![\\\"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 = \"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;","export default {\n 'metrics-comparison-chart': {\n titleKey: 'charts.metricsComparison.titleMenu_SVN',\n icon: 'graph',\n },\n 'spread-chart': {\n titleKey: 'charts.spread.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n 'daily-comparison-chart': {\n titleKey: 'charts.dailyComparison.titleMenu',\n icon: 'column',\n },\n 'patients-chart': {\n titleKey: 'charts.patients.titleMenu',\n icon: 'column',\n },\n 'care-patients-chart': {\n titleKey: 'charts.carePatients.titleMenu',\n icon: 'column',\n },\n 'map-chart': {\n titleKey: 'charts.map.titleMenu',\n icon: 'map',\n },\n 'municipalities-chart': {\n titleKey: 'charts.municipalities.titleMenu',\n icon: 'column',\n },\n 'europe-chart': {\n titleKey: 'charts.europe.titleMenu',\n icon: 'map',\n },\n 'age-groups-trends-chart': {\n titleKey: 'charts.ageGroupsTimeline.titleMenu',\n icon: 'column',\n },\n 'tests-chart': {\n titleKey: 'charts.tests.titleMenu',\n icon: 'column',\n },\n 'hc-cases-chart': {\n titleKey: 'charts.hcCases.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n 'sources-chart': {\n titleKey: 'charts.sources.titleMenu',\n icon: 'column',\n },\n 'hcenters-chart': {\n titleKey: 'charts.hCenters.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n 'infections-chart': {\n titleKey: 'charts.infections.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n 'cases-chart': {\n titleKey: 'charts.cases.titleMenu',\n icon: 'column',\n },\n 'age-groups-chart': {\n titleKey: 'charts.ageGroups.titleMenu',\n icon: 'column',\n },\n 'rmap-chart': {\n titleKey: 'charts.rmap.titleMenu',\n icon: 'map',\n },\n 'regions-chart': {\n titleKey: 'charts.regions.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n 'regions-chart-100k': {\n titleKey: 'charts.regions100k.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n 'world-chart': {\n titleKey: 'charts.world.titleMenu',\n icon: 'map',\n },\n 'countries-active-chart': {\n titleKey: 'charts.countriesActiveCasesPer1M.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n 'countries-cases-chart': {\n titleKey: 'charts.countriesNewCasesPer1M.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n 'countries-new-deaths-chart': {\n titleKey: 'charts.countriesNewDeathsPer100k.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n 'countries-total-deaths-chart': {\n titleKey: 'charts.countriesTotalDeathsPer1M.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n 'phase-diagram-chart': {\n titleKey: 'charts.phaseDiagram.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n 'deceased-chart': {\n titleKey: 'charts.deceased.titleMenu',\n icon: 'column',\n },\n 'excess-deaths-chart': {\n titleKey: 'charts.excessDeaths.titleMenu',\n icon: 'graph',\n },\n youtube: {\n titleKey: 'youtube.titleMenu',\n icon: 'map',\n },\n}\n","// Module\nvar code = \"In order to ensure a maximum accuracy and reliability of the data, Sledilnik community uses (cross-checked) publicly available data from official governemnt sources, such as the NIJZ, the Government of the Republic of Slovenia, the Ministry of Health, etc., from health system sources, such as UKC Ljubljana, UKC Maribor, UK Golnik and others, Civil protection services and from the national and local media.
Collected and cross-checked data is available in the form of CSV files, REST API and Google Docs sheets. Reuse of data and visualizations is welcome and encouraged. For more information about the terms of reuse please see the About page.
You can also inspect the data directly on the Tables page.
Complete data and source code used to process the data are available on GitHub.
More information on how to use the API and the API source code are available on GitHub-u.
For collection of current measures and restrictions, see page Measures and Restritions.
