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- Fallzahlen Case numbers
Übersicht der Fallzahlen von Coronavirusinfektionen in Bayern Overview of the number of cases of coronavirus infections in Bavaria
- 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) | 1.439.516 1,439,516 | 85.711 85,711 |
EU / EEA / UK 2) EU / EEA / UK 2) | 665.778 665.778 | 59.508 59.508 |
Deutschland 3) Germany 3) | 113.525 113,525 | 2.373 2,373 |
Bayern Bavaria | 30.862 30,862 | 721 721 |
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 10.720 als genesen. Of the total number of cases in Bavaria (see above), 10,720 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.
Als Todesfälle werden Personen gezählt, die mit und an SARS-CoV-2 verstorben sind, sowie Personen, bei denen die Ursache unbekannt ist. Deaths include people who died with and from SARS-CoV-2, as well as people for whom the cause is unknown. 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. Informationen zur Todesursache bei gemeldeten SARS-CoV-2-Fällen liegen bei etwa 90 % der Fälle vor, von denen wiederum etwa 92 % an COVID-19 und 8 % an einer anderen Ursache verstorben sind. Information on the cause of death in reported SARS-CoV-2 cases is available in approximately 90% of cases, of which around 92% died from COVID-19 and 8% from another cause.
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: 10.04.2020, 10:00 Uhr. As of April 10, 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 | 13.877 13,877 | (+ 761) (+ 761) | 296,13 296.13 | 73,73 73.73 | 218 218 | (+ 28) (+ 28) |
Niederbayern Lower Bavaria | 3.129 3,129 | (+ 142) (+ 142) | 252,64 252.64 | 83,81 83.81 | 110 110 | (+ 7) (+ 7) |
Oberpfalz Upper Palatinate | 3.467 3,467 | (+ 163) (+ 163) | 312,55 312.55 | 102,05 102.05 | 117 117 | (+ 12) (+ 12) |
Oberfranken Upper Franconia | 2.328 2,328 | (+ 94) (+ 94) | 218,08 218.08 | 73,07 73.07 | 60 60 | (+ 5) (+ 5) |
Mittelfranken Middle Franconia | 2.981 2,981 | (+ 224) (+ 224) | 168,38 168.38 | 57,95 57.95 | 71 71 | (+ 5) (+ 5) |
Unterfranken Lower Franconia | 2.294 2,294 | (+ 139) (+ 139) | 174,17 174.17 | 51,93 51.93 | 79 79 | (+ 7) (+ 7) |
Schwaben Swabia | 2.786 2,786 | (+ 77) (+ 77) | 147,58 147.58 | 44,60 44.60 | 66 66 | (+ 4) (+ 4) |
Gesamtergebnis Overall result | 30.862 30,862 | (+ 1.600) (+ 1,600) | 236,01 236.01 | 68,50 68.50 | 721 721 | (+ 68) (+ 68) |
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 | 219 219 | (+ 2) (+ 2) | 163,93 163.93 | 47,16 47.16 | 8 8th | - - |
Altötting Altötting | 387 387 | (+ 15) (+ 15) | 347,99 347.99 | 156,46 156.46 | 15 15 | (+ 2) (+ 2) |
Amberg Stadt Amberg city | 45 45 | - - | 107,22 107.22 | 45,27 45.27 | 2 2nd | - - |
