- Startseite >> Home >>
- Gesundheit >> Health >>
- Infektionsschutz >> Protection against infection >>
- Infektionskrankheiten A bis Z >> Infectious diseases A to Z >>
- Coronavirus >> Coronavirus >>
- Fallzahlen Case numbers
Übersicht der Fallzahlen von Coronavirusinfektionen Overview of case numbers of coronavirus infections
- Übersicht Bayern - Welt Overview Bavaria - World
- Übersichtskarte zu Coronavirusinfektionen Overview map of coronavirus infections
- Fälle nach Landkreisen und Regierungsbezirken Cases by county and government district
- Fälle nach Meldedatum Cases by reporting date
- Fälle nach Alters- und Geschlechterverteilung Cases by age and gender distribution
- Todesfälle nach Alters- und Geschlechterverteilung Deaths by age and gender distribution
- Laboruntersuchungen auf SARS-CoV-2 Laboratory tests on SARS-CoV-2
Übersicht Bayern - Welt Overview Bavaria - World
Region region | Fälle cases | Todesfälle Deaths |
---|---|---|
Welt 1) World 1) | 976.249 976.249 | 50.489 50,489 |
EU / EEA / UK 2) EU / EEA / UK 2) | 482.016 482.016 | 35.862 35,862 |
Deutschland 3) Germany 3) | 85.778 85,778 | 1.158 1,158 |
Bayern Bavaria | 23.049 23,049 | 370 370 |
Quellen: Sources:
1) : https://experience.arcgis.com/experience/685d0ace521648f8a5beeeee1b9125cd 1) : https://experience.arcgis.com/experience/685d0ace521648f8a5beeeee1b9125cd
2) : https://www.ecdc.europa.eu/en/cases-2019-ncov-eueea 2) : https://www.ecdc.europa.eu/en/cases-2019-ncov-eueea
3) : https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html 3) : https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html
Von der Gesamtzahl der Fälle in Bayern ( so ) gelten 4.540 als genesen. Of the total number of cases in Bavaria (see above), 4,540 are considered recovered. Die Anzahl der Genesenen beruht auf einer Schätzung, die sich an den Kriterien des RKI orientiert. The number of people recovered is based on an estimate based on the criteria of the RKI . Fälle gelten als genesen, wenn deren Meldedatum länger als zwei Wochen zurückliegt und keine Hospitalisierung ohne bekanntes Entlassungsdatum vorliegt, keine Pneumonie und/oder Dyspnoe vorliegt, und kein Todesfall gemeldet wurde. Cases are considered recovered if their registration date was more than two weeks ago and there was no hospitalization without a known discharge date, there was no pneumonia and / or dyspnea, and no death was reported.
Übersichtskarte zu Coronavirusinfektionen Overview map of coronavirus infections
Hier sind ausschließlich Fälle aufgelistet, die dem LGL über den elektronischen Meldeweg durch die bayerischen Gesundheitsämter mitgeteilt wurden. Only cases that have been notified to the LGL by the Bavarian health authorities via the electronic reporting path are listed here. Da es sich um eine sehr dynamische Situation handelt, kann es zu Abweichungen zwischen regionalen Zahlen und der LGL-Tabelle kommen. As this is a very dynamic situation, there may be differences between regional figures and the LGL table. Das LGL wiederum meldet die bayerischen Fälle an das Robert Koch-Institut, auch hier kann es z. The LGL in turn reports the Bavarian cases to the Robert Koch Institute . B. durch unterschiedliche Aktualisierungszeitpunkte zu abweichenden Daten kommen. B. Different data can come from different update times.
Stand: 04.04.2020, 10:00 Uhr. As of 04.04.2020, 10:00 a.m.
