Daten überprüfen
Laden Sie zuerst das ArcGIS Pro-Projektpaket herunter, und untersuchen Sie die Daten.
- Laden Sie das Paket COVID-19 Risk Data herunter.
- Doppelklicken Sie auf die heruntergeladene Datei COVID19RiskData.ppkx, um das Projekt in ArcGIS Pro zu öffnen.
Hinweis:
Wenn Sie über keinen Zugriff auf ArcGIS Pro oder über kein ArcGIS-Organisationskonto verfügen, informieren Sie sich über die Optionen für den Zugriff auf die Software.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf den Layer HKG Constituency Data, und wählen Sie Attributtabelle aus.
Die Tabelle enthält Daten für 431 Hongkonger Unterteilungen (auch Bezirk genannt). Die Daten umfassen demografische und räumliche Informationen, die zur Bewertung der Risiken für Krankheitsübertragung, COVID-19-Anfälligkeit und Ressourcenengpässe im Gesundheitswesen verwendet werden können.
Das Projekt enthält verschiedene Layer:
- Die Felder Total Population 2018, Pop Density per SqKM 2018, Seniors (60+) per 1000 people, 2018 Tobacco: Index und 2018 Purchasing Power: Index wurden mit dem Werkzeug Anreichern hinzugefügt.
- Für die Felder 2018 Tobacco: Index und 2018 Purchasing Power: Index sind Werte unter 100 unterdurchschnittlich und Werte über 100 überdurchschnittlich für Hongkong. Der Tabakindex ist nützlich für die Identifizierung von Risiken, da COVID-19 eine Atemwegserkrankung ist, während der Kaufkraftindex bei der Bestimmung des Einkommens- und Armutsniveaus hilft.
- Im Feld Healthcare Resource Index wird die Anzahl der Krankenhausbetten angegeben und die Fähigkeit eines Bezirks widergespiegelt, auf COVID-19-Fälle zu reagieren und diese zu behandeln.
- Der Wert im Feld Spatial Interaction Index wurde basierend auf der Straßennetzkonnektivität berechnet.
- Das Feld Relative Case Distance gibt die Entfernung (in Metern) vom Mittelpunkt des jeweiligen Bezirks zu den am nächsten liegenden simulierten 10-Prozent-COVID-19-Fällen an.
- Schließen Sie die Tabelle.
-
Aktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Target Risk.
- Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Layer Target Risk, und wählen Sie Attributtabelle aus.
Die Attribute für den Layer Target Risk sind ähnlich wie die für den Layer HKG Constituency Data. Die Werte im Ziel-Layer sind jedoch die Worst-Case-Werte, die in ganz Hongkong gefunden wurden. Dazu gehören der Wert für die höchste Bevölkerungsdichte, die größte Anzahl von Senioren pro 1.000 Einwohner, der höchste Tabakindex, der kleinste Kaufkraftwert usw. Diese Worst-Case-Werte werden als Zielwert verwendet, anhand dessen alle anderen Bezirke zur Bestimmung des Risikos eingestuft werden.
- Schließen Sie die Tabelle. Deaktivieren Sie den Layer Target Risk.
- Aktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Cases (Simulated).
Es gab in Hongkong 71 bekannte COVID-19-Fälle zwischen dem 22. Januar 2020 und dem 23. Februar 2020. Die mit dem jeweiligen Fall verbundenen Orte und Daten in dieser Übung sind fiktiv.
Übertragungsrisiko auf einer Karte darstellen
Das höchste Potenzial für eine Krankheitsübertragung besteht an Orten mit einer dichten Bevölkerung und vielen räumlichen Interaktionen. Verwenden Sie das Werkzeug Ähnlichkeitssuche, um eine Karte mit dem Übertragungsrisiko unter Verwendung der Variablen für Bevölkerungsdichte und des Indexes für räumliche Interaktionen zu erstellen.
- Klicken Sie im Menüband auf die Registerkarte Analyse. Klicken Sie in der Gruppe Geoverarbeitung auf die Schaltfläche Werkzeuge.
Daraufhin wird der Bereich Geoverarbeitung angezeigt.
- Geben Sie im Bereich Geoverarbeitung auf der Suchleiste die Zeichenfolge Similarity Search ein, und drücken Sie die EINGABETASTE. Klicken Sie in der Ergebnisliste auf das Werkzeug Ähnlichkeitssuche, um es zu öffnen.
