25:["$","title",null,{"children":"Demografische Trends in Deutschland: Ein Blick auf Geburten und Abbrüche | FHOÖ Information Visualization | Observable"}] 49:Tbb4,html`

${Plot.plot({ title: "Lebendgeborene", subtitle: "Anzahl Lebendgeborene", height: 900, projection: projection, color: { type: "linear", scheme: "Greens", domain: [0, 200000], //domain: [0, Math.max(...anderes_format.map((row) => row['Lebendgeborene insgesamt']))], legend: true }, marks: [ Plot.geo(data_germany.find((d) => d.level === "Bundesland"), { fill: (d) => anderes_format. filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === selectedYearAbortionMap). map((row) => row['Lebendgeborene insgesamt']), fillOpacity: 1, stroke: "black", title: (d) => `${d.properties.name}: ${anderes_format.filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === selectedYearAbortionMap).map((row) => row['Lebendgeborene insgesamt'])} Lebendgeborene`, }) ] })}

${Plot.plot({ title: "Abbrüche", subtitle: "Anzahl Schwangerschaftsabbrüche", height: 900, projection: projection, color: { type: "linear", scheme: "Reds", domain: [0, 30000], legend: true }, marks: [ Plot.geo(data_germany.find((d) => d.level === "Bundesland"), { fill: (d) => anderes_format. filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === selectedYearAbortionMap). map((row) => row['ledig'] + row['verheiratet'] + row['verwitwet'] + row['geschieden']), fillOpacity: 1, stroke: "black", title: (d) => `${d.properties.name}: ${anderes_format.filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === selectedYearAbortionMap).map((row) => row['ledig'] + row['verheiratet'] + row['verwitwet'] + row['geschieden'])} Abbrüche`, }) ] })}

${Plot.plot({ title: "Abortion Index", subtitle: "Verhältnis Abbrüche zu Lebendgeborenen", height: 900, projection: projection, color: { type: "linear", scheme: "Blues", domain: [0, 0.6], legend: true }, marks: [ Plot.geo(data_germany.find((d) => d.level === "Bundesland"), { fill: (d) => anderes_format. filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === selectedYearAbortionMap). map((row) => (row['ledig'] + row['verheiratet'] + row['verwitwet'] + row['geschieden']) / row['Lebendgeborene insgesamt']), fillOpacity: 1, stroke: "black", title: (d) => `${d.properties.name}: ${Number.parseFloat(anderes_format.filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === selectedYearAbortionMap).map((row) => (row['ledig'] + row['verheiratet'] + row['verwitwet'] + row['geschieden']) / row['Lebendgeborene insgesamt'])).toFixed(3)} Abbrüche/Lebendgeburt`, }) ] })}

`4a:T7fb,Plot.plot({ title: "Jährliche Schwangerschaftsabbrüche nach Bundesland", color: {legend: true}, x: {label: "Jahr"}, y: { domain: selectedBundeslandAbortion === "Alle Bundesländer" ? (showTotalAbortion ? [0, 140000] : [0, 70000]) : undefined, grid: true, label: "Abbrüche", zero: true, nice: true, }, width: 1200, height: 600, marks: [ Plot.line(schwangerschaftsabbrüche.filter((d) => !Number.isNaN(d.Value) && (d.Bundesland === selectedBundeslandAbortion || selectedBundeslandAbortion === "Alle Bundesländer")), Plot.groupX({y: 'sum'}, {x: (d) => new Date(d.Jahre + '-01-01'), y: "Value", stroke: "Kategorie_2", opacity: showTotalAbortion ? 