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COVID-19

Das IBE hat seit Beginn der Corona-Pandemie zahlreiche Forschungs- und Lehrprojekte durchgeführt, Veranstaltungen organisiert und Informationen bereitgestellt. Eine Übersicht finden Sie hier, für Fragen stehen die jeweiligen Kontaktpersonen gern zur Verfügung.

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Epidemiologische Modellierungen

Berücksichtigung von Meldeunsicherheiten, neuen Varianten und Impfungen bei der Einschätzung der Auswirkungen nicht-pharmazeutischer Interventionen bei COVID-19

Nach mehr als einem Jahr Erfahrung mit der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) kämpfen viele Länder immer noch damit, ein Gleichgewicht zwischen epidemiologischem Nutzen und sozioökonomischen Kosten bei der Kalibrierung nicht-pharmazeutischer Interventionen (NPIs) zu finden. Angesichts der schwerwiegenden sozialen, wirtschaftlichen und psychologischen Auswirkungen einiger der angenommenen Interventionen ist es entscheidend, die Interventionen zu identifizieren, die die Ausbreitung des Virus am wirksamsten verlangsamen. Derzeitige Ansätze zur Schätzung der Wirkung von NPIs konzentrieren sich jedoch typischerweise auf relativ kurze Zeiträume und entweder auf die Anzahl der gemeldeten Fälle, Krankenhauseinweisungen oder Todesfälle. In dieser Arbeit entwickeln wir ein bayesianisch- hierarchisches Modell, da es flexible genug ist, um drei komplementären Informationsquellen in die Schätzung der wahren und unbekannten Anzahl von Infektionen zu integrieren, und dabei Meldeverzögerung und die Zeitvariation bei der Meldung in der Anzahl von gemeldeten Fällen zu berücksichtigen. Um Informationen über den gesamten Verlauf der Pandemie nutzen zu können, berücksichtigen wir ebenfalls die Verbreitung von B 1.1.7 und die Anzahl der Impfungen im Modell. Wir implementieren einen Markov-Chain-Monte-Carlo-Algorithmus, um Bayes-Inferenzen durchzuführen und die Auswirkungen von NPIs auf öffentlich verfügbare Daten aus europäischen Ländern abzuschätzen. Wir beobachten große zeitliche und geografische Variationen in der Fallerkennungsrate aufgrund von Änderungen der Testkapazität und Teststrategie. Das Modell zeigt eine gute Leistung bei simulierten Daten und bei Vorhersagen außerhalb der Stichprobe der Anzahl von Todesfällen und Krankenhauseinweisungen. Aufgrund des modularen Aufbaus ist das bayesianisch-hierarchische Modell sehr flexibel und in zukünftigen Studien wäre es problemlos möglich, weitere Virusvarianten zu berücksichtigen oder zusätzliche Daten zu integrieren, beispielsweise zur Anzahl der durchgeführten Tests, zu Wetterbedingungen, aus Seroprävalenzstudien, oder auf Kanalvirusmessungen.

shoffmann@ibe.med.uni-muenchen.de


CODAG (COVID-19 Data Analysis Group)

Die Kolleginnen und Kollegen des Instituts für Statistik der LMU, des Institut für Medizinische Informationsverarbeitung Biometrie und Epidemiologie (IBE) sowie die Data Science Initiative an der LMU haben sich im März 2020 zusammengeschlossen um mit anwendungs- und bedarfsgetriebener Forschung einen Beitrag zur Pandemiebewältigung zu leisten. Ziel war es, von Beginn an schnelle Lösungen, stabile statistische Modelle und valide Prognosen bereitzustellen, damit Entscheidungsträger im Gesundheitswesen und Politik Ihre Entscheidungen datenbasiert treffen können. Die CODAG-Gruppe veröffentlicht bis März 2022 insgesamt 27 Berichte, die sich mit dem aktuellen Infektionsgeschehen und der Sterblichkeit von COVID-19 mit dem Fokus auf Deutschland befassen. Darüber hinaus verfasste die Gruppe Stellungnahmen zu aktuellen Diskussionsthemen und veröffentlichte mehr als 12 methodische Publikationen in wissenschaftlichen Journalen. Aktuelle Prognosen werden in einem Dashboard bereitgestellt.

https://doi.org/10.1007/s10182-022-00450-y

https://www.covid19.statistik.uni-muenchen.de

Berichte: https://www.covid19.statistik.uni-muenchen.de/newsletter

Dashboard: https://corona.stat.uni-muenchen.de/nowcast/

berger@ibe.med.uni-muenchen.de


Wirksamkeit der verpflichtenden Covid-19-Tests für den Unterricht in Klassenräumen als Maßnahme zur Eindämmung der Pandemie.

In Bayern wurde direkt nach den Osterferien 2021 eine Testpflicht an Schulen eingeführt. Für die erste Woche nach den Ferien ergab sich daraus ein natürliches Experiment, das es uns ermöglichte, die Auswirkungen der neuen Teststrategie auf die gemeldeten Covid-19-Fälle zu quantifizieren. Wir können schlussfolgern, dass klasseninterner Unterricht mit obligatorischen Tests in wiedereröffneten Schulen die Rolle der Schulen bei der Pandemie verändert. Unsere Analysen zeigen, dass die Wiedereröffnung von Schulen mit einem obligatorischen Testansatz aus epidemiologischer Sicht vorteilhaft ist, da sie die Dunkelziffer der COVID-19-Fälle bei Kindern stark reduzieren kann.

https://www.thieme-connect.de/products/ejournals/abstract/10.1055/a-1813-9778

berger@ibe.med.uni-muenchen.de


Ein statistisches Modell für die Dynamik der COVID-19-Infektionen und ihre Aufdeckungsrate im Jahr 2020

Die Aufdeckungsrate von Infektionen mit dem Coronavirus 2019 (COVID-19) schwankt im Laufe der Zeit aufgrund sich ändernder Testkapazitäten, unterschiedlicher Teststrategien und der sich entwickelnden Anzahl der Infektionen selbst. Wir stellen eine Möglichkeit vor, diese Dynamik zu quantifizieren, indem wir die gemeldete Zahl der entdeckten COVID-19-Infektionen mit nicht-tödlichen und tödlichen Folgen gemeinsam modellieren. Unser Modellierungsansatz kann verwendet werden, um die Auswirkungen verschiedener Teststrategien zu quantifizieren, die Dynamik der Fallentdeckungsrate im Laufe der Zeit zu visualisieren und Informationen über die zugrunde liegenden wahren Infektionszahlen zu erhalten, wodurch wir uns ein klareres Bild vom Verlauf der COVID-19-Pandemie machen können. Wir analysieren die deutschen Daten aus dem Jahr 2020.

https://doi.org/10.1002/bimj.202100125

berger@ibe.med.uni-muenchen.de


Nowcasting tödlicher COVID-19-Infektionen und Krankenhausaufenthalte in Deutschland und in Bayern

