248 431 (+2 886)
219 328 (+802)
3 767 (+5)
+2 886
+802
+5
Impfung
4 962 853
70,4%
68,2%
Corona-Ampel / Indikatoren
339,0
3,6
15,6%
Auf dieser Webseite finden Sie die tagesaktuellen COVID-19 Fallzahlen und weiterführende Auswertungen der Berliner Gesundheitsverwaltung.
Hinweis: Nicht aktuelle Indikatoren werden mit einem * markiert.
Aktuelle Fallzahlen Berlin | Fallzahl gesamt | Veränderung zum Vortag |
Laborbestätigt | 248 431 | +2 886 (+1,2%) |
Fälle in Ausbrüchen | 44 990 (18%) | - |
Verstorben | 3 767 | +5 (+0,1%) |
Genesen* | 219 328 | +802 (+0,4%) |
Nicht genesen** | 25 336 | +2 079 (+8,9%) |
COVID-19 Intensivpatient*innen (aktuell) | 161 | +2 (+1,3%) |
Fußnoten* Ein genaues Datum der Genesung liegt für die meisten Fälle nicht vor.In Analogie zum RKI wird der folgende Algorithmus verwendet: - Nicht-hospitalisierte Fälle: Erkrankungsbeginn + 14 Tage; wenn kein Erkrankungsbeginn bekannt, dann Meldedatum + 14 Tage - Hospitalisierte Fälle: Entlassungsdatum + 7 Tage; ohne Hospitalisierungsdaten Erkrankungsbeginn bzw. Meldedatum +28 Tage - Ohne Angaben zur Hospitalisierung: Erkrankungsbeginn bzw. Meldedatum +28 Tage Da der vom RKI verwendete Algorithmus aus technischen Gründen nicht auf Landesebene in allen Details reproduziert werden kann, kann es zu geringen Abweichungen von der vom RKI publizierten Zahl kommen. Der angegebene Anteilswert wurde aus der im Lagebericht des RKI angegebenen gerundeten Schätzung berechnet. Diese Ungenauigkeiten müssen bei der Betrachtung des Wertes berücksichtigt werden. ** Laborbestätigte Fälle abzüglich der verstorbenen und genesenen Fälle. |
Epidemiologie in Berlin der letzten 7 Tage |
|
Fallzahl | 12420 |
Neuinfektionen*** | +2 942 |
7-Tage-Inzidenz* (± Vortag) | 339 (+23,2) |
Veränderung der 7-Tage-Inzidenz** | +48% ⇈ |
Bezirke mit höchster Inzidenz* | 1. Friedrichshain-Kreuzberg, 2. Pankow, 3. Mitte |
Altersgruppe mit der höchsten Fallzahl | 30-39 (n = 2220) |
Altersgruppen mit höchster Inzidenz* | 1. 10-14, 2. 5-9, 3. 15-19 |
Fälle in Ausbrüchen | 589 (5%) |
Fälle mit Auslandsexposition | 7 (0%) |
Fußnoten* Die Inzidenz in dieser Tabelle gibt die Zahl der COVID-19-Fälle pro 100.000 Einwohner mit einem Meldedatum in den letzten 7 Tagen an.** Prozentuale Veränderung der aktuellen 7-Tage-Inzidenz zu derjenigen von vor 7 Tagen. *** Im vergleich zum Vortag neu gemeldete Fälle mit Meldedatum in den letzten 7 Tagen. |
| Gesamt | 1. Welle | 2. Welle | 3. Welle | 4. Welle |
Fallzahl | 248 431 | 11 308 | 117 174 | 50 823 | 69 126 |
Fallzahl pro 100.000 Einwohner | 6 780 | 309 | 3 198 | 1 387 | 1 887 |
Altersmedian | 36 | 37 | 40 | 35 | 30 |
Anteil > 70 Jahre | 9,4% | 9,8% | 14,2% | 5,3% | 4,0% |
Anteil ≤18 Jahre | 19,0% | 13,0% | 11,7% | 21,3% | 30,5% |
Anteil weiblicher Personen | 51,2% | 50,0% | 52,7% | 49,7% | 50,1% |
Anteil männlicher Personen | 48,0% | 49,9% | 46,7% | 50,0% | 48,2% |
Hospitalisierte | 16 979 | 1 567 | 10 486 | 2 970 | 1 956 |
Anteil* | 9,5% | 14,5% | 11,9% | 6,5% | 5,9% |
Altersmedian | 69 | 64 | 74 | 61 | 58 |
Anteil weiblicher Personen | 47,6% | 45,6% | 48,3% | 45,6% | 48,6% |
Verstorbene | 3 767 | 233 | 2 988 | 373 | 173 |
Anteil | 1,5% | 2,1% | 2,6% | 0,7% | 0,3% |
Altersmedian | 82 | 81 | 83 | 76 | 79 |
Anteil weiblicher Personen | 45,9% | 42,5% | 47,5% | 36,2% | 43,9% |
Fußnoten1. Welle bis 31.08.2020, 2. Welle bis 28.02.2021, 3. Welle bis 30.06.2021, 4. Welle ab 01.07.2021* Der Anteil bezieht sich auf Fälle mit Angaben über die Hospitalisierung |
Impfstoff | 1. Dosis | 2. Dosis | Booster | Impfstoffdosen (gesamt) |
BioNTech | 1 818 975 | 1 922 539 | 251 029 | 3 992 543 |