0.5 : 1.0})), Plot.ruleX([new Date(selectedYearAbortion + '-01-01')], {strokeDasharray: "5"}), Plot.axisY({marginLeft: 100, fontSize: 16}), Plot.axisX({tickPadding: +10, fontSize: 16, marginBottom: 50, marginTop: 40, ticks: [1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022].map((jahr) => new Date(jahr + '-01-01')), tickFormat: (d) => d.getFullYear() % 2 === 0 ? '' + d.getFullYear() : ''}), showTotalAbortion ? Plot.line(schwangerschaftsabbrüche.filter((d) => !Number.isNaN(d.Value) && (d.Bundesland === selectedBundeslandAbortion || selectedBundeslandAbortion === "Alle Bundesländer")), Plot.groupX({y: 'sum'}, {x: (d) => new Date(d.Jahre + '-01-01'), y: "Value", strokeWidth: 3})) : Plot.dot(schwangerschaftsabbrüche.filter((d) => +d.Jahre === selectedYearAbortion && (d.Bundesland === selectedBundeslandAbortion || selectedBundeslandAbortion === "Alle Bundesländer")), Plot.groupX({y: 'sum', title: (infos) => {let info = infos.reduce((sum, row) => [row[0], row[1], sum[2] + row[2]], [0, 0, 0]); return `${info[0]}, ${info[1]}: ${info[2]} Abbrüche`}}, {x: (d) => new Date(d.Jahre + '-01-01'), y: "Value", fill: "Kategorie_2", r: 5, tip: {fontSize: 15}, title: (d) => [d.Jahre, d.Kategorie_2, d.Value]})) ] })4b:T707,
Die Zahl der Schwangerschaftsabbrüche insgesamt ist seit 1996 rückläufig. Die obere Grafik zeigt die jährlichen Schwangerschaftsabbrüche in Deutschland zwischen 1996 und 2022, aufgeschlüsselt nach dem Familienstand der betroffenen Frauen. Besonders auffällig ist der Rückgang bei verheirateten Frauen, deren Abbrüche von etwa 68.000 im Jahr 1996 auf knapp 40.000 im Jahr 2022 gesunken sind. Im Gegensatz dazu nimmt die Anzahl der Abbrüche bei ledigen Frauen zu - von etwa 53.000 im Jahr 1996 auf etwa 60.000 im Jahr 2022. Die Grafik illustriert, dass ab dem Jahr 2001 ledige Frauen mehr Schwangerschaftsabbrüche als verheiratete Frauen durchgeführt haben. Zuvor lagen die Zahlen der Abbrüche bei verheirateten Frauen über denen der ledigen Frauen. Ab 2001 jedoch kehrt sich dieser Trend um, und die Abbrüche bei ledigen Frauen steigen über die der verheirateten Frauen. Dieser Unterschied bleibt bis 2022 bestehen, obwohl die Gesamtabbrüche in beiden Gruppen im Laufe der Jahre zurückgegangen sind. Diese Verschiebung deutet auf eine signifikante Veränderung in den gesellschaftlichen und persönlichen Umständen der betroffenen Frauen hin. Nach einem langjährigen Abwärtstrend verzeichnete das Jahr 2022 einen plötzlichen Anstieg der Abbrüche sowohl bei ledigen als auch bei verheirateten Frauen, was möglicherweise auf die Auswirkungen der Corona-Pandemie zurückzuführen ist. Dieser Anstieg könnte durch die pandemiebedingten Veränderungen in den Lebensumständen, wirtschaftlichen Unsicherheiten und eingeschränkten Zugang zu Gesundheitsdiensten beeinflusst worden sein. Die Corona-Krise hat für viele Frauen somit nicht nur gesundheitliche, sondern auch soziale und wirtschaftliche Folgen, die sich in der Zahl der Schwangerschaftsabbrüche widerspiegeln.4c:T2223,html`

${Plot.plot({ title: "Schwangerschaftsabbrüche pro Jahr", x: {label: "Jahr"}, y: {grid: true, label: "Abbrüche", domain: [0, 110000]}, marks: [ Plot.ruleX([new Date(dashboardJahr + '-01-01')], {strokeDasharray: "5"}), Plot.axisY({marginLeft: 100, fontSize: 16}), Plot.axisX({tickPadding: 10, fontSize: 16, marginBottom: 55, marginTop: 35, ticks: [2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022].map((jahr) => new Date(jahr + '-01-01')), tickFormat: (d) => d.getFullYear() % 2 === 0 ? '' + d.getFullYear() : ''}), Plot.line(schwangerschaftsabbrüche.filter((d) => !Number.isNaN(d.Value) && d.Jahre >= 2012), Plot.groupX({y: 'sum'}, {x: (d) => new Date(d.Jahre + '-01-01'), y: "Value", strokeWidth: 2})), Plot.dot(schwangerschaftsabbrüche.filter((d) => +d.Jahre === dashboardJahr), Plot.groupX({y: 'sum', title: (d) => `${d.filter((row) => !isNaN(row)).reduce((sum, row) => sum + row, 0)} Abbrüche`}, {x: (d) => new Date(d.Jahre + '-01-01'), y: "Value", fill: 'black', r: 4, tip: {fontSize: 15}, title: 'Value'})) ] })}