To ensure the precision and reliability of our data, we collect and cross-check the data from different official sources. In case we owerlooked any relevant source, please let us know at info@sledilnik.org
| Government | Civil protection and disaster relief services |
|---|---|
| NIJZ (Tw) | CZ Ilirska Bistrica |
| Vlada RS (Tw) | CZ Notranjska |
| Ministrstvo za zdravje RS (Tw) | CZ Sežana |
| Tomaž Gantar - minister za zdravje | CZ Žiri |
| Jelko Kacin - govorec Vlade RS za COVID-19 | CZ Logatec |
| Uprava RS za zaščito in reševanje | CZ Vrhnika |
| Krizni štab RS - ukinjen | CZ Gorenjska |
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!./OstaniZdravPage.vue?vue&type=style&index=0&id=a2b488bc&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=a2b488bc&lang=scss&scoped=true&\"","// 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 = \"Our community includes experts in statistical modeling and computer simulations who actively participate in it. This page is dedicated to some of their models. All models are calibrated using COVID-19 Sledilnik data. The following models are introduced:
NOTE: The models take into account the information known so far about COVID-19 and its spread in Slovenia. No model can offer accurate predictions for the future course of the epidemic, but we seek to carefully disclose all the assumptions of the model. Data on the number of COVID-19 tests performed and the number of COVID-19 cases confirmed in Slovenia does not necessarily reveal the number of asymptomatic infections, so most of our models are calibrated to data on hospitalizations. The uncertainty about the exact number confirmed cases propagates to the uncertainty in the predictions.
Scientists worldwide are making great efforts to combat COVID-19, but many aspects of the spread and development of the disease have not yet been fully explored. In particular, there is uncertainty about the impact of measures taken by the public and the governments around the world to control the disease. In addition, due to the time lag between the infection and the onset of symptoms, it is practically impossible to accurately estimate the actual state and the rate of spread of the infection in the population. All of these are reasons why the uncertainty associated with the models is relatively large, and, the further we look to the future, the larger it becomes.
In collaboration with Prof. Janez Žibert from the Faculty of Medicine, University of Ljubljana, the SEIR model (Susceptible, Exposed, Infected, and Recovered) with submodels for modeling hospitalizations, intensive care, and deaths was developed. The parameters of the SEIR model are consistent with data on hospitalizations and the clinical picture of COVID-19 in Slovenia.
More detailed projections of the model are to be found at this link.
![\\\"SEIR](\\\"https://apps.lusy.fri.uni-lj.si/~janezz/zadnja-simulacija_V2.png\\\")
The University of Ljubljana Medical Faculty’s Institute for Biostatistics and Medical Informatics team, led by Prof. Maja Pohar Perme, estimated the reproduction rate , i.e. the rate of spread of the infection, on the basis of the mortality data. To create their model, they used Bayesian statistics, allowing the estimation of complex parameters with only a limited amount of data. This offers the possibility of a faster response.
A more detailed description of the original methodology and results is published in an article in the Zdravniški vestnik medical journal.
The original model was later upgraded, and daily results are now posted at this link.
![\\\"R_t](\\\"https://oblak8.mf.uni-lj.si/covid19/rt_graph.svg\\\")
In cooperation with Dr. Žiga Zaplotnik from the Faculty of Mathematics and Physics of the University of Ljubljana, we prepared a probabilistic forecast of the pandemic in Slovenia. In the simulation, the virus is transmitted according to a realistic model of the social network of Slovenians, which contains more than 2 million nodes (1 for each inhabitant of Slovenia), divided into households and retirement homes. The nodes are also randomly connected outside of these units, according to the known distribution of contacts - some people have more daily contacts, others less. This allows the model to effectively simulate different virus containment strategies. A probabilistic prediction is obtained by preparing a set of simulations with slightly altered initial conditions and parameters that determine coronavirus spread and the course of the COVID-19 disease. The probabilistic prediction also varies between individuals.
A more detailed description of the model can be found in this working document, while the history of the calculations can be found here.
![\\\"Omrežje](\\\"https://fiz.fmf.uni-lj.si/~zaplotnikz/korona/last_forecast/potek_pandemije.png\\\")
The model in the Determining alarms in the COVID-19 epidemic in Slovenia (IBMI MF UL) article assesses the extent to which the epidemic has been restarted. It uses the proportion of confirmed infected among those tested for evaluation and is updated daily with Slednik data.
Dr. Matjaž Leskovar from the Reactor Engineering Department of the Jožef Stefan Institute is preparing a forecast for the development of the epidemic in Slovenia based on publicly available data on confirmed infections and current hospitalizations. The linksto the description of the model, an archive of previous forecasts, and a display of the latest results are available.
Dr. Andrej Srakar wrote an excellent review article, An Introduction to Modeling and Statistical Aspects of the COVID-19 Epidemic, for the Tamed Statistics blog post about key models of the spread of the COVID-19 epidemic that have developed in Slovenia.
