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Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt. Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.

The COVID-19 pandemic has led to temporary changes in human-animal interactions due to changes in human activities. Here we report on a surge in hedgehog observations during the first COVID-19 lockdown in Germany in 2020, on the citizen science web portal 'Igel in Bayern' (Hedgehogs in Bavaria) in Germany. This increase in comparison to previous years could be attributed to an increase in the number of people reporting hedgehog observations, rather than an increase in the number of hedgehog observations done by each observer. Additionally, in contrast to other studies on the effects of a COVID-19 lockdown on observations recorded by Citizen Science projects, the share of observations made in more urbanized areas during the lockdown time was not higher than the change observed in less urbanized areas. This is possibly a result of the differences in COVID-19 measures between Germany and other countries where preceding studies were carried out, in particular the lack of measures limiting outdoor activities for citizens.

Die Tagesdaten-CSV entspricht einem Auszug der Daten des DIVI-Intensivregisters. Die Datei enthält eine Aggregation der aktuellsten Meldungen pro Landkreis. Es werden die aktuell gemeldeten Anzahlen der COVID-19 Intensivfälle sowie die gemeldeten intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten angezeigt. Die Tagesdaten-CSV liefert dabei ausschließlich einen Blick auf die Daten gemäß dem Stand des betrachteten Tages. Die Daten sind im situationsbedingten Kontext aufbereitet, damit sind verschiedene Tagesdaten-CSVs u.U. nicht direkt miteinander vergleichbar. Die aktuellsten Meldungen werden im gewählten Betrachtungszeitfenster über alle Meldebereiche und Standorte aufsummiert. Weitere Informationen sind zu finden unter https://www.intensivregister.de/#/faq

Für die Planung von Maßnahmen zur Eindämmung von COVID-19 kommt der genauen Kenntnis der Eigenschaften von SARS-CoV-2 eine zentrale Bedeutung zu. Eine besondere Rolle spielen in diesem Zusammenhang Mutationen des Virus. Für eine erfolgreiche Eindämmung der Pandemie ist es daher entscheidend, einen detaillierten Überblick über die Ausbreitungsmuster spezifischer SARS-CoV-2-Mutationen zu erhalten und auch neue Mutation frühzeitig zu entdecken.Hierfür stellt das Robert Koch-Institut die Systeme zur bundesweiten molekularen Surveillance bereit. Jedes Labor in Deutschland, das SARS-CoV-2 sequenziert, ist laut der Verordnung zur molekulargenetischen Surveillance des Coronavirus SARS-CoV-2 verpflichtet, dem Robert Koch-Institut die Sequenz- und zugehörige Metadaten zu übermitteln. Technisch erfolgt diese Übermittlung über den Deutschen Elektronischen Sequenzdaten-Hub (DESH).Im Projekt "OSEDA - Offene Sequenzdaten" verpflichtet sich das RKI, die aufgearbeiteten und qualitätskontrollierten Sequenzdaten zusammen mit einer Auswahl von klinisch-epidemiologischen Daten über die öffentlich zugängliche Repositorien des European Nucleotide Archive) und GISAID für weitere Forschungsvorhaben bereitzustellen.

This dataset consists of the results of the first European-Union-wide survey on the potential long-term impacts of COVID-19 on higher education (Huth, M. & Cominola, A., 2022 forthcoming), evaluating over 800 responses from students and faculty members of higher education institutions located in 17 different European countries. The data consists of variables related to the actual pre-pandemic, pandemic and intended future frequency of use of various educational tools and formats, as well as students and faculty members' attitude toward retaining digital teaching formats and media post-pandemic. The data is shared in SPSS file format (.sav) and as a .CSV file. A detailed item bank label overview is attached in excel format. The attitude related items consists of Technology Acceptance Model (TAM) construct variables following items used by Rizun et al. (2021) and Vladova et al. (2021). Following guidelines (Hair et al. 2019; Henseler, Ringle, and Sarstedt 2015) to establish discriminant validity before analysing the TAM variables in a structural equation model, the objective had to be disregarded. The data might still yield interesting descriptive insights nonetheless, which is why they are published here along with the variables used in the forthcoming publication by Huth and Cominola (2022).

