 |  | Theo Dingermann |
 |
23.07.2026 11:00 Uhr |
Erhellend ist die Betrachtung der verschiedenen Ursachen. Ein kleiner Kern überwiegend nicht tödlicher, chronischer Leiden trägt den Großteil der Lücke, darunter muskuloskelettale Erkrankungen, allen voran Rückenschmerzen mit 1,8 Jahren, psychische Störungen, vor allem Depression und Angst, mit 1,6 Jahren, Erkrankungen der Sinnesorgane, besonders der altersbedingte Hörverlust mit 1,1 Jahren, unbeabsichtigte Verletzungen, beispielsweise durch Stürze mit 0,9 Jahren, sowie weitere nicht übertragbare Krankheiten. Zusammen verantworten diese fünf Ursachengruppen 57,4 Prozent der weltweit ungesunden Jahre.
In Subsahara-Afrika sind vor allem Infektions- und Mangelkrankheiten, besonders Mangelernährung, Atemwegsinfektionen, Tuberkulose und Malaria, für eine hohe Morbiditätslücke verantwortlich.
Als wichtigste veränderbare Risikofaktoren identifizieren die Forschenden erhöhte Nüchternglukose, einen hohen Body-Mass-Index, kindliche und mütterliche Mangelernährung sowie Tabakkonsum. Auf feiner aufgelöster Ebene rückt Feinstaubluftverschmutzung an die Spitze.
Das Dilemma ergibt sich aus der Tatsache, dass das Zurückdrängen von Todesursachen durch Fortschritte in der Medizin zwangsläufig zusätzliche mit Behinderung gelebte Jahre nach sich zieht, wenn nicht gleichzeitig die Inzidenz, die Schwere oder die Dauer der verbleibenden chronischen Leiden sinken.
Daraus leiten die Forschenden eine klare Botschaft für Politik und Versorgung ab. Fortschritt im gesunden Altern lasse sich nicht mehr allein an sinkender Sterblichkeit messen. Künftige Gewinne hängen entscheidend von Prävention, der Reduktion von Krankheitsschwere, Rehabilitation, psychiatrischer Versorgung, chronischer Betreuung und dem gezielten Abbau modifizierbarer Risiken ab.
Die Autoren verweisen allerdings auch auf Limitationen ihrer Studie. Die Unsicherheitsintervalle einzelner Länder überlappen, sodass die Aussagen die Richtung des globalen Trends, nicht statistisch gesicherte Einzelwerte betreffen. Die HALE-Schätzungen beruhen auf Behinderungsgewichten. In datenarmen Regionen beruhen sie stärker auf Modellierungen.
