1 430 149 (+364)
Fallzahl
1 416 559 (+465)
Genesene
5 562 (+8)
Todesfälle
+364
+465
+8
Impfung
78,9%
≥1 Impfung
64,1%
vollst. Impfung
16,3%
Auffrischimpfung/Booster
Pandemieindikatoren
46,6
7-Tage-
Inzidenz
8,4
Hospitalisierungs
7-Tage-Inzidenz
3,0%
COVID-19
ITS-Belegung
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 |
Laborbestätigt | 1 430 149 | +364 (+0,0%) |
Fälle in Ausbrüchen | 92 641 (6%) | - |
Verstorben | 5 562 | +8 (+0,1%) |
Genesen* | 1 416 559 | +465 (+0,0%) |
Nicht genesen** | 8 028 | -109 (-1,3%) |
COVID-19 Intensivpatient*innen (aktuell) | 33 | - (-) |
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 | 1715 |
Neuinfektionen*** | +357 |
7-Tage-Inzidenz* (± Veränderung) | 46,6 (-9,1) |
Veränderung der 7-Tage-Inzidenz** | -6% → |
Bezirke mit höchster Inzidenz* | 1. Mitte, 2. Steglitz-Zehlendorf, 3. Friedrichshain-Kreuzberg |
Altersgruppe mit der höchsten Fallzahl | 30-39 (n = 324) |
Altersgruppen mit höchster Inzidenz* | 1. 90+, 2. 80-89, 3. 25-29 |
Fälle in Ausbrüchen | 45 (3%) |
Fälle mit Auslandsexposition | 5 (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 | 5. Welle |
Fallzahl | 1 430 149 | 11 322 | 117 389 | 50 884 | 150 121 | 1 100 433 |
Fallzahl pro 100.000 Einwohner | 38 889 | 308 | 3 192 | 1 384 | 4 082 | 29 924 |
Altersmedian | 36 | 37 | 41 | 35 | 31 | 36 |
Anteil > 70 Jahre | 6,5% | 9,7% | 14,2% | 5,3% | 4,0% | 6,0% |
Anteil ≤18 Jahre | 18,5% | 13,0% | 11,3% | 21,3% | 29,0% | 17,8% |
Anteil weiblicher Personen | 51,4% | 50,0% | 52,7% | 49,7% | 50,3% | 51,5% |
Anteil männlicher Personen | 45,3% | 50,0% | 46,8% | 50,0% | 48,6% | 44,5% |
Hospitalisierte | 36 120 | 1 564 | 10 478 | 2 946 | 3 794 | 17 338 |
Anteil* | 9,6% | 15,1% | 12,1% | 6,9% | 5,9% | 10,1% |
Altersmedian | 72 | 64 | 74 | 61 | 61 | 74 |
Anteil weiblicher Personen | 49,4% | 45,5% | 48,4% | 45,5% | 49,0% | 51,1% |
Verstorbene | 5 562 | 229 | 3 038 | 371 | 518 | 1 406 |
Anteil | 0,4% | 2,0% | 2,6% | 0,7% | 0,3% | 0,1% |
Altersmedian | 83 | 81 | 83 | 75 | 81 | 83 |
Anteil weiblicher Personen | 46,1% | 42,4% | 47,6% | 36,1% | 44,4% | 46,9% |
Fußnoten1. Welle bis 31.08.2020, 2. Welle bis 28.02.2021, 3. Welle bis 30.06.2021, 4. Welle bis 29.12.2021, 5. Welle ab 30.12.2021Grau: Aufgrund der momentan hohen Fallzahlen, können Informationen zur Hospitalisierung und zum Verstorbenenstatus nur noch eingeschränkt ermittelt werden. Eine Unterschätzung (Anzahl) und Verzerrung (Anteil) der dargestellten Daten ist sehr wahrscheinlich. * Der Anteil bezieht sich auf Fälle mit Angaben über die Hospitalisierung |
Verlauf der 7-Tage-Inzidenz für Berlin. Hinweis: Die 7-Tage-Inzidenz kann sich durch nachträglich eingehende Meldungen bzw. Korrekturen rückwirkend verändern. Quelle: SurvNet
Relative Veränderung der 7-Tage-Inzidenz. Quelle: SurvNet
7-Tage-Hospitalisierungs-Inzidenz nach IVENA. Quelle: SenWGPG
Relative Veränderung der 7-Tage-Hospitalisierungs-Inzidenz. Quelle: SenWGPG
Auslastung der Intensivbetten durch COVID-19 Quelle: IVENA
Verdopplungszeit der ITS-Belegung in Tagen. Negative Zahlen stehen für die Halbierungszeit. Quelle: IVENA
Die Prozentzahl in der Abbildung gibt den Wochentrend der Abwasserkonzentration zum Datenstand an. Eine direkte Umrechnung der Abwasser-Daten in die 7-Tage-Inzidenz ist nicht möglich.
