COVID-19 - Flatliners - 27.11.20

Datenlage nach JHU, ca. 9:00 CET

Flatliners ist eine Gruppe mit folgenden Einträgen:
China - Japan - Suedkorea - Kuwait - Singapur - Taiwan

Zu den Daten


AbsolutFälle je 100.000 abs. Entwicklung
1 Tag
rel. Entwicklung
1 Tag
rel. Entwicklung
5 Tage/Schnitt
Fälle gesamt 469453 29.23486 0.75% 0.63%
Aktive Fälle 35288 2.2 1116 3.27% 1.02%
Todesfälle 8201 0.5 40 0.49% 0.16%
Erholt 42596426.5 23300.55%0.44%
Totesfälle je Krankheitsfall1.75%
Erholt je Krankheitsfall 90.74%
Aktiv je Krankheitsfall 7.52%
Todesfälle je Erholt 1.93%
Projektion:
Gesamtanteil Erkrankter
0.14%

Gibt die Zeit an, die zur Verdoppelung der Fälle, zum Erreichen einer Millionen oder der Gesamtbevölkerungszahl notwendig ist, jeweils in Abhängigkeit von der letzen Tagesentwicklung oder des Durchschnittsrate der letzten 5 Tage. Das ist eher ein theoretisches Gedankenspiel, da sowohl die Dunkelziffer als auch die Abnahme nahe der Sättigung vernachlässigt werden. So lange aber kein Wendepunkt erreicht wurde, kann man zumindest die 5d-Rate zur Verdoppelung als gute Prognose betrachten.
Tagesrate 5-Tage Durchschnitt
Zeit zur Verdoppelung der Fälle 92d 23h 110d 17h
Zeit bis zu einer Millionen Fälle101d 10h120d 18h
Zeit bis zur Gesamtbevölkerung stable stable

Die Reihenfolge für sich ist kein wichtiges Kriterium, da die Überwindung des Virus kein Wettbewerb ist. Um aber die Effizienz von Maßnahmen einordnen zu können, oder um zu sehen, welcher Staat als nächstes zum Epizentrum wird und Hilfe benötigt, ist diese Übersicht aus meiner Sicht sinnvoll.
Gesamt: 192Bevölkerung nv
Fälle absolutFälle je 100.000Entwicklung in % über 5 Tage
Infiziert nv 162 96
Aktiv nv 156 69
Tot nv 153 109
Erholt nv 153 86
Das Ranking berücksichtigt auch Gruppen sowie Staaten mit weniger als 100.000 Einwohnern, daher stimmt die Position ggf. nicht vollständig mit der auf der Tabelle überein, wo neu gemeldete und kleine Staaten (<r; 100000 Bevölkerung) ausgespart werden!

Diagramme

Mitglieder der Gruppe: Flatliners

China - Japan - Suedkorea - Kuwait - Singapur - Taiwan

Übersicht über Länder


Für die Einzelübersicht bitte den Ländernamen anklicken! - Nur Länder mit mehr als 100 Infektionen und mehr als 100.000 Einwohnern sind berücksichtigt!
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LandBev (mio)GesamtAktiveToteErholtGesamtAktiveToteErholtGesamtToteGesamtAktiveToteErholtTote je 100 ErholteErholte je
Erkrankte
Absolute valuesWachstumsrate 5 TageVerdoppelungFälle je 100.000%ratio
China1401.856925869074742869370.17.850.00.02>1yr6.60.10.36.25.51:18.30.94
Suedkorea51.781333755504522273491.495.960.270.4247d 0h253d 13h64.510.61.052.81.91:52.40.82
Japan126.011427782304120281177091.421.130.541.0649d 0h128d 15h113.318.31.693.41.71:58.10.82
Singapur5.704581996028581110.01-0.230.00.01stable1020.41.10.51018.80.11:2000.01.0
Kuwait4.4214187656998741353030.26-3.290.140.39268d 10h>1yr3209.8128.919.83061.10.71:153.80.95
Taiwan23.6046397775550.710.320.00.2598d 11h2.70.30.02.41.31:79.40.87
Flatliners1608.954694533528882014259640.631.020.160.44110d 17h>1yr29.22.20.526.51.91:51.80.91

Weitere Länderdaten

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LandBev (mio)GesamtAktiveToteErholtTote je ErholteErholte je
Infizierte
Tote je Infizierte vor ... TagenDunkelziffer
Gesamt %
Land
absolute values% / ratio0d5d7d10d14d
China1401.856925869074742869375.51:18.30.940.050.050.050.050.050.09China
Suedkorea51.781333755504522273491.91:52.40.820.020.020.020.020.020.27Suedkorea
Japan126.011427782304120281177091.71:58.10.820.010.020.020.020.020.43Japan
Singapur5.704581996028581110.11:2000.01.00.00.00.00.00.00.13Singapur
Kuwait4.4214187656998741353030.71:153.80.950.010.010.010.010.015.34Kuwait
Taiwan23.6046397775551.31:79.40.870.010.010.010.010.010.01Taiwan
Flatliners1608.954694533528882014259641.91:51.80.910.020.020.020.020.020.14Flatliners

Die Heinsberg-Studie

Eine Studie der Universität Bonn zum Ausbreitung von Covid-9 in Heinsberg - dem am stärksten betroffenen Kreis in Deutschland - hat eine Rate von 0,37% Toten je Infizierten ergeben. Nachdem dies die erste mir bekannte zuverlässige Studie zu dem Aspekt ist, habe ich diesen Wert verwendet, um eine Projektion für die Ausbreirung von Covid-19 in der jeweiligen Gesamtbevölkerung hochzurechnen und als Prozentangabe anzugeben. Faktoren, die diesen Wert verändern können, sind unter anderem eine sich gerade stark ausbreitende Infektion, nicht erfaßte Todesfälle, ein überlastetes Gesundheitssystem (was zu einer höheren Todesrate führt) oder eine Bevölkerung, in der die Rate z.B. auf Grund der Altersstruktur anders ist. Insofern ist dieser Wert nur als Trend zu sehen. Wenn sich weitere Daten ergeben, werde ich diese berücksichtigen. Links:
Verläufige Ergebnisse - Pressebericht: Die Welt