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Nicolas Berrod @nicolasberrod.bsky.social · 30/09/2026
📈 La reprise épidémique de #Covid19 s'accentue encore, et se rapproche à grand pas du pic de l'an dernier. Comme l'an dernier, la campagne annuelle de #vaccination (à partir du 13 octobre) devrait ainsi débuter... après le pic. 1/2
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Ralf Wittenbrink @ralfwittenbrink.bsky.social · 30/09/2026
Frankreich 🇫🇷 Der Anstieg der Viruskonzentration von SARS-CoV-2 im Abwasser »verstärkt sich weiter und nähert sich rasch dem Höchststand des vergangenen Jahres.« H/T @nicolasberrod.bsky.social
Covid-19 : évolution du suivi des eaux usées
Au 20 septembre. Indicateur calculé en rapportant la concentration virale de SARS-CoV-2 à celle en azote ammoniacal. SPF /@nicolasberrod
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RV @rv-enigma.bsky.social · 30/09/2026
Inzidenz inkl. DZF 250|329 _B: 158,6|208,5 (92,3|124,9) _M: 163,9 (215,4) (97,6|132,1) AMELAG (16.9.): 152,5 (101,5) [181,5 (116,8)] - 5W-M: 132,8 (97,0{109,4} [153,1 (106,4{123,1})] Grippeweb [KW38]: - C19: "sehr niedrig, Abwasser ansteigend" - plus: NA - ILI: 927 (909) - ARE: 6586 (5729)
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RV @rv-enigma.bsky.social · 30/09/2026
R-Werte (7T- bzw. 14T-Quotient, auf 4 Tage umgerechnet): R_B: 1,36 (1,18/1,07) R_M: 1,34 (1,22{1,27‼️}/1,09) Abwasser [Datenstand 22.9., 5WM]: 1,12 (1,05{1,08}) [1,13 (1,08{1,11})] Hospitalisierung (14TQ): 1,06 (1,19) - (14TM): 1,03 (1,10) ITS_Belegung: 1,21 (1,07) Tote (35T-M): 1,09 (1,12)
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RV @rv-enigma.bsky.social · 30/09/2026
Fallmeldungen: _B: 174‼️ [-1 Altfall] (63), - 7T-M: 76,1 (60,3/44,3) _M: 90 (32) - 7T-M: 78,7 (64,0✔️{69,2‼️}/46,9) Hospitalisierung (7T-M): 16,3 (12,6) - (14-TM): 14,1 (13,4) ITS-Belegung: 16‼️ (kein Kind) - (7T-M): 12,4 (8,9) Tote: 0 35-Tage-Mittel: 0,34 (0,34)
1232
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RV @rv-enigma.bsky.social · 30/09/2026
Alle Daten (Quelle i.A. RKI via GitHub) werden ohne Gewähr für die Richtigkeit der Übermittlung angegeben. In den ALT-Texten stehen außer den Beschreibungen der Grafik häufig wichtige Erläuterungen. Die Daten beschreiben nie exakt die Realität. Am aussagekräftigsten sind Veränderungen und Trends.
Verwendete Abkürzungen und Erläuterungen:

T, W, M, J: Tage, Wochen, Monate, Jahre
7T-M, 14T-M, 5W-M oder 7TM, 14TM, 5WM: 7Tage-Mittel, 14-Tage-Mittel, 5-Wochen-Mittel

Q: Quotient (z.B. 7TQ: Quotient der um 7 Tage verschobenen Werte)

Der „R-Wert“ ist immer die Veränderung in 4 Tagen, wird aber verschieden geglättet.
Meist verwende ich den 7TQ der 7T-M und rechne ihn auf 4 Tage um: R = 7TQ^(4/7).
Je nach Kontext verwende ich verschiedene Quotienten (z.B. 14TQ) und verschiedene Mittelungen (z.B. 14T-M oder 5W-M); das wird dann angegeben.

DZF: Dunkelzifferfaktor (geschätzter realer Wert für Infektionszahlen und Inzidenz = DZF * gemeldeter Wert)
Angegeben wird eine geschätzte untere Schranke (seit Anfang August auf 180 fixiert) und der aus den normalisierten AMELAG-Daten berechnete Wert (untere_Schranke|aktueller_Wert). Diese Notation wird auch für die Infektionszahlen und die Inzidenz inkl. DZF verwendet. Bei der Angabe "Infiziert: 1 von ..." ist der erste Wert natürlich eine obere Schranke, berechnet aus der unteren Schranke für die Inzidenz.

_B: Fälle nach Berichtsdatum (korrigiert um Nachmeldungen für >30T zurückliegendes Datum und/oder Feiertags- oder Melde-Artefakte), diese Daten bleiben fixiert
	_B(7TM): 7T-Mittel der Fälle nach Berichtsdatum
	R_B: R-Wert der korrigierten Berichtsdaten
_M: Fälle nach Meldedatum (adjustiert, d.h. mit erwarteten Nachmeldungen), Datum der Meldung beim Gesundheitsamt, diese Daten werden durch Nachmeldungen ergänzt

NA: nicht aktualisiert
FT: Feiertags- oder Meldeartefakt
❓: geschätzte (FT-)Korrektur
✔️ : so richtig (z.B. vorher fehlerhaft)

Angaben in Klammern (absolute Werte oder Veränderung in %):
	(Wert der Vorwoche) bzw. (Veränderung vs. Vorwoche)
	(Wert vom Vortag/Vorwoche) bzw. (vs. Vortag/Vorwoche)
	{Wert nach aktuellen Datenstand}
	[AMELAG nicht normalisiert], ohne Klammer immer normalisiert
1243
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RV @rv-enigma.bsky.social · 30/09/2026
In Hessen liegt die Inzidenz nach Meldedatum über 1. Das gab es (außer in Sachsen) seit März nicht mehr. (Bei DZF>300 entspricht das einer realen Inzidenz >300.) In Bayern macht sich das Oktoberfest bemerkbar.
Ab 1.9. auf linearer Skala: 
- Inzidenz der größeren Bundesländer,
- deutsches Mittel (schwarz gestrichelt)
                               adjustiert (grau gestrichelt)
- ostdeutsches Mittel (schwarz gepunktet)Fallmeldungen (7T-Mittel) der Bundesländer gestapelt.
Die ostdeutschen Länder stehen unten, darüber die Stadtstaaten und die westdeutschen Länder (ungefähr nach den Fallzahlen geordnet).