Mathematical modeling with an accompanying display of the possible outcomes of an epidemic helps to shape public health measures. In order to make the modeling results more reliable, it is very important to critically evaluate the data used and to check whether all the possible ways of the disease spreading in a population have been taken into account. – In the editorial of the Zdravstveno varstvo journal, which is published by the Slovenian National Institute of Public Health (NIJZ), Eržen et al. summarized the current findings and key challenges in modeling the COVID-19 epidemic.
On 21 April 2020, the Young Statistician Section of the Statistical Society of Slovenia organized an online interview hosted by the Institute of Biostatistics and Medical Informatics (IBMI) of the Ljubljana University’s Medical Faculty. The conversation was anchored by Dr. Andrej Srakar and Dr. Ana Slavec. The Slovenian Press Agency, STA, broadcasted the event live to more than 850 participants. You can view the recording and lectures here.
\";\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 = \"The "Covid-19 Tracker Slovenia" project collects, analyses and publishes data on the spread of the SARS-CoV-2 coronavirus, the cause of COVID-19, in Slovenia. 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 Saturday, March 28, we also have a direct connection with healthcare institutions and the National Institute of Public Health (NIJZ). They share 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 NIJZ 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 the form of CSV files, REST API and Google Docs Sheets.
The database is updated with the NIJZ 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.
Municipalities are tracked in the Places table. Updating the hospital care data – the Patients table process:
All hospital announcements for COVID-19 are monitored (University Medical Centre Ljubljana, University Medical Centre Maribor, University Clinic Golnik, Celje General Hospital) – around 2pm.
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 Government of the Republic of Slovenia at 11:59 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 is already used by other portals and projects.
*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 who 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.
Do you have a suggestion, would like to help with organising the data or contribute to the project code? Please send us a message or join our Slack. Join in and lend a helping hand!
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.sledilnik.org. To export data to other formats, or use for visualization use please contact us at info@sledilnik.org.
COVID-19 Sledilnik in an open source project that would not be possible without the hard work of the community members as well as numerous suggestions, comments and contributions from other people. THANK YOU!
Project collaborators:
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;","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&\"","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=75201f24&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=75201f24&scoped=true&lang=scss&\"","// Module\nvar code = \"The purpose of the Sledilnik project and all its statistical graphs and tables/presentations is to display all existing data about the COVID19 epidemic in Slovenia 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@slednik.org. (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 Sledilnik 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 Sledilnik 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, retirement home residents with respiratory symptoms, and people above 60 if their doctor so requires). 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 Slovenia 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 Slovenia 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. Sledilnik is a non-profit initiative created to support the ongoing compiling and editing of key data on the spread of the coronavirus in Slovenia. 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 – Sledilnik.
Data is collected from verified public sources, which are listed on the Data page.
Sledilnik receives official data on COVID-19 directly from the Ministry of Health, the NIJZ (National Institute for Public Health), and other national health institutions. The Sledilnik 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 is built from the NIJZ 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 Kraji (Municipalities) table.
Editing Hospital Care Data – Table Pacienti (Patients):
We receive daily reports and monitor the announcements of all COVID-19 hospitals (UKC Ljubljana, UKC Maribor, UK Golnik, SB Celje) – at around 8 am.
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 Government of the Republic of Slovenia.
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).
Sledilnik uses only validated and official data reported daily by the National Institute of Public Health (NIJZ) and all Slovenian hospitals treating COVID-19. Our data thus comes directly from verified sources, and we have also cross-compared information from the very beginning (4 March 2020). 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?
Hospitals do not always report individual admissions or discharges from which we can obtain accurate data. The number of admissions is usually calculated from data on the currently hospitalized and from the difference compared to the previous day, to which we add the number of discharged and dead on a given day. We keep records of admissions and discharges in intensive care units and for connection and disconnection to/from ventilators (intubated) in a similar way.
The information on the discharged from hospitals is calculated from data daily obtained directly from hospitals, i.e. from a verified source. We mostly get the daily number of discharges for all hospitals, from which we can deduce the number of newly admitted. See also How do you obtain data on hospital admissions?
