本土新增确诊趋势；本土新增病例分析图

本文目录一览：

• 1、OriginLab绘图教程:用Gompertz函数预测美国境内COVID-19疫情发展趋势...
• 2、新冠疫情
• 3、实践技能心血管系统病例分析(七)病例分析
• 4、上海疫情的前世今生——回顾、分析和比较
• 5、在你开始分析GBD数据库之前必须要了解的基础概念。(GBD系列第二集...

OriginLab绘图教程:用Gompertz函数预测美国境内COVID-19疫情发展趋势...

打开OriginPro 2020学习版64bit软件，建立新的工作表。导入整理好的Excel数据，处理缺失或不连续的数据，确保数据连续性。Gompertz函数拟合：在Origin中选择非线性曲线拟合功能，选择SGompertz函数进行拟合。通过拟合结果得出拐点日期和最终感染数，这些信息对于预测疫情发展趋势至关重要。

首先，整理Excel中的数据，选择日期、累计确诊数和死亡数作为分析依据。然后，使用Origin建立新工作表，导入数据并处理缺失或不连续的数据。接着，进行Gompertz函数的非线性曲线拟合，通过SGompertz函数得出拐点日期和最终感染数。死亡数的预测也采用类似步骤，预测结果显示死亡率可能在1%至14%之间。

新冠疫情

新冠疫情通过接触传播、空气飞沫传播等多种途径迅速扩散。病毒携带者在咳嗽、打喷嚏或谈话时产生的飞沫，以及他们接触过的物体表面，都可能成为病毒传播的媒介。症状表现：新冠病毒感染者的常见症状包括发热、咳嗽、乏力、呼吸困难等。部分患者可能出现肌肉疼痛、喉咙痛、失去嗅觉和味觉等症状。

新冠疫情的英文表达为：COVID-19 pandemic。疫情，指的是疫病流行的状况，而新冠是一种传染病，英文是Coronavirus。具体到来势汹汹的这场疫情，人们将其称为COVID-19。

抗击新冠肺炎疫情的伟大经验主要包括：坚定信心、科学防控、精准施策、全民参与、国际协作。 坚定信心：面对疫情，坚定的信心是战胜疫情的第一要素。从政府到民众，都需要保持冷静和信心，不被恐慌所影响。只有这样，才能做出正确的决策，有效地执行防控措施。科学防控：疫情是科学的战场。

新冠疫情的背景是2019年12月，新冠病毒在武汉首次被发现。根据官方报道，病毒可能源自华南海鲜市场的一名患者，该患者于12月12日前往武汉医院就诊，表现出高烧和干咳等症状。后续发现更多就医人群出现相似病症，经检测确认这是一种新型冠状病毒。

实践技能心血管系统病例分析(七)病例分析

（一）初步诊断及诊断依据 初步诊断：结核性心包炎、心包积液（中量），2型糖尿病。诊断依据 结核性心包炎 （1）中年男性，隐匿起病。（2）低热、乏力、心前区锐痛。（3）X线胸片检查可见心包钙化。心包积液（中量）（1）活动后气促、声音嘶哑、上腹部闷胀、双下肢水肿。

症状：（1）胸痛 （2）呼吸困难 （3）因心包积液压迫气管和食管而产生干咳、声音嘶哑及吞咽困难。

小时前摔倒后手掌着地受伤，伤后右肩关节疼痛不敢活动，来诊时左手托着右肘，头向患肩倾斜。查体：右肩部方肩畸形、弹性固定、关节盂空虚，Dugas征阳性等。患肢的感觉、运动和血液循环情况未见异常。辅助检查：右肩关节前后为（正位）片显示肱骨头位于喙突下方，关节盂空虚。

（1）降血压药物治疗：ACEI、利尿剂、β受体阻滞剂等长期维持用药。（2）纠正心功能：ACEI、利尿剂。

分析步骤：初步诊断及诊断依据 本例初步诊断：冠心病，急性广泛前壁心肌梗死，心脏不大，心动能（killip）Ⅱ级。

上海疫情的前世今生——回顾、分析和比较

1、上海本轮疫情的回顾、分析和比较如下：回顾： 起源：上海本轮疫情追溯至3月1日，首例本土病例出现在徐汇区漕溪北路1200号的入境人员集中隔离点。 发展阶段：疫情分为网格管理、静态管理、分区管理、社会清零和复工五个阶段。现存感染人数在分区管理阶段达到峰值，之后迅速下降。

2、对比分析类似疫情案例，如2020年新冠疫情爆发的武汉和2022年稍早于上海爆发疫情的长春，上海疫情在浦东封控时已有较大感染者基数，而武汉和长春封城时基数较小。三座城市封城后感染人数均快速上升，直至峰值后开始回落。参照武汉和长春的进程，若维持当前趋势，预计上海疫情将在一个月内结束。

3、冠状病毒的前世今生可以概括为以下几点：起源与发现：首次分离：冠状病毒最早于1937年从鸡身上首次被分离出来。人类首例：1965年，科学家首次从人类身上分离出冠状病毒。重要疫情事件：SARS疫情：1997年，SARS病毒在中国广东首次爆发，随后波及全球多个国家，造成大量病例与死亡。

4、国际影片展映：电影节展示了来自世界各地的电影作品，促进了不同文化之间的交流与理解。连接东西方文化：上海国际电影节成为连接东西方文化的桥梁，推动了电影艺术的国际交流与合作。

在你开始分析GBD数据库之前必须要了解的基础概念。(GBD系列第二集...

在开始分析GBD（全球疾病负担）数据库之前，必须要了解的基础概念主要包括以下几个方面：核心疾病指标 发病率（Incidence Rate）：定义：在一定期间内，一定人群中某病新发生的病例出现的频率。重要性：反映疾病对人群健康的影响和描述疾病分布状态的一项测量指标。

全球疾病负担数据库（Global Burden of Disease，简称GBD）是流行病学研究中至关重要的数据来源，它通过对全球范围内疾病的系统化测量和分析，揭示了疾病的流行状况及变化趋势。本文将从零开始，带你逐步了解GBD数据库分析的基础知识和常见分析方法。

GBD数据库对全球用户免费开放，无需注册或付费。用户只需在搜索框中选择所需数据，点击“Search”搜索，或选择“Download CSV”进行下载。在下载请求前，用户需勾选数据类型、输入邮箱地址，并选择下载选项（如“both”）。之后，系统会通过邮件通知下载完成。

GBD数据库的定义与内容： GBD数据库是一个综合数据库，覆盖了全球195个国家和地区，包含所有主要疾病、伤害、行为风险、环境风险及代谢风险等数据。 数据详细到不同年龄、性别和时间段，为政策制定者、公共卫生专家、研究人员和非政府组织提供了可靠的证据基础。

GBD数据库的数据提取主要通过编写SQL查询语句和利用数据库管理工具来完成。首先，你需要明确你要从GBD数据库中提取哪些数据。这通常基于你的业务需求或分析目标。一旦你确定了需要提取的数据，就可以开始编写SQL查询语句了。在编写SQL查询语句时，你需要选择适当的SQL函数和语法来提取所需的数据。