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Das Vorhaben „Abwassermonitoring für die epidemiologische Lagebewertung“ (AMELAG) läuft vom 22.11.2022 bis zum 31.12.2024. Behörden, Kläranlagen und Labore arbeiten zusammen, um Proben zu nehmen, zu analysieren und zu bewerten. Das Ziel dieses Vorhabens ist es, SARS-CoV-2-Nachweise aus dem Abwasser als zusätzlichen Indikator zur epidemiologischen Lagebewertung auf Länder- und Bundesebene zu etablieren. Ebenso ist es das Ziel, Strukturen und Prozesse für ein bundesweites Netzwerk für die Abwassersurveillance weiter auszubauen, Konzepte für eine Verstetigung zu erstellen und die Möglichkeiten für ein Monitoring von weiteren Krankheitserregern im Abwasser zu erforschen. Abwassersurveillance ist eine Technik, um Erreger im Abwasser nachzuweisen, um Gesundheitsschutzmaßnahmen besser steuern zu können. Abwasserdaten erlauben keine genaue Einschätzung von Krankheitsschwere oder der Belastung des Gesundheitssystems. Bei der epidemiologischen Bewertung sollten die Daten mit anderen Indikatoren, z.B. aus der syndromischen Surveillance, kombiniert werden.

Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nach zusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen.

Der durch das DIM-Projekt bereitgestellte Datensatz enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen:

Die DIM-Daten enthalten Angaben der Impfzentren, mobilen Impfteams, Krankenhäuser und der Betriebsärzte_innen, die über die DIM-Webanwendung übermittelt werden Der täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) Der täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Privatärztliche Bundesvereinigung (PBV)

Git pull mirror from upstream repo https://github.com/opf/openproject. Please use upstream repo for contributions.

Git pull mirror from upstream repo https://github.com/xwiki-contrib/xwiki-helm.git. Please use upstream repo for contributions.

A Helm chart to bootstrap Keycloak for the needs of openDesk.

Statische GitLab Page für das Projekt: https://bmi.usercontent.opencode.de/ozg-rahmenarchitektur/ozgsec/ozgsec-info

Git pull mirror from upstream repo https://github.com/xwiki-contrib/application-ckeditor. Please use upstream repo for contributions.

Git pull mirror from upstream repo https://github.com/univention/self-service-api.git. Please use upstream repo for contributions.

Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt. Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.

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Images intended for use with Kubernetes CAPI providers

MEx artificial data

QGIS-Plugin zum Import einer XPlanGML-Datei, z.B. zur Visualisierung oder Qualitätssicherung.

Source Code for building and running a Connector to send data to DKSR OUP Platform

Git pull mirror from upstream repo https://github.com/xwiki-contrib/system-properties-updater.git. Please use upstream repo for contributions.

Git pull mirror from upstream repo https://github.com/cryptpad/drawio-npm. Please use upstream repo for contributions.

Git pull mirror from upstream repo https://gitlab.open-xchange.com/oss/appsuite/core/guided-tours. Please use upstream repo for contributions.