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本季节的流感新结肠病毒感染有关( COVID-19 )的同时流行。您可以从数据中看到什么,例如每个流感设定点的报告数量以及类似流感的疾病的发生?他遵循季节性流感流行的“当前位置”。

图1在过去的10个季节中,流感流行曲线的比较(2022年至第45周。根据国家传染病研究所的数据在编辑部门创建)。

每个固定点的报告数量为0.08,低。

根据《周刊报告》(IDWR),一项传染病事件调查(IDWR),美国国家传染病研究所已从县收集数据,2022年第45周的每份流感报告为0.08(图1 ) ,2,2)在过去的10个赛季中,它仍然处于2020/21和2021/22赛季之后的最低水平。

澳大利亚的冬季流感流行病比平常早,而且峰值相对较大,因此,即使在北半球,也是一系列观察到的,它将比平常快,这将是一个很大的趋势。但是,尽管趋势的大小不可见,但它远非脚下的“每个固定点”(图2)。

关于未来的变化,它接近了电晕流行前2013/14赛季兴起的形象,因此从今年年底到年初,它可能会变得“时尚”(图2)。

图2 2022/23季节的变化(2022年达到第45周。根据国家传染病研究所的数据在编辑部门创建)。

集体感染是零星的,远离电晕

还有另一个指标可以看到季节性流感的活动。自9月以来,卫生,劳动和福利部已发表了有关流感疾病的报告。这是托儿所,幼儿园,小学,初中和高中集体感染的摘要,也是一个时尚指标。

根据2022年的第十份报告,该设施数量为41,据报道在11月7日至13日一周关闭,关闭或班级,有41例患者。自9月5日以来的累积总数中,设施的数量为27,患者数量为316。值得注意的是,第9次报告中的新患者人数(10月31日至11月6日)比上一周的趋势增加了大约四次,但下周在两位数字上定居了(图。 3 )。)。

与上个赛季相比,查看Corona开始时2020年后的变化,2020年同期(第10次报告)报告的设施总数,患者的数量为29。患者数量为零。去年,去年的报告数量很少,所以我的印象是今年正在增加,但是与Corona面前的每周2019年每周报告相比,即使是第9次报告的一周(10月31日至11月6日) 。患者人数少于十分(图4 )。

图3类似流感的疾病报告(每周的设施数量和患者数量)

图4在Corona流行之前(每周的设施数量和患者人数),2019年流感样的疾病报告

其他指标也有时尚的水平

除了到目前为止我们已经看到的两个数据外,还有一些指标可以理解流感的“当前位置”。

根据2022年11月17日举行的第106次新冠状病毒感染对策咨询委员会提交的材料,五个survay lance指标(每个固定点的流感报告数量和流感样疾病的数量)(信息来源)都是“低的”。 “级别(表1 )。

趋势(趋势)是“平坦的”,除了来自核心点的流感住院患者报告的数量和国家医院组织全国流感趋势的数量“略有增加”。

表1最新的流感趋势(摘自第106个新的冠状病毒感染咨询委员会3-2)
(注意)级别:确定“或多或少?”趋势:判断“它正在增加,减少或平坦。”

正如您在这些数据中看到的那样,当前的季节性流感病毒很低,并且在日本夏季的南半球尚未成为时尚的情况。

但是,考虑到Covid-19的自来水制造商的对策得到了极大的缓解,并且海外人之间的相互作用在电晕趋势之前返回,因此不可避免的是流感病毒的家庭流入。此外,在电晕流行下,在2020/21和2021/22的两个季节中,几乎没有季节性流感流行。因此,预计对季节性流感敏感的人数正在增加。

美国国家传染病研究所在7月至9月进行了流感抗体进行调查,以及卫生研究所的县。了解人们预计今年冬天会流行的流感病毒股票的人的抗体保持状态,对低抗体持有的年龄段的疫苗接种,并将其用于未来的流感措施。分析结果将在本年度和新年假期内发布。

自2022年的调查结果尚未宣布以来,20121财年的第二份公告报告(截至2021年12月16日)表明,某些病毒库存的抗体持有较低。例如,在A/VICTORIA/1/2020 [A(H1N1)亚型]中,如果您查看1:40或更多HI抗体持有量,这被认为是将感染风险降低到50%,5至29的指南年龄和65岁。-69岁的年龄组的抗体保持率为30%或以上,但“相对较低”,0至4岁,30-年龄的年龄较低,超过10%或超过25% 59岁,年龄在70岁或以上。这是等效的(图5 )。

图5 A/VICTORIA/1/2020 [A(H1N1)亚型] HI抗体保持状态(2021/22季节。国家感染研究所“流感抗体保持状态-2021 Breaking News News 2nd Reports-(截至12月16日) ,2021)]]

许多年龄段的人群相对较低,这一事实意味着许多人对流感敏感。可以说,流感流行的风险正在增加,因此有必要在流感流行病开始之前进行流感疫苗接种。特别是,高风险的老年人将围绕着多少,这将是告诉未来的服装(受感染人数)及其影响(严重,致命的率和死亡)。