国立感染症研究所

SARS、MERS、COVID-19を含むコロナウイルス感染症に関する記事がWebサイト全体から集められて表示されます。

 

2019-nCoV (新型コロナウイルス)感染を疑う患者の検体採取・輸送マニュアル(2020年6月2日更新)

2019-nCoV(新型コロナウイルス)感染を疑う患者の臨床検体輸送の依頼が可能な運送会社については下記をご覧ください。

   臨床検体輸送の依頼が可能な運送会社(令和2年6月4日現在)

 

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更新履歴

2020年4月16日 2019-nCoV (新型コロナウイルス)感染を疑う患者の検体採取・輸送マニュアル(2020年4月16日更新)
2020年3月31日 2019-nCoV (新型コロナウイルス)感染を疑う患者の検体採取・輸送マニュアル(2020年3月31日更新)
2020年3月16日 2019-nCoV (新型コロナウイルス)感染を疑う患者の検体採取・輸送マニュアル(2020年3月16日更新)

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名古屋市における新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行の評価:検査数・陽性数・陽性率および検査対象の層別化の重要性

(速報掲載日 2020/6/2)

感染症サーベイランスにおいては、感染の有無を確認するための検査体制や検査へのアクセスの変化等によって、流行状況に変化がなくても探知される陽性数が変動することがある(サーベイランスバイアス)。例えば、検査キットの普及や検査の保険適応等によって、検査数が増加し、その影響で陽性数が増加することがある。よって、感染症の流行状況(以下、トレンド)をより適切に評価するためには、陽性数の推移だけではなく、検査数の推移をまず確認し、さらに陽性数を検査数で除した陽性割合(陽性率)の推移を把握することも重要である1, 2)。ただし、検査対象が異なる集団(例:スクリーニングか治療目的の医療機関受診か、外来加療中か入院加療中か等)を含む場合、検査対象の集団の構成割合が大きく変化する場合など、異なる集団全体を合算した場合はトレンドの評価は困難になる。このような場合、検査対象者の層別化によって、特定の性質を持った集団ごとに検査数、陽性数、陽性率の推移を観察することが重要である。

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