sou · H9B389d2 · 2021-11-02 00:00:00 — De huvudsakliga källorna till kapitlet är två underlagsrapporter till kom- missionen som båda använder sig av omfattande registerdatamaterial för att analysera hur covid-19 har drabbat befolkning. Rap- porten Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i –är skriven av , och på samt och på . Den fokuserar på förekom- 1080 SOU 2016:55. 1081 , Regeringens proposition 2017/18:249, God och jämlik hälsa – en utvecklad folkhälsopolitik., s. 30. 1082 och samhällsmedicin (CES) Region (2020), Coronapandemin och socioekonomiska skillnader – en prognos om kort- och långsiktiga effekter. 1083 (2020), Covid-19-pandemins tänkbara konsekvenser på folkhälsan, . 1084 Burström, B & , W (2020), Social determinants of health and inequalities in COVID- 19, . Särskilt drabbade av covid-19 sten av covid-19 i hela befolkningen vad gäller positiva fall, sjukhus- inläggningar, IVA-vård samt dödsfall. Rapporten in mortality, morbidity, and health behaviors: Covid-19 and beyond av Arizo Karimi på fokuserar istället på patienter som alla har vårdats för covid-19 inom slutenvården. Den innehåller omfattande analyser av skillnader i omständigheter kring inlägg- ningar och behandlingens utfall mellan olika grupper. Läsaren hän- visas till underlagsrapporterna för en mer detaljerad beskrivning av datamaterial, analysförfarande och resultat. Det här kapitlet redogör för hur sjukdomen covid-19 har drabbat befolkningen direkt. Pandemin har emellertid också en rad indirekta effekter som vi tar upp i detta betänkande och nästa. I volym 2 av det här betänkandet redogör kapitel 12 för konsekvenser av inställd och uppskjuten vård, kapitel 15 för konsekvenser av den sociala iso- leringen, kapitel 16 för uppdämda behov på det sociala området och kapitel 17 för konsekvenser av distansundervisningen. Vi återkom- mer till frågorna om hur ekonomin och befolkningens ekonomiska villkor har påverkats samt hur specifika grupper har drabbats i olika dimensioner i slutbetänkandet. Kapitlet redogör först helt kort för de förutsättningar som kan bidra till att olika grupper har olika risker att smittas och bli allvarligt sjuk (13.1). Avsnitt 13.2 ger sedan en överblick över skillnader mellan utvalda grupper vad gäller risken att bli smittad, bli inlagd på sjukhus eller IVA samt att avlida. Avsnitten 13.3–13.6 återger sedan en fördjupad bild av skillnader i befolkningen vad gäller test- benägenhet (13.3), positiva fall (13.4), sjukhusvård (13.5) samt av- lidna i covid-19 (13.6). Kapitlet avslutas med en summering. 13.1Den ojämlika hälsan – en av pandemins förutsättningar Ett övergripande mått på hälsan i en befolkning är medellivslängden. var medellivslängden för kvinnor och för män, en skillnad på . Jämfört med föregående år sjönk medel- livslängden med för kvinnor och för män1085, framför allt på grund av ovanligt många dödsfall bland personer över 1085 (2021), Livslängden i –2020 – Livslängdstabeller för riket och länen, Demografiska rapporter 2021:4. Särskilt drabbade av covid-19 65 år.1086 Medellivslängden har historiskt tenderat att stiga gradvis och det är ovanligt att den minskar. Innan pandemin hade medellivslängden i inte minskat i betydande omfattning sedan 1968.1087 Livslängden skiljer sig även mellan landets regioner. –2020 skiljde det bland kvinnor och bland män mellan och , regionerna med högst, respektive lägst medellivslängd. levde kvinnor med eftergymnasial utbildning längre än kvinnor med förgymnasial utbildning. Bland män var motsvarande skillnad 5,6 år.1088 Personer med lägre socioekonomisk status i olika dimensioner, till exempel kort utbildning, låg inkomst, samt grupper med vissa demografiska egenskaper, till exempel män och ogifta, har en för- höjd risk att drabbas av de flesta typer av allvarlig ohälsa och förtida död.1089 I sitt slutbetänkande (SOU 2017:47) betonade Kommiss- ionen för jämlik hälsa att sociala skillnader i hälsa uppstår som ett resultat av en kombination av flera