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Abstract. Age is a critical risk factor for severe COVID-19. This is mirrored by older people showing preventive health behaviors more frequently. However, collective action across all age groups is necessary to reduce transmission. Therefore, this study assessed whether age differences are moderated by policy changes and whether policies further moderate the relationship between psychological determinants of behavior (risk perceptions and trust), age, and preventive behaviors. Risk perceptions, trust in institutions, self-reported frequency of preventive behaviors (mask-wearing, avoiding social gatherings), and demographics (e.g., age) were collected within the COVID-19 Snapshot Monitoring (COSMO), a German serial cross-sectional survey. A total of 19,069 participants across 20 measurement points were included (online sample, quota-representative for Age × Gender and federal state in Germany; mid-April to the end of November 2020). Regression analyses showed that age differences in avoiding social gatherings and mask-wearing remained stable under different health policies but were further moderated by psychological variables. The introduction of stricter policies alone was not related to higher adoption rates of preventive behaviors, but it mitigated the effects of age and risk perceptions. Moreover, under mandatory policies, the correlation between trust in institutions and behaviors was amplified. The present research made a strong case for quality, targeted health, and risk communication. Without mandatory policies, the importance of preventive behaviors must be well understood to achieve high adherence – especially in young people who are threatened by the disease less directly.

Hintergrund: In der Coronaviruspandemie nehmen 2 Institutionen eine zentrale Rolle in der evidenzbasierten Einordnung des Geschehens für Politik und Bevölkerung ein. Das Robert Koch-Institut (RKI) koordiniert die Pandemiebekämpfung, erstellt fundierte Empfehlungen für medizinisches Fachpersonal, die Medien sowie die Bevölkerung und berät die Politik. Die Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung (BZgA) informiert die Bevölkerung und Institutionen. Ziel der Arbeit: Mit dem COVID-19 Snapshot Monitoring (COSMO) wird beobachtet, ob und wie sich das Vertrauen in Institutionen über die Pandemie verändert. Es wird untersucht, welche Bevölkerungsgruppen Vertrauen zeigen und wie dies mit Einstellungen, Risikowahrnehmung und Verhaltensweisen zusammenhängt. Material und Methoden: In Querschnittstudien werden seit März 2020 die Risikowahrnehmung, das Verhalten und die Akzeptanz von Maßnahmen sowie das Vertrauen in Institutionen mit etwa N = 1000 Befragten pro Erhebung untersucht. Ergebnisse: Das Vertrauen in RKI und BZgA war generell hoch, sank aber über den Verlauf der Pandemie. Höheres Vertrauen ging für beide Institutionen mit höherem Alter der Befragten, höherer Bildung, höherer Risikowahrnehmung und höherer Akzeptanz von Maßnahmen einher. Verhaltensweisen wie Abstandhalten und Händewaschen wurden häufiger gezeigt. Männer und chronisch Erkrankte zeigten geringeres Vertrauen. Diskussion: Die Ergebnisse zeigen, dass Vertrauen weiter gefördert werden sollte. Dies könnte u. a. erreicht werden, indem in der Entwicklung und Begründung von Strategien und Maßnahmen auch die Sichtweise der Bevölkerung (z. B. durch COSMO) berücksichtigt wird. Kommunikationsstrategien und Handlungsempfehlungen sollten darauf abzielen, Personen mit hoher Risikowahrnehmung zu unterstützen und zu entlasten. ; Background: In the coronavirus pandemic, two institutions play a central role in the evidence-based classification of events for politics and the population. The Robert Koch Institute (RKI) coordinates the fight against the pandemic, ...

Objectives: To decrease the rapid growth of SARS-CoV-2 in Germany, a stepped lockdown was conducted. Acceptance and compliance regarding entering and exiting lockdown measures are key for their success. The aim of the present study was to analyse the population's preferences for exiting lockdown measures. Methods: To evaluate population's preferences and identify trade-offs between different exit strategies, a discrete choice experiment was conducted on 28–29 April (n = 1,020). Overall, six attributes and 16 choice sets (fractional-factorial design) without an opt-out were chosen. Conditional logit and latent class models were conducted. Results: Most attributes proved to be significant. Two attributes dominated all others: Avoiding a mandatory tracing app, and providing sufficient intensive care capacities. Preventing a high long-term unemployment rate and avoiding the isolation of persons aged 70+, were relevant, though utilities were comparatively lower. We identified subgroups (elderly persons and persons with school children) with different utilities, which indicates specific attributes affecting them dissimilarly. Conclusions: The population prefers cautious re-opening strategies and is at least sceptical about the adoption of severe protection measures. Government should balance interests between subgroups.