Moderna | 299 718 | 335 416 | 25 027 | 660 161 |
AstraZeneca | 346 010 | 124 246 | 0 | 470 256 |
Janssen | 115 949 | 0 | 0 | 115 949 |
Gesamtzahl nach Dosis | 2 580 652 | 2 382 201 | 276 056 | 5 238 909 |
FußnotenDer Janssen (Johnson & Johnson) Impfstoff wird nur einmal geimpft. |
Personen |
| Anteil in % | Anzahl |
mit begonnener Impfserie |
| 2,3% | 82 502 |
mit vollständiger Impfung | + | 60,6% | 2 222 094 |
mit Booster | + | 7,5% | 276 056 |
mit ≥1 Impfung |
| 70,4% | 2 580 652 |
FußnotenUnter 'begonnene Impfserie' werden mit Personen mit Erstimpfungen der Impfstoffe von BioNTech, Moderna und AstraZeneca zusammengefasst. Unter 'vollständig geimpft' erscheinen alle Personen mit Zweitimpfungen der Impfstoffe von BioNTech, Moderna und AstraZeneca sowie alle Impfungen mit Janssen.Datenquelle Berliner Bevölkerung: Amt für Statistik Berlin-Brandenburg, Bevölkerungsfortschreibung, Stichtag 31.12.2020 |
7-Tage-Inzidenz* symptomatischer Fälle nach Impfstatus |
|
Inzidenz mit vollständigem Impfschutz** | 51,2 |
Inzidenz ohne vollständigen Impfschutz *** | 183,1 |
Inzidenz gesamte Bevölkerung | 92,1 |
Fußnoten* Da Informationen zum Impfstatus und dem klinischen Verlauf durch Nachmeldungen zeitlich verzögert in die Meldedaten eingearbeitet werden, ist das Zeitfenster für die 7-Tage-Inzidenz um 7 Tage zurückdatiert, entspricht also der 7-Tage-Inzidenz vor einer Woche. Grundsätzlich unterliegen die berechneten 7-Tage-Inzidenzen einer Vielzahl von Limitationen und Einflussfaktoren und sollten nicht zur Abschätzung der Impfeffektivität herangezogen werden. Beispielsweise haben die genesenen COVID-19 Patient:innen und die Genesenen mit einmaliger Impfung einen Einfluss auf den Schätzwert. Die Zahl der Genesenen kann nur geschätzt werden, die Zahl der geimpften Genesenen ist unbekannt.** Die Inzidenz unter den Personen mit vollem Impfschutz gibt die Zahl der vollständig geimpften Fälle pro 100.000 vollständig geimpfter Einwohner:innen mit einem Meldedatum in den letzten 7 Tagen an. Als vollständig geimpft gelten Personen, deren letzte Impfung mindestens 14 Tage zurückliegt. Die Berechnung der Anzahl der vollständig geimpften Einwohner:innen beruht auf den Angaben des Impfquotenmonitorings vom Robert Koch-Institut. Es ist wahrscheinlich, dass die tatsächliche Zahl der vollständig geimpften Einwohner:innen höher ist und somit die Inzidenz überschätzt ist. Andererseits kann sich die Zahl der vollständig geimpften Fälle durch Nachmeldungen noch erhöhen, was wiederum zu einer Unterschätzung der Inzidenz in der vollständig geimpften Bevölkerung führen kann. *** Die Inzidenz der Gruppe ohne vollständigen Impfschutz berechnet sich aus der Summe der ungeimpften Fälle, der unvollständig geimpften Fälle und der Fälle mit unbekanntem Impfstatus, bezogen auf 100.000 ungeimpfte und nicht vollständig geimpfte Einwohner:innen. Die in den letzten 6 Monaten genesenen Personen werden von den ungeimpften und unvollständig geimpften Einwohner:innen abgezogen. Diese gelten als vollständig geschützt und sollten nicht oder nur sehr vermindert suszeptibel für eine erneute (symptomatische) Infektion sein. Unbekannt ist die Zahl der länger als 6 Monate Genesenen, die durch eine einfache Impfung auch einen vollständigen Schutz erhalten haben. Dies kann zu einer Unterschätzung der Inzidenz in der nicht oder nicht vollständig geimpften Bevölkerung führen. Zu beachten ist, dass sich unter den Fällen, die für diese Berechnung herangezogen werden, vollständig geimpfte Fälle befinden können, die zum aktuellen Zeitpunkt noch nicht ermittelt wurden, was zu einer Überschätzung der hier angegebenen Inzidenz führen kann. |