Sledilnik used to rely on official sources (Government of the Republic of Slovenia, media) for the number of cured people. Unfortunately, reports on when a person is totally cured from Covid-19 are scarce – for now, we only have few confirmed reports of "cured patients", and there is, as of yet, still no official definition of when a particular person is cured. A COVID-19 national survey is currently underway at the Institute of Microbiology and Immunology, which will also, through voluntary sample testing, show how many people have already fallen ill and recovered from COVID-19. As it is not yet known what the potential consequences of COVID-19 could be (various studies are addressing this question and the results will not be known for a long time), and because health institutions are also talking about recovered rather than cured patients, we are thus changing both the terminology and the method of calculating the number of recoveries. See also Do you keep an Active Case counter and do you know how many people are currently infected?)
On April 14, the Department of Health released Priporočila za zaključek izolacije in vrnitev na delovno mesto (Recommendations for Discontinuing Isolation and Returning to Work) from which we can deduce when a person has recovered from the disease and can return to work. For people with symptoms, this is 14 days after the symptoms have subsided, and for healthcare professionals, a control swab is required after 14 days, which must be negative 2x in a row. The Government of the Republic of Slovenia regularly reports on discharges from the hospital, but we do not know if they have already recovered from the disease. The published recommendations indicate that these patients require two consecutive negative control swabs after discharge to home care in order to be considered able to return to work. In its report the ECDC stated that 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... – so we chose the 14-day period as the time when the average confirmed case can still be counted as an active case.
We noticed that the Worldometer was reporting recovery numbers, but unfortunately we were unable to obtain data on where this information was coming from. Also, some other sources simply combine survivors with the number of discharged patients from hospitals. Since we believe that these two categories are interchangeable, we have decided to present them separately; these are the Discharged from Hospital and Recovered indicators.
Note: The calculation of recoveries was changed on 9 May 2020. We now consider a patient has recovered in 14 days after their infection was confirmed (previously 21 days), so there was be a noticeable jump in the number of survivors. Please take this difference into account when estimating the number of survivors. A more detailed explanation of the changed calculation is available in the Medium article Od potrjeno okuženih do prebolelih (From Confirmed Case to Recovery ).
Yes, these indicators have been graphically displayed as Active Cases and Recovered (total) from the end of April.
These visualizations are not data from public sources; both indicators show the calculated value on the basis of official data, so they are indicated by a dashed line for easier distinguishing. The value of the active cases is calculated by simply subtracting the official data for the relevant category, the value of the Recovered (total) reflects the status of all confirmed cases three weeks ago (minus the dead). The number of recoveries is a simple estimate based on the value of all those confirmed infected in the past – based on the assumption that patients recover from the disease on average within 14 days (source: the ECDC Report); thus, the number of recoveries on a given day equals the number of all confirmed cases three weeks prior to a given date, from which the number of deaths by that day is deducted. This simplified estimation does not take into account the more serious cases of COVID-19 with longer recovery times.
Note: The calculation of recoveries was changed on 9 May 2020. We now consider a patient has recovered in 14 days after their infection was confirmed (previously 21 days), so there was be a noticeable jump in the number of survivors. Please take this difference into account when estimating the number of survivors. A more detailed explanation of the changed calculation is available in the Medium article Od potrjeno okuženih do prebolelih (From Confirmed Case to Recovery ).
Value formula:
Recovered (total) = Confirmed cases (total) 21 days ago – Died (total) by the day of calculation
Active cases = Confirmed cases (total) - Recovered (total) - Died (total)
You can voluntarily help by collecting and verifying data from the media (as well as from the field), with statistical and other analyzes, etc. Contact us at info@sledilnik.org if you’d like to participate.
Sledilnik does not collect users’ personal information nor information that individuals would like to share about their condition or hospital status.
Our database is public and freely available in the form of CSV files, REST API, and Google Sheet. Kindly let us know the purpose for which you will use the information and make sure you include Sledilnik 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.
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 Slovenia” 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 (March 4, 2020) 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.
Graf vključuje:
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.
Active cases = Confirmed cases (total) – Recovered (total) – Died (total)
Recovered (total) = Number of recoveries on a given day is a simple estimate equal to the number of all confirmed cases two weeks prior to a given date (assuming an average of 14 days needed to recover), from which the number of fatalities till that very date is subtracted. See also Why did you replace the number of cured with the number of recovered patients?
Hospitalized = 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 = Current number of people in ICUs (intensive care units).
*On ventilator (intubated) * = Current number of persons in need of a ventilator and are intubated.
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.