Dieses Werkzeug ermöglicht es festzustellen, welche Kandidaten-Features einem Eingabe-Feature basierend auf den Attributwerten am ähnlichsten und am wenigsten ähnlich sind. Sie bestimmen mithilfe dieses Werkzeugs, welche Bezirke dem Worst-Case-Feature Target Risk am ähnlichsten sind.
- Wählen Sie im Bereich des Werkzeugs Ähnlichkeitssuche für Abzugleichende Eingabe-Features den Layer Target Risk aus. Wählen Sie unter Kandidaten-Features den Layer HGK Constituency Data aus.
- Geben Sie unter Ausgabe-Features den Namen Transmission_Risk ein. Geben Sie für Anzahl der Ergebnisse den Wert 0 ein.
Hinweis:
Der Parameter Ausgabe auf Punkte reduzieren gibt an, ob die Geometrie für den Parameter Ausgabe-Features auf Punkte reduziert wird oder mit der ursprünglichen Geometrie (Linien oder Polygone) der Eingabe-Features übereinstimmt, wenn die Parameterwerte Abzugleichende Eingabe-Features und Kandidaten-Features beide Linien oder Polygone darstellen. Der Parameter Ausgabe auf Punkte reduzieren ist nur in ArcGIS Pro Advanced verfügbar. Weitere Informationen zu den Parametern des Werkzeugs "Ähnlichkeitssuche"
Wenn Sie die Anzahl der Ergebnisse auf 0 festlegen, legt das Werkzeug eine Rangfolge für alle Kandidaten-Features fest. Als Nächstes wählen Sie die Interessenattribute aus. Wählen Sie für das Übertragungsrisiko die Felder für Bevölkerungsdichte und den Index für räumliche Interaktionen aus.
- Aktivieren Sie unter Interessenattribute die Kontrollkästchen Pop Density per SqKM 2018 und Spatial Interaction Index.
Hängen Sie der Ausgabe auch ein ID-Feld an.
- Erweitern Sie Zusätzliche Optionen, und aktivieren Sie ID.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt, und ein neuer Layer wird zur Karte hinzugefügt. Alle Bezirke werden von 1 (ähnelt dem Worst-Case-Feature am stärksten) bis 431 (ähnelt dem Worst-Case-Feature am wenigsten) geordnet. Features mit dunkleren Farben weisen Werte für die Bevölkerungsdichte und die räumliche Interaktion auf, die denen im Layer Target Risk weitestgehend entsprechen. Sie können die Hochrisikogebiete mit der simulierten Position der COVID-19-Fälle vergleichen.
Maßnahmen zur Minimierung der Übertragung (wie z. B. die empfohlene Verwendung von Schutzmasken, Aufstellen von zusätzlichen Händedesinfektionsstationen, Absagen von Großgruppenveranstaltungen und Bereitstellen von Empfehlungen zur Verringerung der Übertragung) wären an den Orten am wichtigsten, die den dunkelsten Bereichen der Karte entsprechen.
Welche zusätzlichen Maßnahmen könnten in den Hochrisikogebieten sinnvoll sein? Gibt es für Ihre Community spezifische Verhaltensweisen, Richtlinien oder Maßnahmen?
Risikoanfälligkeit auf einer Karte darstellen
Viele Menschen, die sich mit COVID-19 infizieren, haben leichte Symptome, und die meisten erholen sich vollständig. Die meisten Kinder und Erwachsenen erholen sich schnell, allerdings ist die Sterblichkeitsrate bei älteren Erwachsenen und Personen mit bestehenden chronischen Krankheiten oder anderen Risikofaktoren wie Rauchen hoch. Ein erhöhtes Risiko besteht in dicht besiedelten Gebieten, in denen eine große Anzahl gefährdeter Personen lebt. Sie erstellen mit dem Werkzeug Ähnlichkeitssuche eine Risikokarte, die anzeigt, wo mit den höchsten Sterblichkeitsraten zu rechnen ist. Sie haben das Werkzeug bereits im vorherigen Schritt verwendet, sodass Sie nur noch ein paar Parameter anpassen müssen.
- Geben Sie im Werkzeug Ähnlichkeitssuche für Ausgabe-Features Susceptibility_Risk ein.
