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张文泓预计一周后将达到感染高峰目前上海老年人感染严重的简单介绍

2023-01-25 65 adminn8
张文泓预计一周后将达到感染高峰目前上海老年人感染严重的简单介绍

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今天给各位分享张文泓预计一周后将达到感染高峰目前上海老年人感染严重的知识,其中也会对进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

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苍井空确诊新冠,2岁双胞胎儿子也感染,她的老公有没有被感染?

苍井空发文表示,已经确诊新冠了,还有两个孩子也感染了。他们一家人正在居家隔离中,而老公出差以后处在隔离中,没有与苍井空密切接触,属于无症状感染者。

一、苍井空一家感染新冠,惹人关注

苍井空发文表示,自己一家人确诊了新冠,之后就调整好工作,居家隔离观察10天。这个期间,她只是感觉有点冷,经常咳嗽,与普通的风寒没有什么区别,也就没有在意,没想到,竟然感染了新冠。

不仅是她,还有两个孩子。他们比较小,抵抗力差,也感染了,只是程度不同而已。而她老公,是出差后,回到家里,加上身体的抵抗力强,没有出现咳嗽、发烧等症状,属于无症状感染者。

不过,他还是很开心的,因为没有给其他人添麻烦,在家里可以安慰苍井空,也可以办公,事业不会受到太大影响的。他对此很感恩!作为男人,他在这种情况下没有慌张,反而是安慰家人,是居家好男人的典范。

苍井空在家里,更多的是陪伴孩子和收拾家务,孩子们虽然有感冒发烧的情况,但小伙子们的精气神很足,经常将家里的玩具弄得乱七八糟(看来淘孩子,全世界一个样!),她不得不一天收拾N多次。

在家里,一家人可以相互支持,虽然苍井空担心孩子病情,但还是保持着乐观的心态,用做家务转移注意力,她老公就用工作。苍井空接种了疫苗,但是,她有强烈的反应,高烧到38.9度。她曾表示,这应该就是她接种过后烧到的最高温度吧。

接种第二针以后,她的状况好像没有那么严重了,只是没想到,她还是感染了新冠。不过,她的心态还是比较轻松的,因为有家人的陪伴。她晒出的图片中,她和两个孩子,很开心地朝镜头笑。

孩子们在家里休息的时候,还会看电视的。大家知道了她的情况以后,希望她好好休息,这样有助于康复。一家人在一起,共同面对新冠,携起手来,一起抵抗病情,应该可以战胜疫情。

二、面对感染新冠,需要沉着冷静应对

新冠疫情很严重,面对感染,首先就要到医院检查一下,按照医嘱做好相应的事情,例如及时报备体温状况,还有居家隔离等。苍井空就是在家里隔离,关注自己和孩子的身体状况。

面对感染,还是要有一个乐观的心态。病毒不是不可以战胜的,张文宏博士曾说,我们要学会与病毒共存。苍井空虽然担心孩子的病情,但在孩子面前,依然是一个开朗的妈妈,跟在孩子身边,看着他们玩耍。

虽然她抱怨收拾玩具很多次,但看到孩子们开心地玩耍,安静地看动画片,她还是很开心的。这说明孩子的精气神,没有受到影响。孩子虽然发烧、咳嗽,但他们没有被病情吓倒,还在开心地玩耍。

面对感染,需要及时吃药。很多时候,药物是有帮助的。要是发烧了,那就用一些抑制发烧的药物;要是出现了咳嗽,那就用一些止咳化痰类的药物。要是出现了呼吸困难等严重病症,就需要吸氧治疗和及时送医院。

苍井空自己感觉到发烧,孩子们虽然有发烧咳嗽的症状,不是很严重。她就吃了一些抑制发烧的药物,可能是退烧药起了作用,她从床上起来的时候,感觉很轻松。面对感染,依然很乐观。

要是感染了新冠,一定要注意饮食。补充体内的蛋白质,会增加一定的抵抗力。还可以多吃一些易消化的或者是营养比较丰富的东西,以此增加身体抵抗病毒的能力。张文宏博士曾说,保证充足的牛奶,充足的鸡蛋,可以提高免疫力。

苍井空在家里给孩子们做了喜欢的食物,有时候也会在社交网络上晒出她做的美食,既好看又好吃的样子。两个孩子喜欢吃,提高他们抵抗新冠病毒的能力,也能帮助他们早日走出家门。

要是感染了新冠,还要保证充足的睡眠,有了充足的睡眠,也可以提升自身的免疫力,帮助身体提升机能,增强抵抗新冠的能力,这也是一种好的方法。苍井空在感染期间,虽然有时候会浑身乏力,但她也会保证睡眠。

面对问题,需要想办法解决。苍井空一家人居家隔离,在隔离期间,她和孩子有咳嗽的状况,她老公没有,这是值得庆贺的。他们一家人在一起,是一个难得的亲子时光,有了这种积极的心态,再加上合理的饮食和处理方式,相信他们会战胜新冠的。

新冠不可怕,可怕的是对它有恐惧心理,没有积极处理,反而有了负面情绪,这种情绪很容易让人陷入到循环的恐惧中,这是不应该出现的。面对这种情况,最好的应对方式是预防。

三、预防新冠,好过治疗

新冠疫情在日本还是挺凶的,有很多日本明星感染了新冠,除了苍井空,还有岸优太、sixtones杰西、田中树、森本慎太郎、松田翔太等人。他们不是不重视,而是疫情来势汹汹。

面对疫情,首先要做好的是保持个人卫生。平时多注意个人卫生,例如七步洗手法,还有打喷嚏的时候,掩住口鼻,还要进行必要的消毒处理。这是个人防护中需要做好的!