processer som verkar under hela livsloppet. Dessa innefattar skillnader i uppväxtvillkor, sociala och ekonomiska förutsättningar, individuellt handlande men även till- gång till en hälso- och sjukvård av hög kvalitet.1090 Inom forskningen råder delade meningar om huruvida sambandet mellan socioekono- misk status och hälsa beror på att socioekonomisk status och hälsa har gemensamma bestämningsfaktorer eller om det finns ett orsaks- samband och om så är fallet, vad som är orsak och vad som är verkan. Det är även viktigt att komma ihåg att det finns stora skillnader även inom grupper och att inte alla som till exempel har låg utbildning eller är arbetslös drabbas av ohälsa, även om gruppens medlemmar i genomsnitt har en förhöjd risk. Det finns flera anledningar till att grupper med lägre socioekono- misk status riskerar att drabbas hårdare av pandemin. I kapitel 3 i det här betänkandet redogör vi för skillnader i risken att bli smittad för personer med olika yrken, på olika stora arbetsplatser och i olika stora hushåll. Individer med mindre resurser är oftare trångbodda, 1086 Kolk, M., Drehfahl, S., , M. & , G. (2021), Överdödlighet och dödlighet i covid-19 i , Rapport från . 1087 Kolk, M., Drehfahl, S., , M. & , G. (2021), Överdödlighet och dödlighet i covid-19 i , Rapport från . 1088 (2021), Livslängden i –2020 – Livslängdstabeller för riket och länen, Demografiska rapporter 2021:4. 1089 Se till exempel SOU 2016:55. 1090 SOU 2017:47. Särskilt drabbade av covid-19 tar sig oftare till arbetet med kollektivtrafik och arbetar i större utsträckning i yrken som inte medger hemarbete eller innebär nära kontakt med andra människor. Det kan därför vara svårare för perso- ner med lägre utbildning eller inkomst att undvika nära kontakt med andra människor vilket innebär en förhöjd risk att bli exponerad för viruset. Personer med lägre socioekonomisk status har även generellt sämre hälsa och hälsoproblem som innebär en förhöjd risk att ut- veckla allvarlig covid-19.1091 1092 De kan därför löpa större risk att bli mer allvarligt sjuka vid en infektion. Vidare har olika grupper olika benägenhet att söka vård. Personer med högre utbildning och inkomst tenderar att uppsöka vård oftare och vid mildare besvär jämfört med personer med lägre socioekonomisk status. Personer med lägre socioekonomisk status kan därför vara mer allvarligt sjuka när de väl uppsöker vård.1093 Under pandemin har mindre bemedlade personer testat sig i mindre utsträckning än andra grupper.1094 Covid-19-patienter med låg socioekonomisk status har oftare blivit inlagda utan ett tidigare positivt test och är oftare i behov av IVA- vård direkt vid inläggningen.1095 Kartläggningar av dödsfallen visar att personer med lägre utbildning, lägre inkomst, män, samt personer födda i vissa länder är överrepresenterade i dödsstatistiken.1096 1097 Forskning har också visat på liknande skillnader i risken att vårdas på sjukhus och IVA under våren 2020.1098 I rapporten har folkhälsan påver- kats av covid-19-pandemin? gör bedöm- ningen att pandemin har drabbat redan utsatta grupper särskilt hårt 1091 Det handlar om jämlik hälsa – Utgångspunkter för Kommissionens vidare arbete (SOU 2016:55). 1092 (2021), Folkhälsans utveckling – årsrapport . 1093 Arizo Karimi, underlagsrapport (2021), Heterogeneity in mortality, morbidity, and health behaviors: Covid-19 and beyond. 1094 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i Sve- rige – . 1095 Arizo Karimi, underlagsrapport (2021), Heterogeneity in mortality, morbidity, and health behaviors: Covid-19 and beyond. 1096 och samhällsmedicin (CES), Region (2020), Socio- ekonomiska faktorer och covid-19 i . 1097 m.fl. (2020), A population-based cohort study of socio-demographic risk factors for COVID-19 deaths in , Nature communications. 