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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) | 1.699.595 1,699,595 | 106.138 106.138 |
EU / EEA / UK 2) EU / EEA / UK 2) | 758.770 758.770 | 71.664 71,664 |
Deutschland 3) Germany 3) | 123.016 123.016 | 2.799 2,799 |
Bayern Bavaria | 33.329 33,329 | 834 834 |
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 13.620 als genesen. Of the total number of cases in Bavaria (see above), 13,620 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 communicated 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: 13.04.2020, 10:00 Uhr. As of April 13, 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 | 15.123 15,123 | (+ 239) (+ 239) | 322,72 322.72 | 63,95 63.95 | 263 263 | (+ 11) (+ 11) |
Niederbayern Lower Bavaria | 3.318 3,318 | (+ 35) (+ 35) | 267,90 267.90 | 63,06 63.06 | 120 120 | (+ 4) (+ 4) |
Oberpfalz Upper Palatinate | 3.681 3,681 | (+ 71) (+ 71) | 331,84 331.84 | 80,50 80.50 | 123 123 | (+ 2) (+ 2) |
Oberfranken Upper Franconia | 2.473 2,473 | (+ 54) (+ 54) | 231,67 231.67 | 51,15 51.15 | 75 75 | (+ 3) (+ 3) |
Mittelfranken Middle Franconia | 3.202 3,202 | (+ 73) (+ 73) | 180,86 180.86 | 44,28 44.28 | 84 84 | (+ 8) (+ 8) |
Unterfranken Lower Franconia | 2.518 2,518 | (+ 31) (+ 31) | 191,17 191.17 | 43,20 43.20 | 90 90 | (+ 2) (+ 2) |
Schwaben Swabia | 3.014 3,014 | (+ 44) (+ 44) | 159,66 159.66 | 37,03 37.03 | 79 79 | (+ 1) (+ 1) |
Gesamtergebnis Overall result | 33.329 33,329 | (+ 547) (+ 547) | 254,87 254.87 | 55,59 55.59 | 834 834 | (+ 31) (+ 31) |
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 | 227 227 | - - | 169,92 169.92 | 38,17 38.17 | 10 10th | - - |
Altötting Altötting | 424 424 | - - | 381,26 381.26 | 127,69 127.69 | 15 15 | - - |
Amberg Stadt Amberg city | 49 49 | - - | 116,75 116.75 | 33,36 33.36 | 2 2nd | - - |
Amberg-Sulzbach Amberg-Sulzbach | 308 308 | - - | 298,71 298.71 | 153,24 153.24 | 4 4th | - - |
Ansbach Ansbach | 353 353 | - - | 191,90 191.90 | 47,84 47.84 | 4 4th | - - |
Ansbach Stadt Ansbach city | 77 77 | - - | 184,00 184.00 | 50,18 50.18 | 1 1 | - - |
Aschaffenburg Aschaffenburg | 361 361 | (+ 11) (+ 11) | 207,22 207.22 | 57,98 57.98 | 16 16 | - - |
Aschaffenburg Stadt Aschaffenburg city | 88 88 | (+ 1) (+ 1) | 124,77 124.77 | 17,01 17.01 | 1 1 | - - |
Augsburg augsburg | 321 321 | (+ 3) (+ 3) | 127,62 127.62 | 25,44 25.44 | 3 3rd | - - |
Augsburg Stadt Augsburg city | 295 295 | (+ 1) (+ 1) | 99,95 99.95 | 18,64 18.64 | 7 7 | - - |