除此以外,就要注意在人员密集的地方,注意防护好自己,比如戴好口罩,比如与人有一米多的距离,当然,要少到人员密集的地方,这样会减少感染的几率。还有就是减少聚餐的时间或者几率,这样就可以更好地预防。

遇到感冒发烧的时候,一定要注意保护好自己,及时到医院就诊,看一下是否感染新冠,要不是,那就买点相关的药,休息好,保持均衡饮食,一周左右的时间,差不多就好了。

当然,还是不要熬夜,因为熬夜伤身体,这样会导致身体抵抗机能下降,要是疾病来袭,可能就会中招。还有一个更加重要的,那就是及时接种疫苗,这样就可以提升身体的抵抗力。

预防胜过治疗,大家树立安全意识,保持个人卫生,养成良好习惯,让病毒无机可乘。有一个健康的身体,才能享受美好的生活。

写在最后:

苍井空和家人虽然感染了新冠,但她依然保持乐观的心态,居家隔离,不给别人添麻烦,真棒!作为一个母亲,她用乐观的情绪感染孩子,让他们无所畏惧,也希望她和家人早日康复!

面对新冠,他们没有退缩,而是积极应对,给我们树立了榜样。感染了以后,应该有的心态和行动,苍井空和家人都在实施,这就很好。更好的是,预防!要是能通过各种方式预防了,总好过治疗。大家觉得呢?

多地公布新冠感染率调查情况为丶什么有些人染上预情会呼吸困难

随着春节临近,国家相关部门也印发工作方案,部署加强当前农村地区新型冠状病毒感染疫情防控。相关专家也提醒,春节期间,应加强对脆弱人群的保护力度。

一起来关注最新疫情消息。

多地公布新冠感染率调查情况

近日,海南、浙江、四川等多地通过问卷调查公布了当地新冠感染数据。

2022年12月30日晚间海南省疾控中心发文介绍,截至12月27日12时,共有33682人填写了第二轮海南省新冠病毒感染情况网络调查问卷。分析称,调查对象中有35.5%的人在12月19-25日期间感染新冠病毒,较上轮(12月12-18日)感染率(5.6%)上升5.3倍。此外,30日,海南省新冠疫情防控新闻发布会通报,近日,海南省每日新增新冠感染人数处于高位波动期,全省预计感染率已达50%。三亚市、海口市整体上已过感染高峰。

浙江多地近日召开发布会,通报感染情况。根据研判,衢州市在2022年12月底进入感染高峰期,2023年1月初(元旦左右)达到第一波高峰,并进入高位平台期,可能在1月底(春节后一周)达到第二波高峰,同时,在达到感染高峰后一周左右,可能出现重症高峰;舟山市估算全市目前感染人数比例达到30%至40%,总感染人数接近40万人,估计于12月底进入疫情高位平台期,高峰期维持一周左右。

2022年12月26日,四川省疾控中心发布问卷调查(第二次)结果显示,省内158506名被调查者的感染率为63.52%,另外还有28%的调查人群虽未测核酸或抗原,但有发烧、咳嗽等类新冠病毒感染症状,因此本次调查人群的新冠病毒实际感染率应高于63.52%。全省阳性检出的高峰期集中在2022年12月12日至23日,目前日新增感染已处于回落阶段。

此外,针对网传北京已有德尔塔毒株等新冠病毒变异株流行,北京市疾控中心传染病地方病控制所研究员潘阳近日表示,近两个月来,北京市流行的新冠病毒为奥密克戎变异株BF.7分支和BA.5.2分支。近期没有在社会面发现XBB、BQ.1等变异株流行,也没有发现原始株、德尔塔等非奥密克戎变异株的流行。

陈赛娟院士等团队:元旦前后北京等地疫情接近尾声

中国科学院院士陈赛娟2022年12月31日表示,近期出现新冠病毒感染症状的人群中,重症主要集中在有基础疾病的老年人群体中;元旦和春节即将到来,医疗资源相对薄弱的农村地区,都需要重点关注。

陈赛娟团队和上海市公共卫生临床中心范小红团队联合攻关,在Frontiers of Medicine发表研究论文《初步分析我国2022年秋冬新冠疫情中奥密克戎亚型多样性与流行病学特征》。研究人员初步判断,此轮奥密克戎疫情感染人数于2023年元旦前后在北京、广州、上海、重庆等城市接近尾声。

基于对重庆市主城区和郊区数据的数学模拟分析,研究团队认为,疫情峰值在郊区有所延后,且其感染峰值将在春运期间因疫情扩散加速而显著增强。对于四川、陕西、甘肃、青海等省,估计在农村和中小城镇地区的感染峰值将于2023年1月中下旬出现。

研究指出,国内农村和中小城镇地区医疗资源相对匮乏,且有大量老年人和有基础疾病人群;春运期间城市和农村人口流动将极大影响疫情走向。研究团队认为,当前急需为奥密克戎疫情向农村地区扩散启动应急计划,将更多医疗资源配置到农村基层,做好有效药物和新型疫苗的应急使用许可,做好抗新冠病毒特异药物及辅助性药物、疗效确切的中药的生产储备、分配和临床合理使用;实施分类、分层治疗,加强中小城镇重症救治能力;继续精准用好非药物性公共卫生措施(在室内空间佩戴N95口罩、保持社交距离、公共交通工具适当增加班次以避免人群过于拥挤等),努力削减疫情峰值,缓解医疗系统和医务人员的沉重压力。

研究团队同时提出,要继续做好高危人群全程免疫接种,启动高风险人群的第四针免疫加强针接种;加强个人家庭防控知识技能普及,做好健康宣传和风险沟通,保护民众特别是困难群体的生命健康,确保中国平稳走出疫情,促进社会经济有序恢复发展。

