From 7ba786275d3dea44554664c57480942d88461b22 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Sebastian Herrlinger Date: Fri, 30 Oct 2020 13:50:28 +0100 Subject: [PATCH] chore: render accordion content as component children (#295) * render accordion content as component children * Restyled by prettier (#296) Co-authored-by: Restyled.io Co-authored-by: restyled-io[bot] <32688539+restyled-io[bot]@users.noreply.github.com> Co-authored-by: Restyled.io --- apps/official/components/pages/Faq.tsx | 375 +++++++++++++------------ 1 file changed, 202 insertions(+), 173 deletions(-) diff --git a/apps/official/components/pages/Faq.tsx b/apps/official/components/pages/Faq.tsx index f3356107..fab8b481 100644 --- a/apps/official/components/pages/Faq.tsx +++ b/apps/official/components/pages/Faq.tsx @@ -1,4 +1,4 @@ -import React, { ReactElement } from "react"; +import React from "react"; import Typography from "@material-ui/core/Typography"; import { Accordion, AccordionDetails, AccordionSummary, Box } from "@material-ui/core"; import ExpandMoreIcon from "@material-ui/icons/ExpandMore"; @@ -13,7 +13,7 @@ const useStyles = makeStyles(() => ({ }, })); -const FaqAccordion: React.FC<{ title: string; content: string | ReactElement }> = (props) => { +const FaqAccordion: React.FC<{ title: string }> = (props) => { return ( }> @@ -21,13 +21,7 @@ const FaqAccordion: React.FC<{ title: string; content: string | ReactElement }> {props.title} - - {typeof props.content === "string" ? ( - {props.content} - ) : ( - props.content - )} - + {props.children} ); }; @@ -59,179 +53,214 @@ export const Faq: React.FC = () => {
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- Die CovMap visualisiert eine regionale Risikoeinschätzung auf einer Deutschlandkarte. Unsere - Einschätzung beruhen auf täglich aktualisierten Fallzahlstatistiken des Robert-Koch-Instituts und - Vorhersagen von selbst entwickelten Modellen basierend auf dem Kontaktverhalten und berichteten - Symptomen der Bevölkerung. Mit der CovMap möchten wir folgende Fragen zum Coronavirus adressieren : -
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  • Wie hoch ist das regionale Risiko?
    • -
  • Wie kann ich mich schützen?
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  • Welche Verhaltensregeln gelten im Landkreis?
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- Mit der CovMap möchten wir zu einer freiwilligen Reduzierung von Kontakten aufrufen und aufzeigen, wo - dies besonders notwendig ist. -
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+ Die CovMap visualisiert eine regionale Risikoeinschätzung auf einer Deutschlandkarte. Unsere + Einschätzung beruhen auf täglich aktualisierten Fallzahlstatistiken des Robert-Koch-Instituts und + Vorhersagen von selbst entwickelten Modellen basierend auf dem Kontaktverhalten und berichteten + Symptomen der Bevölkerung. Mit der CovMap möchten wir folgende Fragen zum Coronavirus adressieren :
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+ Mit der CovMap möchten wir zu einer freiwilligen Reduzierung von Kontakten aufrufen und aufzeigen, wo + dies besonders notwendig ist. +
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+ + + + + + Die CovMap ist als WebApp über www.covmap.de und covmap.charite.de und als Android App über den Play Store + (bald verfügbar) erreichbar. + + + + + + Die CovMap wertet zur regionalen Risikobestimmung neben den offiziellen Fallzahlstatistiken des + Robert-Koch-Instituts große Sätze an GPS- und Symptom-Daten aus. Dies erlaubt uns, mit Hilfe eines Modells + einen Blick in die Zukunft des Infektionsgeschehens in Deutschland zu werfen und so Risikogebiete schneller + zu identifizieren. + + + + + + Nein, bei der CovMap Risikoeinschätzung handelt es sich nicht um eine offizielle Risikoeinschätzung einer + nationalen Behörde oder Institution. Die CovMap Risikoeinschätzung wurde von Forschenden der Charité, des + Hasso-Plattner-Instituts und Datenspezialisten der Firma NETCHECK