Das E- und das N-Gen befinden sich im Genom von SARS-CoV-2. Das N-Gen wurde erst ab dem 01.07.2022, aufgrund einer Umstellung der Abwasseranalyse, gemessen.
ESI-CorA ist ein durch die Europäische Union gefördertes, bundesweites Pilotprojekt zur systematischen Überwachung von SARS-CoV-2 im Abwasser mit dem Ziel, zusätzliche Informationen zur Verbreitung des Erregers und zu zirkulierenden Virusvarianten in einer geografischen Region zu gewinnen. Für das Pilotprojekt wurden in Deutschland initial 20 Standorte ausgewählt und gestaffelt, beginnend im Februar 2022 beprobt. In Berlin kooperieren in diesem Projekt das LAGeSo, die Berliner Wasserbetriebe und das Labor Amedes. Dreimal wöchentlich werden im Zulauf des Klärwerks Ruhleben Proben genommen und auf SARS-CoV-2 untersucht.
Aufgrund der hohen Schwankungsbreite der Genkonzentrationen im Abwasser wird der Modelltrend für den Zeitraum der letzten 14 Tage (ca. 3-4 Messungen) nicht dargestellt.
Weitere Informationen gibt es im Info-Tab.
Virusvarianten im Abwasser. Sublinien sind nur für die aktuellste sequenzierte Probe dargestellt. Artikel zur Berliner Methode der Virusvarianten Bestimmung hier.
An das LAGeSo übermittelte COVID-19 Fälle nach Meldedatum. Hinweis: Durch nachträglich eingehende Übermittlungen können sich die Zahlen in den Folgetagen noch verändern. Quelle: LAGeSo
Prozentuale Veränderung der aktuellen 7-Tage-Inzidenz zu derjenigen von vor 7 Tagen. Quelle: LAGeSo
An das LAGeSo nach IfSG übermittelte COVID-19 Todesfälle nach der Kalenderwoche des Sterbedatums. Hinweis: Insbesondere für die letzte Kalenderwoche sind Nachmeldungen für Todesfälle zu erwarten (grau hinterlegt). Quelle: LAGeSo
Impfstoff | 1. Dosis | 2. Dosis | 3. Dosis | 4. Dosis | 5. Dosis | 6. Dosis | Impfstoffdosen (gesamt) |
AstraZeneca | 349 323 | 127 047 | 554 | 13 | 0 | 0 | 476 937 |
BioNTech | 2 084 657 | 2 255 296 | 1 520 377 | 342 400 | 2 452 | 764 | 6 205 946 |
BioNTech Bivalent | 2 728 | 1 457 | 20 984 | 213 092 | 51 255 | 4 829 | 294 345 |
Janssen | 132 702 | 2 443 | 359 | 37 | 8 | 0 | 135 549 |
Moderna | 329 064 | 376 822 | 814 992 | 40 559 | 151 | 28 | 1 561 616 |
Moderna Bivalent | 24 | 86 | 520 | 2 833 | 561 | 80 | 4 104 |
Novavax | 3 356 | 3 102 | 462 | 288 | 17 | 11 | 7 236 |
Valneva | 57 | 38 | 9 | 41 | 20 | 10 | 175 |
Gesamtanzahl | 2 901 911 | 2 766 291 | 2 358 257 | 599 263 | 54 464 | 5 722 | 8 685 908 |
FußnotenSeit dem 15.1.22 sind auch mit dem Janssen (Johnson & Johnson) Impfstoff zwei Impfungen für die Grundimmunisierung notwendig. |
Personen |
| Anteil in % | Anzahl |
mit begonnener Impfserie (1. Dosis) |
| 3,7% | 135 620 |
mit begonnener Impfserie (2. Dosis) | + | 11,1% | 408 034 |
mit vollständiger Impfung (3. Dosis) | + | 47,8% | 1 758 994 |
mit Booster | + | 16,3% | 599 263 |
mit ≥1 Impfung |
| 78,9% | 2 901 911 |
FußnotenUnter 'begonnene Impfserie' werden Personen mit Erstimpfungen und Zweitimpfungen durch Impfstoffe, die von der EU zugelassen sind (§22a IfSG), zusammengefasst. Unter 'mit vollständiger Impfung' erscheinen alle Personen mit Drittimpfungen mit Impfstoffen die von der EU zugelassen sind (§22a IfSG) |
Bezirk | Fallzahl |
| Fallzahl pro 100.000 Einwohner* | Verstorben |
Charlottenburg-Wilmersdorf | 112 561 | (+44) | 35 482,6 | 482 |
Friedrichshain-Kreuzberg | 122 633 | (+30) | 43 692,8 | 240 |
Lichtenberg | 112 782 | (+4) | 38 473,9 | 413 |
Marzahn-Hellersdorf | 102 168 | (+20) | 37 171,9 | 456 |
Mitte | 158 881 | (+81) | 42 061,5 | 431 |
Neukölln | 127 671 | (+16) | 39 871,8 | 568 |
Pankow | 164 259 | (+7) | 40 578,3 | 374 |
Reinickendorf | 94 475 | (+21) | 36 256,2 | 475 |
Spandau | 93 676 | (+35) | 38 943,7 | 400 |
Steglitz-Zehlendorf | 107 147 | (+26) | 36 662,2 | 632 |
Tempelhof-Schöneberg | 131 975 | (+58) | 38 557,1 | 677 |