Sledilnik 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 (intubated) = Indicates the number of hospitalized persons in the intensive care unit who require a ventilator to breathe and are intubated. It is a subset of the Intensive Care and Hospitalized categories.
Recovered = This is an estimate of the number confirmed cases that are expected to have recovered after 14 days. The number of recoveries is thus equal to the number of all confirmed cases two weeks prior – assuming that the disease should be overcome within 14 days – from which the number of deaths by that given day is subtracted. (See also the question Why did you replace the number of cured with the number of recovered patients?
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 Slovenia” graph include?
The vertical lines divide the stages, delimited by the dates, when the authorities changed the way information about the spread of the infection was collected (the test method was changed, self-isolation interventions were introduced, bans on gathering and movement of persons, and mandatory basic protection were required).
The phases are shown because the change in testing methodology has also changed the importance of certain indicators by which the prevalence of infections can be judged.
Phase 1 (March 4-12, 2020): The first cases of infection in Slovenia are recorded. All cases are followed, all contacts are tested.
Phase 2 (March 13-19, 2020): The testing methodology is changed, and self-isolation and social distancing measures are introduced.
Phase 3 (March 20-April 7): The testing methodology is revised and a ban on gathering more than five people in public areas is put in place.
Phase 4 (April 8-15): New change in testing methodology – people with mild symptoms from households with more than one respiratory infections are also tested.
Phase 5 (April 15-21): New change in testing methodology – re-testing, if possible, of all suspected SARS-CoV-2 virus infections.
** Phase 6 (April 21–May 15: New change in testing methodology – All persons **suspected of being infected with SARS-CoV-2 are tested again. A national survey of 3000 randomly sampled persons (additional testing, blood testing for the presence of antibodies) begins.
Phase 7 (May 15–present): The Slovenian government called an official end to its coronavirus epidemic – a quarantine of at least 14 days will remain in place for people from non-EU states, except for some exemptions (diplomats, cargo). Citizens still have to follow basic rules to prevent a possible spread of infection.
The graph in the default view All Hospitals shows us the whole picture of hospitalizations by date arranged by the condition of patients: columns with a positive value (those above the horizontal axis) show the number admitted to hospital, the number hospitalized, shades of red are used to demark individuals in ICUs, specifically depicting how many of these are in critical condition on the ventilators (intubated). Columns with a negative value (those below the horizontal axis) show the number of discharges and deaths that day. You can also select specific hospital and see only hospitalizations there. If you select the By Hospitals view below, you can see the number of people in hospital care by day for each of the COVID-19 hospitals. The graph can offer a good insight into the workload of hospitals and can be the basis for assessing hospital capacity and planning their possible increase.
The graph shows the treatment of suspicions of COVID-19 in healthcare centers (primary health care level). You can show data for whole country or select specific region. Healthcare centers are the first entry point for taking swabs to be tested for the presence of the virus, so an increase in the number of suspicions and referrals to self-isolation may be an early indicator that new outbreaks have occurred.
The graph thus shows the number of all emergency medical visits (also for other diseases) in healthcare centers (see notes below), the number of suspected cases of COVID-19 based on the number of examinations at the COVID-19 entry point, and all suspicions of infections based on telephone conversation with suspected infected patients. Some people may be recorded several times, first by telephone and then during the examination. We also show the total number of referrals to self-isolation.
Note 1: in some municipalities, the control point for COVID-19 is within the hospital premises (for example the Celje and Novo mesto General Hospitals). Data before 14.4. is not available for these general hospitals. Note 2: the methodology for recording suspicions of inspections via telephone conversation has changed, so all suspicions were initially recorded. Since April 23, however, only those suspicions via telephone conversation have been recorded, where no examination and swabbing (testing) was ordered. Therefore it is possible that there are differences in how individual healthcare centers report this data and that this number is too high.
When reporting the number of tests performed, all tests (including repeated tests) are recorded. The number of positive tests therefore includes all positive tests – the same person can be tested several times and counted as positive several times. The number of tests performed may therefore be greater than the number of positive tests reported by laboratories (there, each person is recorded only once). See also What does the “Testing” graph tell us?
The graph shows the total number of regular tests (the Regular display), and the national IMI survey 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.