entwickelt. + + + + + + Auf der Karte stellen wir ein normales, mittleres und hohes Risiko dar. + + + + Ein normales Risiko liegt vor, wenn die 7-Tages-Inzidenz des Robert-Koch-Instituts geringer als 20 + Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner ist und unser Vorhersagemodell keinen Anstieg vermuten lässt. Bitte + beachte, dass das Virus derzeit überall in Deutschland zirkuliert und daher eine Ansteckung auch in einer + Region mit einem normalen Risiko möglich ist. - } - /> - - - - - - - Auf der Karte stellen wir ein normales, mittleres und hohes Risiko dar. - - - - Ein normales Risiko liegt vor, wenn die 7-Tages-Inzidenz des Robert-Koch-Instituts geringer als 20 - Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner ist und unser Vorhersagemodell keinen Anstieg vermuten lässt. Bitte - beachte, dass das Virus derzeit überall in Deutschland zirkuliert und daher eine Ansteckung auch in - einer Region mit einem normalen Risiko möglich ist. - - + - - Von einem mittleren Risiko gehen wir aus, wenn die 7-Tages-Inzidenz zwischen 20 und 50 Neuinfektionen - pro 100.000 Einwohnern liegt oder unser Vorhersagemodell auf einen Anstieg der Neuinfektionen hindeutet. - Eine Region mit mittlerem Risiko kann in Zukunft eine Region mit hohem Risiko werden. - - - - Ein hohes Risiko leiten wir von der 7-Tages-Inzidenz ab, wenn die Schwelle von 50 Neuinfektionen pro - 100.000 Einwohner überschritten wurde. - + + Von einem mittleren Risiko gehen wir aus, wenn die 7-Tages-Inzidenz zwischen 20 und 50 Neuinfektionen pro + 100.000 Einwohnern liegt oder unser Vorhersagemodell auf einen Anstieg der Neuinfektionen hindeutet. Eine + Region mit mittlerem Risiko kann in Zukunft eine Region mit hohem Risiko werden. + + + + Ein hohes Risiko leiten wir von der 7-Tages-Inzidenz ab, wenn die Schwelle von 50 Neuinfektionen pro + 100.000 Einwohner überschritten wurde. + -
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- - Erhöhtes Kontaktverhalten in der Bevölkerung - +
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- - In dieser Region registrieren wir viele Kontakte, weshalb sich das Virus leichter ausbreiten kann. Unser - Modell sagt einen beschleunigten Anstieg der Neuinfektionen voraus. + + Erhöhtes Kontaktverhalten in der Bevölkerung - - } - /> - - - - + + Wir möchten mit diesem Projekt zu einer freiwilligen Reduktion von Kontakten aufrufen, insbesondere in + Gebieten mit mittlerem und hohem Risiko. Falls sich Kontakte nicht vermeiden lassen, findest Du auf unserer + Seite Informationen über allgemeine Schutzmaßnahmen, mit denen sich das Übertragungsrisiko verringern lässt. + Zusätzlich verlinken wir zu den Webseiten der Landkreise, so dass Du Dich über die aktuellen und offiziellen + Verhaltensregeln in Deiner Region informieren kannst. + + + + + + Die CovMap wird einmal täglich aktualisiert. Der Datenstand ist in der Kartendarstellung oben rechts mit + Datum erkenntlich. + + + + + + Die CovMap greift auf drei Datenquellen zurück, um die regionalen Risikobewertung durchzuführen: 1.) Fallzahlstatistiken vom Robert-Koch-Institut, 2.) ein geschätztes Kontaktverhalten, ermittelt aus GPS Daten - von der Firma NET CHECK, 3.) Symptomdaten von der Chartié CovApp." - /> - - -
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- Damit das Virus übertragen werden kann, müssen sich Menschen begegnen. Wenige Tage nach der Infektion - berichten viele infizierte Personen über Symptome. Damit stellen der Kontakt zwischen Menschen und das - Bemerken von Symptomen die zwei frühesten beobachtbaren Ereignisse einer Infektion dar. Hier setzt die - CovMap an. -
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- Wir charakterisieren aus anonymisierten Smartphone-Daten das Kontaktverhalten. Zusätzlich werten wir - selbstberichtete Symptome aus. Naturlich führt nicht jeder Kontakt zu einer Virusübertragung und - Symptome allein beweisen keine Infektion mit dem Coronavirus. Wertet man jedoch die Daten von vielen - Personen aus, dann kann eine Prognose der zukünftigen Fallzahlen erstellt werden. -