Treptow-Köpenick | 101 921 | (+22) | 37 308,0 | 414 |
Berlin | 1 430 149 | (+364) | 38 889,5 | 5562 |
Fußnoten* Fälle pro 100 000 Einwohner*innen seit Beginn der Pandemie.** Geschätzte Zahl genesener laborbestätigter Fälle, nach RKI Definition. |
Kumulative Fallzahl (Differenz zum Vortag) und Inzidenz der letzten 7 Tage nach Bezirken. Quelle: LAGeSo
Charlottenburg-Wilmersdorf | Berlin | |
Einwohnerzahl | 317 229 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 146 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 46,0 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 112 561 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 35 482,6 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 482 | 5 562 |
Friedrichshain-Kreuzberg | Berlin | |
Einwohnerzahl | 280 671 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 139 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 49,5 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 122 633 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 43 692,8 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 240 | 5 562 |
Lichtenberg | Berlin | |
Einwohnerzahl | 293 139 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 93 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 31,7 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 112 782 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 38 473,9 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 413 | 5 562 |
Marzahn-Hellersdorf | Berlin | |
Einwohnerzahl | 274 853 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 87 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 31,7 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 102 168 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 37 171,9 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 456 | 5 562 |
Mitte | Berlin | |
Einwohnerzahl | 377 735 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 294 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 77,8 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 158 881 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 42 061,5 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 431 | 5 562 |
Neukölln | Berlin | |
Einwohnerzahl | 320 204 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 138 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 43,1 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 127 671 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 39 871,8 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 568 | 5 562 |
Pankow | Berlin | |
Einwohnerzahl | 404 795 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 184 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 45,5 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 164 259 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 40 578,3 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 374 | 5 562 |
Reinickendorf | Berlin | |
Einwohnerzahl | 260 576 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 126 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 48,4 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 94 475 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 36 256,2 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 475 | 5 562 |
Spandau | Berlin | |
Einwohnerzahl | 240 542 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 104 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 43,2 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 93 676 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 38 943,7 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 400 | 5 562 |
Steglitz-Zehlendorf | Berlin | |
Einwohnerzahl | 292 255 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 146 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 50,0 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 107 147 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 36 662,2 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 632 | 5 562 |