Bad Kissingen Bad Kissingen | 167 167 | (+ 1) (+ 1) | 161,79 161.79 | 38,75 38.75 | 5 5 | - - |
Bad Tölz Bad Tölz | 352 352 | (+ 5) (+ 5) | 276,67 276.67 | 62,88 62.88 | 5 5 | - - |
Bamberg Bamberg | 335 335 | - - | 227,76 227.76 | 40,79 40.79 | 20 20th | - - |
Bamberg Stadt Bamberg city | 131 131 | - - | 168,83 168.83 | 32,22 32.22 | 3 3rd | - - |
Bayreuth Bayreuth | 283 283 | (+ 11) (+ 11) | 273,02 273.02 | 88,76 88.76 | 5 5 | - - |
Bayreuth Stadt Bayreuth city | 142 142 | (+ 3) (+ 3) | 190,20 190.20 | 62,95 62.95 | 4 4th | - - |
Berchtesgadener Land Berchtesgadener Land | 209 209 | (+ 5) (+ 5) | 197,69 197.69 | 53,91 53.91 | 3 3rd | - - |
Cham Cham | 343 343 | - - | 268,22 268.22 | 25,02 25.02 | 9 9 | - - |
Coburg Coburg | 95 95 | - - | 109,31 109.31 | 10,36 10.36 | 1 1 | - - |
Coburg Stadt Coburg city | 36 36 | - - | 87,27 87.27 | 14,55 14.55 | - - | - - |
Dachau Dachau | 606 606 | - - | 393,80 393.80 | 84,48 84.48 | 5 5 | - - |
Deggendorf Deggendorf | 195 195 | (+ 5) (+ 5) | 163,42 163.42 | 34,36 34.36 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Dillingen ad Donau Dillingen ad Donau | 159 159 | (+ 22) (+ 22) | 165,59 165.59 | 72,90 72.90 | 1 1 | - - |
Dingolfing-Landau Dingolfing-Landau | 157 157 | (+ 4) (+ 4) | 163,17 163.17 | 22,86 22.86 | 1 1 | - - |
Donau-Ries Danube Ries | 259 259 | (+ 1) (+ 1) | 194,01 194.01 | 36,71 36.71 | 13 13 | - - |
Ebersberg Ebersberg | 355 355 | (+ 5) (+ 5) | 249,75 249.75 | 49,95 49.95 | 1 1 | - - |
Eichstätt Eichstatt | 190 190 | (+ 2) (+ 2) | 143,57 143.57 | 45,34 45.34 | 7 7 | (+ 1) (+ 1) |
Erding Erding | 504 504 | (+ 13) (+ 13) | 366,12 366.12 | 63,93 63.93 | 6 6 | (+ 1) (+ 1) |
Erlangen Stadt Erlangen city | 150 150 | (+ 1) (+ 1) | 133,97 133.97 | 26,79 26.79 | 1 1 | - - |
Erlangen-Höchstadt Erlangen-Hoechstadt | 189 189 | (+ 1) (+ 1) | 138,69 138.69 | 32,29 32.29 | 4 4th | (+ 1) (+ 1) |
Forchheim Forchheim | 172 172 | (+ 2) (+ 2) | 148,15 148.15 | 24,12 24.12 | 2 2nd | - - |
Freising Freising | 837 837 | - - | 467,29 467.29 | 84,30 84.30 | 24 24th | - - |
Freyung-Grafenau Freyung-Grafenau | 133 133 | (+ 7) (+ 7) | 169,74 169.74 | 31,91 31.91 | 6 6 | - - |
Fürstenfeldbruck Fürstenfeldbruck | 647 647 | (+ 10) (+ 10) | 295,00 295.00 | 41,95 41.95 | 15 15 | - - |
Fürth Fürth | 354 354 | (+ 17) (+ 17) | 301,57 301.57 | 27,26 27.26 | 27 27 | (+ 2) (+ 2) |
Fürth Stadt Fürth city | 226 226 | (+ 10) (+ 10) | 176,91 176.91 | 31,31 31.31 | 11 11 | - - |
Garmisch-Partenkirchen Garmisch-Partenkirchen | 209 209 | - - | 236,25 236.25 | 28,26 28.26 | 5 5 | - - |
