{"content_id":"d2xczayimy","slug":"infection-surveillance-weekly-report-covid19-data","locale":"zh-hant","schema_type":"Article","category":"dataset_notes","category_name":"資料集筆記","title":"COVID-19數據解讀：傳染病哨點監測週報","summary":"2026年第40週，診所層級的COVID-19病毒檢出率下降，但醫院層級的住院通報增加。由於兩項指標的調查對象與分母不同，解讀時應區分統計期間與監測體系。","sponsorship_disclosure":null,"affiliate_disclosure":null,"commerce_disclosure":null,"author":{"name":"injoys","url":"https://injoys.com/ko/about"},"key_points":["2026年第40週的統計期間為9月27日至10月3日，官方發布日期為10月8日。","檢出率是接受監測檢驗的檢體中呈陽性的比例，並非總人口的感染比例。","不能僅憑住院通報與檢出率走勢不同，就斷定統計有誤或疫情趨勢轉變。","比較各年齡層時，應區分檢出件數、該年齡層的檢出率，以及其占所有患者的比例。","即使在同一份週報中，各項目的統計週別也可能不同。"],"content_markdown":"傳染病定點監測週報的檢出率，是受檢檢體中的陽性比例。住院指標是參與機構通報的病患人數。2026年第40週，診所級檢出率下降，醫院級住院人數增加。兩項數值的調查對象不同，必須一起解讀。\n\n本文數值以疾病管理廳於2026年10月8日發布的第40週週報為準。\n\n## 週報統計哪些資料\n\n週報呈現參與醫療機構蒐集的傳染病發生趨勢。病例監測涵蓋透過就診或住院確認的病患資料。病原體監測涵蓋在檢體中確認的病毒與細菌資料。不能將其解讀為毫無遺漏地統計全體國民感染情況的數據。\n\n第40週PDF的主要內容如下。\n\n- 流感、COVID-19、急性呼吸道感染症的病例及病原體監測\n- 腸道感染症的病例及病原體監測\n- 手足口病、腸病毒感染症監測\n- 流行性角結膜炎、急性出血性結膜炎監測\n\n疾病管理廳說明，住院病患監測的目的是及早掌握流行趨勢。不同監測結果應在各自的調查範圍內解讀。[疾病管理廳急性呼吸道感染症監測說明](https://kdca.go.kr/kdca/3498/subview.do)\n\n## 統計期間與發布日期有何不同\n\n第40週的期間是**2026年9月27日至10月3日**。官方發布日期是10月8日。介紹這份資料的Reddit貼文則發布於10月9日。不能把發布日期當成病患出現的日期。\n\n| 日期類別 | 日期 | 意義 |\n| --- | --- | --- |\n| 統計期間 | 2026年9月27日~10月3日 | 第40週統計所指的期間 |\n| 官方發布日期 | 2026年10月8日 | 疾病管理廳公告欄的登錄日期 |\n| 社群發布日期 | 2026年10月9日 | 介紹原文的貼文發布日期 |\n\n官方統計的期間與登錄日期，可在公告及附件PDF中確認。[疾病管理廳2026年第40週公告](https://dportal.kdca.go.kr/pot/bbs/BD_selectBbs.do?q_bbsDocNo=20261008164653494\u0026q_bbsSn=1010\u0026q_clsfNo=2)\n\n## COVID-19檢出率代表什麼\n\n檢出率是受檢檢體中檢出該病毒的比例。計算方式為「陽性檢體數 ÷ 受檢檢體數 × 100」。分母不是全體人口，而是納入監測的檢體。因此，不能將此比例乘以國民人數來推估感染人數。\n\n第40週依檢體蒐集途徑提供了兩項比例。診所級門診監測與檢驗專業醫療機構的資料彼此獨立。即使針對同一疾病，受檢對象的組成也可能不同。\n\n| 指標 | 調查對象 | 2026年第39週 | 2026年第40週 |\n| --- | --- | --- | --- |\n| 診所級檢出比例 | 門診疑似呼吸道傳染病病患的檢體 | 14.2% | 9.0% |\n| 檢驗專業機構檢出比例 | 送交國內5家檢驗專業醫療機構的呼吸道病毒基因檢測檢體 | 8.1% | 8.2% |\n| 醫院級住院通報 | 參與急性呼吸道感染症定點監測機構的COVID-19住院病患 | 248人 | 283人 |\n| 另行進行的重症急性呼吸道感染症監測之COVID-19指標 | 週報摘要中的高級綜合醫院級住院指標 | 30人 | 21人 |\n\n上述比較以疾病管理廳公告中的COVID-19摘要為準。