${Plot.plot({ title: 'Gefährdungen pro Jahr', x: {label: "Jahr"}, y: {grid: true, label: "Gefährdungen", domain: [0, 110000]}, marks: [ Plot.ruleX([new Date(dashboardJahr + '-01-01')], {strokeDasharray: "5"}), Plot.axisY({marginLeft: 100, fontSize: 16}), Plot.axisX({tickPadding: 10, fontSize: 16, marginBottom: 55, marginTop: 35, ticks: [2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022].map((jahr) => new Date(jahr + '-01-01')), tickFormat: (d) => d.getFullYear() % 2 === 0 ? '' + d.getFullYear() : ''}), Plot.lineY(gefährdungen_gesamt, {x: (d) => new Date(d.Jahr + '-01-01'), y: "Gefährdungen", strokeWidth: 2}), Plot.dot(gefährdungen_gesamt.filter((d) => d.Jahr === dashboardJahr), {x: (d) => new Date(d.Jahr + '-01-01'), y: "Gefährdungen", fill: 'black', r: 4, tip: {fontSize: 15}, title: (d) => `${d.Gefährdungen} Gefährdungen`}) ] })}

${Plot.plot({ title: "Abortion Index", subtitle: "Verhältnis Abbrüche zu Lebendgeborenen", height: 900, projection: projection, color: { type: "linear", scheme: "Blues", domain: [0, 0.6], legend: true }, marks: [ Plot.geo(data_germany.find((d) => d.level === "Bundesland"), { fill: (d) => anderes_format. filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === dashboardJahr). map((row) => (row['ledig'] + row['verheiratet'] + row['verwitwet'] + row['geschieden']) / row['Lebendgeborene insgesamt']), fillOpacity: 1, stroke: "black", title: (d) => `${d.properties.name}: ${Number.parseFloat(anderes_format.filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === dashboardJahr).map((row) => (row['ledig'] + row['verheiratet'] + row['verwitwet'] + row['geschieden']) / row['Lebendgeborene insgesamt'])).toFixed(3)} Abbrüche/Lebendgeburt`, }) ] })}

${Plot.plot({ title: "Abbrüche", subtitle: "Anzahl Schwangerschaftsabbrüche", height: 900, projection: projection, color: { type: "linear", scheme: "Reds", domain: [0, 30000], legend: true }, marks: [ Plot.geo(data_germany.find((d) => d.level === "Bundesland"), { fill: (d) => anderes_format. filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === dashboardJahr). map((row) => row['ledig'] + row['verheiratet'] + row['verwitwet'] + row['geschieden']), fillOpacity: 1, stroke: "black", title: (d) => `${d.properties.name}: ${anderes_format.filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === dashboardJahr).map((row) => row['ledig'] + row['verheiratet'] + row['verwitwet'] + row['geschieden'])} Abbrüche`, }) ] })}

${Plot.plot({ title: "Lebendgeborene", subtitle: "Anzahl Lebendgeborene insgesamt", height: 900, projection: projection, color: { type: "linear", scheme: "Greens", domain: [0, 200000], //domain: [0, Math.max(...anderes_format.map((row) => row['Lebendgeborene insgesamt']))], legend: true }, marks: [ Plot.geo(data_germany.find((d) => d.level === "Bundesland"), { fill: (d) => anderes_format. filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === dashboardJahr). map((row) => row['Lebendgeborene insgesamt']), fillOpacity: 1, stroke: "black", title: (d) => `${d.properties.name}: ${anderes_format.filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === dashboardJahr).map((row) => row['Lebendgeborene insgesamt'])} Lebendgeborene`, }) ] })}