官方印发:加强当前农村地区新冠疫情防控工作方案

2022年12月31日,国务院应对新型冠状病毒感染疫情联防联控机制、中央农村工作领导小组印发工作方案,部署加强当前农村地区新型冠状病毒感染疫情防控。

关于健全基层疫情防控体系,《方案》提到“加强对农村地区医疗卫生机构的支持”。以省内城乡医院对口帮扶关系为基础,遴选省内城市综合实力较强的二级及以上综合性医院,按照分区包片原则,与各县(市、区、旗)建立对口帮扶机制,依托县域医共体做好分级诊疗衔接,完善基层首诊、接诊、转诊流程。

统筹县域内医务人员调配,结合乡镇卫生院服务人口和服务量,加大乡镇卫生院医务人员配备力度。县级医院、乡镇卫生院逐级建立医疗卫生人员梯队,在乡镇卫生院、村卫生室医务人员发生短缺时,梯队人员立即通过驻点、巡回医疗等方式予以填补。

关于提升重症救治水平,《方案》首先提到“加强县级医院重症和传染病医疗资源建设”。县级医院是三级医院的,加快完成综合ICU监护单元建设和升级改造。参照综合ICU标准,立即启动除综合ICU外其他专科重症监护床位扩容改造工作,配备满足综合重症救治需要的监护与治疗设备。

县级医院是二级医院的,应当独立设置重症医学科,按照综合ICU标准建设和改造重症监护单元。加强缓冲病房和传染科建设。建立由重症医学专业医护人员、经培训的其他专科医护人员组成的混合编组工作模式。城市对口帮扶医院应当派出重症医学专业医护人员为县级医院重症、内科、儿科、急诊科等医护人员开展专业培训,提升其重症识别、应急处置和综合救治能力。

关于加强农村重点人群防护,《方案》提到“加强重点人群健康服务”。加快扩大农村地区65岁及以上老年人家庭医生签约服务覆盖面,对重点人群实现签约全覆盖。通过电话、视频、微信或线下随访等方式加强对居家治疗观察人员的健康监测、用药指导、抗原检测等服务。

对缺乏自我健康管理能力的残疾人、孤寡老人和孤儿、事实无人抚养儿童、留守儿童等,要协助其进行健康监测并及时向乡村医疗机构反馈。鼓励为农村地区合并基础疾病老年人等重点人群发放免费健康包。

疫情严重期间,养老机构、社会福利机构、精神专科医院等人群集中场所应采取严格的封闭管理和内部分区管理措施,防范疫情引入和扩散风险。

春节临近,如何保护脆弱人群?

复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏表示,当前,“小地方”的疫情传播不像大城市这么迅猛,但是传播的持续时间比较长。随着春节人员的返流,可能会在当地引起一波输入性高峰。目前感染率比较高的地区所受的影响相对较小;原来感染率非常低的地区受到的影响就会较大。对于感染率还不高的地区,要尽量减少大规模的人群聚集。

浙江大学医学院附属第一医院常务副院长裘云庆指出,按照病毒的发展规律来看,重症高峰一般会在感染高峰出现的2周到3周后出现。

面对可能到来的重症高峰,如何更好地保护脆弱人群?裘云庆说,从个人角度来看,老年人、有基础疾病的人群是发展为重症的重点人群,这些人群一旦发生感染一定要引起重视,不能麻痹大意,现在很多人对于疾病严重性的认识依然不够,建议此类人群或者症状比较严重的人群在感染初期就进行CT影像检查和必要的早期抗病毒治疗。

上海警方严打涉疫违法犯罪活动 抓获20余名殡葬“黄牛”

据东方网报道,近期,针对哄抬药价、殡葬“黑中介”、非法销售新冠抗原检测套装等涉疫违法犯罪行为,上海警方高度重视,成立了由治安总队、经侦总队、刑侦总队等单位组成的打击涉疫违法犯罪工作专班,对借疫情扰乱社会秩序、非法牟利的不法之徒坚决予以重拳打击。

殡葬服务事关生命尊严。对于疫情期间市民群众反映存在殡葬“黑中介”的情况,上海警方坚持打早打小,主动会同市民政部门,对12345市民热线及110等举报中涉殡葬黑中介的线索逐一排查梳理,重点对殡葬业“一条龙”从业人员涉嫌非法经营、非法获取家属信息、伺机哄抬殡葬服务价格,甚至未提供真实服务存在诈骗等涉嫌违法犯罪的线索,逐一排查梳理,形成专案实施精准打击。

2022年12月29日,徐汇分局破获一起涉嫌高价收取殡葬费用的案件,3名犯罪嫌疑人在网上发布殡葬中介信息,以每单增加50%以上服务费提供殡葬服务非法牟利。此外,上海警方还派出专项督导组,采取着装和便衣相结合的方式,对全市殡仪馆、医院开展巡查,及时查处“黄牛”扰乱秩序、获取不法利益等违法行为,及时整改各类问题隐患。

12月29日,虹口分局在宝兴殡仪馆周边开展巡查时,现场抓获20余名殡葬“黄牛”,相关违法人员在没有殡葬服务需求和相关证明手续的情况下,通过插队等方式将得到的业务受理名额以1500至2000元不等的价格贩卖给前来办理业务的市民,扰乱了市民办理业务的正常秩序。目前,上述违法人员已被依法行政处罚。

山东:新冠相关症状互联网诊察费 纳入基本医疗保险支付范围

据大众日报,日前,山东省医疗保障局、山东省卫生健康委员会印发《关于做好新型冠状病毒感染互联网医疗保障服务工作的通知》,明确提出新冠相关症状互联网诊察费纳入基本医疗保险支付范围,与线下报销政策一致。

