某市新型冠状病毒病例信息统计表

列联表与独立性检验1 2×2列联表设A ,B为两个变量，每一个变量都可以取两个值，变量A∶A1 ,A2=A1变量B∶B1 ,B2=B1通过观察得到右表所示数据：并将形如此表的表格称为2×2列联表．2 独立性检验根据2×2列联表中的数据判断两个变量A ,B是否独立的问题叫2×2列联表的独立性检验．3 χ2的计算公式χ2=n(ad−bc)2(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)若要推断的论述为“A与B有关系”，则χ2的值越大，说明“A与B有关系”成立的可能性越大.如下表，若 χ2=8时，因为8>7.879 ，所以有1−0.005=99.5%的把握认为A与B之间有关；而8<10.828，所以没有1−0.001=99.9%的把握认为A与B之间有关.4应用独立性检验解决实际问题大致应包括以下几个主要环节(Ⅰ) 提出另假设H0:X和Y相互独立，并给出在问题中的解释；(Ⅱ)根据抽样数据整理出2×2列联表，计算χ2的值，并与临界值xα比较；(Ⅲ)根据检验规则得出推断结论；(Ⅳ)在X和Y不独立的情况下，根据需要，通过比较相应的频率，分析X和Y间的影响规律.【典题1】为了考察某种病毒疫苗的效果，现随机抽取100只小白鼠进行试验，得到如下2×2列联表：根据以上数据，得到的结论正确的是()A．在犯错误的概率不超过2.5%的前提下，认为“小白鼠是否被感染与有没有服用疫苗有关”B．在犯错误的概率不超过2.5%的前提下，认为“小白鼠是否被感染与有没有服用疫苗无关”C．有95%的把握认为“小白鼠是否被感染与有没有服用疫苗有关”D．有95%的把握认为“小白鼠是否被感染与有没有服用疫苗无关”【典题2】近年来我国电子商务行业迎来篷布发张的新机遇，2015年双11期间，某购物平台的销售业绩高达918亿人民币，与此同时，相关管理部门推出了针对电商的商品和服务的评价体系，现从评价系统中选出200次成功交易，并对其评价进行统计，对商品的好评率为0.6，对服务的好评率为0.75，其中对商品和服务都做出好评的交易为80次．(Ⅰ)完成商品和服务评价的2×2列联表，并说明是否可以在犯错误概率不超过0.1%的前提下，认为商品好评与服务好评有关？(Ⅰ)若将频率视为概率，某人在该购物平台上进行的5次购物中，设对商品和服务全好评的次数为随机变量X．①求对商品和服务全好评的次数X的分布列(概率用组合数算式表示)；②求X的数学期望和方差．参考数据及公式如下：【典题3】近期，湖北省武汉市等多个地区发生新型冠状病毒感染的肺炎疫情．为了尽快遏制住疫情，我国科研工作者坚守在科研一线，加班加点、争分夺秒与病毒抗争，夜以继日地进行研究．新型冠状病毒的潜伏期检测是疫情控制的关键环节之一．在传染病学中，通常把从致病刺激物侵入机体或对机体发生作用起，到机体出现反应或开始呈现该疾病对应的相关症状时止的这一阶段称为潜伏期．钟南山院士带领的研究团队统计了武汉市某地区10000名医学观察者的相关信息，并通过咽拭子核酸检测得到1000名确诊患者的信息如表格：潜伏期(单位：天)[0 ,7](7 ,14](14 ,21](21 ,28]人数80019082(1)求这1000名确诊患者的潜伏期样本数据的平均数x(同一组数据用该组数据区间的中点值代表)．(2)新型冠状病毒的潜伏期受诸多因素影响，为了研究潜伏期与患者性别的关系，以潜伏期是否超过7天为标准进行分层抽样，从上述1000名患者中抽取100名，得到如下列联表．请将列联表补充完整，并根据列联表判断是否有90%的把握认为潜伏期与患者性别有关．潜伏期≤7天潜伏期>7天总计男性患者12女性患者50总计100(3)由于采样不当、标本保存不当、采用不同类型的标本以及使用不同厂家试剂都可能造成核酸检测结果“假阴性”而出现漏诊．当核酸检测呈阴性时，需要进一步进行血清学IgM/IgG抗体检测，以弥补核酸检测漏诊的缺点．现对10名核酸检测结果呈阴性的人员逐一地进行血清检测，记每个人检测出IgM(IgM是近期感染的标志)呈阳性的概率为p(0<p<1)且相互独立，设至少检测了9个人才检测出IgM呈阳性的概率为f(p)，求f(p)取得最大值时相应的概率p．附：K2=n(ad−bc)2，其中n=a+b+c+d．(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)P(K2≥k0)0.1000.0500.0250.0100.0050.001 k0 2.706 3.841 5.024 6.6357.87910.828巩固练习1(★) 在研究肥胖与高血压的关系时，通过收集数据、整理分析数据得到“高血压与肥胖有关”的结论，并且在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为这个结论是成立的，下列说法中正确的是()A．在100个肥胖的人中至少有99人患有高血压B．肥胖的人至少有99%的概率患有高血压C．在100个高血压患者中一定有肥胖的人D．在100个高血压患者中可能没有肥胖的人2(★) 某校为了解学生“玩手机游戏”和“学习成绩”是否有关，随机抽取了100名学生，运用2×2列联表进行独立性检验，经计算得到K2=3.936，所以判定玩手机游戏与学习成绩有关系，那么这种判断出错的可能性为()P(K2≥k0)0.500.400.250.150.100.050.0250.010.0050.001 k00.4550.708 1.323 2.072 2.706 3.841 5.024 6.6357.87910.83 A．1%B．5%C．