${Plot.plot({ title: "Gefährdungen", subtitle: "Anzahl Gefährdungen insgesamt", height: 900, projection: projection, color: { type: "linear", scheme: "Oranges", domain: [0, 20000], //domain: [0, Math.max(...anderes_format.map((row) => row['Lebendgeborene insgesamt']))], legend: true }, marks: [ // TODO: this is just Lebendgeborene Plot.geo(data_germany.find((d) => d.level === "Bundesland"), { fill: (d) => anderes_format. filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === dashboardJahr). map((row) => row['Akute Vernachlässigung'] + row['Akute Körperliche Misshandlung'] + row['Akute Psychische Misshandlung'] + row['Akute Sexuelle Gewalt'] + row['Latente Vernachlässigung'] + row['Latente Körperliche Misshandlung'] + row['Latente Psychische Misshandlung'] + row['Latente Sexuelle Gewalt']), fillOpacity: 1, stroke: "black", title: (d) => `${d.properties.name}: ${anderes_format.filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === dashboardJahr).map((row) => row['Akute Vernachlässigung'] + row['Akute Körperliche Misshandlung'] + row['Akute Psychische Misshandlung'] + row['Akute Sexuelle Gewalt'] + row['Latente Vernachlässigung'] + row['Latente Körperliche Misshandlung'] + row['Latente Psychische Misshandlung'] + row['Latente Sexuelle Gewalt'])} Gefährdungen`, }) ] })}

${Plot.plot({ title: "Gefährdungs-Index", subtitle: "Verhältnis Gefährdungen zu Lebendgeborenen", height: 900, projection: projection, color: { type: "linear", scheme: "Purples", domain: [0, 0.4], legend: true }, marks: [ Plot.geo(data_germany.find((d) => d.level === "Bundesland"), { fill: (d) => anderes_format. filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === dashboardJahr). map((row) => (row['Akute Vernachlässigung'] + row['Akute Körperliche Misshandlung'] + row['Akute Psychische Misshandlung'] + row['Akute Sexuelle Gewalt'] + row['Latente Vernachlässigung'] + row['Latente Körperliche Misshandlung'] + row['Latente Psychische Misshandlung'] + row['Latente Sexuelle Gewalt']) / row['Lebendgeborene insgesamt']), fillOpacity: 1, stroke: "black", title: (d) => `${d.properties.name}: ${Number.parseFloat(anderes_format.filter((row) => row.Bundesland === d.properties.name && row.Jahr === dashboardJahr).map((row) => (row['Akute Vernachlässigung'] + row['Akute Körperliche Misshandlung'] + row['Akute Psychische Misshandlung'] + row['Akute Sexuelle Gewalt'] + row['Latente Vernachlässigung'] + row['Latente Körperliche Misshandlung'] + row['Latente Psychische Misshandlung'] + row['Latente Sexuelle Gewalt']) / row['Lebendgeborene insgesamt'])).toFixed(3)} Gefährdungen/Lebendgeburt`, }) ] })}

`4d:T252a,flower_chart = { const types = [ 'Akute Vernachlässigung', 'Latente Vernachlässigung', 'Akute Körperliche Misshandlung', 'Latente Körperliche Misshandlung', 'Akute Psychische Misshandlung', 'Latente Psychische Misshandlung', 'Akute Sexuelle Gewalt', 'Latente Sexuelle Gewalt' ]; const colors = d3 .scaleOrdinal() .range([ "#400C0C", "#D62828", "#944C00", "#F77F00", "#496600", "#7CB518", "#19445B", "#1B998B", ]) .domain(types); const margin = ({ top: 15, right: 60, bottom: 50, left: 80 }); const paddingInPixel = 0; const calculated_height = 550; const calculated_width = 1050; var elm = html``; const x = d3 .scaleBand() .range([0, calculated_width]) .padding(0.4) .domain( [2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022] ); const y = d3 .scaleLinear() .range([calculated_height, 0]) .domain([0, 100000]); const barX = d3 .scaleLinear() .range([10, 0.4 * calculated_width - 20]) .domain([0, 20000]); const barY = d3 .scaleBand() .range([10, 0.5 * calculated_height - 20]) .domain(types); function flowerBloomer(flower) { var petelLength = d3.scaleLinear().range([0, 30]); // define different order for balanced flowers var attribs = [ 'Akute Vernachlässigung', 'Akute Körperliche Misshandlung', 'Akute Psychische Misshandlung', 'Akute Sexuelle Gewalt', 