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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) | 1.878.489 1,878,489 | 119.044 119,044 |
EU / EEA / UK 2) EU / EEA / UK 2) | 803.175 803.175 | 77.786 77,786 |
Deutschland 3) Germany 3) | 127.584 127,584 | 3.254 3,254 |
Bayern Bavaria | 34.664 34,664 | 995 995 |
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 16.310 als genesen. Of the total number of cases in Bavaria (see above), 16,310 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: 15.04.2020, 10:00 Uhr. As of April 15, 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 | 15.668 15,668 | (+ 336) (+ 336) | 334,35 334.35 | 51,90 51.90 | 320 320 | (+ 40) (+ 40) |
Niederbayern Lower Bavaria | 3.418 3,418 | (+ 61) (+ 61) | 275,97 275.97 | 49,74 49.74 | 145 145 | (+ 14) (+ 14) |
Oberpfalz Upper Palatinate | 3.846 3,846 | (+ 56) (+ 56) | 346,71 346.71 | 60,58 60.58 | 144 144 | (+ 12) (+ 12) |
Oberfranken Upper Franconia | 2.639 2,639 | (+ 86) (+ 86) | 247,22 247.22 | 47,68 47.68 | 87 87 | (+ 7) (+ 7) |
Mittelfranken Middle Franconia | 3.374 3,374 | (+ 108) (+ 108) | 190,58 190.58 | 38,01 38.01 | 108 108 | (+ 21) (+ 21) |
Unterfranken Lower Franconia | 2.615 2,615 | (+ 47) (+ 47) | 198,54 198.54 | 38,72 38.72 | 98 98 | (+ 6) (+ 6) |
Schwaben Swabia | 3.104 3,104 | (+ 57) (+ 57) | 164,43 164.43 | 27,97 27.97 | 93 93 | (+ 4) (+ 4) |
Gesamtergebnis Overall result | 34.664 34,664 | (+ 751) (+ 751) | 265,08 265.08 | 45,42 45.42 | 995 995 | (+ 104) (+ 104) |
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 | 245 245 | (+ 8) (+ 8) | 183,39 183.39 | 32,19 32.19 | 12 12th | - - |
Altötting Altötting | 424 424 | - - | 381,26 381.26 | 85,42 85.42 | 15 15 | - - |
Amberg Stadt Amberg city | 56 56 | (+ 1) (+ 1) | 133,43 133.43 | 35,74 35.74 | 2 2nd | - - |
Amberg-Sulzbach Amberg-Sulzbach | 334 334 | (+ 5) (+ 5) | 323,93 323.93 | 125,11 125.11 | 12 12th | (+ 4) (+ 4) |
Ansbach Ansbach | 369 369 | (+ 4) (+ 4) | 200,60 200.60 | 43,49 43.49 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Ansbach Stadt Ansbach city | 76 76 | - - | 181,61 181.61 | 26,29 26.29 | 3 3rd | (+ 1) (+ 1) |
Aschaffenburg Aschaffenburg | 374 374 | (+ 5) (+ 5) | 214,69 214.69 | 46,50 46.50 | 17 17th | (+ 1) (+ 1) |
Aschaffenburg Stadt Aschaffenburg city | 92 92 | (+ 2) (+ 2) | 130,45 130.45 | 11,34 11.34 | 1 1 | - - |
Augsburg augsburg | 322 322 | (+ 1) (+ 1) | 128,01 128.01 | 14,71 14.71 | 3 3rd | - - |
Augsburg Stadt Augsburg city | 296 296 | (+ 1) (+ 1) | 100,29 100.29 | 8,81 8.81 | 7 7 | - - |
Bad Kissingen Bad Kissingen | 189 189 | (+ 14) (+ 14) | 183,11 183.11 | 42,63 42.63 | 7 7 | (+ 2) (+ 2) |
