Z22次列车已发现多例阳性感染者,这列车上的人都去了哪里?

〖壹〗、Z22次列车已发现多例阳性感染者
。根据我国有关部门给出的数据，从西藏途经石家庄地区的列车上发现了四例阳性感染者。而且情况更为严重的是 ，有多名乘客在石家庄站下站了 。因此当地政府第一时间引起重视
，向各个辖区的居委会下达了
。

〖贰〗 、一两火车Z22列车发现了多名阳性病例，那么具体的情况如何呢？一名病例外溢到了山西晋城 ，而在晋城也是采取了落点核酸
，并且是点对点送回了家中一个人隔离，可以说完成了封控 ，在核酸阳性之后
，也是立马将这名患者送到了晋城市的传染病医院，给予这名患者更好的治疗。

〖叁〗
、其中 ，滑县4例感染者为西藏返滑人员
，于8月15日16：00从拉萨火车站乘坐Z22次列车（13车厢）于16日13：30到达西宁火车站 。另据“信阳发布
”微信公众号消息，8月18日 ，潢川县在集中隔离点核酸检测中发现1名初筛阳性人员，经复核后
，被诊断为新冠肺炎无症状感染者
。

〖肆〗、这个列车在十号车厢有疫情 ，因为十号车厢大部分为平民 ，他们大多数都不配戴口罩 所以导致大部分有疫情 。

〖伍〗 、拉萨抵京列车检查出12阳性 。在8月17日
，拉萨抵京Z22列车经停石家庄北站，对于乘客进行落地检 ，在一系列排查检测中发现：12名旅客的核酸检测报告结果呈阳性
。这样的一个结果让很多人都比较恐慌
，相关部门立即启动应急预案，及时提供乘车人员信息 ，并且相关防疫部门已将开展流调和处置工作
，进行全面排查。

〖陆〗
、西藏至北京列车已经检测出新冠阳性患者22例，疫情更涉及陕西、甘肃等多个省市区 ，这次疫情范围扩大的原因是：防疫措施存在一定的漏洞 、人员流动性比较大
、新冠病毒比较隐匿 。

新冠阈值设置说法错误的是

探讨新型冠状病毒核酸检测出现高循环阈值（Ct值）情况的原因（错误原因）
。 方法：用实时荧光RT-PCR法检测疑似新型冠状病毒肺炎患者鼻咽拭子、肛拭子样本新型冠状病毒核酸
，回顾性分析Ct值处于33～38的高Ct值样本在同一患者重复采样检测 、不同品牌基因扩增仪检测及不同实验室相同型号仪器检测情况下结果的一致性。

核酸检测CT值是指循环阈值，是判断新冠病毒载量的一个指标 。以下是关于核酸检测CT值的详细解释：定义：CT值全称为循环阈值 ，是在PCR反应过程中，用来量化新型冠状病毒核酸经历多少循环后能够检测到荧光信号的一个指标。意义：CT值的高低可以间接反映患者的病毒载量以及传染的强弱程度
。

若原始样本中目标核酸浓度高
，达到设定荧光阈值所需要的循环次数就少，CT值低；反之 ，若原始浓度低
，则需要更多循环次数才能使荧光信号达到阈值，CT值高。辅助疾病诊断：在检测病毒性感染时 ，CT值可间接反映病毒含量 。

扬州毛老太最终判决结果

〖壹〗
、扬州毛老太最终判决结果为：因犯妨害传染病防治罪
，被判处有期徒刑四年六个月
。毛老太，本名毛某宁 ，女
，64岁，户籍地为南京市秦淮区 ，居住地为扬州市广陵区。2021年7月21日
，毛老太从南京禄口机场乘大巴到扬州，住在其姐姐家 。

〖贰〗、扬州毛老太的最终判决结果为：判处有期徒刑四年六个月
。分析如下：犯罪事实：毛老太因多次乘坐公共交通工具 ，并在多地活动，导致新冠肺炎疫情在扬州市区范围内广泛传播。罪名判定：扬州市广陵区人民法院经依法开庭审理
，认定毛老太犯妨害传染病防治罪 。

〖叁〗 、扬州毛老太最终判决结果是被批捕，并因涉嫌妨害传染病防治罪被提起公诉
。以下是具体内容的解析：案件背景：毛老太在扬州疫情期间 ，擅自离开已采取封控管理措施的南京居住地前往扬州
，并未遵守扬州当地的防控要求向社区报告。同时，她多次出入人员密集场所 ，导致扬州疫情扩散蔓延
，造成了极其严重的后果 。

