- 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 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) | 1.776.867 1,776,867 | 111.828 111,828 |
EU / EEA / UK 2) EU / EEA / UK 2) | 782.391 782.391 | 74.671 74,671 |
Deutschland 3) Germany 3) | 125.098 125.098 | 2.969 2,969 |
Bayern Bavaria | 33.913 33,913 | 891 891 |
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 14.910 als genesen. Of the total number of cases in Bavaria (see above), 14,910 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: 14.04.2020, 10:00 Uhr. As of April 14, 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 | 15.332 15,332 | (+ 209) (+ 209) | 327,18 327.18 | 58,17 58.17 | 280 280 | (+ 17) (+ 17) |
Niederbayern Lower Bavaria | 3.357 3,357 | (+ 39) (+ 39) | 271,05 271.05 | 58,86 58.86 | 131 131 | (+ 11) (+ 11) |
Oberpfalz Upper Palatinate | 3.790 3,790 | (+ 109) (+ 109) | 341,67 341.67 | 75,27 75.27 | 132 132 | (+ 9) (+ 9) |
Oberfranken Upper Franconia | 2.553 2,553 | (+ 80) (+ 80) | 239,16 239.16 | 49,74 49.74 | 80 80 | (+ 5) (+ 5) |
Mittelfranken Middle Franconia | 3.266 3,266 | (+ 64) (+ 64) | 184,48 184.48 | 41,74 41.74 | 87 87 | (+ 3) (+ 3) |
Unterfranken Lower Franconia | 2.568 2,568 | (+ 50) (+ 50) | 194,97 194.97 | 40,85 40.85 | 92 92 | (+ 2) (+ 2) |
Schwaben Swabia | 3.047 3,047 | (+ 33) (+ 33) | 161,41 161.41 | 32,63 32.63 | 89 89 | (+ 10) (+ 10) |
Gesamtergebnis Overall result | 33.913 33,913 | (+ 584) (+ 584) | 259,34 259.34 | 51,34 51.34 | 891 891 | (+ 57) (+ 57) |
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 | 237 237 | (+ 10) (+ 10) | 177,40 177.40 | 39,67 39.67 | 12 12th | (+ 2) (+ 2) |
Altötting Altötting | 424 424 | - - | 381,26 381.26 | 99,81 99.81 | 15 15 | - - |
Amberg Stadt Amberg city | 55 55 | (+ 6) (+ 6) | 131,05 131.05 | 33,36 33.36 | 2 2nd | - - |
Amberg-Sulzbach Amberg-Sulzbach | 329 329 | (+ 21) (+ 21) | 319,08 319.08 | 140,63 140.63 | 8 8th | (+ 4) (+ 4) |
Ansbach Ansbach | 365 365 | (+ 12) (+ 12) | 198,42 198.42 | 48,93 48.93 | 4 4th | - - |
Ansbach Stadt Ansbach city | 76 76 | (+ -1) (+ -1) | 181,61 181.61 | 43,01 43.01 | 2 2nd | (+ 1) (+ 1) |
Aschaffenburg Aschaffenburg | 369 369 | (+ 8) (+ 8) | 211,82 211.82 | 51,66 51.66 | 16 16 | - - |
Aschaffenburg Stadt Aschaffenburg city | 90 90 | (+ 2) (+ 2) | 127,61 127.61 | 12,76 12.76 | 1 1 | - - |
Augsburg augsburg | 321 321 | - - | 127,62 127.62 | 18,69 18.69 | 3 3rd | - - |
Augsburg Stadt Augsburg city | 295 295 | - - | 99,95 99.95 | 13,21 13.21 | 7 7 | - - |
Bad Kissingen Bad Kissingen | 175 175 | (+ 8) (+ 8) | 169,54 169.54 | 44,57 44.57 | 5 5 | - - |