Ganz rechts oben sind (gerastert) die in ganz Deutschland erwarteten Nachmeldungen hinzugefügt.
4519
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RV @rv-enigma.bsky.social · 30/09/2026
Den fulminanten Anstieg sieht man deutlich in der übersichtlichen Darstellung der Fallmeldungen (7-Tages-Mittel) - nach Berichtsdatum - nach Meldedatum adjustiert - ohne Adjustierung ab 1.4. und 1.9.26. Die AMELAG-Daten könnten einen Hinweis geben, in wie weit der Anstieg an mehr Tests liegt.
Oben (linke Skala, linear skaliert): Fälle (7-Tage-Mittel) nach Berichts- und Meldedatum (hellrot ohne Schätzung der ausstehenden Nachmeldungen) sowie (schwarz gepunktet) der Trend (R=1,1).

Unten (rechte Skala) R-Werte nach Berichts- und Meldedatum mit dem 35-Tage-Mittel des R-Werts nach Meldedatum (rot gepunktet).Wie die linke Grafik, ab 1.9.26

Bei dieser Vergrößerung sieht man auch die erwarteten Nachmeldungen.
1524
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RV @rv-enigma.bsky.social · 30/09/2026
Heute gab es die höchsten Fallmeldungen seit Mitte März - über 150% mehr als am letzten Mittwoch. Ein Teil dieses Anstiegs könnte an höherer Testdichte liegen: Bei steigender Positivrate "lohnt" sich das Testen wieder. Das würde man in den nächsten Wochen an sinkendem DZF sehen.
Die Grafik zeigt ab 1.10.25 auf logarithmischer Skala, auf der langfristige Trends (als Geraden) und Trendwechsel auch bei kleinen Infektionszahlen gut sichtbar sind:
- blau: die gemeldeten Fallzahlen nach Berichtsdatum (korrigiert)
- rot: die Fallmeldungen nach Meldedaum (letzte 4 Tage um erwartete Nachmeldungen adjustiert)
- braune Kleckse: die modellierte Inzidenz (Viruslast im Abwasser mal 0,01, normalisierte AMELAG-Daten)
- braun: modellierte Inzidenz über 5 Wochen gemittelt (zentral mit 1-2-4-2-1 gewichtet)
- grau breit: den daraus ermittelten Dunkelzifferfaktor (geglättet) 
- grau schmal: eine untere Schranke für den DZF (seit Anfang Juli bei 180 fixiert)
- hellgrün: die (7-Tage-)Inzidenz inkl. Dunkelziffer nach Berichtsdatum (korr.)
- orange: das 14-Tages-Mittel der täglichen Covid-19-Hospitalisierung
- schwarz gestrichelt: den abgeschwächten Trend ab Ende März (R~0,92), ab 15.6. waagrecht (R=1,0), ab Ende Juli R~1,10
- grün gestrichelt: Trend der Inzidenz inkl. DZF (1,1 ab August), wahrscheinlich zu niedrig.

Die Trends (bis zum 30.9. extrapoliert) bleiben meist über einige Wochen konstant -  aber wann sie verlassen werden, ist kaum vorhersehbar. Dies gilt vor allem, wenn es kaum Informationen über kursierende Varianten gibt. EXTRAPOLATIONEN SIND KEINE PROGNOSEN!Wie die linke Grafik, aber ab 1.5.26. dargestellt, ebenfalls logarithmisch skaliert.

In Grün ist die Inzidenz (inkl. rechnerischem DZF) sowohl für die Berichtsdaten wie für die Meldedaten angegeben, in hellgrün eine untere Schranke (korrigierte Berichtsdaten, inkl. DZF untere Schranke).
Grün gestrichelt sieht man den Trend der Inzidenz, seit Mitte Juni steigend (R~1,1).

In Folge des starken Anstiegs der Viruslast war der Dunkelzifferfaktor in den letzten Monaten gestiegen. Ich erwarte aber, dass der DZF bei weiter steigender Prävalenz fällt: Wenn die Positivrate der Tests steigt, nimmt auch die Testhäufigkeit wieder zu. Dann steigen die Fallmeldungen stärker als die realen Infektionszahlen (und die Viruslast).
2596
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RV @rv-enigma.bsky.social · 30/09/2026
Covid-19 am 30.9.26: rasant↗️, R>1,3‼️ vs. 23.9. verdoppelt Trend seit Juni: R_M↗️1,159, +29%/Woche, Verdopplung 19 Tage R_B(korr): 1,36 R_M(adj.): 1,34 R_Hospitalisierung: 1,06 ... 14TM: 1,03 Inkl. DZF 250|329: Fälle_M: (7T-M): 17.300|25.800 Inzidenz_M: 164|215 (98|132) Infiziert: 1 von 430|330‼️
Die Grafik zeigt Fallmeldungen und die Inzidenz inkl. DZF ab April 2025:
- blau: Fälle nach Berichtsdatum (FT-korrigiert)
- rot: Fälle nach Meldedatum (adjustiert)
- braune Kleckse: modellierte Inzidenz nach den normalisierten Amelag-Daten 
- braun: Zentriertes und zentral höher gewichtetes 5-Wochen-Mittel 
- grün: Inzidenz inkl. aus den AMELAG-Daten berechnetem Dunkelzifferfaktor

Die Infektionszahlen und die Viruslast sind immer noch viel niedriger als im Sommer 2025; den exponentielle Anstieg kann man jetzt auch  bei dieser Skalierung ganz rechts sehen - allerdings nicht schon seit dem Beginn im Juli.

Im unteren Bereich stehen die R-Werte (d.h. geglättete 4-Tages-Änderungen):
Fälle nach Berichts- und Meldedatum, Hospitalisierung. Die zeigen den Anstieg sehr deutlich.

