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Das Intensivregister (www.intensivregister.de) ist eine digitale Plattform zur Echtzeiterfassung von intensivmedizinischen Behandlungs- und Bettenkapazitäten sowie den Fallzahlen intensivmedizinisch behandelter COVID-19-Patient:innen der etwa 1.300 Akut-Krankenhäuser Deutschlands. Bis 12 Uhr ist die tägliche Meldung laut Verordnung für die Krankenhäuser verpflichtend. Darüber hinaus kann beliebig oft gemeldet werden, sodass Veränderungen in den Kapazitäten aktuell berichtet werden können. Damit ermöglicht das Intensivregister in der Pandemie sowie darüber hinaus, Engpässe in der intensivmedizinischen Versorgung im regionalen und zeitlichen Vergleich zu erkennen. Es schafft somit eine wertvolle Grundlage zur Reaktion und zur datengestützten Handlungssteuerung in Echtzeit. Zur Aufrechterhaltung der Krankenhausversorgung bietet das DIVI-Intensivregister demnach ein Portal zur Suche freier Intensivbetten und zur Kontaktaufnahme zwischen Fachkolleg*innen, um die gegenseitige Unterstützung bei Behandlungsfragen im intensivmedizinischen Kontext zu erleichtern. Ebenso liefert es eine maßgebliche Informationsgrundlage für staatliche Steuerungs- und Planungsmaßnahmen sowie für die lokale und überregionale Steuerung und Koordinierung der Bettenbelegung.

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Im Datensatz '7-Tage-Inzidenz von COVID-19 in Deutschland' werden die aktuellen 7-Tage-Inzidenzen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - an das RKI übermittelten COVID-19-Fälle veröffentlicht. Datengrundlage zur Berechnung der 7-Tage-Inzidenzen sind die an das RKI übermittelten COVID-19-Fälle. Eine detaillierte Dokumentation zur Erhebung der Daten zum Infektionsgeschehen ist im Datensatz 'SARS-CoV-2-Infektionen in Deutschland' enthalten. Die für die Berechnung der 7-Tage-Inzidenz notwendigen Bevölkerungsdaten bezieht das RKI durch das Statistisches Bundesamt (Destatis), Referat F24 | Bevölkerungsfortschreibung, Ausländer- und Integrationsstatistiken.

Das Nowcasting erstellt eine Schätzung des Verlaufs der Anzahl von bereits erfolgten SARS-CoV-2-Erkrankungsfällen in Deutschland unter Berücksichtigung des Diagnose-, Melde- und Übermittlungsverzugs. Aufbauend auf dem Nowcasting kann eine Schätzung der zeitabhängigen Reproduktionszahl R durchgeführt werden. Die Reproduktionszahl beschreibt, wie viele Menschen eine infizierte Person im Mittel ansteckt. Sie kann nicht alleine als Maß für Wirksamkeit/Notwendigkeit von Maßnahmen herangezogen werden. Wichtig sind außerdem u.a. die absolute Zahl der täglichen Neuinfektionen sowie die Schwere der Erkrankungen. Die absolute Zahl der Neuinfektionen muss klein genug sein, um eine effektive Kontaktpersonennachverfolgung zu ermöglichen und die Kapazitäten von Intensivbetten nicht zu überlasten.

FIM Datenfelder-Sammelrepository - Testumgebung: https://test.schema-repository.fitko.dev/

Wir machen HTML mittels wiederverwendbaren Web Components barrierefrei, um die Usability und Zugänglichkeit sicherzustellen. [https://github.com/public-ui]

Mit KERN schaffen wir einen offenen UX Standard für die deutsche Verwaltung, der Umsetzende befähigt, barrierefreie digitale Verwaltungslösungen effizient zu entwickeln. Die Länder Hamburg und Schleswig-Holstein bündeln ihre Kräfte, um KERN im Sinne des EfA-Gedankens zu initiieren. Nach dem Prinzip "Public Money - Public Code" veröffentlichen wir dafür ein qualitatives Open-Source-Design System und vervollständigen dies durch Handreichungen und Services rund um nutzer:innenzentrierte Digitalisierung. Die enthaltene technologieunabhängige Komponentenbibliothek baut auf KoliBri vom ITZBund auf, basiert wie dieses auf den Webstandards des W3C und ermöglicht eine visuelle Individualisierung durch Multi-Theming.