Fälle nach Landkreisen und Regierungsbezirken Cases by county and government district
Regierungsbezirk Administrative district | Anzahl der Fälle Number of cases | Fälle Änderung zum Vortag Cases change from the previous day | Fallzahl pro 100.000 Einwohner Number of cases per 100,000 inhabitants | 7-Tage-Inzidenz pro 100.000 Einwohner 7-day incidence per 100,000 population | Anzahl der Todesfälle* Number of deaths * | Todesfälle* Änderung zum Vortag Deaths * Change from the previous day |
---|---|---|---|---|---|---|
Oberbayern Upper Bavaria | 10.893 10,893 | (+ 962) (+ 962) | 232,45 232.45 | 92,68 92.68 | 111 111 | (+ 16) (+ 16) |
Niederbayern Lower Bavaria | 2.258 2,258 | (+ 182) (+ 182) | 182,31 182.31 | 91,00 91.00 | 59 59 | (+ 7) (+ 7) |
Oberpfalz Upper Palatinate | 2.488 2,488 | (+ 220) (+ 220) | 224,29 224.29 | 116,20 116.20 | 69 69 | (+ 8) (+ 8) |
Oberfranken Upper Franconia | 1.690 1,690 | (+ 161) (+ 161) | 158,32 158.32 | 73,07 73.07 | 26 26 | (+ 1) (+ 1) |
Mittelfranken Middle Franconia | 1.963 1,963 | (+ 276) (+ 276) | 110,88 110.88 | 52,93 52.93 | 29 29 | (+ 4) (+ 4) |
Unterfranken Lower Franconia | 1.668 1,668 | (+ 100) (+ 100) | 126,64 126.64 | 55,42 55.42 | 43 43 | (+ 4) (+ 4) |
Schwaben Swabia | 2.089 2,089 | (+ 186) (+ 186) | 110,66 110.66 | 51,07 51.07 | 33 33 | (+ 3) (+ 3) |
Gesamtergebnis Overall result | 23.049 23,049 | (+ 2.087) (+ 2,087) | 176,26 176.26 | 77,77 77.77 | 370 370 | (+ 43) (+ 43) |
* berichtet sind Todesfälle, die mit und an SARS-CoV-2 verstorben sind. * Deaths have been reported that died with and from SARS-CoV-2. Mit SARS-CoV-2 verstorben bedeutet, dass die Person aufgrund anderer Ursachen verstorben ist, aber auch ein positiver Befund auf SARS-CoV-2 vorlag. Died with SARS-CoV-2 means that the person died because of other causes, but there was also a positive result on SARS-CoV-2. An SARS-CoV-2 verstorben bedeutet, dass die Person aufgrund der gemeldeten Krankheit verstorben ist. Died from SARS-CoV-2 means that the person has died from the reported illness.
Landkreis/Stadt County / city | Anzahl der Fälle Number of cases | Fälle Änderung zum Vortag Cases change from the previous day | Fallzahl pro 100.000 Einwohner Number of cases per 100,000 inhabitants | 7-Tage-Inzidenz pro 100.000 Einwohner 7-day incidence per 100,000 population | Anzahl der Todesfälle* Number of deaths * | Todesfälle* Änderung zum Vortag Deaths * Change from the previous day |
---|---|---|---|---|---|---|
Aichach-Friedberg Aichach-Friedberg | 164 164 | (+ 10) (+ 10) | 122,76 122.76 | 50,90 50.90 | 3 3rd | - - |
Altötting Altötting | 233 233 | (+ 29) (+ 29) | 209,51 209.51 | 124,09 124.09 | 6 6 | (+ 1) (+ 1) |
Amberg Stadt Amberg city | 34 34 | (+ 8) (+ 8) | 81,01 81.01 | 59,57 59.57 | 1 1 | - - |
Amberg-Sulzbach Amberg-Sulzbach | 142 142 | (+ 21) (+ 21) | 137,72 137.72 | 83,41 83.41 | 3 3rd | - - |