95%D．99%3 (★)为了研究高中学生对乡村音乐的态度(喜欢和不喜欢两种态度)与性别的关系，运用2×2列联表进行独立性检验，经计算K2=8.01，附表如表：P(K2≥k0)0.1000.0500.0250.0100.001 k0 2.706 3.841 5.024 6.63510.828参照附表，得到的正确的结论是()A．有99%以上的把握认为“喜欢乡村音乐与性别有关”B．有99%以上的把握认为“喜欢乡村音乐与性别无关”C．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“喜欢乡村音乐与性别有关”D．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“喜欢乡村音乐与性别无关”4(★)【多选题】“一粥一饭，当思来之不易”，道理虽简单，但每年我国还是有2000多亿元的餐桌浪费，被倒掉的食物相当于2亿多人一年的口粮．为营造“节约光荣，浪费可耻”的氛围，某市发起了“光盘行动”．某机构为调研民众对“光盘行动”的认可情况，在某大型餐厅中随机调查了90位来店就餐的客人，制成如表所示的列联表，通过计算得到K2的观测值为9．已知P(K2≥6.635)=0.010 ,P(K2≥10.828)=0.001，则下列判断正确的是()认可不认可40岁以下202040岁以上(含40岁)4010A．在该餐厅用餐的客人中大约有66.7%的客人认可“光盘行动”B．在该餐厅用餐的客人中大约有99%的客人认可“光盘行动”C．有99%的把握认为“光盘行动”的认可情况与年龄有关D．在犯错误的概率不超过0.001的前提下，认为“光盘行动”的认可情况与年龄有关5(★) 某网络平台从购买该平台某课程的客户中，随机抽取了100位客户的数据，并将这100个数据按学时数，客户性别等进行统计，整理得到如表；学时数[5，10)[10，15)[15，20)[20，25)[25，30)[30，35)[35，40)男性181299642女性24827134(1)根据上表估计男性客户购买该课程学时数的平均值(同一组中的数据用该组区间的中点值作代表，结果保留小数点后两位)；(2)从这100位客户中，对购买该课程学时数在20以下的女性客户按照分层抽样的方式随机抽取7人，再从这7人中随机抽取2人，求这2人购买的学时数都不低于15的概率．(3)将购买该课程达到25学时及以上者视为“十分爱好该课程者”，25学时以下者视，为“非十分爱好该课程者”．请根据已知条件完成以下2×2列联表，并判断是否有99.9%的把握认为“十分爱好该课程者”与性别有关？非十分爱好该课程者十分爱好该课程者合计男性女性合计100，n=a+b+c+d附：K2=n(ad−bc)2(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)P(K2≥k0)0.1000.0500.0250.0100.001k0 2.706 3.841 5.024 6.63510.8286(★★)“低碳出行”，一种降低“碳”的出行，以低能耗、低污染为基础，是环保的深层次体现，在众多发达国家被广大民众接受并执行，S 市即将投放一批公共自行车以方便市民出行，减少污染，缓解交通拥堵，现先对100人做了是否会考虑选择自行车出行的调查，结果如表．(1)如果把45周岁以下人群定义为“青年”，完成下列2×2列联表，并问你有多少把握认为该地区市民是否考虑单车与他(她)是不是“青年人”有关？参考：K 2=n(ad−bc)2(a+b)(a+c)(c+d)(b+d)，n =a +b +c +d ．(2)S 市为了鼓励大家骑自行车上班，为此还专门在几条平时比较拥堵的城市主道建有无障碍自行车道，该市市民小明家离上班地点10km ，现有两种．上班方案给他选择；方案一：选择自行车，走无障碍自行车道以19km/ℎ的速度直达上班地点．方案二：开车以30km/ℎ的速度上班，但要经过A 、B 、C 三个易堵路段，三个路段堵车的概率分别是12，12，13，且是相互独立的，并且每次堵车的时间都是10分钟(假设除了堵车时间其他时间都是匀速行驶) 若仅从时间的角度考虑，请你给小明作一个选择，并说明理由．7(★★) 2020年初，新型冠状病毒(2019−nCoV)肆虐，全民开启防疫防控．新型冠状病毒的传染主要是人与人之间进行传播，感染人群年龄大多数是40岁以上人群．该病毒进入人体后有潜伏期，潜伏期是指病原体侵入人体至最早出现临床症状的这段时间．潜伏期越长，感染到他人的可能性越高，现对200个病例的潜伏期(单位：天)进行调查，统计发现潜伏期平均数为7.1，方差为2.252．如果认为超过8天的潜伏期属于“长潜伏期”，按照年龄统计样本，得到下面的列联表：年龄/人数长期潜伏非长期潜伏40岁以上3011040岁及40岁以下2040(1)是否有95%的把握认为“长期潜伏”与年龄有关；(2)假设潜伏期X服从正态分布N(μ ,σ2)，其中μ近似为样本平均数x，σ2近似为样本方差s2．(i)现在很多省份对入境旅客一律要求隔离14天，请用概率的知识解释其合理性；(ii)以题目中的样本频率估计概率，设1000个病例中恰有k(k∈N∗)个属于“长期潜伏”的概率是g(k)，当k 为何值时，g(k)取得最大值．．附：X2=n(ad−bc)2(a+b)(c+d)(a+c)(a+d)P(X2≥x0)0.10.050.010x0 2.706 3.841 6.635若ξ～N(μ ,σ2)，则P(μ−σ<ξ<μ+σ)=0.6862．P(μ−2σ<ξ<μ+2σ)=0.9544，P(μ−3σ<ξ<μ+3σ)=0.9974．。