Tempelhof-Schöneberg | Berlin | |
Einwohnerzahl | 342 285 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 157 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 45,9 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 131 975 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 38 557,1 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 677 | 5 562 |
Treptow-Köpenick | Berlin | |
Einwohnerzahl | 273 188 | 3 677 472 |
Fallzahl (letzte 7 Tage) | 101 | 1 715 |
7-Tages-Inzidenz | 37,0 | 46,6 |
Fallzahl (gesamt) | 101 921 | 1 430 149 |
Fallzahl (gesamt) pro | 37 308,0 | 38 889,5 |
Verstorben (gesamt) | 414 | 5 562 |
Altersgruppe | Fallzahl |
| Fallzahl pro 100.000 Einwohner* | Anzahl verstorben | Todesfälle pro 100.000 Einwohner* |
0-4 | 37 923 | (+4) | 20 043,4 | 31 | 1,7 |
5-9 | 80 443 | (+3) | 45 216,1 | ||
10-14 | 86 664 | (+4) | 53 785,5 | ||
15-19 | 74 888 | (+14) | 49 939,0 | ||
20-24 | 100 036 | (+13) | 50 357,7 | ||
25-29 | 133 898 | (+36) | 49 812,7 | ||
30-39 | 309 782 | (+66) | 48 972,7 | ||
40-49 | 219 739 | (+49) | 47 118,8 | 58 | 12,4 |
50-59 | 187 740 | (+46) | 36 829,9 | 180 | 35,3 |
60-69 | 98 635 | (+42) | 24 964,3 | 542 | 137,2 |
70-79 | 49 320 | (+35) | 16 672,1 | 1242 | 419,8 |
80-89 | 39 240 | (+41) | 19 401,9 | 2374 | 1 173,8 |
90+ | 10 460 | (+11) | 34 888,8 | 1133 | 3 779,1 |
unbekannt | 1 381 | (+0) | - | 2 | - |
Summe | 1 430 149 | (+364) | 38 889,5 | 5562 | 151,2 |
Fußnoten* Fälle pro 100 000 Einwohner*innen. |
Altersgruppe | Kumulative Fallzahl der letzten 7 Tage* |
| 7-Tage-Inzidenz** |
|
0-4 | 26 | (-1) | 13,7 | |
5-9 | 8 | (-5) | 4,5 | |
10-14 | 20 | (-1) | 12,4 | |
15-19 | 57 | (-1) | 38,0 | |
20-24 | 98 | (-33) | 49,3 | |
25-29 | 157 | (-21) | 58,4 | |
30-39 | 324 | (-85) | 51,2 | |
40-49 | 268 | (-82) | 57,5 | |
50-59 | 249 | (-79) | 48,8 | |
60-69 | 175 | (-27) | 44,3 | |
70-79 | 134 | (-1) | 45,3 | |
80-89 | 156 | (+1) | 77,1 | |
90+ | 39 | (+2) | 130,1 | |
unbekannt | 4 | (+0) | - | |
Summe | 1715 | (-333) | 46,6 | |
Fußnoten* Fälle anhand des Meldedatums. **Fälle pro 100 000 Einwohner*innen |
7-Tage-Inzidenz nach Altersgruppe und Meldewoche in Berlin. Quelle: LAGeSo
Stand: 07.03.2023 13:00 | |
Patient*innen in stationärer Behandlung | 551 |
├─ Peripher-stationäre COVID-19-Versorgung | 518 |
└─ ITS-Versorgung | 33 |
├─ davon mit Beatmung | 19 |
└─ davon mit ECMO-Versorgung | 1 |
Entlassen (kumulativ) | 54 569 |
Klinisch verstorben (kumulativ)* | 7 428 |
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 42 Tage |
Die ITS-Auslastung halbiert sich alle 72 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. |
Von den Berliner Krankenhäusern übermittelte Anzahl hospitalisierter COVID-19-Patient*innen nach Art der Versorgung (ITS: Intensivstation; periphere Stationen): Es wird differenziert zwischen der Anzahl peripher-stationär behandelter Patient*innen, der Anzahl beatmeter ITS-Patient*innen (dunkelblau), nicht beatmeter ITS-Patient*innen (hellblau) und ECMO-Patient*innen (rot). Quelle: IVENA Krankenhausabfrage, SenWGPG
Zeitlicher Verlauf der durchgeführten PCR-Tests und -Testkapazitäten, sowie des Anteils positiver PCR-Tests. Download Labordaten. Quelle: Wöchentliche Zusammenstellung des ALM e.V. zu den Testdaten der Berliner Labore
Die stichprobenhafte Ermittlung gemeldeter COVID-19-Fälle wurde exemplarisch in Berlin in Zusammenarbeit mit den Gesundheitsämtern etabliert, um deren Arbeitsbelastung in Hochinzidenzphasen zu reduzieren und eine epidemische Lagebewertung ausgewählter Parameter zu ermöglichen. Sie wurde im Sommer 2022 in sieben Gesundheitsämtern pilotiert und Ende September ausgerollt.