Die Bekanntmachung und Nutzung stellen wir durch die Zusammenarbeit mit einer länderübergreifenden Fach-Community (Bottom up) und Partnerschaften auf Entscheidungsebene (Top Down) von Anfang an sicher. KERN als Baukasten für digitale Verwaltungslösungen zahlt durch die Vereinheitlichung von Lösungen der "Marke Öffentliche Verwaltung” auf Kommunal- bis Bundesebene auf das Serviceerlebnis und Vertrauen der Bürger:innen ein.

umwelt.info infrastructure automation

Dokumentation zur Nutzung des Föderalen Entwicklungsportals | https://docs.fitko.de/meta/

Migration project for our current Mesap based emission inventory database to a new structure.

Im Rahmen der Bewältigung der COVID-19-Pandemie spielt die Diagnostik hinsichtlich SARS-CoV-2/COVID-19 eine entscheidende Rolle. Die Bedeutung liegt nicht nur in der diagnostischen Abklärung, sondern hat eine herausragende Stellung auch für die Beurteilung der epidemiologischen Entwicklung und hinsichtlich Strategien zur Verlangsamung des aktuellen Geschehens in Deutschland. Die Erfassung der durchgeführten PCR-Tests sowie die Ermittlung des Anteils der SARS-CoV-2 positiven PCR-Tests ermöglichen eine Einschätzung zur Wirksamkeit der Maßnahmen und der Umsetzung der Teststrategie. Vor diesem Hintergrund werden im Datensatz an das RKI übermittelte Daten zu PCR-Testungen, PCR-Testergebnissen und Testkapazitäten in Deutschland als offene Daten bereitgestellt.

Zur Einschätzung der Krankheitslast schwerer symptomatischer Atemwegsinfektionen im stationären Bereich wird mithilfe von Daten aus der syndromischen Krankenhaussurveillance ICOSARI die Inzidenz der Fälle, die mit einer schweren akuten respiratorischen Infektion (SARI) und einer COVID-19-Diagnose in ein Krankenhaus zur Behandlung aufgenommen wurden, pro 100.000 Einwohner berechnet. Zeitnahe und valide Daten über die Häufigkeit von SARI mit COVID-19 sind essenziell für die Einschätzung der epidemiologischen Lage und die Anpassung der Maßnahmen während der COVID-19-Pandemie.

Zur Einschätzung der Krankheitslast symptomatischer Atemwegsinfektionen im ambulanten Bereich wird die Inzidenz der Arztbesuche wegen einer akuten respiratorischen Erkrankung mit zusätzlicher COVID-19-Diagnose pro 100.000 Einwohner mithilfe von Daten aus dem SEED(ARE)-Modul der Arbeitsgemeinschaft Influenza wöchentlich berechnet (COVID-ARE-Konsultationsinzidenz). Zeitnahe und valide Daten über die Häufigkeit von akuten Atemwegserkrankungen mit COVID-19 sind essenziell für die Einschätzung der epidemiologischen Lage und die Anpassung der Maßnahmen während der COVID-19-Pandemie.

Die Belastung von Notaufnahmen hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z.B. der Anzahl der Patienti:innen, der Schwere ihrer Fälle, der Personalsituation und der Kapazität der Intensivbetten. Die durchschnittliche Aufenthaltsdauer in der Notaufnahme kann als Indikator für die Belastungssituation herangezogen werden. Der Datensatz „AKTIN - Daten zur Aufenthaltsdauer in Notaufnahmen“ enthält aggregierte Daten der Routinedokumentation aus einer Auswahl deutscher Notaufnahmen aus dem AKTIN-Notaufnahmeregister. Zur Erfassung der speziellen Belastungssituation während der COVID-19-Pandemie werden im vorliegenden Datensatz Daten zur durchschnittliche Aufenthaltsdauer von Patienti:innen in den Notaufnahmen bereitgestellt und mit den Werten vor der Pandemie verglichen.