Wir analysieren die zeitliche und regionale Struktur der Sterblichkeitsraten im Zusammenhang mit COVID-19-Infektionen. Wir setzen das Sterbedatum jedes verstorbenen Patienten mit dem entsprechenden Tag der Registrierung der Infektion in Beziehung, was zu einem Nowcasting-Modell führt, mit dem wir die Anzahl der heutigen Infektionen, die sich zu einem späteren Zeitpunkt als tödlich erweisen werden, schätzen können. Die Zahlen werden in Deutschland bis auf die Kreisebene heruntergebrochen. Da die Zahl der Todesfälle im Allgemeinen zuverlässigere Informationen über die Ausbreitung der Krankheit liefert als die Zahl der Infektionen, die unweigerlich von der Teststrategie und -kapazität abhängt, konnten wir mit dieser Methode bereits in der Anfangsphase des Frühjahrs 2020, als noch wenig detaillierte Daten vorlagen, einen zuverlässigen Einblick in den aktuellen Stand der Pandemie in Deutschland gewinnen. Die gleiche Methode wurde auf die Nowcast-Krankenhauseinweisungen angewendet, als diese Daten für Bayern zur Verfügung standen. Ein Dashboard zeigt die aktuelle Prognose der Todesfälle pro Tag für Deutschland nach Datum der durch PCR-Test nachgewiesenen Infektion und die geschätzte Zahl der Krankenhausaufenthalte in Bayern.

https://doi.org/10.1002/bimj.202000143

Dashboard: https://corona.stat.uni-muenchen.de/nowcast/

berger@ibe.med.uni-muenchen.de


Analyse der COVID-19-Fallzahlen: Bereinigung um diagnostische Fehlklassifikationen am Beispiel der deutschen Fallmeldedaten

Die gemeldeten COVID-19-Fallzahlen hängen wesentlich von der Teststrategie ab. Wir haben die Auswirkungen von Fehlklassifizierungen in der COVID-19-Diagnostik auf die gemeldeten Fallzahlen bewertet, wenn sich die Testaktivität im Laufe der Zeit ändert, und eine statistische Anpassung der gemeldeten Fallzahlen für fehlerhafte Diagnoseergebnisse entwickelt, die eine um Fehlklassifizierungen bereinigte Echtzeit-Schätzung der Epidemiekurve auf der Grundlage von Nowcasting ermöglicht. Wir wendeten die Methode auf Daten aus Deutschland im Sommer 2020 an und stellten fest, dass der Anstieg der Fälle ab Juli 2020 möglicherweise geringer war, als es die rohen Fallzahlen vermuten lassen, aber nicht vollständig durch eine steigende Anzahl falsch-positiver Ergebnisse aufgrund vermehrter Tests erklärt werden kann. Der Effekt der Fehlklassifizierung wird vernachlässigbar, wenn die wahre Inzidenz hoch ist.

https://www.covid19.statistik.uni-muenchen.de/pdfs/misclassification.pdf

berger@ibe.med.uni-muenchen.de


Regionale Gegenwarts- und Prognoserechnung für verspätet gemeldete Daten: Eine Fallstudie zu COVID-19-Infektionen

Covid-19-Fälle werden mit Verzögerung an ein zentrales Register gemeldet, so dass ein aktueller Überblick über den Stand der Dinge nicht möglich ist. Für die politischen Entscheidungsträger wäre es jedoch von entscheidender Bedeutung, den aktuellen Stand der Pandemie zu kennen und eine Vorstellung davon zu haben, wie sich die Infektionssituation in den nächsten Tagen entwickeln wird. Wir bieten ein stabiles Instrument zur Überwachung der aktuellen Infektionsraten und zur Vorhersage der Infektionszahlen in der unmittelbaren Zukunft auf regionaler Ebene. Dies erreichen wir durch Nowcasting von Fällen, die noch nicht gemeldet wurden, sowie durch die Vorhersage künftiger Infektionen. Die beiden Schritte werden auch im Forenowcasting kombiniert. Wir wenden unsere Methode auf deutsche Daten an, bei denen unser Schwerpunkt auf der Erklärung und Vorhersage des Infektionsverhaltens nach Landkreis, Altersgruppe und Geschlecht liegt.

https://doi.org/10.1007/s10182-021-00433-5

berger@ibe.med.uni-muenchen.de


Erforschung der Übersterblichkeit von Covid-19

Wir analysieren die Übersterblichkeit in Deutschland und seinen Bundesländern sowie in verschiedenen europäischen Ländern und den USA im Jahr 2020 im Vergleich zu den Vorjahren, standardisiert nach der Bevölkerungsstruktur.

berger@ibe.med.uni-muenchen.de


Erforschung der regionalen Unterschiede bei der Ausbreitung der Krankheit in Deutschland.

Wir modellieren regionale Infektionsraten und bewerten die Auswirkungen verschiedener regionaler soziodemografischer und klimatischer Faktoren auf Bezirksebene.

berger@ibe.med.uni-muenchen.de


Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf sozioökonomische Aspekte, Lebensstil, Gesundheit und Inanspruchnahme der Gesundheitsversorgung in Bangladesch

Die Studie bewertet die Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf die erwachsene Bevölkerung und die Gesundheitsversorger in Bangladesch und konzentriert sich dabei auf die körperliche und geistige Gesundheit, die sozioökonomischen Bedingungen und den Lebensstil.

berger@ibe.med.uni-muenchen.de


Eindämmungsmaßnahmen bei Epidemien: Grundlagen und Bewertung

In diesem Projekt werden zwei Mathematiker und ein Epidemiologe ihre Kräfte bündeln, um die fundamentalen Dynamiken hinter der Ausbreitung von Epidemien zu verstehen. Das zentrale Ergebnis wird eine gründliche theoretische und empirische Behandlung einer neu entwickelten Klasse von Modellen sein, die sowohl soziale Strukturen als auch die Mobilität von Individuen explizit berücksichtigen. Das Zusammenspiel dieser beiden Faktoren ist bisher nicht erkannt und untersucht worden, und die Erkenntnisse werden uns eine feine Bewertung der Wirksamkeit von Eindämmungsmaßnahmen ermöglichen. Konkret planen wir eine theoretische Behandlung, die es uns ermöglicht, komplexe Modelle zu verstehen und wesentliche Eigenschaften formal abzuleiten. Neben der theoretischen Analyse des asymptotischen Verhaltens entwerfen wir Simulationsstudien, um die Beziehung zwischen dem Systemverhalten in endlichen Populationen und seinen asymptotischen Eigenschaften zu untersuchen. Es ist auch eine grundlegende Frage zu verstehen, wie gut bestimmte Systemparameter aus verfügbaren Daten geschätzt werden können (‚Modellkalibrierung‘).

https://www.mathematik.uni-muenchen.de/aktuelles/news/projekt_heydenreich/index.html

mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Schätzung der Verweildauern im Klinikum

Wir wollen mit Hilfe eines Multi-State Modells die Aufenthaltsdauern von COVID-19-Patienten in den verschiedenen Stationen (allgemein, IMC, ICU) schätzen und die Übergänge dazwischen und zu den Stadien "Tod" und "Entlassung" modellieren.