Für den Dunkelzifferfaktor (und die Inzidenz inkl. DZF) gebe ich eine geschätzte untere Schranke (derzeit DZF=250) sowie den rechnerischen Wert an: untere_Schranke|rechnerischer_Wert. Das gilt entsprechend auch für die Angabe "Infiziert: 1 von ...".Die Grafik zeigt Fallmeldungen und die Inzidenz inkl. DZF ab April 2026:
- blau: Fälle nach Berichtsdatum (FT-korrigiert)
- rot: Fälle nach Meldedatum (adjustiert)
- braune Kleckse: modellierte Inzidenz nach den normalisierten Amelag-Daten 
- braun: Zentriertes und zentral höher gewichtetes 5-Wochen-Mittel 
- grün: Inzidenz inkl. aus den AMELAG-Daten berechnetem Dunkelzifferfaktor

Im unteren Bereich stehen die R-Werte der Fallmeldungen (nach Berichts- und Meldedatum, weil mal das eine, mal das andere plausibler ist) und der AMELAG-5W-Mittel und der R-Wert der normalisierten AMELAG-Daten. NEU HINZUGEFÜGT habe ich das zentrierte 5-Wochen-Mittel des R-Werts nach Meldedatum (rot gepunktet).

Seit Juni/Juli steigen die Fallmeldungen, die Inzidenz inkl. DZF und die Viruslast im Abwasser wieder stark an.

Gegenüber letztem Mittwoch stiegen die Fallmeldungen nach Berichtsdatum um 176%, nach Meldedatum um 181%. Das ist natürlich eine Momentaufnahme; ich erwarte nicht, dass dieser Anstieg (entspricht einem R-Wert von 1,8) so anhält.
8209102
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holgertiedemann.bsky.social @holgertiedemann.bsky.social · 29/09/2026
Bye @emanralk.bsky.social blockempfehlung
1577
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24Hours Ukraine @24hoursukraine.bsky.social · 30/09/2026
Russia launched a large-scale missile and drone attack on Kyiv overnight. Two people died and four were injured in the capital. In the Kyiv region, a child died and three more people were injured. Russia is a terrorist state.
2258
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RV @rv-enigma.bsky.social · 29/09/2026
Alle Daten (Quelle i.A. RKI via GitHub) werden ohne Gewähr für die Richtigkeit der Übermittlung angegeben. In den ALT-Texten stehen außer den Beschreibungen der Grafik häufig wichtige Erläuterungen. Die Daten beschreiben nie exakt die Realität. Am aussagekräftigsten sind Veränderungen und Trends.
Verwendete Abkürzungen und Erläuterungen:

T, W, M, J: Tage, Wochen, Monate, Jahre
7T-M, 14T-M, 5W-M oder 7TM, 14TM, 5WM: 7Tage-Mittel, 14-Tage-Mittel, 5-Wochen-Mittel

Q: Quotient (z.B. 7TQ: Quotient der um 7 Tage verschobenen Werte)

Der „R-Wert“ ist immer die Veränderung in 4 Tagen, wird aber verschieden geglättet.
Meist verwende ich den 7TQ der 7T-M und rechne ihn auf 4 Tage um: R = 7TQ^(4/7).
Je nach Kontext verwende ich verschiedene Quotienten (z.B. 14TQ) und verschiedene Mittelungen (z.B. 14T-M oder 5W-M); das wird dann angegeben.

DZF: Dunkelzifferfaktor (geschätzter realer Wert für Infektionszahlen und Inzidenz = DZF * gemeldeter Wert)
Angegeben wird eine geschätzte untere Schranke (seit Anfang August auf 180 fixiert) und der aus den normalisierten AMELAG-Daten berechnete Wert (untere_Schranke|aktueller_Wert). Diese Notation wird auch für die Infektionszahlen und die Inzidenz inkl. DZF verwendet. Bei der Angabe "Infiziert: 1 von ..." ist der erste Wert natürlich eine obere Schranke, berechnet aus der unteren Schranke für die Inzidenz.

_B: Fälle nach Berichtsdatum (korrigiert um Nachmeldungen für >30T zurückliegendes Datum und/oder Feiertags- oder Melde-Artefakte), diese Daten bleiben fixiert
	_B(7TM): 7T-Mittel der Fälle nach Berichtsdatum
	R_B: R-Wert der korrigierten Berichtsdaten
_M: Fälle nach Meldedatum (adjustiert, d.h. mit erwarteten Nachmeldungen), Datum der Meldung beim Gesundheitsamt, diese Daten werden durch Nachmeldungen ergänzt

NA: nicht aktualisiert
FT: Feiertags- oder Meldeartefakt
❓: geschätzte (FT-)Korrektur
✔️ : so richtig (z.B. vorher fehlerhaft)

Angaben in Klammern (absolute Werte oder Veränderung in %):
	(Wert der Vorwoche) bzw. (Veränderung vs. Vorwoche)
	(Wert vom Vortag/Vorwoche) bzw. (vs. Vortag/Vorwoche)
	{Wert nach aktuellen Datenstand}
	[AMELAG nicht normalisiert], ohne Klammer immer normalisiert
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RV @rv-enigma.bsky.social · 29/09/2026
Bei den Bundesländern sind neben Hamburg (noch immer) Hessen und Sachsen auffällig. Aber auch in Bayern steigt die Inzidenz jetzt (noch im mittleren Bereich).
Ab 1.9. auf linearer Skala: 
- Inzidenz der größeren Bundesländer,
- deutsches Mittel (schwarz gestrichelt)
                               adjustiert (grau gestrichelt)
- ostdeutsches Mittel (schwarz gepunktet)Fallmeldungen (7T-Mittel) der Bundesländer gestapelt.
Die ostdeutschen Länder stehen unten, darüber die Stadtstaaten und die westdeutschen Länder (ungefähr nach den Fallzahlen geordnet).

Ganz rechts oben sind (gerastert) die in ganz Deutschland erwarteten Nachmeldungen hinzugefügt.
1333
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RV @rv-enigma.bsky.social · 29/09/2026
Übersichtliche Darstellung der Fallmeldungen (7-Tages-Mittel) - nach Berichtsdatum - nach Meldedatum adjustiert - ohne Adjustierung ab 1.4. und 1.9.26. Unten sind die R-Werte aufgetragen (rechte Skala). Man kann sehr gut die kleinen Änderungen des Trends (z.B. durch Ferien) sehen.
Oben (linke Skala, linear skaliert): Fälle (7-Tage-Mittel) nach Berichts- und Meldedatum (hellrot ohne Schätzung der ausstehenden Nachmeldungen) sowie (schwarz gepunktet) der Trend (R=1,1).

