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Assessment of effective mitigation and prediction of the spread of SARS-CoV-2 in Germany using demographic information and spatial resolution

Kühn, Martin Joachim und Abele, Daniel und Mitra, Tanmay und Koslow, Wadim und Abedi, Majid und Rack, Kathrin und Siggel, Martin und Khailaie, Sahamoddin und Klitz, Margrit und Binder, Sebastian und Spataro, Luca und Gilg, Jonas und Kleinert, Jan und Häberle, Matthias und Plötzke, Lena und Spinner, Christoph D. und Stecher, Melanie und Zhu, Xiao Xiang und Basermann, Achim und Meyer-Hermann, Michael (2021) Assessment of effective mitigation and prediction of the spread of SARS-CoV-2 in Germany using demographic information and spatial resolution. Mathematical Biosciences, 339, Seite 108648. Elsevier. doi: 10.1016/j.mbs.2021.108648. ISSN 0025-5564.

[img] PDF - Postprintversion (akzeptierte Manuskriptversion)
7MB

Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0025556421000845

Kurzfassung

Non-pharmaceutical interventions (NPIs) are important to mitigate the spread of infectious diseases as long as no vaccination or outstanding medical treatments are available. We assess the effectiveness of the sets of non-pharmaceutical interventions that were in place during the course of the Coronavirus disease 2019 (Covid-19) pandemic in Germany. Our results are based on hybrid models, combining SIR-type models on local scales with spatial resolution. In order to account for the age-dependence of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), we include realistic prepandemic and recently recorded contact patterns between age groups. The implementation of non-pharmaceutical interventions will occur on changed contact patterns, improved isolation, or reduced infectiousness when, e.g., wearing masks. In order to account for spatial heterogeneity, we use a graph approach and we include high-quality information on commuting activities combined with traveling information from social networks. The remaining uncertainty will be accounted for by a large number of randomized simulation runs. Based on the derived factors for the effectiveness of different non-pharmaceutical interventions over the past months, we provide different forecast scenarios for the upcoming time.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/146707/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Assessment of effective mitigation and prediction of the spread of SARS-CoV-2 in Germany using demographic information and spatial resolution
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Kühn, Martin JoachimMartin.Kuehn (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0906-6984NICHT SPEZIFIZIERT
Abele, DanielDaniel.Abele (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7021-1573NICHT SPEZIFIZIERT
Mitra, TanmayDepartment of Systems Immunology and Braunschweig Integrated Centre of Systems Biology (BRICS), Helmholtz Centre for Infection Research, Braunschweig, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Koslow, WadimWadim.Koslow (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Abedi, MajidDepartment of Systems Immunology and Braunschweig Integrated Centre of Systems Biology (BRICS), Helmholtz Centre for Infection Research, Braunschweig, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rack, KathrinKathrin.Rack (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5794-5705NICHT SPEZIFIZIERT
Siggel, Martinmartin.siggel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3952-4659NICHT SPEZIFIZIERT
Khailaie, SahamoddinDepartment of Systems Immunology and Braunschweig Integrated Centre of Systems Biology (BRICS), Helmholtz Centre for Infection Research, Braunschweig, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Klitz, MargritMargrit.Klitz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3657-4180NICHT SPEZIFIZIERT
Binder, SebastianDepartment of Systems Immunology and Braunschweig Integrated Centre of Systems Biology (BRICS), Helmholtz Centre for Infection Research, Braunschweig, Germanyhttps://orcid.org/0000-0003-1169-1786NICHT SPEZIFIZIERT
Spataro, LucaLuca.Spataro (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gilg, JonasJonas.Gilg (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9130-0778NICHT SPEZIFIZIERT
Kleinert, JanJan.Kleinert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2709-214XNICHT SPEZIFIZIERT
Häberle, MatthiasMatthias.Haeberle (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9550-5252NICHT SPEZIFIZIERT
Plötzke, LenaLena.Ploetzke (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0440-1429NICHT SPEZIFIZIERT
Spinner, Christoph D.Technical University of Munich, School of Medicine, University Hospital rechts der Isar, Department of Internal Medicine II, Munich, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stecher, MelanieUniversity Hospital of Cologne, Department I for Internal Medicine, University of Cologne; German Center for Infection Research (DZIF), Cologne, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5530-3613NICHT SPEZIFIZIERT
Basermann, AchimAchim.Basermann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3637-3231NICHT SPEZIFIZIERT
Meyer-Hermann, MichaelDepartment of Systems Immunology and Braunschweig Integrated Centre of Systems Biology (BRICS), Helmholtz Centre for Infection Research, Braunschweig, Germanyhttps://orcid.org/0000-0002-4300-2474NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2021
Erschienen in:Mathematical Biosciences
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:339
DOI:10.1016/j.mbs.2021.108648
Seitenbereich:Seite 108648
Verlag:Elsevier
ISSN:0025-5564
Status:veröffentlicht
Stichwörter:SARS-CoV-2 Covid-19 Coronavirus disease Mitigation Non-pharmaceutical interventions Forecast
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Hinterlegt von: Kühn, Dr. Martin Joachim
Hinterlegt am:03 Dez 2021 13:03
Letzte Änderung:01 Aug 2022 03:00

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