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Bei allen Erkenntnissen, die im COVID-Prozess erfahren wurden, bleibt eine wesentliche erhalten: "Das Virus bleibt ein ständiger Begleiter". Im Gegensatz zu regelmäßig auftretenden Infektionsprozessen nimmt der einer COVID–Infektion einen andersartigen Verlauf ein. Dieser ist gekennzeichnet durch eine Dynamik, die abweichend von herkömmlichen, bekannten Prozessen dadurch abweicht, dass die Verursacher ihre Identität wechseln und entsprechende Varianten entwickeln. Daher ist ein vorsorgliches Infektionsmanagement - unterstützt durch statistisch-probabilistische Analysen mit PSIR - wichtig für…mehr
Bei allen Erkenntnissen, die im COVID-Prozess erfahren wurden, bleibt eine wesentliche erhalten: "Das Virus bleibt ein ständiger Begleiter". Im Gegensatz zu regelmäßig auftretenden Infektionsprozessen nimmt der einer COVID–Infektion einen andersartigen Verlauf ein. Dieser ist gekennzeichnet durch eine Dynamik, die abweichend von herkömmlichen, bekannten Prozessen dadurch abweicht, dass die Verursacher ihre Identität wechseln und entsprechende Varianten entwickeln. Daher ist ein vorsorgliches Infektionsmanagement - unterstützt durch statistisch-probabilistische Analysen mit PSIR - wichtig für eine vorsorgliches Vermeidungs-Management der Ressourcen und der Infrastruktur für die "Wellen vor der Welle".
Marcus Hellwig ist Qualitätsmanager gemäß Qualifizierung durch die Deutsche Gesellschaft für Qualität DGQ und Fachbuchautor.
Inhaltsangabe
Anlass, aus einem Leserbrief hergeleitet.- Zielsetzungen.- SIR Modell als Grundlage für ein probabilistisches Modell.- Einstieg: Betrachtung eines Infektionsintervalls für ein Bundesland.- Die „Infektionskurve“ I(t) wird ersetzt durch die schiefe, steile Eqb – Dichtefunktion.- Zufallsstreubereiche der NV und der Eqb.- Vorstellung der Equibalancedistribution, Eqb.- Inzidenz unter probabilistischen Gesichtspunkten.- Infektions-, Vermeidung- und Heilungsprozess, Rückkopplung.- Darstellung eines Prozessmanagements.- Vorphasenplanung durch Netzplantechnik unterstützt.- Zusammenfassung.
Anlass, aus einem Leserbrief hergeleitet.- Zielsetzungen.- SIR Modell als Grundlage für ein probabilistisches Modell.- Einstieg: Betrachtung eines Infektionsintervalls für ein Bundesland.- Die "Infektionskurve" I(t) wird ersetzt durch die schiefe, steile Eqb - Dichtefunktion.- Zufallsstreubereiche der NV und der Eqb.- Vorstellung der Equibalancedistribution, Eqb.- Inzidenz unter probabilistischen Gesichtspunkten.- Infektions-, Vermeidung- und Heilungsprozess, Rückkopplung.- Darstellung eines Prozessmanagements.- Vorphasenplanung durch Netzplantechnik unterstützt.- Zusammenfassung.
Anlass, aus einem Leserbrief hergeleitet.- Zielsetzungen.- SIR Modell als Grundlage für ein probabilistisches Modell.- Einstieg: Betrachtung eines Infektionsintervalls für ein Bundesland.- Die „Infektionskurve“ I(t) wird ersetzt durch die schiefe, steile Eqb – Dichtefunktion.- Zufallsstreubereiche der NV und der Eqb.- Vorstellung der Equibalancedistribution, Eqb.- Inzidenz unter probabilistischen Gesichtspunkten.- Infektions-, Vermeidung- und Heilungsprozess, Rückkopplung.- Darstellung eines Prozessmanagements.- Vorphasenplanung durch Netzplantechnik unterstützt.- Zusammenfassung.
Anlass, aus einem Leserbrief hergeleitet.- Zielsetzungen.- SIR Modell als Grundlage für ein probabilistisches Modell.- Einstieg: Betrachtung eines Infektionsintervalls für ein Bundesland.- Die "Infektionskurve" I(t) wird ersetzt durch die schiefe, steile Eqb - Dichtefunktion.- Zufallsstreubereiche der NV und der Eqb.- Vorstellung der Equibalancedistribution, Eqb.- Inzidenz unter probabilistischen Gesichtspunkten.- Infektions-, Vermeidung- und Heilungsprozess, Rückkopplung.- Darstellung eines Prozessmanagements.- Vorphasenplanung durch Netzplantechnik unterstützt.- Zusammenfassung.
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