《通知》明确,具备互联网医院资质、互联网诊疗服务资质的公立医疗机构在线提供新冠相关症状的首诊服务,按各地现行线下诊察费价格政策执行。

互联网复诊等其他互联网医疗服务项目价格仍按现行政策执行。开展互联网复诊不得按首诊诊察费价格收取费用。

新冠相关症状互联网诊察费纳入基本医疗保险支付范围,与线下报销政策一致。非公立医疗机构与医疗保障经办机构签订服务协议的,其医疗保障支付标准参照同级同类公立医疗机构医疗保障支付标准执行。

医疗机构开展互联网诊疗服务过程中,若发现患者病情出现变化或存在其他不适宜在线诊疗服务的,医师应当引导患者到实体医疗机构就诊。

山东省鼓励医疗机构提供24小时网上咨询服务,为儿童、孕产妇、老年人、透析患者和合并基础疾病的患者提供就医及心理咨询、用药指导服务。鼓励医联体内上级医院通过远程会诊、远程诊断、远程培训等方式提高基层医疗机构对高风险人群的识别、诊断和处置能力。

《通知》提出,各地要及时做好信息系统改造、编码维护和处方流转工作,探索开展药品线上开方、药店自取服务及委托符合条件的第三方配送药品到家上门服务。对参保人的“互联网+”医药费用及时联网结算。

县级及以上卫生健康行政部门要加强对互联网诊疗服务的监管,指导医疗机构合理诊疗、合理用药。医疗机构要落实互联网诊疗服务的医疗质量安全责任,确保线上线下医疗服务一体化、医疗质量安全同质化。医保部门要及时结算支付“互联网+”医疗费用,加强智能审核,促进医保基金合理规范使用。

上海感染率排名全国第几12月27

最新!各地新冠感染率是多少?近千位“阳康”的人,都经历了这些

话匣子FM

2023-1-1 21:52 · 来自上海 · 上海东方广播有限公司旗下话匣子FM官方账号

新的一年到来新冠感染似乎也快要进入“决赛圈”近日多省份发布调查数据一些地方阳性感染率在60%以上有些地方仍处于不断上升期具体情况如何,一起来看

多地通过问卷调查公布了当地新冠感染数据

根据国家卫健委消息,截至2022年12月20日,全国累计感染人数约2.48亿,感染率达17.56%。

人社通于12月26日发布了各省市新冠感染比例的调查统计,当日共收到15107份问卷,共计47897人参与投票。在调查者中,四川省感染人数占比最高(包括有症状、无症状和已康复感染者),达到82%。北京、河南、湖北、河北、重庆、江西、湖南感染人数占比达80%。云南、上海、福建、海南四省感染人数低于65%,其中海南省以45%的感染比例位列全国最低位置。

海南据海南省2022年12月30日晚间发文,截至12月27日12时,省内共有33682人参与二轮调查,调查对象中共有35.5%的人在12月19日-12月25日期间感染新冠病毒,较上轮(12月12日-18日)感染率(5.6%)增加5.3倍。综合两轮调查结果,全省累计感染率达到41%,感染人数处于高位波动期,其中城市感染率(40.0%)显著高于农村(24.4%)。

浙江浙江多地近日召开发布会,通报感染情况。12月28日下午,衢州市新冠病毒感染防控工作新闻发布会介绍,衢州市目前总体感染率约占总人口的30%-35%,并于2022年12月底进入感染高峰期,2023年1月初(元旦左右)达到第一波高峰,并进入高位平台期,可能在1月底(春节后一周)达到第二波高峰,同时,在达到感染高峰后一周左右,可能出现重症高峰。舟山市估算全市目前感染人数比例达到30%至40%,总感染人数接近40万人,估计于12月底进入疫情高位平台期,高峰期维持一周左右。

四川

2022年12月26日,四川省疾控中心发布问卷调查(第二次)结果显示,省内158506名被调查者的感染率为63.52%,另外还有28%的调查人群虽未测核酸或抗原,但有发烧、咳嗽等类似新冠病毒感染症状,因此本次调查人群的新冠病毒实际感染率应高于63.52%。四川省疾病预防控制中心党委书记、研究员唐雪峰说,“根据调查结果综合研判,我们认为四川省居民的整体感染发病已超过八成,全省感染发病的高峰应该已经过了,当前正处于防重症降病亡的关键时期。春节前后可能会由于返乡和返工潮,疫情可能会出现小幅反弹。”

“阳康”的“数据样本”说明什么?

此前,第一财经于12月15日发布问卷调查,截至12月20日,共收到有效样本近千份。根据参与调研的新冠阳性感染者给出的真实分享结果,得到以下观察:

一、近86%的感染者会发烧二、发烧持续2天的感染者最多三、近半数感染者认为,第二天是最难熬的四、喝水、睡觉是帮助康复最有效的方法五、近四分之三的用户对感染坦然接受,甚至感到放松和安心六、病程10天以上的感染者中青年占比更高七、老年人发烧比例低,但出现嗅觉和味觉障碍比例较高八、广东感染者转阴更快,转阴后身体状态更好九、同住者100%感染的概率最高十、基础疾病对老年人转阴后身体状态有一定影响

01参与调研者的基本情况

参与调研的感染者年龄、性别分布参与本次调研的感染者中,近41%是30-40岁这一年龄段人群,20-30岁人群占比25%,40-50岁占比20%。

性别分布上,男性占比48.3%,女性占比51.7%。参与此次调研的感染者中,超66%接种过3针疫苗。另外,参与调研的感染者中,变“阳”之前,约94%的人没有基础疾病。