Bad Tölz Bad Tölz | 352 352 | - - | 276,67 276.67 | 51,88 51.88 | 5 5 | - - |
Bamberg Bamberg | 335 335 | - - | 227,76 227.76 | 25,16 25.16 | 20 20th | - - |
Bamberg Stadt Bamberg city | 131 131 | - - | 168,83 168.83 | 24,49 24.49 | 3 3rd | - - |
Bayreuth Bayreuth | 289 289 | (+ 6) (+ 6) | 278,81 278.81 | 79,11 79.11 | 6 6 | (+ 1) (+ 1) |
Bayreuth Stadt Bayreuth city | 145 145 | (+ 3) (+ 3) | 194,22 194.22 | 54,92 54.92 | 4 4th | - - |
Berchtesgadener Land Berchtesgadener Land | 209 209 | - - | 197,69 197.69 | 52,02 52.02 | 3 3rd | - - |
Cham Cham | 343 343 | - - | 268,22 268.22 | 21,11 21.11 | 10 10th | (+ 1) (+ 1) |
Coburg Coburg | 136 136 | (+ 41) (+ 41) | 156,49 156.49 | 55,23 55.23 | 1 1 | - - |
Coburg Stadt Coburg city | 40 40 | (+ 4) (+ 4) | 96,97 96.97 | 26,67 26.67 | - - | - - |
Dachau Dachau | 626 626 | (+ 20) (+ 20) | 406,80 406.80 | 87,08 87.08 | 13 13 | (+ 8) (+ 8) |
Deggendorf Deggendorf | 198 198 | (+ 3) (+ 3) | 165,93 165.93 | 35,20 35.20 | 6 6 | (+ 1) (+ 1) |
Dillingen ad Donau Dillingen ad Donau | 162 162 | (+ 3) (+ 3) | 168,71 168.71 | 74,98 74.98 | 2 2nd | (+ 1) (+ 1) |
Dingolfing-Landau Dingolfing-Landau | 158 158 | (+ 1) (+ 1) | 164,21 164.21 | 20,79 20.79 | 1 1 | - - |
Donau-Ries Danube Ries | 259 259 | - - | 194,01 194.01 | 26,97 26.97 | 14 14 | (+ 1) (+ 1) |
Ebersberg Ebersberg | 359 359 | (+ 4) (+ 4) | 252,56 252.56 | 47,14 47.14 | 1 1 | - - |
Eichstätt Eichstatt | 194 194 | (+ 4) (+ 4) | 146,59 146.59 | 37,03 37.03 | 7 7 | - - |
Erding Erding | 504 504 | - - | 366,12 366.12 | 59,57 59.57 | 6 6 | - - |
Erlangen Stadt Erlangen city | 163 163 | (+ 13) (+ 13) | 145,59 145.59 | 35,73 35.73 | 1 1 | - - |
Erlangen-Höchstadt Erlangen-Hoechstadt | 192 192 | (+ 3) (+ 3) | 140,90 140.90 | 30,82 30.82 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Forchheim Forchheim | 172 172 | - - | 148,15 148.15 | 23,26 23.26 | 2 2nd | - - |
Freising Freising | 852 852 | (+ 15) (+ 15) | 475,67 475.67 | 81,51 81.51 | 24 24th | - - |
Freyung-Grafenau Freyung-Grafenau | 136 136 | (+ 3) (+ 3) | 173,57 173.57 | 26,80 26.80 | 6 6 | - - |
Fürstenfeldbruck Fürstenfeldbruck | 652 652 | (+ 5) (+ 5) | 297,28 297.28 | 36,48 36.48 | 15 15 | - - |
Fürth Fürth | 355 355 | (+ 1) (+ 1) | 302,42 302.42 | 23,85 23.85 | 27 27 | - - |
Fürth Stadt Fürth city | 231 231 | (+ 5) (+ 5) | 180,82 180.82 | 29,75 29.75 | 11 11 | - - |
Garmisch-Partenkirchen Garmisch-Partenkirchen | 209 209 | - - | 236,25 236.25 | 26,00 26.00 | 5 5 | - - |
Günzburg Günzburg | 179 179 | (+ 5) (+ 5) | 142,35 142.35 | 28,63 28.63 | 2 2nd | - - |
Haßberge Hassberge | 107 107 | (+ 3) (+ 3) | 126,48 126.48 | 21,28 21.28 | 1 1 | (+ 1) (+ 1) |