1098 Per E m.fl. (2021), Inequitable impact of infection: social gradients in severe COVID-19 outcomes among all confirmed SARS-CoV-2 cases during the first pandemic wave in , Health. Särskilt drabbade av covid-19 och att ojämlikheten i hälsa kan komma att förvärras på grund av pandemin.1099 De statistiska fynd vi presenterar i det här kapitlet tar i regel hänsyn till skillnader i ålder mellan olika grupper. Detta underlättar tolk- ningen av resultaten, men en konsekvens är att skillnader i sjuklighet och dödlighet mellan olika åldrar inte alltid framgår. Figur 13.1 redo- visar andelen positiva fall, sjukhusvårdade samt avlidna för olika åld- rar. Var och en av de tre kurvorna visar hur många procentenheter av fallen som observerades vid en given ålder mellan 0–. Hela ytan under en linje representerar alla fall och summerar därmed till . Även om dödsfall var koncentrerade bland personer , orsakade covid-19 allvarlig sjuklighet även . Ålder är en avgörande riskfaktor för att utveckla allvarlig covid-19, även om sjukdomen förekommer i alla åldrar. De skattade skillna- derna mellan andra grupper bör tolkas med det i åtanke. Figur 13.1 Åldersfördelningen av positiva fall, sjukhusvårdade samt dödsfall Andel (%) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 Källor: , , SCB och beräkningar inom SU:s covid -19 program. 1099 (2021), Hur har folkhälsan påverkats av covid-19-pandemin? Sam- lad bedömning utifrån svensk empiri och internationell forskning . Särskilt drabbade av covid-19 Tabell 13.1 sammanfattar relativa skillnader i positiva test, sjuk- husvård, inläggning på IVA samt dödsfall i covid-19 för olika grup- per. Skillnaderna som redovisas mellan exempelvis män och kvinnor ska tolkas som skillnader med hänsyn till att män och kvinnor i genomsnitt har olika egenskaper så som olika utbildningsnivå, in- komster och yrken. De statistiska modeller som ligger till grund för tabell 13.1 beskrivs närmare i underlagsrapporten av m.fl. samt i kommande avsnitt i det här kapitlet. Tabell 13.1 Skillnader mellan befolkningsgrupper i positiva test, sjukhusvård, IVA samt dödlighet i covid-19, 21–69 år Låg/mellanink. Låg/mellanink. Låg kontakt, ej hemarbete Låg kontakt, hemarbete Anm.: Relativa risker. Referenskategorin antar värdet 1. Statistiskt signifikanta skillnader är markerade med fetstil. Utöver de faktorer som är redovisade i tabellen är skillnaderna justerade för ålder, civil - stånd, trångboddhet, samt om personen bor i ett utsatt område. Källa: m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i – . Bland personer 21–var det mer sannolikt att kvinnor testar positivt än män. Däremot löpte män större risk att bli vårdade på Särskilt drabbade av covid-19 sjukhus och mer än dubbelt så stor risk att vårdas på IVA samt att avlida jämfört med kvinnor. De allvarligaste formerna av covid-19, IVA-vård samt dödsfall var mer koncentrerade bland personer med låg utbildning och låg inkomst än de mildare formerna. Högre in- komst var förknippat med en större risk att testa positivt men en lägre risk att vårdas på IVA eller att avlida. Vi har tidigare visat på smittorisken i ett 150-tal yrken i kapitel 3 (volym 1). I tabell 13.1 syns inga tydliga skillnader efter utbildningsnivå vad gäller risken att testa positivt, däremot var högre utbildning kopplat till lägre risk att bli vårdad på sjukhus, på IVA samt att avlida. Det är personer i yrken med mycket personkontakter som hade störst risk att testa positivt och vårdas på sjukhus, men det är personer utan arbete som löpte störst risk att avlida i covid-19. Tabell 13.2 visar på samma mönster bland personer för kön samt utbildning1100, dock syns inga tydliga skillnader beroende på inkomst. Tabell 13.2 Skillnader mellan befolkningsgrupper i positiva test, sjukhusvård, IVA samt dödlighet i covid-19, Låg/mellanink. Låg/mellanink. Anm.: Relativa risker. Referenskategorin antar värdet 1. Statistiskt signifikanta skillnader är markerade med fetstil. Utöver de faktorer som är redovisade i tabellen är skillnaderna justerade för ålder, civil - stånd, trångboddhet samt om personen bor i ett utsatt område. Källa: m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i – . 