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Aus SRF News vom 25.06.2020.
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Coronavirus So entwickeln sich die Fallzahlen in der Schweiz

Die wichtigsten Zahlen für die Schweiz

Was bewirkt die Maskenpflicht im ÖV? Kommt eine zweite Welle – und wie hoch wird sie? Wie entwickelt sich die Situation in den einzelnen Kantonen? Um Antworten auf solche und andere Fragen zu erleichtern, veröffentlicht SRF auf dieser Seite eine Reihe von Grafiken, die konstant aktualisiert werden, sobald es neue Daten gibt. Die Quellen und die Methodik hinter den Grafiken finden Sie am Ende des Artikels. Die gängigsten Fragen dazu werden im FAQ beantwortet.

Sie interessieren sich mehr für die weltweite Situation? Vergleichen Sie die Kurven der einzelnen Länder in unserem Artikel mit unseren interaktiven Grafiken zur internationalen Lage.

Zur aktuellen Lage in der Schweiz

Um die aktuelle Lage in der Schweiz einschätzen zu können, lassen sich verschiedene Datenpunkte heranziehen. Oft werden dafür die täglich gemeldeten Neuinfektionen zitiert. Auf den Tag herunter gebrochen sind sie aber wenig aussagekräftig, da sie starken Schwankungen unterworfen sind. So meldet das BAG täglich weitere Fälle für die Vortage nach (orange eingefärbt). Das ist auch der Grund, warum sich die Zahl in der untenstehenden Grafik von den täglichen Meldung des BAG unterscheidet. SRF empfiehlt, den Fokus auf den 7-Tages-Schnitt zu richten. Dieser zeigt einen klareren Trend, wie sich die Infektionszahlen entwickeln.

Damit die Neuinfektionen Aussagekraft haben und die Lage richtig eingeschätzt werden kann, braucht es genügend Tests. Die verfügbaren Daten zu den Tests zeigen: Die kantonalen Behörden liessen über Monate ein konstantes Test-Regime laufen. Seit Mitte Juni wurde diese Zahl nochmals hochgeschraubt.

Trotzdem bleibt der Anteil der positiven Test an allen durchgeführten Test, die sogenannte Positivrate, weiterhin tief. Das gibt einen Hinweis darauf, dass die gemeldeten Neuinfektionen ein gutes Abbild der Lage abgeben. Solange diese Zahl den Grenzwert von 5% nicht überschreitet, so definieren es WHO-Richtlinien, kann davon ausgegangen werden, dass ein Grossteil der Fälle erkannt wird.

Wie viele Personen ein Infizierter im Schnitt tatsächlich angesteckt hat, zeigt der Reproduktionswert R. Forscherinnen und Forscher der ETH berechnen diesen Wert mit einer Verzögerung von zehn Tagen, Link öffnet in einem neuen Fenster. Ist der Wert über 1, bedeutet das eine exponentielle Zunahme an Fällen. Der R-Wert vom 24. Juli steht bei 1.28 (1.18 - 1.38). Das bedeutet, dass hundert Neuinfizierte im Schnitt 128 Personen anstecken. Aber weil nachweislich viele Neuinfizierte keine weiteren Personen anstecken – weil sie sich an die Abstands- und Hygieneregeln halten oder sich schon in Quarantäne befinden – überträgt sich Covid-19 in der Schweiz zurzeit vor allem durch sogenannte Superspreading-Events: Ein Einzelner steckt viele an. Der R-Wert ist aber nur mit Vorsicht zu interpretieren – gerade bei tiefen Fallzahlen.

Wenn die Neuansteckungen exponentiell zunehmen, nehmen rund zwei bis drei Wochen später auch die Hospitalisierungen zu. Im Moment ist die Situation auf tiefem Niveau leicht zunehmend.

Ein guter Kennwert für das Ende einer Welle ist die Abnahme von täglich gemeldeten Todesfällen im Zusammenhang mit Covid-19. Weil das BAG hier eine engere Definition führt als gewisse Kantone, werden hier die Zahlen der Kantone verwendet. Gemäss mehrer Kantonsärzte bilden diese die aktuelle Lage besser ab.

Die Lage in den Kantonen

In welchen Kantonen nehmen die Neuinfektionen gerade zu – und wie schlimm ist die Situation dort? Um diese Fragen zu beantworten, macht es Sinn, sich folgende Werte anzuschauen: Der 7-Tage-Schnitt zeigt, wie viele Neuinfektionen die letzten sieben Tage durchschnittlich pro Tag gemeldet wurden. Weil grössere Kantone oft mehr Neuinfektionen verzeichnen, lohnt sich der Blick auf den 7-Tage-Schnitt pro 100'000 Einwohner (rot eingefärbt). Dieser zeigt die Situation relativ zur Bevölkerung. Ob die Zahl zu- oder abnimmt zeigt die Entwicklung zur Δ Vorwoche. Klicken Sie auf Details, um noch mehr Zahlen zum jeweiligen Kanton zu sehen oder auf den Tabellen-Kopf, um die Zahlen neu zu sortieren.

Übersterblichkeit in der Schweiz und in den Kantonen

Welchen Schaden hinterlässt Covid-19 in der Schweiz? Vom wirtschaftlichen Schaden und den Langzeitschäden der Überlebenden abgesehen, liefern vor allem die Todesfälle ein Indiz, wie schlimm die Schweiz betroffen ist. Die von den Kantonen gemeldeten Verstorbenen haben aber ihre Schwächen. In gewissen Kantonen werden Verstorbene in betroffenen Alters- und Pflegeeinrichtungen nicht dazugezählt, wenn die Verstorbenen nicht auf das Virus getestet wurden – in anderen aber schon.

Eine bessere Möglichkeit, das Ausmass der Coronakrise zu erfassen, ist der Blick auf die Übersterblichkeit. Dabei werden alle Verstorbenen eines gewissen Zeitraumes gezählt – egal, woran sie gestorben sind – und mit dem Durchschnitt der vergangenen Jahre verglichen. Sterben zum Beispiel während einer Woche deutlich mehr Menschen als in denselben Wochen in den Jahren zuvor, spricht man von Übersterblichkeit. Wie die untenstehende Grafik zeigt, zeichnet sich im Jahr 2020 für die Aprilwochen eine deutliche Übersterblichkeit ab. Sie wird, wenn möglich, jeweils Dienstagabend erneuert.

Quellen und Methoden

Änderungen an diesem Artikel

  • 15. Juli: Neue Kantonstabelle mit mehr Informationen und einem stärkeren Fokus auf 7-Tage-Schnitt und Entwicklung.
  • 6. Juli: Statt den gemeldeten Neuinfektionen des Vortags werden im Zähler unter "Neu gemeldet" die Summe der Neumeldungen inklusive Nachmeldungen gezeigt.
  • 2. Juli: Neuer Zähler mit Vorwochen-Trend eingebaut. Redesign der Neuinfektionen-Grafik. Wechsel der Datenquelle für die Neuinfektionen von den Kantonen, Link öffnet in einem neuen Fenster zum BAG, Link öffnet in einem neuen Fenster auf Empfehlung von OpenDataZH, Link öffnet in einem neuen Fenster. Entfernung der Quarantäne/Isolations-Grafik, weil Datenlage zu unklar ist. Einsetzen der Hospitalisierten-Grafik, weil bessere Daten der Kantone verfügbar sind.
  • 25. Juni: Entfernung der Hospitalisierten-Grafik, weil Datenlage zu unklar ist.

Tagesschau, 22.03.2020.

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