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SARS-CoV-2

Projects with this topic

  • 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 'COVID-19-Todesfälle in Deutschland' werden die Todesfälle in Bezug auf COVID-19 in Deutschland bereitgestellt. Darüber hinaus wird neben der Anzahl der übermittelten Todesfälle der Fall-Verstorbenen-Anteil berechnet. Angaben zum Tod zählen zu den melde- und übermittlungspflichtigen Inhalten. Bei der Ermittlung von Todesfällen und der Bewertung der entsprechenden Informationen in den Gesundheitsämtern unterschiedlich vorgegangen. In der Folge könnte es einerseits zu einer Unterschätzung der Anzahl der Todesfälle, andererseits zu einer Überschätzung des Anteils der Verstorbenen einer Infektionskrankheit kommen. Ausführlich Hinweise zur Datenerhebung und Interpretation können der Datensatzdokumentation entnommen werden.

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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.

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  • 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.

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  • 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.

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  • Ein zentraler Bestandteil einer erfolgreichen Erregersurveillance ist das Verständnis der Verbreitung eines Erregers sowie seiner pathogenen Eigenschaften. Hierbei stellt das Wissen über das Erregergenom eine wichtige Informationsquelle dar. So erlaubt der Nachweis von Mutationen im Genom eines Erregers, Verwandtschaftsbeziehungen zu rekonstruieren, Übertragungswege aufzudecken und Resistenzen vorherzusagen. Die Integrierte Genomische Surveillance (IGS) von SARS-CoV-2 zielt darauf ab, die Verbreitung des Virus und insbesondere von besorgniserregenden Virusvarianten in der Bevölkerung zu überwachen sowie auftretende Veränderungen des Virus genau zu beobachten. Besondere Bedeutung kommt dabei der öffentlichen Bereitstellung der genomischen Daten zu, um Wissenschaftlern in Deutschland und weltweit die Möglichkeit zu eigenständigen Analysen zu eröffnen.

    Im Rahmen der Coronavirus-Surveillanceverordnung wurden bis zum 31.05.2023 SARS-CoV-2 Sequenzdaten aus ganz Deutschland über den Deutschen Elektronischen Sequenzdaten-Hub (DESH) an das RKI übermittelt. Mit Ablauf der Verordnung werden künftig Proben durch das IMSSC2 Labornetzwerk bereitgestellt und am RKI sequenziert, analysiert und hier bereitgestellt. Trotz reduzierter Probenanzahl, wird durch die sorgfältige Auswahl der beteiligten Labore ein repräsentativer Einblick in die Viruspopluation gesichert (Djin Ye Oh et al. 2022). Zusätzlich werden Sequenzen vom NRZ Coronaviren an der Charité beigetragen um das IMSSC2 Netzwerk zu ergänzen.

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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.

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  • 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)
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  • Der vorliegende Datansatz enthält umfassende Informationen zu SARS-CoV-2-Infektionen in Deutschland, die gemäß dem Infektionsschutzgesetze (IfSG) von den Gesundheitsämtern an das Robert Koch-Institut (RKI) gemeldet wurden. Die Daten umfassen Informationen zur Anzahl der bestätigten Fälle, Todesfälle und Genesungen, aus denen sich weitere Kennzahlen im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie ableiten lassen. Der Datensatz wird täglich aktualisiert und enthält detaillierte Informationen auf Landkreisebene, die nach verschiedenen Altersgruppen aufgeschlüsselt sind. Die Bereitstellung des Datensatzes soll dazu beitragen, das Verständnis der COVID-19-Pandemie in Deutschland zu verbessern und die Berichterstattung, Forschung und Analyse in diesem Bereich zu unterstützen.

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  • 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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  • 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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