AKTUELLES AUS DEM NETZWERK
Die 2. Jahrestagung des Modellierungsnetzwerkes für schwere Infektionskrankheiten (MONID) zu Gast in der Leopoldina
Die Nationale Akademie der Wissenschaften, Leopoldina, war Austragungsort der „2nd National Conference on Infectious Disease Modeling“, bei der sich über 150 nationale und internationale Expert:innen in Halle (Saale) trafen, um die Modellierungskompetenz im Kampf gegen Infektionskrankheiten in Deutschland und darüber hinaus weiter zu stärken und auszubauen. Das vom BMBF geförderte Modellierungsnetz für schwere Infektionskrankheiten (MONID) blickt zufrieden auf drei Tage voll spannender Paneldiskussionen, intensiver Gespräche und Vorträge talentierter (Nachwuchs-) Modellierer:innen zurück. Von Mittwoch, den 13.03.2024
MONID begrüßt Erweiterung der STIKO-Expertise um Bereich Modellierung – 2 MONID-Wissenschaftler:innen in neuberufener STIKO
Das Bundesgesundheitsministerium (BMG) hat in Abstimmung mit den obersten Landesgesundheitsbehörden die Mitglieder der Ständigen Impfkommission (STIKO) turnusmäßig für 3 Jahre neu berufen. Unter den 19 Expert:innen sind auch zwei Wissenschaftler:innen des Modellierungsnetzes für schwere Infektionskrankheiten: Vorstandsmitglied Dr. Berit Lange und Professor Dr. Stefan Flasche, Mitglied des Wissenschaftlichen Beirats des MONID-Verbundes „OptimAgent“. Lange ist kommissarische Leiterin der Abteilung „Epidemiologie“ am Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung (HZI) in Braunschweig, vertritt MONID als Co-Sprecherin und leitet zudem den Verbund „RESPINOW“.
Ankündigung – Kurzseminar „Infectious Disease Epidemiology“ in Münster im März 2024
Wann? 04.-08.03.2024, Montag 12 Uhr bis Freitag 12 Uhr Wo? Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin, Universität Münster Wer? Der Kurs richtet sich an Studierende im Grundstudium sowie an Doktoranden mit einem Hintergrund in Medizin, Biologie, Biostatistik oder Epidemiologie und einem Interesse an Infektionskrankheiten. Kosten? Der Kurs ist kostenlos (wer zuerst kommt, mahlt zuerst). Inhaltsbeschreibung: Infektionskrankheiten sind nach wie vor eine der Hauptursachen für Morbidität und Mortalität weltweit. Immer wieder tauchen neue Erreger auf, die unvorhergesehene
Entwicklung einer Young MONID Initiative
Im Dezember 2023 fand das zweite Treffen des RESPINOW Konsortiums in Braunschweig statt, bei dem die Ergebnisse des Projekts präsentiert wurden. Im Rahmen dieses Treffens veranstalteten wir einen Workshop zur Entwicklung einer Young MONID-Initiative. MONID ist das Modellierungsnetz für schwere Infektionserkrankungen, das sich im Rahmen der COVID-19-Pandemie entwickelt hat. Unsere Überlegungen konzentrierten sich darauf, MONID nachhaltig und innovativ zu gestalten, dabei gleichzeitig den Nachwuchs zu fördern und die Ausbildungskapazitäten zu erweitern. Wir streben zudem den
3. Stellungnahme des Modellierungsnetz für schwere Infektionskrankheiten
Das Modellierungsnetz für schwere Infektionskrankheiten (MONID) hat eine Stellungnahme zur Belastung der Bevölkerung und des Gesundheitswesens durch SARS-CoV-2-Infektionen im Winter 2023/24 sowie Einschätzungen zur Belastung durch andere Atemwegsinfektionen veröffentlicht. Die Stellungnahme basiert auf den Ergebnissen der 3. Runde gemeinsamer Szenarien-Modellierungen von MONID. Hierfür wurden vier Szenarien entwickelt, in denen unterschiedliche Annahmen über die Immunität in der Bevölkerung, Hospitalisierungsrisiken durch SARS-CoV-2-Infektionen und die Zusammensetzung der Virus-Varianten getroffen wurden. Zudem wurden Ergebnisse einer Modellierung zum Verlauf der RSV-Infektionen im Winter 2023/24 berücksichtigt.
Europameisterschaft mit Nebenwirkungen – Einblick in die Forschungsarbeit von infoXpand
Die epidemiologische Ausgangslage in einem Land bestimmt, wie stark die Infektionszahlen durch ein Großereignis wie etwa eine Fußball-EM steigen Die Fußball-Europameisterschaft 2020 wirkte sich in den beteiligten Ländern sehr unterschiedlich auf das Infektionsgeschehen der Corona-Pandemie aus. Wie stark die Zahlen der Ansteckungen und Todesfälle durch COVID-19 stiegen, hing dabei vor allem von der Ausgangssituation ab. Das haben Physikerinnen und Physiker in einer Analyse der epidemiologischen Daten festgestellt. An der Studie waren das Max-Planck-Instituts für Dynamik