![\\\"NIJZ\\\"](\\\"https://www.nijz.si/sites/www.nijz.si/files/uploaded/logotip-01.jpg\\\")
Leider ist diese Seite noch nicht übersetzt. Siehe den Originaltext in slowenischer Sprache oder die englische Übersetzung.
Hilf uns diese Seite zu übersetzen auf GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Sfortunatamente, questa pagina non è stata ancora tradotta. Vedere il testo originale in lingua slovena o la traduzione in inglese.
Aiutaci a tradurre questa pagina su GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Sfortunatamente, questa pagina non è stata ancora tradotta. Vedere il testo originale in lingua slovena o la traduzione in inglese.
Aiutaci a tradurre questa pagina su GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Nažalost, ova stranica još nije prevedena. Pogledaj izvorni tekst na slovenskom ili engleski prijevod.
Pomogni nam prevesti ovu stranicu na GitHub-u.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Leider ist diese Seite noch nicht übersetzt. Siehe den Originaltext in slowenischer Sprache oder die englische Übersetzung.
Hilf uns diese Seite zu übersetzen auf GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Në bazë të përvojave të shteteve të cilat në mënyrë më efektive e kanë frenuar përhapjen e virusit, të dhënat e sakta, në kohë dhe të publikuara në mënyrë transparente janë kyçe për përgjigje të sistemeve të shëndetit publik. Të dhënat e publikuara të cilësisë së tillë mund të jenë bazë e të kuptuarit të gjendjes, që njerëzit të vetëmbrohen në mënyrë aktive dhe ta pranojnë urgjencën e masave të ndërmarra për mbrojtje nga ana e shtetit. Të dhënat grumbullohen nga burime të ndryshme të disponueshme publikisht dhe përpiqemi të vendosim bashkëpunim të drejtpërdrejt me institucionet shëndetësore dhe Institutin e Shëndetit Publik(ISHP). Do të dëshironim të kemi të dhëna të strukturuara të cilat do t'i formësonim në format të përshtatshëm për vizualizim, të disponueshëm për publikun si dhe për punë të mëtejshme në zhvillimin e modeleve matematikore dhe parashikimeve. Për shkak se të dhënat e publikuara në media dhe nga burime të caktuara ndonjëherë mund të jenë të paqarta dhe të paqëndrueshme, tabela e të dhënave përfshinë edhe shënime për burimet si dhe për përfundimet e sjella nga të dhëna jo të plota.
Të dhënat e mëposhtme nga ISHP dhe nga burime të ndryshme publike do të kishim dashur të përfshihen në bazën e të dhënave çdo ditë (me arkiv):
numri i testeve të kryera dhe numri i infektimeve të konfirmuara
numri i infektimeve të konfirmuara sipas kategorisë: mosha, gjinia, rajoni dhe komuna
shënime spitalore për pacientët me COVID-19: të shtruar në spital, në njësi për kujdes intensiv (NjKI), në gjendje kritike, të lëshuar prej spitali, të shëruar
monitorimi i rasteve të veçanta, veçanërisht rasteve me aktivitete të rrezikshme: punonjësit shëndetësorë, personat në shtëpi të pleqve, mbrojtje civile
kapacitetet e sistemit shëndetësor: numri i shtretërve, numri i njësive për kujdes intensiv, respiratorë për ventilim...
Gjithashtu tentojmë që në vazhdimësi të shtojmë kategori të reja të rëndësishme.
Të gjitha të dhënat janë të grumbulluara dhe të disponueshme në këto formate: GSheets, CSV or via REST API.
Baza e të dhënave përditësohet me të dhënat nga ISHP (sipas kategorisë). Të dhënat sipas rajonit dhe moshës ndonjëherë përpunohen me vonesë dhe kalojnë kontroll të kryqëzuar pasi të dhënat mund të ndryshojnë si rezultat i hulumtimit epidemiologjik. TBD Komunat ndiqen në tabelën [TBD the Places table](https://docs.google.com/spreadsheets/.
Dëshira jonë është të arrijmë këtë procedurë të përditësimit të të dhënave për pacientët nën kujdes mjekësor. Për momentin, në varësi nga qasja deri te të dhënat:
Ndiqen të gjitha publikimet spitalore për COVID-19 gjatë tërë ditës.
Numri i të shtruarve në spital ndiqet sipas: reparteve të tëra, njësive për shërim intensiv dhe pacientëve në gjendje kritike.
Ku është e mundur, ndiqet kalimi nga një gjendje spitalore në tjetrën (pranim/lëshim).
Ku nuk është e mundur të ndiqet kalimi nga një gjendje spitalore në tjetrën (pranim/lëshim), bëhet përmes formulës.
Të gjithë burimet dhe përfundimet shënohen si komente në qeliza të veçanta (mundësi e hapur për verifikim).
Të dhënat krahasohen me të dhënat e përgjithësuara për pacientët e shtruar në spital dhe pacientët në shërim intensiv, të publikuar në bazë ditore nga TBD deri TBD.
Përditësimi i të dhënave të kujdesit spitalor - procesi i tabelës së pacientëve:
Të dhënat përdoren për vizualizime dhe statistika të ndryshme, si [grafikone, infografe dhe harta me informata mbi infektimet e konfirmuara dhe pacientët e shtruar në spital] (/en/stats) në faqen tonë/ Të dhënat tona janë të disponueshme dhe tani më të përdorura nga disa portale dhe projekte tjera - mund ti gjeni në Linqe.
*Ju lutemi vini re: Informacioni i publikuar në faqen tonë, duke përfshirë linqe me modele dhe faqe të tjera me të cilat ne nuk jemi të lidhur drejtpërdrejt, është përgatitur me kujdes maksimal, duke përdorur burime të disponueshme të të dhënave, njohurive, metodologjive dhe teknologjive, në pajtueshmëri me standardet shkencore. Ne besojmë se vizualizimet dhe modelet mund të ndihmojnë në shpjegimin e faktorëve të ndryshëm që qëndrojnë prapa përhapjes së virusit, duke përfshirë ndikimin e masave mbrojtëse të ndërmarra dhe masat e mundshme në të ardhmen. Përmes kësaj, ne dëshirojmë të theksojmë se të gjithë luajmë rol të rëndësishëm në këtë pandemi. Sidoqoftë, ne nuk mund të garantojmë plotësisht saktësinë, tërësinë ose dobinë e informacionit në këto faqe, dhe mohojmë në mënyrë të qartë çdo përgjegjësi për interpretime të mëtejshme dhe simulime që citojnë vizualizimet tona si burim.
Projekti është iniciuar nga Lluka Renko në Slloveni, për Republikën e Sllovenisë. Ai filloi grumbullimin e të dhënave në fillimin e epidemisë së COVID-19 dhe është ekipi është rritur në mënyrë të qëndrueshme në një ekip prej 20 deri 45 vullnetarë dhe pjesëmarrës aktivë për shkak të nevojës në rritje për futjen dhe verifikimin e të dhënave, si dhe programimit. Është një projekt "crowdsourcing", i përkrahur me pjesëmarrje vullnetare masive, ku çdokush mund të kontribuojë me burimet ose të dhënat e veta siç din më së miri. Bashkëngjitu dhe ndihmo Treker.mk që është klon i sledilnik.org që u iniciua nga Lluka Renko dhe Vlladimir Neshkoviq (gjithashtu qytetar i Republikës së Maqedonisë së Veriut) që jeton në Slloveni dhe është pjesë e ekipit Sledilnik në Slloveni. Ekipi në Maqedoninë e Veriut po rritet ngadalë dhe tani ka një numër prej 5-10 pjesëmarrësish aktiv.
Përdorimi dhe bashkëpunimi janë të dëshiruar: të dhënat grumbullohen nga burime të domenit publik dhe mund lirisht të përdoren, redaktohen, përpunohen apo përfshihen në çfarëdo përmbajtje jo-reklamuese nëse citohet burimi – covid-19.treker.mk. Për të eksportuar të dhëna në formate tjera, apo për të përdorur vizualizimet, ju lutemi na kontaktoni në info@treker.mk
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Nažalost, ova stranica još nije prevedena. Pogledaj izvorni tekst na slovenskom ili engleski prijevod.
Pomogni nam prevesti ovu stranicu na GitHub-u.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Da bi zagotovili maksimalno natančnost in zanesljivost podatkov v zbirki, podatke zbiramo in primerjamo iz večih uradnih virov, ki jih navajamo.
Skupnost Sledilnik dnevno prejema podatke od:
Če smo kak relevanten vir spregledali, nas, prosimo, obvestite!
| Zdravstveni sistem | Nacionalni mediji |
|---|---|
| UKC Ljubljana | Delo |
| UKC Maribor | RTVSLO.si |
| UK Golnik | 24ur.com |
| SB Celje | Dnevnik |
| SB Novo Mesto | Večer |
| SB Brežice | Žurnal24 |
| SB Izola | STA |
| SB Jesenice | Pod črto (Tw) |
| SB Murska Sobota | Necenzurirano (Tw) |
| SB Ptuj | |
| SB Slovenj Gradec | |
| SB Šempeter pri Novi Gorici | |
| SB Trbovlje |
Da bi zagotovili maksimalno natančnost in zanesljivost podatkov v zbirki, naš sledilnik za vnos in obdelavo podatkov uporablja (navzkrižno preverjane) javno dostopne podatke iz uradnih virov, kot so NIJZ, Vlada RS, Ministrstvo za zdravje itn., iz administrativnih virov zdravstvenega sistema, kot so UKC Ljubljana, UKC Maribor, UK Golnik in drugi, virov Civilne zaščite ter seveda iz nacionalnih in lokalnih medijev.
Preverjeni relevantni podatki so obdelani v obliki različnih preglednic, infografik in zemljevidov, ki pripomorejo k bolj natančnemu pregledu, obsegu in razumevanju dogajanja, s tem pa tudi k aktivnemu in odgovornemu samozaščitnemu ravnanju vseh prebivalcev, k učinkovitejšemu odzivu sistemov javnega zdravja ter sprejemanju nujnih ustreznih ukrepov.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Nažalost, ova stranica još nije prevedena. Pogledaj izvorni tekst na slovenskom ili engleski prijevod.
Pomogni nam prevesti ovu stranicu na GitHub-u.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Nažalost, ova stranica još nije prevedena. Pogledaj izvorni tekst na slovenskom ili engleski prijevod.
Pomogni nam prevesti ovu stranicu na GitHub-u.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"More about modeling from prof. Janez Žibert.
An adopted SIR (Susceptible, Infected, and Recovered) model of the Slovenian one, used in modeling COVID-19 dynamics, is presented. It predicts the date and the maximum value of the active cases. It is preprared by prof. Ljupčo Todorovski, Nikola Simidjievski and Matej Petković from the Jozef Stefan Institute in Ljubljana, Slovenia. It is a basic SIR mode, calibrated with the active cases data from the Macedonian Treker. The model is calibratied regularly. All present and future results can be obtained here.
![\\\"SIR](\\\"http://kt.ijs.si/~ljupco/covid-19-sir.mk/daily_report.png\\\")
The model is adopted from the Slovenian model SEIR (Susceptible, Exposed, Infected, and Recovered), that is used for modelling COVID-19 dynamics in Slovenia and is fully operational at the website Sledilnik. The model was built by prof. Janez Žibert from Faculty of Health Sciences and Faculty of Computer and Information Science at University of Ljubljana, Slovenia.
This is a compartmental SEIR model extended by additional compartments for modeling the number of hospitalized, ICU and deceased people. The model is calibrated on hospitalized and death data provided by Macedonian Treker. The model is calibrated daily. Further results and projections can be found on this link .
![\\\"SEIR](\\\"https://apps.lusy.fri.uni-lj.si/~janezz/last_simulation_MK.png\\\")
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"The "Covid-19 Tracker North Macednia" project collects, analyses and publishes data on the spread of the SARS-CoV-2 coronavirus, the cause of COVID-19, in North Macedonia. We wish to give the public a better overview of the magnitude of the issue and a proper assessment of the risk.
In the experience of those countries where the spread of the virus has been most effectively curbed, correctly collected, up-to-date and transparently published data is vital for the effective response of public healthcare systems. Only then the published data can stand as the basis for understanding of what is happening, for the active self-protective behaviour of people and for accepting the urgency of the safety measures taken. Data is collected from various publicly avalilable sources, and since TBD, we are trying to establish a direct connection with healthcare institutions and the Institute of Public Health (IJZ). We would like to have shared with us structured data, which is then validated and shaped into a format suitable for visualization to be presented to the public as well as for further work in model development and forecasting. As data published in the media and certain other sources may sometimes be vague and inconsistent, the table also includes notes on sources and deductions based on incomplete data.
The following data from the IJZ and various public sources is included in database on a daily basis (with history):
number of tests performed and number of confirmed infections
number of confirmed infections by category: by age, gender, region and municipality
hospital records for patients with COVID-19: hospitalized, in the intensive care unit (ICU), in critical condition, discharged from hospital care, recovered
monitoring of individual cases, particularly those in critical activities: working in healthcare, senior citizens’ homes, civil protection
healthcare system capacity: number of beds, intensive care units, respirators for ventilation...
We are also constantly striving to add new important categories. All data is collected and available in form of GSheets, CSV or via REST API.
The database is updated with the IJZ data (by category). The data by region and age is sometimes updated subsequently and cross-checked as the data may change as a result of epidemiological research.
TBD Municipalities are tracked in [TBD the Places table](https://docs.google.com/spreadsheets/. Updating the hospital care data – the Patients table process:
All hospital announcements for COVID-19 are monitored (TBD) – around TBD oClock.
The number of hospitalizations monitored: all departments, hospitalizations in intensive care units, and patients in critical condition.
Transitions (admissions/discharges) between individual conditions are also recorded (when detectable from the data).
Where the transition data (admission/discharge) is incomplete, the values are determined by means of deduction (using a formula).
All sources and deductions are recorded as comments in individual cells (possibility of verification).
The data is compared with the summary data on hospitalized patients and patients in intensive care published daily by the TBD at TBD pm.
The data is used for various visualizations and statistics, such as charts, infographics and maps with information on confirmed infections and hospitalized patients on our own website. Our data is also freely avaliable and hence used by some other portals and projects - you can find them on the Links page.
*Please note: The information published on our site, including links to models and other sites to which we are not directly connected, is prepared with the utmost care, using available sources of data, knowledge, methodologies and technologies, in accordance with scientific standards. We believe that the visualizations and models can help explain the various factors behind the spread of the virus, including the impact of the safety measures taken and of possible future measures. Through this, we wish to emphasize that we all play an important role in this pandemic. Nonetheless, we cannot fully guarantee the accuracy, completeness or usefulness of the information on these sites, and we explicitly disclaim any responsibility for further interpretations and simulations which cite our visualizations as a source.
The project was initiated by Luka Renko in Slovenia, for Republic of Slovenia. He began collecting data in the begining of COVID-19 epidemiy and has grown steadily into a team of 20 to 45 volunteers and active participants due to increasing need for data input and verification, as well as programming. It is a crowdsourcing project, supported by massive voluntary participation, where everyone can contribute with their resources or data to the best of their ability. Join in and lend a helping hand. Treker.mk which is a clone of sledilnik.org was initiated by Luka Renko and Vladimir Nešković (also citizen of Republic of North Macedonia) living in Slovenia and part of the Sledilnik team in Slovenia. The team in North MAcedonia is slowly growing, now at a number of 5-10 active participants.
Use and collaboration are desired: the data is collected from sources in the public domain and can be freely used, edited, processed or incorporated into any non-marketable content if citing the source – covid-19.treker.mk. To export data to other formats, or use for visualization use please contact us at info@treker.mk
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Leider ist diese Seite noch nicht übersetzt. Siehe den Originaltext in slowenischer Sprache oder die englische Übersetzung.
Hilf uns diese Seite zu übersetzen auf GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","module.exports = __webpack_public_path__ + \"img/caution-tape.a76f4a52.png\";","// Module\nvar code = \"Leider ist diese Seite noch nicht übersetzt. Siehe den Originaltext in slowenischer Sprache oder die englische Übersetzung.
Hilf uns diese Seite zu übersetzen auf GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Идејата на Трекер е да ги прикаже на едно место постоечките податоци во облик што секој може да го разбере. Без разлика на тоа се потребни одредени објаснувања. Тука ги собравме одговорите на некои најчести прашања. Листата на прашања ја прилагодуваме во зависност од тоа дали има нешто ново или за нешто се потребни подобри објаснувања. Доколку имате било какво прашање (или предлог за подобро објаснување) и тоа не постои во сегашниот FAQ, nратете ни го на info@treker.mk (Се радуваме на секакви критики, пофалби, повратни информации или предлози!)
Нашата цел е да помогнеме да го разбереме подобро ширењето на вирусот и да ја подигнеме свеста, одговорноста и ефикасноста на мерките за спречување на вирусот. Повеќе за иницијативата може да најдете во За проектот .
SARS-CoV-2 е кратенка од ‘Severe (англ. тежок) Acute (англ. акутен) Respiratory (англ. респираторен/дишен) Syndrome (англ. синдром) - CoronaVirus (англ. коронавирус) 2’ – и е интернационално прифатен назив за вирусот кој ја предизвикува болеста COVID-19. COVID-19 е исто така кратенка, образувана од зборовите COrona (англ. корона), VIrus (англ. вирус), Disease (англ. болест) и годината кога за прв пат се појавила - 2019.
Засега, овие податоци се недостапни и не се знае колкав е точниот број инфицирани. Причините за тоа лежат во следењето контакти, протоколите за тестирање, клиничката презентација на болеста и информираноста на граѓаните. Првично, тестовите беа правени по дефинирана индикација која опфаќаше само пациенти со знаци и симптоми на акутна респираторна инфекција кои имаа потреба од клиничко лекување и медицински кадар. Во скорешен период, препораките за тестирање на COVID-19 беа проширени и ги вклучуваат сите оние кои покажуваат знаци на болеста, вклучувајќи ги оние без или со благи симптоми. Експертското мислење е дека голем број индивидуи никогаш не биваат детектирани поради немањето симптоми или имање благи симптоми поради кои не се јавуваат на лекар и не биваат тестирани. Тие не се вклучени во статистичките податоци на Treker и засега е непознато колкав дел од популацијата отпаѓа на овие индивидуи.
Можете да го најдете графиконот за споредба во долниот дел на контролната табла. Тој ја преставува споредбата помеѓу Северна Македонија и други држави, т.е бројот на смртни случаи како последица на COVID-19, на милион жители. Групите од држави кои се споредени со Северна Македонија се:
Графиконот е хронолошки подреден, од 1 Јануари, од првиот смртен случај и од бројот на смртни случаи на милион жители, редоследно. Можете да го смените начинот на хронолошко претставување на споредбите меѓу групи од различни држави, со кликање на соодветното јазиче.
Сепак, споредувањето на смртност од земја до земја треба да се прави многу внимателно, бидејќи различни земји имаат различни пристапи во протоколите за тестирање, процентот на детекција на случаи и во протоколите за дефинирање на смртен случај од COVID-19.
Моментално, само За проектот и овие ЧПП страници се преведени. Другите се во план. Во секој случај и програмскиот код и текстот се од отворен пристап (англ. open source) и ако ве интересира да помогнете во преводот тоа може да го направите. Сите податоци се означени со ознаки (tag) на англиски јазик, така да меѓународната употреба на сајтот е исто можна.
Не. Treker претставува непрофитна иницијатива, создадена да ги поддржи тековните случувања и клучните податоци за ширењето на коронавирусот во Северна Македонија. Нашата база на податоци е јавно достапна, бесплатна и некомерцијална, и како таква ќе остане. проверете Како можам да пристапам и да ја користам вашата база на податоци?
Веб странаta е изработена во JavaScrıpt со користење на Vue.js, визуелизацијата и графиконите се создадени во F# со користење на Highcharts libraries, a проектот е отворен и достапен на GitHub – Treker.
TBD Data is collected from verified public sources, which are listed in the Resources tab.
Treker засега собира официјални податоци за COVID-19 директно од Министерството за Здравство, Институтот за Јавно Здравје и останатите државни здравствени институции во Северна Македонија. Тимот на Treker не ја гарантира веродостојноста на оригиналните податоци и ги објавува само оние податоци добиени од официјални извори или медиуми. Секако, податоците подлежат на повторна проверка за точност и дали се усогласуваат со дадениот извор.
Базата на податоци TBD iе изградена врз основа на податоците од Институтот за Јавно Здравје (по категории). Податоците по региони и возраст се обработувааат со одложување и се поставуваат на страната само кога резултатите од тековните епидемиолошки истражувања се веќе ажурирани. Застапеноста по општини може да се следи на TBD Kraji (места) табелатаTBD.
Обработка на податоците добиени од болниците – TBD Табела Pacienti (Patients):
Би сакале да добиваме дневни извештаи, а ги следиме објавите на сите COVID-19 центри.
Го следиме бројот на хоспитализации: сите хоспитализирани, бројот на тие кои се на интензивна нега и бројот на пациенти кои се на респиратори.
Ги документираме индивидуалните промени во фазите на болеста (тогаш кога е можно да се детектираат)
Кога информацијата за промената е некомплетна, вредностите се одредуваат со формула.
Се трудиме сите извори и заклучоци да се документирани и да може да се проверат.
Податоците се споредени со оние податоци кои се добиени од пациентите хоспитализирани на Интензивна нега и се објавени од страна на институциите на Владата на Република Северна Македонија.
Повеќето податоци добиени претходниот ден ги обработуваме до 23ч. и 59мин. (тестови, потврдени случаи...). Нашите податоци најчесто се ажурираат помеѓу ХХХч и ХХХч WКога ги објавуваме дневните податоци, тие се достапни на нашите канали за дистрибуција (CSV, REST, веб страниците), а исто така известуваме и на социјалните мрежи (Facebook и Twitter).
Treker објавува само потврдени и официјални податоци од Институтот за Јавно Здравје и сите COVID-19 центри ширум Северна Македонија. На тој начин нашите податоци доаѓаат од сигурни извори, а располагаме и со проверени податоци од самиот почеток на епидемијата. Разликите најчесто се појавуаат затоа што различни портали објавуваат податоци во различен период од денот или користат поинаква методологија. Погледни Дали вашите податоци и мапи се веродостојни?
Нашата база на податоци е јавна и достапна во CSV, REST, и Google Sheet. Слободно известете нé за намената на податоците кои би ги користеле и додајте го Трекер како извор на податоците.
Со оглед на тоа што податоците се веќе обележани со англиски, знаци (ознаки) (види Дали вашата страна е достапна на англиски јазик?), tнивната интернационална употреба е исто така можна.
Секако!Можете да ги вметнете било кој графикон или приказ на вашата страна- наведувајќи го изворот. Кликнете овде и изберете го графиконот што би сакале да го додадете. Ве молиме извесетете нé за тоа (info@treker.mk) и ние со задоволство би го додале вашиот сајт во нашата колекција на препорачани линкови.
Ова е процент на пораст на новопотврдени случаи на одреден датум во споредба со претходниот ден. Ако, на пример претходниот ден на интезивна нега биле 16 пациенти и денес се, на пример 4 повеќе, тоа изнесува 25% повеќе од вчерашната ситуација.
Графиконот ја прикажува дневната и целосна динамика на ширењето на вирусот од првиот ден до денес. Индикаторите (види Кои индикатори ги содржи графиконот “Состојба со COVID-19 во Република Северна Македонија”?) ни помагаат да разбереме дали ширењето на вирусот е под контрола. Може да ги следиме дневните стапки на раст на новозаразени и да провериме дали некоја од мерките функционира; информациите за бројот на хоспитализирани и односот на истите со тие на интензивна нега ни кажува колку од пациентите се сериозно болни, во исто време овие податоци покажуваат колку е оптоварен нашиот здравствен систем.
Знаменцата и вертикалните линии ни ги прикажуваат периодите (фазите) и случките на временската оска. Тие помагаат да разбереме подобро дали и како некои од тие случки влијаеле на развојот на епидемијата (динамиката да претставените податоци).
Графиконот содржи:
Тестови (дневно) = број на тестови на дневна основа за SARS-CoV-2 вирусот што ја предизвикува COVID-19. Во првите фази на епидемијата овој индикатор влијае на детекцијата на вирусната раширеност во популацијата.
Тестови (вкупно) = вкупен број на сите тестови изведени до тој ден. Овој број треба да се земе со резерва, бидејќи некои луѓе се тестираат неколку пати (пр. оздравените, здравствените работници, ...)
Позитивни случаи (дневно) = број на потврдени случаи на дневна основа. Овој показател не ја отсликува актуелната динамика на новозаразените луѓе во целата популацијата, бидејќи добар дел од тестовите се усмерени на одредени популации, дефинирани по протокол.
Позитивни случаи (вкупно) = вкупен број на потврдени случаи до тој ден.
Потврдени случаи (активни) = вкупно потврдени случаи до тој ден
Оздравени (вкупно) = вкупно оздравени случаи до тој ден. (#data-recovered)
Хоспитализирани (активни) = сегашен број индивидуи во болница (вклучувајќи ги и оние на интензивна нега).
Хоспитализирани (вкупно) = вкупен број хоспитализирани до тој ден. <!--COMMENT OUT
ICU (active) = Current number of people in ICUs (intensive care units).
On ventilator (active) = Current number of persons in need of a ventilator.
Discharged from a hospital (daily) = Number of discharged from hospital on that day.
Discharged from hospital (total) = Sum of all discharged from a hospital up to this day.
---COMMENT OUT END-->
Починати (дневно) = број на починати индивидуи со/од COVID-19 на дневна основа.
Починати (вкупно) = вкупен број починати со/од COVID-19 до тој ден.
Трекер користи терминологија што е конзистентна со директивите на Светската Здравствена Организација (СЗО, англ. World Health Organisation) и Европскиот Центар за Контрола и Превенција на Болести (ЕЦКБ, англ. European Center for Disease Prevention and Control). Ги употребуваме следните ознаки при прикажувањето:
Потврдени случаи = број на индивидуи кои биле позитивни на тестот за нуклеинска киселина на SARS-CoV-2 вирусот. Бројот на потврдени случаи зависи од бројот на тестови. Експертското мислење е дека бројот на потврдени случаи е значително помал од вистинскиот број на заразени луѓе.
Хоспитализирани = број на индивидуи со потешка клиничка слика и/или ризик за компликации од COVID-19, кај кои е потребен прием и лекување во болница.
На оддел за интензивна нега (англ. ICU) = број на пациенти со потешка клиничка слика и поголем ризик од смрт од COVID-19, кај кои е потребна интензивна нега. Овие пациенти се подмножество на категоријата Хоспитализирани
На респиратор/вентилација = број на пациенти со најтешка клиничка слика која изискува интензивна нега со механичка вентилација (дишење со помош на пумпа). Овие пациенти имаат критични потешкотии во дишењето и/или не можат да дишат самостојно иако добиваат кислородна подршка. Тие се подмножество на пациентите што се на Интензивна нега и Хоспитализирани
Оздравени = број на индивидуи кои биле потврдени случаи на COVID-19 кај кои доколу имале симптоми целосно се повлекле и повторените тестови на нуклеински киселини на SARS-CoV-2 биле негативни. (#data-recovered)
Сите потврдени случаи се прикажани во графиконот на потврдени случаи. За да подобро ја следиме епидемијата, од голема важност да се знае колку луѓе се сѐ уште потенцијално заразни за останатите во популацијата. За тоа е користена следнава терминологија:
Заклучени случаи се сите потврдени случаи кои имале дефиниран исход од болеста, т.е. сите индивидуи кои се дефинириани како оздравени или починати. Овие пациенти се сметаат како незаразни бидејќи не можат да го шират вирусот понатаму.
Активни случаи се сите потврдени случаи што сѐ уште немале исход од болеста, т.е. сѐ уште не оздравеле или починале. Овие индивидуи се сѐ уште потенцијално заразни. Погледајте уште Кои индикатори ги содржи графиконот “Состојба со COVID-19 во Република Северна Македонија”?
Кога епидемијата е во пад (смирување), бројот на активни случаи е во пад а бројот на заклучени случаи е во пораст.
Графиконот ни го покажува бројот на сите редовни тестирања (избрано Редовно) со тестовите од истражувањата/скрининзите (со избор на Истражување приказ). Колоните во хистограмот ги прикажуваат позитивните и негативните тестови во одреден ден, а кривата го прикажува процентот на позитивни тестови.
Графиконот ни овозможува да го погледаме уделот во потврдените случаи на група на вработени во ризичните струки. Бидејќи прецизноста на потврдените инфекции не е најдобра, дневните вредности се покажани како просек од 5 дена. Збирот на вредностите за одреден ден, со два дена пред и два дена по тој ден, се делат со 5. Со тоа полесно се следи трендот на одредените групи. Ако избереме Вкупно или Релативно, ќе добиеме графикон со хистограми, наместо со криви. Тие хистограми ни го покажуваат односот на различните категории на одреден ден.
Порастот на заразени здравствени работници не значи дека тие биле одкриени токму тој ден; тие може да биле и позитивни на тестовите и пред тоа, бидејќи здравствените работници се тестираат редовно.
Графиконот ни прикажува колку нови потврдени случаи на заразени лица има во одреден ден, каде следи дефиницијата на СЗО и ECDC според која потврдени случаи се „лица со лабораториска потврда за зараза со КОВИД-19“. Поради тоа што бројот на потврдени случаи сè уште зависи од тестирањето, податоците на потврдени случаи се проценува дека се многу помали од реалниот број на заразени лица.
Графиконот прикажува во повеќе детали поединечни општини во колони со број на потврдени случаи по денови, со активни случаи, оздравувања (проценка) и смртни случаи во секоја општина. Под општината можете да ги најдете информациите за времето од последниот потврден случај. Општините се класифицираат според тоа кога е регистриран последниот потврден случај, од каде можеме да заклучиме кои општини во моментот се ‘позаразени’ и кои се „поздрави“ од другите.
Приказот може да се смени со избирање на различни прикази над графиконот: ако изберете Активен приказ, општините ќе бидат подредени според тековната проценка на активните случаи; или ако изберете Сите, тогаш општините ќе бидат уредени според најголемиот вкупен број на потврдени случаи. Ако ги изберете Сите региони од паѓачкото мени, тогаш потврдените случаи ќе бидат прикажани во општините кои припаѓаат на тој регион. Можете исто така лесно да пребарувате општина со внесување на името во прелистувачот Пронајди општина.
Забелешка: проценката на оздравените лица и активните случаи се врши 14 дена по потврдување на заразувањето, доколку и кога болеста има лесна форма. Меѓутоа, ако некое лице е хоспитализирано, ова оздравување ќе трае подолго, но во овој случај лицето не е опасно за околината затоа што е во болница. Поради фактот дека во општинската презентација не ги земаме предвид хоспитализираните, можно е збирот на активни случаи по општина да не одговара на проценката на активните случаи за целата држава. Погледнете исто така, Дали имате бројач на активни случаи и дали знаете колку луѓе се заразени во моментот?
Да, колку што е тоа возможно, со оглед на ограничувањата на тековните прикази и на самите податоци: графиконите на оваа страница го прикажуваат само она што може да се заклучи од дадената информација. На пример, вкупниот број на тестови го претставува бројот на извршени тестирања до денес, но не го одразува вкупниот број тестирани лица, бидејќи некои лица, како што се здравствените работници и лица за кои постои сомневање дека се заразени, биле тестирани во повеќе наврати.
Како и да е, бројот на потврдени случаи зависи исклучиво од тестирањето. Бидејќи поголемиот број од заразените лица, кои имаат лесни или немаат никакви симптоми, воопшто не биле тестирани за КОВИД-19, бројот на потврдени случаи е значително помал од вистинскиот број заразени лица.
Трекер е проект со отворени податоци и извори кој собира, анализира и прикажува некои од најкорисните податоци, за да полесно се разбере ширењето на пандемијата на коронавирусот и болеста КОВИД-19, заедно со нејзината динамика и обем. Целта ни е да направиме јасни графички и статистички визуелизации/прикази во врска со тоа што ни го кажуваат тековните податоци и анализи за ширењето на вирусот во Северна Македонија и да се осигуриме дека информациите за големината и сериозноста на проблемот КОВИД-19 во Северна Македонија бидат достапни и разбирливи за сите.
Контактирајте не на info@treker.mk – ние ќе го разгледаме предложениот линк и ако е веродостоен и корисен, ќе ни биде драго да го вклучиме во нашите препорачани линкови.
Ако би сакале да одите чекор напред и да придонесете кон нашата заедничка цел, поднесете Pull-Request (PR) на GitHub.
Контактирајте не на info@treker.mk и објаснете накратко кои сте и како може да придонесете кон проектот. Помошта е добредојдена.
Leider ist diese Seite noch nicht übersetzt. Siehe den Originaltext in slowenischer Sprache oder die englische Übersetzung.
Hilf uns diese Seite zu übersetzen auf GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","import mod from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./PageNotFound.vue?vue&type=style&index=0&id=38ca1fd8&scoped=true&lang=scss&\"; export default mod; export * from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./PageNotFound.vue?vue&type=style&index=0&id=38ca1fd8&scoped=true&lang=scss&\"","// Module\nvar code = \"COVID-19 Трекер е иницијатива со отворен програмски код и податоци. Без макотрпната работа на луѓе од различни струки, кои некои се познаваа претходно, а највеќе се сретнаа прв пат во иницијативата на Трекер Slack-от немаше ништо од ова да биде можно! Фала ви!!!1111. Се работи за „crowdsourced“ иницијатива, каде секој придонесува така, да внесе некој нов извор на информации од својата околина - само додадете коментар во било кое поле во базата на податоци. Ќе ни биде драго да добиеме податоци од било каков јавен, проверлив и доверлив извор.
Имате предлог за подобрување на постапката, или би помогнале при ажурирање на податоците или на друг начин? Јавете се и ќе добиете можност за соработка
Доколку можете да одвоите неколку часа секој ден, пишете ни и ќе ве додадеме во нашата Slack ekipa.
Трекер сме:
The purpose of the Treker project and all its statistical graphs and tables/presentations is to display all existing data about the COVID19 epidemic in North Macedonia in an understandable fashion. We've compiled some of the most frequently asked questions. The FAQ list is not exhaustive at this moment, but it is updated frequently so keep checking back. In case of any questions, please contact us: info@treker.mk. (We also look forward to your compliments, feedback, or suggestions!)
Our goal is to help understand the spread of the virus and to help raise awareness, responsiveness, and the effectiveness of the measures implemented to curb the virus. You can find more about the project in the About tab.
SARS-CoV-2 is the abbreviation for ‘Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2’ – it is the internationally accepted name of the virus that causes the disease named COVID-19. The latter name is also an acronym, coined from the words COrona VIrus Disease, and 2019, the year when the disease first erupted.
Terminology in use on Treker is explained under What does it mean. According to the WHO definition, a confirmed case is a person with laboratory confirmation of COVID-19 infection, irrespective of clinical signs and symptoms. Other terms, such as newly infected, may appear in the media but are not used in our graphs. All terms used by Treker are explained in these FAQ.
Unfortunately, this data is unavailable for now. There are several reasons: Previously, tests have only covered a certain proportion of the population (patients with signs and symptoms of acute respiratory infection who may need hospital treatment, healthcare professionals...). Even though now the testing guidance for COVID-19 is expanded to include anyone displaying symptoms of the disease, many might be carriers with no or only mild symptoms. For this reason, our statistics can cover only part of the population that clearly shows signs of infection. Thus, the younger and the untested populations are disproportionately represented. Data for asymptomatic patients who do not show symptoms and are not recorded anywhere can therefore not be obtained.
You can find a comparison graph at the very bottom of the dashboard. The graph displays a comparison between North Macedonia and different clusters of countries in relation to the number of deaths caused by COVID-19 per million inhabitants. The clusters of countries that are compared to North Macedonia are as follows:
The graph is arranged chronologically, from January 1, from the first death, and from the first death per million, respectively. You can change the view of different chronological displays of comparisons of different clusters of countries by clicking on the appropriate tabs.
Currently, only the About part and these FAQ are available, while the rest of the website is yet to be fully translated. However, both the text part and the source code are available as open source if you're interested in helping us translate. All the data in the database is already marked with English tags, so its international use (export) is also possible.
Not at all. Treker is a non-profit initiative created to support the ongoing compiling and editing of key data on the spread of the coronavirus in North Macedonia. Our database is public and freely available, free of charge, and non-commercial, and will remain so. Please check How can I obtain and use your database?
The site is in JavaScript using Vue.js, the visualizations and graphs are made in F# using Highcharts libraries, and the project is open and available on GitHub – Treker.
Data is collected from verified public sources, which are listed in the Resources tab.
Treker receives official data on COVID-19 directly from the Ministry of Health, the IJZ (Institute for Public Health), and other national health institutions. The Treker team does not guarantee the accuracy of the original data and publishes solely data obtained from official sources or the media, but we do cross-check if all data is correct and consistent with the given source.
[The database](https://docs.google.com/spreadsheets/d/ TBD) is built from the IJZ source data (by category). Data by region and age is processed with delay and is finally updated once the ongoing epidemiological demographic research results are known. The municipalities are tracked in the [TBD Kraji (Municipalities) table](https://docs.google.com/spreadsheets/d/ TBD).
Editing Hospital Care Data – TBD Table Pacienti (Patients):
We receive daily reports and monitor the announcements of all COVID-19 hospitals (TBD) – at around TBD o'clock.
We monitor the number of hospitalizations: all wards, in ICUs, and on ventilators.
We also record transitions (acceptance/dismissal) between individual stages of the disease (when detectable) from the obtained data.
Where the transition (admission/dismissal) information is incomplete, the values are determined by inference (using a formula).
All sources and conclusions are recorded as a commentary in individual cells (checkable).
The data is compared with the summary data on hospitalized patients in ICU published by the institutions of the Government of the Republic of North Macedonia.
Most data for the previous day is collected at 11:59 pm (tests, confirmed cases ...), and hospitalization data is mostly obtained by 9 am every day for all hospitals. Our data is usually updated between 10.00 and 12.00. When we publish updated daily data, it is available on all our distribution channels (CSV, REST, website), and we also report it on social networks (Facebook and Twitter).
Treker uses only validated and official data reported daily by the nstitute of Public Health (IJZ) and all hospitals in North Macedonia treating COVID-19. Our data thus comes directly from verified sources, and we have also cross-compared information from the very beginning (TBD date). Differences usually occur because different media and portals obtain the data at different times of the day or use dubious methodology. See also Are your data and visualizations reliable?
Our database is public and freely available in the form of CSV, REST, and Google Sheet. Kindly let us know the purpose for which you will use the information and make sure you include Treker as the source of your data.
Since all the data in the database is already marked with English tags (see also Is your webpage available in English?), their international use (export, display) is also possible.
Sure! You can embed any graph or display on your site – citing the source, of course. Click here and select the graph you want to embed from the list. Please let us know about your use (info@slednik.org) and we will be happy to add your site to our collection of recommended links.
This is a percentage growth rate on a particular date in the number of newly confirmed cases compared to the previous day. If, for example, there were 16 people in the intensive care unit yesterday and today they accepted four more, that is 25% more than yesterday's situation.
The graph shows the daily and overall dynamics of the spread of the infection from the beginning to the present. The indicators used (see Which indicators does the “COVID-19 Situation in North Macedonia” graph include?) help us understand whether and how successfully we are controlling the spread of the virus. We can monitor the daily growth rate of newly confirmed cases and indirectly see if the measures work; information on the number of hospitalizations and the proportion of those in ICU shows how many people are seriously at risk from the disease, but at the same time, this data also shows us the real burden on the health system.
The breakpoints are indicated below, on the timeline: from the first confirmed case (TBD date) to the measures (by keyword and date) taken to curb the spread and their relaxation. This helps us monitor the dynamics of the variables relative to the measures.
Graph includes:
Tests (per day) = Number of tests for the presence of SARS-CoV-2 virus causing COVID-19 performed. In the first stages of the epidemic, this was an important indicator of the prevalence of the virus, but with the change in testing methodology, ie. of the tested sample, it turned into an indicator of the national health and diagnostics system’s capacity.
Tests (total) = Sum of tests up to; data is useful in terms of comparison or in terms of the proportion of the entire population tested, but it can be misleading as certain individuals can be tested several times (eg. health professionals, retirement home employees, etc.).
Confirmed Cases (per day) = Number of confirmed infected per day based on tests. This indicator does not reflect the actual dynamics of newly infected people in the population, as the tests do not sample the entire population but target the at-risk people and certain occupational groups.
Confirmed cases (total) = Total number of all confirmed cases by a given day.
Confirmed cases (active) = Confirmed cases (total) – Recovered (total) – Died (total)
Recovered (total) = Total number of ecoveries on a given day. (#data-recovered)
Hospitalized (active) = Current number of people in hospital care (either in the ordinary ward or in the ICU).
Hospitalized (total) = Sum of hospital admissions by date.
ICU (active) = Current number of people in ICUs (intensive care units).
On ventilator (active) = Current number of persons in need of a ventilator.
Discharged from a hospital (daily) = Number of discharged from hospital on that day.
Discharged from hospital (total) = Sum of all discharged from a hospital up to this day.
Deaths (per day) = Number of deaths due to COVID-19 on that day.
Deaths (total) = Sum of all deaths to date.
Treker uses terminology which is consistent with the official directives of the WHO and ECDC (European Center for Disease Prevention and Control). We use the following tags in the displays:
Confirmed cases = This is the number of people who tested positive for the SARS-CoV-2 virus. Since the number of confirmed cases depends solely on testing, the number of confirmed cases is significantly lower than the actual number of infected people.
Hospitalized = This is the number of confirmed cases such severe symptoms of COVID-19 that they have been admitted to hospital.
In ICU = Indicates the number of hospitalized persons who are at risk of death because of the severe symptoms of COVID-19 and require placement in the intensive care unit. This is a subset of the Hospitalized category.
On ventilator = Indicates the number of hospitalized persons in the intensive care unit who require a ventilator to breathe. It should be a subset of the Intensive Care and Hospitalized categories.
Recovered = This is the number of recovered cases. (#data-recovered)
All confirmed cases are shown in the Confirmed Cases graph. In order to be able to monitor the epidemic, it is important to know how many are still infected. For this reason, we use the following terminology:
Closed cases are the sum of all confirmed cases who are no longer infected with the virus, that is, the recovered and the deceased.
Active cases are all confirmed virus infections that still haven’t recovered (are still infected with the virus). See also Which indicators does the “COVID-19 Situation in North Macedonia” graph include?
The graph shows the total number of regular tests (the Regular display), and the nationalsurvey tests (by selecting the Survey display). The columns show the number of negative and positive tests on a specific day, and the curve shows the daily percentage of positive tests.
The graphprovides an insight into the daily share of confirmed cases from high-risk groups or employees in high-risk areas. Due to insufficiently accurate input data on confirmed infections, daily values (By days (average)) are shown as a moving average of 5 days. The sum of the values on a particular day, from 2 days prior, and 2 days after, is divided by 5. Therefore, the graph shows the situation three days before a specific day, and in this way we get a better idea of trends by individual groups. If we select the Total or Relative display, we will jump from the confirmed cases curve to the histogram, which shows the number of confirmed infected persons within each category on a given day.
The increase in infected healthcare workers does not mean that they were discovered exactly on that day; they may have been positive before but information on their status was obtained subsequently.
The graph tells us how many new confirmed cases of infections there were on a given day, where the WHO and the ECDC definition that confirmed cases are “persons with a lab confirmation of infection with COVID19” is followed. As the number of confirmed cases still depends on testing, the data in confirmed cases is estimated to be much smaller that the actual number of infected people.
The chart shows individual municipalities in columns in more detail with the number of confirmed cases by days, with active cases, recoveries (assessment) and deaths in each municipality. Below the municipality you can find the information about the time since the last confirmed case. Municipalities are classified according to when the last confirmed case was recorded there, from which we can conclude which municipalities are currently more “infected” and which are “healthier” than others.
The display can be changed by selecting different views above the graph: if you select the Active display, the municipalities will be sorted according to the current assessment of active cases; or if you select All, then the municipalities will be arranged by the largest total number of confirmed cases. If you choose All Regions from the dropdown menu, then confirmed cases will be shown in the municipalities belonging to that region. You can also easily search for a municipality by entering its name in the Find Municipality browser.
Note: the assessment of recoveries and active cases is done 14 days after the infection was confirmed, if and when the disease is in its mild form. However, if an individual is hospitalized, this recovery will last longer, but in this case the individual is not dangerous to the environment because he is in hospital. Since we do not take into account the hospitalized in the municipality presentation, it is possible that the sum of active cases by municipality does not match the estimate of the active cases for the whole country. See also Do you keep an Active Case counter and do you know how many people are currently infected?
Yes, as far as they can, given the limitations of the current displays and of the data itself: the graphs on this page only show what can be deduced from the information given. For example, the total number of tests represents the number of tests performed to date, but does not reflect the total number of people tested, as some people, such as healthcare professionals and people suspected of being infected, have been repeatedly tested.
However, the number of confirmed cases depends solely on testing. Since the majority of infected people, who have mild or no symptoms, have not been tested for COVID-19 at all, the number of confirmed cases is significantly lower than the actual number of infected people.
Treker is an open-data and open-sourced project that collects, analyzes and displays some of the most useful data to better understand the spread of the coronavirus pandemic and COVID-19 disease, along with its dynamics and scope. We want to make clear graphical and statistical visualizations of what current data and reviews tell us about the spread of the virus in North Macedonia, and ensure that information on the magnitude and severity of the COVID-19 problem in North Macedonia becomes accessible and comprehensible to all.
Contact us at info@treker.mk – we will review the suggested link and, if the site is credible and useful, will be happy to include it among our recommended Links.
If you would like to go a step further and contribute to our common goal, submit a Pull-Request (PR) on GitHub.
Contact us at info@treker.mk and briefly describe who you are and how you can contribute to the project. Warmly welcome to help.
V naši skupnosti sodelujejo tudi strokovnjaki za statistično modeliranje in računalniške simulacije. Na tej strani objavljamo povezave na nekatere od njihovih modelov, ki so jih pripravili in umerili z uporabo podatkov COVID-19 Sledilnik.
Za osnovno razumevanje modelov o epidemiji priporočamo članek Epidemija in modeli... - Osnove epidemiološkega modeliranja.
Modeli v veliki meri upoštevajo doslej znane informacije o bolezni COVID-19 in njenem širjenju v Sloveniji, a kljub temu ne ponujajo natančnih napovedi za prihodnji potek epidemije, zato je potrebno skrbno prebrati vse predpostavke modela. Podatki o testih in potrjenih okuženih osebah v Sloveniji so skopi, zato sta oba predstavljena modela umerjena na podatke o hospitalizacijah. Pomanjkanje natančnih podatkov o primerih je eden glavnih razlogov za nedoločenosti. Zaradi sprememb v metodologiji testiranja pa se lahko predpostavke tudi popolnoma spremenijo - več lahko preberete v članku Kako vemo, da ne vemo?
Svetovna znanost vlaga velike napore v boj z boleznijo COVID-19, a vendar mnogi vidiki širjenja in razvoja bolezni še niso raziskani. Še posebno velika je negotovost glede učinka ukrepov, ki jih vlade po svetu izvajajo za omejitev bolezni. Poleg tega je, zaradi časovnih zamikov med okužbo in potrditvijo, praktično nemogoče točno oceniti dejansko stanje okuženosti in hitrost širjenja okužbe v populaciji. Vse to so razlogi, da so modelom pripadajoči intervali nedoločenosti sorazmerno veliki, in, dlje kot gledamo v prihodnost, hitreje rastejo.
V sodelovanju s prof. Janezom Žibertom z Zdravstvene fakultete, Univerze v Ljubljani smo pripravili model SEIR (Susceptible, Exposed, Infected, and Recovered) s podmodeli za modeliranje bolnišničnih obravnav, obravnav na intenzivni negi in smrti, ki ima parametre usklajene s podatki o hospitalizacijah in klinično sliko COVID-19 v Sloveniji.
Vsakodnevne projekcije modela se izračunavajo ob 13.00 in 17.00. Bolj podroben prikaz projekcij je na naslednji povezavi.
Dodatne projekcije so narejene še na spletni strani, kjer se izvajajo simulacije na deterministični in stohastični verziji SEIR modela in se rezultati združujejo skupaj.
Pri interpretaciji rezultatov je potrebno upoštevati omejitve takšnih modelov.
![\\\"SEIR](\\\"https://apps.lusy.fri.uni-lj.si/~janezz/zadnja-simulacija_V2.png\\\")
Skupina Inštituta za biostatistiko in medicinsko informatiko Medicinske fakultete Univerze v Ljubljani je pod vodstvom prof. Maje Pohar Perme na podlagi opaženih podatkov ocenila stopnjo reprodukcije, to je hitrost širjenja okužbe, med posamičnimi intervencijami. Pri modeliranju so uporabili tehnike Bayesovske statistike, ki omogoča ocenjevanje kompleksnih parametrov pri omejenem številu podatkov, kar nudi možnost hitrejšega odziva.
Podrobnejši opis prvotne metodologije in izsledkov je objavljen kot članek v Zdravniškem vestniku.
Prvotni model je bil kasneje nadgrajen, dnevni rezultati pa se sedaj objavljajo na tej povezavi.
![\\\"R_t](\\\"https://oblak8.mf.uni-lj.si/covid19/rt_graph.svg\\\")
V sodelovanju z Žigom Zaplotnikom s Fakultete za matematiko in fiziko Univerze v Ljubljani smo pripravili verjetnostno napoved poteka pandemije v Sloveniji. V simulaciji se virus prenaša po realističnem modelu socialnega omrežja Slovencev, ki vsebuje več kot 2 milijona vozlišč (1 za vsakega prebivalca Slovenije), razdeljenih v gospodinjstva in domove oskrbovancev. Vozlišča naključno povežemo tudi izven teh enot, glede na znane porazdelitve kontaktov – nekatere osebe imajo dnevno več kontaktov, druge manj. To omogoča, da lahko z modelom efektivno simuliramo različne strategije zajezitve virusa.Verjetnostno napoved dobimo tako, da pripravimo množico simulacij z rahlo spremenjenim začetnim pogojem in parametri, ki določajo širjenje koronavirusa in potek bolezni COVID-19. Ta se tudi med posameznimi osebami razlikuje. Podrobnejši opis modela se nahaja v tem delovnem dokumentu, zgodovina izračunov pa tule.
![\\\"Omrežje](\\\"https://fiz.fmf.uni-lj.si/~zaplotnikz/korona/last_forecast/potek_pandemije.png\\\")
Model v članku Določanje alarmov pri epidemiji COVID-19 v Sloveniji (IBMI MF UL) ocenjuje, v kolikšni meri je že prišlo do ponovnega zagona epidemije. Za oceno uporablja delež potrjeno okuženih izmed testiranih in se dnevno posodablja s podatki Sledilnika.
Dr. Matjaž Leskovar z Odseka za reaktorsko tehniko Instituta Jožef Stefan pripravlja napoved razvoja epidemije v Sloveniji glede na javno dostopne podatke o potrjenih okužbah in trenutni zasedenosti bolnišnic. Na voljo je opis modela, s povezavo na izvorno datoteko, arhiv napovedi in prikaz zadnjih rezultatov.
Dr. Andrej Srakar je za blog Udomačena statistika napisal izvrsten pregledni članek Uvod v modeliranje in statistične vidike COVID-19 o ključnih modelih širjenja epidemije bolezni COVID-19, ki so nastali v Sloveniji.
Matematično modeliranje s prikazom možnih izidov epidemije pomaga oblikovati javnozdravstvene ukrepe. Da bi bili rezultati modeliranja zanesljivejši, je zelo pomembno kritično ovrednotiti uporabljene podatke ter preveriti, ali so bili upoštevani različni načini širjenja bolezni v populaciji. – V uvodniku revije Zdravstveno varstvo, ki jo izdaja NIJZ, so I. Eržen, T. Kamenšek, M. Fošnarič in J. Žibert povzeli trenutna spoznanja in ključne izzive pri modeliranju epidemije COVID-19.
Mlada sekcija Statističnega društva Slovenije je 21. aprila 2020 organizirala spletni pogovor, ki ga je gostil Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko (IBMI) Medicinske fakultete Univerze v Ljubljani. Pogovor sta vodila dr. Andrej Srakar in dr. Ana Slavec. STA je dogodek prenašala v živo več kot 850 udeležencem. Posnetek in predavanja si lahko preberete tukaj.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"| Povezava | Opis |
|---|---|
| Our World in Data: Testing (Slovenia) | Naš svet v podatkih (OWID) je znanstvena spletna publikacija, stran raziskovalne skupine Our World in Data univerze v Oxfordu, ki se osredotoča na velike svetovne probleme. Njihov prikaz epidemije COVID-19 velja za enega najzanesljivejših in zanimivih podatkovnih vizualizacij. |
| Analiza podatkov in vizualizacija širjenja COVID-19 v Sloveniji | Ena izmed redkih #dataviz strani z vključeno napovedjo rasti primerov; Nace Štruc. |
| Coronavirus COVID-19 Slovenija | Nadzorna plošča z možnostjo pogleda po dnevih; Better.Care. |
| Corona Live Info | Spletna stran, posvečena vizualizaciji širjenja COVID-19 po svetu; raziskovalec Primož Cigoj. |
| Ustavimo Korono | Informacijski portal o koronavirusu. |
| Kaj bomo počeli avgusta? | Scenarijska prognoza epidemije COVID-19 v Sloveniji po metodi ponovnega vzorčenja; DataBitLab d.o.o. in Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerze v Mariboru. |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| Uvod v modeliranje in statistične vidike COVID-19 | Odličen uvod v modeliranje in pregled vseh ključnih slovenskih modelov epidemije COVID-19. Andrej Srakar, Udomačena statistika |
| Sledilnik: Simulacija širjenja COVID-19 | Model SEIR (Susceptible, Exposed, Infectious in Recovered Model lahko tudi sami preizkusite tako, da spreminjate posamezne parametre. Avtor [izr. prof. dr. Janez Žibert, univ. dipl. mat.](Zdravstvena fakulteta), Zdravstvena fakulteta, Univerza v Ljubljani. |
| Sledilnik: Model prenosa virusa po socialnem omrežju prebivalcev Slovenije | Simulacija prenosa virusa v realističnem modelu socialnega omrežja Slovencev z več kot 2 milijona vozlišči. Avtor Žiga Zaplotnik, Fakulteta za matematiko in fiziko Univerze v Ljubljani |
| IJS: Projekcije širjenja COVID19 v Sloveniji | Dr. Matjaž Leskovar z Odseka za reaktorsko tehniko Instituta Jožef Stefan |
| Dnevna napoved okuženih v Sloveniji | Napoved Oddelka za fiziko Fakultete za naravoslovje in matematiko UM. |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| Kaj bomo počeli avgusta? | Scenarijska prognoza epidemije COVID-19 v Sloveniji po metodi ponovnega vzorčenja Avtorji D. Bokal, A. Bratuša, P. Fic, A. Goričan, J. Jerebic, Š. Tertinek, T. Žerak, M. Slavinec: (DataBitLab d.o.o. in Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerze v Mariboru). |
| Ocena stopnje reprodukcije okužbe in deleža okuženih z virusom SARS-CoV-2 v Sloveniji | Članek ocenjuje vpliv uveljavljenih ukrepov za obvladovanje epidemije okužbe z virusom SARS-CoV-2 na stopnjo reproduciranja okužbe z virusom in ocenjuje delež okuženih v Sloveniji. Avtorji: Manevski, Pohar Perme, Blagus; IBMI, Medicinska fakulteta, Univerza v Ljubljani. |
| Simulacija karantena/brez karantene za SLO | Simulacija širitve COVID 19 z 2.05 mio vozlišči in do 10 mio povezavami Žiga Zaplotnik (Arhiv, neažurirano.) |
| Prisotnost koronavirusa (COVID-19) v Sloveniji in ukrepi | Zemljevid okužb & nadzorna plošča za SLO; Alenka Jelen. (Arhiv, neažurirano.) |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| Zbirka odprtodostopnih virov o virusu covid-2-19 | Brezplačni e-viri v času epidemije; vzdržuje Centralna tehniška knjižnica Univerze v Ljubljani. |
| Vpogled v znanje o koronavirusu za slovensko javnost | Strokovni članek: Dušan Turk, Boris Turk, Odsek za biokemijo in molekularno in strukturno biologijo; Boris Rogelj, Janko Kos, Odsek za biotehnologijo; Igor Križaj, Odsek za molekularne in biomedicinske znanosti |
| Udomačena statistika (do 14.3.2020) | Dobra poljudnoznanstvena razlaga o statističnem razumevanju podatkov o covid-19. Žal zgolj do 14. 3. 2020 (zaradi spremembe metodologije NIJZ). |
| Usodna zmota: koronavirus ni gripa | Dr. Matjaž Zwitter, upokojeni onkolog, o širjenju virusa sars-cov-2. Delo, 4. 4. 2020 |
| Morali se bomo naučiti živeti z virusom | Intervju z imunologom in mikrobiologom dr. Alojzom Ihanom. RTV SLO, 4. 4. 2020 (zaradi spremembe metodologije NIJZ). |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| Dober model mora združiti strokovnjake različnih strok | Kolumna fizika Ivana Kukuljana. RTV SLO, 8. 4. 2020 |
| Raje vidim, da se na nas jezijo zaradi domnevnega pretiravanja, kot da bi bilo obratno | Intervju z infektologinjo dr. Bojano Beović. Mladina, 10. 4. 2020 |
| Koronavirus v Sloveniji: Izbrane povezave | Izčrpen dokument – zemljevidi in statistika, vladne in javne informacije, skupnosti, članki, delo in izobraževanje, prosti čas, APIs ...); Matej Jurko. |
| Koronavirus: ventilatorjev zaenkrat premalo, Slovenija lahko gre po poti Italije | "Koliko obolelih z boleznijo Covid-19 lahko oskrbi naš zdravstveni sistem? Izračuni kažejo na resnost razmer v državi."; Anže Voh Boštic, Pod črto. 21. 3. 2020 |
| Koliko okuženih z virusom COVID-19 lahko pričakujemo v Sloveniji? (17.3.) | J.P. Damjan model (Arhiv, neažurirano.) |
| Projekcija/primerjava rasti oz. št. primerov za SLO | Andraž Štalec (Arhiv, neažurirano.) |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| ECDC - European Centre for Disease Prevention and Control dataset | Zbirka podatkov vsebuje najnovejše javne podatke o COVID-19 v EU, UK in po svetu, vključno z dnevno posodobitvijo razmer, epidemiološko krivuljo in globalno geografsko porazdelitvijo; EU Open Data |
| Coronavirus in Italia, i dati e la mappa | Podatki za Italijo: primere delijo na intenzivno nego, (terapia intensiva), bolnišnično nego (ricoverati), ter domačo nego v izolaciji (isolamento domiciliare); Lab24 |
| COVID-19 in Germany by state | Dashboard za Nemčijo, Robert Koch Institut |
| Amtliches Dashboard COVID19 - öffentlich zugängliche Informationen | Uradna nadzorna plošča za Avstrijo; Bundesministerium für Soziales, Gesundheit, Pflege und Konsumentenschutz |
| COVID-19 in Iceland – Statistics | Podatkovno in infografično vzorno urejena spletna stran za Islandijo; The Directorate of Health and The Department of Civil Protection and Emergency Management |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| COVID-19 Austria | Google razpredelnica s številom in statistikami primerov COVID-19 v Avstriji; Walter Rafelsberger |
| Podatki za Italijo (GitHub) | Umberto Rosini, Italian Civil Protection Department |
| Italija, COVID-19 integrated surveillance: key national data | The Istituto Superiore di Sanità (ISS), integrating the microbiological and epidemiological data provided by all Regions and Autonomous Provinces (APs) and by the ISS SARS-CoV-2 national reference laboratory. |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| Event Horizon --- COVID-19 – Forecasts by country | 6-dnevne napovedi števila primerov COVID-19 po državah na podlagi epidemiološkega modela, ki vključuje učinek sprememb vedenja zaradi vladnih ukrepov in omejevanja socialnih stikov; Project Group Computational Epidemiology @ Robert Koch-Institute, Berlin. |
| WHO COVID-19 World Situation Dashboard | Stanje razširjenosti COVID-19 v svetu v obliki nadzorne plošče; World Health Organisation. |
| Coronavirus Disease (COVID-19) – Statistics and Research - Our World in Data (Oxford) | "Research and data to make progress against the world’s largest problems." Max Roser je eden vodilnih ekonomistov in #dataviz oblikovalcev; Max Roser, Hannah Ritchie and Esteban Ortiz-Ospina. |
| COVID-19 Application - Day Zero | Stran omogoča (tudi) primerjavo krivulj rasti glede na "dan nič" oz. prvo odkrito okužbo. Predstavljeno je število primerov (poročanih, umrlih, okrevanih) v dejanskem stanju in na prebivalca. Države lahko dodate ali odstranite in jih primerjate; Behrooz Hassani M.. |
| Covid-19 World Tracking Dashboard by John Hopkins University | Spremljanje širjenja COVID-19 v resničnem času na interaktivni nadzorni plošči. Podatki so na voljo za prenos + modeliranje širjenje virusa; dober vir je tudi njihov blog; Center for Systems Science and Engineering/ John Hopkins University. |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| CoVID 19 Worldwide Growth Rates (by Mark Handley, UCL) | Stopnje rasti širjenja COVID-19 po državah sveta, primerjalni grafi; Mark Handley, UCL. |
| Corona Live Info | Coronavirus Live Streaming: redno posodabljane statistike potrjeno okuženih, ozdravelih in smrtnih žrtev po svetu. (Avtor je zaposlen na Institutu Jožef Štefan.) |
| OECD AI Coronavirus watch | Nadzorna plošča; OECD AI Policy Observatory (katerega član je tudi Inštitut Jožef Štefan) |
| NCOV 2019 Tracker | Nadzorna plošča Covid-19; avtor je 17-letni srednješolec; Avi Schiffmann. |
| Covid Visualiser | Potrjeni primeri, ozdravitve in smrti na globusu sveta (vir podatkov je Worldometer, avtorja študenta univerze Carnegie Mellon). |
| Worldometer COVID-19 CORONAVIRUS PANDEMIC | Fakti bruti v različnih oblikah in za države sveta; ne najbolj zanesljiv vir podatkov, prihaja do razlik med uradnimi viri in Worldometrovimi podatki; Worldometer. |
| Welt.de: Alle Karten, Zahlen und Fakten zur Corona-Ausbreitung | Razširjenost COVID-19 s fokusom na Nemčiji; WELT. |
| An interactive map of self-reported COVID-19 cases | Zanimiv poskus mapiranja mikrolokacij okuženih/okužb, odprta koda; Una Larisa Pecovnik, Jan Likar, Gabrijel Persin |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| The COVID Tracking Project USA | Informacije iz 50 ameriških zveznih držav, okrožja Columbia in 5 drugih ameriških ozemelj; število testov, + in - rezultati za vsako državo ali okrožje; Covid Tracking Team |
| Novel Coronavirus (COVID-19) Infection Map | Zemljevid je delo HGIS – humanističnega laboratorija University of Washington - Seattle. Vir podatkov so WHO, CDC, PHA, China CDC, NBC News, Wikipedia in Baidu. |
| Network Graph Visualisation of C19 Outbreak-Singapore | Skoraj popolna sledljivost vseh primerov okužbe v Singapurju v obliki mrežne vizualizacije; ZP/ UCA |
| COVID-19 Virus Outbreak in Singapore | Nadzorna plošča in statistike za Singapur; ZP/ UCA |
| Japan COVID-19 Coronavirus Tracker | Širjenje in statistika za Japonsko po prefekturah. |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| Epidemic Calculator | Kalkulator uporablja klasični model nalezljivih bolezni - SEIR (Susceptible → Exposed → Infected → Removed), oz. idealiziran model širjenja, ki je trenutno v uporabi; Gabriel Goh |
| Modeling COVID-19 Spread vs Healthcare Capacity | Simulacijsko orodje za preučevanje dinamike COVID19 in ustvarjanje vizualizacij; SEIR model..; Alison Lynn Hill |
| Visualizing the spread of virus in a population | Enostavna vizualizacija širjenja virusa med populacijo z možnostjo nastavljanja faktorjev (smrtnost, viralnost,..); Swizec Teller |
| Visualizing how viruses spread in a population | Članek - vizualizacija širjenja virusa med populacijo z možnostjo nastavljanja faktorjev + primerjava z nekaterimi drugimi epidemijami + "how to" programiranja simulacij; Swizec Teller- |
| Outbreak - playable disease simulaton | Enako kot Swizec, ampak drugače :-) Kevin Simler |
| Modeling Covid-19 | SEIR model z umeritvijo na podatke in upoštevanjem ukrepov za omejevanje širjenja ter različnimi scenariji le-teh v prihodnosti. Izvorna koda je dostopna. |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| Don’t Believe the COVID-19 Models. That’s not what they’re for. | Modeli COVID-19 imajo samo en, zelo preprost cilj: prezreti vse optimistične napovedi in se osredotočiti na najslabše ter jih čim učinkoviteje zmanjševati. The Atlantic |
| A New Normal With COVID-19: The Next Steps We Must Take | Dosedanji ukrepi nas ne bodo zaščitili pred virusom; kupujejo pa nam čas. ThinkGlobalHealth |
| Why outbreaks like coronavirus spread exponentially, and how to ""flatten the curve"" | Prikaz učinkov družbene izolacije na širjenje virusa; Harry Stevens, Washington Post |
| Coronavirus: Flattening the curve | Članek - vizualizacija širjenja virusa med populacijo; Uroš Knupleš |
| Estimating The Infected Population From Deaths | Ocena števila okuženih ljudi po državah na podlagi števila smrti in stopnje smrtnosti, avtor je makroekonomist; Joao B. Duarte |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| FT: Coronavirus tracked: the latest figures as the pandemic spreads | Smrtnost COVID-19 po državah in ekonomske posledice; članek je plačljiv :-/; Financial Times |
| Academia: znanstveni članki o covid-19 | Potrebna je prijava za dostop do člankov. |
| Why You Must Act Now & Coronavirus: The Hammer and the Dance | "Nisem epidemiologist, ampak..." - viralni Medium članek o tem, kako in zakaj je treba ukrepati sedaj ter kaj avtor predvideva, da se bo zgodilo v prihodnosti; Tomas Pueyo (Avtor je laik, priporočeno je branje z zrnom soli ...) |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| Mapping coronavirus, responsibly | Podrobna priporočila in opozorila, kako (ne) ustvarjati zemljevidov prikaza Covid-19; Kenneth Field, Chair of the ICA Map Design Commission |
| Ten Considerations Before You Create Another Chart About COVID-19 | Zraven #dataviz sodi tudi #vizgovornost - nekaj temeljnih razmislekov, kdaj in kako je podatkovna vizualizacija v prid javnemu interesu...in kdaj ne; Amanda Makulec, Dataviz Society. |
| Can informal social distancing interventions minimize demand for antiviral treatment during a severe pandemic? | Raziskava iz leta 2013(!) o učinkovitosti družbene izolacije pri preprečevanju prenašanja virusa oz. porasta primerov bolezni; "With 12 weeks of distancing, the effect is relatively small for the lowest R0 of 1.6 with a projected stockpile to treat 25.6% being required (IQR = 21.7 – 28.7%) unless the proportion of people involved (81%) and magnitude of the behaviour change is large (69% reduction in contacts)"; dr. Amy Greer |
| Epidemiological Characteristics and Non-Pharmaceutical Intervention Effects | Analysis of 25,000 Lab-Confirmed COVID-19 Cases in Wuhan; Xihong Lin, Department of Biostatistics and Department of Statistics, Harvard University and Broad Institute |
| Patient 31-The Korean clusters How coronavirus cases exploded in South Korean churches and hospitals | Zgodba (in vizualizacije) primera "pacient 31", odgovornega za več kot 1160 kontaktov v času karantene; Reuters Interactives |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| Chinese Clinical Guidance For COVID-19 Pneumonia Diagnosis and Treatment | The document reviews the etiology, epidemiology, pathology, clinical features and clinical classifications, including in children, of COVID-19. In addition, it provides information on warning signals in adults and children for severe and critical types of COVID-19 and how to differentiate COVID-19 infections and pneumonia from upper respiratory tract infections or other known viral pneumonias; The Chinese National Health Commission |
| Why Singapore’s coronavirus response worked | Dale Fisher; Chair, Infection Control, National University Hospital, National University of Singapore |
| Coronavirus Tech Handbook for doctors | "Protocols, Lab findings, Radiology, ICU, PPE, Medications"; ur: Ruth Ann Crystal MD |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| Sledilnikovi dogodki, raziskave in premisleki na platformi Medium | Glas skupnosti Sledilnik |
| Poglejte na zemljevid in izvedeli boste, v kateri občini morate biti še posebej previdni zaradi covida-19 | 24ur.com Novice |
| Video posnetek pogovara z Luko Renkom in Aleksom Jakulinom, skupnost Sledilnik (29. 4. 2020) | Tromba, agencija za promocijo znanosti, kreativnosti in inovativnosti |
| Projekt Sledilnik COVID-19 in pogovor z Alojzom Ihanom (Odmevi RTV SLO, 24. 4. 2020 ) | *"...ni dovolj le samoiniciativnost strokovnjakov, kot je to v primeru COVID-19 Sledilnika, temveč je potrebna tudi podpora odločevalcev"* (Maja Pohar Perme)* |
| Želi razumeti dogajanje, članek v Gorenjskem glasu | Intervju s pobudnikom projekta Sledilnik, Luko Renkom. Gorenjski glas, 23. 4. 2020 |
| Povezava | Opis |
|---|---|
| Zaživel je tudi Sledilnik covid-19 | Med digitalnimi projekti, s katerimi raziskovalci zbirajo in obdelujejo podatke o širjenju epidemije koronavirusne bolezni covid-19, je zaživel tudi Sledilnik. Želja ustvarjalcev je javnosti omogočiti čim boljši pregled nad razsežnostjo težave in pravilno oceno tveganja. (STA) |
| 56 novih okužb s koronavirusom, štiri osebe medtem odpustili iz bolnišnice | Med projekti spremljanja širjenja covida-19 zaživel tudi Sledilnik. Želja ustvarjalcev je javnosti omogočiti čim boljši pregled nad razsežnostjo težave in pravilno oceno tveganja (24ur.com) |
| Depeša brez obraza | Če so, denimo, podatki o epidemiji, ki jih javnosti posredujejo državne institucije, nezadnostni, premalo sistematični, premalo detajlni, metodološko dvomljivi, je vrzel vrhunsko nadomestila samonikla spletna stran covid-19.sledilnik.org, nekakšen hibrid med znanstvenim entuziazmom in civilnodružbeno pobudo za prezentacijo in obdelavo podatkov. (Delo, Sobotna priloga) |
| Sledilnik: od prve številke do vzorne spletne strani | Intervju s pobudnikom projekta Sledilnik, Luko Renkom, s poudarkom na številkah in kaj nas dela ljudi; podkast Številke, Slavko Jerič. |
| Ljubiteljska znanost (v času pandemije in na sploh) | Primer uspešnejše ljubiteljske iniciative je portal Sledilnik COVID-19, pravi Metina lista. |
| Slovenski zanesenjaki zasnovali digitalni sledilnik za virusom, ki je ohromil svet | Intervju s pobudnikom projekta Sledilnik, Luko Renkom; SiolNET. |
| Koronavirus v poplavi matematičnih modelov – kateremu zaupati? | O kakovosti modelov, ki smo jim priča v Sloveniji, smo se pozanimali pri fiziku Ivanu Kukuljanu (Val202) |
| Število hospitaliziranih zaradi koronavirusa v Bolnišnici Celje zadnje dni stabilno. Pospešeno šivajo maske | Zgornji graf iz spletne strani https://covid-19.sledilnik.org prikazuje število hospitaliziranih bolnikov po bolnišnicah zaradi koronavirusa. V tem grafu je zadnja, današnja številka za SB Celje celo nižja od 14 – hospitaliziranih naj bi bilo 11 bolnikov. (Celje Info) |
| V Zgornji Savinjski dolini sedaj trije okuženi | *Po zadnjih informacijah je trenutno v Sloveniji z novim koronavirusom okuženih 841 ljudi, kar je 39 več kot včeraj. Trije od teh se nahajajo v Zgornji Savinjski dolini, in sicer na območju Občine Mozirje dva in na območju Občine Nazarje eden. *(Savinjske.com) |
Në grupin tonë bashkëpunojnë edhe ekspertë për modelime statistikore dhe simulime kompjuterike. Në këtë faqe do t’i publikojmë linqet e disa prej punimeve të tyre, që i kanë bërë me ndihmën e të dhënave të grumbulluara nga COVID-19 Treker.
Modelet i marrin parasysh të gjithë informacionet e njohura për përhapjen e virusit në vend, por prapëseprapë nuk mund të ofrojnë parashikimet më të sakta për rrjedhën e ardhshme të epidemisë dhe për këtë arsye ka nevojë të lexohen me kujdes të gjithë supozimet e modelit.
Të dhënat për testet dhe numrin e personave të infektuar në shtet, si dhe në vende tjera të botës, nuk janë më të saktat. Andaj, numri më i madh i modeleve bazohen në të dhënat për personat e shtruar në spital apo, fatkeqësisht, të të vdekurve. Në qoftë se edhe këto të dhëna janë të pasakta, modelet do t’i shfaqin vlerat e ardhshme me saktësi më të ulët.
Shkenca botërore bën përpjekje marramendëse për të luftuar sëmundjen, por sërish një numër i madh i aspekteve të përhapjes dhe zhvillimit të sëmundjes nuk janë hulumtuar mirë akoma. Pasiguria në masat të cilat qeveritë nëpër botë i ndërmarrin për të frenuar përhapjen e sëmundjes është veçanërisht e madhe. Gjithashtu, për shkak të vonesave kohore, pas infektimit dhe zbulimit të sëmundjes përmes testeve, është praktikisht e pamundur të vlerësohet gjendja momentale e popullatës së infektuar dhe shpejtësia e përhapjes së infektimit në të. Të gjitha këto janë arsye dhe pengesa shtesë për modelet. Sa më larg shikojmë në të ardhmen, aq më shumë rritet pasiguria në parashikimet.
Më shumë për aspektet e modelimeve nga profesori Janez Zhibert.
Modeli është version i përshtatur i modelit SIR të Sllovenisë (Susceptible, Infected, and Recovered) i cili është shfrytëzuar për të modeluar dinamikën e COVID-19 në Slloveni dhe për të prognozuar datën e numrit maksimal të rasteve aktive. Modeli është dizajnuar nga prof. Ljupço Todorovski, Nikola Simixhievski dhe Matej Petkoviq nga Instituti Jozhef Stefan në Lubjanë, Slloveni. Bëhet fjalë për model elementar SIR, i kalibruar vetëm për të dhënat e rasteve aktive nga Treker. Modeli kalibrohet rregullisht. Rezultatet dhe parashikimet e ardhshme mund të gjenden këtu.
Modeli në vijim është adoptuar nga modeli slloven SEIR (Susceptible, Exposed, Infected, and Recovered), që është përdorur dhe përdoret për modelimin e dinamikës COVID-19 në Slloveni. Është i disponueshëm në faqen Sledilnik Modeli është përpunuar nga prof. Janez Zhibert nga Fakulteti i Shkencave Mjekësore dhe Fakulteti i Shkencave Kompjuterike dhe Informatike në Universitetin e Lubjanës, Slloveni.
Ky është një model SEIR ndarës i shtrirë nga ndarje shtesë për modelimin e numrit të personave të shtruar në spital, NjKI dhe të vdekur. Modeli është i kalibruar mbi të dhënat e të shtrirëve në spital dhe rasteve të vdekjes nga Treker. Modeli kalibrohet çdo ditë. Rezultatet dhe parashikimet e mëtutjeshme mund të gjenden në
Numri riprodhues është numri mesatar i të infektuarve të ri nga një i infektuar. Përllogaritja që vijon është bërë nga Haris Babaçiq nga instituti Karolinska në Stokholm, Suedi.
Numri riprodhues, i paraqitur këtu, sipas ditëve (Rt) i virusit SARS-CoV-2 në Maqedoni është llogaritur me metodë të përshtatshmërisë përmes së cilës kryhet dinamika kohore e numrit riprodhues, bazuar në lakoren e epidemisë (numri i rasteve të reja në ditë)1, ku koha e gjenerimit bazohet në modelin Ferretti et al.(2020)2. Vlerësimi i Rt është më pak i sigurt në fillim të epidemisë dhe gjatë disa ditëve të kaluara.
Kur Rt mbahet mbi 1 për një periudhë të caktuar, epidemia përhapet, dhe e kundërta - gjatë mbajtjes së Rt nën 1, epidemia dobësohet. Thënë thjesht, po të ulet numri riprodhues në 0.7, do të thotë se mesatarisht nga 10 të infektuar, shtatë do të infektonin edhe nga një person tjetër, ndërsa tre nuk do të infektonin askënd. Dhe me kalimin e kohës, me shërimin apo vdekjen e të infektuarve, numri i përgjithshëm i rasteve aktive, d.m.th. individë të cilët mund të infektojnë të tjerë, do të ulet dhe epidemia do të dobësohet derisa personi i fundit të shërohet apo të vdesë.
Grafikë Rt. Numri riprodhues sipas ditëve (Rt) në Maqedoni. Pikat dhe vijat e tregojnë lëvizjen e Rt-së së vlerësuar me kalimin e kohës. Hijet me ngjyrë të kaltër të zbehtë i tregojnë 95% intervalet e besueshmërisë, d.m.th. tregojnë prej ku deri ku mund të jetë Rt i vërtetë dhe pasqyrojnë pasigurinë në Rt-në e vlerësuar.
Vlerësim të ngjashëm ka dhënë edhe Bazhe Petrushev, kësaj here me metoda statistikore të Bejzit (Bayes). Në model, Rt shqyrtohet si faktor i cili ndryshon ngadalë me lëvizjen e rastësishme të Gausit, në shkallë logaritmike, ndërsa probabiliteti i rezultatit të pacientëve të rinj shqyrtohet si shpërndarje Gamma-Poisson.
![\\\"Rt-bayes\\\"](\\\"https://raw.githubusercontent.com/petrushev/bayesian-modeling/covid-19-mk/07%20covid19/mk_daily_R.png\\\")
Lartë: Numri riprodhues sipas ditëve (Rt) në Maqedoni. Vija e errët e tregon vlerësimin mesatar, hija e çelë dhe e errët tregojnë 95% dhe 50% interval me dendësi më të madhe, përkatësisht.
Poshtë: Pikat e zeza i tregojnë numrat zyrtar të të infektuarve të rinj sipas ditëve. Vija e errët dhe hijet janë vlerësimi mesatar dhe intervalet.
1. Wallinga J, Teunis P. Different epidemic curves for severe acute respiratory syndrome reveal similar impacts of control measures. Am J Epidemiol. 2004;160(6):509-516. doi:10.1093/aje/kwh255
2. Ferretti L, Wymant C, Kendall M, et al. Quantifying SARS-CoV-2 transmission suggests epidemic control with digital contact tracing. Science. March 2020. doi:10.1126/science.abb6936
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Nažalost, ova stranica još nije prevedena. Pogledaj izvorni tekst na slovenskom ili engleski prijevod.
Pomogni nam prevesti ovu stranicu na GitHub-u.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","import mod from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./StaticPage.vue?vue&type=style&index=0&lang=scss&\"; export default mod; export * from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./StaticPage.vue?vue&type=style&index=0&lang=scss&\"","// Module\nvar code = \"Nažalost, ova stranica još nije prevedena. Pogledaj izvorni tekst na slovenskom ili engleski prijevod.
Pomogni nam prevesti ovu stranicu na GitHub-u.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Во нашата група соработуваат и стручњаци за статистички моделирања и компјутерски симулации. На оваа страница ќе ги објавуваме линковите до некои од нивните трудови, кои ги направија со помош на собраните податоци од COVID-19 Трекер.
Моделите ги земаат во обѕир сите познати информации за ширењето на вирусот во државата, ама сепак не можат да понудат најпрецизни предвидувања за идниот тек на епидемијата и затоа е потребно да се прочитаат внимателно сите претпоставки на моделот.
Податоците за тестовите и бројот на заразени лица во државата, како и на другите места во светот, не се најпрецизни. Затоа поголемиот број на модели се темелат на податоци за хоспитализациите или, за жал, починатите. Доколку се и тие податоци непрецизни, моделите ќе ги прикажуваат идните вредности со помала прецизност.
Глобалната наука вложува огромни напори во борба со болеста, ама сепак голем број од аспектите на ширењето и развојот на болеста сеуште не се најдобро истражени. Посебно е голема несигурноста во мерките, кои владите во светот ги изведуваат за ограничување на ширењето на болеста. Исто така и заради временските доцнења, по заразувањата и откривањето на болеста со тестови, е практично невозможно да се оцени точно моменталната состојба на заразена популација и брзината на ширење на заразата во неа. Сите овие се причини и додатни пречки за моделите. Колку понапред гледаме во иднина, повеќе расте несигурноста во предвидувањата.
Повеќе за аспектите на моделирањата од професорот Јанез Жиберт.
Моделот е прилагодена верзија на Словенечкиот модел SIR (Susceptible, Infected, and Recovered), кој се користеше за моделирање на COVID-19 динамиката во Словенија и прогноза на датумот на максималниот број на активни случаи. Моделот е изработен од страна на проф. Љупчо Тодоровски, Никола Симиџиевски и Матеј Петковиќ од Институт Јожеф Стефан во Љубљана, Словенија. Се работи за основен модел SIR , калибриран само за податоците на активни случаи од македонскиот Treker. Моделот се калибрира редовно. Идните резултати и предвидувања можат да се најдат на линкот.
Моделот, што следи, е прилагодена верзија на Словенечкиот модел SEIR (Susceptible, Exposed, Infected, and Recovered), кој се користеше и се користи за моделирање на COVID-19 динамиката во Словенија. Достапен е за употреба на веб страната Sledilnik. Моделот е изработен од страна на проф. Јанез Жиберт од здравствениот факултет и факултетот за информатички науки на универзитетот во Љубљана, Словенија.
Се работи за граночен модел СЕИР, раширен со додадени гранки za моделирање на бројот на хоспитализирани, пациенти на интензивна нега и починати. Моделот е засега калибриран само за податоците на хоспитализирани и починати од македонскиот Treker. Моделот се калибрира на дневна база. Идните резултати и предвидувања можат да се најдат на линкот
Репродуктивниот број е просечен број на новозаразени од еден заразен. Пресметката, што следи, ја изработи Харис Бабачиќ од Каролинска Институтот во Стокхолм, Шведска.
Тука претставениот репродуктивен број по денови (Rt) на SARS-CoV-2 вирусот во Македонија е проценет со метод на подобност преку кој се изведува временската динамика на репродуктивниот број врз основа на епидемиската крива (бројот на нови случаи по денови)1, при што генерациското време е базирано на модел на Ferretti et al. (2020)2. Процената на Rt е помалку сигурна на почетокот на епидемијата и во изминатите неколку дена.
При одржувањето на Rt одреден период над 1 епидемијата се шири и обратно - при одржувањето на Rt под 1 епидемијата стивнува. Поедноставно кажано, да се сведе репродуктивниот број на 0.7 значи дека во просек од 10 заразени седуммина заразувале уште по еден човек а тројца не би заразиле никој. И со текот на времето како што заразените ќе се опоравуваат или умираат, вкупниот број на активни случаи, т.е. индивидуи кои би можеле да заразат други, ќе опаѓа и епидемијата ќе стивнува додека и последниот човек не се опорави или почине.
График Rt. Репродуктивен број по денови (Rt) во Македонија. Точките и линиите го покажуваат движењето на проценетиот Rt во тек на време. Бледо-сините сенки ги покажуваат 95% интервалите на доверба, т.е. покажуваат од каде до каде може да е вистинскиот Rt и ја одразуваат несигурноста во проценетиот Rt.
Слична проценка изработи Баже Петрушев, овој пат со Бејзови статистички методи. Во моделот, Rt се разгледува како фактор кој бавно се менува со Гаусов произволен ôд, во логаритамска скала, а веројатноста на исходот на новозаболени се разгледува како Студентова t-распределба. Притоа направена е корекција во однос на мерењата во зависност на денот во неделата.
Горе: Репродуктивен број по денови (Rt) во Македонија. Темната линија ја покажува средната проценка, светлата и темната сенка покажуваат 95% и 50% интервал на најголема густина, соодветно.
Доле: Црните точки ги покажуваат официјалните бројки на новозаразени по денови. Темната линија и сенките се средната проценка и интервалите.
1. Wallinga J, Teunis P. Different epidemic curves for severe acute respiratory syndrome reveal similar impacts of control measures. Am J Epidemiol. 2004;160(6):509-516. doi:10.1093/aje/kwh255
2. Ferretti L, Wymant C, Kendall M, et al. Quantifying SARS-CoV-2 transmission suggests epidemic control with digital contact tracing. Science. March 2020. doi:10.1126/science.abb6936
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","var render = function () {var _vm=this;var _h=_vm.$createElement;var _c=_vm._self._c||_h;return _c('div',[_c('transition',{attrs:{\"name\":\"slide\"}},[_c('div',{directives:[{name:\"show\",rawName:\"v-show\",value:(_vm.visible && _vm.list.length > 0),expression:\"visible && list.length > 0\"}],key:\"1\",staticClass:\"float-nav-btn\",on:{\"click\":_vm.toggleMenu}},[_c('div',{staticClass:\"float-nav-img\",class:{ active: _vm.active },attrs:{\"alt\":_vm.$t('navbar.goToGraph')}})])]),_c('transition',{attrs:{\"name\":\"slide\"}},[_c('div',{directives:[{name:\"show\",rawName:\"v-show\",value:(_vm.active && _vm.list.length > 0),expression:\"active && list.length > 0\"}],key:\"2\",staticClass:\"float-list\"},[_c('h2',[_vm._v(_vm._s(_vm.$t('navbar.goToGraph')))]),_c('ul',{directives:[{name:\"scroll-lock\",rawName:\"v-scroll-lock\",value:(_vm.active),expression:\"active\"}]},_vm._l((_vm.list),function(item){return _c('li',{key:item.link,staticClass:\"float-item\",on:{\"click\":_vm.hideMenu}},[_c('div',{class:'float-nav-icon' + ' ' + _vm.get(item.link, 'icon'),attrs:{\"alt\":_vm.$t('navbar.goToGraph')}}),_c('a',{directives:[{name:\"scroll-to\",rawName:\"v-scroll-to\",value:({ el: '#' + item.link, offset: -115 }),expression:\"{ el: '#' + item.link, offset: -115 }\"}],attrs:{\"href\":'#' + item.link}},[_vm._v(_vm._s(_vm.get(item.link, 'titleMenu')))])])}),0)])]),_c('transition',{attrs:{\"name\":\"fade\"}},[_c('div',{directives:[{name:\"show\",rawName:\"v-show\",value:(_vm.active),expression:\"active\"}],key:\"3\",staticClass:\"overlay\",on:{\"click\":_vm.hideMenu}})])],1)}\nvar staticRenderFns = []\n\nexport { render, staticRenderFns }","\nSfortunatamente, questa pagina non è stata ancora tradotta. Vedere il testo originale in lingua slovena o la traduzione in inglese.
Aiutaci a tradurre questa pagina su GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Sfortunatamente, questa pagina non è stata ancora tradotta. Vedere il testo originale in lingua slovena o la traduzione in inglese.
Aiutaci a tradurre questa pagina su GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Sfortunatamente, questa pagina non è stata ancora tradotta. Vedere il testo originale in lingua slovena o la traduzione in inglese.
Aiutaci a tradurre questa pagina su GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","var render = function () {var _vm=this;var _h=_vm.$createElement;var _c=_vm._self._c||_h;return _c('div',{staticClass:\"custom-container\"},[_c('div',{staticClass:\"static-page-wrapper\"},[_c('span',{domProps:{\"innerHTML\":_vm._s(_vm.content)}})])])}\nvar staticRenderFns = []\n\nexport { render, staticRenderFns }","\n{{ $t(\"pageNotFound.somethingWentWrong\") }}
\n![](\"../assets/caution-tape.png\")
\n Sfortunatamente, questa pagina non è stata ancora tradotta. Vedere il testo originale in lingua slovena o la traduzione in inglese.
Aiutaci a tradurre questa pagina su GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","import mod from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./TimeStamp.vue?vue&type=style&index=0&id=109d6b2f&scoped=true&lang=scss&\"; export default mod; export * from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./TimeStamp.vue?vue&type=style&index=0&id=109d6b2f&scoped=true&lang=scss&\"","// Module\nvar code = \"Namen Sledilnikovih prikazov je združiti in predstaviti obstoječe podatke v vsakomur razumljivi obliki, ki pa vseeno potrebujejo določena pojasnila. Zbrali smo odgovore na nekatera najpogostejša vprašanja. Seznam sproti dopolnjujemo; če imate kakršna koli vprašanja glede naših prikazov (ali predlog za boljše pojasnilo) in jih ne najdete v FAQ, nam pišite na info@sledilnik.org. (Veseli smo tudi pohval, povratnih informacij ali predlogov!)
Naš cilj je pomagati pri razumevanju širjenja virusa in pripomoči k splošni ozaveščenosti, odzivnosti ter učinkovitosti ukrepov za zajezitev virusa. Več v zavihku O projektu.
SARS-CoV-2 je angleška okrajšava za “Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2” – to je mednarodno sprejeto ime virusa, ki povzroča bolezen COVID-19. Tudi slednje poimenovanje je kratica, skovana iz besed COrona VIrus Disease ter 2019, torej leta, ko je bolezen prvič izbruhnila.
Načeloma sta oba pravilna. Pri Sledilniku smo najprej uporabljali ventilator, nato pa smo se po tehtanju argumentov ter na predlog člana strokovne skupine, ki svetuje Ministrstvu za zdravje, odločili za uporabo izraza respirator. Izraz "medicinski ventilator" je sicer ustreznejši z vidika medicinske stroke in tudi slovenskega jezika, izraz "respirator" pa se nam zdi boljši zaradi jedrnatosti in hkratne jasnosti v splošni oz. pogovorni uporabi. Več o dilemah poimenovanja lahko preberete v odličnem članku Respirator ali ventilator? (STA, 24. marca 2020).
V Sledilniku uporabljamo nabor izrazov, ki so razloženi v odgovoru Kaj pomeni izraz …?. Za druge izraze, kot so novookužen, ki se pojavljajo v medijih, ne pa tudi v naših grafih, lahko pri uporabi pomaga slovar Fran, različica covid-19.
To trenutno ni mogoče. Razlogov je več: režim testiranja se je že večkrat spremenil (gl. graf Stanje COVID-19 v Sloveniji) in vedno zajema le del populacije. Statistike asimptomatskih bolnikov, ki ne kažejo simptomov in niso zato nikjer zavedeni, tako ni mogoče dobiti.
Na Sledilnikovi strani Svet je na voljo zemljevid sveta, ki prikazuje Stanje COVID-19 v svetu. Na tej strani sta tudi grafa Države: potrjen primeri na milijon prebivalcev in Države: umrli (skupaj) na milijon prebivalcev, ki kaže primerjavo med Slovenijo in različnimi skupinami držav glede na potrjene primere in število smrti zaradi COVID-19 na milijon prebivalcev.
Za podrobnejše primerjave, ki upoštevajo še druge kategorije razen umrlih, si lahko vedno ogledate katero od strani, kot sta Coronavirus Pandemic, stran raziskovalne skupine Our World in Data univerze v Oxfordu, ki omogoča prikaz in primerjavo podatkov za izbrane države, ter COVID-19 Dashboard, stran univerze Johns Hopkins (ene vodilnih raziskovalnih institucij v ZDA). Zaradi nezanesljivih podatkov je manj priporočljiva stran Worldometer. Več priporočenih povezav si oglejte na strani Povezave.
Glavni prikazi Sledilnika so že prevedeni tako v angleščino kot v nekaj drugih jezikov (DE, HR, IT), v angleščini sta na voljo tudi stran stran O projektu, ki zajema osnovne podatke in vire podatkov, ter stran FAQ - Pogosta vprašanja in odgovori. Preostale strani bodo prevedene takoj, ko bo mogoče. Sicer sta na voljo za prosto uporabo tako besedilni del kot izvorna koda. Vsi podatki so v bazi že zavedeni tudi z angleškimi oznakami, zato je mogoča tudi njihova mednarodna uporaba (izvoz).
Nihče oz. ne. Sledilnik je neprofitna pobuda, ustvarjena kot podpora sprotnemu zbiranju in urejanju ključnih podatkov o širjenju koronavirusa pri nas. Naša baza podatkov je javna in prosto dostopna, torej brezplačna in nekomercialna, in bo takšna tudi ostala. Gl. tudi vprašanje Kako lahko pridobim in uporabim vašo bazo podatkov.
Stran je v JavaScriptu s pomočjo Vue.js, vizualizacije in grafi so narejeni v F# s pomočjo knjižnic Highcharts, projekt pa je odprt in na voljo na GitHubu - Sledilnik.
Podatke zbiramo iz različnih uradnih in drugih javnih virov – navedeni so v zavihku Viri.
Od 28. marca 2020 imamo vzpostavljeno tudi povezavo z Ministrstvom za zdravje, NIJZ in zdravstvenimi zavodi, od katerih zdaj neposredno dobivamo strukturirane podatke. Ekipa Sledilnika ne nadzoruje točnosti izvirnih podatkov in ne objavlja podatkov, ki niso pridobljeni iz uradnih virov ali sredstev javnega obveščanja, zato pa vse podatke navzkrižno preverja, da so pravilni in skladni z izvornimi.
Bazo podatkov urejamo s podatki NIJZ (po kategorijah). Podatke po regijah in starosti kdaj tudi kasneje dopolnjujemo in navzkrižno preverjamo, ko se spremenijo zaradi epidemioloških raziskav. Podatke o občinah sledimo v tabeli Kraji.
Urejanje podatkov bolnišnične oskrbe – tabela Pacienti:
Dobivamo dnevna poročila in spremljamo objave vseh bolnišnic za COVID-19 (UKC Ljubljana, UKC Maribor, UK Golnik, SB Celje) – okoli 8h.
Spremljamo število hospitaliziranih: vsi oddelki, v intenzivni enoti in na respiratorju.
Iz podatkov evidentiramo tudi prehode (sprejem/odpust) med posameznimi stanji (kadar je to mogoče zaznati).
Kjer so podatki o prehodih (sprejem/odpust) nepopolni, s sklepanjem določimo vrednosti (uporabimo formulo).
Vsi viri in sklepanja so zabeleženi kot komentar v posameznih celicah (možnost preverjanja).
Podatke primerjamo s sumarnimi podatki o hospitaliziranih in intenzivni terapiji, ki jih objavlja Vlada RS.
Večina podatkov se zbira za pretekli dan ob 23.59 (testi, potrjeni primeri ...), podatke o hospitalizacijah pa večinoma pridobimo do 9. ure vsak dan za vse bolnišnice. Naši podatki so tako osveženi ponavadi med 10.00 in 12.00.
Ko objavimo sveže dnevne podatke, so ti na voljo na vseh naših distribucijskih poteh (CSV, REST, spletna stran), o objavi poročamo tudi na družbenih omrežjih (Facebook in Twitter).
Sledilnik uporablja zgolj potrjene, uradne podatke, ki jih dnevno sporočajo NIJZ in vse slovenske bolnišnice, ki zdravijo bolezen COVID-19. Naši podatki tako prihajajo neposredno iz preverjenih virov, hkrati pa jih tudi sami navzkrižno primerjamo že od začetka delovanja (4. 3. 2020). Razlike v objavljenih podatkih se po navadi pojavijo zato, ker so bili zajeti ob različnih urah dneva. Gl. tudi vprašanje So vaši podatki in prikazi verodostojni?
Bolnišnice o posameznih sprejemih ali odpustih, iz katerih bi lahko pridobili natančne podatke, ne poročajo vedno. Število sprejemov ponavadi izračunamo iz podatkov o trenutno hospitaliziranih in razlike glede na prejšni dan, ki ji prištejemo število odpuščenih in umrlih na določen dan. Podobno vodimo tudi evidenco o sprejemih in odpustih v enotah za intenzivno terapijo ter za priklop in odklop na/od respirator(ja).
Podatek Odpuščeni iz bolnišnice je izračunan na podlagi podatkov, ki jih dnevno dobivamo neposredno iz bolnišnic, torej iz preverjenega vira. Večinoma za vse bolnišnice dobivamo dnevno število odpuščenih, iz katerega lahko sklepamo o številu novo sprejetih. Glej tudi Kako pridobivate podatke o sprejetih v bolnišnico?
Sledilnik se je pri številu ozdravelih zanašal na uradne vire (Vlada RS, mediji). Poročanja o ozdravelih so žal še vedno redka – za zdaj imamo samo par potrjenih virov o "ozdravelih", rednih podatkov in uradnih virov pa ni, kakor tudi ne uradne defincije, kdaj je določena oseba ozdravela. V okviru Inštituta za mikrobiologijo in imunologijo je potekala nacionalna raziskava o COVID-19, ki bo pokazala tudi, koliko ljudi je bolezen COVID-19 že prebolelo. Ker trenutno še ni znano, kakšne so morebitne posledice prebolele bolezni COVID-19 (s tem se ukvarjajo različne študije, rezultati pa še dolgo ne bodo znani), in ker tudi zdravstvene institucije govorijo o preboleli bolezni (in ne o ozdravelih), smo skladno s tem spremenili tako terminologijo kot način izračunavanja števila aktivnih (trenutno stanje potrjeno okuženih) in prebolelih (skupaj). Gl. tudi vprašanje Ali vodite števec aktivnih primerov oz. ali veste, koliko je trenutno okuženih oseb?.
Ministrstvo za zdravje je 14. aprila objavilo Priporočila za zaključek izolacije in vrnitev na delovno mesto, iz katerih lahko razberemo, kdaj se za osebo sklepa, da je prebolela okužbo in se lahko vrne na delo. Za osebe s simptomi je to 14 dni po umiritvi simptomov, za zdravstvene delavce je po 14 dneh obvezen kontrolni bris, ki mora biti negativen 2x zapored. Vlada RS sicer redno poroča o odpuščenih iz bolnišnice, za katere pa ne vemo, ali so res že preboleli bolezen. Iz objavljenih priporočil je razvidno, da sta pri teh bolnikih po odpustu v domačo oskrbo potrebna dva zaporedna negativna kontrolna brisa, da bi se oseba štela za sposobno vrnitve na delo. ECDC je v svojem poročilu navedla: The 14-day incidence of reported COVID-19 cases in the EU/EEA and UK, providing an estimate of the prevalence of active cases in the population..., zato smo izbrali 14-dnevno obdobje kot povprečno trajanje okužbe, torej čas, ko je potrjen primer aktiven.
Opazili smo, da Worldometer poroča o številu okrevanj, a žal nam podatka, od kod črpajo te informacije, ni uspelo pridobiti. Tudi nekateri drugi viri preprosto združujejo prebolele osebe s številom odpuščenih bolnikov iz bolnišnic. Ker menimo, da ta dva podatka ne kažeta enakega stanja bolezni, smo se odločili, da jih prikazujemo ločeno; to sta kazalnika Odpuščeni iz bolnišnice in Preboleli.
Opomba: izračun prebolelih smo spremenili 9. 5. 2020, in sicer izračunavamo prebolele zdaj po 14-dnevnem obdobju od potrditve primera (prej 21 dni), zato je bil opazen skok v številu prebolelih. Prosimo, da v oceni števila prebolelih upoštevate to razliko v izračunu. Podrobnejša razlaga spremenjenega izračunavanja je na voljo v članku na Mediumu Od potrjeno okuženih do prebolelih.
Da, od konca aprila naprej grafično prikazujemo tudi te kazalnike. [Graf Stanje COVID-19 v Sloveniji] (/sl/stats#metrics-comparison-chart) kaže sliko potrjenih primerov. Privzeti prikaz je Aktivni (zgoraj levo), ki nam kaže število aktivnih primerov in posebej še število hospitaliziranih, v intenzivni enoti ter na respiratorju. S spremenitvijo prikaza Aktivnih v prikaz Na dan lahko vidimo podrobnosti stanja aktivnih oz. potrjenih primerov po posameznih dnevih (testiranja, potrjeni primeri, sprejeti v bolnišnico in odpuščeni, sprejeti v intenzivno enoto in odpuščeni ...), če pa izberemo prikaz Skupaj, lahko poleg drugih podatkov vidimo tudi število prebolelih.
Kazalnika Aktivni primeri in Preboleli nista podatka, pridobljena iz javnih virov; oba kažeta na osnovi uradnih podatkov izračunano vrednost. Vrednost Aktivni primeri je izračunana s preprostim odštevanjem uradnih podatkov za relevantno kategorijo, vrednost Preboleli (skupaj) odslikava stanje vseh potrjenih primerov pred dvema tednoma (minus umrli). Število prebolelih je preprosta ocena, ki temelji na vrednosti vseh potrjenih primerov v preteklosti na podlagi domneve, da se bolezen povprečno preboli najkasneje v 14 dneh (vir: ECDC poročilo); tako je število prebolelih na določen dan enako številu vseh potrjenih primerov dva tedna pred danim datumom, od katerega se odšteje še število umrlih do istega dne, ko se ugotavlja število prebolelih. Ocena je poenostavljena v smislu, da ne upošteva primerov resnejših dolgotrajnih komplikacij bolezni COVID-19.
Opomba: izračun prebolelih smo spremenili 9. 5. 2020, in sicer izračunavamo prebolele zdaj po 14-dnevnem obdobju od potrditve primera (prej 21 dni), zato je bil opazen skok v številu prebolelih. Prosimo, da v oceni števila prebolelih upoštevate to razliko v izračunu. Podrobnejša razlaga spremenjenega izračunavanja je na voljo v članku na Mediumu Od potrjeno okuženih do prebolelih.
Formula za izračun vrednosti:
Preboleli (skupaj) = Potrjeni primeri (skupaj) pred 14 dnevi – Umrli (skupaj) do dneva izračuna
Aktivni primeri = Potrjeni primeri (skupaj) − Preboleli (skupaj) − Umrli (skupaj)
Sledilnik ne zbira osebnih podatkov uporabnikov niti podatkov, ki bi jih želeli o svojem stanju ali o stanju v bolnišnicah posredovati posamezniki.
Lahko pa uporabniki prostovoljno pomagate z zbiranjem in preverjanjem podatkov iz medijev (in tudi s terena), pri statističnih in drugih analizah ipd. Za takšno obliko sodelovanja, opozorila in konstruktivne predloge nam pišite na info@sledilnik.org.
Naša baza podatkov je javna in prosto dostopna v obliki CSV, REST in Google Sheet. Prosimo vas le, da nam sporočite, s kakšnim namenom boste podatke uporabili, ter Sledilnik obvezno navedete kot vir.
Ker so oznake podatkov tudi v angleščini (gl. vprašanje Ali obstaja vaša stran tudi v angleščini?), je mogoča tudi njihova mednarodna uporaba (izvoz, prikaz).
Lahko! Na svojo spletno stran lahko vgradite poljuben graf ali prikaz – ob navedbi vira, seveda. Grafi imajo na desni strani gumb Deli graf na, s katerim lahko izbirate, kje želite graf deliti (FB, TW, splet). Lahko pa tudi kliknete sem in s seznama izberete graf, ki ga želite vgraditi. O uporabi nas obvestite (info@sledilnik.org) in povezavo bomo z veseljem dodali tudi v našo zbirko priporočenih povezav.
Gre za odstotno stopnjo rasti na današnji dan v številu oseb glede na prejšnji dan. Če je, recimo, včeraj bilo v intenzivni enoti 16 oseb, danes pa so sprejeli še štiri, je to 25 % več glede na včerajšnje stanje.
Vlada RS je 6. 10. 2020 predstavila načrt in ukrepe za zajezitev novega vala okužb s koronavirusom. Ta ima tri faze. Vsaka faza nam pove, katere ukrepe moramo sprejeti, da bi zajezili širitev okužb. Uradna verzija ukrepov je na voljo na tej povezavi, preglednejši infogram pa tukaj.
Faze temeljijo na treh dejavnikih, ki jih vključno s številko faze prikazujejo posamezne infokartice na vrhu Sledilnikove strani:
Zelena faza ni posebej opredeljena. To je faza pripravljenosti, v kateri se zavedamo, da bo koronavirus še nekaj časa med nami, zato se morajo upoštevati splošni higienski ukrepi – razkuževanje, nošenje maske in ohranjanje varnostne razdalje; epidemiološke služba deluje normalno v skladu z ZNB. NIJZ je pripravil splošna priporočila za obdobje sproščanja ukrepov, ki jih je smiselno upoštevati ves čas.
Oranžna faza je sestavljena iz treh paketov ukrepov glede na stanje vseh treh dejavnikov.
paket: > 40 (14-dnevna pojavnost) > 60 (hospitalizirani) > 15 (v intenzivni enoti). Ukrepi: omejitev zbiranja 10/50/500; obvezne maske v zaprtih prostorih, na JPP in v gneči na prostem; časovna omejitev dela gostinskih lokalov; obvezni testi in karantene za nevarne države; priporočeno delo od doma; posamične prepovedi obiskov v ogroženih domovih za ostarele.
paket: > 80 (14-dnevna pojavnost) > 100 (hospitalizirani) > 20 (v intenzivni enoti). Ukrepi: strežba samo sedečim za mizami, razredčitev miz v lokalih; zbiranje do 10 ljudi javno in zasebno (izjema: verski obredi in poroke; nadzorovane javne kulturne in športne prireditve ob upoštevanju ukrepov); prireditve brez zakusk; obvezna uporaba razkuževalnih sredstev za roke v skupnih prostorih večstanovanjskih stavb ter poslovnih stavb (obvezna namestitev razpršilnikov za razkužila); omejitev števila oseb v zaprtih javnih prostorih (trgovine, banke, pošte, uradi ipd.); prepoved obiskov v domovih za ostarele in bolnišnicah v posameznih okoljih/občinah.
paket: > 120 (14-dnevna pojavnost) > 180 (hospitalizirani) > 30 (v intenzivni enoti). Ukrepi: zapora/karantena posameznih občin ali regij; splošna prepoved obiskov v bolnišnicah in zavodih; zaprtje gostinskih lokalov; zaprtje fitnes centrov in športnih objektov za amaterje, za skupinske športe; omejitev delovanja frizerskih in kozmetičnih salonov na največ eno stranko na prostor; prepoved vseh javnih in kulturnih prireditev ter verskih obredov in porok v posameznih občinah ali regijah; zaprtje nenujne zdravstvene in zobozdravstvene dejavnosti.
Rdeča faza je sestavljena iz treh paketov ukrepov glede na stanje vseh treh dejavnikov.
paket: > 140 (14-dnevna pojavnost) > 250 (hospitalizirani) > 50 (v intenzivni enoti). Ukrepi: zaprtje trgovskih centrov; šola na daljavo za srednje šole in univerze; zaprtje kulturnih ustanov; splošna prepoved verskih obredov in porok s prisotnimi gosti.
paket: > 170 (14-dnevna pojavnost) > 300 (hospitalizirani) > 50 (v intenzivni enoti). Ukrepi: šola na daljavo za vse; posebni dodatni sloti za starejše; zaprtje frizerskih in kozmetičnih salonov; zaprtje hotelov; zaprtje športnih objektov za amaterje za individualne športe ter za športno dejavnost otrok in mladostnikov; omejitev gibanja med 22.30 in 5. uro.
paket: > xxx (14-dnevna pojavnost) > 360 (hospitalizirani) > 60 (v intenzivni enoti). Ukrepi: omejitev gibanja med občinami; zaprtje vrtcev; zaustavitev javnega prometa; zaprtje meja (razen tovorni promet in nujni prehodi); omejitev izhodov razen nujnih izjem; zapiranje posameznih gospodarskih dejavnosti. (V veljavi tudi vsi drugi sektorski ukrepi državnega načrta.)
Graf prikazuje dnevno in skupno dinamiko širjenja okužbe od začetka do danes. Uporabljeni kazalniki (gl. Katere kazalnike vključuje graf o stanju?) nam pomagajo razumeti, kako uspešno obvladujemo širjenje virusa. Spremljamo lahko, kakšen je dnevni prirast primerov, in posredno vidimo, ali ukrepi delujejo; iz podatka o številu hospitaliziranih in deleža teh v intenzivni enoti lahko razberemo, koliko oseb je bolezen resno ogrozila, hkrati pa nam ti podatki kažejo tudi, kolikšna je obremenjenost zdravstvenega sistema.
Spodaj na časovnem traku so označene prelomne točke: od prvega potrjenega primera (4. 3. 2020) do ukrepov (po ključni besedi in datumu), sprejetih za zajezitev širjenja, ter njihovega rahljanja, kar nam pomaga spremljati dinamiko spremenljivk glede na ukrepe.
Graf vključuje:
Testiranja (na dan) = Število opravljenih testiranj na prisotnost virusa SARS-CoV-2, ki povzroča bolezen COVID-19. V prvih fazah epidemije je to bil pomemben pokazatelj razširjenosti virusa, a se je s spremembo metodologije testiranja oz. vzorca testiranih to spremenilo v kazalec kapacitete zdravstvenega oz. diagnostičnega sistema.
Testiranja (skupaj) = Vsota testiranj do dne; podatek je uporaben v smislu primerjave oz. deleža celotne populacije, vendar je zavajajoč, saj so določene osebe lahko testirane večkrat (npr. zdravstveni delavci, zaposleni v DSO ipd.).
Potrjeni primeri (na dan) = Število potrjenih primerov na dan na podlagi testov. Ta kazalec ne odraža dejanskega gibanja novih okužb v populaciji, saj se s testi ne vzorči celotne populacije, ampak se ciljno testira rizične in poklicne skupine.
Potrjeni primeri (skupaj) = Skupno število vseh potrjenih primerov do določenega dne.
Potrjeni primeri (aktivni) = Potrjeni primeri (skupaj) – Preboleli (skupaj) – Umrli (skupaj)
Preboleli (skupaj) = Število prebolelih na določen dan je preprosta ocena, enaka številu vseh potrjenih primerov dva tedna pred danim datumom (ob predpostavki, da se bolezen povprečno preboli najkasneje v 14 dneh), od katerega se odšteje še število umrlih do istega dne, ko se ugotavlja število prebolelih. Gl. tudi Zakaj tako dolgo niste prikazovali števila ozdravelih in zakaj zdaj namesto teh prikazujete prebolele?
Hospitalizirani (aktivni) = Trenutno število oseb v bolnišnični oskrbi (na navadnem oddelku ali v enoti za intenzivno terapijo).
Hospitalizirani (skupaj) = Vsota vseh do sedaj sprejetih v bolnišnico do dne.
V intenzivni enoti (aktivni) = Trenutno število oseb v enotah intenzivne terapije.
Na respiratorju (aktivni) = Trenutno število oseb, ki za dihanje potrebujejo respirator (medicinski ventilator).
Odpuščeni iz bolnišnice (na dan) = Število odpuščenih iz bolnišnice na ta dan.
Odpuščeni iz bolnišnice (skupaj) = Vsota vseh odpuščenih iz bolnišnice do tega dne.
Umrli (na dan) = Število umrlih za posledicami COVID-19 na ta dan.
Umrli (skupaj) = Vsota vseh umrlih do tega dne.
Sledilnik uporablja terminologijo, ki je skladna z uradnimi oznakami in smernicami WHO in ECDC (Evropskega centra za preprečevanje in obvladovanje bolezni). V prikazih se uporabljajo naslednje oznake:
potrjeni primeri = To je število oseb, ki so bile pozitivne na testu prisotnosti virusa SARS-CoV-2. Ker je število potrjenih primerov odvisno zgolj od testiranja in ker zaradi spremenjene politike testiranja večina okuženih z blagimi simptomi sploh ne bo testirana na prisotnost COVID-19, je podatek o potrjenih primerih bistveno manjši od dejanskega števila okuženih ljudi.
hospitalizirani = To je število potrjenih primerov, ki imajo tako resne simptome bolezni COVID-19, da so bile sprejete v bolnišnično oskrbo.
v intenzivni enoti = Označuje število hospitaliziranih oseb, ki so zaradi simptomov bolezni COVID-19 v življenjski nevarnosti in potrebujejo namestitev v enoti za intenzivno terapijo. Gre za podmnožico kategorije Hospitalizirani.
na respiratorju = Označuje število hospitaliziranih oseb v intenzivni enoti, ki za dihanje potrebujejo respirator (medicinski ventilator). Gre za podmnožico kategorije V intenzivni enoti in kategorije Hospitalizirani.
preboleli = To je ocena števila oseb, pri katerih je bila potrjena okužba in naj bi po 14 dneh prebolele bolezen. Število prebolelih je tako enako številu vseh potrjenih primerov dva tedna pred danim datumom, od katerega se odšteje še število umrlih do istega dne, ko se ugotavlja število prebolelih. Gl. tudi Zakaj tako dolgo niste prikazovali števila ozdravelih in zakaj zdaj namesto teh prikazujete prebolele?
Vse potrjene primere kaže graf Potrjeni primeri. Sicer pa je za spremljanje epidemije pomembno vedeti, koliko je še aktualno okuženih. Zato uporabljamo terminologijo:
Zaprti primeri – seštevek vseh potrjenih primerov, ki niso več okuženi z virusom, torej števila prebolelih in mrtvih.
Aktivni primeri – pomenijo vse potrjene okužbe z virusom, ki so še vedno aktualne (osebe virus še vedno prebolevajo). Gl. tudi Katere kazalnike vključuje graf o stanju?
Navpične črte delijo faze, zamejene z datumi, ko so odgovorni organi spremenili način zbiranja informacij o širjenju okužbe (spremeni se način testiranja, razglašena ali preklicana epidemija, spremeba sledenja stikov...).
Faze so prikazane zato, ker se je s spremembo metodologije testiranja ali sledenja stikov spremenil tudi pomen določenih kazalcev, po katerih lahko presojamo razširjenost okužb.
Faza 1 (4.–12. marec 2020): Zabeleženi so prvi primeri okužbe pri nas. Sledi se vsem primerom, testirajo se vsi kontakti.
Faza 2 (13.–19. marec 2020): Spremeni se metodologija testiranja, razglašena epidemija, uvedejo se interventni ukrepi o samoizolaciji in socialnem distanciranju.
Faza 3 (20. marec–7. april): Ponovno se spremeni metodologija testiranja, vzpostavi se prepoved zbiranja več kot petih oseb na javnih površinah.
Faza 4 (8.–15. april): Nova sprememba metodologije testiranja – dodatno se testirajo tudi osebe z blagimi simptomi iz gospodinjstev, v katerih je več oseb z okužbo dihal.
Faza 5 (15.–21. april): Nova sprememba metodologije testiranja – ponovno se po možnosti testirajo vse osebe, pri katerih obstaja sum za mogočo okužbo s SARS-CoV-2 virusom.
Faza 6 (21. april–15. maj): Nova sprememba metodologije testiranja – ponovno se testirajo vse osebe, pri katerih obstaja sum za mogočo okužbo s SARS-CoV-2 virusom. Začne se nacionalna raziskava 3000 naključnih oseb (dodatna testiranja, testiranje krvi na prisotnost protiteles).
Faza 7 (15. maj-10. september): Vlada prekliče epidemijo – nadaljne sproščanje ukrepov (karantena samo za državljane tretjih držav), večina ukrepov je ostala do konca maja.
Faza 8 (10. september–9. oktober): Sprememba metodologije testiranja otrok – mlajši otroci (do konca prve triade) se ne bodo več testirali samo ob simptomih prehlada, ampak šele ko bi imeli tako znake okužbe dihal kot tudi vročino in drisko.
Faza 9 (9.-17. oktober): NIJZ je sporočil da prehaja na delno sledenje stikov – epidemiološka služba bo zaradi preveč okužb z novim koronavirusom prioritetno iskala stike okuženih v domovih starejših, socialnovarstvenih zavodih, šolstvu, zdravstvu in skupnih gospodinjstvih. Računajo na vse okužene, da sami obvestijo stike, ti pa naj ravnajo preventivno.
Faza 10 (17.-19. oktober): NIJZ je sporočil da ne bo več sledil stikom – epidemiološka služba bo zaradi preveč okužb z novim koronavirusom vzpostavila kontakt z vsako osebo s potrjeno okužbo preko telefona, ji podala informacije o poteku izolacije in izdala kodo za aktivacijo v aplikaciji #OstaniZdrav. Oseba s potrjeno okužbo bo prejela tudi navodila, da sama obvesti vse osebe, s katerimi je bila v stiku. Posledično ne bo podajala predlogov za ukrep karantene.
Faza 11 (19.-26. oktober): Vlada je razglasila epidemijo.
Faza 12 (26. oktober-): Zaradi preobremenjenosti laboratorijev je prišlo do spremembe metodologije testiranja. – testira se samo osebe pri katerih se predvideva težji potek bolezni in osebe z epidemiološko indikacijo (izpostavljena delovna mesta - zdravstvo, DSO, poklici z veliko stiki...). V družini z več bolnimi člani se testira najbolj bolnega oz. tistega, ki hodi na delo.
Graf nam v prikazu (Vse bolnišnice) kaže celotno sliko hospitalizacij glede na stanje pacientov po dnevih: stolpci s pozitivno vrednostjo (tisti nad vodoravno osjo) prikazujejo število sprejetih, število hospitaliziranih, z rdečimi odtenki so označeni posamezniki v enoti intenzivne terapije ter koliko od teh je v kritičnem stanju na respiratorju. Stolpci z negativno vrednostjo (tisti pod vodoravno osjo) prikazujejo število odpuščenih in umrlih ta dan. Spodaj lahko izberemo tudi posamezno COVID-19 bolnišnico in tako pogled omejimo. Če spodaj izberemo pogled Po bolnišnicah, pa lahko za vsako od COVID-19 bolnišnic vidimo število oseb v bolnišnični oskrbi po dnevih.
Prikaz je lahko osnova za presojo bolnišničnih zmogljivosti in načrtovanje njihovega morebitnega povečanja. Po besedah ministra za zdravje Tomaža Gantarja je bilo spomladi stanje takšno: "Za bolnike s COVID-19 imamo v bolnišnicah pripravljenih 539 postelj, po potrebi se ta zmogljivost lahko poveča do 1000 postelj, ... Za intenzivno terapijo imamo trenutno na razpolago 113 postelj." Če vemo, da traja hospitalizacija nekoga v intenzivni enoti pri nas pribl. 14 dni (po besedah dr. Matjaža Jereba; svetovno povprečje je 3–6 tednov), lahko graf ponudi dober uvid o obremenitvi bolnišnic.
Graf prikazuje dinamiko širjenja okužbe po posameznih dnevih v tednu. Izberete lahko tri poglede: Potrjeni primeri (novi primeri na ta dan), Aktivni primeri (skupno število aktivnih primerov na ta dan) in Opravljeni testi (na ta dan).
Na grafu je tako razvidna tipična tedenska dinamika (vikendi z zmanjšano dejavnostjo testiranja), kakor tudi tedenske rasti ali zmanjšanja na posameznem dnevu v tednu.
Graf v osnovnem prikazu Karantena (spodaj) prikazuje število oseb, poslanih v karanteno, potrjene primere v določenem tednu in delež potrjenih primerov, ki so bili že v karanteni.
Pozor: Prikaz podatkov o karanteni je narejen na podlagi virov NIJZ. Ker NIJZ podatkov ne objavlja redno oz. lahko prihaja do njihove zakasnitve, za njihovo točnost in popolnost ne odgovarjamo.
Če spodaj preklopimo na prikaz Viri okužb, so prikazani potrjeni primeri v določenem tednu po viru: uvoženi, povezani z uvoženimi, lokalni vir in neznani vir. Povečanje neznanega vira je kazalnik, da epidemiološko sledenje ni uspešno pri odkrivanju vira. Prikaz Uvoženi primeri po tednih prikaže države, iz katerih so bili uvoženi posamezni primeri, in število teh primerov. Vsi trije prikazi (spodaj) so na voljo tudi v obliki (relativno), ki omogoča prikaz po deležu (%) – tako lahko primerjate gibanje kategorij po posameznih tednih.
Graf prikazuje obravnavo sumov za COVID-19 v zdravstvenih domovih (primarna raven zdravstva), možen je pogled za celo Slovenijo ali po posamezni regiji. Zdravstveni domovi so prva vstopna točka za odvzem brisov za testiranje za prisotnost virusa, zato je porast števila sumov in napotitev na samoizolacijo lahko zgodnji indikator, da je prišlo do novih izbruhov.
Na grafu zato prikazujemo število vseh obiskov nujne medicinske pomoči (tudi za druge bolezni) v zdravstvenih domovih*, številov sumov za COVID-19 na podlagi pregleda na vstopni točki COVID-19 in vse sume na okužbo, ki so bili zaznani na podlagi telefonskega pogovora. Nekatere osebe so tako lahko zavedene večkrat, najprej s telefonskim pogovorom, potem pa še med pregledom. Prikazujemo tudi skupno število napotitev v samoizolacijo.
Opomba 1: v nekaterih občinah je kontrolna točka za COVID-19 v sklopu bolnišnice (recimo SB Celje in SB Novo mesto). Za obdobje pred 14.4. nimamo podatkov iz teh bolnišnic.
Opomba 2: metodologija beleženja sumov preko telefonskega pogovora se je spreminjala, zato so bili na začetku zavedeni vsi sumi, od 23.4. pa naj bi se pri telefonskem pogovoru beležili samo sumi, ko ni bil odrejen pregled in vzem brisa (testiranje). Iz tega razloga je mogoče, da so razlike v tem, kako posamezni zdravstveni domovi poročajo te podatke, in da je to število previsoko.
Tudi v številu opravljenih testov so zavedena vsa testiranja (tudi ponovitvena), tako da število pozitivnih testov šteje vse pozitivne teste – ista oseba je lahko večkrat testirana in šteta kot pozitivna. Število opravljenih testov je zato lahko večje od števila pozitivnih testov, ki jih poročajo laboratoriji (tam je vsaka oseba zavedena samo enkrat). Gl. tudi Kaj nam pove graf "Testiranje"?
Graf prikazuje skupno število rednih testiranj (prikaz Redno) in testiranj nacionalne raziskave IMI (z izbiro prikaza Raziskava). S stolpci je prikazano število negativnih in pozitivnih testov na posamezni dan, krivulja kaže dnevni delež pozitivnih testov v odstotkih.
Vse pomembne zdravstvene organizacije in ustanove se zavedajo, da je testiranje za okužbo s koronavirusom eden najpomembnejši dejavnikov, saj lahko le s testiranjem razumemo potek in razsežnost pandemije ter s tem ustrezno odgovorimo na grožnjo, ki jo predstavlja. Se pa vsaka država po svoje spopada s pomanjkanjem testov. Slovenija je 14. marca 2020 spremenila način spremljanja širjenja okužbe (https://www.gov.si/teme/koronavirus/koronavirus-simptomi-okuzbe-in-zdravljenje/), po katerem se ni več testiralo ljudi z okužbo dihal, ki niso potrebovali bolnišnične oskrbe (stanje se zato ocenjuje le na podlagi števila obolelih), testirale pa so se vse osebe z blago okužbo dihal, ki so starejše od 60 let, osebe s potrjenimi drugimi boleznimi (visok krvni tlak, sladkorna bolezen, srčno-žilne, pljučne, ledvične, težje jetrne bolezni) ter osebe z imunskimi pomanjkljivostmi (ne glede na starost). 21. aprila 2020 se je način testiranja spremenil, saj so zdravstveni delavci dobili navodilo, naj se testirajo vsi pacienti s sumom na okužbo dihal (tudi taki z blažjimi simptomi in ne glede na njihovo starost).
Graf nudi vpogled, kolikšen je med vsemi potrjenimi primeri dnevni delež potrjeno okuženih oseb iz rizičnih skupin oz. zaposlenih na rizičnih območjih. Zaradi časovno ne dovolj natančnih vhodnih podatkov o potrjenih primerih so dnevne vrednosti (Po dnevih (povprečno)) prikazane kot drseče povprečje 7 dni. Seštevek vrednosti tega dneva, 3 dni pred dnevom in 3 dni po tem dnevu je deljen s 7. Zato graf kaže stanje za štiri dni nazaj, na ta način pa dobimo boljšo predstavo o trendih po posameznih skupinah. Če spodaj izberemo prikaz Skupno oz. Relativno, bomo iz krivulje potrjenih primerov preskočili na stolpčni prikaz, ki kaže, kolikšno je število potrjenih primerov znotraj posamezne kategorije za na določen dan.
Prirast primerov med zdravstvenimi delavci ne pomeni, da so bili odkriti točno na ta dan; lahko so bili pozitivni že prej in se je samo podatek o njihovem statusu pridobil naknadno. Postavka Zaposleni v DSO vključuje zdravstvene delavce, sodelavce in zunanjo pomoč (študentje zdravstvenih smeri), zato so dnevni podatki o zdravstvenih delavcih (modra krivulja oz. stolpci) ustrezno zmanjšani na račun zaposlenih v DSO. To pomeni, da je število zdravstvenih delavcev zelo konzervativna ocena.
Graf prikazuje število novih prijavljenih primerov okužbe na določen dan, pri čemer upošteva oznako WHO in ECDC (Evropskega centra za preprečevanje in obvladovanje bolezni), da so potrjeni primeri "osebe z laboratorijsko potrjeno okužbo s COVID-19". Ker je število potrjenih primerov oseb še vedno odvisno zgolj od testiranja, je podatek o potrjenih primerih bistveno manjši od dejanskega števila okuženih ljudi.
Graf kaže dinamiko rasti potrjenih primerov po izbranih regijah. Posamezne regije je mogoče enostavno primerjati tako, da pod grafom s klikom na določene regije izberemo tiste, ki jih želimo prikazati na grafu. Iz krivulje lahko hitro razberemo, katere regije imajo največ in katere najmanj potrjenih primerov ter kako se to število spreminja skozi čas.
Zemljevid po občinah nam pokaže epidemiološko sliko posameznih občin, saj omogoča prikaz po potrjenih primerih (rdeči odtenki) ali umrlih (sivi odtenki). Pri prikazu potrjenih primerov, lahko vidimo, katere so najbolj "zdrave" (bela barva) in katere bolj "okužene" (rdeči odtenki) glede na trenutno stanje – se še vedno pojavljajo novi primeri ali ne – in glede na delež prebivalstva (privzet prikaz je Delež prebivalstva). Na levi strani lahko z uporabo filtra (1, 7, 14 ali 21 dni) določimo, za kakšno časovno obdobje si bomo ogledali podatke o novih prijavljenih primerih ali umrlih. Za tiste občine, kjer se še vedno potrjujejo novi primeri, lahko sklepamo, da je epidemija še vedno aktivna. (Seveda to ne pomeni nujno, da v občinah brez novih primerov okužb res ni, je pa to vendarle pokazatelj obremenjenosti določenega območja.) Več podrobnosti je na voljo v članku na Mediumu Kje so “zdrave” občine?
S klikom na Absolutno v desnem zgornjem kotu lahko spremenimo prikaz in si ogledamo občine pobarvane glede na skupno število novih primerov ali umrlih v izbranem časovnem okviru (1, 7, 14 ali 21 dni).
Zemljevid po regijah nam pokaže epidemiološko sliko posameznih statističnih regij, saj omogoča prikaz po potrjenih primerih (rdeči odtenki) ali umrlih (sivi odtenki). Pri prikazu potrjenih primerov, lahko vidimo, katere so najbolj "zdrave" (bela barva) in katere bolj "okužene" (rdeči odtenki) glede na trenutno stanje – se še vedno pojavljajo novi primeri ali ne – in glede na delež prebivalstva (privzet prikaz je Delež prebivalstva). Na levi strani lahko z uporabo filtra (7, 14 ali 21 dni) določimo, za kakšno časovno obdobje si bomo ogledali podatke o novih potrjenih primerih ali umrlih.
S klikom na Absolutno v desnem zgornjem kotu lahko spremenimo prikaz in si ogledamo regije pobarvane glede na skupno število novih primerov ali umrlih v izbranem časovnem okviru (1, 7, 14 ali 21 dni).
Prikaz po posameznih občinah bolj podrobno prikaže število primerov po posameznih občinah glede na to, kdaj je bil odkrit zadnji primer.
Sicer pa stolpiči kažejo tri kategorije: z rumeno barvo so označeni še vedno aktivni primeri, z zeleno so označeni preboleli (ocena) in s črno umrli v posamezni občini.
Številke desno poleg občine kažejo stanje na današnji dan, večja rumena številka kaže trenutno aktivne primere, manjša kaže skupno število vseh prijavljenih primerov, vključno s prebolelimi in umrlimi. Datum poleg občine pa kaže, kdaj je bil odkrit zadnji potrjen primer. Na to se navezuje podatek o času od zadnjega primera, zapisan kot Zadnji primer pred pod posamezno občino, ki vpliva tudi na razvrstitev občin.
Posebna kategorija med občinami je TUJINA, uvedena skladno s poročanjem NIJZ, kjer se naj bi se podatek tujina nanašal na izvor okužbe, pri tem pa ne gre nujno za tuje državljane, je pred časom pojasnil govorec Vlade RS za Covid19. Je pa Žurnal24 o tej kategoriji podal drugačno pojasnilo, po njihovem navajanju naj bi na NIJZ pojasnili: "V tabelo "Po občinah" se razporejajo pozitivni primeri, ki imajo stalni ali začasni naslov v Republiki Sloveniji, se pravi državljani Slovenije. So pa v tabelo vnešeni tudi tujci (označeno kot TUJINA), ki pa stalnega naslova v Sloveniji nimajo. Torej TUJEC je opredeljen glede na bivališče, ne glede na to, kje se je okužil." (Očitno je to kategorija, ki dopušča različne interpretacije.)
Ker so občine samodejno razvrščene po preteklem času od zadnjega potrjenega primera, lahko iz tega sklepamo, katere občine so trenutno bolj obremenjene in katere bolj "zdrave" kot druge.
Prikaz lahko spremenimo z izbiro različnih pogledov nad grafom: če izberemo razvrstitev Aktivni, bomo občine razvrstili po trenutni oceni aktivnih primerov. Če izberemo Vsi, bodo občine razvrščene po največjem skupnem številu potrjenih primerov.
Prikaz občin lahko filtriramo tudi po posameznih regijah, tako da z zgornjega spustnega seznama Vse regije izberemo določeno regijo in si ogledamo stanje potrjeno primerov po pripadajočih občinah. Občino lahko tudi preprosto poiščemo z vnosom imena v iskalnik Poišči občino.
Opomba: ocena prebolelih in aktivnih temelji na ocenjenem času prebolevanja bolezni COVID-19, ki je 14 dni pri blagi obliki bolezni. Če je posameznik hospitaliziran, bo to prebolevanje najverjetneje trajalo dlje, ampak v tem primeru hospitalizirani posameznik ni nevaren za okolico, ker je v bolnišnici. Zato hospitaliziranih v tem prikazu po občinah ne upoštevamo, se pa zaradi poenostavljenosti ocen z neupoštevanjem hospitaliziranih lahko zgodi, da se seštevek aktivnih po občinah ne bo ujemal z oceno aktivnih za vso državo. Gl. tudi Ali vodite števec aktivnih primerov oz. ali veste, koliko je trenutno okuženih oseb?
Fazni diagram je prikaz, ki stanje epidemije prikaže v koordinatnem prostoru, v katerem čas ni ena od osi; osi so uporabljene za količine, ki pomagajo opisati stanje epidemije ne glede na to, kdaj je bilo to stanje doseženo. Položaj točke v takem prikazu se s časom spreminja, tipično po predvidljivih vzorcih, in to nam pomaga razumeti dogajanje oziroma razbrati, v kateri fazi je epidemija (od tod tudi ime diagrama). Prikaz ima dva načina: "Skupaj proti zadnjemu tednu" in "Sprememba pojavnosti".
Skupaj proti zadnjemu tednu je prikaz, kjer je vodoravni (x) položaj točke odvisen od skupnega števila primerov od začetka epidemije, navpični (y) položaj pa od števila novih primerov v zadnjem tednu. Obe osi diagrama sta logaritemski. Kadar je epidemija v fazi eksponentne rasti, se točka na diagramu pomika desno in navzgor po ravni črti; hitrejša, kot je rast, bolj strmo je vzpenjanje. Ko rast epidemija začne upadati, se premikanje točke najprej spremeni v vodoravno (daljše obdobje take dinamike bi pomenilo plato oz. linearno rast primerov), ob nadaljnjem močnem upočasnjevanju širjenja pa krivulja zavije ostro navzdol in se ob koncu epidemije ustavi.
Sprememba pojavnosti prikazuje stanje epidemije s 7-dnevno pojavnostjo na vodoravni osi in relativno tedensko rastjo pojavnosti na navpični osi. Vodoravni položaj točke je povezan z razširjenostjo virusa v populaciji ob nekem času, navpični pa s hitrostjo eksponentnega širjenja. Kadar je točka po navpični osi nad 100%, se epidemija širi (točka se bo premikala v desno), položaj pod 100% pa pomeni, da je epidemija v upadanju (točka se bo premikala v levo).
Stanje COVID-19 v Evropi nam v osnovnem pogledu Omejitve in uvoženi primeri prikaže epidemiološko sliko posameznih držav na osnovi ocene NIJZ, ki pripravlja listo varnih držav (t.i. zeleni seznam). Na osnovi sklepa vlade pa se določa seznam držav z obvezno 14-dnevno karanteno (t.i. rdeči seznam). Novo potrjeni primeri, ki smo jih v Slovenijo uvozili iz posamezne države v zadnjih 14 dneh, so s številom prikazani v posamezni državi.
Opomba: NIJZ podatke o uvoženih primerih objavlja ob ponedeljkih za pretekli teden, zato podatki žal niso dnevni, ampak lahko kažejo tudi več kot teden dni staro stanje.
Pogled 14-dnevna pojavnost na 1M prebivalcev prikazuje epidemiološko ogroženost v posameznih državah na podlagi števila novo potrjenih primerov v zadnjih 14 dneh na milijon prebivalcev. Podatke dobivamo od Our World In Data, ki uporablja podatke ECDC.
Graf prikazuje starostno strukturo vseh potrjenih primerov in smrti zaradi koronavirusa, ločeno tudi po spolu. Prikaz kaže absolutne vrednosti in ga desno zgoraj lahko spremenimo v Delež prebivalstva za prikazovanje in boljši vpogled, kakšna je okuženost in umrljivost zaradi bolezni COVID-19 glede na število prebivalcev v celotnem obdobju epidemije.
Demografski podatki nam lahko pomagajo razumeti, kako se je pandemija razširila in zakaj je nesorazmerno vplivala na določene starostne skupine. Po zdaj znanih podatkih naj bi bila bolezen COVID-19 bolj nevarna za starejše in tiste s pridruženimi boleznimi, po nekaterih podatkih naj bi bili bolj izpostavljeni moški. Da pa bi lahko razumeli vse dejavnike, bi morali pridobiti več podatkov: kakšne so bile pridružene bolezni, socialno ekonomsko stanje obolelih, geografsko območje ipd.
Opomba: Za razliko od drugih podatkov, ki se objavljajo redno za različne kategorije, uradni viri pridobivajo demografske podatke z zamudo (starost, občina ...), zato so ti praviloma znani z enodnevnim zamikom. To je tudi razlog, da lahko v prikazu Po starostnih skupinah prihaja do odstopanja oz. manjših vrednosti števila potrjenih primerov in umrlih glede na podatke v drugih prikazih.
Stanje COVID-19 v svetu nam v osnovnem pogledu 14-dnevna pojavnost na 1M prebivalcev prikazuje epidemiološko ogroženost v posameznih državah na podlagi števila novo potrjenih primerov v zadnjih 14 dneh na milijon prebivalcev. Podatke dobivamo od Our World In Data, ki uporablja podatke ECDC.
Pogled Omejitve in uvoženi primeri prikaže epidemiološko sliko posameznih držav na osnovi ocene NIJZ, ki pripravlja listo varnih držav (t.i. zeleni seznam). Na osnovi sklepa vlade pa se določa seznam držav z obvezno 14-dnevno karanteno (t.i. rdeči seznam). Novo potrjeni primeri, ki smo jih v Slovenijo uvozili iz posamezne države v zadnjih 14 dneh, so s številom prikazani v posamezni državi.
Opomba: NIJZ podatke o uvoženih primerih objavlja ob ponedeljkih za pretekli teden, zato podatki žal niso dnevni, ampak lahko kažejo tudi več kot teden dni staro stanje.
Graf kaže primerjavo med Slovenijo in različnimi skupinami držav glede na število potrjenih primerov na milijon prebivalcev. Spodaj lahko s klikom na ustrezne zavihke preklapljate med primerjavo Slovenije z različnimi skupinami držav.
Graf kaže primerjavo med Slovenijo in različnimi skupinami držav glede na število smrti zaradi COVID-19 na milijon prebivalcev. Spodaj lahko s klikom na ustrezne zavihke preklapljate med primerjavo Slovenije z različnimi skupinami držav.
Da, kolikor so lahko, če se zavedamo omejitev trenutnih prikazov: grafi na tej strani prikazujejo le tisto, kar je mogoče ugotoviti glede na dane podatke. Tako recimo skupno število testiranj pomeni število vseh opravljenih testov do danes, ne izraža pa skupnega števila vseh testiranih oseb, saj so nekatere osebe, na primer zdravstveni delavci in osebe, pri katerih sumijo na okužbo, testirane večkrat.
Po drugi strani je število potrjenih primerov odvisno zgolj od testiranja, in ker zaradi spremenjene politike testiranja večina primerov z blagimi simptomi sploh ne bo testirana na prisotnost COVID-19, je podatek o potrjenih primerih bistveno manjši od dejanskega števila okuženih ljudi.
Zato je treba te kategorije jemati z védenjem, kaj pomenijo, in interpretirati grafe z zrncem soli.
Za odstotni prirast vzamemo trenutno vrednost spremenljivke in od nje odštejemo stanje prejšnjega dne. Dobljeno razliko delimo s stanjem prejšnjega dne in jo pomnožimo s 100, da dobimo odstotni prirast, ki ga za potrebe predstavitve zaokrožimo na eno decimalko natančno.
Zavedamo se, da obstajajo drugačne metode, ki odstotni prirast prikazujejo drugače, vendar se nam je uporabljena metoda zdela za naše razmere in namen najprimernejša in najlažje razumljiva.
Logaritemska skala na navpični osi (ordinata, Y os) je izjemno uporabna za prikaz funkcij oz. količin, ki zelo hitro naraščajo – recimo za t.i. eksponentno rast primerov –, saj bi v navadnem merilu hitro prerasla najvišjo vrednost na ordinatni osi.
Pri epidemijah nalezljivih bolezni je zelo pomembna hitrost širjenja oz. stopnja rasti primerov, saj to vpliva tudi na število obolelih in smrti. Če se število primerov v nekem določenem času povečuje za enako število, npr. za 10 vsake tri dni – 10, 20, 30, 40 ..., gre za linearno rast primerov; če pa se število primerov v določenem časovnem obdobju podvoji, recimo podvojitev za 10 vsake 3 dni – 10, 20, 40, 80 …, pa govorimo o eksponentni rasti, ki v kratkem času privede do zelo velikega števila obolelih.
Čas podvojitve kot kazalec hitrosti širjenja epidemije se spreminja (pada, raste), zato ga ne smemo preprosto projicirati v prihodnost; kaže nam zgolj trenutno hitrost podvajanja primerov na podlagi podatkov iz preteklosti.
Sledilnik je projekt, ki zbira, analizira in prikazuje nekaj najbolj uporabnih podatkov, da bi lahko bolje razumeli širjenje pandemije koronavirusa in bolezni COVID-19 skupaj z njeno dinamiko in obsegom.
Želimo si jasno predstaviti, kaj nam trenutni podatki in pregledi govorijo o širjenju virusa v Sloveniji, in zagotoviti, da postanejo informacije o obsegu in resnosti problema COVID-19 v Sloveniji vsem dostopne in čim bolj razumljive.
Pišite nam na info@sledilnik.org – predlagano povezavo bomo preverili in jo, če je stran verodostojna in koristna, z veseljem vključili med naše povezave.
Če želite narediti še korak dlje in prispevati k skupnemu cilju, nam na GitHubu oddajte Pull-Request (PR).
Pišite nam na info@sledilnik.org in na kratko opišite, kdo ste in kako lahko prispevate k projektu. Vabljeni!
\n {{ $t(\"timestamp.updated\", { date }) }}\n {{ $t(\"timestamp.at\", { date }) }}\n
\nQëllimi i projektit Treker dhe të gjithë grafikët statistikorë dhe tabelat/prezantimet e tij është që të gjitha të dhënat ekzistuese në lidhje me epideminë KOVID-19 në Maqedoninë e Veriut të paraqiten në një mënyrë të kuptueshme. Ne kemi përpiluar disa nga pyetjet e parashtruara shpesh. Lista e pyetjeve të parashtruara shpesh nuk është përfundimtare në këtë moment, por përditësohet shpesh, kështu që vazhdoni të kontrolloni përsëri. Në rast të ndonjë pyetjeje, ju lutemi na kontaktoni në: info@treker.mk. (Gjithashtu presim komplimentet, përshtypjet ose sugjerimet tuaja!)
Qëllimi ynë është të ndihmojmë të kuptohet përhapja e virusit dhe të ndihmojmë në rritjen e vetëdijës, reagimit dhe efektivitetit të masave të zbatuara për të frenuar virusin. Mund të mësoni më shumë rreth projektit në skedën Rreth nesh.
SARS-CoV-2 është akronim për ‘Sindromë e rëndë Akute e frymëmarrjes Koronavirus 2’ - që është emri ndërkombëtarisht i pranuar i virusit që shkakton sëmundjen e quajtur KOVID-19. Emri i fundit është gjithashtu një akronim, i krijuar nga fjalët COrona VIrus Disease (Sëmundja Korona Virus), dhe 2019, është viti kur e njëjta shpërtheu për herë të parë.
Terminologjia në përdorim në Treker shpjegohet nën Çfarë do të thotë. Sipas përcaktimit të OBSH-së, një rast i konfirmuar është një person me konfirmim laboratorik të infeksionit KOVID-19, pavarësisht nga shenjat dhe simptomat klinike. Termat e tjerë, siç është 'të infektuar të ri', mund të shfaqen në media, por nuk përdoren në grafikët tanë. Të gjithë termat e përdorur nga Treker shpjegohen në këto Pyetje të parashtruara shpesh.
Fatkeqësisht, këto të dhëna tani nuk janë të disponueshme. Ekzistojnë disa arsye: Më parë, testet kanë mbuluar vetëm një pjesë të caktuar të popullsisë (pacientë me shenja dhe simptoma të infeksionit akut të frymëmarrjes, të cilët mund të kenë nevojë për trajtim spitalor, profesionistë të kujdesit shëndetësor, banorë të shtëpive të pleqve me simptoma të frymëmarrjes dhe njerëz mbi 60 vjeç nëse mjeku i tyre kështu kërkon). Edhe pse tani udhëzimi i testimit për KOVID-19 është zgjëruar për të përfshirë cilindo që shfaq simptoma të sëmundjes, shumë njerëz mund të jenë bartës pa ose vetëm me simptoma të lehta. Për këtë arsye, statistikat tona mund të mbulojnë vetëm një pjesë të popullsisë që tregon qartë shenja të infeksionit. Kështu, popullata më e re dhe ato të patestuar përfaqësohen në mënyrë disproporcionale. Të dhënat për pacientët asimptomatikë, të cilët nuk shfaqin simptoma dhe nuk janë regjistruar, askund nuk mund të sigurohen.
Mund të gjeni një grafik krahasimi në pjesën e poshtme të pultit. Grafiku tregon një krahasim midis Maqedonsë së Veriut dhe grupimeve të ndryshme të vendeve në lidhje me numrin e vdekjeve të shkaktuara nga KOVID-19 për një milion banorë. Grupimet e vendeve që krahasohen me Maqedoninë e Veriut janë si në vijim:
Grafiku është rregulluar në mënyrë kronologjike, nga 1 janari, nga vdekja e parë, dhe nga vdekja e parë në një milion, përkatësisht. Mund të ndryshoni pamjen e shfaqjeve të ndryshme kronologjike të krahasimeve të grupimeve të ndryshme të vendeve duke klikuar në skedat përkatëse.
Aktualisht janë në dispozicion vetëm pjesa Rreth nesh dhe këto pyetje të parashtruara shpesh, ndërsa pjesa tjetër e faqes së internetit duhet të përkthehet plotësisht. Sidoqoftë, pjesa e tekstit dhe kodi burimor janë në dispozicion si burim i hapur nëse jeni të interesuar të na ndihmoni ta përkthejmë. Të gjitha të dhënat në bazën e të dhënave tashmë janë shënuar me etiketa në anglisht, kështu që përdorimi i tij ndërkombëtar (eksporti) është gjithashtu i mundur.
Aspak. Treker është një nismë jofitimprurëse e krijuar për të mbështetur përpilimin dhe redaktimin e vazhdueshëm të të dhënave kryesore për përhapjen e koronavirusit në Slloveni. Baza e të dhënave tona është publike dhe lirisht e disponueshme, falas, dhe jo-komerciale, dhe do të mbetet e tillë. Ju lutemi kontrolloni se Si mund ta marr dhe ta përdor bazën tuaj e të dhënave?
Faqja është në JavaScript duke përdorur Vue.js, vizualizimet dhe grafikët bëhen në F# duke përdorur bibliotekat Highcharts, dhe projekti është i hapur dhe i disponueshëm në GitHub – Treker.
Të dhënat grumbullohen nga burime publike të verifikuara, të cilat janë shënuar në skedën Burimet.
Treker merr të dhëna zyrtare për KOVID-19 drejtëpërdrejtë nga Ministria e Shëndetësisë, IKSHP (Instituti Kombëtar i Shëndetit Publik) dhe institucionet e tjera shëndetësore. Ekipi i Treker nuk garanton saktësinë e të dhënave origjinale dhe boton vetëm të dhëna të marra nga burime zyrtare ose media, por ne bëjmë kontroll të kryqëzuar nëse të gjitha të dhënat janë të sakta dhe në përputhje me burimin e dhënë.
Baza e të dhënave TBD është ndërtuar nga të dhënat e burimit IJZ (sipas kategorisë). Të dhënat sipas rajonit dhe moshës përpunohen me vonesë dhe më në fund përditësohen pasi të njihen rezultatet e hulumtimit demografik në vazhdim. Komunat gjurmohen në tabelën TBD (Komunat)..
Redaktimi i të dhënave për kujdesin spitalor – Tabela Pacienti (Pacientët) TBD:
Ne e monitorojmë numrin e spitaleve: të gjitha repartet, në NjKI dhe respiratorët.
Ne gjithashtu regjistrojmë tranzicione (pranim/lëshim) midis fazave individuale të sëmundjes (kur kjo është e zbulueshme) nga të dhënat e marra.
Kur informacioni i tranzitimit (pranimit/lëshimit) është i paplotë, vlerat përcaktohen me përfundim (duke përdorur formulë).
Të gjitha burimet dhe konkluzionet regjistrohen si koment në qelizat individuale (të kontrollueshme).
Të dhënat krahasohen me të dhënat përmbledhëse për pacientët që qëndrojnë në NjKI të publikuara nga Qeveria e Maqedonisë së Veriut
Shumica e të dhënave për ditën e mëparshme grumbullohen në ora 11:59 (teste, raste të konfirmuara...), dhe të dhënat e spitaleve merren kryesisht në 9 të mëngjesit çdo ditë për të gjitha spitalet. Our data is usually updated between TBD Kur publikojmë të dhëna ditore të përditësuara, ato janë të disponueshme në të gjitha kanalet tona të shpërndarjes (CSV, REST, faqen e internetit), dhe gjithashtu i raportojmë ato në rrjetet sociale (Facebook TBD dhe Twitter TBD).
Treker përdor vetëm të dhëna të vlefshme dhe zyrtare të raportuara çdo ditë nga Instituti Kombëtar i Shëndetit Publik (IKSHP) dhe të gjitha spitaleve në Maqedoni që trajtojnë KOVID-19. Të dhënat tona kështu vijnë drejtpërdrejt nga burime të verifikuara, dhe ne gjithashtu kemi informacione të krahasuara që nga fillimi (TBD 4 Mars 2020). Dallimet zakonisht ndodhin sepse media dhe portale të ndryshme marrin të dhënat në periudha të ndryshme të ditës ose përdorin një metodologji të dyshimtë. Shih gjithashtu A janë të besueshme të dhënat dhe vizualizimet e juaja?
Baza e të dhënave e jonë është publike dhe e disponueshme në formën e CSV, REST, and Google Sheet. Ju lutemi na tregoni qëllimin për të cilin do të përdorni informacionin dhe sigurohuni që të përfshini Treker si burimin e të dhënave tuaja.
Meqenëse të gjitha të dhënat në bazën e të dhënave tashmë janë shënuar me etiketa në gjuhën angleze (shiko gjithashtu A është në dispozicion faqja juaj në internet në gjuhën angleze?), përdorimi i tyre ndërkombëtar (eksporti, shfaqja) është gjithashtu i mundur.
Sigurisht! Ju mund të inkuadroni çdo grafik ose shpallje në faqen tuaj - duke përmendur burimin, natyrisht Klikoni këtu dhe zgjidhni grafikun që dëshironi të inkuadroni nga lista. Ju lutemi na tregoni për përdorimin tuaj (info@treker.mk) dhe ne do të jemi të lumtur të shtojmë faqen tuaj në koleksionin tonë të linqeve të rekomanduara.
Kjo është një shkallë e përqindjes së rritjes në një datë të veçantë në numrin e rasteve të konfirmuara rishtas në krahasim me një ditë më parë. Nëse për shembull, në njësinë e kujdesit intensiv ishin dje 16 veta dhe sot ata pranuan edhe katër, kjo është 25% më shumë se situata e djeshme.
Grafiku tregon dinamikën e përditshme dhe të përgjithshme të përhapjes së infeksionit nga fillimi deri në ditët e sotme. Treguesit e përdorur (shiko Cilët tregues i përfshin grafiku "Situata me KOVID-19 në Maqedoninë e Veriut?") na ndihmojnë të kuptojmë nëse dhe sa me sukses po kontrollojmë përhapjen e virusit. Ne mund të monitorojmë shkallën e rritjes ditore të rasteve të konfirmuara rishtazi dhe në mënyrë indirekte të shohim nëse masat funksionojnë; informacioni për numrin e spitaleve dhe përqindjen e atyre në NjKI tregon se sa njerëz janë seriozisht të rrezikuar nga sëmundja, por në të njëjtën kohë, këto të dhëna na tregojnë edhe barrën e vërtetë për sistemin shëndetësor.
Pikat e zbërthimit tregohen më poshtë, në afatin kohor: nga rasti i parë i konfirmuar (TBD 2020) deri te masat (sipas fjalëve kyçe dhe datës) e marra për të frenuar përhapjen dhe relaksimin e tyre. Kjo na ndihmon të monitorojmë dinamikën e variablave në lidhje me masat.
Grafiku përfshin:
Testet (në ditë) = Numri i testeve të kryer për praninë e virusit SARS-CoV-2 që shkakton KOVID-19. Në fazat e para të epidemisë, ky ishte një tregues i rëndësishëm i përhapjes së virusit, por me ndryshimin në metodologjinë e testimit, d.m.th. të mostrës së testuar, ajo u shndërrua në një tregues të aftësisë së sistemit kombëtar të shëndetit dhe diagnostikimit.
Testet (gjithsej) = Shuma e provave deri në; të dhënat janë të dobishme për sa i përket krahasimit ose për sa i përket proporcionit të tërë popullatës së testuar, por mund të jetë çorientuese pasi individë të caktuar mund të testohen disa herë (p.sh. profesionistë shëndetësorë, punonjës në shtëpitë e pleqve, etj.).
Rastet e konfirmuara (në ditë) = Numri i të infektuarve të konfirmuar në ditë bazuar në teste. Ky tregues nuk pasqyron dinamikën aktuale të personave të infektuar rishtas në popullatë, pasi testet nuk e marrin si shembull tërë popullatën, por synojnë njerëzit në rrezik dhe grupe të caktuara profesionale.
Rastet e konfirmuara (gjithsej) = Numri total i të gjitha rasteve të konfirmuara brenda një dite të caktuar.
Rastet e konfirmuara (aktive) = Rastet e konfirmuara (gjithsej) - Të shëruar (gjithsej) - Të vdekur (gjithsej)
Të rikuperuar (gjithsej) = TBD
Të shtruar në spital (aktiv) = Numri aktual i njerëzve në kujdesin spitalor (qoftë në repartin e zakonshëm ose në NjKI).
Të shtruar në spital (total) = Shuma e pranimeve në spital sipas datës.
NJKI (aktive) = Numri aktual i njerëzve në NjKI (njësi të kujdesit intensiv).
Në respirator (aktiv) = Numri aktual i personave që kanë nevojë për një respirator.
Të lëshuar nga spitali (çdo ditë) = Numri i lëshimeve nga spitali atë ditë.
Të lëshuar nga spitali (gjithsej) = Shuma e të gjithë personave që janë lëshuar nga spitali deri më sot.
Të vdekur (në ditë) = Numri i të vdekurve për shkak të KOVID-19 në atë ditë.
Të vdekur (gjithsej) = Shuma e të gjithë rasteve të të vdekurve deri më sot.
Treker përdor terminologjinë e cila është në përputhje me direktivat zyrtare të OBSH dhe ECDC (Qendra Evropiane për Parandalimin dhe Kontrollin e Sëmundjeve). Ne i përdorim etiketat e mëposhtme në shpalljet:
Raste të konfirmuara = Ky është numri i personave që rezultojnë pozitivë në testimin për virusin SARS-CoV-2. Meqenëse numri i rasteve të konfirmuara varet vetëm nga testimi, numri i rasteve të konfirmuara është dukshëm më i ulët se numri aktual i të infektuarve.
Të shtruar në spital = Ky është numri i rasteve të konfirmuara me simptoma aq të rënda të KOVID-19 sa janë pranuar në spital.
Në NJKI = Tregon numrin e personave të shtruar në spital, të cilët janë në rrezik vdekjeje për shkak të simptomave të rënda të KOVID-19 dhe kërkojnë vendosje në njësinë e kujdesit intensiv. Kjo është një nënbashkësi e kategorisë së Të shtruar në spital.
Në respirator = Tregon numrin e personave të shtruar në spital në njësinë e kujdesit intensiv, të cilët kërkojnë një respirator për të marrë frymë. Është një pjesë e kategorive të Kujdesit Intensiv dhe Spitalit.
Të shëruar = TBD
Të gjithë rastet e konfirmuar tregohen në grafikun e rasteve të konfirmuara. Në mënyrë që të jeni në gjendje të monitoroni epideminë, është e rëndësishme të dini se sa janë akoma të infektuar. Për këtë arsye, ne përdorim terminologjinë e mëposhtme:
Rastet e mbyllura janë shuma e të gjitha rasteve të konfirmuara që nuk janë më të infektuar me virus, domethënë të shëruarit dhe të ndjerit.
Rastet aktive janë infeksione të konfirmuara të virusit që ende nuk janë shëruar (akoma janë të infektuar me virusin).
Grafiku tregon numrin e përgjithshëm të testeve të rregullta (pasqyra e Rregullt), dhe testet kombëtare të sondazhit IMI (duke zgjedhur pasqyren e Anketës). Kolonat tregojnë numrin e testeve negative dhe pozitive në një ditë specifike, dhe kurba tregon përqindjen ditore të testeve pozitive.
Grafiku ofron një pasqyrë në pjesën e përditshme të rasteve të konfirmuara nga grupe me rrezik të lartë ose punonjës në zona me rrezik të lartë. Për shkak të të dhënave jo mjaft të sakta për infeksionet e konfirmuara, vlerat ditore (sipas ditëve (mesatare)) tregohen si një mesatare lëvizëse prej 5 ditësh. Shuma e vlerave në një ditë të veçantë, nga 2 ditë para, dhe 2 ditë më pas, është e ndarë me 5. Prandaj, grafiku tregon situatën tre ditë para një dite specifike, dhe në këtë mënyrë marrim një ide më të mirë të tendencave nga grupe individuale. Nëse zgjedhim dritaren Total ose Relativ do të hidhemi nga kurba e rasteve të konfirmuara në histogram, që tregon numrin e personave të infektuar të konfirmuar brenda secilës kategori në një ditë të caktuar.
Rritja e numrit të punonjësve të kujdesit shëndetësor të infektuar nuk do të thotë që ata u zbuluan pikërisht atë ditë; ato mund të kenë qenë pozitivë më parë por informacionet për statusin e tyre u morën më vonë.
Grafiku na tregon se sa raste të reja të konfirmuara të infeksioneve ka pasur në një ditë të caktuar, ku OBSH dhe ECDC përkufizuan se raste të konfirmuara janë "persona me konfirmim laboratorik të infeksionit me KOVID 19". Meqenëse numri i rasteve të konfirmuara varet nga testimi, të dhënat për raste të konfirmuara vlerësohet të jenë shumë më të vogla se numri aktual i personave të infektuar.
TBD Grafiku tregon komuna individuale në kolona më në detaje me numrin e çështjeve të konfirmuara sipas ditëve, me raste aktive, rikuperime (vlerësime) dhe vdekje në secilën komunë. Më poshtë bashkisë mund të gjeni informacione rreth kohës që nga rasti i fundit i konfirmuar. Komunat klasifikohen në bazë të rastit kur konfirmohet rasti i fundit i konfirmuar atje, nga i cili mund të konkludojmë se cilat komuna aktualisht janë më të "infektuara" dhe cilat janë "më të shëndetshme" se të tjerat.
Ekrani mund të ndryshohet duke zgjedhur pamje të ndryshme mbi grafik: nëse zgjidhni ekranin Aktiv, komunat do të klasifikohen sipas vlerësimit aktual të rasteve aktive; ose nëse zgjidhni Të gjitha, atëherë komunat do të rregullohen nga numri më i madh i rasteve të konfirmuara. Nëse zgjidhni Të gjitha rajonet nga menyja rënëse, atëherë rastet e konfirmuara do të shfaqen në bashkitë që i përkasin këtij rajoni. Ju gjithashtu lehtë mund të kërkoni për një komunë duke futur emrin e saj në shfletuesin Gjeje Komunën.
Po, aq sa munden, duke pasur parasysh kufizimet e pasqyreve aktuale dhe të vetë të dhënave: grafikët në këtë faqe tregojnë vetëm atë që mund të nxirret nga informacioni i dhënë. Për shembull, numri i përgjithshëm i testeve përfaqëson numrin e testeve të kryera deri më sot, por nuk pasqyron numrin e përgjithshëm të personave të testuar, pasi disa njerëz, siç janë profesionistë të kujdesit shëndetësor dhe njerëz të dyshuar se janë infektuar, janë testuar vazhdimisht.
Sidoqoftë, numri i rasteve të konfirmuara varet vetëm nga testimi. Meqenëse shumica e personave të infektuar, të cilët kanë simptoma të lehta ose nuk kanë aspak, nuk janë testuar fare për KOVID-19, numri i rasteve të konfirmuara është dukshëm më i ulët se numri aktual i të infektuarve.
Treker është një projekt me të dhëna të hapura dhe me burim të hapur që mbledh, analizon dhe paraqet disa nga të dhënat më të dobishme për të kuptuar më mirë përhapjen e pandemisë së koronavirusit dhe sëmundjes KOVID-19, së bashku me dinamikën dhe shtrirjen e saj. Ne duam të bëjmë vizualizime të qarta grafike dhe statistikore të asaj që të dhënat dhe rishikimet aktuale na tregojnë për përhapjen e virusit në Maqedonia e Veriut, dhe të sigurojmë që informacioni për madhësinë dhe ashpërsinë e problemit KOVID-19 në Maqedoninë e Veriut të bëhet i arritshëm dhe i kuptueshëm për të gjithë.
Na kontaktoni në info@treker.mk – ne do të rishikojmë linkun e sugjeruar dhe, nëse faqja është e besueshme dhe e dobishme, do të jemi të lumtur ta përfshijmë atë në Linqet tona të rekomanduara.
Nëse dëshironi të shkoni një hap më tej dhe të kontribuoni në qëllimin tonë të përbashkët, paraqisni një kërkesë tërheqje (PR) në GitHub.
Kontaktoni me ne në info@treker.mk dhe përshkruani shkurtimisht se kush jeni dhe si mund të kontribuoni në projekt. Jeni të mirëseardhur për të ndihmuar.
Проектот "Covid-19 Трекер Северна Македонија" собира, анализира и објавува податоци за ширењето на SARS-CoV-2 коронавирусот, предизвикувачот на COVID-19 заболувањето, во Северна Македонија. Целта е да и дадеме на јавноста подобар преглед на важноста на проблемот и соодветна процена на ризик.
Врз основа на искуствата на земјите кои најефективно го сузбиле ширењето на вирусот, точно собрани, навремени и транспарентно објавени податоци се клучни за ефективен одговор на јавно-здравствените системи. Објавените податоци со таков квалитет можат да бидат основа на разбирањето на состојбата, за да луѓето спроведуваат активна самозаштита и да ја прифатат итноста на преземените мерки на заштита од властите. Податоците се собираат од различни јавно-достапни извори и се обидуваме да воспоставиме директна соработка со здравствените институции и Институтот за Јавно Здравје (ИЈЗ). Би сакале да имаме структурирани податоци кои би ги потврдиле и оформиле во формат соодветен за визуелизација, достапен за јавноста а и за понатамошна работа во развивање на математички модели и прогнозирање. Бидејќи податоците објавени во медиумите и од одредени извори можат некогаш да бидат нејасни и неконзистентни, табелата на податоци вклучува и белешки за изворите и заклучоците изведени од нецелосни податоци.
Следниве податоци од ИЈЗ и разни јавни извори би сакале да вклучени во датабазата, на дневна основа (со архива):):
број на изработени тестови и број на потврдени инфекции
број на потврдени инфекции по категорија: возраст, пол, регион и општина
болнички записи за пациентите со COVID-19: хоспитализирани, на единица за интензивно лекување (ЕИЛ), во критична состојба, отпишани од болница, опоравен
мониторирање на засебни случаи, особено оние лица со ризични активности: здравствени работници, лица во старечки домови, цивилна заштита
капацитет на здравствениот систем: број на кревети, број на единици за интензивно лекување, респиратори за вентилација...
Постојано тежнееме кон тоа да додадеме нови важни категории. Сите податоци се собрани и достапни во овие формати: GSheets, CSV or via REST API.
Датабазата е ажурирана со податоци од ИЈЗ (по категорија). Податоците по региони и возрасни групи се понекогаш дополнително додадени и вкрстено проверени бидејќи овие податоци можно е да се сменат следствено на епидемиолошки истражувања.
Општините се следени во [TBD табела со општини](https://docs.google.com/spreadsheets/. Желбата ни е да стигнеме до оваква процедура на ажурирање на податоци за пациенти на болничка нега. Моментално зависна од достапот до податоците:
Се следат сите болнички објави за COVID-19 преку целиот ден.
Бројот на хоспитализации се следи по: цели оддели, единици за интензивно лекување и пациенти во критична состојба.
Каде што е можно, се следи преминот од една во друга болничка состојба (прием/отпуст).
Каде не е можно да се следи, преминот од една во друга болничка состојба (прием/отпуст) се изведува по формула.
Сите извори и изведувања на заклучоци се анотирани како коментари во засебни ќелии (отворена можност за верификација).
Податоците се споредуваат со сумираните податоци за хоспитализирани пациенти и пациентите на интензивно лекување, објавувани дневно од TBD во TBD pm.
Податоците се користат за разни визуелизации и статистика, како што се графикони, инфографици и мапи со податоци за потврдени случаи и хоспитализирани пациенти на нашиот веб сајт. Нашите податоци се јавно достапни и се користат од други портали и проекти - можете да ги најдете на оваа страна Линкови.
*Важно: Информациите објавени на нашиот сајт, вклучувајќи ги и линковите до моделите и други места со кои не сме директно поврзани е подготвено со максимална внимателност, користејќи достапни извори на податоци, знаење, методологија и технологија, согласно со научните стандарди. Веруваме дека визуелизациите и моделите можат да помогнат да се објаснат разните фактори кои влијаат на ширењето на вирусот, вклучувајќи го и ефектот на преземените заштитни мерки и можни мерки во иднина. Преку ова би сакале да потенцираме дека сите ние имаме важна улога во оваа пандемија. Сепак, не можеме целосно да гарантираме за точноста, целосноста или корисноста на информациите на овие веб страни и експлицитно се одрекуваме од одговорност за било какви понатамошни интерпретации и симулации кои ги цитираат нашите податоци и/или визуелизации како извор
Овој проект е инициран од Лука Ренко во Словенија за Република Словенија. Тој започна да собира податоци на почетокот на COVID-19 пандемијата, за да постепено иницијативата прерасне во тим од 20 до 45 волонтери и активни учесници, поради растечката потреба за внесување податоци, верификација и програмирање. Ова е crowdsourcing проект, подржан од волонтерско учество, каде секој, согласно со способноста, може да допринесе со своите ресурси или податоци. Придружете ни се и подадете рака. Treker.mk, кој е клон на sledilnik.org е инициран од Лука Ренко и Владимир Нешковиќ граѓанин на Република Северна Македонија, кој живее во Словенија и е дел од словенскиот тим Sledilnik. Тимот во Северна Македонија полека расте и засега има 5-10 активни учесници.
Ги охрабруваме сите да ги користат податоците и да соработуваат со нас: податоците се собрани од јавно-достапни извори и можат слободно да се користат, уредуваат, обработуваат или инкорпорираат во било каква непрофитна содржина, доколку се цитира изворот – covid-19.treker.mk. За да ги симнете податоците во други формати или да ги користите за визуелизација, контактирајте нѐ на info@treker.mk
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"COVID-19 Treker është nismë me kod programor dhe të dhëna të hapura. Pa punën e palodhshme të njerëzve të profesioneve të ndryshme, prej të cilëve disa njiheshin që më herët, ndërsa shumica u takuan për së pari herë në nismën e Slack-ut Treker, asgjë nga kjo nuk do të ishte e mundshme! Ju faleminderit!!!1111
Bëhet fjalë për nismë “crowdsourced”, ku gjithkush kontribuon ashtu që shton ndonjë burim të ri informacioni nga rrethi i vet - vetëm shtoni një koment në cilëndo fushë të bazës së të dhënave. Do të jemi të lumtur të marrim të dhëna prej çfarëdo burimi publik, të verifikueshëm dhe të besueshëm..
Keni ndonjë propozim për përmirësim të procedurës, apo do kishit ndihmuar në përditësimin e të dhënave, apo në ndonjë mënyrë tjetër? Lajmërohuni dhe do të fitoni mundësi për bashkëpunim
Nëse mund të ndani disa orë në ditë, na shkruani dhe do t’ju përfshijmë në Slack ekipin tonë.
Treker jemi:
Nažalost, ova stranica još nije prevedena. Pogledaj izvorni tekst na slovenskom ili engleski prijevod.
Pomogni nam prevesti ovu stranicu na GitHub-u.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Projekt zbira, analizira in objavlja podatke o širjenju koronavirusa SARS-CoV-2, ki povzroča bolezen COVID-19 v Sloveniji. Javnosti želimo omogočiti čim boljši pregled nad razsežnostjo težave in pravilno oceno tveganja.
Pravilno zbrani in ažurno ter transparentno objavljeni podatki so po izkušnjah držav, kjer jim je virus uspelo najbolj zajeziti, kritičnega pomena za učinkovit odziv sistemov javnega zdravja. Šele tako objavljeni podatki so temelj za razumevanje dogajanja, aktivno samozaščitno ravnanje ljudi ter sprejemanje nujnosti ukrepov.
Podatke zbiramo iz različnih javno dostopnih virov, od sobote, 28. marca dalje pa imamo vzpostavljeno tudi direktno povezavo z zdravstvenimi zavodi in NIJZ. Ti nam pošiljajo strukturirane podatke, ki jih potem validiramo in oblikujemo v obliko, primerno za vizualizacije in predstavitev javnosti, kakor tudi za nadaljne delo pri razvoju modelov in napovedi. Ker so podatki iz medijev in nekaterih drugih virov kdaj tudi nejasni in nedosledni, preglednica vključuje tudi opombe o virih in sklepanju na podlagi nepopolnih podatkov.
Projekt je z zbiranjem podatkov začel Luka Renko, sedaj pa v njem prostovoljno in dejavno sodeluje od 20 do 45 ljudi, saj vnašanje in preverjanje podatkov ter programiranje zahteva vedno več pozornosti. Projekt nastaja z množičnim prostovoljnim sodelovanjem (t.i. "crowdsourcing"), kjer lahko prispeva vsak po svojih močeh z viri ali podatki. Pridružite se in pomagajte!
Vključeni so naslednji dnevni podatki (z zgodovino) iz NIJZ in različnih javnih virov:
Sproti se trudimo dodajati tudi nove pomembne kategorije.
Vsi podatki so na voljo v GDocs preglednici, CSV obliki ali preko REST API.
Naše grafe in prikaze lahko na svojo spletni strani uporabite tudi vi. Vgradite lahko poljuben graf ali prikaz in ga prilagodite svoji spletni strani; če želite objavo vašega projekta na naši strani (glej Povezave), nas prosimo kontaktirajte.
Naše podatke uporabljajo tudi nekateri drugi portali - navedeni so na strani Povezave; veseli bomo, če nas o uporabi obvestite, da lahko objavimo tudi vaš projekt.
Pozor: Informacije, objavljene na naši spletni strani, vključno s povezavami na modele in druge strani, s katerimi nismo neposredno povezani, so pripravljene z največjo mogočo skrbnostjo ob uporabi razpoložljivih virov podatkov, znanja, metodologij in tehnologij, upoštevajoč znanstvene standarde. Verjamemo, da lahko prikazi in modeli pomagajo razložiti različne dejavnike širjenja virusa, med drugim tudi vpliv sprejetih in mogočih nadaljnjih ukrepov, s čimer želimo poudariti, da imamo v tej pandemiji vsi pomembno vlogo. Kljub temu ne moremo 100 % oz. v celoti zagotoviti točnosti, popolnosti ali uporabnosti informacij na teh spletnih straneh, in izrecno zavračamo kakršno koli odgovornost za nadaljnje interpretacije in simulacije, ki naše prikaze navajajo kot vir.
Uporaba podatkov, grafov in sodelovanje so zaželjeni: podatki so zbrani iz virov v javni domeni in jih lahko prosto uporabljate, urejate, predelujete ali vključujete v vse netržne vsebine ob navedbi vira – covid-19.sledilnik.org. Če ni določeno drugače, velja za vso vsebino na tej strani licenca Creative Commons: Priznanje avtorstva-Deljenje pod enakimi pogoji 3.0.
Za izvoz podatkov v drugih oblikah, uporabo za vizualizacije ali druge oblike sodelovanja nas kontaktirajte na info@sledilnik.org.
Uporaba Sledilnika ne bi bila možna brez spletnega servisa CloudFlare, preko katerega pretakamo podatke in ki za svoje nemoteno delovanje na vaš računalnik vstavi en sam piškotek, ki tam ostane največ 30 dni. Več informacij o varovanju zasebnosti najdete na njihovi spletni strani.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"COVID-19 Sledilnik je odprto podatkovni in odprto kodni projekt, ki ne bi bil mogoč brez številnih vnosov in komentarjev v bazo bolj ali manj anonimnih posameznikov, sodelavcev, znancev, kolegov ter izmenjave idej skupnosti na Slacku. HVALA!
Gre za "crowdsourced" projekt, kjer lahko vsak prispeva tako, da vnese kakšen nov vir ali informacijo iz svojega okolja - enostavno jo dodate kot komentar na katerokoli polje v dokumentu. Veseli bomo tudi podatkov iz bolnišnic, štabov Civilne zaščite ipd ali pa zgolj javne podpore v zahtevi za transparentno in ažurno objavljanje podatkov.
Imaš predlog za izboljšanje strukture ali oblike dokumenta, bi urejal/a vire o zdravstvenem sistemu ali COVID-19 ali pomagal/a kako drugače? Javi se nam in dobiš pravice za urejanje dokumenta. Če pa lahko projektu nameniš nekaj časa vsak dan, se pridruži naši Slack skupnosti. Več informacij na info@sledilnik.org.
Uredniki baze in ostali sodelavci:
Sfortunatamente, questa pagina non è stata ancora tradotta. Vedere il testo originale in lingua slovena o la traduzione in inglese.
Aiutaci a tradurre questa pagina su GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","import mod from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./OstaniZdravPage.vue?vue&type=style&index=0&id=03259b11&lang=scss&scoped=true&\"; export default mod; export * from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./OstaniZdravPage.vue?vue&type=style&index=0&id=03259b11&lang=scss&scoped=true&\"","// Module\nvar code = \"Leider ist diese Seite noch nicht übersetzt. Siehe den Originaltext in slowenischer Sprache oder die englische Übersetzung.
Hilf uns diese Seite zu übersetzen auf GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","// Module\nvar code = \"Leider ist diese Seite noch nicht übersetzt. Siehe den Originaltext in slowenischer Sprache oder die englische Übersetzung.
Hilf uns diese Seite zu übersetzen auf GitHub.
\";\n// Exports\nmodule.exports = code;","import mod from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./Notice.vue?vue&type=style&index=0&id=77d34286&scoped=true&lang=scss&\"; export default mod; export * from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./Notice.vue?vue&type=style&index=0&id=77d34286&scoped=true&lang=scss&\"","import mod from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./FloatingMenu.vue?vue&type=style&index=0&lang=scss&\"; export default mod; export * from \"-!../../node_modules/mini-css-extract-plugin/dist/loader.js??ref--8-oneOf-1-0!../../node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-1!../../node_modules/vue-loader/lib/loaders/stylePostLoader.js!../../node_modules/postcss-loader/src/index.js??ref--8-oneOf-1-2!../../node_modules/sass-loader/dist/cjs.js??ref--8-oneOf-1-3!../../node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!../../node_modules/vue-loader/lib/index.js??vue-loader-options!./FloatingMenu.vue?vue&type=style&index=0&lang=scss&\""],"sourceRoot":""}