全国时间新增确诊病例累计确诊病例增长趋势1月20日772911月21日14944072 1月22日131571-18 1月23日259830128 1月24日4441287185 1月25日6881975244 1月26日769274481 1月27日177145151002 1月28日14595974-312 1月29日173******** 1月30日198******** 1月31日210211791120 2月1日259014380488 2月2日282917205239 2月3日323520438406 2月4日388724324652 2月5日369428018-193 2月6日314331161-551 2月7日339934546256 2月8日265637198-743 2月9日306240171406 2月10日247842638-584 2月11日201544653-463 2月12日151525********* 2月13日509063851-10062 2月14日264166492-2449 2月15日20096850-632 2月16日20487054839 2月17日188672436-162 2月18日174974185-137 2月19日39474576-1355 2月20日88975465495 2月21日39776288-492 2月22日64876936251 2月23日40977150-239 2月24日5087765899 2月25日40678064-1022月28日42779251100 2月29日57379824146 3月1日20280026-371 3月2日12580151-77 3月3日11980270-6 3月4日1398040920 3月5日143805524 3月6日9980651-44 3月7日4480695-55 3月8日4080735-4 3月9日1980754-21 3月10日24807785 3月11日1580793-9 3月12日880813-7 3月13日11808243 3月14日20808449 3月15日1680860-4 3月16日21808815 3月17日1380894-8 3月18日348092821 3月19日39809675 3月20日41810082 3月21日46810545 3月22日3981093-7 3月23日788117139 3月24日4781218-31 3月25日678128520 3月26日5581340-12 3月27日5481394-1 3月28日4581439-9 3月29日3181470-14 3月30日488151817 3月31日3681554-12 4月1日3581589-1 4月2日3181620-4 4月3日1981639-124月6日3281740-7 4月7日628180230 4月8日63818651 4月9日4281904-21 4月10日46819534 4月11日998205253 4月12日108821609 4月13日8982249-19 4月14日4682295-43 4月15日46823410 4月16日2682367-20 4月17日27827191 4月18日1682735-11 4月19日1282747-4 4月20日1182758-1 4月21日308278819 4月22日1082798-20 4月23日682804-4 4月24日11828165 4月25日11828270 4月26日382830-8 4月27日6828363 4月28日228285816 4月29日482862-18 4月30日12828748 5月1日182875-11 5月2日2828771 5月3日3828801 5月4日182881-2 5月5日2828831 5月6日2828850 5月7日182886-1 5月8日1828870 5月9日148290113 5月10日17829183 5月11日182919-165月14日4829331 5月15日8829414 5月16日582947-3 5月17日7829542 5月18日682960-1 5月19日582965-1 5月20日282967-3 5月21日4829712 5月22日082791-4 5月23日3827943 5月24日11829858 5月25日782992-4 5月26日182993-6 5月27日2829951 5月28日082995-2 5月29日4829994 5月30日283001-2 5月31日168301714。