Ansbach Ansbach | 250 250 | (+ 20) (+ 20) | 135,91 135.91 | 70,67 70.67 | 1 1 | (+ 1) (+ 1) |
Ansbach Stadt Ansbach city | 41 41 | (+ 7) (+ 7) | 97,98 97.98 | 52,57 52.57 | - - | - - |
Aschaffenburg Aschaffenburg | 210 210 | (+ 23) (+ 23) | 120,55 120.55 | 53,96 53.96 | 12 12th | (+ 2) (+ 2) |
Aschaffenburg Stadt Aschaffenburg city | 66 66 | (+ 3) (+ 3) | 93,58 93.58 | 28,36 28.36 | - - | - - |
Augsburg augsburg | 217 217 | - - | 86,27 86.27 | 25,84 25.84 | - - | - - |
Augsburg Stadt Augsburg city | 218 218 | (+ 24) (+ 24) | 73,86 73.86 | 33,54 33.54 | 3 3rd | - - |
Bad Kissingen Bad Kissingen | 122 122 | (+ 8) (+ 8) | 118,20 118.20 | 65,88 65.88 | 1 1 | - - |
Bad Tölz Bad Tölz | 241 241 | (+ 12) (+ 12) | 189,43 189.43 | 79,39 79.39 | 3 3rd | (+ 1) (+ 1) |
Bamberg Bamberg | 248 248 | (+ 8) (+ 8) | 168,61 168.61 | 63,91 63.91 | 6 6 | - - |
Bamberg Stadt Bamberg city | 88 88 | (+ 1) (+ 1) | 113,41 113.41 | 34,80 34.80 | - - | - - |
Bayreuth Bayreuth | 178 178 | (+ 26) (+ 26) | 171,72 171.72 | 84,90 84.90 | 3 3rd | (+ 1) (+ 1) |
Bayreuth Stadt Bayreuth city | 86 86 | (+ 13) (+ 13) | 115,19 115.19 | 56,26 56.26 | 1 1 | - - |
Berchtesgadener Land Berchtesgadener Land | 140 140 | (+ 11) (+ 11) | 132,42 132.42 | 70,94 70.94 | 3 3rd | - - |
Cham Cham | 261 261 | (+ 18) (+ 18) | 204,09 204.09 | 66,47 66.47 | 4 4th | - - |
Coburg Coburg | 66 66 | - - | 75,94 75.94 | 31,07 31.07 | 1 1 | - - |
Coburg Stadt Coburg city | 23 23 | - - | 55,76 55.76 | 16,97 16.97 | - - | - - |
Dachau Dachau | 390 390 | - - | 253,44 253.44 | 106,57 106.57 | 4 4th | - - |
Deggendorf Deggendorf | 146 146 | (+ 5) (+ 5) | 122,35 122.35 | 28,49 28.49 | 4 4th | - - |
Dillingen ad Donau Dillingen ad Donau | 80 80 | (+ 6) (+ 6) | 83,32 83.32 | 49,99 49.99 | 1 1 | - - |
Dingolfing-Landau Dingolfing-Landau | 123 123 | (+ 13) (+ 13) | 127,84 127.84 | 47,81 47.81 | 1 1 | - - |
Donau-Ries Danube Ries | 173 173 | (+ 35) (+ 35) | 129,59 129.59 | 80,15 80.15 | 5 5 | - - |
Ebersberg Ebersberg | 265 265 | (+ 23) (+ 23) | 186,43 186.43 | 80,91 80.91 | - - | - - |
Eichstätt Eichstatt | 122 122 | (+ 14) (+ 14) | 92,19 92.19 | 52,89 52.89 | 2 2nd | - - |
Erding Erding | 397 397 | (+ 26) (+ 26) | 288,39 288.39 | 106,06 106.06 | 3 3rd | - - |
Erlangen Stadt Erlangen city | 92 92 | (+ 20) (+ 20) | 82,17 82.17 | 36,62 36.62 | 1 1 | - - |
Erlangen-Höchstadt Erlangen-Hoechstadt | 112 112 | (+ 25) (+ 25) | 82,19 82.19 | 40,36 40.36 | 1 1 | - - |
Forchheim Forchheim | 132 132 | (+ 11) (+ 11) | 113,70 113.70 | 49,96 49.96 | 2 2nd | - - |
Freising Freising | 643 643 | (+ 28) (+ 28) | 358,99 358.99 | 137,34 137.34 | 13 13 | - - |
Freyung-Grafenau Freyung-Grafenau | 99 99 | (+ 3) (+ 3) | 126,35 126.35 | 47,22 47.22 | 2 2nd | - - |
Fürstenfeldbruck Fürstenfeldbruck | 458 458 | (+ 16) (+ 16) | 208,83 208.83 | 82,98 82.98 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Fürth Fürth | 236 236 | (+ 57) (+ 57) | 201,04 201.04 | 100,52 100.52 | 4 4th | - - |
