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Mit dem Link kann die Applikation jederzeit wieder mit den jetzt eingestellten Werten aufgerufen werden. Sie können den Link in den Browserfavoriten durch die Tastenkombination CTRL+D zur späteren Wiederverwendung speichern.
Source code available on GitHub
Data accessed on 2020-07-10 16:46:39 from RKI





CoPE: Rechenmodell Verlauf Covid19 Infektionen und deren Auswirkung, version 0.24

Krankenhausaufenthalt

CoPE - Covid Predictor Estimator

Anleitung

Version: 0.24

Datum: 10.05.2020

Inhalt

1 Einführung

1.1 Aufruf

1.2 Algorithmus

2 Eingaben

2.1 Region

2.2 Reduzierende Massnahmen

2.3 Expertenparameter Infektionsverlauf

2.4 Krankenhausaufenthalt

2.5 Einstellung der Darstellung

3 Daten und Darstellung

3.1 Meldung der Infizierten der letzten Woche pro 100.000 Einwohner

3.2 Kumulierte Infizierte

3.3 Verlauf Infizierte

3.4 Plätze im Krankenhaus/Intensivstation

4 Vorgehensweise

5 Literatur

Hinweis: Für die Richtigkeit der Berechnungen in dieser App wird nicht garantiert. Alle Formeln sind offen (https://github.com/uwesterr/CoronaPredict) und können von fachkundigen Benutzern verifiziert, geprüft und für eigene Zwecke gerne verwendet werden (bitte mit Referenz).

Eine Verwendung erfolgt auf eigene Verantwortung. Fragen beantworten wir gerne unter: covid19@admos.de Aktuelle Versionen finden Sie unter: https://covid.admos.de Für Hinweise und Fehlerkorrekturen sind wir dankbar.

10.5.2020, Dr. Thomas Gneiting, Dr. Uwe Sterr

1. Einführung

Die Online-App “Rechenmodel Verlauf Covid19 Infektionen und deren Auswirkung” soll eine Hilfestellung für alle Entscheidungsträger im Bereich der Planung der notwendigen Ressourcen in der Corona-Pandemie darstellen.

1.1 Aufruf

Die App kann mit https://covid19.admos.de in jedem Browser aufgerufen werden.

1.2 Algorithmus

Bei der Entwicklung der App wurde ein vereinfachter Algorithmus angewandt. Im Gegensatz zum allgemeingültigen SIR Modell, werden verschiedene Randbedingungen als gegeben angenommen:

  • Es handelt sich um eine Epidemie
  • Es findet eine Sättigung der Infizierten statt

Eine Berechnung der Daten erfolgt in Tagesschritten. Hierbei werden die neu Infizierten an einem Tag aus den Infizierten des Vortags und der täglichen Reproduktionsrate berechnet.Diese wird linear mit der Annäherung an die Sättigung reduziert.

Durch diese Berechnungsmethode können an beliebigen Tagen die Auswirkungen von administrativen Massnahmen mit einfliessen indem die Reproduktionsrate reduziert bzw. erhöht wird.

Die Parameter des Modells werden durch Optimierungsverfahren (Genetic Algorithm) an die bis zum aktuellen Zeitpunk verfügbaren realen Daten angepasst. Es handelt sich hierbei um: 1. Fallzahllen, die vom Robert-Koch Institut auf dem Datenserver des Corona Hub von Esri veröffentlicht werden. Die Fallzahlen sind für die regionalen Gliederungen Land-/Stadtkreise, Bundesländer und Deutschland verfügbar. 2. Belegzahlen der Kliniken für Baden-Württemberg. Diese werden nach Landkreisen zusammengefasst und stellen die aktuell gemeldete Belegung an stationären Betten und Beatmungsbetten auf Intensivstationen (ICU) dar. Diese Zahlen werden von der Firma convexis (convexis.de) freundlicherweise zur Verfügung gestellt und ebefalls täglich aktualisiert.

Es werden die Parameter von 2 Teilmodellen durch die erwähnten Algorithmen angepasst: 1. Ausbreitung der Infektionen 2. Belegung der Krankenhausbetten

2. Eingaben

2.1 Region

Auswahlmöglichkeiten: Deutschland – Bundesländer – Land- und Stadtkreise

Treffen Sie die Auswahl über die Dropdown-Liste oder suchen Sie die gewünschte Region direkt im Feld (zuerst “—” löschen). Alternativ kann die Region auch über die Karte ausgewählt werden:

2.2 Reduzierende Massnahmen