- Aktivieren Sie unter Interessenattribute die Kontrollkästchen Seniors (60+) per 1000 people, 2018 Tobacco: Index und 2018 Purchasing Power: Index. Lassen Sie Pop Density per SqKM 2018 aktiviert, und deaktivieren Sie Spatial Interaction Index.
Die restlichen Felder, einschließlich der Eingabe-Features, Kandidaten-Features und Anzahl der Ergebnisse, sollten vom ersten Ausführungsvorgang des Werkzeugs bereits korrekt festgelegt sein.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt, und ein neuer Layer wird zur Karte hinzugefügt. Ähnlich wie der Layer für das Übertragungsrisiko legt der Layer für das Anfälligkeitsrisiko eine Rangfolge für die einzelnen Bezirke basierend auf ihrer Ähnlichkeit mit den Worst-Case-Werten für das jeweilige Interessenattribut fest. Dunkler dargestellte Bezirke auf der Karte weisen wahrscheinlich eine höhere Anzahl von Senioren pro 1.000 Einwohner, höhere Ausgaben für Tabakwaren und eine geringere Kaufkraft auf.
Maßnahmen zur Minimierung der Auswirkungen auf die am stärksten gefährdeten Bevölkerungsgruppen (Beschränken des Zugangs zu Pflegeheimen, Einrichten von Quarantänezentren, Einschränken der Reisefreiheit und Arbeiten von zu Hause aus) wären an den Orten am wichtigsten, die sich auf der Karte in den dunkelsten Regionen befinden.
Welche zusätzlichen Maßnahmen, Richtlinien oder Interventionen könnten helfen, das Risiko für die am meisten gefährdeten Bevölkerungsgruppen zu reduzieren?
Risikokarte für Ressourcenengpässe im Gesundheitswesen
Eine Überlastung der Ressourcen im Gesundheitswesen stellt eine weitere Gefahr im Zusammenhang mit dem Coronavirus-Ausbruch dar, die die Auswirkungen des Ausbruchs noch verstärken könnte. Führen Sie das Werkzeug Ähnlichkeitssuche erneut aus, um die Hochrisikogebiete auf Engpasssituationen im Gesundheitswesen zu untersuchen. Dieses Mal verwenden Sie das Feld Healthcare Resource Index als Interessenattribut. Verwenden Sie als Proxy für Personen, die im Falle einer COVID-19-Erkrankung besonders stark gefährdet wären (und die Ressourcen des Gesundheitswesens folglich in besonderem Maße beanspruchen würden), das Feld Seniors (60+) per 1000 people.
- Geben Sie im Werkzeug Ähnlichkeitssuche für Ausgabe-Features Insufficient_Resource_Risk ein.
- Aktivieren Sie unter Interessenattribute das Kontrollkästchen Healthcare Resource Index. Deaktivieren Sie die Kontrollkästchen Pop Density per SqKM 2018, 2018 Tobacco: Index und 2018 Purchasing Power: Index.
Nur die Attribute Seniors (60+) per 1000 people und Healthcare Resources Index sind aktiviert.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt, und ein neuer Layer wird zur Karte hinzugefügt. Die dunkelsten Flächen sind die Orte, die am wenigsten auf eine größere Anzahl von an COVID-19 erkrankten Risikopatienten vorbereitet wären.
Bei einer schnellen Ausbreitung von COVID-19 könnten die Ressourcen im Gesundheitswesen schnell überlastet sein. Ein Plan zur Unterstützung der Ressourcen im Gesundheitswesen (wie z. B. empfohlene Quarantänestationen, Testkits, Beatmungsgeräte, Schutzkleidung und -masken) ist dann unerlässlich.
Welche zusätzlichen Maßnahmen, Richtlinien oder Strategien wären an Orten mit unzureichenden Ressourcen im Falle eines starken COVID-19-Ausbruchs wichtig? Was kann konkret im Vorfeld getan werden, um sich auf einen möglichen Corona-Massenausbruch vorzubereiten?
Karte für das Ansteckungsrisiko
Als Nächstes erstellen Sie eine Karte, die die Gebiete mit dem höchsten Risiko einer COVID-19-Ansteckung zeigt. Das Feld Relative Case Distance zeigt die summierte Entfernung vom Mittelpunkt des jeweiligen Bezirks zu den am nächsten liegenden simulierten 10-Prozent-COVID-19-Fällen. Bezirke, die sich in der Nähe einer größeren Anzahl bekannter Fälle befinden, weisen ein höheres Ansteckungsrisiko auf als solche, die weiter entfernt liegen.