Günzburg Günzburg | 174 174 | (+ 2) (+ 2) | 138,37 138.37 | 31,01 31.01 | 2 2nd | - - |
Haßberge Hassberge | 104 104 | - - | 122,93 122.93 | 20,09 20.09 | - - | - - |
Hof court | 280 280 | (+ 18) (+ 18) | 293,78 293.78 | 81,84 81.84 | 13 13 | (+ 3) (+ 3) |
Hof Stadt Courtyard city | 84 84 | (+ 6) (+ 6) | 182,89 182.89 | 52,25 52.25 | 1 1 | - - |
Ingolstadt Stadt Ingolstadt city | 297 297 | - - | 216,82 216.82 | 78,84 78.84 | 9 9 | - - |
Kaufbeuren Stadt Kaufbeuren city | 77 77 | - - | 175,43 175.43 | 36,45 36.45 | 3 3rd | - - |
Kelheim Kelheim | 353 353 | (+ 4) (+ 4) | 288,73 288.73 | 72,80 72.80 | 19 19th | - - |
Kempten Stadt Kempten city | 88 88 | - - | 127,71 127.71 | 46,44 46.44 | 5 5 | - - |
Kitzingen Kitzingen | 82 82 | - - | 90,20 90.20 | 19,80 19.80 | - - | - - |
Kronach Kronach | 92 92 | - - | 137,04 137.04 | 34,26 34.26 | 1 1 | - - |
Kulmbach Kulmbach | 149 149 | - - | 207,39 207.39 | 45,93 45.93 | 5 5 | - - |
Landsberg am Lech Landsberg am Lech | 286 286 | - - | 238,19 238.19 | 52,47 52.47 | 6 6 | - - |
Landshut Landshut | 533 533 | (+ 1) (+ 1) | 335,86 335.86 | 74,36 74.36 | 18 18th | - - |
Landshut Stadt Landshut city | 220 220 | - - | 303,85 303.85 | 84,25 84.25 | 4 4th | - - |
Lichtenfels Lichtenfels | 155 155 | (+ 11) (+ 11) | 231,90 231.90 | 40,40 40.40 | 1 1 | - - |
Lindau (Bodensee) Lindau (Lake Constance) | 225 225 | (+ 2) (+ 2) | 275,50 275.50 | 44,08 44.08 | 4 4th | - - |
Main-Spessart Main-Spessart | 137 137 | (+ 3) (+ 3) | 108,42 108.42 | 20,58 20.58 | 3 3rd | - - |
Memmingen Stadt Memmingen city | 45 45 | (+ 5) (+ 5) | 102,65 102.65 | 11,41 11.41 | - - | - - |
Miesbach Miesbach | 464 464 | (+ 6) (+ 6) | 465,27 465.27 | 55,15 55.15 | 6 6 | - - |
Miltenberg Miltenberg | 228 228 | (+ 1) (+ 1) | 177,08 177.08 | 42,72 42.72 | 2 2nd | - - |
Mühldorf a.Inn Mühldorf a.Inn | 381 381 | (+ 31) (+ 31) | 330,59 330.59 | 88,50 88.50 | 11 11 | (+ 2) (+ 2) |
München Munich | 1.064 1,064 | (+ 14) (+ 14) | 304,98 304.98 | 48,73 48.73 | 16 16 | (+ 1) (+ 1) |
München Stadt Munich city | 4.472 4,472 | (+ 113) (+ 113) | 303,91 303.91 | 43,49 43.49 | 42 42 | (+ 4) (+ 4) |
Neu-Ulm Neu-Ulm | 324 324 | (+ 1) (+ 1) | 185,99 185.99 | 48,79 48.79 | 7 7 | - - |
Neuburg-Schrobenhausen Neuburg-Schrobenhausen | 195 195 | (+ 5) (+ 5) | 201,70 201.70 | 79,64 79.64 | 3 3rd | - - |
Neumarkt idOpf. Neumarkt idOpf. | 204 204 | (+ 26) (+ 26) | 152,74 152.74 | 35,94 35.94 | 4 4th | (+ 1) (+ 1) |
Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim | 143 143 | (+ 20) (+ 20) | 142,48 142.48 | 38,86 38.86 | 3 3rd | - - |
