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.
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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/ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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: |
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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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
HGF - Programmthema: | Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | R SY - Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Aufgaben SISTEC, R - Künstliche Intelligenz | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Standort: | Köln-Porz , Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing Institut für Softwaretechnologie > Software für Raumfahrtsysteme und interaktive Visualisierung Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Hinterlegt von: | Kühn, Dr. Martin Joachim | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Hinterlegt am: | 03 Dez 2021 13:03 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Letzte Änderung: | 01 Aug 2022 03:00 |
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