Fürth Stadt Fürth city | 143 143 | (+ 41) (+ 41) | 111,94 111.94 | 46,18 46.18 | 2 2nd | (+ 1) (+ 1) |
Garmisch-Partenkirchen Garmisch-Partenkirchen | 177 177 | (+ 38) (+ 38) | 200,07 200.07 | 100,60 100.60 | 1 1 | - - |
Günzburg Günzburg | 138 138 | (+ 37) (+ 37) | 109,74 109.74 | 54,87 54.87 | 1 1 | (+ 1) (+ 1) |
Haßberge Hassberge | 79 79 | (+ 2) (+ 2) | 93,38 93.38 | 46,10 46.10 | - - | - - |
Hof court | 183 183 | (+ 17) (+ 17) | 192,00 192.00 | 111,21 111.21 | 1 1 | - - |
Hof Stadt Courtyard city | 60 60 | (+ 8) (+ 8) | 130,63 130.63 | 78,38 78.38 | 1 1 | - - |
Ingolstadt Stadt Ingolstadt city | 171 171 | (+ 33) (+ 33) | 124,83 124.83 | 84,68 84.68 | 3 3rd | - - |
Kaufbeuren Stadt Kaufbeuren city | 52 52 | (+ 7) (+ 7) | 118,47 118.47 | 68,35 68.35 | - - | - - |
Kelheim Kelheim | 235 235 | (+ 20) (+ 20) | 192,22 192.22 | 109,60 109.60 | 8 8th | (+ 1) (+ 1) |
Kempten Stadt Kempten city | 51 51 | (+ 3) (+ 3) | 74,01 74.01 | 24,67 24.67 | 3 3rd | - - |
Kitzingen Kitzingen | 49 49 | (+ 12) (+ 12) | 53,90 53.90 | 22,00 22.00 | - - | - - |
Kronach Kronach | 61 61 | (+ 3) (+ 3) | 90,86 90.86 | 25,32 25.32 | - - | - - |
Kulmbach Kulmbach | 99 99 | (+ 8) (+ 8) | 137,80 137.80 | 41,76 41.76 | 2 2nd | - - |
Landsberg am Lech Landsberg am Lech | 206 206 | (+ 31) (+ 31) | 171,57 171.57 | 79,95 79.95 | 4 4th | - - |
Landshut Landshut | 368 368 | (+ 20) (+ 20) | 231,89 231.89 | 102,71 102.71 | 9 9 | (+ 1) (+ 1) |
Landshut Stadt Landshut city | 153 153 | (+ 6) (+ 6) | 211,31 211.31 | 109,11 109.11 | 3 3rd | - - |
Lichtenfels Lichtenfels | 115 115 | (+ 4) (+ 4) | 172,06 172.06 | 86,78 86.78 | 1 1 | - - |
Lindau (Bodensee) Lindau (Lake Constance) | 176 176 | (+ 9) (+ 9) | 215,50 215.50 | 93,06 93.06 | 3 3rd | (+ 1) (+ 1) |
Main-Spessart Main-Spessart | 91 91 | (+ 5) (+ 5) | 72,01 72.01 | 33,24 33.24 | 2 2nd | - - |
Memmingen Stadt Memmingen city | 31 31 | - - | 70,72 70.72 | 9,12 9.12 | - - | - - |
Miesbach Miesbach | 380 380 | (+ 21) (+ 21) | 381,04 381.04 | 142,39 142.39 | 1 1 | - - |
Miltenberg Miltenberg | 148 148 | - - | 114,95 114.95 | 55,92 55.92 | - - | - - |
Mühldorf a.Inn Mühldorf a.Inn | 269 269 | (+ 49) (+ 49) | 233,41 233.41 | 144,03 144.03 | 4 4th | - - |
München Munich | 833 833 | (+ 103) (+ 103) | 238,77 238.77 | 86,85 86.85 | 8 8th | (+ 1) (+ 1) |
München Stadt Munich city | 3.370 3,370 | (+ 322) (+ 322) | 229,02 229.02 | 70,88 70.88 | 10 10th | (+ 4) (+ 4) |
Neu-Ulm Neu-Ulm | 219 219 | (+ 8) (+ 8) | 125,72 125.72 | 60,85 60.85 | 2 2nd | - - |
Neuburg-Schrobenhausen Neuburg-Schrobenhausen | 118 118 | (+ 10) (+ 10) | 122,05 122.05 | 57,92 57.92 | - - | - - |
Neumarkt idOpf. Neumarkt idOpf. | 138 138 | (+ 7) (+ 7) | 103,32 103.32 | 51,66 51.66 | 2 2nd | - - |
Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim | 79 79 | (+ 5) (+ 5) | 78,71 78.71 | 33,88 33.88 | 2 2nd | (+ 1) (+ 1) |
Neustadt ad Waldnaab Neustadt ad Waldnaab | 373 373 | (+ 30) (+ 30) | 395,33 395.33 | 261,79 261.79 | 10 10th | - - |
Nürnberg Stadt Nuremberg city | 372 372 | (+ 14) (+ 14) | 71,76 71.76 | 33,95 33.95 | 5 5 | - - |
Nürnberger Land Nuremberg country | 298 298 | (+ 48) (+ 48) | 174,92 174.92 | 89,22 89.22 | 10 10th | (+ 1) (+ 1) |
Oberallgäu Oberallgäu | 121 121 | (+ 11) (+ 11) | 77,88 77.88 | 28,32 28.32 | 3 3rd | - - |
Ostallgäu Ostallgäu | 280 280 | (+ 22) (+ 22) | 199,55 199.55 | 113,32 113.32 | 6 6 | (+ 1) (+ 1) |
Passau Passau | 239 239 | (+ 21) (+ 21) | 124,45 124.45 | 74,46 74.46 | 7 7 | - - |
Passau Stadt Passau city | 71 71 | (+ 11) (+ 11) | 135,32 135.32 | 78,14 78.14 | 2 2nd | - - |
Pfaffenhofen adIlm Pfaffenhofen adIlm | 183 183 | (+ 15) (+ 15) | 143,92 143.92 | 82,58 82.58 | 2 2nd | - - |
Regen rain | 79 79 | (+ 9) (+ 9) | 101,73 101.73 | 50,22 50.22 | - - | - - |
Regensburg regensburg | 239 239 | (+ 22) (+ 22) | 123,47 123.47 | 52,69 52.69 | - - | - - |
Regensburg Stadt Regensburg city | 238 238 | (+ 16) (+ 16) | 155,95 155.95 | 59,63 59.63 | 3 3rd | (+ 2) (+ 2) |
Rhön-Grabfeld Rhön grave field | 67 67 | (+ 8) (+ 8) | 84,08 84.08 | 41,41 41.41 | - - | - - |
Rosenheim Rosenheim | 1.093 1,093 | (+ 85) (+ 85) | 418,80 418.80 | 181,24 181.24 | 25 25th | (+ 4) (+ 4) |
Rosenheim Stadt Rosenheim city | 182 182 | (+ 29) (+ 29) | 287,41 287.41 | 104,23 104.23 | 4 4th | (+ 3) (+ 3) |
Roth Roth | 158 158 | (+ 30) (+ 30) | 124,45 124.45 | 52,77 52.77 | 1 1 | - - |
Rottal-Inn Rottal Inn | 394 394 | (+ 24) (+ 24) | 326,54 326.54 | 167,41 167.41 | 11 11 | (+ 2) (+ 2) |
Schwabach Stadt Schwabach city | 40 40 | (+ 3) (+ 3) | 98,06 98.06 | 49,03 49.03 | - - | - - |
Schwandorf Schwandorf | 216 216 | (+ 28) (+ 28) | 146,75 146.75 | 92,40 92.40 | 4 4th | (+ 1) (+ 1) |
Schweinfurt Schweinfurt | 181 181 | (+ 11) (+ 11) | 157,25 157.25 | 87,75 87.75 | - - | - - |
Schweinfurt Stadt Schweinfurt city | 67 67 | (+ 5) (+ 5) | 124,00 124.00 | 77,73 77.73 | 6 6 | (+ 1) (+ 1) |
Starnberg Starnberg | 346 346 | - - | 254,24 254.24 | 80,09 80.09 | 2 2nd | - - |
Straubing Stadt Straubing city | 153 153 | (+ 20) (+ 20) | 320,12 320.12 | 175,75 175.75 | 5 5 | (+ 2) (+ 2) |
Straubing-Bogen Straubing arch | 198 198 | (+ 30) (+ 30) | 196,72 196.72 | 124,19 124.19 | 7 7 | (+ 1) (+ 1) |
Tirschenreuth Tirschenreuth | 722 722 | (+ 54) (+ 54) | 995,81 995.81 | 521,35 521.35 | 40 40 | (+ 5) (+ 5) |
Traunstein Traunstein | 403 403 | (+ 56) (+ 56) | 227,57 227.57 | 132,70 132.70 | 7 7 | (+ 1) (+ 1) |
Unterallgäu Lower Allgäu | 169 169 | (+ 14) (+ 14) | 117,33 117.33 | 49,99 49.99 | 3 3rd | - - |
Weiden Stadt Willow city | 125 125 | (+ 16) (+ 16) | 293,98 293.98 | 164,63 164.63 | 2 2nd | - - |
Weilheim-Schongau Weilheim-Schongau | 273 273 | (+ 11) (+ 11) | 201,70 201.70 | 79,06 79.06 | 1 1 | - - |