Amberg-Sulzbach Amberg-Sulzbach | 268 268 | (+ 42) (+ 42) | 259,92 259.92 | 142,57 142.57 | 3 3rd | - - |
Ansbach Ansbach | 331 331 | (+ 11) (+ 11) | 179,94 179.94 | 61,43 61.43 | 4 4th | - - |
Ansbach Stadt Ansbach city | 74 74 | (+ 5) (+ 5) | 176,83 176.83 | 93,20 93.20 | 1 1 | - - |
Aschaffenburg Aschaffenburg | 308 308 | (+ 12) (+ 12) | 176,80 176.80 | 61,42 61.42 | 15 15 | - - |
Aschaffenburg Stadt Aschaffenburg city | 84 84 | - - | 119,10 119.10 | 25,52 25.52 | 1 1 | - - |
Augsburg augsburg | 301 301 | (+ 7) (+ 7) | 119,67 119.67 | 30,21 30.21 | 1 1 | - - |
Augsburg Stadt Augsburg city | 286 286 | (+ 7) (+ 7) | 96,90 96.90 | 27,11 27.11 | 7 7 | (+ 1) (+ 1) |
Bad Kissingen Bad Kissingen | 154 154 | (+ 3) (+ 3) | 149,20 149.20 | 38,75 38.75 | 5 5 | (+ 2) (+ 2) |
Bad Tölz Bad Tölz | 332 332 | (+ 15) (+ 15) | 260,95 260.95 | 78,60 78.60 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Bamberg Bamberg | 331 331 | (+ 8) (+ 8) | 225,04 225.04 | 63,91 63.91 | 18 18th | (+ 5) (+ 5) |
Bamberg Stadt Bamberg city | 129 129 | (+ 7) (+ 7) | 166,25 166.25 | 55,42 55.42 | 2 2nd | - - |
Bayreuth Bayreuth | 257 257 | (+ 9) (+ 9) | 247,94 247.94 | 102,26 102.26 | 4 4th | - - |
Bayreuth Stadt Bayreuth city | 134 134 | (+ 4) (+ 4) | 179,49 179.49 | 81,71 81.71 | 3 3rd | - - |
Berchtesgadener Land Berchtesgadener Land | 191 191 | (+ 3) (+ 3) | 180,66 180.66 | 57,70 57.70 | 3 3rd | - - |
Cham Cham | 340 340 | (+ 17) (+ 17) | 265,87 265.87 | 43,79 43.79 | 9 9 | (+ 2) (+ 2) |
Coburg Coburg | 95 95 | - - | 109,31 109.31 | 32,22 32.22 | 1 1 | - - |
Coburg Stadt Coburg city | 36 36 | - - | 87,27 87.27 | 26,67 26.67 | - - | - - |
Dachau Dachau | 555 555 | (+ 21) (+ 21) | 360,66 360.66 | 97,48 97.48 | 5 5 | - - |
Deggendorf Deggendorf | 181 181 | (+ 8) (+ 8) | 151,69 151.69 | 32,68 32.68 | 4 4th | - - |
Dillingen ad Donau Dillingen ad Donau | 109 109 | (+ 10) (+ 10) | 113,52 113.52 | 36,45 36.45 | 1 1 | - - |
Dingolfing-Landau Dingolfing-Landau | 146 146 | (+ 2) (+ 2) | 151,74 151.74 | 37,42 37.42 | 1 1 | - - |
Donau-Ries Danube Ries | 252 252 | (+ 1) (+ 1) | 188,77 188.77 | 89,89 89.89 | 12 12th | (+ 2) (+ 2) |
Ebersberg Ebersberg | 341 341 | (+ 31) (+ 31) | 239,90 239.90 | 66,83 66.83 | 1 1 | - - |
Eichstätt Eichstatt | 169 169 | (+ 9) (+ 9) | 127,70 127.70 | 44,58 44.58 | 4 4th | (+ 1) (+ 1) |
Erding Erding | 472 472 | (+ 8) (+ 8) | 342,87 342.87 | 68,28 68.28 | 5 5 | - - |
Erlangen Stadt Erlangen city | 144 144 | (+ 15) (+ 15) | 128,62 128.62 | 42,87 42.87 | 1 1 | - - |
Erlangen-Höchstadt Erlangen-Hoechstadt | 178 178 | (+ 20) (+ 20) | 130,62 130.62 | 48,43 48.43 | 3 3rd | (+ 1) (+ 1) |
Forchheim Forchheim | 162 162 | (+ 8) (+ 8) | 139,54 139.54 | 34,45 34.45 | 2 2nd | - - |