疫昨日累计当日新增累计昨日累计当日新增累计昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数2035797283263129492551231226798801240579848012401908511区域1105551602812402825251281113828110392区域2106561622913422926352291223929121403区域3107571643014443027453301334030132414区域4109451544023633322154502036750203675区域510844152392261322115249193654919464总计序号区域名称数据报送人员发热就诊病人总数确诊病例疑似病例密切接触人员数量待观察人员数量某城市各区域每日疫情数据统计表说明：本表格用于某城市在疫情防护期间，实时统计各区域每日疫情数据情况，表格中颜色标注的部分、图表均为自动生成。

关键统计数据包括包括确诊病例、疑似病例、密切接触人病死率、累计治愈率等。

使用方法：在空白处填入昨日数据、当日数据即可，其他颜色标注的数据均为自动生成。

注：若统计方法不符合本院实际需求，则需要修改参数公式重新设计，统计方法仅供今天是2022/1/7星期五城市/地区名称区域总数2040424463615957555351494745435152535452504846444240383620406080区域1区域2区域3区域4区域5区域6区域7区域8区域9区域10区域11区域12区域13区域确诊病例累计疑似病例当日实际总数版权所有：北京未名潮管理顾问有限公司昨日实际总数当日新增累计昨日实际总数当日新增累计2052560298932.66% 2.70%9.62%01122425.00% 2.50%10.00%11243725.93% 4.76%16.67%23534726.83%11.36%15.91%10133640.91% 1.59%9.52%1132540.13% 1.64%8.20%累计确诊率累计病死率累计治愈率备注死亡治愈诊病例、疑似病例、密切接触人员、待观察人员、死亡人数、治愈人数、累计确诊率、累计修改参数公式重新设计，统计方法仅供参考，数据为模拟数据，请自行修改。