Hof court | 283 283 | (+ 3) (+ 3) | 296,92 296.92 | 65,05 65.05 | 13 13 | - - |
Hof Stadt Courtyard city | 85 85 | (+ 1) (+ 1) | 185,06 185.06 | 45,72 45.72 | 1 1 | - - |
Ingolstadt Stadt Ingolstadt city | 319 319 | (+ 22) (+ 22) | 232,88 232.88 | 80,30 80.30 | 9 9 | - - |
Kaufbeuren Stadt Kaufbeuren city | 79 79 | (+ 2) (+ 2) | 179,98 179.98 | 36,45 36.45 | 3 3rd | - - |
Kelheim Kelheim | 357 357 | (+ 4) (+ 4) | 292,01 292.01 | 66,25 66.25 | 21 21 | (+ 2) (+ 2) |
Kempten Stadt Kempten city | 90 90 | (+ 2) (+ 2) | 130,61 130.61 | 49,34 49.34 | 5 5 | - - |
Kitzingen Kitzingen | 84 84 | (+ 2) (+ 2) | 92,40 92.40 | 19,80 19.80 | - - | - - |
Kronach Kronach | 93 93 | (+ 1) (+ 1) | 138,53 138.53 | 35,75 35.75 | 1 1 | - - |
Kulmbach Kulmbach | 157 157 | (+ 8) (+ 8) | 218,53 218.53 | 57,07 57.07 | 6 6 | (+ 1) (+ 1) |
Landsberg am Lech Landsberg am Lech | 290 290 | (+ 4) (+ 4) | 241,52 241.52 | 43,31 43.31 | 8 8th | (+ 2) (+ 2) |
Landshut Landshut | 537 537 | (+ 4) (+ 4) | 338,38 338.38 | 73,72 73.72 | 18 18th | - - |
Landshut Stadt Landshut city | 223 223 | (+ 3) (+ 3) | 307,99 307.99 | 85,63 85.63 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Lichtenfels Lichtenfels | 156 156 | (+ 1) (+ 1) | 233,40 233.40 | 35,91 35.91 | 1 1 | - - |
Lindau (Bodensee) Lindau (Lake Constance) | 228 228 | (+ 3) (+ 3) | 279,18 279.18 | 42,86 42.86 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Main-Spessart Main-Spessart | 140 140 | (+ 3) (+ 3) | 110,79 110.79 | 21,37 21.37 | 3 3rd | - - |
Memmingen Stadt Memmingen city | 45 45 | - - | 102,65 102.65 | 11,41 11.41 | - - | - - |
Miesbach Miesbach | 466 466 | (+ 2) (+ 2) | 467,28 467.28 | 45,12 45.12 | 6 6 | - - |
Miltenberg Miltenberg | 228 228 | - - | 177,08 177.08 | 37,28 37.28 | 2 2nd | - - |
Mühldorf a.Inn Mühldorf a.Inn | 386 386 | (+ 5) (+ 5) | 334,92 334.92 | 83,30 83.30 | 12 12th | (+ 1) (+ 1) |
München Munich | 1.082 1,082 | (+ 18) (+ 18) | 310,14 310.14 | 45,00 45.00 | 20 20th | (+ 4) (+ 4) |
München Stadt Munich city | 4.563 4,563 | (+ 91) (+ 91) | 310,09 310.09 | 42,00 42.00 | 43 43 | (+ 1) (+ 1) |
Neu-Ulm Neu-Ulm | 330 330 | (+ 6) (+ 6) | 189,44 189.44 | 41,33 41.33 | 7 7 | - - |
Neuburg-Schrobenhausen Neuburg-Schrobenhausen | 197 197 | (+ 2) (+ 2) | 203,76 203.76 | 68,27 68.27 | 3 3rd | - - |
Neumarkt idOpf. Neumarkt idOpf. | 239 239 | (+ 35) (+ 35) | 178,94 178.94 | 60,65 60.65 | 4 4th | - - |
Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim | 150 150 | (+ 7) (+ 7) | 149,46 149.46 | 41,85 41.85 | 3 3rd | - - |
Neustadt ad Waldnaab Neustadt ad Waldnaab | 578 578 | (+ 6) (+ 6) | 612,60 612.60 | 155,80 155.80 | 23 23 | - - |
Nürnberg Stadt Nuremberg city | 699 699 | (+ 8) (+ 8) | 134,85 134.85 | 38,58 38.58 | 10 10th | - - |
Nürnberger Land Nuremberg country | 471 471 | - - | 276,47 276.47 | 66,92 66.92 | 13 13 | - - |
Oberallgäu Oberallgäu | 153 153 | - - | 98,48 98.48 | 9,01 9.01 | 4 4th | - - |
Ostallgäu Ostallgäu | 441 441 | (+ 2) (+ 2) | 314,29 314.29 | 85,52 85.52 | 20 20th | (+ 4) (+ 4) |
Passau Passau | 346 346 | (+ 5) (+ 5) | 180,17 180.17 | 37,49 37.49 | 10 10th | (+ 1) (+ 1) |
Passau Stadt Passau city | 110 110 | - - | 209,65 209.65 | 43,84 43.84 | 10 10th | - - |
Pfaffenhofen adIlm Pfaffenhofen adIlm | 287 287 | - - | 225,72 225.72 | 48,76 48.76 | 13 13 | - - |
Regen rain | 124 124 | (+ 1) (+ 1) | 159,68 159.68 | 37,34 37.34 | 1 1 | - - |
Regensburg regensburg | 355 355 | - - | 183,39 183.39 | 32,03 32.03 | 3 3rd | - - |
Regensburg Stadt Regensburg city | 352 352 | - - | 230,65 230.65 | 36,69 36.69 | 3 3rd | - - |
Rhön-Grabfeld Rhön grave field | 120 120 | (+ 8) (+ 8) | 150,58 150.58 | 51,45 51.45 | 2 2nd | - - |
Rosenheim Rosenheim | 1.555 1,555 | - - | 595,82 595.82 | 118,40 118.40 | 42 42 | - - |
Rosenheim Stadt Rosenheim city | 282 282 | - - | 445,33 445.33 | 118,44 118.44 | 7 7 | - - |
Roth Roth | 251 251 | (+ 10) (+ 10) | 197,70 197.70 | 28,36 28.36 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Rottal-Inn Rottal Inn | 638 638 | (+ 10) (+ 10) | 528,76 528.76 | 103,60 103.60 | 32 32 | (+ 4) (+ 4) |
Schwabach Stadt Schwabach city | 66 66 | (+ 3) (+ 3) | 161,80 161.80 | 24,51 24.51 | - - | - - |
Schwandorf Schwandorf | 349 349 | (+ 5) (+ 5) | 237,11 237.11 | 52,31 52.31 | 10 10th | - - |
Schweinfurt Schweinfurt | 346 346 | (+ 3) (+ 3) | 300,59 300.59 | 86,01 86.01 | 7 7 | - - |
Schweinfurt Stadt Schweinfurt city | 124 124 | (+ 4) (+ 4) | 229,49 229.49 | 59,22 59.22 | 12 12th | (+ 1) (+ 1) |
Starnberg Starnberg | 453 453 | (+ 1) (+ 1) | 332,86 332.86 | 36,01 36.01 | 4 4th | - - |
Straubing Stadt Straubing city | 232 232 | (+ 3) (+ 3) | 485,42 485.42 | 131,82 131.82 | 12 12th | (+ 2) (+ 2) |
Straubing-Bogen Straubing arch | 298 298 | (+ 2) (+ 2) | 296,08 296.08 | 73,52 73.52 | 9 9 | - - |
Tirschenreuth Tirschenreuth | 987 987 | (+ 31) (+ 31) | 1.361,30 1,361.30 | 228,95 228.95 | 64 64 | (+ 4) (+ 4) |
Traunstein Traunstein | 750 750 | (+ 16) (+ 16) | 423,52 423.52 | 139,48 139.48 | 18 18th | (+ 1) (+ 1) |
Unterallgäu Lower Allgäu | 228 228 | - - | 158,29 158.29 | 25,69 25.69 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Weiden Stadt Willow city | 203 203 | (+ 5) (+ 5) | 477,42 477.42 | 141,11 141.11 | 5 5 | - - |