Freising Freising | 801 801 | (+ 45) (+ 45) | 447,20 447.20 | 106,08 106.08 | 21 21 | (+ 1) (+ 1) |
Freyung-Grafenau Freyung-Grafenau | 124 124 | (+ 7) (+ 7) | 158,25 158.25 | 35,73 35.73 | 6 6 | (+ 1) (+ 1) |
Fürstenfeldbruck Fürstenfeldbruck | 614 614 | (+ 20) (+ 20) | 279,96 279.96 | 64,29 64.29 | 15 15 | - - |
Fürth Fürth | 337 337 | (+ 21) (+ 21) | 287,08 287.08 | 62,19 62.19 | 25 25th | (+ 3) (+ 3) |
Fürth Stadt Fürth city | 216 216 | (+ 12) (+ 12) | 169,08 169.08 | 47,75 47.75 | 11 11 | (+ 1) (+ 1) |
Garmisch-Partenkirchen Garmisch-Partenkirchen | 203 203 | (+ 3) (+ 3) | 229,46 229.46 | 72,34 72.34 | 5 5 | - - |
Günzburg Günzburg | 165 165 | (+ 4) (+ 4) | 131,22 131.22 | 34,20 34.20 | 1 1 | - - |
Haßberge Hassberge | 100 100 | (+ 6) (+ 6) | 118,20 118.20 | 27,19 27.19 | - - | - - |
Hof court | 253 253 | (+ 5) (+ 5) | 265,45 265.45 | 91,28 91.28 | 6 6 | - - |
Hof Stadt Courtyard city | 71 71 | (+ 5) (+ 5) | 154,58 154.58 | 41,37 41.37 | 1 1 | - - |
Ingolstadt Stadt Ingolstadt city | 270 270 | (+ 4) (+ 4) | 197,11 197.11 | 99,28 99.28 | 8 8th | - - |
Kaufbeuren Stadt Kaufbeuren city | 72 72 | (+ 3) (+ 3) | 164,04 164.04 | 61,51 61.51 | 2 2nd | - - |
Kelheim Kelheim | 328 328 | (+ 14) (+ 14) | 268,29 268.29 | 91,61 91.61 | 17 17th | (+ 1) (+ 1) |
Kempten Stadt Kempten city | 67 67 | (+ 1) (+ 1) | 97,23 97.23 | 27,57 27.57 | 5 5 | - - |
Kitzingen Kitzingen | 78 78 | (+ 1) (+ 1) | 85,80 85.80 | 35,20 35.20 | - - | - - |
Kronach Kronach | 84 84 | (+ 7) (+ 7) | 125,12 125.12 | 38,73 38.73 | - - | - - |
Kulmbach Kulmbach | 136 136 | (+ 11) (+ 11) | 189,30 189.30 | 58,46 58.46 | 4 4th | - - |
Landsberg am Lech Landsberg am Lech | 277 277 | (+ 6) (+ 6) | 230,70 230.70 | 81,62 81.62 | 6 6 | - - |
Landshut Landshut | 508 508 | (+ 27) (+ 27) | 320,10 320.10 | 98,93 98.93 | 18 18th | - - |
Landshut Stadt Landshut city | 207 207 | (+ 6) (+ 6) | 285,90 285.90 | 87,01 87.01 | 4 4th | - - |
Lichtenfels Lichtenfels | 143 143 | (+ 2) (+ 2) | 213,95 213.95 | 47,88 47.88 | 1 1 | - - |
Lindau (Bodensee) Lindau (Lake Constance) | 218 218 | (+ 11) (+ 11) | 266,93 266.93 | 63,67 63.67 | 4 4th | - - |
Main-Spessart Main-Spessart | 125 125 | (+ 7) (+ 7) | 98,92 98.92 | 30,86 30.86 | 2 2nd | - - |
Memmingen Stadt Memmingen city | 40 40 | - - | 91,25 91.25 | 4,56 4.56 | - - | - - |
Miesbach Miesbach | 456 456 | (+ 17) (+ 17) | 457,25 457.25 | 97,27 97.27 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Miltenberg Miltenberg | 203 203 | (+ 21) (+ 21) | 157,66 157.66 | 42,72 42.72 | 1 1 | (+ 1) (+ 1) |
Mühldorf a.Inn Mühldorf a.Inn | 347 347 | (+ 16) (+ 16) | 301,08 301.08 | 109,33 109.33 | 9 9 | - - |
München Munich | 988 988 | - - | 283,20 283.20 | 61,63 61.63 | 9 9 | - - |