- Geben Sie im Werkzeug Ähnlichkeitssuche für Ausgabe-Features Exposure_Risk ein.
- Aktivieren Sie unter Interessenattribute das Kontrollkästchen Relative Case Distance. Deaktivieren Sie Seniors (60+) per 1000 people und Healthcare Resources Index.
Nur Relative Case Distance ist aktiviert.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt und ein Layer wird zur Karte hinzugefügt.
Sie haben nun vier Layer, die eine Rangfolge für COVID-19-Risikofaktoren festlegen.
Risikoprofile auf einer Karte darstellen
Als Nächstes erstellen Sie eine Karte mit Risikoprofilen, die alle analysierten Risikofaktoren zusammenführen. Die endgültige Karte zeigt Bereiche an, die mit ähnlichen Herausforderungen in Bezug auf COVID-19 konfrontiert sind, und kann für die Entwicklung gezielter Maßnahmen verwendet werden. Fügen Sie zunächst die Rangfolgen aus allen vier Layern zum Layer HKG Constituency Data hinzu. Fügen Sie hierzu der Attributtabelle Felder für jedes der vier Rangfolgen hinzu.
- Klicken Sie im Bereich Geoverarbeitung auf die Schaltfläche Zurück.
- Suchen Sie nach dem Werkzeug Felder hinzufügen (mehrere), und öffnen Sie es.
Hinweis:
Weitere Informationen zum Werkzeug Felder hinzufügen (mehrere)
- Wählen Sie im Bereich des Werkzeugs Felder hinzufügen (mehrere) für Eingabetabelle die Option HKG Constituency Data aus. Geben Sie als Feldname die Bezeichnung Transmission_Risk ein, und wählen Sie unter Feldtyp die Option Long (32-Bit-Integer) aus.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Weitere hinzufügen.
Es werden sechs neue Parameter angezeigt.
- Geben Sie unter Feldname den Namen Susceptibility_Risk ein. Wählen Sie als Feldtyp die Option Long (32-Bit-Integer) aus.
- Fügen Sie zwei weitere Felder hinzu, eines mit dem Feldnamen Insufficient_Resource_Risk und dem Feldtyp Long (32-Bit-Integer) und eines mit dem Feldnamen Exposure_Risk und dem Feldtyp Long (32-Bit-Integer).
Das Werkzeug Felder hinzufügen enthält jetzt vier neue Felder, die der Tabelle hinzugefügt werden.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt, und vier Felder werden der Attributtabelle des Layers HKG Constituency Data hinzugefügt.
- Öffnen Sie die Attributtabelle für den Layer HKG Constituency Data, um zu überprüfen, ob die Felder am Ende der Tabelle hinzugefügt wurden.
Standardmäßig sind die Felder leer und enthalten keine Werte. Verbinden Sie die Rangfolgen aus den von Ihnen erstellten Layern mit dem Layer HKG Constituency Data. Bei der Ausführung der Ähnlichkeitssuche haben Sie den Ergebnissen ein ID-Feld angehängt. Verwenden Sie dieses ID-Feld für die Verknüpfungen.
- Klicken Sie im Bereich Geoverarbeitung auf die Schaltfläche Zurück. Navigieren Sie zum Werkzeug Verbindung hinzufügen, und öffnen Sie es.
- Geben Sie im Bereich des Werkzeugs Verbindung hinzufügen die folgenden Parameter ein:
- Wählen Sie für Eingabetabelle den Eintrag HKG Constituency Data aus.
- Wählen Sie für Eingabe-Join-Feld das Feld ID aus.
- Wählen Sie unter Join-Tabelle die Tabelle Transmission_Risk aus.
- Wählen Sie als Ausgabe-Join-Feld ID aus.