Bad Tölz Bad Tölz | 349 349 | (+ -3) (+ -3) | 274,31 274.31 | 36,94 36.94 | 6 6 | (+ 1) (+ 1) |
Bamberg Bamberg | 353 353 | (+ 18) (+ 18) | 240,00 240.00 | 27,19 27.19 | 22 22 | (+ 2) (+ 2) |
Bamberg Stadt Bamberg city | 149 149 | (+ 18) (+ 18) | 192,03 192.03 | 41,24 41.24 | 6 6 | (+ 3) (+ 3) |
Bayreuth Bayreuth | 305 305 | (+ 16) (+ 16) | 294,24 294.24 | 82,97 82.97 | 6 6 | - - |
Bayreuth Stadt Bayreuth city | 151 151 | (+ 6) (+ 6) | 202,26 202.26 | 50,90 50.90 | 4 4th | - - |
Berchtesgadener Land Berchtesgadener Land | 212 212 | (+ 3) (+ 3) | 200,53 200.53 | 36,89 36.89 | 3 3rd | - - |
Cham Cham | 348 348 | (+ 5) (+ 5) | 272,13 272.13 | 17,20 17.20 | 11 11 | (+ 1) (+ 1) |
Coburg Coburg | 139 139 | (+ 3) (+ 3) | 159,94 159.94 | 55,23 55.23 | 1 1 | - - |
Coburg Stadt Coburg city | 40 40 | - - | 96,97 96.97 | 26,67 26.67 | - - | - - |
Dachau Dachau | 626 626 | - - | 406,80 406.80 | 67,58 67.58 | 13 13 | - - |
Deggendorf Deggendorf | 203 203 | (+ 5) (+ 5) | 170,12 170.12 | 31,85 31.85 | 6 6 | - - |
Dillingen ad Donau Dillingen ad Donau | 166 166 | (+ 4) (+ 4) | 172,88 172.88 | 72,90 72.90 | 3 3rd | (+ 1) (+ 1) |
Dingolfing-Landau Dingolfing-Landau | 159 159 | (+ 1) (+ 1) | 165,25 165.25 | 19,75 19.75 | 1 1 | - - |
Donau-Ries Danube Ries | 264 264 | (+ 5) (+ 5) | 197,76 197.76 | 22,47 22.47 | 16 16 | (+ 2) (+ 2) |
Ebersberg Ebersberg | 361 361 | (+ 2) (+ 2) | 253,97 253.97 | 44,32 44.32 | 1 1 | - - |
Eichstätt Eichstatt | 194 194 | - - | 146,59 146.59 | 30,22 30.22 | 7 7 | - - |
Erding Erding | 510 510 | (+ 6) (+ 6) | 370,48 370.48 | 42,86 42.86 | 6 6 | - - |
Erlangen Stadt Erlangen city | 173 173 | (+ 10) (+ 10) | 154,52 154.52 | 33,94 33.94 | 1 1 | - - |
Erlangen-Höchstadt Erlangen-Hoechstadt | 195 195 | (+ 3) (+ 3) | 143,10 143.10 | 27,15 27.15 | 5 5 | - - |
Forchheim Forchheim | 177 177 | (+ 5) (+ 5) | 152,46 152.46 | 21,53 21.53 | 2 2nd | - - |
Freising Freising | 862 862 | (+ 10) (+ 10) | 481,25 481.25 | 68,67 68.67 | 25 25th | (+ 1) (+ 1) |
Freyung-Grafenau Freyung-Grafenau | 140 140 | (+ 4) (+ 4) | 178,67 178.67 | 31,91 31.91 | 7 7 | (+ 1) (+ 1) |
Fürstenfeldbruck Fürstenfeldbruck | 672 672 | (+ 20) (+ 20) | 306,40 306.40 | 36,93 36.93 | 20 20th | (+ 5) (+ 5) |
Fürth Fürth | 368 368 | (+ 13) (+ 13) | 313,49 313.49 | 24,70 24.70 | 30 30th | (+ 3) (+ 3) |
Fürth Stadt Fürth city | 238 238 | (+ 7) (+ 7) | 186,30 186.30 | 19,57 19.57 | 15 15 | (+ 4) (+ 4) |
Garmisch-Partenkirchen Garmisch-Partenkirchen | 218 218 | (+ 9) (+ 9) | 246,42 246.42 | 27,13 27.13 | 7 7 | (+ 2) (+ 2) |
Günzburg Günzburg | 185 185 | (+ 6) (+ 6) | 147,12 147.12 | 28,63 28.63 | 2 2nd | - - |