02参与调研的感染者给出的症状提醒

此次调研显示,变“阳”后,发烧、喉咙疼、咳嗽、乏力、全身疼痛是主要症状,感染后出现概率均超过50%。

其中发烧最高,达到了85.47%,也就是绝大多数感染者会经历发烧的过程。在发烧人群中,大多数人发烧天数在1-3天,其中发烧2天的人最多,超过了1/3。3天以上的有近6.8%。

而不发烧的感染者占比也达到近10%,他们的症状更多表现在咽喉痛和咳嗽。除了以下列出的症状外,还有部分感染者出现耳廓疼、眼睛发红、肋骨两侧疼痛、心慌等症状。

超88%的感染者认为最难熬的是前三天,其中认为第二天最难熬的占比高达42.5%。而在所有症状中,全身疼痛和发烧几乎并列第一,成为最难熬的症状,两者分别占近30%,这也是同时具备镇痛和退烧疗效的布洛芬和对乙酰氨基酚成为了最多患者选择的必备药品原因。排名难熬第三的是喉咙疼,也高达15.92%。还有感染者留言表示,头疼和鼻塞是最难熬的症状。除此以外,有近2.5%感染者表示,自己是轻症状和无症状,整个感染过程没什么太大感觉。

03参与调研的感染者给出的康复建议

喝水、睡觉是帮助康复最有效的方法。感染者分享最有用的康复方法中,排名前五的分别是多喝水、睡觉、保持良好心态、多休息、吃药。

饮食推荐:吃热食,补充维生素C:

饮食推荐中排名前五的是水果、鸡蛋、水、牛奶、粥。在水果中,维生素C含量高,或者含有润肺止咳功效的橙子、柠檬、苹果、猕猴桃、雪梨是被推荐次数最多的。还有很多参与调研的感染者表示,吃热食比如热粥、汤面,可以帮助排汗降温。

04感染后的心理状态

近四分之三的用户对感染坦然接受,甚至感到放松和安心。高达48.53%的感染者,在得知感染后处于放松和安心的状态,可见感染前大多数人对于感染的可能性已经有了较强的预见并做好了较充分的心理准备,对感染可以坦然接受,另有26.18%感染者表示麻木无感。恐惧焦虑的占比仅为13.38%。

近50%的感染者最担心传染给家人,超25%的感染者担心有后遗症。除此以外,还有一些未成年人表示,担心影响自己学习进度、考试等,一些丈夫们留言说,担心自己怀孕的妻子和未出世的宝宝,学生和打工人则表示,担心自己能否顺利回家。当然,还有一部分人表示完全不担心。

05不同性别感染者的交叉对比

根据不完全统计结果,通过性别交叉分析我们发现,在病程天数、感染症状、身体状态等方面,男女之间的还是存在一定的差异性。女性病程更长,咳嗽占比更高。观察数据发现,病程7到10天、10天以上的女性感染者比例高于男性。

感染后,女性比男性更多出现发烧、咳嗽、嗅觉和味觉障碍等症状,且发烧39-40摄氏度及40摄氏度以上的比例女性高于男性。自述转阴后身体状态中,女性转阴后身体异常比例更高,也表明女性的身体状态恢复较慢。这些应该和女性的自身免疫力有一定关系,还有哺乳期女性和经期女性的特殊身体状态等。

06同住者100%感染的概率最高

在被调研者有同住者的情况下,同住者100%感染的比例是49.5%,同住者70%-80%感染的比例约为16.1%,同住者有一半感染的比例约21.29%, 同住者零感染的比例接近19%,均低于同住者100%感染的概率。

再观察同住者感染率和同住者数量关系,发现在只有一位同住者的情形下,有70%的同住者感染。而随着同住者数量从1位到5位及以上的增加,所有同住者均感染的概率有所下降,但依旧高于部分同住者感染的概率。比如在有5位同住者的调研结果中,5位同住者均感染的占比在46.1%,高于1-4位同住者的感染率。

话匣子综合自央视新闻、第一财经、上观新闻等

编辑:严萍

责任编辑:陈敏

20号以后那些省份疫情严重

大数据疫情观察(二):全国疫情高峰过了么?

腾景宏观金融大势研判

2022-12-23 17:23 · 来自北京

腾景宏观快报

2022年12月23日

大数据疫情观察(二):全国疫情高峰过了么?

—— 基于腾景AI高频模拟和预测

腾景高频和宏观研究团队

本期要点:

针对预测到底准不准,全国疫情是否已经见顶的问题,我们增加了28个城市的地铁客运量日度数据进行辅助判断。非网民样本的缺失可能会导致预测结果有偏。

大数据不完美,应用大数据做宏观经济预测并非完美无缺,我们分析了谷歌流感趋势何以失灵。原因可能包括:媒体对谷歌流感趋势(GFT)的大幅报道导致人们的搜索行为发生了变化,用户的搜索行为反过来也会影响GFT的预测结果。

当前全国疫情或尚未达峰,但是达峰进程可能会有所提前。借助地铁客运量数据进行辅助验证,我们判断北京、石家庄、武汉、重庆等城市已经度过疫情峰值,成都、天津、长沙、南京、西安等城市尚未达峰。

一、预测到底准不准?预期与现实相互验证

在上期《大数据疫情观察:中心城市率先迎来峰值》报告中,我们分析并给出了北京和河北部分城市疫情已经迎来“拐点”,成都、昆明等城市将陆续见顶的预测判断。根据百度搜索指数数据,北京百度“发烧”搜索指数持续下降,“咳嗽”搜索指数后于“发烧”见顶,这基本上印证了我们模型的预测。但是,我们也注意到2022年12月17日(上周六)全国范围内“发烧”指数见顶,这是否意味着全国疫情的见顶?如果这样,这个数据与一些防疫专家的春节前后见顶的判断就有所出入。也有专家认为全国疫情可能虽然尚未达峰,但是进程缩短了。