1.Abbildung (Links): An das LAGeSo übermittelte COVID-19 Fälle mit Hinweis auf Vorliegen einer besorgniserregenden Variante durch Punktmutationsanalysen (Mehrzahl) bzw. Nachweis einer besorgniserregenden Virusvariante durch Gesamtgenomsequenzierung nach Meldejahr/-woche. Die Fallzahl der aktuellen und vorangegangen Wochen wird sich durch Nachmeldungen, aufgrund der zeitverzögerten Testung und Meldung der Information zu Virusvarianten, erhöhen. Hinweis: Die aktuelle Meldewoche ist grau hinterlegt.
Die dargestellte Anzahl der Variante Delta enthält auch Meldungen für B.1.617 ohne weitere Differenzierung, dies kann zu einer leichten Überschätzung führen.
Quelle: LAGeSo
2. und 3. Abbildung (Rechts): Prozentualer Anteil der Proben mit Hinweis auf Vorliegen einer besorgniserregenden Variante durch Punktmutationsanalysen (Mehrzahl) oder Nachweis einer besorgniserregenden Virusvariante durch Gesamtgenomsequenzierung nach Meldejahr/-woche. “Andere” beinhaltet B.1.351 (Beta), P.1 (Gamma). Bei Fällen ohne Mutationsnachweis kann es sich um Infektionen mit der Virusvariante Delta handeln, da nicht alle Labore in der PCR ein Target für diese VOC verwenden. Quelle: ALM e.V. / RKI
Bezirk | Fallzahl |
| Fallzahl pro 100.000 Einwohner* | Verstorben | Genesen** |
Charlottenburg-Wilmersdorf | 20 913 | (+291) | 6 613,4 | 322 | 18 981 |
Friedrichshain-Kreuzberg | 21 443 | (+195) | 7 679,9 | 176 | 18 661 |
Lichtenberg | 16 545 | (+464) | 5 666,0 | 274 | 15 090 |
Marzahn-Hellersdorf | 14 649 | (+101) | 5 344,9 | 255 | 13 260 |
Mitte | 31 004 | (+298) | 8 277,0 | 353 | 26 966 |
Neukölln | 28 948 | (+345) | 9 088,6 | 432 | 25 458 |
Pankow | 21 730 | (+241) | 5 376,2 | 226 | 18 268 |
Reinickendorf | 19 934 | (+216) | 7 675,2 | 316 | 17 716 |
Spandau | 18 983 | (+234) | 7 930,3 | 269 | 17 399 |
Steglitz-Zehlendorf | 16 539 | (+112) | 5 665,7 | 431 | 14 402 |
Tempelhof-Schöneberg | 24 131 | (+189) | 7 070,4 | 489 | 21 412 |
Treptow-Köpenick | 13 612 | (+200) | 4 986,2 | 224 | 11 715 |
Berlin | 248 431 | (+2886) | 6 780,2 | 3767 | 219 328 |
Fußnoten* Fälle pro 100 000 Einwohner*innen seit Beginn der Pandemie.** Geschätzte Zahl genesener laborbestätigter Fälle, nach RKI Definition. |
Charlottenburg-Wilmersdorf | Berlin | |
Einwohnerzahl | 316 223 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 1 004 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 317,5 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 20 913 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 6 613,4 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 322 | 3 767 |
Friedrichshain-Kreuzberg | Berlin | |
Einwohnerzahl | 279 210 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 1 169 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 418,7 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 21 443 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 7 679,9 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 176 | 3 767 |
Lichtenberg | Berlin | |
Einwohnerzahl | 292 005 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 732 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 250,7 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 16 545 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 5 666,0 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 274 | 3 767 |
Marzahn-Hellersdorf | Berlin | |
Einwohnerzahl | 274 076 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 627 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 228,8 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 14 649 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 5 344,9 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 255 | 3 767 |