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- Die vom Robert Koch-Institut gemeldete 7-Tages-Inzidenz spiegelt das Infektionsgeschehen wider, das - bereits vor einiger Zeit stattgefunden hat, und ist deshalb ein Blick in die Vergangenheit. Der von - uns entwickelte Kontakt-Index ist ein Maß für die Anzahl der Kontakte pro Person und Region und kann - schneller ausgewertet werden. In{" "} - ersten Analysen konnten - wir zeigen, dass ein hoher Kontakt-Index mit einem vermehrten Infektionsgeschehen korreliert. Der - Kontakt-Index erlaubt insofern einen vorsichtigen Blick in die Zukunft und kann als eine Art - Frühwarnsystem angesehen werden. Wichtig ist, dass es sich bei dem hinterlegten Algorithmus um ein - rechnerisches Modell handelt. Das tatsächliche Infektionsgeschehen kann deshalb von der Vorhersage auf - Basis des Kontakt-Index abweichen. -
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- Man weiß inzwischen, dass die Auswertung von Symptomen zur Vorhersage von lokalen Ausbrüchen verwendet - werden kann. Zeitlich ist die Symptomlast als Variable für die Vorhersage des Infektionsgeschehens - zwischen Kontakt-Index und 7-Tages-Inzidenz einzuordnen. Über die CovApp der Charité geben viele - Nutzerinnen und Nutzern ihre Symptome an. Wir planen, diese Angaben anonymisiert in ein verbessertes - Modell einfließen zu lassen. -
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- Der große Vorteil der Auswertung von Kontakten und Symptomen liegt darin, dass die Daten fast ohne - Verzögerung analysiert werden können und daher ohne den Meldeverzug der offiziellen Fallzahlen des - Robert Koch-Instituts zur Verfügung stehen. Dadurch können wir die Bevölkerung schneller auf die - Möglichkeit eines erhöhten regionalen Risikos hinweisen. -
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- Das CovMap Projekt wird zurzeit aktiv weiterentwickelt und verbessert. -
+ von der Firma NET CHECK, 3.) Symptomdaten von der Chartié CovApp. + + + + + +
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+ Damit das Virus übertragen werden kann, müssen sich Menschen begegnen. Wenige Tage nach der Infektion + berichten viele infizierte Personen über Symptome. Damit stellen der Kontakt zwischen Menschen und das + Bemerken von Symptomen die zwei frühesten beobachtbaren Ereignisse einer Infektion dar. Hier setzt die + CovMap an.
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+ Wir charakterisieren aus anonymisierten Smartphone-Daten das Kontaktverhalten. Zusätzlich werten wir + selbstberichtete Symptome aus. Naturlich führt nicht jeder Kontakt zu einer Virusübertragung und + Symptome allein beweisen keine Infektion mit dem Coronavirus. Wertet man jedoch die Daten von vielen + Personen aus, dann kann eine Prognose der zukünftigen Fallzahlen erstellt werden. +
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+ Die vom Robert Koch-Institut gemeldete 7-Tages-Inzidenz spiegelt das Infektionsgeschehen wider, das + bereits vor einiger Zeit stattgefunden hat, und ist deshalb ein Blick in die Vergangenheit. Der von uns + entwickelte Kontakt-Index ist ein Maß für die Anzahl der Kontakte pro Person und Region und kann + schneller ausgewertet werden. In{" "} + ersten Analysen konnten wir + zeigen, dass ein hoher Kontakt-Index mit einem vermehrten Infektionsgeschehen korreliert. Der + Kontakt-Index erlaubt insofern einen vorsichtigen Blick in die Zukunft und kann als eine Art + Frühwarnsystem angesehen werden. Wichtig ist, dass es sich bei dem hinterlegten Algorithmus um ein + rechnerisches Modell handelt. Das tatsächliche Infektionsgeschehen kann deshalb von der Vorhersage auf + Basis des Kontakt-Index abweichen. +
