covid-19-utfall. Även här krävs det ny forskning för att kasta ytterligare ljus på pandemins effekter. Avslutningsvis konstaterar vi att covid-19 som krävt sjukhusvård har långsiktigt negativa konsekvenser för individers hälsa och arbets- marknadsutfall. Vi avser att återkomma till dessa aspekter av pande- min i vårt slutbetänkande. 14Mer om smittspridningen i äldreomsorgen I det första delbetänkandet konstaterade vi att den huvudsakliga orsaken till att så många äldre hade avlidit av covid-19 på landets sär- skilda boenden högst sannolikt var den allmänna smittspridningen i samhället. Vi inleder detta kapitel med att pröva om detta konstate- rande står sig i ljuset av vad som skett under den andra och tredje vågen, avsnitt 14.1. I avsnitt 14.2 för vi ett resonemang om hur bris- ten på tillgängliga registerdata försvårar en komplett analys. Av- snitt 14.3 tar upp frågor om hur smittan tog sig in på särskilda boen- den för äldre medan avsnitt 14.4 behandlar frågar om varför vissa boenden drabbades värre än andra. 14.1Avlidna på särskilda boenden under andra vågen Vi grundade påståendet om den allmänna smittspridningens bety- delse på ett tydligt samband mellan antalet döda i samhället i stort och på äldreboenden. Detta illustrerades i figur 2.9 i det delbetän- kandet. Vi har gjort om denna figur så att den visar information om dödsfall , från pandemins början fram . Mer om smittspridningen i äldreomsorgen Figur 14.1 Antal avlidna på särskilt boende och i samhället Källor: och covid-19 program. Figur 14.1 illustrerar att relationen mellan antalet döda på särskilda boenden och dödstalet i respektive region i stort var lägre under andra vågen. Med andra ord var dödligheten något mindre koncen- trerad till särskilda boenden under den andra vågen. Om man jämför figur 2.9 i vårt första delbetänkande med figur 14.1 ser man att mar- körerna för de flesta regioner har flyttat nedåt och till höger i bilden. Det finns dock alltjämt ett tydligt, om än något svagare, samband mellan antalet döda på särskilda boenden och antalet döda i sam- hället i stort.1129 Det positiva (och i stort linjära) sambandet mellan samhällsspridning och smitta på särskilda boenden lever kvar även när de två första vågorna summeras, med endast små avvikelser från genomsnittet. 1129 En förklaring till att sambandet är svagare är att vaccinationsprogrammet påbörjades mot slutet av den andra vågen. Mer om smittspridningen i äldreomsorgen Figur 14.2 visar ett annat samband: relationen mellan antalet döda på särskilda boenden i varje region under den första respektive andra vågen. Varje punkt jämför hur stor andel av dem som bodde på särskilt boende i början av vågen som avled i covid-19 innan vågen tog slut. Eftersom de flesta boende som fortfarande var vid liv vid den andra vågens början hade överlevt pandemins första våg på bo- endet vore det naturligt att regioner med fler döda i första vågen skulle ha färre i andra. I stället ser vi en mycket svag tendens till mot- satsen (se den svagt uppåtlutande regressionslinjen). Det betyder att, i genomsnitt, de regioner där en större andel av de boende avled i första vågen också hade en större andel döda i den andra vågen. Detta skulle kunna tyda på att det fanns sämre förutsättningar att skydda de äldre i vissa regioner som inte åtgärdades mellan pan- demivågorna, eller att de som bor på särskilt boende i vissa regioner varit mer mottagliga för sjukdomen. Figur 14.2 Antal avlidna i särskilda boenden i första och andra vågen Källor: och covid-19 program. Mer om smittspridningen i äldreomsorgen Vi observerar också stora skillnader när det gäller hur boende drab- bats på olika boenden inom samma kommun. Figur 14.3 illustrerar att de flesta kommuner haft dödsfall på minst några av sina boenden, vilket syns genom att de flesta rutor är färgade i en svagt blå nyans. hade tre av fyra kommuner både särskilda boenden som fått in smitta och boenden som klarat sig undan helt.1130 Tillsammans visar figurerna 14.1–14.3 att även om nivån av smitt- spridning i samhället i stort var den enskilt viktigaste förklaringsfak- torn för dödligheten på särskilda boenden kan den inte ensam för- klara variationen vare sig mellan eller inom regioner. Figur 14.3 Andel boenden med minst ett dödsfall per kommun