1100 Yrkeskategorierna analyseras inte för personer eftersom en stor andel är pens- ionerade. Särskilt drabbade av covid-19 Antalet positiva fall reflekterar både förekomsten av covid-19 samt testbenägenheten i olika grupper. Det är därför inte möjligt att ute- sluta att förekomsten av covid-19 är större i utsatta grupper. Risken att utveckla allvarlig sjukdom efter infektion kan dessutom skilja sig åt mellan olika grupper. Underlagsrapporterna av med kollegor samt Karimi justerar sina analyser för tidigare hälsoproblem som kan observeras i olika hälsodata och finner att tidigare hälsa bidrar i begränsad utsträckning till skillnader i sjuklighet och dödlighet i covid-19 mellan grupper.1101 1102 Det är viktigt att ha i minnet att vissa former av ohälsa och hälsobeteenden, till exempel fetma och rökning, eller ohälsa som i regel behandlas i primärvården som till exempel diabetes, kan vara svåra att observera i registerdata. Det är därför möjligt att betydelsen av tidigare hälsoproblem är något underskattad. Utrikes födda, särskilt personer födda i låg- och mellaninkomst- länder löpte en förhöjd risk att drabbas av allvarlig covid-19. Skill- naderna berodde inte på skillnader i socioekonomiska faktorer eller medicinska riskfaktorer mellan utrikes och inrikes födda. Det är värt att notera att utrikes födda generellt har en bättre somatisk hälsa och längre medellivslängd än inrikes födda.1103 Personer födda i Mellan- östern eller () mellan 21–löpte nästan dub- belt så stor risk att dö i covid-19 jämfört med inrikes födda. Bland personer var risken nästan högre. Samma grupp hade dödsrisk jämfört med in- rikes födda i alla dödsorsaker förutom covid-19.1104 Både underlagsrapporten av med kollegor samt Karimi jämför hur covid-19 är fördelat i olika befolkningsgrupper med hur andra allvarliga hälsoproblem och dödsfall är fördelade. Per- soner med lägre socioekonomisk status drabbas av de flesta typer av allvarliga hälsoproblem och båda rapporterna drar slutsatsen att socioekonomiskt utsatta grupper har drabbats hårdare även av covid-19. Skillnaderna i förekomsten av covid-19 liknar skillnaderna 1101 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i Sve- rige – . 1102 Arizo Karimi, underlagsrapport (2021), Heterogeneity in mortality, morbidity, and health behaviors: Covid-19 and beyond. 1103 , M., och , B. (2021), variations and population over-coverage: Is low mortality among migrants merely a data artefact? 1104 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i Sve- rige – . Särskilt drabbade av covid-19 i förekomsten av annan ohälsa. Utrikes födda har däremot drabbats oväntat hårt av covid-19. Skillnaderna är särskilt stora under första vågen och de kan delvis förklaras av att de regioner som drabbades hårt i pandemins inledande faser, till exempel region , har en befolkning med en förhållandevis stor andel utrikes födda. Båda rapporterna lyfter dock behovet av mer kunskap om varför utrikes födda har drabbats oproportionerligt hårt av pandemin. När en person testar positivt för SARS-CoV-2, oavsett om personen blivit provtagen i sjukvården eller via egenbeställda tester, registreras detta i databas . Där registreras även mer detaljerad information om provtagningsdatum, indikation för provtagning samt smittland. Registrerade positiva fall återspeglar både smittspridningen i olika grupper samt olika gruppers benägen- het att testa sig. Det sker däremot ingen systematisk nationell regi- strering av detaljerna kring negativa test. Tabell 13.3 redogör för uppgifter kring 2,97 miljoner test, både positiva och negativa, som har beställts av privatpersoner via 1177 för 13 av landets regioner.1105 Informationen täcker således inte hela riket och bara ett av flera möjliga sätt att testas för covid-19. Resul- taten kan därför inte tolkas som representativa för befolkningen som helhet eller för hur testkapaciteten har använts, men kan ändå ge en uppfattning kring hur testbenägenheten skiljer sig åt i olika