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Deutschland

Projects with this topic

  • 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.

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  • Landingpage der Open-Source Initiative der Thüringer Landesverwaltung

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  • Im Rahmen der Mental Health Surveillance (MHS) am Robert Koch-Institut (RKI) werden für eine Auswahl an Indikatoren der psychischen Gesundheit von Erwachsenen basierend auf Surveydaten Zeitreihen bestehend aus gleitenden Drei-Monats-Schätzern und Glättungskurven berechnet. Dadurch sollen Entwicklungen in der psychischen Gesundheit der erwachsenen Bevölkerung in Deutschland mit möglichst geringem Zeitverzug beobachtet und insbesondere negative Entwicklungen frühzeitig erkannt werden. Diese hochfrequente Surveillance wurde ursprünglich vor dem Hintergrund neuer Informationsbedarfe zur Entwicklung der psychischen Gesundheit der Bevölkerung in der COVID-19-Pandemie entwickelt.

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  • A validator for the public XÖV data model XFoerderleistungsbeschreibung (XFLB).

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  • Der German Index of Socioeconomic Deprivation (GISD) ist ein am Robert Koch-Institut entwickelter Index zur Erfassung regionaler sozioökonomischer Benachteiligung. Er wird verwendet, um regionale sozioökonomische Ungleichheiten in der Gesundheit sichtbar zu machen und Ansatzpunkte zur Erklärung regionaler Unterschiede in der Gesundheit aufzeigen zu können. Mit dem GISD wird es möglich, sozioökonomische Unterschiede in den Gesundheitschancen, Krankheits- und Sterberisiken in Deutschland auch dann zu untersuchen, wenn die betreffenden Gesundheitsdaten auf individueller Ebene keine Information zum sozioökonomischen Status enthalten. Für die Generierung des GISD werden Information der Bildungs-, Beschäftigungs- und Einkommenssituation in Kreisen und Gemeinden aus der Datenbank INKAR verwendet. Er wird auf der Ebene der Gemeinden generiert und wird für die Raumbezüge Gemeinden, Gemeindeverbände, Stadt- und Landkreise, Raumordnungsregionen, NUTS-2 und Postleitzahlbereiche bevölkerungsgewichtet aggregiert bereitgestellt. Die Gewichtung der Indikatoren wird über Hauptkomponentenanalysen innerhalb der Teildimensionen vorgenommen. Die aktuell verfügbaren Daten beziehen sich auf den Gebietsstand 31.12.2019 und enthalten Werte von 1998 bis 2019.

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  • Die Krebsregistrierung in Deutschland erfolgt auf der Basis von Landesgesetzen. Diese verpflichten medizinische Einrichtungen (v. a. niedergelassene Ärztinnen und Ärzte, pathologische Institute, Kliniken, Screening-Einheiten), neu auftretende Krebsfälle und definierte Ereignisse im Krankheits- bzw. Behandlungsverlauf an das zuständige Krebsregister zu melden. Die Krebsregister der Bundesländer wiederum übermitteln nach Vorgabe des Bundeskrebsregisterdatengesetzes (BKRG) einmal jährlich Angaben zu neu erfassten Erkrankungsfällen an das Zentrum für Krebsregisterdaten (ZfKD) am Robert Koch-Institut. Das ZfKD prüft die Qualität der Daten, führt sie zu einem bundesweiten Datensatz zusammen und stellt sie auf Antrag für wissenschaftliche Forschungsprojekte zur Verfügung. In diesem Repository werden begleitende Informationen zu Struktur und Klassifikationen des bundesweiten ZfKD-Datensatzes bereitgestellt. Die hier verwendeten Klassifikationen spiegeln den derzeitigen Arbeitsstand des ZfKD wider. Ein wesentliches Ziel des Repositories ist es, diesen Stand möglichst transparent abzubilden und beteiligte Akteure zur weiteren gemeinsamen Harmonisierung von Standards einzuladen.

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  • Die Daten von Fitnessarmbändern und Smartwatches, sogenannten Wearables, können Hinweise auf Symptome einer COVID-19 Erkrankung liefern. Mit Hilfe der Corona-Datenspende-App (CDA) konnten Bürger:innen dem Robert Koch-Institut solche Daten für wissenschaftliche Zwecke zur Verfügung stellen. Zusammen mit Informationen aus anderen Quellen, z.B. offiziellen Meldedaten zu Fallzahlen, helfen diese Daten den Wissenschaftler:innen, die Ausbreitung des Coronavirus besser zu erfassen und zu verstehen. Die in diesem Repository bereit gestellten Datenpunkten beinhalten räumlich und zeitlich aggregierte Informationen zum mittleren Ruhepuls, der mittleren täglichen Schrittzahl und der mittleren Schlafdauer pro Tag und Landkreis und kreisfreier Stadt, Regierungsbezirk, Bundesland sowie dem täglichen deutschlandweiten Mittelwert. Eine visualle und interaktive Aufbereitung der Daten findet sich bereits im Vitaldaten-Explorer, welcher durch das Team der CDA bereit gestellt wurde. Die hier bereitgestellten Datenpunkte dienen der Weiternutzung in der Wissenschaft und der interessierten Öffentlichkeit. Sie decken den vollständigen Erhebungszeitraum der CDA vom April 2020 bis Dezember 2022 ab. Da es sich bei den bereit gestellten Daten um räumliche Mittelwerte handelt sind keine Rückschlüsse auf Einzelpersonen möglich.

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  • 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.

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  • 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.

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  • Derzeit wird in Deutschland zur Überwachung der Poliofreiheit eine syndromische Surveillance hospitalisierter Patienten mit aseptischer Meningitis/Enzephalitis und akuter schlaffer Paresen durchgeführt (Enterovirus-Surveillance, EVSurv). In der Endphase der Polioeradikation könnte jedoch zusätzlich auch die virologische Untersuchung von Abwasserproben als Frühwarnsystem eine größere Rolle spielen. Um auf die perspektivischen Veränderungen der WHO-Anforderungen adäquat reagieren zu können, wurde am NRZ PE im Rahmen eines laufenden Pilotprojekts eine Methode zum sicheren Nachweis von Polioviren aus Abwassserproben etabliert. Diese Machbarkeitsstudie erfolgt in enger Kooperation mit dem Umweltbundesamt (UBA). Seit Mai 2021 werden wöchentlich Abwasserproben aus mehreren Klärwerken einer deutschen Großstadt auf Polioviren untersucht. Dabei liefert die Anzucht auf verschiedenen Zelllinien (RD, L20B) mit anschließender Sequenzierung der proteinkodierenden VP1 Region die besten Ergebnisse.

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