'Latente Vernachlässigung', 'Latente Körperliche Misshandlung', 'Latente Psychische Misshandlung', 'Latente Sexuelle Gewalt' ]; var pie = d3 .pie() .sort(null) .padAngle(0.09) .value(d => d)([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]); if (flower.selectAll('*').empty()) { //create flower .selectAll('.petels') .data(function(d) { return attribs.map(a => { return { name: a, value: d[a] }; }); }) .enter() .append('g') .attr('class', 'petels') .attr('data-attribute', d => d.name) .append('path') .attr('d', (p, i) => { var pied = pie[i]; var val = petelLength(p.value / 10000); var sa = pied.startAngle + pied.padAngle; var ea = pied.endAngle - pied.padAngle; var ang = Math.min(sa, ea) + (Math.max(sa, ea) - Math.min(sa, ea)) / 2; return d3 .line() .curve(d3.curveBundle.beta(1)) .x(k => k[0]) .y(k => k[1])([ [0, 0], [val * 0.8 * Math.sin(sa), val * 0.8 * Math.cos(sa)], [val * 1.2 * Math.sin(ang), val * 1.2 * Math.cos(ang)], [val * 0.8 * Math.sin(ea), val * 0.8 * Math.cos(ea)], [0, 0] ]); }) .attr('transform', (p, i) => { return `translate(0 25) rotate(${((pie[i].startAngle + pie[i].padAngle) * 180) / Math.PI - 165})`; }); } //update only flower .selectAll('.petels path') .attr('fill', p => { return colors(p.name); }) .attr('d', (p, i) => { var pied = pie[i]; var val = petelLength(p.value / 10000); var sa = pied.startAngle + pied.padAngle; var ea = pied.endAngle - pied.padAngle; var ang = Math.min(sa, ea) + (Math.max(sa, ea) - Math.min(sa, ea)) / 2; return d3 .line() .curve(d3.curveBundle.beta(1)) .x(k => k[0]) .y(k => k[1])([ [0, 0], [val * 0.8 * Math.sin(sa), val * 0.8 * Math.cos(sa)], [val * 1.2 * Math.sin(ang), val * 1.2 * Math.cos(ang)], [val * 0.8 * Math.sin(ea), val * 0.8 * Math.cos(ea)], [0, 0] ]); }) .attr('transform', "translate(0 0) rotate(0)"); } function addDetails(g) { var attribs = types; /*var pie = d3 .pie() .sort(null) .padAngle(0.09) .value(d => d)([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]);*/ if (g.selectAll('*').empty()) { //create g .append('rect') .attr('class', 'detail-bars') .attr('fill', 'none') .attr('stroke', 'black') .attr('x', 0) .attr('y', 0) .attr('width', Math.round(0.4 * calculated_width)) .attr('height', Math.round(0.5 * calculated_height)); let detailBar = g .selectAll('.detail-bar') .data(function(d) { return attribs.map(a => { return { name: a, value: d[a] }; }); }) .enter() .append('g') .attr('class', 'detail-bar') .attr('data-attribute', d => d.name); detailBar .append('rect') .attr('height', Math.round(barY.bandwidth() / 2)) .attr('width', (d) => Math.round(barX(d.value))) .attr('x', Math.round(barX(0)) + 0.5) .attr('y', (d) => Math.round(barY(d.name) + barY.bandwidth() / 2) + 0.5) .attr('fill', (d) => colors(d.name)); detailBar .append('text') .attr('font-size', 13) .attr('x', Math.round(barX(0)) + 0.5) .attr('y', (d) => Math.round(barY(d.name) + barY.bandwidth() / 2 - 3) + 0.5) .text((d) => `${d.name}: ${d.value.toLocaleString()}`); } } var dom_node = d3.select(elm).style('display', 'block'); dom_node.attr("height", calculated_height + margin.top + margin.bottom); dom_node .select('svg') .attr("width", calculated_width + margin.left + margin.right) .attr("height", calculated_height + margin.top + margin.bottom); dom_node .select('svg') .select(".root") .attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")") var jahre = dom_node .select('svg') .select(".root") .selectAll(".countries") .data(gefährdungen_gesamt, d => d['Jahr']); var countryEnter = jahre .enter() .append("g") .attr("class", "countries") .attr("data-name", d => d['Jahr']) .attr("transform", function(d) { var xd = x(d.Jahr) + x.bandwidth() / 2; var yd = y(0); return "translate(" + xd + "," + yd + ")"; }); countryEnter .attr("transform", function(d) { var xd = x(d.Jahr) + x.bandwidth() / 2; var yd = y(d["Gefährdungen"]); return "translate(" + xd + "," + yd + ")"; }); countryEnter .append('g') .attr("class", "details") .attr("transform", function(d) { var xd = Math.round(0.6 * calculated_width) - (x(d.Jahr) + x.bandwidth() / 2) - 0.5; var yd = Math.round(0.5 * calculated_height) - y(d["Gefährdungen"]) - 5.5; return "translate(" + xd + "," + yd + ")"; }) .call(addDetails); countryEnter .append('rect') .attr("class", "hoverhelper") .attr("x", -x.bandwidth() / 2 - paddingInPixel) .attr("y", function(d) { return -y(d["Gefährdungen"]); }) .attr("width", x.bandwidth() + paddingInPixel * 2) .attr("height", function(d) { return calculated_height; }) .attr("fill", "rgba(0,0,0,0)"); countryEnter .append('g') .attr("class", "flower") .call(flowerBloomer); countryEnter.on("mouseenter", function(d) { dom_node.selectAll(".countries").classed('hover', a => a.Jahr == d.target.dataset['name']); d3.select(this).each(function() { this.parentNode.appendChild(this); }); }); countryEnter.on("mouseleave", function(d) { d3.select(this).classed('hover', 0); }); //updates only jahre .attr("transform", function(d) { var xd = x(d.Jahr) + x.bandwidth() / 2; var yd = y(d["Gefährdungen"]); return "translate(" + xd + "," + yd + ")"; }); jahre.select('.flower').call(flowerBloomer); jahre.exit().remove(); dom_node.select(".leftaxis").call(d3.axisLeft(y).ticks(4)); dom_node.select(".bottomaxis") .attr("transform", "translate(0, " + calculated_height + ")") .call(d3.axisBottom(x).ticks([2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022])); dom_node.select(".leftaxis-label") .append("text") .attr("transform", "rotate(-90)") .attr("text-anchor", "middle") .attr("y", -margin.left + 20) .attr("x", -calculated_height / 2) .text("Kindeswohlgefährdungen"); dom_node.select(".bottomaxis-label") .append("text") .attr("text-anchor", "middle") .attr("x", calculated_width / 2) .attr("y", calculated_height + margin.bottom - 10) .text("Jahr"); dom_node.select(".verlauf").append('path') .datum(gefährdungen_gesamt) .attr('fill', 'none') .attr('stroke', 'steelblue') .attr('stroke-width', 2) .attr('d', d3.line().x((d) => x(d.Jahr) + x.bandwidth() / 2).y((d) => y(d["Gefährdungen"]))); return elm; }4e:T4ac,## Geburten und Schwangerschaftsabbrüche im Wandel der Zeit: Ein Ländervergleich
Die jährlichen Statistiken zu Geburten und Schwangerschaftsabbrüchen in Deutschland zeigen bemerkenswerte regionale Unterschiede und Trends über die Jahre hinweg. Ein Überblick über die Daten der letzten Jahrzehnte zeigt, dass die Anzahl der Geburten und Schwangerschaftsabbrüche in den Bundesländern stark variiert. Betrachtet man alle Bundesländer, so ergibt sich ein klares Bild in drei Phasen: * **Phase 1:** Rückgang der Geburtenrate zwischen 1996 und 2006 * **Phase 2:** Rückggang der Abbrüche zwischen 2006 und 2013 bei gleichbleibender Geburtenrate * **Phase 3:** Anstieg der Geburtenrate zwischen 2013 und 2022 bei gleichbleibend niedriger Anzahl der Abbrüche Dieser Trend könnte auf eine Reihe von Faktoren zurückzuführen sein, darunter sozioökonomische Bedingungen, der veränderte Umgang mit Verhütungsmitteln und die Verfügbarkeit von Beratung und Unterstützung im Fall einer ungewollten Schwangerschaft. In den verschiedenen Bundesländern gestalten sich die Phasen ähnlich, wobei die sinkende Anzahl an Abbrüchen in den meisten Fällen deutlich zu erkennen ist.