Weißenburg-Gunzenhausen Weissenburg-Gunzenhausen | 142 142 | (+ 6) (+ 6) | 150,43 150.43 | 66,74 66.74 | 2 2nd | - - |
Wunsiedel i.Fichtelgebirge Wunsiedel i.Fichtelgebirge | 351 351 | (+ 62) (+ 62) | 479,65 479.65 | 259,64 259.64 | 8 8th | - - |
Würzburg Wurzburg | 259 259 | (+ 12) (+ 12) | 160,04 160.04 | 53,76 53.76 | - - | - - |
Würzburg Stadt Wurzburg city | 329 329 | (+ 11) (+ 11) | 257,27 257.27 | 87,58 87.58 | 22 22 | (+ 1) (+ 1) |
Gesamtergebnis Overall result | 23.049 23,049 | (+ 2.087) (+ 2,087) | 176,26 176.26 | 77,77 77.77 | 370 370 | (+ 43) (+ 43) |
* berichtet sind Todesfälle, die mit und an SARS-CoV-2 verstorben sind. * Deaths have been reported that died with and from SARS-CoV-2. Mit SARS-CoV-2 verstorben bedeutet, dass die Person aufgrund anderer Ursachen verstorben ist, aber auch ein positiver Befund auf SARS-CoV-2 vorlag. Died with SARS-CoV-2 means that the person died because of other causes, but there was also a positive result on SARS-CoV-2. An SARS-CoV-2 verstorben bedeutet, dass die Person aufgrund der gemeldeten Krankheit verstorben ist. Died from SARS-CoV-2 means that the person has died from the reported illness.
Fälle nach Meldedatum Cases by reporting date
Hinweis: Die in grau abgebildeten Fälle stellen die seit dem gestrigen Stand neu gemeldeten Fälle dar. Note: The cases shown in gray represent the new cases reported since yesterday.
Tabellarische Darstellung der Fälle nach Meldedatum Tabular representation of cases by reporting date
Meldedatum Registration date | Anzahl Fälle Number of cases |
---|---|
28. Jan Jan 28 | 2 2nd |
29. Jan Jan 29 | 2 2nd |
31. Jan Jan 31 | 4 4th |
03. Feb Feb 03 | 1 1 |
04. Feb Feb 04 | 3 3rd |
05. Feb Feb 05 | 1 1 |
06. Feb Feb 06 | 1 1 |
07. Feb Feb 07 | 1 1 |
11. Feb Feb 11 | 2 2nd |
12. Feb Feb 12 | 1 1 |
24. Feb Feb 24 | 1 1 |
27. Feb Feb 27 | 1 1 |
28. Feb Feb 28 | 3 3rd |
29. Feb Feb 29 | 1 1 |
01. Mrz Mar 01 | 4 4th |
02. Mrz 02 Mar | 6 6 |
03. Mrz 03 Mar | 7 7 |
04. Mrz 04 Mar | 10 10th |
05. Mrz 05 Mar | 22 22 |
06. Mrz Mar 06 | 52 52 |
07. Mrz 07.March | 19 19th |
08. Mrz Mar 08 | 18 18th |
09. Mrz March 9 | 82 82 |
10. Mrz Mar 10 | 106 106 |
11. Mrz March 11 | 116 116 |
12. Mrz Mar 12 | 130 130 |
13. Mrz March 13 | 257 257 |
14. Mrz Mar 14 | 240 240 |
15. Mrz March 15 | 163 163 |
16. Mrz March 16 | 270 270 |
17. Mrz Mar 17 | 468 468 |
18. Mrz March 18 | 717 717 |
19. Mrz Mar 19 | 785 785 |
20. Mrz March 20 | 907 907 |
21. Mrz March 21 | 1.059 1,059 |
22. Mrz Mar 22 | 606 606 |
23. Mrz March 23 | 681 681 |
24. Mrz March 24 | 1.136 1,136 |
25. Mrz March 25 | 1.609 1,609 |
26. Mrz Mar 26 | 1.624 1,624 |
27. Mrz Mar 27 | 1.761 1,761 |
28. Mrz Mar 28 | 1.448 1,448 |
29. Mrz Mar 29 | 856 856 |
30. Mrz March 30 | 989 989 |
31. Mrz Mar 31 | 1.736 1,736 |
1. Apr. Apr 1 | 1.874 1,874 |
