河南省新型冠狀病毒肺炎聚集性疫情流行病學(xué)特征分析
發(fā)布時間:2021-06-17 08:49
目的對河南省報告的新型冠狀病毒肺炎聚集性疫情流行病學(xué)特征進(jìn)行描述與分析。方法選取截至2020年2月25日,河南省突發(fā)公共衛(wèi)生事件管理信息系統(tǒng)報告的新型冠狀病毒肺炎聚集性疫情,結(jié)合傳染病報告卡、個案調(diào)查和調(diào)查報告,分析其流行病學(xué)特征。結(jié)果河南18個市的103個縣(區(qū))共報告新型冠狀病毒肺炎聚集性疫情256起,占全省總縣(區(qū))的59.88%,涉及病例790例,其中708例為確診病例(89.62%),82例無癥狀感染者(10.38%);輸入病例269例(34.05%),本地病例521例(65.95%)。2月3—4日報告起數(shù)達(dá)到頂峰,報告聚集性疫情較多的地市為信陽、鄭州、南陽、駐馬店和商丘。聚集性疫情規(guī)模分別為2~4例222起(86. 72%)、5~9例27起(10.5%)、≥10例7起(2.73%)。聚集性疫情以家庭聚集為主(202起,占78.90%),不同類型聚集性疫情均以本地病例為主;中位潛伏期為7 d。結(jié)論新型冠狀病毒傳播力較強(qiáng),容易造成較大范圍的聚集性疫情,早期采取聯(lián)防聯(lián)控,各部門多措并舉,嚴(yán)格落實有效的防控措施是聚集性疫情防控的關(guān)鍵。
【文章來源】:中國公共衛(wèi)生. 2020,36(04)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:4 頁
【部分圖文】:
河南省COVID-19聚集性疫情報告時間分布
聚集性疫情涉及的病例數(shù)達(dá)790例,排名前5的地市病例數(shù)達(dá)477例,占總病例數(shù)的60.38%。其中信陽最多達(dá)144例(18.23%),其次為南陽、商丘、鄭州、駐馬店等市,均超過80例。報告聚集性疫情中,18個地市的本地病例占比均≥50%,其中安陽、平頂山市本地病例占比超過90%。2.6 病例聚集性類別分布(表2)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]新型冠狀病毒感染疫情下的思考[J]. 丁蕾,蔡偉,丁健青,張欣欣,蔡泳,石建偉,梁啟明,張錄法,孫麗珍,瞿介明,江帆,陳國強(qiáng). 中國科學(xué):生命科學(xué). 2020(03)
[2]2019-nCoV:來自冠狀病毒的新挑戰(zhàn)[J]. 田懷玉. 中華預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志. 2020(03)
[3]科學(xué)認(rèn)識和科學(xué)管理是防控和救治新型冠狀病毒肺炎的關(guān)鍵[J]. 高占成. 中華結(jié)核和呼吸雜志. 2020(03)
[4]新型冠狀病毒肺炎流行病學(xué)特征分析[J]. EpidemiologyWorkingGroupforNCIPEpidemicResponse,ChineseCenterforDiseaseControlandPrevention. Chinese Journal of Epidemiology. 2020(02)
本文編號:3234880
【文章來源】:中國公共衛(wèi)生. 2020,36(04)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:4 頁
【部分圖文】:
河南省COVID-19聚集性疫情報告時間分布
聚集性疫情涉及的病例數(shù)達(dá)790例,排名前5的地市病例數(shù)達(dá)477例,占總病例數(shù)的60.38%。其中信陽最多達(dá)144例(18.23%),其次為南陽、商丘、鄭州、駐馬店等市,均超過80例。報告聚集性疫情中,18個地市的本地病例占比均≥50%,其中安陽、平頂山市本地病例占比超過90%。2.6 病例聚集性類別分布(表2)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]新型冠狀病毒感染疫情下的思考[J]. 丁蕾,蔡偉,丁健青,張欣欣,蔡泳,石建偉,梁啟明,張錄法,孫麗珍,瞿介明,江帆,陳國強(qiáng). 中國科學(xué):生命科學(xué). 2020(03)
[2]2019-nCoV:來自冠狀病毒的新挑戰(zhàn)[J]. 田懷玉. 中華預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志. 2020(03)
[3]科學(xué)認(rèn)識和科學(xué)管理是防控和救治新型冠狀病毒肺炎的關(guān)鍵[J]. 高占成. 中華結(jié)核和呼吸雜志. 2020(03)
[4]新型冠狀病毒肺炎流行病學(xué)特征分析[J]. EpidemiologyWorkingGroupforNCIPEpidemicResponse,ChineseCenterforDiseaseControlandPrevention. Chinese Journal of Epidemiology. 2020(02)
本文編號:3234880
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