Prognostische Bedeutung des LP(a) bei COVID-19 (CORKUM Projekt 31)

Es soll die prognostische Bedeutung des Lp(a)-Wertes bei COVID-19-Patienten im Hinblick auf Tod und Beatmung untersucht werden

lauseker@ibe.med.uni-muenchen.de


Ungleichheiten in SARS-CoV-2 Inzidenzen, Mortalität und Fatalitätsraten

Es wurde die Ungleichheit in SARS-CoV-2 Inzidenzen, Mortalität und Fatalitätsraten über die Zeit für verschiedene Regionen betrachtet. Dazu wurden absolute und relative Gini und Theil Indizes berechnet. Es wurden die Indizes für alle Kontinente und die Länder der Europäischen Union (EU) und die Staaten der Vereinigten Staaten (USA) berechnet. Der Fokus des Beitrags liegt in dem Vergleich der Ungleichheit zwischen EU und USA. Die Ergebnisse wurden in PLoS One publiziert.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33984055/

manz@ibe.med.uni-muenchen.de mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Regionales Monitoring von SARS-CoV-2 Infektionen mittels standardisierter Fallfatalitätsraten

Im Rahmen dieses Projektes wird das Konzept einer standardsierten Fallfatalitätsrate (sFFR) eingeführt. Die regionale sFFR kann als den Quotienten der regionalen standardisierten Mortalitäts- und Fallrate geschätzt werden und in Karten dargestellt werden. Solche Karten werden basierend auf den bayerischen SARS-CoV-2 Meldedaten für verschiedene Zeiträume erstellt und die darin beobachtete zeitlich variierende regionale Heterogenität interpretiert. Das Dashboard (Link) zeigt das Hauptergebnis. Die Ergebnisse wurden im Bundesgesundheitsblatt publiziert.

manz@ibe.med.uni-muenchen.de mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Regionale und zeitliche Trends der SARS-CoV-2 assoziierten Sterblichkeit in Bayern

Im Rahmen des Projektes wird regionale und zeitliche Heterogenität der SARS-CoV-2 assoziierten Mortalität in Bayern visualisiert. Es wird weiterhin der Einfluss regionaler Faktoren auf die SARS-CoV-2 assoziierte Mortalität untersucht. Die Ergebnisse wurden beim Das Gesundheitswesen eingereicht.

manz@ibe.med.uni-muenchen.de mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Verteilungsherausforderungen bezüglich der Daten zu Todesfällen und Inzidenzen während der SARS-CoV-2-Pandemie bis Juli 2020

In diesem Beitrag diskutierten wir die Fat-Tail-Muster in der Verteilung der globalen COVID-19-Daten, indem wir Daten aus 66 Ländern analysierten. Wir untersuchten auch ihre Relevanz auf einer niedrigeren, regionalen Skalenperspektive (national, Bundesland), die unserer Meinung nach für die Planung von Maßnahmen gegen die Ausbreitung der Epidemie relevanter ist. Hierfür analysierten wir Daten aus Bayern während der ersten Welle im Frühjahr 2020. Der Preprint des Beitrags ist in MedRXiv zu finden, der er Datensatz und der R Code auf der IBE-Webseite.

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.07.24.20161257v1

manz@ibe.med.uni-muenchen.de mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Einfluss sozialer Deprivation auf SARS-CoV-2 Inzidenz- und Todesraten

In diesem Projekt wird der Einfluss des Bayerischen Index Multipler Deprivation (BIMD) und seiner Subdomänen auf standardisierte Inzidenzraten (SIR) und standardisierten Mortalitätsraten (SMR) in Bayern untersucht. Die SIR und SMR werden simultan mit einem bivariaten Bayeasianischen hierarchnischen Modell geschätzt. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit Helmholtz Zentrum München durchgeführt.

https://www.helmholtz-muenchen.de/igm/das-institut/index.html

manz@ibe.med.uni-muenchen.de mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Kartografische Darstellung regionaler Unterschiede der Infektionsraten beim Coronavirus (COVID-19): Ergebnisse einer bayesianischen Glättung über Landkreise Bayerns.

Im Rahmen dieses Projekts stellen wir eine Methode aus der geographischen Epidemiologie vor und untersuchen deren Anwendbarkeit auf standardisierte SARS-CoV-2 Inzidenzraten für die bayerischen Meldedaten. Das Infektionsgeschehen wird deskriptiv beschrieben und anhand von Karten verdeutlicht.

verena.loidl@med.uni-muenchen.de mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de manz@ibe.med.uni-muenchen.de


Einfluss regionaler Faktoren auf standardisierte SARS-CoV-2 Inzidenzen in Bayern

In diesem Projekt wird der Einfluss verschiedener regionaler Faktoren auf standardisierte SARS-CoV-2 Inzidenzraten (SIR) für verschiedene Altersgruppen im zeitlichen Verlauf in Bayern untersucht. Ein weiterer Fokus der Analyse wird die Grenze zu Ausland sein. Damit sollen mögliche Effekte der Grenzschliessungen identifiziert werden.

verena.loidl@med.uni-muenchen.de mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de manz@ibe.med.uni-muenchen.de


IBE-Corona Dashboard Bayern

Auf dem Dashbard werden die jeweils tagesaktuellen Zahlen vom bayrischen Landesamt für Gesundheit und Lebensmittelsicherheit präsentiern. Inzidenz- und Todeszahlen und Krankenhausaufnahmen sind als Kurven über Zeit dargestellt. Es können einzelne Landkreise ausgewählt werden und auf einer Karte mit dem Rest Bayerns verglichen werden.

https://covid19.ibe.med.uni-muenchen.de/


Public Health und Versorgungsforschung  Hoch ▲

EU-STOA Panel-Studie

Resilienz von Bürger*innen der Europäischen Union in der COVID-19-Pandemie: Psychosoziale und psychische Gesundheitsfolgen, Risiko- und Schutzfaktoren sowie Empfehlungen für politische Optionen für die Mitgliedstaaten der Europäischen Union und ihrer Bürger*innen (in Arbeit)

https://lir-mainz.de/lir

coenen@ibe.med.uni-muenchen.de


CEOsys, Themenfeld Psychische Gesundheit

Psychische Belastung, Risiko- und Schutzfaktoren während der frühen Phase der COVID-19 Pandemie: Systematische Übersichtsarbeit und Meta-Analysen

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33781283/

coenen@ibe.med.uni-muenchen.de, burns@ibe.med.uni-muenchen.de


COSMO – bevölkerungsbezogene COVID-19 Snapshot Monitoring: körperliche Aktivität

Körperliche Aktivität von Erwachsenen in Deutschland während der COVID-19 Pandemie

https://www.mdpi.com/1660-4601/18/2/507

coenen@ibe.med.uni-muenchen.de, cjungsievers@ibe.med.uni-muenchen.de


COSMO – bevölkerungsbezogene COVID-19 Snapshot Monitoring: Psychosoziale Situation von Kindern