Mitte | Berlin | |
Einwohnerzahl | 374 581 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 1 423 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 379,9 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 31 004 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 8 277,0 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 353 | 3 767 |
Neukölln | Berlin | |
Einwohnerzahl | 318 509 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 1 183 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 371,4 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 28 948 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 9 088,6 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 432 | 3 767 |
Pankow | Berlin | |
Einwohnerzahl | 404 187 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 1 628 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 402,8 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 21 730 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 5 376,2 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 226 | 3 767 |
Reinickendorf | Berlin | |
Einwohnerzahl | 259 720 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 968 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 372,7 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 19 934 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 7 675,2 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 316 | 3 767 |
Spandau | Berlin | |
Einwohnerzahl | 239 374 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 856 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 357,6 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 18 983 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 7 930,3 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 269 | 3 767 |
Steglitz-Zehlendorf | Berlin | |
Einwohnerzahl | 291 915 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 679 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 232,6 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 16 539 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 5 665,7 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 431 | 3 767 |
Tempelhof-Schöneberg | Berlin | |
Einwohnerzahl | 341 296 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 1 255 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 367,7 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 24 131 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 7 070,4 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 489 | 3 767 |
Treptow-Köpenick | Berlin | |
Einwohnerzahl | 272 992 | 3 664 088 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 896 | 12 420 |
7-Tages-Inzidenz | 328,2 | 339,0 |
Fallzahl (gesamt) | 13 612 | 248 431 |
Fallzahl (gesamt) pro | 4 986,2 | 6 780,2 |
Verstorben (gesamt) | 224 | 3 767 |
Altersgruppe | Fallzahl |
| Fallzahl pro 100.000 Einwohner* | Anzahl verstorben | Todesfälle pro 100.000 Einwohner* |
0-4 | 7 122 | (+76) | 3 722,5 | 15 | 0,8 |
5-9 | 12 940 | (+382) | 7 472,9 | ||
10-14 | 15 225 | (+356) | 9 600,0 | ||
15-19 | 14 486 | (+143) | 9 839,3 | ||
20-24 | 19 356 | (+160) | 9 778,1 | ||
25-29 | 23 313 | (+241) | 8 728,2 | ||
30-39 | 47 536 | (+539) | 7 523,1 | ||
40-49 | 35 132 | (+446) | 7 599,3 | 39 | 8,4 |
50-59 | 31 379 | (+265) | 6 049,4 | 122 | 23,5 |
60-69 | 16 900 | (+137) | 4 338,8 | 372 | 95,5 |
70-79 | 11 033 | (+71) | 3 616,2 | 876 | 287,1 |
80-89 | 9 948 | (+58) | 5 202,6 | 1569 | 820,6 |
90+ | 3 475 | (+6) | 11 572,1 | 773 | 2 574,2 |
unbekannt | 586 | (+6) | - | 1 | - |