Neustadt ad Waldnaab Neustadt ad Waldnaab | 572 572 | (+ 11) (+ 11) | 606,24 606.24 | 162,16 162.16 | 23 23 | (+ 1) (+ 1) |
Nürnberg Stadt Nuremberg city | 691 691 | (+ 14) (+ 14) | 133,30 133.30 | 44,37 44.37 | 10 10th | (+ 3) (+ 3) |
Nürnberger Land Nuremberg country | 471 471 | (+ 8) (+ 8) | 276,47 276.47 | 78,65 78.65 | 13 13 | - - |
Oberallgäu Oberallgäu | 153 153 | - - | 98,48 98.48 | 16,74 16.74 | 4 4th | - - |
Ostallgäu Ostallgäu | 439 439 | (+ 6) (+ 6) | 312,87 312.87 | 89,08 89.08 | 16 16 | (+ 1) (+ 1) |
Passau Passau | 341 341 | (+ 1) (+ 1) | 177,56 177.56 | 36,97 36.97 | 9 9 | - - |
Passau Stadt Passau city | 110 110 | (+ 6) (+ 6) | 209,65 209.65 | 43,84 43.84 | 10 10th | - - |
Pfaffenhofen adIlm Pfaffenhofen adIlm | 287 287 | (+ 7) (+ 7) | 225,72 225.72 | 55,84 55.84 | 13 13 | (+ 2) (+ 2) |
Regen rain | 123 123 | - - | 158,39 158.39 | 37,34 37.34 | 1 1 | - - |
Regensburg regensburg | 355 355 | (+ 7) (+ 7) | 183,39 183.39 | 37,20 37.20 | 3 3rd | - - |
Regensburg Stadt Regensburg city | 352 352 | (+ 4) (+ 4) | 230,65 230.65 | 43,25 43.25 | 3 3rd | - - |
Rhön-Grabfeld Rhön grave field | 112 112 | - - | 140,54 140.54 | 43,92 43.92 | 2 2nd | - - |
Rosenheim Rosenheim | 1.555 1,555 | (+ 5) (+ 5) | 595,82 595.82 | 144,84 144.84 | 42 42 | - - |
Rosenheim Stadt Rosenheim city | 282 282 | (+ 2) (+ 2) | 445,33 445.33 | 132,65 132.65 | 7 7 | - - |
Roth Roth | 241 241 | - - | 189,83 189.83 | 23,63 23.63 | 4 4th | - - |
Rottal-Inn Rottal Inn | 628 628 | (+ 7) (+ 7) | 520,48 520.48 | 138,41 138.41 | 28 28 | (+ 3) (+ 3) |
Schwabach Stadt Schwabach city | 63 63 | - - | 154,44 154.44 | 24,51 24.51 | - - | - - |
Schwandorf Schwandorf | 344 344 | (+ 3) (+ 3) | 233,71 233.71 | 62,50 62.50 | 10 10th | - - |
Schweinfurt Schweinfurt | 343 343 | (+ 10) (+ 10) | 297,99 297.99 | 99,91 99.91 | 7 7 | - - |
Schweinfurt Stadt Schweinfurt city | 120 120 | (+ 4) (+ 4) | 222,09 222.09 | 55,52 55.52 | 11 11 | - - |
Starnberg Starnberg | 452 452 | (+ 6) (+ 6) | 332,13 332.13 | 43,35 43.35 | 4 4th | - - |
Straubing Stadt Straubing city | 229 229 | - - | 479,14 479.14 | 127,63 127.63 | 10 10th | - - |
Straubing-Bogen Straubing arch | 296 296 | - - | 294,09 294.09 | 73,52 73.52 | 9 9 | - - |
Tirschenreuth Tirschenreuth | 956 956 | (+ 15) (+ 15) | 1.318,55 1,318.55 | 278,61 278.61 | 60 60 | - - |
Traunstein Traunstein | 734 734 | (+ 10) (+ 10) | 414,48 414.48 | 147,95 147.95 | 17 17th | - - |
Unterallgäu Lower Allgäu | 228 228 | (+ 1) (+ 1) | 158,29 158.29 | 31,94 31.94 | 4 4th | - - |
Weiden Stadt Willow city | 198 198 | (+ 5) (+ 5) | 465,66 465.66 | 131,70 131.70 | 5 5 | - - |