Unten (rechte Skala) R-Werte nach Berichts- und Meldedatum mit dem 35-Tage-Mittel des R-Werts nach Meldedatum (rot gepunktet).
Wie die linke Grafik, ab 1.9.26
1283
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RV @rv-enigma.bsky.social · 29/09/2026
Heute gab es die höchsten Fallmeldungen seit dem 1. April - über 100. Seit Mitte Juli liegt der R-Wert fast durchgehend über 1, im Mittel etwas über 1,11; bei den stärker steigenden AMELAG-Werten (und Inzidenz inkl. DZF) gilt das schon seit Mitte Juni (R seit 15.6.: 1,11, 15.7: 1,13, 15.8.: 1,16).
Die Grafik zeigt ab 1.10.25 auf logarithmischer Skala, auf der langfristige Trends (als Geraden) und Trendwechsel auch bei kleinen Infektionszahlen gut sichtbar sind:
- blau: die gemeldeten Fallzahlen nach Berichtsdatum (korrigiert)
- rot: die Fallmeldungen nach Meldedaum (letzte 4 Tage um erwartete Nachmeldungen adjustiert)
- braune Kleckse: die modellierte Inzidenz (Viruslast im Abwasser mal 0,01, normalisierte AMELAG-Daten)
- braun: modellierte Inzidenz über 5 Wochen gemittelt (zentral mit 1-2-4-2-1 gewichtet)
- grau breit: den daraus ermittelten Dunkelzifferfaktor (geglättet) 
- grau schmal: eine untere Schranke für den DZF (seit Anfang Juli bei 180 fixiert)
- hellgrün: die (7-Tage-)Inzidenz inkl. Dunkelziffer nach Berichtsdatum (korr.)
- orange: das 14-Tages-Mittel der täglichen Covid-19-Hospitalisierung
- schwarz gestrichelt: den abgeschwächten Trend ab Ende März (R~0,92), ab 15.6. waagrecht (R=1,0), ab Ende Juli R~1,10
- grün gestrichelt: Trend der Inzidenz inkl. DZF (1,1 ab August), wahrscheinlich zu niedrig.

Die Trends (bis zum 30.9. extrapoliert) bleiben meist über einige Wochen konstant -  aber wann sie verlassen werden, ist kaum vorhersehbar. Dies gilt vor allem, wenn es kaum Informationen über kursierende Varianten gibt. EXTRAPOLATIONEN SIND KEINE PROGNOSEN!
Wie die linke Grafik, aber ab 1.5.26. dargestellt, ebenfalls logarithmisch skaliert.

In Grün ist die Inzidenz (inkl. rechnerischem DZF) sowohl für die Berichtsdaten wie für die Meldedaten angegeben, in hellgrün eine untere Schranke (korrigierte Berichtsdaten, inkl. DZF untere Schranke).
Grün gestrichelt sieht man den Trend der Inzidenz, seit Mitte Juni steigend (R~1,1).

Nachdem ab Datenstand 11.8. 13 Kläranlagen, die permanent unter der (laborabhängigen) Nachweisgrenze liegen (darunter Dortmund und Stuttgart), nicht mehr bei der Berechnung der aggregierten AMELAG-Werte berücksichtigt werden, sind diese Daten belastbarer geworden (auch wenn die Abdeckung von ~29% auf ~24% gesunken ist).

Inzwischen liegen diese KA über der Nachweisgrenze. Deshalb kann man den rechnerischen AMELAG-DZF wieder als real annehmen. Zusätzlich gebe ich eine plausible untere Schranke für den DZF an, die für die letzten Wochen fixiert ist (derzeit ab 12.9. auf 250). Möglicherweise werde ich das künftig auf für den oberen Wert so handhaben.

In Folge des starken Anstiegs der Viruslast ist der Dunkelzifferfaktor weiter gestiegen. Ich erwarte aber, dass der DZF bei weiter steigender Prävalenz fällt: Wenn die Positivrate der Tests steigt, nimmt auch die Testhäufigkeit wieder zu. Dann steigen die Fallmeldungen stärker als die realen Infektionszahlen (und die Viruslast).
2466
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RV @rv-enigma.bsky.social · 29/09/2026
Covid-19 am 29.9.26: sehr schnell↗️, R>1,2‼️ Trend seit Juni: R_M↗️1,142, +26%/Woche, Verdopplung 21 Tage R_B(korr): 1,18 R_M(adj.): 1,22 R_Hospitalisierung: 1,04 ... 14TM: 1,01 Inkl. DZF 250|330: Fälle_M: (7T-M): 16.000|21.600 Inzidenz_M: 133|180 (94|131) Infiziert: 1 von 530|390‼️
Die Grafik zeigt Fallmeldungen und die Inzidenz inkl. DZF ab April 2025:
- blau: Fälle nach Berichtsdatum (FT-korrigiert)
- rot: Fälle nach Meldedatum (adjustiert)
- braune Kleckse: modellierte Inzidenz nach den normalisierten Amelag-Daten 
- braun: Zentriertes und zentral höher gewichtetes 5-Wochen-Mittel 
- grün: Inzidenz inkl. aus den AMELAG-Daten berechnetem Dunkelzifferfaktor

Die Infektionszahlen und die Viruslast sind immer noch viel niedriger als im Sommer 2025; den exponentielle Anstieg kann man jetzt auch  bei dieser Skalierung ganz rechts sehen - allerdings nicht seit dem Beginn im Juli.

Im unteren Bereich stehen die R-Werte (d.h. geglättete 4-Tages-Änderungen):
Fälle nach Berichts- und Meldedatum, Hospitalisierung. Die zeigen den Anstieg sehr deutlich.

Für den Dunkelzifferfaktor (und die Inzidenz inkl. DZF) gebe ich eine geschätzte untere Schranke (derzeit DZF=250) sowie den rechnerischen Wert an: untere_Schranke|rechnerischer_Wert.
Die Grafik zeigt Fallmeldungen und die Inzidenz inkl. DZF ab April 2026:
- blau: Fälle nach Berichtsdatum (FT-korrigiert)
- rot: Fälle nach Meldedatum (adjustiert)
- braune Kleckse: modellierte Inzidenz nach den normalisierten Amelag-Daten 
- braun: Zentriertes und zentral höher gewichtetes 5-Wochen-Mittel 
- grün: Inzidenz inkl. aus den AMELAG-Daten berechnetem Dunkelzifferfaktor

Im unteren Bereich stehen die R-Werte der Fallmeldungen (nach Berichts- und Meldedatum, weil mal das eine, mal das andere plausibler ist) und der AMELAG-5W-Mittel und der R-Wert der normalisierten AMELAG-Daten. NEU HINZUGEFÜGT habe ich das zentrierte 5-Wochen-Mittel des R-Werts nach Meldedatum (rot gepunktet).

