blikk info infothek forum galerie sitemap

Modellbildungswerkzeug: Insight Maker
Ein mögliches Modell für die Ausbreitung von COVID-19

anfang zurueck weiter ende nach oben

 

Das folgende Modell simuliert die Ausbreitung von SARS-CoV-19 in verschiedenen Ländern:


- bitte passt die Variablen über die Schieberegler im Erklärungstext rechts entsprechend an.

Italien

    ältere Bevölkerung (>65): 0,228
    Faktor der geschätzten unentdeckten Fälle: 4-11
    Ausgangsgröße der Bevölkerung: 60 000 000
    hoher Blutdruck: 0,32 (gbe-bund)
    Herzkrankheit: 0,04 (statista)
    kostenlose Intensivstationen: 3 100


Deutschland

    ältere Bevölkerung (>65): 0,195 (bpb)
    geschätzte unentdeckte Fälle Faktor: 2-3 (deutschlandfunk)
    Ausgangsgröße der Bevölkerung: 83 000 000
    hoher Blutdruck: 0,26 (gbe-bund)
    Herzkrankheit: 0,2-0,28 (Herzstiftung)
    kostenlose Intensivstationen: 5 880


Frankreich

    ältere Bevölkerung (>65): 0,183 (statista)
    Faktor der geschätzten unentdeckten Fälle: 3-5
    Ausgangsgröße der Bevölkerung: 67 000 000
    Bluthochdruck: 0,3 (fondation-recherche-cardio-vasculaire)
    Herzkrankheit: 0,1-0,2 (oecd)
    kostenlose Intensivstationen: 3 000

 

   
Das Modell findet Ihr unter dem folgenden Link:

https://insightmaker.com/insight/197874/SARS-CoV-19-Modell-von-Lucia-Vega-Resto#

Am rechten Rand findet Ihr einige Schieberegler, mit denen Ihr u. a. staatliche Maßnahmen im Verlauf

der Pandemie simulieren könnt.



Zur Bedeutung einzelner Varablen:

Anzahl der Kontakte / Tag:
1 = Quarantäne, 2-3 = soziale Distanzierung , 4-6 = erschwertes soziales Leben,
7-9 = überhaupt keine Einschränkungen // Vorgabe: 2

Einsatz Präventiver Maßnahmen
(d.h. sich regelmässig die Hände waschen, das Gesicht nicht berühren usw.):
0,1 (niemand tut etwas) - 1 (sehr gründlich) // Vorgabe: 0.8

Aufklärung durch die Regierung:

0,1 (sehr schlecht) - 1 (sehr transparent und aufklärend) // Vorgabe: 0,9

Immunitätsrate (aufgrund fehlender Daten):

0 (man kann nicht immun werden) - 1 (wenn man es einmal hatte, wird man es nie wieder bekommen) // Vorgabe: 0,4

Bestandsgrößen:

    Anfällige:
Anzahl der Menschen, die nicht mit SARS-CoV-19 infiziert sind, die aber infiziert werden

                    könnten.

    Infizierte:
Menschen sind infiziert worden und haben die Krankheit COVID-19

    Geheilte: 
Diese Menschen haben sich gerade von COVID-19 erholt und können in diesem Stadium nicht

                    mehr infiziert werden.

    Tote:       
Anzahl der Menschen, die wegen COVID-19 sterben.

    Immunisierte:
Diese Menschen wurden immun und können die Krankheit nicht mehr bekommen.
   

 Hier ein mögliches Simulationsergebnis:
 

Wenn Ihr nun auf das Pin-Symbol im Ausgabefenster klickt,

wird dieses Fenster fixiert und Ihr könnt mit der Veränderung der Schieberegler, die Auswirkungen auf das Verhalten der Pandemie unmittelbar beobachten.

Angenommen, durch eine staatlich verordnete Ausgangssperre verringert sich die Anzahl der Kontakte / Tag auf 1. Zudem erhöhen sich die Werte für den Einsatz präventiver Maßnahmen und den staatlichen Aufklärungsfaktor jeweils auf 0,9, dann ergibt sich der folgende Simulationsverlauf.

 
 

 

Lag die Zahl der Infizierten im ersten Fall bei 70.000.000, so würden in diesem Fall ledig 5.000.000 Menschen infiziert. Die Simulation belegt also deutlich die Sinnhaftigkeit bestimmter Einschränkungen im öffentlichen Leben, insbesondere unmittelbar nach Ausbruch der Epedemie.
 
nach oben