Psychosoziale Situation von Kindern während verschiedener Phasen der COVID-19 Pandemie: Ergebnisse des Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ)

coenen@ibe.med.uni-muenchen.de, cjungsievers@ibe.med.uni-muenchen.de


COSMO – bevölkerungsbezogene COVID-19 Snapshot Monitoring: Wohlbefinden von Erwachsenen

Wohlbefinden von Erwachsenen gemessen mit dem WHO-5 Wellbeing Fragebogen in verschiedenen Phasen der COVID-19-Pandemie: Analysen in der COVID-19 Snapshot Monitoring Study (COSMO)

coenen@ibe.med.uni-muenchen.de, cjungsievers@ibe.med.uni-muenchen.de


COSMO – bevölkerungsbezogene COVID-19 Snapshot Monitoring: Eltern-Belastung

Belastung von Eltern in verschiedenen Phasen der COVID-19 Pandemie

https://link.springer.com/article/10.1007/s00103-021-03453-3

coenen@ibe.med.uni-muenchen.de, cjungsievers@ibe.med.uni-muenchen.de


COSMO – bevölkerungsbezogene COVID-19 Snapshot Monitoring: Alkohol- und Tabakkonsum

Gesundheitsverhalten der deutschen Bevölkerung in der COVID-19 Pandemie: Analyse des Alkohol- und Nikotinkonsums während verschiedener Phase der COVID-19 Pandemie

coenen@ibe.med.uni-muenchen.de, cjungsievers@ibe.med.uni-muenchen.de


SoNAR Global "COVID-19 Vulnerability Assessment and Community Engagement"

Explorative qualitative Studie zur Identifikation von psychsozialen Folgen der COVID-19 Pandemie in vulnerablen Gruppen in verschiedenen europäischen Ländern Kooperation mit dem Rachel Carson Center der LMU München im HORIZON 2020 Projekt A Global Social Sciences Network for Infectious Threats and Antimicrobial Resistance (in Arbeit)

https://www.sonar-global.eu

coenen@ibe.med.uni-muenchen.de


CEOsys, Themenfeld Public Health

Maßnahmen zum Schutz der Bewohner*Innen von stationären Alten- und Pflegeeinrichtungen: Ein Rapid Review zu der Wirksamkeit von nicht-pharmakologischen INterventionen gegenüber SARS-CoV-2 Infektionen und den unerwünschte Auswirkungen dieser Maßnahmen (in Arbeit)

https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD015085/full?highlightAbstract=facil%7Cterm%7Cfacilities%7Cfaciliti%7Clong%7Ccare

burns@ibe.med.uni-muenchen.de


CEOsys, Themenfeld Public Health - S3-Leitlinie für Schulen

S3 Leitlinie: Maßnahmen zur Prävention und Kontrolle der SARS-CoV-2-Übertragung in Schulen

https://www.awmf.org/leitlinien/detail/ll/027-076.html

rehfuess@ibe.med.uni-muenchen.de


CEOsys, Themenfeld Public Health - Scoping-Review Schulen

Maßnahmen im Schul-Setting zur Eindämmung der COVID-19 Pandemie: ein Scoping Review (Link), Durchführung eines Rapid Review zur Wirksamkeit verschiedener Maßnahmen (in Arbeit)

https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD013812/full

burns@ibe.med.uni-muenchen.de


B-FAST "Schulen und Kitas"

Mitarbeit im Rahmen von Arbeitspaket 5 im "Bundesweiten Forschungsnetz angewandte Surveillance und Testung"

https://www.bmbf.de/de/karliczek-netzwerk-universitaetsmedizin-startet-vertiefte-forschungsarbeit-zu-covid-19-12649.html

cjungsievers@ibe.med.uni-muenchen.de


COVID Kids Bavaria Studie

Gesundheitsbezogene Lebensqualität und psychosoziale Aspekte von Kindern im Rahmen der COVID-19 Pandemie in Kooperation mit dem Team der COVID Kids Bavaria Studie (in Arbeit)

https://www.covid-kids-bavaria.de/

coenen@ibe.med.uni-muenchen.de, cjungsievers@ibe.med.uni-muenchen.de


Mentale Gesundheit von Kindern und Jugendlichen

Interventionen zur Prävention von psychosozialen Auswirkungen der COVID-19-Pandemie auf Kinder und Jugendliche: ein systematischer Literaturreview

https://www.mdpi.com/1660-4601/18/5/2361

coenen@ibe.med.uni-muenchen.de, cjungsievers@ibe.med.uni-muenchen.de

Studie zur Gesundheit von Münchner Studierenden und deren Erfahrungen mit digitaler Lehre

Studie in Kooperation mit der Katholischen Stiftungshochschule München zur (psychischen) Gesundheit von Münchner Studierenden der Gesundheits- und Sozialwissenschaften während der COVID-19 Pandemie

 coenen@ibe.med.uni-muenchen.de skus@ibe.med.uni-muenchen.de kristina.schroepfer@ibe.med.uni-muenchen.de


CEOsys, Themenfeld Public Health - Reisebezogene Massnahmen

Reisebezogene Maßnahmen zur Eindämmung der COVID-19 Pandemie: Als erstes erstellte das Team eine Evidence Map, um eine Übersicht zum Thema zu schaffen (Link), und anschließend einen Rapid Review, um die Wirksamkeit dieser Maßnahmen zu bewerten. Das erste Update dieses Rapid Reviews wurde veröffentlich (Link), ebenso wie ein Kommentar zu diesem Thema (Link). In einem anschließenden Scoping Review wurden die vorhandenen empirischen Studien zu den unbeabsichtigten gesundheitlichen und gesellschaftlichen Folgen dieser Maßnahmen identifiziert und grafisch dargestellt (Link).

 ani.movsisyan@ibe.med.uni-muenchen.de burns@ibe.med.uni-muenchen.de cklinger@ibe.med.uni-muenchen.de


Effektivität von nicht-pharmakologischen Interventionen

Ein bayesianisch-hierarchischer Ansatz zur Schätzung der Effektivität von nicht-pharmakologischen Interventionen und zur Modellierung der COVID-19-Pandemie in Bayern

shoffmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Anwendung nicht-steroidaler Antirheumatika (NSAIDs) in COVID-19 Patient:innen

Rapid Review im Auftrag der WHO und durchgeführt im Rahmen des WHO Collaborating Centre for Evidence-based Public Healt

pphilipsborn@ibe.med.uni-muenchen.de


INTEGRATE-COVID: Kriterien für evidenzinformierter Entscheidungen zu nicht-pharmakologischen Interventionen zur Eindämmung von COVID-19

Weiterentwicklung und Anpassung des WHO-INTEGRATE Frameworks

https://gh.bmj.com/content/5/11/e003699.info

stratil@ibe.med.uni-muenchen.de

Wissenschaftliche Expert*innenräte in der COVID-19 Pandemie in Deutschland

Eine Dokumentenanalyse aus Public Health Perspektive

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1865921721001136

Young Scientist Paper Award 2021 der Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen

pfadenhauer@ibe.med.uni-muenchen.de ksell@ibe.med.uni-muenchen.de


Koordination und Mitarbeit im Kompetenznetz Public Health zu COVID-19

Ein Zusammenschluss von über 25 wissenschaftlichen Fachgesellschaften zur Bündelung ihrer Fachkenntnis und Kommunikation an Behörden, Institute und politische Entscheidungsträger*innen.

