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Zur Rolle von Daten, Statistiken und Entscheidungen in einer Pandemie

  • Eine Pandemie stellt die Entscheidungsfindung vor besondere Herausforderungen, da Entscheidungen kontinuierlich an sich schnell ändernde Beweise und verfügbare Daten angepasst werden müssen. Welche Gegenmaßnahmen sind zum Beispiel in einem bestimmten Stadium der Pandemie angemessen? Wie lässt sich die Schwere der Pandemie messen? Wie wirkt sich die Impfung in der Bevölkerung aus und welche Gruppen sollten zuerst geimpft werden? Der Prozess der Entscheidungsfindung beginnt mit der Datenerhebung und -modellierung und setzt sich bis zur Verbreitung der Ergebnisse und den anschließend getroffenen Entscheidungen fort. Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über diesen Prozess zu geben und Empfehlungen für die verschiedenen Schritte aus statistischer Sicht zu geben. Insbesondere diskutieren wir eine Reihe von Modellierungstechniken, darunter mathematische, statistische und entscheidungsanalytische Modelle sowie deren Anwendungen im COVID-19-Kontext. Mit dieser Übersicht möchten wir das Verständnis für die Ziele dieser Modellierungsansätze und die spezifischen Datenanforderungen fördern, die für die Interpretation der Ergebnisse und für erfolgreiche interdisziplinäre Kooperationen unerlässlich sind. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Rolle, die Daten in diesen verschiedenen Modellen spielen, und wir beziehen in die Diskussion die Bedeutung statistischer Grundkenntnisse und einer effektiven Verbreitung und Kommunikation von Erkenntnissen ein.

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Metadaten
Author:Joachim Engel, Beate Jahn, Sarah Friedrich, Joachim Behnke, et al.
DOI:https://doi.org/10.1007/s10182-022-00439-7
Publisher:Springer Nature
Document Type:Working Paper
Language:German
Publishing Institution:Pädagogische Hochschule Ludwigsburg
Release Date:2022/08/30
Year of Completion:2022
Tag:COVID-19; Entscheidungsanalytische Modellierung; Gesundheitsentscheidungsrahmen; Pandemie; Sars-CoV-2
GND Keyword:Gesundheit; Statistik
Issue:AStA Advances in Statistical Analysis (2022)
Note:
Der Volltext kann unter der angegebenen DOI abgerufen werden.
Faculties:Fakultät für Kultur- und Naturwissenschaften
DDC class:500 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik
Open Access:Ja
Licence (German):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International