München Stadt Munich city | 3.974 3,974 | (+ 275) (+ 275) | 270,06 270.06 | 39,21 39.21 | 25 25th | (+ 14) (+ 14) |
Neu-Ulm Neu-Ulm | 305 305 | (+ 7) (+ 7) | 175,09 175.09 | 53,96 53.96 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Neuburg-Schrobenhausen Neuburg-Schrobenhausen | 165 165 | (+ 5) (+ 5) | 170,67 170.67 | 56,89 56.89 | 3 3rd | - - |
Neumarkt idOpf. Neumarkt idOpf. | 178 178 | - - | 133,27 133.27 | 35,19 35.19 | 3 3rd | - - |
Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim | 117 117 | (+ 5) (+ 5) | 116,58 116.58 | 42,84 42.84 | 3 3rd | - - |
Neustadt ad Waldnaab Neustadt ad Waldnaab | 544 544 | (+ 38) (+ 38) | 576,56 576.56 | 214,09 214.09 | 19 19th | - - |
Nürnberg Stadt Nuremberg city | 630 630 | (+ 52) (+ 52) | 121,54 121.54 | 52,09 52.09 | 5 5 | - - |
Nürnberger Land Nuremberg country | 431 431 | (+ 31) (+ 31) | 252,99 252.99 | 89,81 89.81 | 12 12th | - - |
Oberallgäu Oberallgäu | 149 149 | (+ 2) (+ 2) | 95,91 95.91 | 25,75 25.75 | 3 3rd | - - |
Ostallgäu Ostallgäu | 386 386 | (+ 18) (+ 18) | 275,09 275.09 | 91,94 91.94 | 13 13 | - - |
Passau Passau | 321 321 | (+ 10) (+ 10) | 167,15 167.15 | 49,99 49.99 | 9 9 | - - |
Passau Stadt Passau city | 97 97 | (+ 4) (+ 4) | 184,87 184.87 | 66,71 66.71 | 8 8th | (+ 3) (+ 3) |
Pfaffenhofen adIlm Pfaffenhofen adIlm | 255 255 | (+ 8) (+ 8) | 200,55 200.55 | 62,13 62.13 | 7 7 | (+ 1) (+ 1) |
Regen rain | 119 119 | (+ 12) (+ 12) | 153,24 153.24 | 63,10 63.10 | 1 1 | - - |
Regensburg regensburg | 333 333 | (+ 5) (+ 5) | 172,03 172.03 | 57,86 57.86 | 3 3rd | - - |
Regensburg Stadt Regensburg city | 336 336 | (+ 9) (+ 9) | 220,17 220.17 | 72,73 72.73 | 3 3rd | - - |
Rhön-Grabfeld Rhön grave field | 102 102 | (+ 5) (+ 5) | 128,00 128.00 | 53,96 53.96 | - - | - - |
Rosenheim Rosenheim | 1.453 1,453 | (+ 143) (+ 143) | 556,74 556.74 | 177,41 177.41 | 39 39 | (+ 5) (+ 5) |
Rosenheim Stadt Rosenheim city | 248 248 | (+ 30) (+ 30) | 391,64 391.64 | 127,91 127.91 | 6 6 | - - |
Roth Roth | 231 231 | (+ 7) (+ 7) | 181,95 181.95 | 37,81 37.81 | 3 3rd | - - |
Rottal-Inn Rottal Inn | 590 590 | (+ 22) (+ 22) | 488,98 488.98 | 182,33 182.33 | 24 24th | (+ 2) (+ 2) |
Schwabach Stadt Schwabach city | 63 63 | (+ 2) (+ 2) | 154,44 154.44 | 46,58 46.58 | - - | - - |
Schwandorf Schwandorf | 315 315 | (+ 18) (+ 18) | 214,01 214.01 | 71,34 71.34 | 10 10th | (+ 2) (+ 2) |
Schweinfurt Schweinfurt | 303 303 | (+ 45) (+ 45) | 263,24 263.24 | 109,46 109.46 | 8 8th | (+ 1) (+ 1) |
Schweinfurt Stadt Schweinfurt city | 105 105 | (+ 8) (+ 8) | 194,33 194.33 | 70,33 70.33 | 10 10th | (+ 1) (+ 1) |
Starnberg Starnberg | 426 426 | (+ 11) (+ 11) | 313,02 313.02 | 44,09 44.09 | 4 4th | - - |