Summe | 248 431 | (+2886) | 6 780,2 | 3767 | 102,8 |
Fußnoten* Fälle pro 100 000 Einwohner*innen. |
Altersgruppe | Kumulative Fallzahl der letzten 7 Tage* |
| 7-Tage-Inzidenz** |
|
0-4 | 396 | (+28) | 207,0 | |
5-9 | 1726 | (+121) | 996,8 | |
10-14 | 1672 | (+96) | 1.054,3 | |
15-19 | 685 | (+34) | 465,3 | |
20-24 | 689 | (+44) | 348,1 | |
25-29 | 939 | (+71) | 351,6 | |
30-39 | 2220 | (+184) | 351,3 | |
40-49 | 1848 | (+135) | 399,7 | |
50-59 | 1117 | (+36) | 215,3 | |
60-69 | 550 | (+36) | 141,2 | |
70-79 | 331 | (+24) | 108,5 | |
80-89 | 197 | (+36) | 103,0 | |
90+ | 29 | (+0) | 96,6 | |
unbekannt | 21 | (+2) | - | |
Summe | 12420 | (+847) | 339,0 | |
Fußnoten* Fälle anhand des Meldedatums. **Fälle pro 100 000 Einwohner*innen |
Stand: 16.11.2021 13:00 | |
Patient*innen in stationärer Behandlung | 568 |
├─ Peripher-stationäre COVID-19-Versorgung | 407 |
└─ ITS-Versorgung | 161 |
├─ davon mit Beatmung | 121 |
└─ davon mit ECMO-Versorgung | 21 |
Entlassen (kumulativ) | 20 182 |
Klinisch verstorben (kumulativ)* | 4 353 |
Fußnoten* In dieser Statistik werden alle COVID-19 Todesfälle gezählt, die in Berliner Krankenhäusern verstorben sind. Dabei werden auch Personen gezählt, die in anderen Bundesländern oder in einem anderen Land wohnhaft sind.Die in den Berliner Meldedaten nach dem Infektionsschutzgesetz aufgeführten COVID-19-Todesfälle beziehen sich auf Personen, die in Berlin wohnhaft sind oder sich dort für gewöhnlich aufhalten. Aufgrund der unterschiedlichen Grundpopulationen kann die Zahl der Verstorbenen in den beiden Statistiken unterschiedlich sein. |
Verdopplungszeiten der Krankenhausbelegung* |
Die peripher stationäre Auslastung verdoppelt sich alle 36 Tage |
Die ITS-Auslastung verdoppelt sich alle 24 Tage |
Fußnoten* Die Verdopplungs-/Halbierungszeit gibt an, wann es zu einer Verdopplung/Halbierung der peripher stationären bzw. ITS-Belegung kommt, wenn sich der Trend der letzten 14 Tage fortsetzt. Bei Verdopplungs-/Halbierungszeiten von über 100 Tagen, wird diese nicht mehr angegeben (stabil). Die Verdopplungs-/Halbierungszeit wird aus den Daten der Krankenhausbelegung der letzten 14 Tage berechnet. |
Das Erkrankungsdatum bezeichnet den Tag, an dem der/die Patient*in nach eigener Angabe oder ärztlicher Diagnose die ersten klinischen Symptome festgestellt hat. Aufgrund gezielter Labortestungen z.B. von Kontaktpersonen oder Reiserückkehrern kann das Erkrankungsdatum mitunter auch nach dem Meldedatum liegen.
Aufgrund der bekannten Inkubationszeit gibt der Erkrankungsbeginn eine annähernde Vorstellung vom möglichen Infektionszeitpunkt der Fälle, der normalerweise nicht bekannt ist. Dieser ist für die Einschätzung der aktuellen Lage und der Entwicklung allerdings wichtig. Manche Fälle entwickeln keine Symptome und haben daher keinen Erkrankungsbeginn (asymptomatische Fälle), bei anderen Fällen konnte der Erkrankungsbeginn nicht durch das Gesundheitsamt ermittelt werden. Bei diesen Fällen wird für einige Darstellungen (z.B. Abbildung zeitlicher Verlauf nach Erkrankungsbeginn) dennoch ein Erkrankungsbeginn durch sogenannte Imputation errechnet. Die fehlenden Daten werden dabei auf Basis der statistischen Zusammenhänge der bekannten Daten geschätzt. Die verwendete Imputation basiert auf der vom Statistischen Beratungslabor (StaBLab) der LMU München und dem Institut für Mathematik der Universität Stockholm für eine Corona-Analyse für Bayern entwickelten Methodik (siehe Guenther F, Bender A, Katz K, Kuechenhoff H, Hoehle M (2020). “Nowcasting the COVID-19 Pandemic in Bavaria. medRxiv 2020.06.26.20140210. doi: 10.1101/2020.06.26.20140210”).