befolk- ningsgrupper. I grupper som har förhöjd risk att drabbas av allvarlig covid-19, till exempel män, låginkomsttagare, utrikes födda samt personer i medicinsk riskgrupp, var det generellt färre som testade sig. Perso- ner under testade sig i betydligt större utsträckning än personer . Det är möjligt att äldre och sjuka har testat sig i större utsträckning via andra kanaler, till exempel genom kontakter med äldreomsorgen eller sjukvården. Män har testat sig mer sällan än kvinnor och av de tester som genomfördes var en större andel posi- 1105 Regionerna som ingår är , , , , , , Värm- land, , , , , och . , , samt använder andra tjänster för prov- hantering. Region , , samt har inte gjort data till- gängliga för analysen. Särskilt drabbade av covid-19 tiva bland män. Personer med lägre utbildning har testat sig i mindre utsträckning än personer med högre utbildning och hade en större andel positiva tester. Tabell 13.3 Testbenägenhet samt andel positiva tester för självbeställda tester via 1177 21–29 år 30–49 år 50–59 år 60–69 år Källor: Inera/1177, SCB, och beräkningar inom SU:s covid-19 program. Personer i den lägsta inkomstkvartilen testade sig i mindre utsträck- ning och hade en större andel positiva tester än övriga men i övrigt syntes inga tydliga mönster efter inkomst. Särskilt drabbade av covid-19 testning och smittspårning av och redovisar liknande resultat från ett separat datamaterial från de största kommunerna i Skåne.1106 Kapitel 7 (volym 1) i det här betänkandet innehåller en de- taljerad beskrivning av provtagning och smittspårning under pande- min. Personer födda utanför testade sig i genomsnitt mindre och en större andel av testen som gjordes var positiva jämfört med personer födda i . Det fanns dock skillnader inom gruppen utrikes födda. Personer födda i testade mer sällan än inrikes födda, men hade ungefär samma andel positiva test. Personer födda i testade sig i minst utsträckning och personer födda i hade den högsta andelen positiva testresultat. Personer som ingår i en medicinsk riskgrupp testade sig i minde utsträckning än övriga, dock kan det bero på att personer i en medicinsk riskgrupp är äldre än övriga samt de i större utsträckning har testats via andra kanaler. Det är troligt att den lägre benägenheten att testa sig i grupper med lägre socioekonomisk status samt bland utrikes födda leder till ett förhållandevis stort mörkertal kring smittspridningen i de grup- perna. 13.4Skillnader i positiva fall I underlagsrapporten av med kollegor har information från SmiNet samkörts med uppgifter från andra administrativa regis- ter för att belysa skillnader i sannolikheten att testa positivt för covid-19.1107 Resultaten speglar alltså både testbenägenhet och fak- tisk risk att vara sjuk i covid-19. Figur 13.2 visar relativa skillnader i att ha testat positivt mellan olika befolkningsgrupper i åldrarna under perioden mars 2020 till och med februari 2021.1108 1106 , underlagsrapport (2021), Kartläggning av skillnader i reg- ionernas insatser för provtagning och smittspårning under coronapandemin. 1107 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i Sve- rige – . 1108 I figur 13.2–6 presenteras relativa risker. Dessa beskriver relativa skillnader mellan grupper i förhållande till en referensgrupp. En relativ risk på 2 innebär till exempel att den gruppen har en dubbelt så stor risk att, till exempel, testa positivt för SARS-CoV-2 jämfört med referens- gruppen som alltid antar värdet 1. Relativa risker möjliggör jämförelser av olika faktorer efter- som de uttrycks med samma skala men hur stora de relativa riskerna är beror till viss del på hur vanligt ett utfall är. En lika stor absolut skillnad mellan två grupper översätts till en mindre relativ risk om utfallet är vanligt och en större relativ risk om utfallet är ovanligt. I underlags- rapporten av m fl. redovisas även absoluta incidenstal för de utfall som presenteras Särskilt drabbade av covid-19 Av de 559 306 positiva fall som