All important health organizations and institutions are aware of the fact that testing for coronavirus infection is one of the most important factors, as only through testing can we understand the course and extent of the pandemic and thus respond appropriately to the threat it poses. However, each country deals with the lack of testing capacities in its own way. On March 14, 2020, Slovenia changed the method of monitoring the spread of the infection. From that point on, people with a respiratory infection who did not require hospital care (the situation is therefore only assessed on the basis of the number of diseased patients) were no longer tested. However, all persons with a mild respiratory infection older than 60 years, persons with other confirmed diseases (hypertension, diabetes, and cardiovascular, lung, kidney, and severe liver diseases) and people with immune deficiencies (regardless of age) were tested. On April 21, 2020, the method of testing changed again as healthcare professionals were instructed to test all patients with suspected respiratory infection (including those with milder symptoms and regardless of their age).
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 7 days. The sum of the values on a particular day, from 3 days prior, and 3 days after, is divided by 7. Therefore, the graph shows the situation four 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 Retirement Home Employees category includes healthcare workers, associates, and external assistance (health students), so the daily data on healthcare workers (blue curve or columns) are reduced accordingly. This means that the number of health professionals is a very conservative estimate.
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 graph shows the dynamics of growth of confirmed cases by selected regions. Individual regions can be easily compared by selecting the ones you want shown on the graph by clicking on specific regions below the graph. From the curve, we can quickly see which regions have the most and which the least confirmed cases and how this number has changed over time.
The map shows us the epidemiological picture of individual municipalities, as it allows the display of Confirmed Cases (red shades) or the Dead (gray shades). When showing confirmed cases, we can see which municipalities are the most "healthy" (white) and which are currently the more "infected" (red shades) – if new cases are still appearing or not - and relative to the share of the population (Proportion of population is the default display). On the left, we can use the filter (1, 7, 14 or 21 days) to determine for what period of time we view data on new confirmed cases or deaths. For those municipalities where new cases are still being confirmed, we can conclude that the epidemic is still active. (Of course, this does not necessarily mean that the virus is not present in municipalities without new confirmed cases, but it is an indicator of the "health" of a certain area.) More details are available in the Medium article Kje so “zdrave” občine? (Where Are the ‘Healthy’ Municipalities?)
By clicking on Absolute in the upper right corner, we can change the display and see the total number of newly confirmed cases or deaths in a selected time frame (1, 7, 14 or 21 days) in municipalities according to how they are painted.
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?
Phase diagram is a visualization which shows the state of the epidemic in a coordinate space that does not have time as one of its axis; axes are used for quantities that help visualize and compare the state of the epidemic regardless of the time at which this state was reached. The position of a point in such a visualization changes with time, typically following predictable patterns; this can help us understand the dynamics and decipher the phase of the epidemic. The diagram has two displays: "Total vs. week" and "Incidence growth".
Total vs. weekly shows the total number of cases on the x axis, and new cases in the last week on the y axis. Both axes are logarithmic. When an epidemic grows exponentially, the point on this diagram will move upwards and to the right in a straight line; the faster the exponential growth, the steeper the slope of this line. When the growth slows down, the point first starts moving horizontally (a longer period of such dynamics would mean a plateau - linear growth of new cases), and with strong deceleration of the epidemic the curve turns sharply downwards and stops when the epidemic completes.
Incidence growth shows the state of the epidemic using 7-day incidence on the x axis and its relative weekly growth on the y axis. Horizontal position of the point shows the spread of the virus in the population, while vertical position is related to the speed of the epidemic's exponential growth. When the point is above 100% vertically, the epidemic is growing exponentially and the point will move towards the right (incidence will increase). When the point is below 100%, the epidemic is dying out, and the point will move towards the left.
The graph shows the age structure of all confirmed coronavirus cases and deaths. The graph also displays demarcations by gender. The display shows absolute values and can be changed at the top right to the Relative display for a better insight into what the mortality rate from COVID-19 is relative to the general population throughout the epidemic period. In the Relative view, there are the options for different views below: by selecting Proportion of confirmed cases, the share of confirmed cases within a certain age group will be displayed. By selecting the Death rate, we will see the number of deaths per population size.
Demographics can help us understand how the pandemic has spread and why it has disproportionately affected certain age groups. According to currently known data, COVID-19 is more dangerous to the elderly and those with comorbidities, and according to some data, men are more exposed. However, in order to understand all the factors, we would need to obtain more data: what the comorbidities were, the socio-economic situation of the patients, the geographical area, etc. Note: Unlike other data that is published regularly for different categories, official sources obtain demographic data with a time lapse (age, municipality ...), so these are usually known with a one-day delay. This is also the reason that in the By Age Groups display, there may be some deviations from data in other displays, such as lower values of the number of confirmed cases and deaths.