Eva.Grill@med.uni-muenchen.de

https://www.public-health-covid19.de/


Corona Infektionsrisiko-Monitoring (CORIMO)

Nicht-interventionelle Fall-Kontrollstudie. Ziel der Studie ist zu erheben welchen Aktivitäten / Umstände bei Corona-infizierten Personen häufiger vorkamen als bei Personen deren Test negativ ausfiel.

https://www.ibe.med.uni-muenchen.de/forschung/corimo/index.html

mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de vhoffmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Prävalenz und Risikofaktoren einer Infektion in der repräsentativen COVID-19-Kohorte München

In der Prospektiven COVID-19 Kohorte München (KoCo19) wurde die in 3,000 Haushalten gemessene Seroprävalenz (Antikörper) mit der gemeldeten Inzidenz verglichen. Weiterhin wurden Risikofaktoren und Sterblichkeit untersucht.

https://www.mdpi.com/1660-4601/18/7/3572

ludwig.Hinske@med.uni-muenchen.de


Vorausblick von Experten auf die weitere Entwicklung der COVID-19 in Europa.

Eine internationale Expertengruppe mit Beteiligung von Frau Prof. Eva Grill versucht eine Prognose zur Entwicklung der SARS-COV-2 Epidemie in Europa für Herbst und Winter 2021 sowie für die kommenden Jahre.

https://www.thelancet.com/pdfs/journals/lanepe/PIIS2666-7762%2821%2900162-9.pdf

Eva.Grill@med.uni-muenchen.de


Aufruf für eine gemeinsame, europäische Strategie gegen die COVID-19 Pandemie

Eine internationale Expertengruppe mit Beteiligung von Frau Prof. Eva Grill fasst zusammen, wie die Pandemie in Europa weiterhin angegangen werden sollte. Es ist essenziell, in ganz Europa eine klare und konsistente Strategie zu verfolgen und diese auch verständlich, rechtzeitig und kontinuierlich zu kommunizieren, um die wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Kosten für Europa und für die Welt so gering wie möglich zu halten.

Eva.Grill@med.uni-muenchen.de


Auswirkungen der COVID-19 Pandemie auf die selbsteingeschätzte allgemeine und psychische Gesundheit

Basierend auf der NAKO-Gesundheitsstudie (https://nako.de/) wurden die Daten von > 100 000 Teilnehmenden ausgewertet, die im Frühjahr 2020 über ihren Gesundheitszustand berichteten. Verglichen mit der Basisuntersuchung einige Jahre zuvor nahmen Stress, depressive Symptome und Angstzustände insgesamt zu, insbesondere bei Frauen und bei Teilnehmenden unter 60 Jahren. Jedoch schätzte auch ein Drittel der Teilnehmenden ihren allgemeinen Gesundheitszustand im Vergleich zur Basisuntersuchung als besser ein. Die Ergebnisse zeigen, dass sich während der ersten Pandemiewelle und der damit verbundenen Gegenmaßnahmen (Schulschließungen, Kontaktbegrenzungen, etc), die Ausprägung psychischer Belastungssymptome verstärkt sowie der Bewertung des eigenen Gesundheitszustandes verändert hat. Darüber hinaus gab ein Drittel der Befragten an, sich einsam zu fühlen; bei der Hälfte hatte die Pandemie das Gefühl der Einsamkeit verstärkt. Einsamkeit war zusätzlich mit verschlechterter psychischer Gesundheit assoziiert. Bisherige Ergebnisse wurden im Deutschen Ärzteblatt und im Bundesgesundheitsblatt publiziert (DOI: 10.3238/arztebl.2020.0861, DOI: 10.1007/s00103-021-03393-y).

peters@helmholtz-muenchen.de


CovGenAir: Die Rolle von chronischen Krankheiten, Umwelteinflüssen und genetischen Faktoren bei der Infektion mit SARS-CoV-2: Verstärker, Effektmodifikatoren oder Mediatoren?

Das Ziel des Projekts ist es, die Rolle von chronischen Erkrankungen, Umweltfaktoren und genetischer Veranlagung sowie deren Wechselwirkung auf das Auftreten und den Schweregrad von SARS-CoV-2-Infektionen in drei phänotypisierten Längsschnitt-Kohortenstudien zu untersuchen, welche verschiedene Regionen Deutschlands sowie Altersgruppen abdecken. Der Fokus liegt hierbei auf: (a) der Bestimmung der Prävalenz von SARS-CoV-2-Infektionen und Symptomen innerhalb verschiedener Alters- und Risikogruppen, (b) der Klärung des komplexen Zusammenhangs zwischen Umweltfaktoren wie Luftschadstoffe und SARS-CoV-2-Infektionen, (c) der Identifikation von Risikogruppen in der Bevölkerung, die besonders anfällig für eine Infektion mit dem SARS-CoV-2-Virus sind, und (d) der Bestimmung langfristiger gesundheitlicher Auswirkungen einer Infektion mit SARS-CoV-2.

https://www.helmholtz-munich.de/epi/research/research-groups/environmental-risks/projects/covgenair/index.html

peters@helmholtz-muenchen.de


Einfluss der Luftqualität auf die erwartete Belastung des Gesundheitssystems bei Pandemien

Ziel dieses Projekts ist die Modellierung der Wechselbeziehung zwischen Umweltstressoren und virusübertragenen Infektionen sowie den relativen Auswirkungen des Lockdowns in Form von Kontaktraten und den Veränderungen in der Luftqualität. Zudem wird der Zusammenhang zwischen Veränderungen der Luftqualität und anderen (nicht COVID-19 assoziierten) Atemwegs- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen untersucht. Damit soll perspektivisch ein Beitrag zur Bewältigung zukünftiger Pandemien geleistet werden; die Vulnerabilität der Bevölkerung gegenüber Pandemien kann so mit Blick auf den zusätzlichen Einfluss der Luftschadstoffbelastung zielgenauer bewertet werden.

susanne.breitner@lmu.de


AIR-LOCK: Einfluss der Reduktion von Luftschadstoffen auf die Mortalität während des COVID-19 Lockdowns