4f:T718,{ let data = anderes_format .filter((d) => d.Bundesland === abbrücheGeburtenBundesland) .map((row) => ({ Jahr: row.Jahr, Lebendgeborene: row['Lebendgeborene insgesamt'], Abbrüche: row.ledig + row.verheiratet + row.verwitwet + row.geschieden, })); if (abbrücheGeburtenBundesland === 'Alle Bundesländer') { data = [...new Set(anderes_format.map((row) => row.Jahr))] .map((jahr) => ({ Jahr: jahr, Lebendgeborene: anderes_format .filter((row) => row.Jahr === jahr) .reduce((sum, row) => sum + row['Lebendgeborene insgesamt'], 0), Abbrüche: anderes_format .filter((row) => row.Jahr === jahr) .reduce((sum, row) => sum += row.ledig + row.verheiratet + row.verwitwet + row.geschieden, 0), })) } console.log(data); return Plot.plot({ title: "Vergleich der Schwangerschaftsabbrüche und Geburten pro Bundesland (jährlich)", width: 1200, height: 600, marginTop: 60, marginLeft: 100, marginBottom: 100, x: {label: "Geburten", nice: true, grid: true}, y: {label: "Abbrüche", nice: true, grid: true}, color: {legend: true, scheme: 'Cividis', tickFormat: (d) => d.toString()}, marks: [ Plot.dot(data, { x: 'Lebendgeborene', y: 'Abbrüche', r: 5, stroke: 'Jahr', strokeWidth: 3, channels: {Jahr: 'Jahr'}, tip: {format: {stroke: false, Jahr: (d) => '' + d}} }), Plot.text(data, { text: (d) => '' + d.Jahr, x: 'Lebendgeborene', y: 'Abbrüche', dy: 10, }), Plot.line(data, {x: 'Lebendgeborene', y: 'Abbrüche', opacity: 0.6, strokeDasharray: 5}), Plot.axisX({fontSize: 16, tickRotate: -45}), Plot.axisY({fontSize: 16}), ] }); }50:T772,
## Zusammenfassung der Erkenntnisse
Zusammenfassend zeigt die Untersuchung der demografischen Trends in Deutschland deutliche regionale Unterschiede und langfristige Entwicklungen bei Geburten- und Schwangerschaftsabbruchsraten. Während westdeutsche Bundesländer die höchsten absoluten Zahlen sowohl bei Geburten als auch bei Abbrüchen aufweisen, offenbaren sich in Berlin und Bremen die höchsten relativen Abtreibungsraten. Ostdeutsche Bundesländer hingegen verzeichnen tendenziell höhere Verhältnisse von Abbrüchen zu Lebendgeborenen als westdeutsche Bundesländer, was auf eine Mischung aus wirtschaftlichen und kulturellen Faktoren hinweisen könnte. Die Daten verdeutlichen auch eine bedeutende Verschiebung bei den Schwangerschaftsabbrüchen: Während die Abbrüche bei verheirateten Frauen seit 1996 stark zurückgegangen sind, nehmen sie bei ledigen Frauen zu. Diese Entwicklung könnte auf veränderte gesellschaftliche und persönliche Umstände hinweisen. Der Anstieg der Abbrüche im Jahr 2022 unterstreicht die möglichen Auswirkungen der Corona-Pandemie auf die Lebensumstände vieler Frauen. Die Anzahl der Kindeswohlgefährdungen zeigt ebenfalls einen Anstieg, insbesondere bei Fällen von Vernachlässigung und psychischer Gewalt. Dies könnte auf ein gestiegenes Bewusstsein und eine erhöhte Berichterstattung zurückzuführen sein, aber auch auf verschlechterte sozioökonomische Bedingungen. Letztlich verdeutlichen die Analysen der Geburten- und Schwangerschaftsabbruchsraten in Verbindung mit Kindeswohlgefährdungen die Notwendigkeit, gezielte soziale und wirtschaftliche Maßnahmen zu ergreifen, um Familien zu unterstützen und das Wohl von Kindern zu sichern. Nur durch eine tiefere Betrachtung und das Verständnis der zugrunde liegenden Faktoren können effektive Lösungen entwickelt werden, um diese demografischen Herausforderungen anzugehen.