Für die Darstellung der neuen Fälle pro Tag (Startseite: aktuelle Entwicklung) wird das Datum verwendet, an dem das bezirkliche Gesundheitsamt einen COVID-19-Fall an das LAGeSo übermittelt. Unter diesen dem LAGeSo täglich neu-übermittelten Fällen sind sowohl Fälle, die am gleichen Tag an das Gesundheitsamt gemeldet wurden als auch solche, die bereits an früheren Tagen gemeldet worden sind. Die Fälle werden dann bei allen Tabellen und Abbildungen, die Daten nach Meldedatum darstellen nachträglich beim dem jeweiligen (Melde-)Datum ergänzt.
Für die Darstellung des zeitlichen Verlaufs nach Meldedatum, die Berechnung der 7-Tage-Inzidenzen und Vergleiche von Fallzahlen zwischen Berlin und Deutschland wird das Meldedatum verwendet, also das Datum, an dem das lokale Gesundheitsamt Kenntnis über den Fall erlangt und diesen in das elektronische Meldesystem aufnimmt.
Zwischen der Meldung durch die Ärzt*innen und Labore an das Gesundheitsamt und der Übermittlung der Fälle an die zuständigen Landesbehörden können einige Tage vergehen, so dass die Daten für den aktuellen Tag und die Tage davor noch unvollständig sind und sich mit den in den kommenden Tagen nachfolgend übermittelten Daten auffüllen.
Der Begriff „genesen" meint in diesem Zusammenhang, dass ein COVID-19-Fall nicht länger ansteckend (infektiös) für andere Personen ist. Dies kann unabhängig vom Vorliegen von Krankheitssymptomen sein.
Ein Datum der Genesung liegt für die gemeldeten Fälle nicht vor, daher wird (in Analogie zum Vorgehen des RKI) zur Berechnung der Zahl der Genesenen folgender Algorithmus verwendet:
Bei nicht-hospitalisierten Fällen: Erkrankungsbeginn + 14 Tage; wenn kein Erkrankungsbeginn bekannt ist, dann Meldedatum + 14 Tage
Bei hospitalisierten Fällen: Entlassungsdatum + 7 Tage; wenn kein Hospitalisierungsdatum bekannt ist, dann Erkrankungsbeginn bzw. Meldedatum +28 Tage
Wenn keine Angaben zum Hospitalisierungsstatus vorhanden sind: Erkrankungsbeginn bzw. Meldedatum +28 Tage
Der vom RKI verwendete Algorithmus aus technischen Gründen nicht auf Landesebene in allen Details reproduziert werden kann, kann es zu geringen Abweichungen von der vom RKI publizierten Zahl kommen. Die vom RKI publizierte Schätzung der Zahl der Genesenen wird zudem gerundet.
Der angegebene Anteilswert für die Genesenen im Vergleich Berlin und Deutschland wurde aus der im Lagebericht des RKI angegebenen gerundeten Schätzung berechnet. Diese Ungenauigkeiten müssen bei der Betrachtung des Wertes berücksichtigt werden.
Die Zahl der nicht-genesenen Fälle berechnet sich aus der Gesamtzahl der laborbestätigten COVID-19 Fälle abzüglich der verstorbenen und der (berechneten Zahl der) genesenen Fälle. Sie gibt also einen berechneten Wert für die Zahl der COVID-19-Fälle an, die aktuell noch ansteckend für andere Personen sein können.
Zu Beachten ist, dass in der Tabelle “Aktuelle Fallzahlen Berlin” die Zahl mit dem Datenstand 12:00 Uhr berechnet ist. Die Anzahl der Nicht-Genesenen in der Abbildung wird nach Meldedatum aufgetragen. Deswegen sind diese Zahlen des jeweiligen Tages nicht miteinander vergleichbar.