Die notwendige Stichprobengröße wurde auf Basis der benötigten Fälle zur Berechnung von Inzidenzen symptomatischer Fälle nach Impfstatus berechnet; aufgrund von Verzerrungen in den Meldedaten, erscheint eine Auswertung nach Impfstatus jedoch nicht mehr sinnvoll. Die Berechnung der Stichprobengröße berücksichtigt neben einer Genauigkeit von ± 2,5% einen maximalen Anteil nicht ermittelter Fälle von 25% und bezieht sich jeweils auf einen Zeitraum von zwei Meldewochen und auf alle Berliner Bezirke gleichmäßig. Demnach müssten 3.300 Fälle für ein Zweiwochenintervall ermittelt werden. Dies sind pro teilnehmendem Bezirk 150 Fälle pro zwei Wochen bzw. 15 Fälle pro Werktag. Die Fälle werden automatisiert aus den täglich an das LAGeSo übermittelten Fällen gezogen. Die Gesundheitsämter erhalten monatliche Feedbackberichte zur Datenqualität. Aktuell beteiligen sich 11 Gesundheitsämter. Die Stichprobe entspricht demografisch der Gesamtheit der gemeldeten Fälle.
Anteil asymptomatischer COVID-19-Meldefälle zweiwöchentlich
hospitalisiert | nicht hospitalisiert | Summe | |
Fallzahl | 995 (6%) | 14 487 (94%) | 15 482 |
Geschlecht | |||
Anteil weiblich | 573 (7%) | 8 183 (93%) | 8 756 |
Anteil männlich | 421 (6%) | 6 194 (94%) | 6 615 |
Anteil divers | 0 (0%) | 7 (100%) | 7 |
Altersgruppe | |||
0-11 Jahre | 40 (8%) | 490 (92%) | 530 |
12-17 Jahre | 7 (1%) | 506 (99%) | 513 |
18-59 Jahre | 257 (2%) | 10 889 (98%) | 11 146 |
60+ Jahre | 690 (21%) | 2 602 (79%) | 3 292 |
Verteilung der Altersgruppen bei hospitalisierten COVID-19 Patient:innen nach Meldemonat
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.
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.
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 31.12.2021.
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:
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.
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.
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.
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.
Abwasser
Die systematische Überwachung von SARS-CoV-2 im Abwasser (auch Abwassermononitoring oder Abwassersurveillance) ermöglicht Rückschlüsse auf das Infektionsgeschehen und den zirkulierenden Virusvarianten in der Bevölkerung. Das Abwassermonitoring ergänzt die bereits etablierten Pandemieindikatoren, ersetzt diese aber nicht.
Berechnung des Trends der Infektionsdynamik
Hierzu wird derzeit ein statistisches Modell (basierend auf Splines) verwandt, das die vorher normalisierten Genkonzentrationen verwendet. Aufgrund der hohen Schwankungsbreite der Genkonzentrationen im Abwasser wird der Modelltrend für den Zeitraum der letzten 14 Tage (ca. 3-4 Messungen) nicht dargestellt. Das Modell ist Teil des ESI-CorA Forschungsprojekts. Es ist nur eines der möglichen Modelle und kann Änderungen unterliegen.
Normalisierung der im Abwasser gemessenen Genkonzentrationen
Die Messwerte der Genkonzentrationen (E- und N-Gen) von SARS-CoV-2 werden auf einen Biomarker bezogen, um Schwankungen des Fäkalgehaltes im Abwasser auszugleichen (z.B. durch Regen oder Grauwasser). Hierzu wird die Konzentration des Pepper mild mottle virus (PMMoV) verwendet. Das PMMoV wird seit dem 01.07.2022 gemessen und liegt nur unvollständig für frühere Messungen (aus Rückstellproben) vor. Deswegen wird auf eine Darstellung der Rohdaten für Proben ohne PMMoV verzichtet.
Berechnung des Wochentrends
Der Wochenentrend gibt den prozentualen Anstieg/Abfall der durch das Modell berechneten SARS-CoV-2 Genkonzentration zwischen dem letzten dargestellten Tag im Vergleich zu 7 Tagen vorher an.
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.
Datenstände |
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LAGeSo SurvNet | 07.03.2023 16:30 Uhr | |
RKI-Lagebericht | 06.03.2023 00:00 Uhr | |
Krankenhausabfrage SenWGPG | 07.03.2023 13:00 Uhr |
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.
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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