Weilheim-Schongau Weilheim-Schongau | 321 321 | - - | 237,17 237.17 | 23,64 23.64 | 1 1 | - - |
Weißenburg-Gunzenhausen Weissenburg-Gunzenhausen | 244 244 | (+ 2) (+ 2) | 258,49 258.49 | 91,11 91.11 | 6 6 | (+ 2) (+ 2) |
Wunsiedel i.Fichtelgebirge Wunsiedel i.Fichtelgebirge | 519 519 | (+ 3) (+ 3) | 709,23 709.23 | 128,45 128.45 | 19 19th | - - |
Würzburg Wurzburg | 347 347 | - - | 214,42 214.42 | 33,37 33.37 | 2 2nd | - - |
Würzburg Stadt Wurzburg city | 429 429 | - - | 335,47 335.47 | 51,61 51.61 | 41 41 | (+ 2) (+ 2) |
Gesamtergebnis Overall result | 33.329 33,329 | (+ 547) (+ 547) | 254,87 254.87 | 55,59 55.59 | 834 834 | (+ 31) (+ 31) |
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 | Vorherige Fälle Previous cases | Anzahl Fälle Number of cases | Neue Fälle New cases |
---|---|---|---|
28. Jan Jan 28 | 2 2nd | 2 2nd | 0 0 |
29. Jan Jan 29 | 2 2nd | 2 2nd | 0 0 |
31. Jan Jan 31 | 4 4th | 4 4th | 0 0 |
03. Feb Feb 03 | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
04. Feb Feb 04 | 4 4th | 4 4th | 0 0 |
05. Feb Feb 05 | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
06. Feb Feb 06 | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
07. Feb Feb 07 | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
11. Feb Feb 11 | 2 2nd | 2 2nd | 0 0 |
12. Feb Feb 12 | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
24. Feb Feb 24 | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
27. Feb Feb 27 | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
28. Feb Feb 28 | 3 3rd | 3 3rd | 0 0 |
29. Feb Feb 29 | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
01. Mrz Mar 01 | 4 4th | 4 4th | 0 0 |
02. Mrz 02 Mar | 6 6 | 6 6 | 0 0 |
03. Mrz 03 Mar | 7 7 | 7 7 | 0 0 |
04. Mrz 04 Mar | 10 10th | 10 10th | 0 0 |
05. Mrz 05 Mar | 22 22 | 22 22 | 0 0 |
06. Mrz Mar 06 | 52 52 | 52 52 | 0 0 |
07. Mrz 07.March | 19 19th | 19 19th | 0 0 |
08. Mrz Mar 08 | 18 18th | 19 19th | 1 1 |
09. Mrz March 9 | 83 83 | 83 83 | 0 0 |
10. Mrz Mar 10 | 106 106 | 106 106 | 0 0 |
11. Mrz March 11 | 116 116 | 116 116 | 0 0 |
12. Mrz Mar 12 | 130 130 | 130 130 | 0 0 |
13. Mrz March 13 | 253 253 | 253 253 | 0 0 |
14. Mrz Mar 14 | 232 232 | 232 232 | 0 0 |
15. Mrz March 15 | 163 163 | 163 163 | 0 0 |
16. Mrz March 16 | 269 269 | 269 269 | 0 0 |
17. Mrz Mar 17 | 468 468 | 468 468 | 0 0 |
18. Mrz March 18 | 718 718 | 718 718 | 0 0 |
19. Mrz Mar 19 | 788 788 | 788 788 | 0 0 |
20. Mrz March 20 | 913 913 | 913 913 | 0 0 |
21. Mrz March 21 | 1.064 1,064 | 1.064 1,064 | 0 0 |
