MODUS-COVID Bericht vom 22.03.2022

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dc.contributor.authorMüller, Sebastian Alexander
dc.contributor.authorCharlton, William
dc.contributor.authorConrad, Natasa Djurdjevac
dc.contributor.authorEwert, Ricardo
dc.contributor.authorPaltra, Sydney
dc.contributor.authorRakow, Christian
dc.contributor.authorRehmann, Jakob
dc.contributor.authorConrad, Tim
dc.contributor.authorSchütte, Christof
dc.contributor.authorNagel, Kai
dc.date.accessioned2022-03-22T14:39:22Z
dc.date.available2022-03-22T14:39:22Z
dc.date.issued2022-03-22
dc.description.abstractWir betrachten verschiedene Szenarien für den weiteren Pandemieverlauf bis Anfang 2023, und analysieren basierend auf diesen Szenarien die maximal möglichen Wirkungen von Impflicht-Konzepten. Wir definieren dazu u.a. ein eher günstiges Szenario (die Eigenschaften des Corona-Virus ändern sich nicht wesentlich) und ein eher ungünstiges Szenario (die Eigenschaften des Corona-Virus ändern sich, mit negativen Folgen für die Bevölkerung und die zu erwartende Infektionsdynamik). Im günstigen Szenario prognostiziert unser Modell eine Welle für den nächsten Winter mit einer ähnlichen Höhe wie jetzt. Im ungünstigen Szenario prognostiziert das Modell eine Welle, welche das Gesundheitssystem um ein Vielfaches überlasten könnte - sollten keine Gegenmaßnahmen ergriffen werden. In beiden Szenarien würde eine Impfpflicht, welche alle über 18-Jährigen betrifft, die Krankenhauszahlen laut Modell um maximal einen Faktor 2 reduzieren. Im ungünstigen Szenario könnte eine Impfpflicht alleine eine Überlastung des Gesundheitssystems also nicht verhindern. Die Impflücke zu schließen stellt einen wichtigen Baustein dar, der aber mit weiteren Maßnahmen kombiniert werden müsste.de
dc.description.sponsorshipBMBF, 01KX2022A, MODUS-COVID: Modellgestützte Untersuchung von Schulschließungen und weiteren Maßnahmen zur Eindämmung von Covid-19 - Teilprojekt 1: Urbane und regionale Simulation auf Basis von datengestützten, synthetischen Bewegungsprofilenen
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/16570
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.14279/depositonce-15347
dc.language.isodeen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
dc.subject.ddc610 Medizin und Gesundheitde
dc.subject.ddc380 Handel, Kommunikation, Verkehrde
dc.subject.otherCOVID-19en
dc.subject.otherSARS-CoV-2en
dc.subject.otherpandemicen
dc.subject.othermobility modelsen
dc.subject.othervirus spreading dynamicsen
dc.subject.othercontainmenten
dc.subject.othervaccinationen
dc.subject.otherPandemiede
dc.subject.otherMobilitätsmodellede
dc.subject.otherVirusausbreitungde
dc.subject.otherDynamikde
dc.subject.otherImpfungende
dc.subject.otherVirusvariantende
dc.titleMODUS-COVID Bericht vom 22.03.2022de
dc.typeReporten
dc.type.versionpublishedVersionen
tub.accessrights.dnbfreeen
tub.affiliationFak. 5 Verkehrs- und Maschinensysteme::Inst. Land- und Seeverkehr (ILS)::FG Verkehrssystemplanung und Verkehrstelematikde
tub.affiliation.facultyFak. 5 Verkehrs- und Maschinensystemede
tub.affiliation.groupFG Verkehrssystemplanung und Verkehrstelematikde
tub.affiliation.instituteInst. Land- und Seeverkehr (ILS)de
tub.publisher.universityorinstitutionTechnische Universität Berlinen

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