Für den Parameter Eingabe-Join-Feld wird eine Warnung angezeigt. Diese Warnung weist darauf hin, dass das ausgewählte Feld nicht indiziert ist, wodurch sich möglicherweise die Ausführungsgeschwindigkeit des Werkzeugs verlangsamt. Das Werkzeug wird trotzdem schnell ausgeführt, sodass Sie die Warnung ignorieren können.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt, und die Tabellen werden verbunden. Wenn Sie die Tabelle HKG Constituency Data noch geöffnet haben, werden Sie feststellen, dass mehrere neue Felder hinzugefügt wurden, und nicht nur das Feld, das die Rangfolge enthält.
Als Nächstes berechnen Sie das Feld Transmission_Risk, das Sie hinzugefügt haben, mit den entsprechenden Rangfolgewerten und entfernen dann die Verbindung.
- Klicken Sie im Bereich Geoverarbeitung auf die Schaltfläche Zurück. Suchen Sie das Werkzeug Feld berechnen (Data Management Tools), und öffnen Sie es.
Alle Rangfolgen basieren auf einer Skala von 1 bis 431, wobei 1 das höchste Risiko darstellt. Sie kehren die Rangfolgen um, sodass höhere Zahlen einem höheren Risiko entsprechen.
- Legen Sie im Werkzeug Feld berechnen die folgenden Parameter fest:
- Wählen Sie für Eingabetabelle den Eintrag HKG Constituency Data aus.
- Wählen Sie für Feldname (vorhanden oder neu) die Option Transmission_Risk aus.
- Erstellen Sie unter Ausdruck den Ausdruck 432 - !Transmission_Risk.SIMRANK!.
Der Ausdruck subtrahiert die Rangfolgen um 432, was dazu führt, dass die höchste Risikoeinstufung 431 und die niedrigste 1 ist.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Feld wird berechnet. Als Nächstes entfernen Sie die Verbindung.
- Klicken Sie im Bereich Geoverarbeitung auf die Schaltfläche Zurück. Navigieren Sie zum Werkzeug Verbindung entfernen, und öffnen Sie es.
- Wählen Sie im Bereich des Werkzeugs Verbindung entfernen für Layer-Name oder Tabellensicht die Option HKG Constituency Data aus. Wählen Sie unter Verbindung den Eintrag Transmission_Risk aus.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Die Verbindung wird entfernt. Wiederholen Sie anschließend den Vorgang für die anderen drei Risiko-Layer.
- Führen Sie die Werkzeuge Verbindung hinzufügen Feld berechnen und Verbindung entfernen mit den gleichen Parametern wie zuvor aus. Ersetzen Sie dabei jedoch Folgendes:
- Wählen Sie im Werkzeug Verbindung hinzufügen für Join-Tabelle die Option Susceptibility_Risk aus.
- Wählen Sie im Werkzeug Feld berechnen für "Feldname" die Option Susceptibility_Risk aus, und geben Sie als Ausdruck die Zeichenfolge 432 - !Susceptibility_Risk.SIMRANK! ein.
- Wählen Sie im Werkzeug "Verbindung entfernen" für "Verbindung" die Option Susceptibility_Risk aus.
- Wiederholen Sie den Vorgang für die Layer Insufficient_Resource_Risk und Exposure_Risk.
Alle vier hinzugefügten Felder wurden nun berechnet.
- Schließen Sie die Tabelle.
Als Nächstes gruppieren Sie Bezirke mit ähnlichen Merkmalen basierend auf den vier Feldern. Dazu verwenden Sie das Werkzeug Multivariate Cluster-Bildung (Spatial Statistics).
Das Werkzeug "Multivariate Cluster-Bildung" verwenden
Das Werkzeug Multivariate Cluster-Bildung erstellt Gruppierungen so, dass die Werte innerhalb jeder Gruppe möglichst ähnlich sind, während die Gruppen untereinander möglichst verschieden sind.
Hinweis:
Weitere Informationen zum Werkzeug Multivariate Cluster-Bildung (Spatial Statistics)
- Klicken Sie gegebenenfalls auf der Registerkarte Analyse in der Gruppe Geoverarbeitung auf Werkzeuge.
- Navigieren Sie im Bereich Geoverarbeitung zum Werkzeug Multivariate Cluster-Bildung, und öffnen Sie es.
- Legen Sie im Bereich des Werkzeugs Multivariate Cluster-Bildung die folgenden Parameter fest:
- Wählen Sie für Eingabe-Features den Eintrag HKG Constituency Data aus.
- Geben Sie unter Ausgabe-Features den Namen Risk_Profiles ein.