22. Mrz Mar 22 | 608 608 | 608 608 | 0 0 |
23. Mrz March 23 | 691 691 | 691 691 | 0 0 |
24. Mrz March 24 | 1.145 1,145 | 1.147 1,147 | 2 2nd |
25. Mrz March 25 | 1.621 1,621 | 1.621 1,621 | 0 0 |
26. Mrz Mar 26 | 1.640 1,640 | 1.641 1,641 | 1 1 |
27. Mrz Mar 27 | 1.775 1,775 | 1.776 1,776 | 1 1 |
28. Mrz Mar 28 | 1.457 1,457 | 1.458 1,458 | 1 1 |
29. Mrz Mar 29 | 862 862 | 863 863 | 1 1 |
30. Mrz March 30 | 1.006 1,006 | 1.006 1,006 | 0 0 |
31. Mrz Mar 31 | 1.772 1,772 | 1.775 1,775 | 3 3rd |
1. Apr. Apr 1 | 1.944 1,944 | 1.945 1,945 | 1 1 |
2. Apr. Apr 2 | 1.958 1,958 | 1.958 1,958 | 0 0 |
3. Apr. Apr 3 | 1.973 1,973 | 1.974 1,974 | 1 1 |
4. Apr. Apr 4 | 1.438 1,438 | 1.438 1,438 | 0 0 |
5. Apr. Apr 5 | 691 691 | 692 692 | 1 1 |
6. Apr. Apr 6 | 1.120 1,120 | 1.122 1,122 | 2 2nd |
7. Apr. Apr 7 | 1.486 1,486 | 1.498 1,498 | 12 12th |
8. Apr. Apr 8 | 1.536 1,536 | 1.538 1,538 | 2 2nd |
9. Apr. Apr 9 | 1.221 1,221 | 1.251 1,251 | 30 30th |
10. Apr. Apr 10 | 827 827 | 885 885 | 58 58 |
11. Apr. Apr 11 | 524 524 | 700 700 | 176 176 |
12. Apr. Apr 12 | 21 21 | 272 272 | 251 251 |
13. Apr. Apr 13 | 0 0 | 3 3rd | 3 3rd |
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 cases according to age and gender distribution
Altersgruppe Age group | weiblich Female | männlich male | unbekannt unknown |
---|---|---|---|
0–4-Jährige 0–4 year olds | 158 158 | 171 171 | 5 5 |
5–14-Jährige 5–14 year olds | 410 410 | 438 438 | 2 2nd |
15–34-Jährige 15-34 year olds | 4.254 4,254 | 3.879 3,879 | 46 46 |
35–59-Jährige 35-59 year olds | 7.398 7,398 | 6.615 6,615 | 67 67 |
60–79-Jährige 60-79 year olds | 3.042 3,042 | 3.478 3,478 | 27 27 |
≥80-Jährige ≥80 year olds | 2.049 2,049 | 1.264 1,264 | 7 7 |
unbekannt unknown | 12 12th | 7 7 | 0 0 |
Gesamt total | 17.323 17,323 | 15.852 15,852 | 154 154 |
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 | 23 23 | 0 0 |
60–79-Jährige 60-79 year olds | 79 79 | 195 195 | 0 0 |
≥80-Jährige ≥80 year olds | 260 260 | 267 267 | 0 0 |
unbekannt unknown | 0 0 | 1 1 | 0 0 |
Gesamt total | 346 346 | 488 488 | 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 | 7.927 7,927 | 757 757 | 7.170 7,170 | 9,55 % 9.55% |
10.04. April 10 | 4.229 4,229 | 419 419 | 3.810 3,810 | 9,91 % 9.91% |
11.04. April 11 | 2.824 2,824 | 379 379 | 2.445 2,445 | 13,42 % 13.42% |
12.04. April 12 | 1.572 1,572 | 187 187 | 1.385 1,385 | 11,90 % 11.90% |
Gesamt total | 291.757 291.757 | 29.144 29,144 | 262.613 262.613 | 9,99 % 9.99% |
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