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\n\nDer dargestellte Zeitraum erstreckt sich von 2012 bis 2022. Veranschaulicht werden die Gesamtanzahl der Schwangerschaftsabbrüche und Kindeswohlgefährdungen pro Jahr, sowie die regionale Verteilung. Um eine Vergleichbarkeit zwischen den Bundesländern herzustellen, wurden die Abbrüche und Gefährdungen wieder ins Verhältnis zu den Lebendgeborenen Kindern gesetzt. Zu lesen sind die Verhältnisse wie folgt:\n* Abbrüche pro lebendgeborenem Kind: wie viele Schwangerschaftsabbrüche werden jährlich pro neu geborenem Kind durchgeführt\n* Anzahl der Gefährdungen pro lebendgeborenem Kind: wie viele Kindeswohlgefährdungen werden jährlich pro neu geborenem Kind aufgezeichnet (zu beachten ist hierbei, dass die Gefährdungen nicht ausschließlich den neu geborenen Kindern wiederfahren sondern Kindern aller Altersklassen)\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":197,"value":"

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\n\nDie jährliche Anzahl der gemeldeten Fälle von Kindeswohlgefährdungen in Deutschland ist zwischen 2012 und 2022 stetig gestiegen. Die folgende Grafik illustriert die verschiedenen Arten von Kindeswohlgefährdung, die jeweils durch Blütenblätter symbolisiert werden. Auffallend ist, dass die meisten Fälle von Kindeswohlgefährdungen durch akute oder latente Vernachlässigung entstehen.\n\n
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\n\nIm Laufe der letzten zehn Jahre ist eine Zunahme an psychischer Gewalt, sowohl akut als auch latent, zu vermerken. Dies könnte auf ein gestiegenes Bewusstsein für psychische Misshandlung zurückzuführen sein, wodurch mehr Fälle gemeldet werden. Andererseits könnten auch ökonomische Unsicherheiten, soziale Isolation oder unzureichende Unterstützungssysteme für Familien ihren Beitrag zur steigenden Tendenz leisten.\n\nInteressanterweise ist im Jahr 2021 ein leichter Rückgang an verzeichneten Fällen zu beobachten. Aufgrund der Corona-Pandemie hat sich der Zugang der Lehrenden zu den Kindern verschlechtert und die gemeinsam verbrachte Zeit wurde durch E-Learning drastisch verringert. Die gesunkene Anzahl der Fälle könnte somit auf eine große Dunkelziffer hinweisen. Da viele Kinder durch die Pandemie an ihr Zuhause gebunden waren, steht zu erwarten, dass die Gefährdungen insgesamt zugenommen haben - das unabhängige Kontrollorgan durch die Lehrenden und Betreuenden ist jedoch in dieser Zeit weggefallen.
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Jährliche Verteilung der Kindeswohlgefährdungen in allen Bundesländern