河北快三

                                                        来源:河北快三
                                                        发稿时间:2020-05-23 21:35:13

                                                        可以说,从早期CDC提供的检测试剂受污染导致检测能力不足,再到调整统计口径让数字“变得更好看”,美国疫情统计数据的准确度早已大打折扣。

                                                        更为可怕的是,在一些美国政客眼中,一个个病例并不是一条条鲜活生命,而是随时可以让位于“保经济”目标的冰冷数据。面对美国疾控中心提出的“重新开放需满足感染人数连续14天下降”的要求,美国一些政客不思如何有效控制疫情,反而在疫情数据问题上“八仙过海、各显神通”。

                                                        美国动辄指责别国疫情信息不公开透明,然而其自身疫情数据的可信度才是大问题。美国疾控中心(CDC)早就放弃统一汇集并发布全美疫情数据,这一任务现在由各州政府负责。诸如“过去24小时全美新冠病患住院人数”和“全美病毒检测预定执行和完成量”等,对指导联邦抗疫工作至关重要的数据也因此一直缺失。《华盛顿邮报》在早前的报道中就称,美国疾控中心的数据“不可信”。

                                                        5月19日,吉林省卫健委通报的确诊病例情况介绍中,病例3、病例4两人为舒兰市返吉人员。不少网友发现,官方当时并未通报其与已确诊病例有过密切接触史,因此有人解读为疫情“断链”。5月20日,官方通报初步调查结果,该两例病例与5月10日通报的确诊病例2有关联。

                                                        问:5月19日通报的病例3和病例4,当时并未通报其与其他确诊病例有过密切接触;目前感染来源是否明确,能否介绍一下具体情况?

                                                        答:通过多部门联合调查,5月19日通报的确诊病例3(姜某某)和病例4(郑某某)系由5月20日通报的确诊病例(姜某)传染。

                                                        美联社称,在弗吉尼亚州和得克萨斯州,当地政府一直将病毒检测结果和抗体检测结果结合起来进行统计。有专家指出,虽然这看上去似乎是检测总数变多了,但实际上却不能真正反映病毒的传播情况。美国野兽日报网站13日报道称,白宫应对新冠疫情工作组协调员德博拉·伯克斯已敦促疾控中心官员将“没有经检测确诊、但据推测结果呈阳性的死亡病例”和“感染新冠病毒、但可能并非因此死亡的病例”排除在死亡病例统计数据之外。

                                                        综合美国有线电视新闻网(CNN)及印度Oneindia网站报道,在特强气旋风暴袭击之前,西孟加拉邦和奥里萨邦至少已有65.8万人被疏散。在“安攀”于20日下午登陆西孟加拉邦后,阵风达到了190公里每小时,摧毁了数千栋房屋,并将树木和电线杆拔起。印度国家灾害应急部队(NDRF)的负责人普拉丹称,西孟加拉邦的一个地区被特强气旋风暴“摧毁”,该邦要恢复运转还需要一段时间。

                                                        针对这一热点问题,人民日报记者近日对吉林省新型冠状病毒肺炎疫情防控工作领导小组相关负责人进行了采访,并得到明确答复:该两例确诊病例的传染源已经查清,“断链”一说不存在!以下为具体情况:

                                                        5月19日通报的确诊病例3(姜某某)和病例4(郑某某),5月9日从舒兰返回家中与5月20日通报的确诊病例(姜某)共同生活,分别于5月14日和5月15日发病,从暴露到发病分别为5天和6天,符合新冠肺炎传播特征。【海外网5月21日编译报道】当地时间20日,特强气旋风暴“安攀”在印度东部的西孟加拉邦登陆,带来暴雨的同时也摧毁了当地数千栋房屋,目前已造成至少12人死亡。西孟加拉邦首席部长玛玛塔·班纳吉直言,此次的自然灾害“令人震惊”,给当地带来的影响要比新冠肺炎疫情更糟糕。