Die Nowcast-Prognose erstellt eine Schätzung der aktuellen Zahl von COVID-19-Erkrankungsfällen in Berlin unter Berücksichtigung des bekannten Diagnose- und Meldeverzugs.
Zur Erstellung der Nowcast-Schätzung wird die Methode “lawless” des R-Paketes Surveillance verwendet, siehe Salmon M, Schumacher D, Höhle M (2016). “Monitoring Count Time Series in R: Aberration Detection in Public Health Surveillance.” Journal of Statistical Software, 70(10), 1–35. doi: 10.18637/jss.v070.i10. Die Schätzung wird mit einem 95%-Unsicherheitsintervall angegeben. Aufgrund von methodischen Unterschieden können die Ergebnisse von denjenigen des RKI abweichen.
Siehe “Erkrankungsdatum”.
Die Inzidenz ist eine epidemiologische Maßzahl, die die Zahl der Erkrankten ins Verhältnis zur Zahl der Gesamtpopulation (in der Regel pro 100.000 Einwohner) setzt. Auf diese Weise lassen sich zum Beispiel die Fallzahlen von Bezirken mit unterschiedlicher Bevölkerungsdichte besser miteinander vergleichen.
Die Datenquelle für die Berliner Bevölkerungszahl für die Berechnung von (7-Tage-) Inzidenzen stammt für Berlin vom Amt für Statistik Berlin-Brandenburg, Bevölkerungsfortschreibung, Stichtag 31.12.2020.
Die 7-Tage Inzidenz beinhaltet die Gesamtfallzahl der zurückliegenden 7-Tage (nach Meldedatum) pro 100.000 Einwohner (s. auch Meldedatum und Übermittlungsdatum im Reiter „Begriffserklärungen“). Dieser Indikator steht für die Geschwindigkeit der Ausbreitung des Virus. Aufgrund des Inkrafttretens des vierten Bevölkerungsschutzgesetzes („Corona-Notbremse“), berechnet das LAGeSo die 7-Tage Inzidenz seit dem 23.04.2021 analog zum RKI. Da der Datenstand des heutigen Tages vom Bundesinstitut stets auf 00:00 Uhr des darauffolgenden Tages gesetzt wird, beginnt das rollende 7-Tagefenster bereits am Tag des Datenschluss des LAGeSo.
Bis zum 23.04.2021 wurde der Tag des Datenschlusses nicht für die Berechnung der 7-Tage Inzidenz berücksichtigt, da die Fallmeldungen für diesen Tag auf Grund des Meldeverzugs unvollständig sind.
Die kumulative Inzidenz gibt die bisherige Gesamtfallzahl pro 100.000 Einwohner an.
Die Pandemieindikatoren dienen zur Beurteilung des aktuellen Verlaufs der COVID-19 Pandemie. Dabei sollen 3 Aspekte abgebildet werden:
Ergänzt werden die Pandemieindikatoren jeweils durch einen Trendindikator, der die aktuelle Dynamik beschreibt
Erläuterungen zur 7-Tage Inzidenz siehe Begriffserklärung.
Der Indikator steht auf Stufe 1 „grün“ solange die Anzahl der COVID-19-Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner*innen in den letzten 7 Tagen unter 35 liegt
Der Indikator steht auf Stufe 2 „gelb“, sobald die Anzahl der COVID-19-Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner*innen in den letzten 7 Tagen bei mindestens 35 liegt
Bei mindestens 100 Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner*innen in den letzten 7 Tagen steht der Indikator auf Stufe 3 „rot“.
Trendindikator: Relative Veränderung der 7-Tage-Inzidenz
Die relative Veränderung der 7 Tage Inzidenz gibt an um wie viel Prozent die 7 Tage Inzidenz im Vergleich zu derjenigen von vor 7 Tagen gestiegen oder gefallen ist. Sie ist eine Alternative zum R-Wert und steht für die Beschleunigung des Infektionsgeschehens.