Seit Juni/Juli steigen die Fallmeldungen, die Inzidenz inkl. DZF und besonders die Viruslast im Abwasser wieder stark an.
617365
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RV @rv-enigma.bsky.social · 27/09/2026
Nachtrag: Die Sommertemperatur war nach Copernicus im Bereich meiner Prognose, nach GISS sogar etwas höher. In beiden Reihen war es der wärmste Sommer: Jahr ERA5 (vs. 1991-2020) #26 0,69°C# 24 0,69°C 23 0,66°C 25 0,47°C Jahr GISTemp (vs. 1951-1980) #26 1,28°C# 24 1,24°C 23 1,16°C 25 1,09°C
0298
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RV @rv-enigma.bsky.social · 26/09/2026
Die Anomalie in der Niño3.4-Region steigt rasant an; seit Juni ist sie weit höher als 2025 am selben Datum. Wahrscheinlich wird sie schon Ende September das Maximum 2015/16 überreffen.
0264
Reposted by @bavastroeva.bsky.social
RV @rv-enigma.bsky.social · 26/09/2026
Interessant ist auch ein Vergleich der Temperatur-Anomalien in den Jahren mit beginnendem starkem El Niño 2015 und 2026. Dargestellt ist die Anomalie der Ozeanoberfläche in der Region Niño3.4 (blau bzw. rot) und weltweit 60°S-60°N (hellblau bzw. hellrot.)
Wie oben beschrieben.
1264
Reposted by @bavastroeva.bsky.social
RV @rv-enigma.bsky.social · 26/09/2026
Man muss kein Prophet sein für die Prognose, dass die mittlere Anomalie im Jahre 2026 das bisher höchste Jahresmittel (0,74°C, 2024) deutlich übertrifft. Wenn die Anomalie im Rest des Jahres über 0,9°C liegt, wird sie im Jahresmittel über 0,8°C liegen.
192
Reposted by @bavastroeva.bsky.social
RV @rv-enigma.bsky.social · 26/09/2026
Seit Anfang Juni ist die Ozeantemperatur höher als jemals an den entsprechenden Tagen. Seit dem 23.7. ist die Anomalie (vs. 1982-2010) über 0,9°C, was es nie vor 2026 gab. Am 7.9. war sie mit 0,950°C auf dem bisher höchsten Stand, über 0,05°C über dem Maximum vor 2026 (0,898°C am 11.1.24).
Tägliche Temperaturanomalie der Ozeanoberfläche (60°S-60°N) vs. 1982-2010:
1981-19190 bis 2011-2020 gemittelt über 10 Jahre (gestrichelt),
2021 bis 2026 für einzelne Jahre.

Außerdem ist die höchste Anomie in den Jahren 2024 und 2026 markiert.

Die mittleren Jahrestemperaturen (2021-2016) sind als gepunktete waagrechte Linien gezeigt.
1113
Reposted by @bavastroeva.bsky.social
RV @rv-enigma.bsky.social · 26/09/2026
Vor einigen Tagen gab es in Folge des El Niño einen neuen Temperaturrekord. Nach den NOAA-Daten wurde am 26.8. mit 21,183°C die bisher höchste mittlere Temperatur der Ozeanoberfläche (60°S-60°N) festgestellt (allerdings nur wenig über der Temperatur am 24.4.24: 21,171°C).
Tägliche absolute Mitteltemperatur der Ozeanoberfläche (60°S-60°N):
1981-2020: über Dekaden gemittelte Tagestemperaturen
2021-2026: Tageswerte.