Weilheim-Schongau Weilheim-Schongau | 321 321 | - - | 237,17 237.17 | 19,95 19.95 | 1 1 | - - |
Weißenburg-Gunzenhausen Weissenburg-Gunzenhausen | 247 247 | (+ 3) (+ 3) | 261,67 261.67 | 85,81 85.81 | 6 6 | - - |
Wunsiedel i.Fichtelgebirge Wunsiedel i.Fichtelgebirge | 531 531 | (+ 12) (+ 12) | 725,63 725.63 | 128,45 128.45 | 22 22 | (+ 3) (+ 3) |
Würzburg Wurzburg | 355 355 | (+ 8) (+ 8) | 219,36 219.36 | 33,37 33.37 | 2 2nd | - - |
Würzburg Stadt Wurzburg city | 430 430 | (+ 1) (+ 1) | 336,25 336.25 | 43,79 43.79 | 41 41 | - - |
Gesamtergebnis Overall result | 33.913 33,913 | (+ 584) (+ 584) | 259,34 259.34 | 51,34 51.34 | 891 891 | (+ 57) (+ 57) |
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 | 19 19th | 19 19th | 0 0 |
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 | 131 131 | 1 1 |
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 | 719 719 | 1 1 |
19. Mrz Mar 19 | 788 788 | 788 788 | 0 0 |
20. Mrz March 20 | 913 913 | 914 914 | 1 1 |
21. Mrz March 21 | 1.064 1,064 | 1.066 1,066 | 2 2nd |
22. Mrz Mar 22 | 608 608 | 608 608 | 0 0 |
23. Mrz March 23 | 691 691 | 691 691 | 0 0 |
24. Mrz March 24 | 1.147 1,147 | 1.147 1,147 | 0 0 |
25. Mrz March 25 | 1.621 1,621 | 1.622 1,622 | 1 1 |
26. Mrz Mar 26 | 1.641 1,641 | 1.642 1,642 | 1 1 |
27. Mrz Mar 27 | 1.776 1,776 | 1.776 1,776 | 0 0 |
28. Mrz Mar 28 | 1.458 1,458 | 1.459 1,459 | 1 1 |
29. Mrz Mar 29 | 863 863 | 863 863 | 0 0 |
30. Mrz March 30 | 1.006 1,006 | 1.006 1,006 | 0 0 |
31. Mrz Mar 31 | 1.775 1,775 | 1.776 1,776 | 1 1 |
1. Apr. Apr 1 | 1.945 1,945 | 1.946 1,946 | 1 1 |
2. Apr. Apr 2 | 1.958 1,958 | 1.958 1,958 | 0 0 |
3. Apr. Apr 3 | 1.974 1,974 | 1.977 1,977 | 3 3rd |
4. Apr. Apr 4 | 1.438 1,438 | 1.439 1,439 | 1 1 |
5. Apr. Apr 5 | 692 692 | 692 692 | 0 0 |
6. Apr. Apr 6 | 1.122 1,122 | 1.125 1,125 | 3 3rd |
7. Apr. Apr 7 | 1.498 1,498 | 1.499 1,499 | 1 1 |
8. Apr. Apr 8 | 1.538 1,538 | 1.543 1,543 | 5 5 |
9. Apr. Apr 9 | 1.251 1,251 | 1.260 1,260 | 9 9 |
10. Apr. Apr 10 | 885 885 | 905 905 | 20 20th |
11. Apr. Apr 11 | 700 700 | 774 774 | 74 74 |
12. Apr. Apr 12 | 272 272 | 390 390 | 118 118 |
13. Apr. Apr 13 | 3 3rd | 334 334 | 331 331 |
14. Apr. Apr 14 | 0 0 | 9 9 | 9 9 |
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 | 160 160 | 173 173 | 6 6 |
5–14-Jährige 5–14 year olds | 420 420 | 446 446 | 2 2nd |
15–34-Jährige 15-34 year olds | 4.338 4,338 | 3.941 3,941 | 50 50 |
35–59-Jährige 35-59 year olds | 7.501 7.501 | 6.684 6,684 | 70 70 |
60–79-Jährige 60-79 year olds | 3.115 3,115 | 3.527 3,527 | 27 27 |
≥80-Jährige ≥80 year olds | 2.126 2,126 | 1.301 1,301 | 6 6 |
unbekannt unknown | 13 13 | 7 7 | 0 0 |
Gesamt total | 17.673 17,673 | 16.079 16,079 | 161 161 |
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 | 24 24th | 0 0 |
60–79-Jährige 60-79 year olds | 83 83 | 210 210 | 0 0 |
≥80-Jährige ≥80 year olds | 278 278 | 286 286 | 0 0 |
unbekannt unknown | 0 0 | 1 1 | 0 0 |
Gesamt total | 368 368 | 523 523 | 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. | 10.166 10,166 | 1.197 1,197 | 8.969 8,969 | 11,77 % 11.77% |
25.03. 25.03. | 9.861 9,861 | 1.050 1,050 | 8.811 8,811 | 10,65 % 10.65% |
26.03. 03/26 | 9.456 9,456 | 1.060 1,060 | 8.396 8,396 | 11,21 % 11.21% |
27.03. 27.03. | 9.836 9,836 | 1.168 1,168 | 8.668 8,668 | 11,87 % 11.87% |
28.03. 28/03 | 5.133 5,133 | 723 723 | 4.410 4,410 | 14,09 % 14.09% |
29.03. 29.03. | 2.343 2,343 | 331 331 | 2.012 2,012 | 14,13 % 14.13% |
30.03. 3/30 | 9.965 9,965 | 1.290 1,290 | 8.675 8,675 | 12,95 % 12.95% |
31.03. March 31 | 10.748 10,748 | 1.383 1,383 | 9.365 9,365 | 12,87 % 12.87% |
01.04. April 1 | 10.362 10,362 | 1.129 1,129 | 9.233 9,233 | 10,90 % 10.90% |
02.04. April 2 | 13.271 13,271 | 1.475 1,475 | 11.796 11,796 | 11,11 % 11.11% |
03.04. April 3 | 12.519 12,519 | 1.383 1,383 | 11.136 11,136 | 11,05 % 11.05% |
04.04. 04/04 | 5.874 5,874 | 656 656 | 5.218 5,218 | 11,17 % 11.17% |
05.04. 04/05 | 2.667 2,667 | 294 294 | 2.373 2,373 | 11,02 % 11.02% |
06.04. April 6 | 8.378 8,378 | 858 858 | 7.520 7,520 | 10,24 % 10.24% |
07.04. April 7 | 10.372 10,372 | 1.021 1,021 | 9.351 9,351 | 9,84 % 9.84% |
08.04. April 8 | 10.990 10,990 | 1.142 1,142 | 9.848 9,848 | 10,39 % 10.39% |
09.04. April 9 | 8.064 8,064 | 769 769 | 7.295 7,295 | 9,54 % 9.54% |
10.04. April 10 | 4.294 4,294 | 421 421 | 3.873 3,873 | 9,80 % 9.80% |
11.04. April 11 | 2.885 2,885 | 388 388 | 2.497 2,497 | 13,45 % 13.45% |
12.04. April 12 | 1.618 1,618 | 193 193 | 1.425 1,425 | 11,93 % 11.93% |
13.04. April 13 | 1.525 1,525 | 179 179 | 1.346 1,346 | 11,74 % 11.74% |
Gesamt total | 300.450 300,450 | 30.437 30,437 | 270.013 270.013 | 10,13 % 10.13% |
Mehr zu diesem Thema More on this topic
Allgemeine Informationen zum Thema General information on the topic
- Coronavirus Corona virus
- Neuartiges Coronavirus SARS-CoV -2 ( COVID -19) Novel Corona Virus SARS-CoV -2 ( COVID -19)
Weitere LGL -Artikel More LGL articles
- Coronavirus – FAQs Coronavirus FAQs
- Informationen zum neuartigen Coronavirus SARS-CoV -2 ( COVID -19) Information about the novel coronavirus SARS-CoV -2 ( COVID -19)
- Persönliche Schutzausrüstung (PSA): Informationen für Bedarfsträger und Anbieter (Firmen) Personal protective equipment (PPE): Information for users and suppliers (companies)