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+ Man weiß inzwischen, dass die Auswertung von Symptomen zur Vorhersage von lokalen Ausbrüchen verwendet + werden kann. Zeitlich ist die Symptomlast als Variable für die Vorhersage des Infektionsgeschehens + zwischen Kontakt-Index und 7-Tages-Inzidenz einzuordnen. Über die CovApp der Charité geben viele + Nutzerinnen und Nutzern ihre Symptome an. Wir planen, diese Angaben anonymisiert in ein verbessertes + Modell einfließen zu lassen. +
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+ Der große Vorteil der Auswertung von Kontakten und Symptomen liegt darin, dass die Daten fast ohne + Verzögerung analysiert werden können und daher ohne den Meldeverzug der offiziellen Fallzahlen des + Robert Koch-Instituts zur Verfügung stehen. Dadurch können wir die Bevölkerung schneller auf die + Möglichkeit eines erhöhten regionalen Risikos hinweisen. +
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+ Das CovMap Projekt wird zurzeit aktiv weiterentwickelt und verbessert. +
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+ + + + + + Unsere Arbeiten beruhen auf einem etablierten theoretischen Modell für die Vorhersage der Reproduktionszahl + (R-Wert). Der R-Wert gibt an, wie viele Personen sich innerhalb eines bestimmten Zeitraumes typischerweise + an einer erkrankten Person anstecken. Diese Ansteckungen hängen unter anderem von der Zahl der Kontakte pro + Person ab und ein mathematischer Zusammenhang kann für die Bestimmung genutzt werden. Der Kontakt zwischen + zwei Personen kann zu einer Übertragung des Coronavirus führen. Bei unserer Methode müssen wir nicht wissen, + ob eine Person tatsächlich infiziert ist und können dennoch eine Vorhersage darüber treffen, wie sich die + Zahl der Neuinfektionen entwickeln wird. Da ein Kontakt und die potentielle Virusübertragung das früheste + Ereignis einer Infektion mit dem Coronavirus darstellt, gewinnen wir einen Zeitvorteil von bis zu 3 Wochen + gegen über den offiziellen Fallzahlstatistiken mit bestätigten Infektionen. Statistisch gesehen ist übrigens + nicht die Zahl der Kontakte pro Person entscheidend, sondern eine spezielle Metrik, welche die Verteilung + der Anzahl der Kontakte berücksichtigt. Diese Metrik wurde von uns unter dem Namen Kontakt-Index berechnet + und wird für die Prognose verwendet, ob es zu einem Anstieg von Neuinfektionen kommen kann. + + + + + + Der Kontakt-Index wurde von unserer Gruppe entwickelt und in einer wissenschaftlichen Arbeit beschrieben. + Grundlegend ist die Beobachtung, dass nicht jede Person die gleiche Zahl von Kontakten pro Tag hat sondern + dass es dabei eine sehr breite Verteilung gibt. Da Personen mit sehr vielen Kontakten („Superkontakter“) + eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, das Coronavirus weiterzugeben, spielt diese Beobachtung eine Rolle für + die Ausbreitung (Freundschaftsparadox). Anders gesagt, ist nicht nur die reine Zahl an Kontakten für den + R-Wert entscheidend, sondern auch die Heterogenität der Kontaktzahlen. Der Kontakt-Index zeigt nun sowohl + die Gesamtzahl der Kontakte als auch die Heterogenität an. Wir konnten zeigen, dass tatsächlich der + Kontakt-Index maßgebend für die Ausbreitung des Coronavirus in Deutschland ist. + + + + + + Der Kontakt-Index ist anschaulich mit dem sogenannten Freundschaftsparadox verbunden + (https://de.wikipedia.org/wiki/Freundschaftsparadox). Danach gilt für die meisten Menschen - z.B. in + Facebook - dass ihre Freunde im Durchschnitt mehr Freunde haben als sie selbst. Das wiederum liegt daran, + dass Personen mit vielen Freunden eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, mit einer beliebigen Person X + verbunden zu sein, als Personen, die wenige Freunde haben. Daher sind vereinfacht gesagt viele Freunde oder + Kontakte von X Superkontakter. Diese Beobachtung macht sich auch in der Ausbreitung von + Infektionskrankheiten bemerkbar. D.h. wenn ich jemanden anstecke, wird diese Person wahrscheinlich jemand + mit vielen Kontakten sein. Also wird im Mittel nicht die mittlere Zahl der Kontakte angesteckt, sondern mehr + als diese Zahl. Der Kontakt-Index übernimmt diese Abweichung. + +
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