- Aktivieren Sie für Analysefelder die Kontrollkästchen Transmission_Risk, Susceptibility_Risk, Insufficient_Resource_Risk und Exposure_Risk.
- Wählen Sie für Methode der Cluster-Bildung den Eintrag K-Means aus.
- Wählen Sie für Initialisierungsmethode die Option Benutzerdefinierte Ursprungspositionen aus.
- Wählen Sie unter Initialisierungsfeld die Option SEEDS aus.
Das SEED-Feld markiert (mit dem Wert 1) den Bezirk, der das höchste Übertragungs-, Anfälligkeits- und Ansteckungsrisiko aufweist. Das Werkzeug Multivariate Cluster-Bildung basiert auf Heuristik, das heißt, es strebt ein optimales Ergebnis an, garantiert aber nicht das bestmögliche Ergebnis. Durch das Festlegen von Startwerten beginnt das Werkzeug mit dem Suchen nach einem optimalen Ergebnis mit den Risikoextremwerten. Dies ist zwar effizient, sorgt aber auch dafür, dass Sie bei jeder Ausführung des Werkzeugs genau das gleiche Ergebnis erhalten. Wenn Sie keine Startwerte verwenden, erhalten Sie vermutlich dasselbe Ergebnis, jedoch sind die mit den einzelnen Gruppen verknüpften Farben möglicherweise nicht dieselben bzw. sind vertauscht.
Es gibt drei Ursprünge, daher werden drei Cluster ermittelt. Dies ist sinnvoll, wenn Sie Gruppen mit hohem, mittlerem und niedrigem Risiko identifizieren möchten. Bei drei Clustern erstellen Sie einen Cluster mit Gruppierungen mit hohem Risiko, einen zweiten mit Gruppierungen mit mittlerem Risiko und einen dritten mit Gruppierungen mit niedrigem Risiko.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt, und ein neuer Layer wird zur Karte hinzugefügt.
Das Werkzeug hat außerdem ein Boxplotdiagramm erstellt, das die Merkmale der einzelnen Profile enthält.
- Doppelklicken Sie im Bereich Inhalt auf das Diagramm Box-Plots zur multivariaten Cluster-Bildung, um es zu öffnen.
Das Diagramm enthält drei Linien, die den Clustern auf der Karte entsprechen. Die Knoten auf den Linien zeigen an, ob das Risiko für die einzelnen Kategorien relativ hoch oder niedrig ist.
Da die Rangfolgen umgekehrt wurden (432 – Rangfolge), entsprechen die höchsten Werte (oben im Diagramm) dem höchsten Risiko. Im Beispiel dieses Lernprogramms weisen die in Rot dargestellten Bezirke das zweithöchste Risiko für unzureichende Ressourcen und das höchste Ansteckungs-, Anfälligkeits- und Übertragungsrisiko auf. An diesen Orten sollte die Minimierung von Interaktionen zwischen Personen höchste Priorität haben, d. h., Kinder sollten den Schulen fernbleiben, Besuche in Seniorenheimen und Krankenhäusern sollten beschränkt werden, Veranstaltungen sollten abgesagt werden, und Unternehmen sollten Homeoffice ermöglichen.
Die blaue Gruppe stellt ebenfalls problematische Bereiche dar, da diese Bezirke das höchste Risiko für unzureichende Ressourcen und das zweithöchste Risiko für Anfälligkeit und Übertragung aufweisen. Neben Social-Distancing empfiehlt es sich für diese Bezirke, Maßnahmen wie die Einrichtung von Quarantänezentren und die Durchführung von Schulungen im Gesundheitswesen zu ergreifen.
- Schließen Sie das Diagramm. Speichern Sie das Projekt.
In diesem Lernprogramm haben Sie das Risiko bezüglich Übertragung, Anfälligkeit, Ressourcenverfügbarkeit im Gesundheitswesen und Ansteckung im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie analysiert. Außerdem haben Sie Profile von ähnlichen Risikogruppen erstellt, anhand derer die Behörden gezielte Maßnahmenprogramme planen können.
Hinweis:
Weitere Informationen zum Erstellen der Parameter für die Risikoanalyse in diesem Lernprogramm finden Sie unter Karte zu COVID-19-Risiken.
Weitere Lernprogramme finden Sie in der Lernprogrammgalerie.