This dump provides access to the metadata records of publications, research data, software and projects that may be relevant to the Corona Virus Disease (COVID-19) fight. The dump contains records of the OpenAIRE COVID-19 Gateway, identified via full-text mining and inference techniques applied to the OpenAIRE Research Graph. The Graph is one of the largest Open Access collections of metadata records and links between publications, datasets, software, projects, funders, and organizations, aggregating 12,000+ scientific data sources world-wide, among which the Covid-19 data sources Zenodo COVID-19 Community, WHO (World Health Organization), BIP! FInder for COVID-19, Protein Data Bank, Dimensions, scienceOpen, and RSNA. The dump consists of a tar archive containing gzip files with one json per line. Each json is compliant to the schema available at https://doi.org/10.5281/zenodo.7492313.

Für die Planung von Maßnahmen zur Eindämmung von COVID-19 kommt der genauen Kenntnis der Eigenschaften von SARS-CoV-2 eine zentrale Bedeutung zu. Eine besondere Rolle spielen in diesem Zusammenhang Mutationen des Virus. Für eine erfolgreiche Eindämmung der Pandemie ist es daher entscheidend, einen detaillierten Überblick über die Ausbreitungsmuster spezifischer SARS-CoV-2-Mutationen zu erhalten und auch neue Mutation frühzeitig zu entdecken.Hierfür stellt das Robert Koch-Institut die Systeme zur bundesweiten molekularen Surveillance bereit. Jedes Labor in Deutschland, das SARS-CoV-2 sequenziert, ist laut der Verordnung zur molekulargenetischen Surveillance des Coronavirus SARS-CoV-2 verpflichtet, dem Robert Koch-Institut die Sequenz- und zugehörige Metadaten zu übermitteln. Technisch erfolgt diese Übermittlung über den Deutschen Elektronischen Sequenzdaten-Hub (DESH).Im Projekt "OSEDA - Offene Sequenzdaten" verpflichtet sich das RKI, die aufgearbeiteten und qualitätskontrollierten Sequenzdaten zusammen mit einer Auswahl von klinisch-epidemiologischen Daten über die öffentlich zugängliche Repositorien des European Nucleotide Archive) und GISAID für weitere Forschungsvorhaben bereitzustellen.

Die COVID-19-Impfung kann einen Wendepunkt in der Kontrolle der COVID-19-Pandemie darstellen und erfährt daher hohes Maß an öffentlicher Aufmerksamkeit. Einführung und Umsetzung der COVID-19-Impfung gehen mit besonderen Herausforderungen einher, die bei der Impfdatenerfassung zu berücksichtigen sind. In diesem Kontext ist es Ziel des Projekts 'Digitales Impfquoten-Monitoring' (DIM), tagesaktuell, bundesweit die Impfquote zu erfassen und folgend aufbereitet darzustellen, um zeitnah den Verlauf der COVID-19-Impfkampanne zu analysieren, bei Bedarf nach zusteuern, und logistisch bzw. organisatorische Konsequenzen zu ziehen.Der durch das DIM-Projekt bereitgestellte Datensatz enthält Daten über den Verlauf der COVID-19 Impfungen in Deutschland. Die hier veröffentlichten Impfdaten aggregieren Daten aus drei Datenquellen:Die DIM-Daten enthalten Angaben der Impfzentren, mobilen Impfteams, Krankenhäuser und der Betriebsärzte_innen, die über die DIM-Webanwendung übermittelt werdenDer täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV)Der täglich aggregierte Kerndatensatz der impfenden Ärzt_innen über die Privatärztliche Bundesvereinigung (PBV)

Die Tagesdaten-CSV entspricht einem Auszug der Daten des DIVI-Intensivregisters. Die Datei enthält eine Aggregation der aktuellsten Meldungen pro Landkreis. Es werden die aktuell gemeldeten Anzahlen der COVID-19 Intensivfälle sowie die gemeldeten intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten angezeigt. Die Tagesdaten-CSV liefert dabei ausschließlich einen Blick auf die Daten gemäß dem Stand des betrachteten Tages. Die Daten sind im situationsbedingten Kontext aufbereitet, damit sind verschiedene Tagesdaten-CSVs u.U. nicht direkt miteinander vergleichbar. Die aktuellsten Meldungen werden im gewählten Betrachtungszeitfenster über alle Meldebereiche und Standorte aufsummiert. Weitere Informationen sind zu finden unter https://www.intensivregister.de/#/faq

Im Datensatz 'SARS-CoV-2 Infektionen in Deutschland' werden die tagesaktuellen Fallzahlen, der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - von den Gesundheitsämtern in Deutschand gemeldeten positiven SARS-Cov-2 Infektionen, Todes- und Genesungsfälle bereitgestellt.