2. Apr. Apr 2 | 1.832 1,832 |
3. Apr. Apr 3 | 1.379 1,379 |
4. Apr. Apr 4 | 56 56 |
Das Meldedatum entspricht dem Datum, an dem das Gesundheitsamt vor Ort Kenntnis von einem positiven Laborbefund erhalten hat. The reporting date corresponds to the date on which the local health department became aware of a positive laboratory result. Die Meldung an das LGL erfolgt in der aktuell sehr dynamischen Situation nicht immer am gleichen Tag, dh es kann teilweise zu einer gewissen Verzögerung kommen. In the currently very dynamic situation, the report to the LGL is not always made on the same day, which means that there may be a certain delay. Dass einige Fälle mit etwas Verzögerung im Gesundheitsamt elektronisch erfasst werden, liegt auch daran, dass die Gesundheitsämter zunächst Ermittlungen zu den einzelnen Fällen und deren Kontaktpersonen durchführen und prioritär Infektionsschutzmaßnahmen ergreifen müssen, was die Ressourcen der Gesundheitsämter bereits stark in Anspruch nimmt. The fact that some cases are electronically recorded in the health department with a delay is also due to the fact that the health authorities must first carry out investigations into the individual cases and their contact persons and take priority measures to protect against infection, which is already taking up a lot of the resources of the health authorities. Die hier gezeigten Fallzahlen können sich daher auch rückwirkend für die einzelnen Meldetage noch erhöhen. The number of cases shown here can therefore increase retrospectively for the individual reporting days.
Fälle nach Alters- und Geschlechterverteilung Cases by age and gender distribution
Tabellarische Darstellung der Fälle nach Alters- und Geschlechterverteilung Tabular representation of the cases according to age and gender distribution
Altersgruppe Age group | weiblich Female | männlich male | unbekannt unknown |
---|---|---|---|
0–4-Jährige 0–4 year olds | 115 115 | 118 118 | 5 5 |
5–14-Jährige 5–14 year olds | 296 296 | 314 314 | 3 3rd |
15–34-Jährige 15-34 year olds | 2.941 2,941 | 2.784 2,784 | 49 49 |
35–59-Jährige 35-59 year olds | 5.147 5,147 | 4.895 4,895 | 58 58 |
60–79-Jährige 60-79 year olds | 1.990 1,990 | 2.386 2,386 | 26 26 |
≥80-Jährige ≥80 year olds | 1.088 1,088 | 781 781 | 7 7 |
unbekannt unknown | 19 19th | 22 22 | 5 5 |
Gesamt total | 11.596 11,596 | 11.300 11,300 | 153 153 |
Todesfälle nach Alters- und Geschlechterverteilung Deaths by age and gender distribution
Tabellarische Darstellung der Todesfälle nach Alters- und Geschlechterverteilung Tabular representation of deaths by age and gender distribution
Altersgruppe Age group | weiblich Female | männlich male | unbekannt unknown |
---|---|---|---|
0–4-Jährige 0–4 year olds | 0 0 | 0 0 | 0 0 |
5–14-Jährige 5–14 year olds | 0 0 | 0 0 | 0 0 |
15–34-Jährige 15-34 year olds | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