Haßberge Hassberge | 109 109 | (+ 2) (+ 2) | 128,84 128.84 | 18,91 18.91 | 1 1 | - - |
Hof court | 285 285 | (+ 2) (+ 2) | 299,02 299.02 | 45,12 45.12 | 15 15 | (+ 2) (+ 2) |
Hof Stadt Courtyard city | 86 86 | (+ 1) (+ 1) | 187,24 187.24 | 45,72 45.72 | 1 1 | - - |
Ingolstadt Stadt Ingolstadt city | 325 325 | (+ 6) (+ 6) | 237,26 237.26 | 54,75 54.75 | 9 9 | - - |
Kaufbeuren Stadt Kaufbeuren city | 82 82 | (+ 3) (+ 3) | 186,82 186.82 | 36,45 36.45 | 3 3rd | - - |
Kelheim Kelheim | 362 362 | (+ 5) (+ 5) | 296,10 296.10 | 66,25 66.25 | 24 24th | (+ 3) (+ 3) |
Kempten Stadt Kempten city | 90 90 | - - | 130,61 130.61 | 43,54 43.54 | 5 5 | - - |
Kitzingen Kitzingen | 84 84 | - - | 92,40 92.40 | 12,10 12.10 | - - | - - |
Kronach Kronach | 93 93 | - - | 138,53 138.53 | 35,75 35.75 | 1 1 | - - |
Kulmbach Kulmbach | 164 164 | (+ 7) (+ 7) | 228,27 228.27 | 51,50 51.50 | 6 6 | - - |
Landsberg am Lech Landsberg am Lech | 290 290 | - - | 241,52 241.52 | 28,32 28.32 | 8 8th | - - |
Landshut Landshut | 547 547 | (+ 10) (+ 10) | 344,68 344.68 | 55,45 55.45 | 22 22 | (+ 4) (+ 4) |
Landshut Stadt Landshut city | 226 226 | (+ 3) (+ 3) | 312,14 312.14 | 56,63 56.63 | 5 5 | - - |
Lichtenfels Lichtenfels | 162 162 | (+ 6) (+ 6) | 242,38 242.38 | 37,40 37.40 | 1 1 | - - |
Lindau (Bodensee) Lindau (Lake Constance) | 226 226 | (+ -2) (+ -2) | 276,73 276.73 | 34,28 34.28 | 5 5 | - - |
Main-Spessart Main-Spessart | 140 140 | - - | 110,79 110.79 | 18,20 18.20 | 3 3rd | - - |
Memmingen Stadt Memmingen city | 45 45 | - - | 102,65 102.65 | 11,41 11.41 | - - | - - |
Miesbach Miesbach | 469 469 | (+ 3) (+ 3) | 470,29 470.29 | 39,11 39.11 | 6 6 | - - |
Miltenberg Miltenberg | 230 230 | (+ 2) (+ 2) | 178,63 178.63 | 34,95 34.95 | 3 3rd | (+ 1) (+ 1) |
Mühldorf a.Inn Mühldorf a.Inn | 391 391 | (+ 5) (+ 5) | 339,26 339.26 | 71,15 71.15 | 12 12th | - - |
München Munich | 1.082 1,082 | - - | 310,14 310.14 | 35,54 35.54 | 20 20th | - - |
München Stadt Munich city | 4.728 4,728 | (+ 165) (+ 165) | 321,30 321.30 | 43,22 43.22 | 50 50 | (+ 7) (+ 7) |
Neu-Ulm Neu-Ulm | 345 345 | (+ 15) (+ 15) | 198,05 198.05 | 36,17 36.17 | 7 7 | - - |
Neuburg-Schrobenhausen Neuburg-Schrobenhausen | 200 200 | (+ 3) (+ 3) | 206,87 206.87 | 61,03 61.03 | 8 8th | (+ 5) (+ 5) |
Neumarkt idOpf. Neumarkt idOpf. | 239 239 | - - | 178,94 178.94 | 54,66 54.66 | 4 4th | - - |
Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim | 155 155 | (+ 5) (+ 5) | 154,44 154.44 | 44,84 44.84 | 3 3rd | - - |
Neustadt ad Waldnaab Neustadt ad Waldnaab | 587 587 | (+ 9) (+ 9) | 622,14 622.14 | 114,46 114.46 | 23 23 | - - |
Nürnberg Stadt Nuremberg city | 723 723 | (+ 24) (+ 24) | 139,48 139.48 | 34,34 34.34 | 12 12th | (+ 2) (+ 2) |
