1. ria.ru/

В Москве зарегистрирован 5551 новый случай, в Подмосковье — 1133, в Санкт-Петербурге — 414. При этом у 4674 больных не наблюдается симптомов заболевания. Умерли 88 пациентов.

2. tass.ru/

Ситуация в регионах

Новые случаи заражения зафиксированы в Москве (5 551) и еще 82 регионах: 1133 в Подмосковье, 414 в Санкт-Петербурге, 262 в Нижегородской области, 139 в Свердловской области, 119 в Волгоградской области и 99 в Краснодарском крае.

Выписаны по выздоровлению 2390 человек в 70 регионах страны, в том числе 1011 в Москве, 206 в Подмосковье, 93 в Дагестане, 61 в Челябинской и 52 в Кировской областях.

За сутки скончались 88 человек, из них 58 в Москве, девять в Подмосковье, трое в Нижегородской области, по двое во Владимирской, Орловской, Архангельской, Ростовской областях. По одному летальному случаю зафиксировано в Калужской, Липецкой, Мурманской, Челябинской, Новосибирской и Магаданской областях, а также в республиках Калмыкия и Ингушетия, Красноярском и Краснодарском краях.

Число заразившихся коронавирусной инфекцией превысило 1 тыс. человек в Орловской, Челябинской и Волгоградской областях, общее количество таких регионов в России достигло 33.Согласно данным штаба, за сутки число заразившихся в Челябинской области выросло на 90 — до 1 041, Орловской — на 50, до 1 023, Волгоградской — на 119, до 1 012 человек.

Число заразившихся также превышает 1 тыс. в следующих регионах: в Москве выявлено 109 740 заразившихся, в Московской области — 20 558 человека, в Санкт-Петербурге — 7 404, в Нижегородской области — 4 442, в Дагестане — 2 653, в Мурманской области — 2 371, в Краснодарском крае — 1 929, в Свердловской области — 1 844, в Тульской области — 1 795, в Ростовской области — 1 763, в Калужской области — 1 730, в Татарстане — 1 671, в Рязанской области — 1 648, в Брянской области — 1 605, в Северной Осетии — 1 575, в Ленинградской области — 1 500, в Башкирии — 1 491, в Курской области — 1 410, в Тамбовской области — 1 312, во Владимирской области — 1 249, в Кабардино-Балкарии — 1 245, в Ингушетии — 1 199, в Ямало-Ненецком АО — 1 177, в Мордовии — 1 148, В Чувашии — 1144, в Красноярском крае — 1143, в Ярославской области — 1114, в Новосибирской области — 1100, в Саратовской области — 1076 и в Ставропольском крае — 1050.

3. rbc.ru/

По данным Университета Джонса Хопкинса, во всем мире COVID-19 подтвержден более чем у 4 млн человек. Россия находится на пятом месте по числу зараженных.

Как заявил 8 мая глава Минздрава Михаил Мурашко, о спаде заболеваемости коронавирусом в стране пока говорить рано. Однако, по его словам, в России постепенно формируется баланс между числом поступивших и выписанных пациентов.

4. kommersant.ru/ (Онлайн-статистика, графики и карты распространения COVID-19)

Регионы с наибольшим числом новых случаев заражения:

• Москва — 5551 (всего 109 740),
• Подмосковье — 1133 (20 558),
• Санкт-Петербург — 414 (7404),
• Нижегородская область — 262 (4442),
• Свердловская область — 139 (1844).

В 33 регионах России выявлено более 1 тыс. случаев заражения коронавирусом.

Из 11 тыс. заразившихся за сутки у 42,4% COVID-19 выявлен без клинических проявлений болезни. Проведено 5,4 млн лабораторных исследований на коронавирус, за последние сутки — 226,4 тыс. Под медицинским наблюдением остаются 243,4 тыс. человек.

Всего в мире зарегистрировано более 4 млн заражений COVID-19. Умерли 279 тыс. человек. Россия занимает пятое место по число заболевших. Больше только в США (1,3 млн), Испании (260 тыс.), Италии (218 тыс.) и Великобритании (216 тыс.).

 

 

8. worldometers.info/coronavirus/

 

9. gisanddata.maps.arcgis.com/

 

10. ddi.sutd.edu.sg/

 

Predictive Monitoring of COVID-19(Updated on May 8)

 

*Statement: This site presents an independent research project, not funded by any agency, and not tied to any company, government, or political party. We acknowledge the enormous input, feedback, inspiration, and support of the people and the global community that has allowed for the continual improvement of this research.

 

The site provides continuous predictive monitoring of COVID-19 as a complement to traditional monitoring or traditional prediction practices. SIR (susceptible-infected-removed) model of epidemic dynamics is regressed with daily updated data from different countries to estimate the pandemic life cycle curves and theoretical ending dates, with codes from Milan Batista and data from Our World in Data. The continuously updated predictions with the latest data are expected to change and capture the changes in real-world scenarios over time. Therefore, our effort differs fundamentally from the traditional prediction exercises that hope a prediction made now be accurate about the real future. However, the current pandemic is a wicked problem and makes the intent for prediction accuracy be misleading. Here we aim to monitor the changes in the estimations of the overall pandemic life cycle curves and predicted futures as the signals of the uncertainty (indicated by volatility) and the changes in the present real-world scenarios, which in turn may inform, initiate, and guide actions now to influence the real future. Motivation, theory, method, examples, and caution are in this paper.

 

We will discontinue daily updates soon. Below are other COVID-19 forecasting efforts around the world.

 

1. Imperial College London https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/covid-19/

 

2. University of Geneva, ETH Zürich & EPFL https://renkulab.shinyapps.io/COVID-19-Epidemic-Forecasting/

 

3. Massachusetts Institute of Technology www.covidanalytics.io/projections

 

4. Los Alamos National Laboratories covid-19.bsvgateway.org/

 

5. The University of Washington, Seattle covid19.healthdata.org/projections

 

6. The University of Texas, Austin covid-19.tacc.utexas.edu/projections/

 

7. Northeastern University covid19.gleamproject.org/

 

8. University of California, Los Angeles covid19.uclaml.org/

 

 

*Disclaimer: Content from this website is STRICTLY ONLY for educational and research purposes and may contain errors. The model and data are inaccurate to the complex, evolving, and heterogeneous realities of different countries. Predictions are uncertain by nature. Readers must take any predictions with caution. Over-optimism based on some predicted end dates is dangerous because it may loosen our disciplines and controls and cause the turnaround of the virus and infection, and must be avoided.

 

 

11. стопкоронавирус.рф/

 

 

12. стопкоронавирус.рф/information/