35–59-Jährige 35-59 year olds | 4 4th | 12 12th | 0 0 |
60–79-Jährige 60-79 year olds | 29 29 | 88 88 | 0 0 |
≥80-Jährige ≥80 year olds | 102 102 | 132 132 | 1 1 |
unbekannt unknown | 0 0 | 0 0 | 0 0 |
Gesamt total | 136 136 | 233 233 | 1 1 |
Laboruntersuchungen auf SARS-CoV-2 Laboratory tests on SARS-CoV-2
Die Darstellung zeigt die Anzahl der Laboruntersuchungen (inkl. Positivrate) auf SARS-CoV-2 in Bayern, die dem LGL gemeldet wurden. The illustration shows the number of laboratory tests (incl. Positive rate) on SARS-CoV-2 in Bavaria that were reported to the LGL. Die Zahl der positiven Tests entspricht nicht der Anzahl der Fälle in Bayern, da einerseits Proben aus Bayern teilweise auch in anderen Bundesländern untersucht werden und andererseits Proben aus anderen Bundesländern teilweise auch in Bayern untersucht werden. The number of positive tests does not correspond to the number of cases in Bavaria, because on the one hand samples from Bavaria are also partly examined in other federal states and on the other hand samples from other federal states are also partly examined in Bavaria.
Tabellarische Darstellung der Laboruntersuchungen auf SARS-CoV-2 in Bayern Tabular representation of the laboratory tests on SARS-CoV-2 in Bavaria
Datum date | Gesamtanzahl Total number | Positive Positives | Negative Negatives | Positivrate Positive rate |
---|---|---|---|---|
bis 15.03. until 15.03. | 35.768 35,768 | 1.326 1,326 | 34.442 34,442 | 3,71 % 3.71% |
16.03. 3/16 | 8.483 8,483 | 692 692 | 7.791 7,791 | 8,16 % 8.16% |
17.03. 3/17 | 5.755 5,755 | 459 459 | 5.296 5,296 | 7,98 % 7.98% |
18.03. 3/18 | 9.664 9,664 | 739 739 | 8.925 8,925 | 7,65 % 7.65% |
19.03. 3/19 | 8.519 8,519 | 729 729 | 7.790 7,790 | 8,56 % 8.56% |
20.03. March 20 | 9.653 9,653 | 837 837 | 8.816 8,816 | 8,67 % 8.67% |
21.03. 03/21 | 5.804 5,804 | 468 468 | 5.336 5,336 | 8,06 % 8.06% |
22.03. 22/03 | 1.782 1,782 | 167 167 | 1.615 1,615 | 9,37 % 9.37% |
23.03. 23/03 | 9.453 9,453 | 882 882 | 8.571 8,571 | 9,33 % 9.33% |
24.03. 24.03. | 9.562 9,562 | 1.110 1,110 | 8.452 8,452 | 11,61 % 11.61% |
25.03. 25.03. | 9.483 9,483 | 980 980 | 8.503 8,503 | 10,33 % 10.33% |
26.03. 03/26 | 9.017 9,017 | 982 982 | 8.035 8,035 | 10,89 % 10.89% |
27.03. 27.03. | 9.297 9,297 | 1.065 1,065 | 8.232 8,232 | 11,46 % 11.46% |
28.03. 28/03 | 4.983 4,983 | 683 683 | 4.300 4,300 | 13,71 % 13.71% |
29.03. 29.03. | 2.242 2,242 | 311 311 | 1.931 1,931 | 13,87 % 13.87% |
30.03. 3/30 | 8.705 8,705 | 1.114 1,114 | 7.591 7,591 | 12,80 % 12.80% |
31.03. March 31 | 9.652 9,652 | 1.216 1,216 | 8.436 8,436 | 12,60 % 12.60% |
01.04. April 1 | 8.919 8,919 | 945 945 | 7.974 7,974 | 10,60 % 10.60% |
02.04. April 2 | 4.412 4,412 | 619 619 | 3.793 3,793 | 14,03 % 14.03% |
Gesamt total | 171.153 171.153 | 15.324 15,324 | 155.829 155,829 | 8,95 % 8.95% |