Nürnberger Land Nuremberg country | 507 507 | (+ 36) (+ 36) | 297,60 297.60 | 71,61 71.61 | 21 21 | (+ 8) (+ 8) |
Oberallgäu Oberallgäu | 153 153 | - - | 98,48 98.48 | 5,79 5.79 | 4 4th | - - |
Ostallgäu Ostallgäu | 450 450 | (+ 9) (+ 9) | 320,70 320.70 | 78,39 78.39 | 21 21 | (+ 1) (+ 1) |
Passau Passau | 356 356 | (+ 10) (+ 10) | 185,38 185.38 | 36,45 36.45 | 11 11 | (+ 1) (+ 1) |
Passau Stadt Passau city | 112 112 | (+ 2) (+ 2) | 213,46 213.46 | 40,02 40.02 | 10 10th | - - |
Pfaffenhofen adIlm Pfaffenhofen adIlm | 290 290 | (+ 3) (+ 3) | 228,08 228.08 | 37,75 37.75 | 13 13 | - - |
Regen rain | 125 125 | (+ 1) (+ 1) | 160,97 160.97 | 27,04 27.04 | 1 1 | - - |
Regensburg regensburg | 360 360 | (+ 5) (+ 5) | 185,98 185.98 | 21,70 21.70 | 3 3rd | - - |
Regensburg Stadt Regensburg city | 357 357 | (+ 5) (+ 5) | 233,93 233.93 | 28,18 28.18 | 3 3rd | - - |
Rhön-Grabfeld Rhön grave field | 129 129 | (+ 9) (+ 9) | 161,88 161.88 | 58,98 58.98 | 2 2nd | - - |
Rosenheim Rosenheim | 1.609 1,609 | (+ 54) (+ 54) | 616,52 616.52 | 116,48 116.48 | 57 57 | (+ 15) (+ 15) |
Rosenheim Stadt Rosenheim city | 299 299 | (+ 17) (+ 17) | 472,17 472.17 | 126,33 126.33 | 10 10th | (+ 3) (+ 3) |
Roth Roth | 253 253 | (+ 2) (+ 2) | 199,28 199.28 | 24,42 24.42 | 6 6 | (+ 1) (+ 1) |
Rottal-Inn Rottal Inn | 654 654 | (+ 16) (+ 16) | 542,02 542.02 | 96,97 96.97 | 34 34 | (+ 2) (+ 2) |
Schwabach Stadt Schwabach city | 68 68 | (+ 2) (+ 2) | 166,70 166.70 | 19,61 19.61 | - - | - - |
Schwandorf Schwandorf | 353 353 | (+ 4) (+ 4) | 239,83 239.83 | 44,84 44.84 | 10 10th | - - |
Schweinfurt Schweinfurt | 351 351 | (+ 5) (+ 5) | 304,94 304.94 | 84,27 84.27 | 9 9 | (+ 2) (+ 2) |
Schweinfurt Stadt Schweinfurt city | 125 125 | (+ 1) (+ 1) | 231,34 231.34 | 55,52 55.52 | 12 12th | - - |
Starnberg Starnberg | 461 461 | (+ 8) (+ 8) | 338,74 338.74 | 36,01 36.01 | 5 5 | (+ 1) (+ 1) |
Straubing Stadt Straubing city | 235 235 | (+ 3) (+ 3) | 491,69 491.69 | 100,43 100.43 | 13 13 | (+ 1) (+ 1) |
Straubing-Bogen Straubing arch | 299 299 | (+ 1) (+ 1) | 297,07 297.07 | 46,70 46.70 | 11 11 | (+ 2) (+ 2) |
Tirschenreuth Tirschenreuth | 1.002 1,002 | (+ 15) (+ 15) | 1.381,99 1,381.99 | 169,65 169.65 | 71 71 | (+ 7) (+ 7) |
Traunstein Traunstein | 771 771 | (+ 21) (+ 21) | 435,37 435.37 | 115,20 115.20 | 18 18th | - - |
Unterallgäu Lower Allgäu | 235 235 | (+ 7) (+ 7) | 163,15 163.15 | 17,36 17.36 | 5 5 | - - |
Weiden Stadt Willow city | 210 210 | (+ 7) (+ 7) | 493,89 493.89 | 119,94 119.94 | 5 5 | - - |
Weilheim-Schongau Weilheim-Schongau | 325 325 | (+ 4) (+ 4) | 240,12 240.12 | 16,99 16.99 | 1 1 | - - |
