【上海医院证实新冠检出确有增加,上海医院 新冠】

新冠后肺结节检出率高?我们应该怎么做?

〖壹〗 、在肺部结节良/恶性情况不明朗
、又不想进行穿刺检查的情况下，可以尝试利用基因检测的方式进行筛检 。例如基准医疗出品的ctDNA甲基化高通量检测产品PlumoSeek肺结节良恶性检查 ，仅需10ml血液
，配合影像学检查数据，就可以辨别肺结节良/恶性 ，准确率可达93%
。

〖贰〗、发现肺结节比例增加的原因新冠疫情期间CT检查增多：新冠疫情期间，由于发烧感冒 、咳嗽等症状
，很多人都进行了CT检查。同时，人们也更加注重体检中的肺结节筛查 ，而肺结节是早期肺癌的一种表现
，因此做CT的人增多，发现肺结节的比例也相应增加 。

〖叁〗、总结：肺结节检出率上升是医疗技术进步的结果 ，而非疫情直接导致。通过戒烟
、职业防护、润肺饮食 、深呼吸训练及规律作息
，可有效降低肺结节发生风险
。

“又阳了 ”?新冠现抬头趋势,中疾控首次提出XDV变异株→

近期新冠病毒感染确实有抬头趋势，中国疾控中心报告显示新冠病毒阳性率小幅上升 ，并首次提出XDV变异株
，但近来其传播力
、致病力未明显改变，公众无需过度恐慌 ，但慢性基础疾病患者等高风险人群仍需加强防范。

去年5月
，中疾控在全国新冠感染疫情情况通报中首次提到XDV变异株，将已监测到的新冠病毒JN.1变异株分出XDV等47种亚分支 ，并将XDV单独命名和统计 。去年7月左右，XDV变异株就已成为当时的优势毒株
。

主要流行株：香港地区：香港卫生机构公布的最新污水监测数据显示
，香港近来的新冠变异株主要为XDV及其后代谱系，占所有经分析样本的93% ，KP.3变异株仅占2%
，其他变异株占比不到1%。

一般情况下，感染新型冠状病毒后 ，如果症状明显好转或无明显症状、自测抗原连续三次阴性 、核酸检测两次阴性（两次检测间隔大于24小时）
，才可以正常上班 。即便在2025年，新冠感染有抬头趋势 ，且流行的XDV变异株及其子分支NB.1免疫逃逸能力强
。

国内情况：中国疾控中心数据显示
，流感样病例新冠病毒阳性率从9%升至17%，主要流行株为JN.1和XDV变异株 ，其中XDV传播力
、致病力未显著改变。专家指出
，新冠病毒已呈现阶段性流行特征，但疾病严重程度趋于稳定 。

新冠又来了,别不当回事

安徽、上海等地感染科医生表示 ，我国新冠感染数在增加
。可能因为就医意识 、检测数量等原因，门诊感受不很明显。本轮感染潮的可能原因 欧美多国监测数据显示
，本轮新冠感染潮或和奥密克戎变异株JN.1流行有关 。JN.1是高度突变的BA.86变异株的后代，于今年9月由美国首次报告
。

新冠病毒并未消失：新冠病毒自出现以来 ，一直在全球范围内传播
，尽管前期防控政策调整后，人们的关注重点转向生产
、生活和学习 ，对疫情的关注度有所下降
，但它并未消失，而是处于低水平流行状态 ，在某些情况下可能会引发局部的波动或反复。

新冠疫情的情况会动态变化
，不能简单判定“新冠又来了
”这一消息是否真实可靠 。一方面，新冠病毒持续存在 ，在人群中可能会有一定规模的传播。一些地区可能因人员流动、季节等因素出现病例增多情况
，相关监测也显示仍有感染发生
。另一方面，不同渠道发布的这类消息真实性参差不齐 ，部分可能存在夸大 、不实表述。

新冠疫情在全球范围内仍存在一定的动态变化，声称“新冠又来了”不能简单判定真假 。一方面
，新冠病毒持续存在且不断变异，世界各地都还有病例发生 ，国内也会有散发的感染情况
。新的变异株可能导致部分人群再次感染
，所以从病毒传播未停止角度，有“又来了 ”的现象。

现在新冠得的人多吗

〖壹〗
、当前全球新冠感染人群规模处于中等偏高状态 ，且区域性差异显著 。 全球整体感染现状 根据2025年5月数据
，全球新冠检测阳性率已回升至11%，接近2024年7月的峰值水平
。每天新增病例也呈波动趋势 ，例如8月22日全球新增超25万例
，其中美国单日新增46万例。

〖贰〗、近期新冠感染人数确有明显增多趋势 。全球感染动态：-根据世卫组织监测数据，自2025年2月中旬起 ，全球新冠病毒传播显著加快
，截至5月11日，73个监测站点检测阳性率升至11% ，创下自2024年7月以来的比较高记录
。

〖叁〗 、近来暂无确切数据表明当下感染新冠的具体人数。 全球疫情现状全球疫情分布呈现区域性差异，部分国家已有效控制感染规模
，但仍有地区面临较大防控压力 。截至2025年的流行病学模型显示，季节变化、人口流动与变异毒株仍是影响传播的重要因素
。

〖肆〗
、中国新冠感染总人数尚未有官方公开的完整统计。 近来能获取的阶段性数据显示 ，不同时期的感染数量差异较大
，反映出疫情发展存在明显波动性 。从公开的局部数据中可以看出几个典型阶段的流行特征。