Im Rahmen der länderübergreifenden Studie „AIR-LOCK“ wird untersucht, ob Veränderungen in der Mortalität mit Veränderungen in der Konzentration der Luftschadstoffe Stickstoffdioxid (NO2) und Feinstaub (PM2.5) in der Außenluft vor, während und nach dem COVID-19 Lockdown in Zusammenhang stehen. Zudem werden die kurzfristigen Auswirkungen von NO2 und PM2.5 auf die Mortalität analysiert. Die Studie wird in vier Ländern durchgeführt: China, Deutschland, Italien und den USA.

https://ysph.yale.edu/climate/research/chen-lab/air-lock/

susanne.breitner@lmu.de

 

Wissenschaftliche Expert*innenräte in der COVID-19 Pandemie in Deutschland

Eine Dokumentenanalyse aus Public Health Perspektive
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1865921721001136
Young Scientist Paper Award 2021 der Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen (Link)
pfadenhauer@ibe.med.uni-muenchen.de ksell@ibe.med.uni-muenchen.de

Verbesserung der Implementierung von Schulmaßnahmen zur Prävention und Kontrolle von COVID-19 in Bayern

Das Ziel der Studie ist es, die Erfahrungen, die an bayrischen Schulen mit der Umsetzung und Anpassung von Maßnahmen zum Infektionsschutz in der COVID-19-Pandemie gemacht wurden zu explorieren. Zudem sollen daraus Lehren und Empfehlungen zu Maßnahmen bei epidemischen Geschehen an Schulen abgeleitet werden. Dieses erfolgt über eine Mixed-Method Untersuchung an bayrischen Schulen.

pfadenhauer@ibe.med.uni-muenchen.de


Digitale Infektions-Surveillance Hoch ▲

SARS-CoV-2-Infektionsüberwachung (SCOVIS)

SCOVIS ist das Sars Cov Infection Surveillance des Klinikums Münchens und hilft Infektionsgeschene im Klinikum zu verfolgen. Man kann hier Mitarbeiter mit unterschiedlichen Infektionsstatus eintragen und die entsprechenden Kontaktpersonen. Außerdem kann ein vorausgefüllter Meldebogen fürs RGU heruntergeladen werden.

ludwig.Hinske@med.uni-muenchen.de Andrea.Beckerpennrich@med.uni-muenchen.de


Corona Patient Manager (CoPaMa) Dashboard

CoPaMa steht für Corona Patient Manager des Klinikums Münchens und zeigt die aktuell auf Station liegenden Patienten samt ihrer Diagnosen und Tests (PCR und Antikörper) an. Descriptive Statistik ergänzt, wie die Stationen ausgelastet sind.

ludwig.Hinske@med.uni-muenchen.de Andrea.Beckerpennrich@med.uni-muenchen.de


Datenschutzsichere, zuverlässige Ermittlung und förderierte Analyse von COVID-19-Patientenbeobachtungen (R2D2)

Das R2D2 (Reliable Response Data Discovery for COVID-19)-Konsortium ist ein verteiltes föderierteres Netzwerk, das derzeit aus 14 Gesundheitssystemen besteht (13 in den USA und eines in Deutschland - LMU München). Durch die Umwandlung von elektronischen Patientenaktendaten oder COVID-19-Registerdaten von 3.461.626 Patienten auf SARS-CoV-2 getesteten und 327.976 COVID-19 diagnostizierten Patienten in das Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model entwickelte das Netzwerk Prozesse und implementierte verteilte Algorithmen (z.B. multivariate verteilte logistische Regression), um Antworten auf eine Vielzahl von COVID-19-bezogenen Fragen zu erstellen, zu aggregieren und unter www.covid19questions.org zu veröffentlichen. Auf Patienten- und institutioneller Ebene hat das R2D2-Konsortium gezeigt, dass es möglich ist, Fragen zu COVID-19 mit Hilfe von elektronischen Patientenaktendaten aus Gesundheitssystemen mit unterschiedlichen Richtlinien und Vorschriften zu beantworten, ohne Daten preiszugeben oder miteinander zu teilen.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34051088/

larissa.neumann@med.uni-muenchen.de ludwig.Hinske@med.uni-muenchen.de ben.geisler@ibe.med.uni-muenchen.de


Einfluss von Alter, Geschlecht, Rasse und ethnischer Zugehörigkeit auf die COVID-19-Symptome über drei Wochen hinaus

Dieses Projekt, dass auf R2D2 (s.o.) aufbaut, führt über föderierte Analysen eine logistische Regression an 48.000 Patienten in sechs U.S.-amerikanischen Zentren durch, um den Einfluss von Alter, Geschlecht, Rasse und ethnischer Zugehörigkeit auf bestimmte Long-Covid-Symptome hin zu untersuchen.

ben.geisler@ibe.med.uni-muenchen.de


Bildung und Einkommen bestimmen, ob die Corona Warn App genutzt wird

Die Studie stützt die Hypothese einer Digitalen Spaltung, die Nutzer und Nichtnutzer der Corona Warn App unterscheidet. Diese Analyse der COSMO-Daten zeigte, dass soziodemographische Faktoren wie Bildung, Einkommen und Wohnregion beeinflussen, ob die App heruntergeladen wurde und ob Bereitschaft zur Nutzung ihrer Funktionen besteht. Neben der konsequenten Erklärung der Funktionen und Sinnhaftigkeit der App sollten auch die Implementierungsstrategien stets neu überdacht werden.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256660

Eva.Grill@med.uni-muenchen.de


Kommentar zu Corona-Warn Apps

Eine internationale Expertengruppe mit Beteiligung von Frau Prof. Eva Grill formuliert Kriterien für den Erfolg von Corona Tracing Apps. Hohe Nutzerzahlen, schnelle und genaue Erkennung von Risiken, eine transparente Analyse der Wirksamkeit und Zugang auch für digital nicht versierte Bevölkerungsgruppen sind zentrale Kriterien für erfolgreiche Apps.

Eva.Grill@med.uni-muenchen.de


Medizinische Versorgung von COVID-19 Hoch ▲

Untersuchung von Risikofaktoren für schwere Krankheitsverläufe bei jungen COVID-19-Patienten aus Wuhan, China

In diesem Projekt sollten Risikofaktoren für einen schweren Krankheitsverlauf bei jungen COVID-19-Patienten identifiziert werden. Mit Hilfe klassischer Analysetechniken und Machine Learning-Methoden wurden klinische, demografische, behandlungsbezogene und laborchemische Messungen von COVID-19-Patienten mit klinischem Outcome aus einem Einzelkrankenhaus in Wuhan, China, analysiert. Die Analyse wurde für alle Patienten zusammen und getrennt zwischen jungen (n=762) und älteren (n=714) Patienten durchgeführt, um Risikofaktoren für einen schweren Krankheitsverlauf zu identifizieren, die vornehmlich für junge Patienten relevant sind. Die stärksten Unterschiede in der Wichtigkeit zwischen jungen und älteren Patienten zeigten sich für das Protein Komplementkomponente C3. Erhöhte C3-Werte scheinen für junge Patienten mit einem größeren Risiko für schwere Krankheitsverläufe verbunden zu sein, während für ältere Patienten kein Einfluss dieses Parameters zu bestehen scheint.