Straubing Stadt Straubing city | 218 218 | (+ 14) (+ 14) | 456,12 456.12 | 175,75 175.75 | 9 9 | - - |
Straubing-Bogen Straubing arch | 290 290 | (+ 16) (+ 16) | 288,13 288.13 | 118,23 118.23 | 9 9 | - - |
Tirschenreuth Tirschenreuth | 925 925 | (+ 22) (+ 22) | 1.275,79 1,275.79 | 354,46 354.46 | 60 60 | (+ 8) (+ 8) |
Traunstein Traunstein | 646 646 | (+ 73) (+ 73) | 364,79 364.79 | 166,58 166.58 | 17 17th | (+ 2) (+ 2) |
Unterallgäu Lower Allgäu | 217 217 | (+ 4) (+ 4) | 150,65 150.65 | 43,04 43.04 | 4 4th | - - |
Weiden Stadt Willow city | 183 183 | (+ 12) (+ 12) | 430,39 430.39 | 178,74 178.74 | 5 5 | - - |
Weilheim-Schongau Weilheim-Schongau | 307 307 | (+ 3) (+ 3) | 226,82 226.82 | 33,25 33.25 | 1 1 | - - |
Weißenburg-Gunzenhausen Weissenburg-Gunzenhausen | 229 229 | (+ 43) (+ 43) | 242,60 242.60 | 98,52 98.52 | 3 3rd | - - |
Wunsiedel i.Fichtelgebirge Wunsiedel i.Fichtelgebirge | 497 497 | (+ 28) (+ 28) | 679,17 679.17 | 261,01 261.01 | 18 18th | - - |
Würzburg Wurzburg | 335 335 | (+ 17) (+ 17) | 207,00 207.00 | 52,52 52.52 | 2 2nd | (+ 1) (+ 1) |
Würzburg Stadt Wurzburg city | 397 397 | (+ 14) (+ 14) | 310,45 310.45 | 60,99 60.99 | 35 35 | (+ 1) (+ 1) |
Gesamtergebnis Overall result | 30.862 30,862 | (+ 1.600) (+ 1,600) | 236,01 236.01 | 68,50 68.50 | 721 721 | (+ 68) (+ 68) |
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 | 4 4th |
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 | 83 83 |
10. Mrz Mar 10 | 106 106 |
11. Mrz March 11 | 116 116 |
12. Mrz Mar 12 | 130 130 |
13. Mrz March 13 | 253 253 |
14. Mrz Mar 14 | 232 232 |
15. Mrz March 15 | 164 164 |
16. Mrz March 16 | 269 269 |
17. Mrz Mar 17 | 468 468 |
18. Mrz March 18 | 718 718 |
19. Mrz Mar 19 | 786 786 |
20. Mrz March 20 | 913 913 |
21. Mrz March 21 | 1.065 1,065 |
22. Mrz Mar 22 | 608 608 |
23. Mrz March 23 | 689 689 |
24. Mrz March 24 | 1.145 1,145 |
25. Mrz March 25 | 1.619 1,619 |
26. Mrz Mar 26 | 1.637 1,637 |
27. Mrz Mar 27 | 1.774 1,774 |
28. Mrz Mar 28 | 1.457 1,457 |
29. Mrz Mar 29 | 862 862 |
30. Mrz March 30 | 998 998 |
31. Mrz Mar 31 | 1.766 1,766 |
1. Apr. Apr 1 | 1.930 1,930 |
2. Apr. Apr 2 | 1.954 1,954 |
3. Apr. Apr 3 | 1.927 1,927 |
4. Apr. Apr 4 | 1.438 1,438 |
5. Apr. Apr 5 | 677 677 |
6. Apr. Apr 6 | 1.075 1,075 |
7. Apr. Apr 7 | 1.449 1,449 |
8. Apr. Apr 8 | 1.431 1,431 |
9. Apr. Apr 9 | 960 960 |
10. Apr. Apr 10 | 0 0 |
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 recorded electronically in the health department with a delay is also due to the fact that the health authorities first have to carry out investigations into the individual cases and their contact persons and that priority must be given to infection control measures, 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 | 150 150 | 163 163 | 5 5 |