新型冠状病毒感染的肺炎病例个案调查表（第二版）问卷编号：身份证号：第一部分：初步调查信息1.姓名：；若为儿童，则监护人姓名2.性别：□男□女（是否孕妇：□是□否）3.民族：4.出生日期：年月日（阳历）（如出生日期不详，则实足年龄：岁或月）5. 现住址：省市县（区）乡（街道）号6. 联系电话：7.是否为医疗机构工作人员：□是□否8.发病前14天内，是否有武汉居住史：□是□否；是否有武汉旅行史：□是□否9.发病前14天内，是否有新型冠状病毒感染的肺炎确诊病例接触史：□是□否10.同一家庭、工作单位、托幼机构或学校是否有聚集性发病？□是□否□不清楚11. 既往病史（可多选）：□无□高血压□糖尿病□心脑血管疾病□肺部疾病（如哮喘、肺心病、肺纤维化、矽肺等）□慢性肾病□慢性肝病□免疫缺陷类疾病□其他12.发病日期：年月日13.症状和体征：□发热：最高温度℃□乏力□干咳□咳痰□鼻塞□流涕□寒战□气促□呼吸困难□咽痛□头痛□肌肉酸痛□关节酸痛□胸闷□呕吐□腹泻□其他14.临床严重程度：□肺炎病例（□普通肺炎□重症□危重症）□非肺炎病例15.是否住院：□是（住院日期：年月日）□否16.是否收住ICU治疗：□是□否17.采集标本类型（可多选）：□咽拭子□鼻拭子□痰液□气管分泌物□气管吸取物□肺泡灌洗液□血标本□粪便□其他18.采样日期：年月日19.新型冠状病毒检测结果：□阳性□阴性□待测20.诊断类型：□肺炎病例（□疑似病例□确诊病例）□非肺炎病例第二部分：确诊病例调查信息（一）诊治信息1.前往医疗机构就诊前，是否自行服药：□否□不知道□是如果是，□退热药□抗生素类药物□抗病毒类药物□其他药物2.确诊前就诊过____家医疗机构？医疗机构名称分别3.确诊时间：年月日，确诊时所在医疗机构名称：4.是否出院：□否□是（出院日期：年月日）5.转归情况：□痊愈□好转□加重□死亡（死亡时间：年月日）6.血常规检查是否异常：□否□是若是，则WBC ×109/L；L ×109/L；L ％；N ％；检测时间：年月日7.胸部Ｘ线检查是否异常：□否□是检测时间年月日；初步印象：8.胸部CT检查是否异常：□否□是检测时间年月日；初步印象：9.除新型冠状病毒病原学和血清学检查外，是否还开展过其他病原检测？备注：*标本类型：1.咽拭子 2.鼻拭子 3.痰液 4.气管分泌物 5.气管吸取物 6.肺泡灌洗液7.血液标本 8.粪便 9.其他**检测病原：1.流感病毒 2.呼吸道合胞病毒 3. 腺病毒 4.副流感病毒 5.偏肺病毒6.鼻病毒7. SARS冠状病毒8. MERS冠状病毒9.其他病原***检测方法：1.核酸检测 2. 血清学检测 3.其他****检测结果：1.阳性 2. 阴性 3.待定（二）感染来源相关信息1.发病前14天内，是否有发热呼吸道症状患者接触情况？□否□是，若是，请填写下表2.发病前14天内农贸市场活动史（1）是否去过农贸市场：□是□否（请跳至3.病例居住环境及暴露情况部分）若去过，您是农贸市场的：□市场从业人员□供货／进货商□消费者□其他（含送饭、找人、途经等）（2）从业市场是否售卖野生动物：□是（市场名称动物名称）□否（3）是否接触野生动物：□是（动物名称）□否（4）是否发现野生动物出现不正常死亡：□是（动物名称）□否（5）从业市场是否售卖其他动物：□是（市场名称动物名称）□否（6）是否接触其他售卖动物：□是（动物名称）□否（7）是否发现其他售卖动物不正常死亡：□是（动物名称）□否（8）是否见过市场内出现过非商品类动物（如老鼠、黄鼠狼等）：□是（市场名称动物名称）□否是否接触过上述动物：□是（动物名称）□否是否发现上述动物出现不正常死亡：□是（动物名称）□否若为市场从业人员或供货／进货商，请回答（9）您从业相关市场名称及摊位：①售卖市场：②送货市场：③进货市场：（10）相关店铺经营品类（可多选）：□水产，具体品种：□家禽，具体品种：□野味，具体品种：□生鲜家畜，具体品种：□蔬菜□水果□其他（11）所从事具体工种为（可多选）：□市场管理人员□店铺老板□加工、宰杀、分拣□售卖□搬运配送□清洁□供货／进货□开票／收银□其他_ _若为消费者或其他人员（含送饭、找人、途经等），请填下表：3.病例居住环境及暴露情况（1）家中是否养宠物/动物：□是（动物名称）□否（2）邻居家中是否养宠物/动物：□是（动物名称）□否（3）发病前14天内，是否接触过其他动物（老鼠、黄鼠狼等）：□是（动物名称）□否是否发现上述动物不正常死亡：□是，动物名称□否（4）病例居住地点（村庄/居民楼）周围是否有农贸市场：□是，距离您家大约米□否（5）农贸市场内是否有禽或动物销售：□是□否□不详调查单位：调查者签名：调查时间：年月日。

疫
某城市或区域疫情数据统计及趋势图表分析（一个月周期）
说明：本表格用于某城市或区域在疫情防护期间，实时动态统计某一周期内（目前设置为一个月左右）每日疫情数据情况并进行趋势图表分析，表格中颜色标注的部分、图表均为自动切接触人员、待观察人员、死亡人数、治愈人数、累计确诊率、累计病死率、累计治愈率等。