但根据字节跳动的“巨量算数”,抖音“发烧”搜索指数于12月17日见顶,但头条“发烧”搜索指数仍在震荡上行。在朋友圈广为传播的知乎“数据帝”的预测里面,2022年12月20日前后大部分省市相继达到感染高峰,那么,很多研究者都想确认的是,站在2022年12月23日,全国范围内的单日新增感染有没有达峰?有人认为预测很准,和自己这些天在互联网上对疫情的感知较为一致;有些人则认为不准,认为身边的亲戚朋友们都阳了,而预测进度条还不到一半,个人体感和预测结果有较大差异。

与此同时,我们注意到了在2022年12月16日前后,全国几乎所有城市、省份“发烧”搜索指数迎来了“先扬后抑”的脉冲式增长,后续日度数据再也没有高于16日当天的值。这意味着疫情最艰难的阶段已经度过了么?通过对百度、头条疫情病症搜索引擎数据进行数据挖掘和建模分析,可以为疫情未来趋势研判提供重要参考。不过我们理解,为了定量评价疫情进展,还需要引入更多数据。

由于没有权威数据作为参考,各类疫情的预测仅仅是基于直觉、推理或演绎的带有参数的模型预测,预测准不准,缺乏客观权威作为结果比较,所以很难客观衡量预测是否准确,只能通过参与这件预测的所有观众和读者通过微观的数据,周围疫情扩散程度去验证预测结果,一个城市不同群体感染的先后,不同城市感染达峰的节奏,都会对预测是否准确有不一样的理解。

模型有局限性,逻辑假设的适用性,缺乏权威数据作为验证,难道就不需要预测了吗?托马斯·库恩(Thomas Kuhn)和卡尔·波普尔(Karl Popper)就“科学哲学”这个概念展开了20世纪最具影响力的对峙。他们都以自己的方式深奥地从哲学的角度质疑科学的基本前提。库恩的《科学革命的结构》(The Structure of Scientific Revolutions)指出,即使现有的范式所预测的结果在现实中存在反例,现有的科学家也不会认为其范式有问题;只有可替代现有范式的新科学范式出现,并且反例达到了一定的数量,现有科学范式才可能被证伪,科学革命才会发生。从批判的角度来看对预测过程的否定也是发现新预测方法的过程。

量子基金的乔治·索罗斯(George Soros)推崇的哲学家卡尔·波普尔(Karl Popper)最著名的观点是科学是通过“可证伪性”(Falsifiability)进行的——人们无法证明假设是正确的,甚至无法通过归纳法获得真理的证据,但如果假设是错误的,则可以反驳它。根据波普尔的观点,只有可被经验证伪的理论体系才应被赋予真正的科学地位。因此,波普尔提倡大胆假设,用证伪的方式去不断试错,不断修正,而不是提出假说,然后到处找支持自己理论的根据。“证伪”也是索罗斯所一直推崇与实践的思考方式。

二、地铁客运量作为疫情达峰的重要辅助观察指标

因此,我们从疫情出发,回到经济,从多维度验证疫情的峰值。地铁客运量无疑是很好的观察指标,一个有地铁城市的客运量受若干因素影响:1、出行管制,2、出行意愿,3、地铁的便利程度。

从数据上来看,北京、上海作为全国地铁保有量最高的两个城市,也是日均客运量最高的两个城市,地铁数据较高的反映了疫情的高低,同时地铁客运量的日度数据公布滞后1-3天,还算比较及时,从数据收集角度看,地铁数据来自于物联网设备自动采集,人工干预的影响较小,数据具有充分的客观性,可以作为疫情的第二类主要观察变量。

图:上海地铁客运量

▲数据来源:Wind、腾景AI经济预测

上图是2019年12月至今的上海地铁客运量数据,比较明显的是2020年初的武汉疫情,2022年4月的上海疫情,和2022年12月的全国疫情。由于地铁客运量遵循周一至周五高,周六日低的原则,日度数据信息量有些冗余,后续我们通过比较周度平均数据,可以过滤短期的日内数据波动。

图:上海地铁客运量(7日移动平均)

▲数据来源:Wind、腾景AI经济预测

比较北京地铁客运量,也可以看出2022年4月,上海地铁停运7周左右,北京虽然没有停运,但周度地铁客运量均值从近三年日常的800万降低到100万以下。值得注意的是,2022年9月之后的北京地铁客运量明显低于上海,这一方面是疫情,另一方面也是北京地铁需要全网查验72小时核酸,11月24日进一步缩短到48小时,12月5日起这一政策被解除。

图:北京地铁客运量(7日移动平均)

▲数据来源:Wind、腾景AI经济预测

图:十大城市地铁客运量7日移动平均,协同性高度一致

▲数据来源:Wind、腾景AI经济预测

基于此数据,我们认为北京疫情高峰已过,但全国整体疫情高峰并非如百度搜索指数和头条指数显示的那样已经见顶,而是处于快速发展期。我们建立了四阶段数据模型,辅助验证各城市是否达峰。如下图所示,北京、武汉、重庆、沈阳、石家庄、兰州、昆明地铁客运量已经企稳回升,目前处于第四阶段;成都、天津、长春、郑州、广州、厦门、深圳、西安、上海、南京等城市仍处于达峰进程中的第三阶段。由于移动平均有可能会带来数据滞后,后面,我们用真实数据做了测试。

图:疫情扩散进程

▲数据来源:腾景AI经济预测

图:国内部分城市地铁客运量(7日移动平均)

注:十大城市是指:北京、上海、广州、成都、南京、武汉、西安、苏州、郑州、重庆,下同。

▲数据来源:Wind、腾景AI经济预测

在以日度为单位的疫情进展中,如果当天地铁出行数据出现回升,应该主要看两个数据,第一是同比(例如本周一,相较于上周一的客流量),第二看环比(例如今天相较于昨天的客流量)。

根据日度数据,北京地铁出行,无论是环比还是同比,均处于上行阶段,这与见顶判断一致,其他有可能见顶的是武汉、重庆、成都。而上海、广州、南京、苏州、西安等地铁客运量仍在持续下滑,这表明疫情仍在达峰进程中。

图:国内部分城市地铁客运量

▲数据来源:Wind、腾景AI经济预测

由于地铁客运量同比数据(相较于上周本日的数据)下滑严重,我们判断:上海、广州、南京、西安、苏州、郑州等城市的疫情仍在达峰进程中,北京、武汉、重庆同比转正,预计已度过疫情高峰。

图:28个城市地铁客运量及周度同比

▲数据来源:Wind、腾景AI经济预测

三、预期如何与现实相互影响?

放开疫情管制后的经验有很多,无论是疫情见顶的节奏,对消费,劳动参与率的影响,都有较多国家可以参考。这无疑给了我们一些预期,14亿人口的放开和中等规模人口国家放开又有所区别。国内传染病专家也在各类媒体上表示春节前后,明年一季度疫情达峰等等,释放这样的未来见顶信号。但是从北京和多数城市的感知中,疫情似乎见顶的早于我们的认知,那么到底哪里会出问题呢?

(一)政策指标失灵:古德哈特定律

当多数互联网参与者都知道百度搜索指数能够间接代表疫情的时候,它可能就不准了,在某种程度上,它就是古德哈特定律(Goodhart’s law)在疫情上的体现。古德哈特定律是出自于英国经济学家查尔斯·古德哈特(Charles Goodhart)的说法,指的是:当一个政策变成目标,它将不再是一个好的政策。其中一种解释为:一项社会指标或经济指标,一旦成为一个用以指引宏观政策制定的既定目标,那么该指标就会丧失其原本具有的信息价值。

毫无疑问,在大多数人不知道“百度疫情指数”的重要性的情况下,它大概率还是有效的,内涵逻辑为搜索量大数据间接反映了大部分的居民自发的网络搜索行为,“发烧”搜索在一定程度上和阳性有症状是一回事。但是,在官方媒体和自媒体都在报道的情况下,这一指标会引发更多的搜索,而这些搜索和疫情本身并没有关系,而是互联网流量带来的效应。

(二)网民搜索行为的偏移可能造成数据污染

我们比较了石家庄、兰州、北京、武汉、重庆、沈阳、昆明、成都、天津等城市的地铁客运量,发现都经历了政策放松而上行,疫情攀升客运量下行,疫情高峰度过再度上行这一数据变化模式。目前大部分城市仍处在疫情攀升客运量下行这一阶段,全国疫情的顶峰目前并没有到来,而百度指数给出的“发烧”搜索指数已经见顶,我们判断12月16日及之后的百度“发烧”搜索指数可能出现了异常,核心逻辑是12月16日(上周六),全国所有城市都出现了一个攀升,随后下降,这种能够同一时间影响所有城市的因素大概率不是以一定规律传播的病毒造成的,而是其他因素造成的数据“污染”。

(三)样本缺失:60岁及以上老年人非网民群体

我们知道百度指数(Baidu Index)、头条指数(Toutiao Index)、微指数是基于海量网民行为数据进行数据挖掘分析的数据产品,因此非网民的行为数据自然被排除在研究样本之外。

中国互联网信息中心(CNNIC)2022年8月31日发布的第50次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2022年6月,我国非网民规模为3.62亿,这是一个不小的基数。从地区来看,我国非网民仍以农村地区为主,农村地区非网民占比为41.2%。从年龄来看,60岁及以上老年群体是非网民的主要群体。据此可见,非网民地域上主要分布在农村地区,年龄上以60岁及以上老年群体为主。

这个基数不小的非网民群体检索行为的缺失导致本来应该出现的检索结果游离于样本之外,导致“发烧”等病症搜索指数被低估。根据美国疾病控制与预防中心 (Centers for Disease Control and Prevention)的报告,患重症COVID-19的风险会随着年龄、残疾和基础疾病的增加而增加。在后期的奥密克戎期间(2022年4月-6月),大多数院内死亡发生在年龄≥65岁的成年人(81.9%)和患有三种或更多种基础疾病的人群(73.4%)中。

图:世界各国家和地区每日确诊的COVID-19病例(7日移动平均值)

注:由于检测有限,确诊病例数低于真实感染数,数据截至2022年12月21日

▲数据来源:约翰·霍普金斯大学CSSE COVID-19数据库,ourworldindata.org、腾景AI经济预测

图:世界各地区每日确诊的COVID-19病例(7 天滚动平均值)

注:由于检测有限,确诊病例数低于真实感染数,数据截至2022年12月21日

▲数据来源:约翰·霍普金斯大学CSSE COVID-19数据库,ourworldindata.org、腾景AI经济预测

(四)大数据不完美,谷歌流感趋势为何失灵?

早在1980年,未来学家阿尔温·托夫勒(Alvin Toffler)在《第三次浪潮》(The Third Wave)一书中,就提出了“大数据”(Big Data)的概念。自古至今,预测一直是人们十分期待的能力,而大数据预测则是数据最核心的应用,其逻辑是每一种非常规的变化事前一定有征兆,每一件事情都有迹可循,如果找到了征兆与变化之间的规律,就可以进行预测。

利用大数据方法和技术进行宏观经济研究和分析,在国际上已有先例。在大数据分析的视野中,它不仅仅是要搞清楚宏观统计规律,更要弄清宏观数据中的精细结构。基于研究的视角,大数据时代为宏观经济分析提供强大的支持,正在改变宏观经济研究范式。

各国央行等主流金融机构研发并采用即时预测模型以实时追踪经济状态的变化,在被大量社会化信息淹没前就找到可靠的信息源,从而动态地调整对经济指标的预期。包括纽约联储的Nowcasting模型、WEI模型、亚特兰大联储的GDPNow模型以及英格兰银行(BOE)的MIDAS模型等。

根据Didier Sornette教授的“龙王”理论,极端事件的发生有两个条件:系统的一致性与协同性。当系统的一致性非常强时,黑天鹅式的极端事件容易发生。当系统的一致性和协同性同时加强时,会发生超越“黑天鹅”(Black swan theory)的更极端的“龙王”事件。

“黑天鹅”也好,“龙王”也好,都不是孤立的事件,而是一系列强烈关联的事件,体现了正反馈的强大作用。什么时候股市可以预测?关键就在于股市变化前后关联的程度。

2008年谷歌推出的Google Flu Trends系统,其动机是能够及早发现疾病活动并迅速做出反应可以减少季节性流感和大流行性流感的影响,通过分析收集到的大量Google搜索查询,以揭示人群中是否存在流感样疾病。这个逻辑和想法其实很简单直观——如果你生病了,你很可能会在搜索引擎上搜索以查找信息,比如如何治疗。谷歌决定要跟踪这些搜索,并使用这些数据来尝试和预测流感流行,甚至在疾病控制中心(CDC)等医疗机构能够做到之前。

2009年通过谷歌累积的海量搜索数据,“谷歌流感趋势”成功预测了H1N1流感在美国境内的传播,一战成名。有报告指出,谷歌流感趋势能够在美国疾病控制和预防中心(CDC)报告流感爆发前10天预测区域性流感爆发。GFT这种预测能力显然具有重大的社会意义,可以为整个社会提前控制传染病疫情赢得先机。

于是谷歌在其网站上创建了一个奇特的方程式来计算出究竟有多少人感染了流感。简单理解的数据逻辑是这样的:人们的位置+谷歌上与流感相关的搜索查询+一些非常聪明的算法=美国流感患者的数量。

线性模型用于计算流感样疾病(Influenza-like illness, ILI)就诊的对数几率和(ILI)相关搜索查询的对数几率:

P是医生就诊访问的百分比,Q是在前面的步骤中计算的与ILI相关的查询分数。β0是截距,β1是系数,ε而是误差项。

谷歌流感趋势已被证明不是一直准确的,尤其是在2011年至2013年期间,它高估了相对流感发病率,并且在2012年至2013年流感季节的一个时间段内预测就诊次数是CDC记录的两倍。2013年《自然》杂志发表的一篇文章称,谷歌流感趋势将流感病例高估了约50%。

可以看到,应用大数据做宏观经济预测并非完美无缺。经济学家、作家Tim Harford认为,“谷歌流感趋势的失败凸显了不受约束的经验主义的危险”。对GFT失败的一种解释是,新闻中充斥着关于2012年12月流感媒体恐慌情绪,而这些报道激起了健康人的互联网搜索行为。

图:谷歌流感趋势ILI估计与CDC估计的比较

▲数据来源:Improving Google Flu Trends Estimates for the United States through Transformation, Leah J Martin, Biying Xu, Yutaka Yasui, 腾景AI经济预测

2013年,谷歌调整了算法,并回应称出现偏差的“罪魁祸首”是媒体对GFT的大幅报道导致人们的搜索行为发生了变化。GFT也似乎没有考虑引入专业的健康医疗数据以及专家经验,同时也并未对用户搜索数据进行“清洗”和“去噪”。谷歌在2011年之后推出“推荐相关搜索词”,也就是我们今天很熟悉的搜索关联词模式。研究人员分析,这些调整有可能人为推高了一些搜索指数,并导致对流行发病率的高估。举例来说,当用户搜索“发烧”,谷歌会同时给出“喉咙痛和发烧”、“如何治疗喉咙痛”等关联推荐词,这时用户可能会出于好奇等原因进行点击,造成用户使用的关键词并非用户本意的现象,从而影响GFT搜索数据的准确性。用户的搜索行为反过来也会影响GFT的预测结果。在充斥媒体报道和用户主观信息的搜索引擎的喧嚣世界里,也同样存在“预测即干涉”悖论。国内搜索引擎指数上大概率也会出现类似的情况,这是我们结合GFT的经验对预期差异给出的一种解释。

图:巨量算数“发烧”关联搜索词

▲数据来源:巨量算数、腾景AI经济预测

(本文执笔:吴卫、赵宕涵;编辑:何峰峰)

参考文献

[1] CNNIC:第50次《中国互联网络发展状况统计报告》

[2]

[3] Adjei S, Hong K, Molinari NM, et al. Mortality Risk Among Patients Hospitalized Primarily for COVID-19 During the Omicron and Delta Variant Pandemic Periods — United States, April 2020–June 2022. MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2022;71:1182–1189. DOI:

[4]

[5]

[6] Lazer, D., R. Kennedy, G. King, and A. Vespignani. 2014. “The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis.” Science 343 (6176) (March 14): 1203–1205.

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