The chart shows a comparison between Slovenia and different groups of countries in terms of the number of deaths due to COVID-19 per million inhabitants. The graph is arranged chronologically. You can change the view of different chronological displays of comparisons of different clusters of countries by clicking on the appropriate tabs below.
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.
Sledilnik je projekt 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 Slovenia, and ensure that information on the magnitude and severity of the COVID-19 problem in Slovenia becomes accessible and comprehensible to all.
Contact us at info@sledilnik.org 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.
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.
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.
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 = \"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&\"","var render = function () {var _vm=this;var _h=_vm.$createElement;var _c=_vm._self._c||_h;return _c('div',[_c('transition',{attrs:{\"name\":\"slide\"}},[_c('div',{directives:[{name:\"show\",rawName:\"v-show\",value:(!_vm.isMenuOpened && _vm.visible && _vm.list.length > 0),expression:\"!isMenuOpened && visible && list.length > 0\"}],key:\"1\",staticClass:\"float-nav-btn\",on:{\"click\":_vm.toggleMenu}},[_c('div',{staticClass:\"float-nav-img\",class:{ active: _vm.active },attrs:{\"alt\":_vm.title}})])]),_c('transition',{attrs:{\"name\":\"slide\"}},[_c('div',{directives:[{name:\"show\",rawName:\"v-show\",value:(_vm.active && _vm.list.length > 0),expression:\"active && list.length > 0\"}],key:\"2\",staticClass:\"float-list\"},[_c('h2',[_vm._v(_vm._s(_vm.title))]),_c('ul',{directives:[{name:\"scroll-lock\",rawName:\"v-scroll-lock\",value:(_vm.active),expression:\"active\"}]},_vm._l((_vm.list),function(item){return _c('li',{key:item.link,staticClass:\"float-item\",on:{\"click\":_vm.hideMenu}},[_c('div',{class:'float-nav-icon' + ' ' + item.icon,attrs:{\"alt\":_vm.$t('navbar.goToGraph')}}),_c('a',{attrs:{\"href\":'#' + item.link},on:{\"click\":_vm.scrollTo}},[_vm._v(_vm._s(item.title))])])}),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;","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.
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.
Ob uporabi razpoložljivih virov podatkov smo se trudili kar se da celovito zbrati in povzeti trenutno veljavne ukrepe, ki jih je sprejela slovenska vlada kot odgovor na pandemijo COVID-19, predvsem na izbranih področjih, ki se najbolj dotikajo vsakdanjega življenja. Informacije, dostopne prek spletnega Sledilnika, vključno s povezavami na druge strani, so zbrane iz številnih uradnih virov, s katerimi nismo neposredno povezani, zato se je treba zavedati, da so zgolj informativne narave in se lahko občasno spreminjajo. Trenutni ukrepi so zbrani na strani Ukrepi in omejitve.
Podatke zbiramo iz različnih uradnih in drugih javnih virov – navedeni so na strani Podatki.
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 (intubirani).
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 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 (intubirani). 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 datotek, REST API-ja in Google Docs preglednic. Prosimo vas, 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.
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.)
Vsi trenutno veljavni ukrepi in omejitve so zbrani na strani Ukrepi in omejitve.
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.
Aktivni primeri = 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 = 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 = Trenutno število oseb v enotah intenzivne terapije.
Na respiratorju (intubirani) = 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 (intubirani) = Označuje število hospitaliziranih oseb v intenzivni enoti, ki za dihanje potrebujejo respirator (medicinski ventilator) z intubacijo (invazivna mehanska ventilacija). 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-6. november): 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.
Faza 13 (6. november-): Glede na nedavno vključitev večjega števila mest za odvzem brisov se skladno s priporočili strokovno svetovalne skupine spremeni metodologija testiranja – brisi nosno-žrelnega predela ponovno jemljejo pri vseh osebah s sumom na covid-19.