Markiert sind die höchsten Temperaturen in den Jahren 2026 (21,18°C), 2024 (21,17°C) und 2023 (21,10°C).
21,10
23711
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Dr. McCoy 😷 @drmccoy.info · 25/09/2026
Ja, jedes Jahr erneut frische Antikörper durch Impfung erzeugen lassen! Am besten jetzt zeitnah. Nicht anders als bei Influenza.
0131
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Landfunk 🌻 🦋 @landfunk.bsky.social · 25/09/2026
Wir wurden 12/2025 mit LP 8.1 geimpft. Ist eine Auffrischung jetzt trotzdem sinnvoll?
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christaupe.bsky.social @christaupe.bsky.social · 25/09/2026
1 infection bénigne chez les nourrissons et enfants en bas âge. C'est d'ailleurs pour cette raison, que la vaccination est proposée pour les nourrissons à compter de l'âge de 6 mois.
011
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Max ✊🏽 @maxnum.bsky.social · 25/09/2026
Also irgendwie habe ich die Wahl in Sachsen-Anhalt nur geträumt. Da gab es nämlich keinen Aufstand seitens der CDU/CSU wie zur Wahl in Berlin.
351195222
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Nicolas Berrod @nicolasberrod.bsky.social · 25/09/2026
📈 Il n'y a pas que la circulation virale #Covid19 qui grimpe, c'est aussi le cas des passages aux urgences pour suspicion de Covid, dans toutes les tranches d'âge. En partant de très bas, et à des niveaux toujours bien moindres que les pics précédents. Bref, à suivre ! 1/2
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Ralf Wittenbrink @ralfwittenbrink.bsky.social · 25/09/2026
von PJ.2.1 umgehend ermöglichen, die epidemiologische Landschaft neu zu prägen. Folglich ist eine kontinuierliche genomische, epidemiologische und virologische Überwachung von PJ.2.1 unerlässlich«, so Yunlong Cao in seiner aktuellen Studie zu PJ.2.1. Weitere Details dazu hier in diesem 🧵⬇️.
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Ralf Wittenbrink @ralfwittenbrink.bsky.social · 25/09/2026
»PJ.2.1 könnte die epidemiologische Landschaft neu prägen« Die Saltationsvariante PJ.2.1 hat nun die Mutation A475V erworben, welche ihre Fähigkeit zur Immunflucht verstärkt. »Der Erwerb die Immunflucht fördernder Mutationen – wie A475V, N487D und D420N – könnte es Nachkommen …
Phylogeny PJ.2.1
Genotype at S site 475
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RV @rv-enigma.bsky.social · 25/09/2026
Nachtrag: Grippeweb [KW38]: - C19: "sehr niedrig, Abwasser ansteigend" - plus: NA - ILI: 927 (909) - ARE: 6586 (5729)
0244
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Felix Greylich @felixgreylich.gourveggis.de · 25/09/2026
welcher Impfstoff ist das?
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Denis - The COVID Info Guy @thecovidinfoguy.bsky.social · 25/09/2026
Diphtheria in Australia – Epidemiological update – 21 September 2026 Published: 25 September 2026 🔹In 2026, Australia has recorded 597 diphtheria cases 🔹Over the past fortnight 25 total cases were notified 🔹NT: 308 cases, WA: 263 cases, SA: 21 cases, QLD: 5 cases www.cdc.gov.au/resources/pl...
 The cover page of an official document from the Australian Centre for Disease Control.
The top left corner features the black Australian Government Coat of Arms separated by a vertical line from the agency's logo: a teal and green interlocking infinity loop next to the text "Australian Centre for Disease Control".
On a white background below the logos, the main document title is printed in bold teal text: "Diphtheria in Australia – Epidemiological update"
. Directly beneath the title, subtitle text reads: "As at 21 September 2026".
The lower right portion of the page is dominated by abstract, sweeping graphic shapes in deep teal and vibrant green.
14721
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RV @rv-enigma.bsky.social · 25/09/2026
Inzidenz inkl. DZF 250|341 _B: 108,9|148,4 (84,8|119,1) _M: 113,4|154,4 (86,3|121,2) AMELAG (16.9.): 152,5 (101,5) [181,5‼️(116,8)] - 5W-M: 132,8 (97,0{109,4} [153,1 (106,4{123,1})] Grippeweb [KW37]: - C19: "leicht steigend" - plus: NA - ILI: ~860 (640) - ARE: ~6000 (4500)
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RV @rv-enigma.bsky.social · 25/09/2026
R-Werte (7T- bzw. 14T-Quotient, auf 4 Tage umgerechnet): R_B: 1,15 (1,12/1,06) R_M: 1,17 (1,10{1,13}/1,04) Abwasser [Datenstand 22.9., 5WM]: 1,12 (1,05{1,08}) [1,13 (1,08{1,11})] Hospitalisierung (14TQ): 1,15 (1,24) - (14TM): 1,01 (1,17) ITS_Belegung: 1,17 (0,95) Tote (35T-M): 1,05 (1,09/1,07)
1203
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RV @rv-enigma.bsky.social · 25/09/2026
Fallmeldungen: _B: 75 [kein Altfall] (50) - 7T-M: 52,3 (48,7/40,7) _M: 38 (23) - 7T-M: 54,4 (49,3{51,6}/41,4) Hospitalisierung (7T-M): 13,3 (14,1) - (14-TM): 12,9 (12,6) ITS-Belegung: 11 (ein Kind😢) - (7T-M): 10,0[erstmals seit Mitte Mai ≥10] (7,6) Tote: 0 35-Tage-Mittel: 0,34 (0,26)
2173
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RV @rv-enigma.bsky.social · 25/09/2026
Alle Daten (Quelle i.A. RKI via GitHub) werden ohne Gewähr für die Richtigkeit der Übermittlung angegeben. In den ALT-Texten stehen außer den Beschreibungen der Grafik häufig wichtige Erläuterungen. Die Daten beschreiben nie exakt die Realität. Am aussagekräftigsten sind Veränderungen und Trends.
Verwendete Abkürzungen und Erläuterungen:

T, W, M, J: Tage, Wochen, Monate, Jahre
7T-M, 14T-M, 5W-M oder 7TM, 14TM, 5WM: 7Tage-Mittel, 14-Tage-Mittel, 5-Wochen-Mittel

Q: Quotient (z.B. 7TQ: Quotient der um 7 Tage verschobenen Werte)

Der „R-Wert“ ist immer die Veränderung in 4 Tagen, wird aber verschieden geglättet.
Meist verwende ich den 7TQ der 7T-M und rechne ihn auf 4 Tage um: R = 7TQ^(4/7).
Je nach Kontext verwende ich verschiedene Quotienten (z.B. 14TQ) und verschiedene Mittelungen (z.B. 14T-M oder 5W-M); das wird dann angegeben.

DZF: Dunkelzifferfaktor (geschätzter realer Wert für Infektionszahlen und Inzidenz = DZF * gemeldeter Wert)
Angegeben wird eine geschätzte untere Schranke (seit Anfang August auf 180 fixiert) und der aus den normalisierten AMELAG-Daten berechnete Wert (untere_Schranke|aktueller_Wert). Diese Notation wird auch für die Infektionszahlen und die Inzidenz inkl. DZF verwendet.

_B: Fälle nach Berichtsdatum (korrigiert um Nachmeldungen für >30T zurückliegendes Datum und/oder Feiertags- oder Melde-Artefakte), diese Daten bleiben fixiert
	_B(7TM): 7T-Mittel der Fälle nach Berichtsdatum
	R_B: R-Wert der korrigierten Berichtsdaten
_M: Fälle nach Meldedatum (adjustiert, d.h. mit erwarteten Nachmeldungen), Datum der Meldung beim Gesundheitsamt, diese Daten werden durch Nachmeldungen ergänzt

NA: nicht aktualisiert
FT: Feiertags- oder Meldeartefakt
❓: geschätzte (FT-)Korrektur
✔️ : so richtig (z.B. vorher fehlerhaft)

Angaben in Klammern (absolute Werte oder Veränderung in %):
	(Wert der Vorwoche) bzw. (Veränderung vs. Vorwoche)
	(Wert vom Vortag/Vorwoche) bzw. (vs. Vortag/Vorwoche)
	{Wert nach aktuellen Datenstand}
	[AMELAG nicht normalisiert], ohne Klammer immer normalisiert
1173
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RV @rv-enigma.bsky.social · 25/09/2026
Bei den Bundesländern gibt es nicht viel Auffälliges. Neben Hamburg (Meldeinzidenz 0,81) und Berlin (0,68) ist die hohe Inzidenz in Hessen (0,64) auffällig höher als im Mittel (0,40). In NI (0,15), HB, BW, SL, BB, RP liegt die Inzidenz unter 0,3.
Ab 1.9. auf linearer Skala: 
- Inzidenz der größeren Bundesländer,
- deutsches Mittel (schwarz gestrichelt)
                               adjustiert (grau gestrichelt)
- ostdeutsches Mittel (schwarz gepunktet)Fallmeldungen (7T-Mittel) der Bundesländer gestapelt.
die ostdeutschen Länder stehen unten, darüber die westdeutschen.
Oben rechts (gerastert) sind die erwarteten Nachmeldungen hinzugefügt.
1206
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RV @rv-enigma.bsky.social · 25/09/2026
Auch heute steigen die Meldungen stark an; R_M steigt auf 1,17. Seit Mitte Juli liegt der R-Wert fast durchgehend über 1, im Mittel etwa 1,1; bei den stärker steigenden AMELAG-Werten gilt das beschleunigend schon seit Mitte Juni (seit 15.6.: R=1,0, 1.7.: R=1,11, 15.7: 1,13, 1.8.: R=1,16).
Die Grafik zeigt ab 1.10.25 auf logarithmischer Skala, auf der langfristige Trends (als Geraden) und Trendwechsel auch bei kleinen Infektionszahlen gut sichtbar sind:
- blau: die gemeldeten Fallzahlen nach Berichtsdatum (korrigiert)
- rot: die Fallmeldungen nach Meldedaum (letzte 4 Tage um erwartete Nachmeldungen adjustiert)
- braune Kleckse: die modellierte Inzidenz (Viruslast im Abwasser mal 0,01, normalisierte AMELAG-Daten)
- braun: modellierte Inzidenz über 5 Wochen gemittelt (zentral mit 1-2-4-2-1 gewichtet)
- grau breit: den daraus ermittelten Dunkelzifferfaktor (geglättet) 
- grau schmal: eine untere Schranke für den DZF (seit Anfang Juli bei 180 fixiert)
- hellgrün: die (7-Tage-)Inzidenz inkl. Dunkelziffer nach Berichtsdatum (korr.)
- orange: das 14-Tages-Mittel der täglichen Covid-19-Hospitalisierung
- schwarz gestrichelt: den abgeschwächten Trend ab Ende März (R~0,92), ab 15.6. waagrecht (R=1,0), ab Ende Juli R~1,10
- grün gestrichelt: Trend der Inzidenz inkl. DZF (1,1 ab August), wahrscheinlich zu niedrig.

Die Trends (bis zum 30.9. extrapoliert) bleiben meist über einige Wochen konstant -  aber wann sie verlassen werden, ist kaum vorhersehbar. Dies gilt vor allem, wenn es kaum Informationen über kursierende Varianten gibt. EXTRAPOLATIONEN SIND KEINE PROGNOSEN!Wie die linke Grafik, aber ab 1.5.26. dargestellt, ebenfalls logarithmisch skaliert.

In Grün ist die Inzidenz (inkl. rechnerischem DZF) sowohl für die Berichtsdaten wie für die Meldedaten angegeben, in hellgrün eine untere Schranke (korrigierte Berichtsdaten, inkl. DZF untere Schranke).
Grün gestrichelt sieht man den Trend der Inzidenz, seit Mitte Juni steigend (R~1,1).

Nachdem ab Datenstand 11.8. 13 Kläranlagen, die permanent unter der (laborabhängigen) Nachweisgrenze liegen (darunter Dortmund und Stuttgart), nicht mehr bei der Berechnung der aggregierten AMELAG-Werte berücksichtigt werden, sind diese Daten belastbarer geworden (auch wenn die Abdeckung von ~29% auf ~24% gesunken ist).

Inzwischen liegen diese KA über der Nachweisgrenze. Deshalb kann man den rechnerischen AMELAG-DZF wieder als real annehmen. Zusätzlich gebe ich eine plausible untere Schranke für den DZF an, die für die letzten Wochen fixiert ist (derzeit ab 12.9. auf 250). Möglicherweise werde ich das künftig auf für den oberen Wert so handhaben.

In Folge des starken Anstiegs der Viruslast ist der Dunkelzifferfaktor weiter gestiegen. Ich erwarte aber, dass der DZF bei weiter steigender Prävalenz fällt: Wenn die Positivrate der Tests steigt, nimmt auch die Testhäufigkeit wieder zu. Dann steigen die Fallmeldungen stärker als die realen Infektionszahlen (und die Viruslast).
1323
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RV @rv-enigma.bsky.social · 25/09/2026
Covid-19 am 25.9.26: schnell↗️, R↗️1,17 Trend seit Juni: R_M=1,129, +24%/Woche, Verdopplung 23 Tage R_B(korr): ↗️1,17 R_M(adj.): ↗️1,15 R_Hospitalisierung: ↘️1,15 ... 14TM: ↘️1,01‼️ Inkl. DZF 250|341: Fälle_M: (7T-M): 13.600|18.500 Inzidenz_M: 113|154 (86|121) Infiziert: 1 von 620|450‼️
Die Grafik zeigt Fallmeldungen und die Inzidenz inkl. DZF ab April 2025:
- blau: Fälle nach Berichtsdatum (FT-korrigiert)
- rot: Fälle nach Meldedatum (adjustiert)
- braune Kleckse: modellierte Inzidenz nach den normalisierten Amelag-Daten 
- braun: Zentriertes und zentral höher gewichtetes 5-Wochen-Mittel 
- grün: Inzidenz inkl. aus den AMELAG-Daten berechnetem Dunkelzifferfaktor

Die Infektionszahlen und die Viruslast sind immer noch viel niedriger als im Sommer 2025; den exponentielle Anstieg kann man jetzt auch  bei dieser Skalierung ganz rechts sehen - allerdings nicht seit dem Beginn im Juli.

Im unteren Bereich stehen die R-Werte (d.h. geglättete 4-Tages-Änderungen):
Fälle nach Berichts- und Meldedatum, Hospitalisierung. Die zeigen den Anstieg sehr deutlich.