https://www.nature.com/articles/s41598-021-82810-3

hornung@ibe.med.uni-muenchen.de


ACEI-COVID

Abbruch versus Forsetzung von Renin-Angiotensin-System.Inhibitors bei COVID-19 (ACEI-COVID): ein prospektiver, Parallel-Gruppen-, randomisierter, kontrollierter, Open-Label Versuch

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34126053/

mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


IL-6 Inhibitors and Baricitinib for severe COVID-19

Ben Geisler interviewt Professor Frederick Southwick von der University of Florida. Sie diskutieren zwei neue Therapiegruppen für schweres COVID-19: IL-6-Hemmer (wie Tocilizumab) und Baricitinib. Folgen Sie uns, während wir durchgehen, wie sie das Immunsystem stimulieren, was ihre Indikationen sind und was die Evidenz dafür sind und welche Superinfektionen sie verursachen können.

https://www.youtube.com/watch?v=_wkCNysQKWE

ben.geisler@ibe.med.uni-muenchen.de


COVID-19-Medikamente für stationäre Patienten

Ben Geisler reviewet die aktuellen Behandlungen für hospitalisierte COVID-19-Patienten. Zunächst bespricht er unspezifische Therapien: das Management von Flüssigkeitsersatz und Diuretika sowie die Indikationen für Bronchodilatatoren, Antibiotika und Statine. Als nächstes geht er die aktuellen Indikationen für die Wirkstoffe mit nachgewiesener Wirksamkeit durch: Dexamethason/Steroide, Remdesivir, Baricitinib, Tocilizumab/IL-6-Hemmer und VTE-Prophylaxe. Schließlich diskutiert er das ethische Dilemma des Gleichgewichts und die besten Ressourcen, um bei diesem sich ständig ändernden Thema auf dem Laufenden zu bleiben.

https://www.youtube.com/watch?v=2rQKMD_5po0

ben.geisler@ibe.med.uni-muenchen.de


Umwidmung vorhandener Medikamente für die Coronavirus-Krankheit 2019: Protokoll für eine schnelle und lebendige systematische Überprüfung

Da die Entwicklung von Medikamenten Zeit braucht, zielt dieses Review darauf ab, bestehende Medikamente für andere Indikationen zu identifizieren, die für SARS-CoV-2 umfunktioniert werden könnten. Insbesondere interessieren uns präklinische und frühe klinische Evidenz für Wirkstoffe, die eine Wirkung auf SARS-CoV-1 und MERS haben.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33962652/

ben.geisler@ibe.med.uni-muenchen.de ludwig.Hinske@med.uni-muenchen.de


Höheres prokoagulatorisches Potenzial, aber niedrigerer DIC-Score bei COVID-19-ARDS-Patienten im Vergleich zu Nicht-COVID-19-ARDS-Patienten

Diese retrospektive Studie umfasste intubierte COVID-19-Patienten, die mit der Diagnose ARDS auf die Intensivstation aufgenommen wurden. Ziel war es, Gerinnungs- und Entzündungsparameter bei Patienten mit ARDS aufgrund einer SARS-CoV-2-Infektion mit Patienten mit ARDS aufgrund anderer Ursachen zu vergleichen.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32891904/

ludwig.Hinske@med.uni-muenchen.de


Ein vereinfachtes Point-of-Care-Lungenultraschallprotokoll zum Nachweis der Coronavirus-Krankheit 2019 bei stationären Patienten: Eine prospektive Beobachtungsstudie

In dieser Studie haben wir die diagnostische Leistung des Lungen-Point-of-Care-Ultraschalls (POCUS) im Vergleich zu einem positiven Nukleinsäuretest (NAT) oder einem COVID-19-typischen Muster in der Computertomographie (CT) bewertet und Möglichkeiten zur einen POCUS-Algorithmus vereinfachen.

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.04.19.21254974v1

ben.geisler@ibe.med.uni-muenchen.de


Lehre, Vorträge und Veranstaltungen Hoch ▲

PSPH COVID-19 Kurs

Der M.Sc./M.P.H.-Kurs (July-August 2020) hatte eine "Learning by Teaching"-Methodologie, bei der die Studenten selbst Lernmaterialien und Vorlesungen vorbereitet habe, um Soft Skills wie Projektmanagement wie auch zur Materie selbst zu erarbeiten. Haupziel war es, Lerneinheiten als Basis für einen Online-Kurs zu erstellen, die COVID-19 in Felder der Epidemiologie und Public Health betreffen. Die Stundentinnen und Studenten haben in Teams von 2-3 Personen gearbeitet

bstrahwald@ibe.med.uni-muenchen.de schli@ibe.med.uni-muenchen.de berger@ibe.med.uni-muenchen.de


Mansmann vs. Bhakdi: Corona schon vorbei?

Die Coronavirus-Pandemie spaltet Deutschland. Die einen befürworten strenge Maßnahmen, wie die Maskenpflicht. Die anderen demonstrieren für ihre Freiheit. Tina Gerhäusser hat mit den Wissenschaftlern Ulrich Mansmann und Sucharit Bhakdi gesprochen. In Sachen Coronavirus sind sie nicht immer einer Meinung sind.

https://www.youtube.com/watch?v=YWOLsC31grI

mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Corona Lectures an der LMU - „Covid-19 im Herbst 2020: Risiken und Auswirkungen analysieren"

In seiner Corona Lecture stellt Prof. Dr. Ulrich Mansmann epidemiologische Instrumente vor, die bei Risiko- und Schadensbetrachtungen zu Covid-19 helfen. Unter anderem befasst er sich mit dem Vergleich von Covid-19 und Grippe sowie der häufig gestellten Frage, ob es in Deutschland schlimmere Infektionskrankheiten als Covid-19 gibt, die wir jedoch in unser gesellschaftliches Leben als Selbstverständlichkeit integriert haben.

https://www.youtube.com/watch?v=96dTTTHLcYM

mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Virtuelles Panel zu gesundheitsökonomischen Prinzipien während der COVID-19 Pandemie

Es wurde ein virtuelles Expertengremium durchgeführt, das zusammentrat, um einen Konsens darüber zu versuchen, wie bestehende Prinzipien der wirtschaftlichen Bewertung auf Therapeutika angewendet werden sollten, die in einem pandemischen Umfeld auftreten, mit besonderem Fokus auf schwere, hospitalisierte Fälle von COVID-19.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34557996/

ben.geisler@ibe.med.uni-muenchen.de


Kontrolle der Pandemie - Gerd Antes zu Gast an der LMU

Zahlen und Daten spielen eine große Rolle in der Covid-19-Pandemie. Werden die richtigen Zahlen gewählt, um den Pandemie-Verlauf zu bewerten? Sind ausreichend Daten vorhanden, um über Pandemie-Maßnahmen zu entscheiden? Wie können Evidenzlücken gefüllt werden? Diesen Fragen ging Prof. Dr. Gerd Antes in seinem Vortrag am 10.März 2021 nach. Der Vortrag fand im Rahmen der Veranstaltungsserie FORUM COVID-19 der Pettenkofer School of Public Health" statt.

https://www.youtube.com/watch?v=jhMQogcDK1o

bstrahwald@ibe.med.uni-muenchen.de


Impfen – Ja? Nein? Vielleicht? Was ist dran an den Argumenten gegen die Coronaimpfungen?

