Begriffserklärungen

Erkrankungsdatum

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”).

Übermittlungsdatum

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.

Meldedatum

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.

Genesene

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.

Nicht-Genesene

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.

Nowcast-Prognose

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.

Imputation von Erkrankungsbeginnen

Siehe “Erkrankungsdatum”.

Inzidenz

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.

7-Tage-Inzidenz

Die 7-Tage Inzidenz beinhaltet die Gesamtfallzahl der zurückliegenden 7-Tage (nach Meldedatum) pro 100.000 Einwohner:innen (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.

Kumulative Inzidenz

Die kumulative Inzidenz gibt die bisherige Gesamtfallzahl pro 100.000 Einwohner an.

7-Tage-Hospitalisierungs-Inzidenz nach IVENA

Die 7-Tage-Hospitalisierungs-Inzidenz wird auf Basis der IVENA Daten berechnet. Die täglichen Neuaufnahmen werden aus der Differenz der Zahl der COVID-19-Patient:innen in den Krankenhäusern im Zusammenspiel mit den Entlassungszahlen abgeschätzt. Daraus werden die Hospitalisierungen der letzten 7 Tage pro 100.000 Einwohner*innen berechnet.

Pandemieindikatoren: Erläuterung

Die Pandemieindikatoren dienen zur Beurteilung des aktuellen Verlaufs der COVID-19 Pandemie. Dabei sollen 3 Aspekte abgebildet werden:

1. Geschwindigkeit der Ausbreitung des Virus
2. Erkrankungsschwere
3. Auslastung des Gesundheitssystems

Ergänzt werden die Pandemieindikatoren jeweils durch einen Trendindikator, der die aktuelle Dynamik beschreibt

7-Tage-Inzidenz (Neuinfektionen pro Zeit)

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.

7-Tage-Hospitalisierungs-Inzidenz

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.

Erläuterungen zur 7-Tage-Hospitalisierungs-Inzidenz nach IVENA siehe Begriffserklärung.

• 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.

COVID-19 ITS-Auslastung (Anteil der für COVID-19-Patient*innen benötigten Plätze auf Intensivstationen):

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.

• Anteil < 5 %: Indikator auf Stufe 1 „grün“
• Anteil ≥ 5 %: Indikator auf Stufe 2 „gelb“
• Anteil ≥ 20 %: Indikator auf Stufe 3 „rot“

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.

Datenstände und Datenquellen

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 den RKI-Veröffentlichungen des jeweiligen Vortages entnommen.

Auch die Daten zur Belegung der Krankenhäuser (IVENA) sind vom jeweiligen Vortag.

Informationen zur COVID-19-Meldepflicht

Krankenhausabfrage IVENA

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.

Teststatistik/Labordaten

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.

Impressum

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
Turmstr. 21
10559 Berlin

Telefon: (030) 90229-0
Telefax: (030) 90229-1099

E-Mail: infektionsschutz@lageso.berlin.de

Postanschrift
Postfach 31 09 29
10639 Berlin

Technische Informationen

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.

Die Kartendarstellung nutzt Leaflet und die Tiles aus dem Positron-Kartenstil von CARTO.

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