Für den Dunkelzifferfaktor (und die Inzidenz inkl. DZF) gebe ich eine geschätzte untere Schranke (derzeit DZF=250) sowie den rechnerischen Wert an: untere_Schranke|rechnerischer_Wert.
Die Grafik zeigt Fallmeldungen und die Inzidenz inkl. DZF ab April 2026:
- blau: Fälle nach Berichtsdatum (FT-korrigiert)
- rot: Fälle nach Meldedatum (adjustiert)
- braune Kleckse: modellierte Inzidenz nach den normalisierten Amelag-Daten 
- braun: Zentriertes und zentral höher gewichtetes 5-Wochen-Mittel 
- grün: Inzidenz inkl. aus den AMELAG-Daten berechnetem Dunkelzifferfaktor

Im unteren Bereich stehen die R-Werte der Fallmeldungen (nach Berichts- und Meldedatum, weil mal das eine, mal das andere plausibler ist) und der AMELAG-5W-Mittel und der R-Wert der normalisierten AMELAG-Daten. NEU HINZUGEFÜGT habe ich das zentrierte 5-Wochen-Mittel des R-Werts nach Meldedatum (rot gepunktet).

Seit Mitte Juni steigen die Fallmeldungen, die Inzidenz inkl. DZF und besonders die Viruslast im Abwasser wieder stark an.
817257
@bavastroeva.bsky.social @bavastroeva.bsky.social · 25/09/2026
Coronaschutzimpfung Stuttgart beim Dottore ➡️Grundimmunisierung ab 6. LM ➡️Booster auch nach Infektionen ❗️ALLE Impfwilligen❗️ Termine: (8.10.,10.10.)22.10.,19.11. ➡️DN / E-mail #CovidIsNotOver #BildungSicher #ProtectTheKids #DrMcCoy #Kinderimpfung
37438
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Ralf Wittenbrink @ralfwittenbrink.bsky.social · 24/09/2026
Die COVID-19-Hospitalisierungen in New York City haben den Höhepunkt der Sommerwelle 2025 überschritten. coronavirus.health.ny.gov/daily-hospit...
New York City COVID-19 Hospitalizations
06324
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Ralf Wittenbrink @ralfwittenbrink.bsky.social · 24/09/2026
COVID-19 in England Die PCR-Positivität ist in den letzten Wochen sehr deutlich gestiegen und liegt nun bei 7,26 %. ukhsa-dashboard.data.gov.uk/respiratory-...
UKHSA 

7-day rolling average PCR positivity (%)
of confirmed COVID-19 cases tested by sex under Pillar 1
05318
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Ralf Wittenbrink @ralfwittenbrink.bsky.social · 24/09/2026
Quelle: x.com/wastewatersc... x.com/wastewatersc... x.com/wastewatersc...
x.com
WastewaterSCAN (@WastewaterSCAN) on X
1/ 📈 WWSCAN Weekly Data Respiratory & Gastrointestinal Weekly Update: Nationwide, SARS-CoV-2 and EV-D68 are in the high category. Rotavirus and Norovirus are in the medium category. HMPV, RSV, In...
0213
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Ralf Wittenbrink @ralfwittenbrink.bsky.social · 24/09/2026
Das US COVID-19-Krankenhausüberwachungsnetzwerk (COVID-NET) meldet, dass COVID-19-Hospitalisierungen die Höchstwerte der letzten beiden Wellen übersteigen und den höchsten Stand seit dem 29. Dezember 2024 bis 4. Januar 2025 erreichen. www.cdc.gov/covid/php/co...
COVID-19 Hospitalization Surveillance Network:
A Respiratory Virus Hospitalization Surveillance Network (RESP-NET) Platform
26525
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Jutta Ditfurth @jutta-ditfurth.bsky.social · 24/09/2026
Das ist nicht gut. #Covid-19
33910
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Ralf Wittenbrink @ralfwittenbrink.bsky.social · 24/09/2026
und des Sommers 2025 überschritten. Quelle: www.cdc.gov/nhsn/ltc/ltc...
cdc.gov
National Healthcare Safety Network COVID-19 Data Dashboard
Understanding how COVID-19 impacts the capacity of the U.S. healthcare system is essential for the response to the pandemic
0258
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Ralf Wittenbrink @ralfwittenbrink.bsky.social · 24/09/2026
Die COVID-19-Fallzahlen in US-Pflegeheimen steigen deutlich: Hawaii steigt auf den höchsten Wert seit Beginn dieser Datenhistorie (Okt. 2024). Kalifornien nähert sich dem Höchststand von 2025, Washington hat den Höchststand des Sommers 2025, Alabama die Höchstwerte des vergangenen Winters und …
Weekly respiratory viral cases per 100,000 residents from CDC's National Healthcare Safety
Network (NHSN). Preliminary data are shaded in gray.
State: HIWeekly respiratory viral cases per 100,000 residents from CDC's National Healthcare Safety
Network (NHSN). Preliminary data are shaded in gray.
State: WAWeekly respiratory viral cases per 100,000 residents from CDC's National Healthcare Safety
Network (NHSN). Preliminary data are shaded in gray.
State: CAWeekly respiratory viral cases per 100,000 residents from CDC's National Healthcare Safety
Network (NHSN). Preliminary data are shaded in gray.
State: AL
15722
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Ralf Wittenbrink @ralfwittenbrink.bsky.social · 25/09/2026
Weitere Informationen zu PJ.2.1 + S:A475V gibt es hier: github.com/sars-cov-2-v...
github.com
PJ.2.1 + S:A475V branches · Issue #3570 · sars-cov-2-variants/lineage-proposals
Branch 1 Description Sub-lineage of: PJ.2.1 B.1.1.529.2.86.1.1.11.1.3.1.1.10.1.7.2.1 BA.2.86.1 JN.1.11.1 KP.3.1.1 MC.10.1.7 PJ.2.1 Earliest sequence: 2026-9-11, USA, New York, New York City, EPI_IS...
1163
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Ralf Wittenbrink @ralfwittenbrink.bsky.social · 25/09/2026
PJ.2.1 wurde in New York und Ontario mit der neu erworbenen Fluchtmutation A475V nachgewiesen. PJ.2.1 + S:A475V könnte noch schneller wachsen als PJ.2.1 ohne diese Mutation.
Phylogeny PJ.2.1
Genotype at S site 475
13411