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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.