Die Entscheidung, sich impfen zu lassen, sollte nicht auf Fehlinformationen, sondern auf wissenschaftlichen Fakten basiert sein und gut informiert getroffen werden. Um es allen Unentschlossenen zu erleichtern, sich zu informieren und zu unterscheiden, welche Argumente wissenschaftlich begründet sind und welche nicht, betrachtet dieser Text Behauptungen, die häufig gegen die Coronaimpfungen verwendet werden. 

/07_medizin/07dp_ibe_neu/covid-19/impfungen.pdf

J.Weidkamp@campus.lmu.de mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Workshop "Covid-19 in klinischen und epidemiologischen Studien"

Gemeinsame Herbstworkshop der Arbeitsgruppen „Statistische Methoden in der Medizin“ (IBS-DR), „Statistische Methoden in der Epidemiologie“ (IBS-DR, DGEpi), „Statistische Methodik in der klinischen Forschung“ (GMDS) und „Epidemiologische Methoden“ (DGEpi, GMDS, DGSMP) Als eingeladene Redner konnten wir Herrn Prof. Dr. Joerg Hasford (LMU München), Frau Dr. Cornelia Ursula Kunz (Boehringer Ingelheim), Frau Prof. Dr. Sylvia Thun (Berlin Institute for Health und Hochschule Niederrhein) und Prof. Dr. Karl Lackner (Johannes Gutenberg-Universität Mainz) gewinnen. Herr Prof. Dr. Hasford sprach zu den Auswirkungen der COVID-19 Pandemie auf Arzneimittelstudien und beleuchtete die Stellungnahme der EMA zu diesem Thema. Frau Dr. Kunz sprach zu den Möglichkeiten adaptiver Designs im Umgang mit den durch COVID-19 entstandenen Problemen in klinischen Studien. Frau Prof. Dr. Thun stellte den „German Corona Consensus core dataset“ vor. Herr Prof. Lackner diskutierte den Einfluss der SARS-CoV-2 Diagnostik auf die Daten zum Pandemieverlauf. Dazu kamen 13 eingereichte Vorträge.

https://www.unimedizin-mainz.de/smde/herbstworkshop-2020.html

vhoffmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Coronavirus - Epidemiologe rechnet mit starkem Anstieg der Infektionen

Folgende Fragen waren im Zentrum des 11-minütigen Gesprächs: Wie wird sich die Epidemie im Herbst und Winter entwickeln? Wie lassen sich trotz steigender Inzidenzen Schulen offen halten? Sind Geimpfte wirklich in einer Situation sorglas das Leben geniessen zu können? Welche Maße sollten uns als Richtschnur für Entscheidungen bei der weiteren Epidemieentwicklung dienen? Wie wird es mit den typischen Erkältungskrankheiten im Winter aussehen?

https://podcast-mp3.dradio.de/podcast/2021/08/19/wie_entwickelt_sich_die_pandemie_interview_ulrich_dlf_20210819_0812_db19dc82.mp3

mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


Coronavirus - Epidemiologist expects sharp rise in infections

Im Mittelpunkt des 11-minütigen Gesprächs standen folgende Fragen: Wie wird sich die Epidemie im Herbst und Winter entwickeln? Wie können Schulen trotz steigender Vorfälle geöffnet bleiben? Sind Geimpfte wirklich in der Lage, das Leben zu genießen? Welche Maßnahmen sollten unsere Entscheidungen bei der weiteren Entwicklung der Epidemie leiten? Was passiert mit typischen Erkältungen im Winter?

https://podcast-mp3.dradio.de/podcast/2021/08/19/wie_entwickelt_sich_die_pandemie_interview_ulrich_dlf_20210819_0812_db19dc82.mp3

mansmann@ibe.med.uni-muenchen.de


FORUM COVID-19: Die Kommunikation von Risiko und Unsicherheit in der Pandemie | Odette Wegwarth

Prof. Dr. Odette Wegwarth bei der Veranstaltung FORUM COVID-19 der Pettenkofer School of Public Health (www.psph-munich.de) am 22. September 2021. In ihrem Vortrag stellt sie neueste Erkenntnisse aus ihrer Forschung vor, wie die Kommunikation von wissenschaftlichen Unsicherheiten in der Corona-Pandemie gelingt. Wie müssen Corona-Zahlen aufbereitet werden, damit Bürgerinnen und Bürger sie verstehen? Wie beeinflusst Kommunikation die Akzeptanz von Maßnahmen? Wann sind Menschen eher bereit, sich impfen zu lassen?

https://www.youtube.com/watch?v=ah0ZoO8Fx_k


Symposium des Zukunftsforums Public Health

Das 5. Symposium des Zukunftsforums Public Health findet am 29. und 30.06.2022 im Umweltforum in Berlin statt und befasst sich mit Lehren aus der Pandemie für die Bewältigung von anstehender und zukünftiger Herausforderungen für Public Health in Deutschland.

https://zukunftsforum-public-health.de/symposien/symposium-2022/

kgeffert@ibe.med.uni-muenchen.de ksell@ibe.med.uni-muenchen.de pphilipsborn@ibe.med.uni-muenchen.de


Statistische Analyse von COVID-19-Daten: SoSe 2022

In diesem Seminar werden ausgewählte Analysen der COVID-19-Daten kritisch diskutiert, aktualisiert und erweitert. Darüber hinaus sind zahlreiche Datenanalysen von verschiedenen Akteuren über soziale Medien verbreitet worden, die oft zu fragwürdigen Schlussfolgerungen kommen. Auch solche Beispiele sollen im Seminar kritisch diskutiert werden. Zielgruppen: Bachelor und Master in Statistik, Master in Epidemiologie

https://moodle.lmu.de/course/view.php?id=21048

berger@ibe.med.uni-muenchen.de


Virtueller Journal Club

In über Zoom stattfindenden, circa 30-45-minuetigen Sitzungen beschäftigt sich unser virtueller Journal Club überwiegend mit COVID-Themen. Vergangene Themen waren z.B. ein Überblicke über COVID-Modellierung, COVID in immunkompromitierten Patienten, heterologe Impfstoffe, Paxlovid und Remdesivir.

https://www.youtube.com/channel/UC_EwD8PZTXOPvhSVl8oO1cw

ben.geisler@ibe.med.uni-muenchen.de


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