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 (intubirani). 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 nam prikazuje število oseb, ki so nameščeni v negovalne oddelke v bolnišnicah. Te osebe ne potrebujejo hospitalizacijo, zato niso nameščene na akutni oddelek ali intenzivno terapijo ampak so nameščene na negovalnem oddelku začasno. Ponavadi gre za bolnike iz domov starejših občanov (DSO), ki so prestavljeni na negovalni oddelek za čas ko se v njihovem DSO pripravlja reorganizacija na rdečo in sivo cono. Podobno gre za potrjene primere v psihiatričnih bolnišnicah.
Graf nam prikazuje strukturo umrlih po lokaciji. Tako je prikazano, koliko ljudi je umrlo izven bolnišnic (večinoma gre za umrle v domovih za ostarele), na negovalnih oddelkih (začasno nameščeni), na akutnih oddelkih (hospitalizirani) in v intenzivni terapiji.
Graf prikazuje mesečno število umrlih v letu 2020 glede na podatke prejšnjih let. Izbirate lahko med dvema pogledoma: Primerjava po letih, kjer so letošnji podatki prikazani skupaj s podatki za leta 2010-2019 ter Presežek glede na zadnjih 5 let. Presežne smrti so izračunane kot odstotek povprečja za leta 2015-2019. Na tem grafu so tudi potrjene COVID-19 smrti, ki pa jih je manj kot vseh presežnih smrti. Razlog za to je, da COVID-19 smrti zunaj bolnišnic in DSO-jev (še) niso registrirane kot take, del presežka pa lahko predstavljajo tudi dodatne smrti kot posledica ukrepov, denimo slabšega dostopa do zdravstvenih storitev. Vir podatkov je centralni register prebivalstva pri MNZ in zajema vse smrti na področju Republike Slovenije kot tudi Slovencev v tujini, kar se razlikuje od podobnih podatkov, ki jih sicer objavlja SURS. Za zadnjih nekaj tednov so podatki še nepopolni in so možni še popravki. Potrjene COVID-19 smrti temeljijo na vladnih podatkih.
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, uteženo na 100.000 prebivalcev. 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.
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 in na kratko opišite, kdo ste in kako lahko prispevate k projektu. Vabljeni!
Da bi zagotovili maksimalno natančnost in zanesljivost podatkov v zbirki, skupnost 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 iz nacionalnih in lokalnih medijev.
Zbrani in preverjeni podatki so na voljo v obliki CSV datotek, REST API-ja in Google Docs preglednic. Nadaljna uporaba podatkov kot tudi grafov in sodelovanje pri zbiranju, obdelavi in prikazu so dobrodošli in zaželjeni. Več informacij o načinu in pogojih uporabe ter sodelovanju je na voljo v poglavju O projektu.
Podatke lahko neposredno pregledujete tudi na strani Tabela.
Celotni podatki skupaj z izvorno kodo za njihovo obdelavo so na voljo na GitHub-u.
Izvorna kodo in več informacij o REST API-ju je na voljo na GitHub-u.
Ob uporabi razpoložljivih virov podatkov smo se trudili kar se da celovito zbrati in povzeti trenutno veljavne ukrepe, ki jih je sprejela slovenska vlada kot odgovor na pandemijo covid-19, predvsem na izbranih področjih, ki se najbolj dotikajo vsakdanjega življenja. Trenutni ukrepi so zbrani na strani Ukrepi in omejitve.
Da bi zagotovili maksimalno natančnost in zanesljivost podatkov v zbirki, podatke zbiramo in primerjamo iz večih uradnih virov. Če smo kak relevanten vir spregledali, nas lahko o tem, prosimo, obvestite na info@sledilnik.org
| 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 |
\n {{ $t(\"timestamp.updated\", { date }) }}\n {{ $t(\"timestamp.at\", { date }) }}\n
\nNažalost, 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 vsak prispeva po svojih močeh.
Imaš idejo za nov prikaz, bi urejal/a podatke ali pomagal/a pri kodiranju vizualizacij? Javi se nam na info@sledilnik.org pa se pridruži naši Slack skupnosti. Pridruži se in pomagaj!
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 obliki CSV datotek, REST API-ja in Google Docs preglednic.
Naše podatke že uporabljajo tudi drugi portali; veseli bomo, če se jim boste pridružili.
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.
Naše grafe in prikaze lahko na svojo spletni strani uporabite tudi vi. Vgradite lahko poljuben graf ali prikaz in ga prilagodite svoji spletni strani.
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.
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!
Sodelavci projekta: