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Und zweitens hat uns die räumliche Epidemiologie gelehrt, dass eine Reihe von geographischen Faktoren – wie sozioökonomische Bedingungen, Demografie oder Verhaltensmuster – das Risiko bestimmter Bevölkerungsgruppen und damit Orte beeinflussen, die einer weit verbreiteten Krankheitsübertragung zum Opfer fallen. Über den Autor: Ente Rood ist Epidemiologe am KIT Royal Tropical Institute und einer der Gründer des KIT Centre for Applied Spatial Epidemiology. Die Arbeit von Ente konzentriert sich auf die Entwicklung von Methoden und statistischen Ansätzen zur Vorhersage der geographischen Verteilung von Krankheiten und zum Vergleich räumlicher Muster des Bedarfs an öffentlicher Gesundheit mit geographischen Mustern der Erbringung von Gesundheitsdienstleistungen. Die geografische Analyse von COVID-19-Überwachungsdaten kann uns helfen, besser zu verstehen, wie sich das Virus ausbreitet, und wirksamere Minderungsmaßnahmen für zukünftige Wellen der Pandemie zu entwickeln. Om deze andere muziek van Legnani ook eens te laten horen, besloot ik om een CD uit te brengen met alleen werke van Luigi Legnani gespeeld op een 8-snarige romantische gitaar: het `Legnani-model`. Deze gitaar (gebouwd door Bernhard Kresse te Keulen) bevat een enorm volume én de authentieke klank uit de 19e eeuw. Diese Analysen zeigen, wie schnell das Virus mehrere, unzusammenhängende Fußstapfen im ganzen Land aufgebaut hat, von denen es schnell in nahegelegene Gebiete diffundierte. Die Einführung des Virus – oft zwischen nicht benachbarten Gemeinden – wurde wahrscheinlich durch die Bewegung von Menschen verursacht, die zur Arbeit pendelten, Freunde besuchten oder aus dem Ausland nach Hause zurückkehrten. Das geografisch unzusammenhängende Muster, das wir in den Niederlanden beobachtet haben, macht auch deutlich, dass menschliche Bewegung und Vernetzung eine Schlüsselrolle spielen. Maßnahmen wie soziale Deseigung und Abriegelung sollten in Bereichen mit hoher Mobilität, wie z. B. Pendlergurten, frühzeitig durchgesetzt werden, um die Ausbreitung zu stoppen.
Tatsächlich haben viele Städte – und Länder – aggressive Blockaden eingeführt, um die Ausbreitung von COVID-19 zu stoppen, aber in den meisten Fällen kamen diese Maßnahmen viel zu spät. So führten Epidemiologen des KIT-Zentrums für Angewandte Räumliche Epidemiologie anhand öffentlich zugänglicher Daten eine räumliche Trendanalyse der täglichen Zahl von COVID-19 Krankenhausaufenthalten pro Gemeinde in den Niederlanden durch (Bild oben). Diese Daten werden routinemäßig von den niederländischen Gesundheitsbehörden gesammelt und zur Verfügung gestellt, was eine Echtzeitüberwachung der Verbreitung von COVID 19 im ganzen Land ermöglicht. Anhand lokaler, nationaler und internationaler Statistiken zur Gesundheitsüberwachung bewerten herkömmliche mathematische Modelle die Art und Weise, wie verschiedene Minderungsmaßnahmen – wie z. B. soziale Entfernung oder Aufenthalt zu Hause – die Virusübertragung beeinflussen. Solche Modelle verwenden nicht explizit Informationen über die geografische Ausbreitung der Krankheit. Stattdessen gehen sie davon aus, dass sich das Infektionsrisiko nicht zwischen verschiedenen Bereichen ändert. 200 Jahre lang waren Loon op Zand und Kaatsheuvel das Zentrum der Ledergerberei und Schuhherstellung der Region. Es gab viele Fabriken; die meisten davon befanden sich in den Hinterhöfen der Menschen. Es gab einige große Schuhhersteller wie Van Lier. Diese weltberühmte Schuhmarke stammt aus Loon op Zand.
Kurz vor dem neuen Jahrtausend verließ Van Lier seine Fabrik in Loon op Zand und zog in eine größere Fabrik in Breda. In Kaatsheuvel befindet sich der Vergnügungspark Efteling. In den folgenden Wochen sprang die Epidemie durch das ganze Land und errichtete neue lokalisierte Cluster weit weg von den ursprünglichen Hotspots. Dazu gehörten einige der am dichtesten besiedelten Gebiete, darunter Den Haag, Rotterdam und Amsterdam. Dies bedeutet, dass das Übertragungsrisiko in einem Land oder in allen Bevölkerungsgruppen niemals gleich sein wird und dass sich es im Laufe der Zeit ändern wird. Räumliche Modellierung kann die Erkenntnisse aus mathematischen Modellen ergänzen, indem wir modellieren können, wie Faktoren wie die Nähe eines Individuums zu Infektions-Hotspots und geografische Schwankungen der sozioökonomischen und ökologischen Bedingungen die Ausbreitung von COVID-19 beeinflussen.