〖肆〗、扬州毛老太最终因犯妨害传染病防治罪，被判处有期徒刑三年
。毛老太的案件是在新冠疫情期间发生的一起典型案件。

〖伍〗
、毛老太最后的判定结果就是需要承担她自己做出的事情的后果 。一是警方已经明确表示要对毛老太刻意隐瞒事实 ，导致疫情扩散的问题进行立案侦查
，近来正在南京公共卫生中心的毛老太应该已经知道这些，舆论和警方的压力对毛老太的心理肯定会产生极大的影响 ，这肯定会对尚在救治中的毛老太产生心理压力。

今年本土疫情基本均1个月左右清零?

月30日
，云南省瑞丽新增6例本土确诊病例
。这是今年春节后我国第一次出现地方散发性疫情。截至4月11日，云南省本轮疫情共感染本土病例86例 。4月22日 ，云南省出现本土确诊病例零新增，在下面一周连续零新增
。从首例患者到零新增
，云南瑞丽本轮疫情防控用了23天。

无新增确诊病例：在清零状态下，该地区在统计的时间段内没有新增的新冠肺炎确诊病例 。无新增疑似病例：同样 ，在清零状态下
，该地区也没有新增的疑似病例
。例如，当某地区报告某日无新增新冠肺炎疫情信息 ，且当日所有本土确诊病例均已治愈出院时
，可以说该地区实现了本土确诊病例清零。

年12月11日，国务院联防联控机制新闻发布会上 ，国家卫健委疫情应对处置工作领导小组专家组组长梁万年介绍动态清零 。2021年12月20日
，动态清零入选2021年度前十新词语名单
。动态清零政策 动态清零政策是指发现本土确诊病例的时候，要做到发生一起就扑灭一起 ，把感染链消灭干净
，也叫清零。

一文厘清模型评估之准确率 、精确率
、查准率、查全率 、真阳性率...

准确率 （Accuracy）定义：准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例 。公式：准确率 = （TP + TN） / （TP + TN + FP + FN）解释：准确率是最直观的评估指标，但在样本不平衡的情况下 ，准确率可能会受到较大影响
。

答案如下：准确率：预测正确的样本数占总样本数的比例。它衡量了模型整体的预测准确性 。精确率/查准率：预测为正类的样本中，真正为正类的比例。它衡量了模型预测为正类的精准度
。查全率/召回率：实际为正类的样本中
，被正确识别的比例。它衡量了模型发现所有正例的能力 。

答案如下：准确率：定义：衡量模型预测正确的比例，即/
。精确率与查准率：定义：二者实际为同一概念 ，关注正类预测正确的概率
，即TP/。查全率：定义：聚焦所有实际正类中被正确识别的比例，即TP/ 。真阳性率：定义：代表模型正确识别正类的比例 ，即TP/
，与查全率相同
。

混淆矩阵列出了4类结果：真阳性（TP）
、假阳性（FP）、假阴性（FN）及真阴性（TN），帮助我们全面了解预测情况。准确率（accuracy）衡量模型预测正确的比例 ，而精确率（Precision）关注正类预测正确的概率
，查全率（Recall）则聚焦所有实际正类中被正确识别的比例 。

然而，精确率（Precision）或查准率 ，代表预测为正类的样本中
，真正为正类的比例，它是对预测精准度的衡量
。查全率（Recall）或召回率 ，则是实际为正类的样本中，被正确识别的比例
，它衡量了模型发现所有正例的能力。借助图形，查准率与查全率的关系就像是一场捉迷藏游戏 。

样本量估算及G*Power实现详细步骤(图文详解)

样本量估算及G*Power实现详细步骤（图文详解）统计学基本概念 假设检验 假设检验（hypothesis test）：又称显著性检验（significant test） ，用于比较总体参数差异
。样本统计量比较存在差异时
，可能是总体参数差异引起的，也可能是样本的抽样误差引起的。原假设（null hypothesis）H0：总体参数无差异 。

使用G*Power计算样本量时 ，首先选取适当的统计方法
，如t检验，然后根据需要的分析类型（如先验分析） ，输入分析参数
，如双尾检验 、效应量
、检验水准和期望的1-β（把握度）。

通过G*Power计算样本量的步骤如下：明确研究设计和统计方法：首先，你需要清楚你的研究设计以及你打算使用的统计方法
。设置效应量：在G*Power中 ，你需要根据以往研究或专业判断设置一个合理的效应量。效应量描述了自变量对因变量的影响大小 。