Die Zahl der Hospitalisierungen pro 100.000 Einwohner*innen in Zusammenhang mit einer SARS-CoV-2 Infektion in den letzten 7 Tagen ist ein Indikator für die Erkrankungsschwere.
Der Indikator steht auf Stufe 1 „grün“ solange die Anzahl der COVID-19-Hospitalisierungen pro 100.000 Einwohner*innen in den letzten 7 Tagen unter 4 liegt
Der Indikator steht auf Stufe 2 „gelb“, sobald die Anzahl der COVID-19-Hospitalisierungen pro 100.000 Einwohner*innen in den letzten 7 Tagen bei mindestens 4 liegt
Bei mindestens 8 COVID-19-Hospitalisierungen pro 100.000 Einwohner*innen in den letzten 7 Tagen steht der Indikator auf Stufe 3 „rot“.
Trendindikator: Relative Veränderung der 7-Tage-Hospitalisierungs-Inzidenz
Die relative Veränderung der 7 Tage Hospitalisierungs-Inzidenz gibt an um wie viel Prozent die 7 Tage Hospitalisierungs-Inzidenz im Vergleich zu derjenigen von vor 7 Tagen gestiegen oder gefallen ist. Sie steht für die Beschleunigung der Dynamik, bei Fällen mit einem schwereren Krankheitsverlauf.
Anteil der für COVID-19-Patient*innen benötigten Plätze auf Intensivstationen ist ein Indikator für die Krankheitslast durch COVID-19 und die Auslastung des Gesundheitssystems. Dieser Indikator steht für die Schwere der Infektionsfolgen.
Trendindikator: Verdopplungszeit der ITS-Auslastung
Die Verdopplungs-/Halbierungszeit gibt an, wann es zu einer Verdopplung/Halbierung der ITS-Belegung kommt, wenn sich der Trend der letzten 14 Tage fortsetzt.
Für die tägliche Berichterstattung des LAGeSo werden die Meldedaten des vorherigen Tages eingeschlossen, die bis zum Datenschluss an das LAGeSo übermittelt wurden.
Die Daten des RKI, die zu Vergleichen bestimmter Parameter herangezogen werden, werden dem RKI-Lagebericht des jeweiligen Vortages entnommen.
Auch die Daten zur Belegung der Krankenhäuser (IVENA) sind vom jeweiligen Vortag.
Datenstände |
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LAGeSo SurvNet | 16.11.2021 16:30 Uhr | |
RKI-Lagebericht | 15.11.2021 00:00 Uhr | |
Krankenhausabfrage SenGPG | 16.11.2021 13:00 Uhr |
Informationen zur COVID-19-Meldepflicht
Die Hospitalisierungszahlen sind der Selbstauskunft der Berliner Notfallkrankenhäuser und Notfallzentren im Interdisziplinären Versorgungsnachweis IVENA entnommen. Die Anzahl der Hospitalisierungen beschreibt die Anzahl der zum Erhebungszeitpunkt versorgten, laborbestätigt positiven COVID-19-Patientinnen und –Patienten.
Für die Zusammenstellung der Übersicht der Berliner Labordaten (PCR) werden wöchentlich die Testdaten von 11 Berliner Laboren an den ALM e.V. (Interessenverband der akkreditierten medizinischen Labore in Deutschland) gemeldet. Als Testkapazität (PCR) wird die maximale Laborauslastung auf Basis von 5,5 Arbeitstagen berechnet.
Diese Website wurde von der Fachgruppe Surveillance und Epidemiologie von Infektionskrankheiten des Landesamts für Gesundheit und Soziales Berlin (technische Umsetzung Alexander Bartel), mit externer Unterstützung durch Titus Laska, erstellt. Wir danken Prof. Dr. Michael Höhle (Universität Stockholm) für statistische Beratung zur Nowcast-Schätzung.
Landesamt für Gesundheit und Soziales Berlin
Fachgruppe Surveillance und Epidemiologie von Infektionskrankheiten
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Die Website wurde mit der freien Statistiksoftware R erstellt. Dabei wurden insbesondere knitr und R Markdown sowie flexdasboard und Bootstrap verwendet. Die Datenverarbeitung und grafische Darstellung erfolgte unter anderem mit dplyr, flextable, ggplot2 und dygraphs.
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