rapporten har analyserat var av fallen personer mellan 21–och personer som var . Figur 13.2 Positiva fall av covid-19 rapporterade i SmiNet, 20–69 år Anm.: Utöver de faktorer som redovisas är modellerna justerade för ålder. Källa: m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i – . i figur 13.2–6. Vi hänvisar till dessa för en kompletterande bild av hur vanliga de olika utfallen är i olika grupper. Särskilt drabbade av covid-19 En relativ risk över 1 betyder att individerna i gruppen i fråga har en högre risk att bli registrerade med ett positivt covid-19-test i SmiNet jämfört med referensgruppen. Ett värde under 1 betyder att indivi- derna i gruppen har en lägre risk än referensgruppen. Referens- gruppen antar alltid värdet 1. Resultaten som redovisas kommer från en analys som tar hänsyn till skillnader i gruppernas sammansätt- ning. Förutom de faktorer som redovisas i figuren, dvs. kön, utbild- ning, inkomst, födelseland, civilstånd, bostadsförhållande och yrke, har analysen även tagit hänsyn till skillnader i ålder. Skillnaden mel- lan män och kvinnor kan alltså tolkas som att det är något mindre sannolikt att män har ett positivt testsvar jämfört med kvinnor, även när man beaktar skillnader mellan könen vad gäller t.ex. utbildning, inkomst, yrke och civilstånd. Resultaten i figur 13.2 visar att personer med lägre inkomster och ogifta hade en lägre sannolikhet att ha ett positivt test jämfört med personer med högre inkomster och gifta, vilket delvis kan förklaras av en förhållandevis låg testbenägenhet. Personer födda i låg- eller mellaninkomstländer, i synnerhet personer födda i eller (), samt personer med yrken som innebär en hög grad av personkontakt, testade däremot positivt i större ut- sträckning. Modell 2 i analysen justerar också för skillnader i medi- cinska riskfaktorer samt funktionsnedsättningar. Resultaten från Modell 2 (lila romber) skiljer sig inte nämnvärt från resultaten i Modell 1 (blå kvadrater) vilket innebär att skillnader i hälsa mellan grupperna inte kunde förklara skillnaderna i risken att testa positivt. Resultaten visar dock att personer med funktionsnedsättning1109 hade en förhöjd risk att testa positivt relativt personer utan funktionsnedsättning. Figur 13.3 presenterar motsvarande skillnader för befolkningen . Skillnaderna i risken att ha ett positivt covid-19-test mel- lan män och kvinnor samt mellan olika socioekonomiska grupper var mindre bland personer jämfört med yngre, men däremot var skillnaderna mellan olika födelseländer större. I modell 3 tas hän- syn till skillnader i omsorgsbehov i termer av hemtjänst och särskilt boende. Skillnader i omsorgsbehov kunde i stor utsträckning för- klara skillnaderna som observeras för civilstånd, boendeförhållanden 1109 Med personer med funktionsnedsättning avses personer som hade boendeinsatser eller personlig assistans enligt 9 § LSS eller assistansersättning enligt 51 kap. socialförsäkringsbalken under föregående år. Särskilt drabbade av covid-19 samt psykisk sjukdom. Detta beror på att personer med särskilt boende oftare är ensamboende, har en liten boendeyta samt lever med en psykiatrisk diagnos, till exempel demens.1110 Personer med hemtjänst eller särskilt boende löpte en betydligt större risk att testa positivt jämfört med personer utan omsorgsinsatser. Figur 13.3 Positiva fall av covid-19 rapporterade i SmiNet, Anm.: Utöver de faktorer som redovisas är modellerna justerade för ålder. Källa: m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i – . 1110 m.fl., underlagsrapport (2021), Dödlighet och sjuklighet i covid-19 i Sve- Särskilt drabbade av covid-19 Sjukhusvård utan tidigare positivt test I underlagsrapporten av Karimi kopplas information om provtag- ningsdatum i SmiNet ihop med information om patienter som vår- dats på sjukhus. Genom att jämföra det datum då personen blev provtagen med det datum personen blev inlagd med covid-19, kan andelen som blir inlagda utan att ha testat positivt innan beräknas.