5–14-Jährige 5–14 year olds | 386 386 | 417 417 | 2 2nd |
15–34-Jährige 15-34 year olds | 3.912 3,912 | 3.616 3,616 | 51 51 |
35–59-Jährige 35-59 year olds | 6.895 6,895 | 6.192 6,192 | 73 73 |
60–79-Jährige 60-79 year olds | 2.806 2,806 | 3.229 3,229 | 28 28 |
≥80-Jährige ≥80 year olds | 1.767 1,767 | 1.147 1,147 | 7 7 |
unbekannt unknown | 8 8th | 7 7 | 1 1 |
Gesamt total | 15.924 15,924 | 14.771 14,771 | 167 167 |
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 | 2 2nd | 0 0 |
35–59-Jährige 35-59 year olds | 6 6 | 22 22 | 0 0 |
60–79-Jährige 60-79 year olds | 72 72 | 164 164 | 0 0 |
≥80-Jährige ≥80 year olds | 220 220 | 233 233 | 0 0 |
unbekannt unknown | 1 1 | 0 0 | 0 0 |
Gesamt total | 300 300 | 421 421 | 0 0 |
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 diagram 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. | 80.912 80,912 | 7.352 7,352 | 73.560 73,560 | 9,09 % 9.09% |
16.03. 3/16 | 8.500 8,500 | 692 692 | 7.808 7,808 | 8,14 % 8.14% |
17.03. 3/17 | 5.775 5,775 | 460 460 | 5.315 5,315 | 7,97 % 7.97% |
18.03. 3/18 | 9.677 9,677 | 739 739 | 8.938 8,938 | 7,64 % 7.64% |
19.03. 3/19 | 8.529 8,529 | 729 729 | 7.800 7,800 | 8,55 % 8.55% |
20.03. March 20 | 9.673 9,673 | 837 837 | 8.836 8,836 | 8,65 % 8.65% |
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 | 9.471 9,471 | 883 883 | 8.588 8,588 | 9,32 % 9.32% |
24.03. 24.03. | 9.583 9,583 | 1.110 1,110 | 8.473 8,473 | 11,58 % 11.58% |
25.03. 25.03. | 9.502 9,502 | 980 980 | 8.522 8,522 | 10,31 % 10.31% |
26.03. 03/26 | 9.028 9,028 | 982 982 | 8.046 8,046 | 10,88 % 10.88% |
27.03. 27.03. | 9.314 9,314 | 1.066 1,066 | 8.248 8,248 | 11,45 % 11.45% |
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 | 9.283 9,283 | 1.185 1,185 | 8.098 8,098 | 12,77 % 12.77% |
31.03. March 31 | 10.201 10.201 | 1.285 1,285 | 8.916 8,916 | 12,60 % 12.60% |
01.04. April 1 | 9.808 9,808 | 1.040 1,040 | 8.768 8,768 | 10,60 % 10.60% |
02.04. April 2 | 12.626 12,626 | 1.393 1,393 | 11.233 11,233 | 11,03 % 11.03% |
03.04. April 3 | 12.014 12,014 | 1.317 1,317 | 10.697 10,697 | 10,96 % 10.96% |
04.04. 04/04 | 5.764 5,764 | 642 642 | 5.122 5,122 | 11,14 % 11.14% |
05.04. 04/05 | 2.595 2,595 | 282 282 | 2.313 2,313 | 10,87 % 10.87% |
06.04. April 6 | 7.711 7,711 | 766 766 | 6.945 6,945 | 9,93 % 9.93% |
07.04. April 7 | 9.852 9,852 | 949 949 | 8.903 8,903 | 9,63 % 9.63% |
08.04. April 8 | 10.576 10,576 | 1.084 1,084 | 9.492 9,492 | 10,25 % 10.25% |
09.04. April 9 | 5.193 5,193 | 563 563 | 4.630 4,630 | 10,84 % 10.84% |
Gesamt total | 280.398 280,398 | 27.965 27,965 | 252.433 252,433 | 9,97 % 9.97% |
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