Weißenburg-Gunzenhausen Weissenburg-Gunzenhausen | 249 249 | (+ 2) (+ 2) | 263,79 263.79 | 73,10 73.10 | 7 7 | (+ 1) (+ 1) |
Wunsiedel i.Fichtelgebirge Wunsiedel i.Fichtelgebirge | 535 535 | (+ 4) (+ 4) | 731,09 731.09 | 107,96 107.96 | 22 22 | - - |
Würzburg Wurzburg | 361 361 | (+ 6) (+ 6) | 223,07 223.07 | 34,60 34.60 | 2 2nd | - - |
Würzburg Stadt Wurzburg city | 431 431 | (+ 1) (+ 1) | 337,03 337.03 | 40,66 40.66 | 41 41 | - - |
Gesamtergebnis Overall result | 34.664 34,664 | (+ 751) (+ 751) | 265,08 265.08 | 45,42 45.42 | 995 995 | (+ 104) (+ 104) |
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 |
---|---|---|---|
28.01. 28/01 | 2 2nd | 2 2nd | 0 0 |
29.01. 29/01 | 2 2nd | 2 2nd | 0 0 |
31.01. January 31 | 4 4th | 4 4th | 0 0 |
03.02. 03.02. | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
04.02. 04.02. | 4 4th | 4 4th | 0 0 |
05.02. 05.02. | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
06.02. 06.02. | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
07.02. 07.02. | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
11.02. 11.02. | 2 2nd | 2 2nd | 0 0 |
12.02. 12.02. | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
24.02. 24.02. | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
27.02. 27.02. | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
28.02. 28/02 | 3 3rd | 3 3rd | 0 0 |
29.02. 29.02. | 1 1 | 1 1 | 0 0 |
01.03. 01.03. | 4 4th | 4 4th | 0 0 |
02.03. 02.03. | 6 6 | 6 6 | 0 0 |
03.03. 03.03. | 7 7 | 7 7 | 0 0 |
04.03. 04.03. | 10 10th | 10 10th | 0 0 |
05.03. 05.03. | 22 22 | 22 22 | 0 0 |
06.03. 06.03. | 52 52 | 52 52 | 0 0 |
07.03. 07.03. | 19 19th | 19 19th | 0 0 |
08.03. March 8 | 19 19th | 19 19th | 0 0 |
09.03. 09.03. | 83 83 | 83 83 | 0 0 |
10.03. 10.03. | 106 106 | 106 106 | 0 0 |
11.03. March 11 | 116 116 | 116 116 | 0 0 |
12.03. 12.03. | 131 131 | 132 132 | 1 1 |
13.03. 13.03. | 253 253 | 254 254 | 1 1 |
14.03. 14.03. | 232 232 | 232 232 | 0 0 |
15.03. 15.03. | 163 163 | 163 163 | 0 0 |
16.03. 3/16 | 269 269 | 269 269 | 0 0 |
17.03. 3/17 | 468 468 | 468 468 | 0 0 |
18.03. 3/18 | 719 719 | 720 720 | 1 1 |
19.03. 3/19 | 788 788 | 789 789 | 1 1 |
20.03. March 20 | 914 914 | 914 914 | 0 0 |
21.03. 03/21 | 1.066 1,066 | 1.067 1,067 | 1 1 |
22.03. 22/03 | 608 608 | 608 608 | 0 0 |
23.03. 23/03 | 691 691 | 692 692 | 1 1 |
24.03. 24.03. | 1.147 1,147 | 1.146 1,146 | -1 -1 |
25.03. 25.03. | 1.622 1,622 | 1.624 1,624 | 2 2nd |
26.03. 03/26 | 1.642 1,642 | 1.643 1,643 | 1 1 |
27.03. 27.03. | 1.776 1,776 | 1.776 1,776 | 0 0 |
28.03. 28/03 | 1.459 1,459 | 1.460 1,460 | 1 1 |
29.03. 29.03. | 863 863 | 863 863 | 0 0 |