使用方法：填入记录起始日期，当日日期为自动，在表格中空白处填入第一个昨日累计数为自动生成。

另：当日日期数据会自动显示红色醒目提示。

注：若统计方法不符合本院实际需求，则需要修改参数公式重新设计，统计方法仅供参考，数据为模拟数据，请自行修改。

今天是2020/5/7星期四
记录起始日期
2020/2/1
城市名称：
25
30疫情新增趋势图
400
500累计确诊、
个月周期）
版权所有：北京未名潮
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标注的部分、图表均为自动生成。

关键统计数据包括包括确诊病例、疑似病例、密
白处填入第一个昨日累计数据、当日新增或减少数据即可，其他颜色标注的数据均
统计机构：
计确诊、实际疑似总数趋势图。

疫昨日累计当日新增累计昨日累计当日新增累计昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数2035797283263129492551231226798801240579848012401908511区域1105551602812402825251281113828110392区域2106561622913422926352291223929121403区域3107571643014443027453301334030132414区域4109451544023633322154502036750203675区域510844152392261322115249193654919464总计序号区域名称数据报送人员发热就诊病人总数确诊病例疑似病例密切接触人员数量待观察人员数量某城市各区域每日疫情数据统计表说明：本表格用于某城市在疫情防护期间，实时统计各区域每日疫情数据情况，表格中颜色标注的部分、图表均为自动生成。

关键统计数据包括包括确诊病例、疑似病例、密切接触人病死率、累计治愈率等。

使用方法：在空白处填入昨日数据、当日数据即可，其他颜色标注的数据均为自动生成。

注：若统计方法不符合本院实际需求，则需要修改参数公式重新设计，统计方法仅供今天是2022/1/7星期五城市/地区名称区域总数2040424463615957555351494745435152535452504846444240383620406080区域1区域2区域3区域4区域5区域6区域7区域8区域9区域10区域11区域12区域13区域确诊病例累计疑似病例当日实际总数版权所有：北京未名潮管理顾问有限公司昨日实际总数当日新增累计昨日实际总数当日新增累计2052560298932.66% 2.70%9.62%01122425.00% 2.50%10.00%11243725.93% 4.76%16.67%23534726.83%11.36%15.91%10133640.91% 1.59%9.52%1132540.13% 1.64%8.20%累计确诊率累计病死率累计治愈率备注死亡治愈诊病例、疑似病例、密切接触人员、待观察人员、死亡人数、治愈人数、累计确诊率、累计修改参数公式重新设计，统计方法仅供参考，数据为模拟数据，请自行修改。

疫情情况统计模版
随着新冠病毒的全球蔓延，各国纷纷采取了严格的防控措施，以遏制病毒的传播。

在这样的情况下，疫情情况统计成为了至关重要的工具，它能够帮助政府和公众了解疫情的发展趋势，及时调整防控策略。

首先，疫情情况统计模版通常包括了确诊病例、死亡病例和康复病例的数据。

这些数据能够直观地反映出病毒的传播速度和影响范围。

同时，还可以通过统计数据了解到疫情在不同地区的传播情况，有针对性地采取防控措施。

其次，疫情情况统计模版还可以包括病毒的变异情况和疫苗接种情况。

随着病
毒的不断变异，疫情的发展也会出现不同的趋势，及时了解变异情况可以帮助科学家和医生更好地制定防控策略。

而疫苗接种情况则可以帮助政府和公众了解到疫苗覆盖率，及时调整疫苗接种策略。

最后，疫情情况统计模版还可以包括了医疗资源的分布情况和使用情况。

在疫
情期间，医疗资源的分布和使用情况直接关系到疫情的防控效果。

通过统计数据，可以及时发现医疗资源的不足和过剩情况，有针对性地调配医疗资源，保障病人的治疗需求。

总的来说，疫情情况统计模版是疫情防控工作中不可或缺的一部分。

通过统计
数据，政府和公众可以更好地了解疫情的发展趋势，及时调整防控策略，最大程度地减少病毒的传播和影响。

希望各国能够加强合作，共同应对疫情，早日战胜病毒。

文件编号： 11-4E -84-E8-10
整理人 尼克
新冠肺炎疫情防控健康档案登记表
新冠肺炎疫情防控健康档案登记表
建档日期：2020 年6 月27 日1.基础健康档案
2.动态健康记录
姓名：
（填写说明：如有在 打√，无打×；从建档之日起开始记录）
本人自愿承诺，以上情况如有瞒报、谎报，造成新冠肺炎疫情传播的，一经查实，由本人承担相应的法律责任和经济责任。

承诺人签字：身份证号：
整理丨尼克
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