30.03. 3/30 | 1.006 1,006 | 1.010 1,010 | 4 4th |
31.03. March 31 | 1.776 1,776 | 1.774 1,774 | -2 -2 |
01.04. April 1 | 1.946 1,946 | 1.952 1,952 | 6 6 |
02.04. April 2 | 1.958 1,958 | 1.959 1,959 | 1 1 |
03.04. April 3 | 1.977 1,977 | 1.980 1,980 | 3 3rd |
04.04. 04/04 | 1.439 1,439 | 1.439 1,439 | 0 0 |
05.04. 04/05 | 692 692 | 693 693 | 1 1 |
06.04. April 6 | 1.125 1,125 | 1.123 1,123 | -2 -2 |
07.04. April 7 | 1.499 1,499 | 1.505 1,505 | 6 6 |
08.04. April 8 | 1.543 1,543 | 1.557 1,557 | 14 14 |
09.04. April 9 | 1.260 1,260 | 1.276 1,276 | 16 16 |
10.04. April 10 | 905 905 | 914 914 | 9 9 |
11.04. April 11 | 774 774 | 787 787 | 13 13 |
12.04. April 12 | 390 390 | 418 418 | 28 28 |
13.04. April 13 | 334 334 | 452 452 | 118 118 |
14.04. April 14 | 9 9 | 513 513 | 504 504 |
15.04. April 15 | 0 0 | 23 23 | 23 23 |
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 cases according to age and gender distribution
Altersgruppe Age group | weiblich Female | männlich male | unbekannt unknown |
---|---|---|---|
0–4-Jährige 0–4 year olds | 162 162 | 178 178 | 6 6 |
5–14-Jährige 5–14 year olds | 430 430 | 454 454 | 1 1 |
15–34-Jährige 15-34 year olds | 4.435 4,435 | 4.015 4,015 | 50 50 |
35–59-Jährige 35-59 year olds | 7.649 7,649 | 6.793 6,793 | 69 69 |
60–79-Jährige 60-79 year olds | 3.183 3,183 | 3.617 3,617 | 24 24th |
≥80-Jährige ≥80 year olds | 2.223 2,223 | 1.350 1,350 | 6 6 |
Gesamt total | 18.082 18,082 | 16.407 16,407 | 156 156 |
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 | 7 7 | 24 24th | 0 0 |
60–79-Jährige 60-79 year olds | 99 99 | 225 225 | 0 0 |
≥80-Jährige ≥80 year olds | 321 321 | 316 316 | 0 0 |
unbekannt unknown | 0 0 | 0 0 | 0 0 |
Gesamt total | 428 428 | 567 567 | 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 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 |
---|---|---|---|---|
15.03. 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 | 10.380 10,380 | 1.026 1,026 | 9.354 9,354 | 9,88 % 9.88% |
08.04. April 8 | 11.005 11.005 | 1.159 1,159 | 9.846 9,846 | 10,53 % 10.53% |
09.04. April 9 | 13.087 13,087 | 1.325 1,325 | 11.762 11,762 | 10,12 % 10.12% |
10.04. April 10 | 6.509 6,509 | 605 605 | 5.904 5,904 | 9,29 % 9.29% |
11.04. April 11 | 5.797 5,797 | 600 600 | 5.197 5,197 | 10,35 % 10.35% |
12.04. April 12 | 3.102 3,102 | 246 246 | 2.856 2,856 | 7,93 % 7.93% |
13.04. April 13 | 2.993 2,993 | 442 442 | 2.551 2,551 | 14,77 % 14.77% |
14.04. April 14 | 4.023 4,023 | 524 524 | 3.499 3,499 | 13,03 % 13.03% |
Gesamt total | 317.598 317,598 | 32.251 32,251 | 285.347 285.347 | 10,15 % 10.15% |
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