原文將檢驗專業機構的變化描述為「與前一週相近」。[第40週病例及病原體監測結果](https://dportal.kdca.go.kr/pot/bbs/BD_selectBbs.do?q_bbsDocNo=20261008164653494\u0026q_bbsSn=1010\u0026q_clsfNo=2)\n\n兩項檢出比例的簡單平均值不是官方整合指標。要合併計算，首先需要各份資料的檢測件數。也必須確認檢體是否重複，以及受檢對象有何差異。\n\n## COVID-19住院病患人數代表什麼\n\n住院指標是定點監測參與機構通報的病患人數。第40週PDF指出，急性呼吸道感染症監測機構共有223家醫院級以上機構。不能將這個數字解讀為全國所有醫院的住院總人數。\n\n重症急性呼吸道感染症監測採用另一套對象標準。第40週PDF所列的參與機構為42家綜合醫院級以上機構。該指標也不等於全國加護病房的病患總人數。未確認不同監測體系之間是否重複計入，就不能將病患人數相加。\n\n這項統計範圍載於附件PDF的急性呼吸道感染症註腳。[第40週PDF原文](https://dportal.kdca.go.kr/pot/component/file/ND_fileDownload.do?q_fileId=264ea2f0-5ab8-46ce-ba37-fde058e71921\u0026q_fileSn=4891845)\n\n## 指標走向不同時，如何依情況解讀\n\n檢出比例與住院通報的走向相反，不能僅憑這一點就說兩者矛盾。這兩項指標並非追蹤同一群人的一組資料。也沒有依據斷定其中一項變化是另一項變化的原因。\n\n| 觀察到的組合 | 可解讀的範圍 | 需進一步確認的事項 |\n| --- | --- | --- |\n| 檢出比例下降、住院增加 | 受檢樣本的陽性比例與住院通報朝不同方向變化 | 檢測件數、住院病患的年齡組成、通報時間 |\n| 兩項指標都上升 | 各監測體系同時觀察到增加訊號 | 多週趨勢及參與機構的變化 |\n| 兩項指標都下降 | 各監測體系同時觀察到減少訊號 | 下降是否持續、統計是否遺漏 |\n| 兩項檢出比例的走向不同 | 不同蒐集途徑觀察到的變化不同 | 委託檢測機構的組成及受檢對象 |\n\n第40週屬於第一種組合。單憑這項結果，無法確定全國感染人數減少或重症化增加。檢測與住院時間點的差異，是值得檢視的假設。要判斷實際原因，還需要更多資料。\n\n## 計算示例：百分比與百分點\n\n比例的差距應以百分點表示，意思才明確。以下計算使用2026年第39週與第40週的公布數值。相對變化率四捨五入至小數點後第二位。\n\n| 計算項目 | 算式 | 結果 |\n| --- | --- | --- |\n| 診所級檢出比例的差距 | 9.0% - 14.2% | 下降5.2個百分點 |\n| 診所級檢出比例的相對變化 | (9.0 - 14.2) ÷ 14.2 × 100 | 減少約36.62% |\n| 醫院級住院通報的差距 | 283人 - 248人 | 增加35人 |\n| 醫院級住院通報的相對變化 | (283 - 248) ÷ 248 × 100 | 增加約14.11% |\n\n檢出比例比前一週**下降5.2個百分點**。若寫成「減少5.2%」，就會與相對變化率混淆。算出的下降率也不代表全體感染者人數的下降率。\n\n## 比較各年齡層數值，應先看分母\n\n各年齡層的檢出件數與檢出率是不同數值。住院病患的年齡組成比例也是另一項指標。即使同一個年齡層的數值偏高，也必須確認比例的分母是什麼。\n\n| 指標 | 分母或單位 | 可以回答的問題 |\n| --- | --- | --- |\n| 各年齡層檢出件數 | 陽性檢體的件數 | 哪個年齡層檢出多少件 |\n| 各年齡層檢出率 | 該年齡層的受檢檢體數 | 受檢檢體中有多少比例為陽性 |\n| 住院病患年齡組成比例 | 統計的住院病患總人數 | 該年齡層占住院病患的多少比例 |\n| 各年齡層人口住院率 | 該年齡層的人口數 | 考慮人口規模後的住院頻率是多少 |\n\n第40週PDF指出，兩種檢體蒐集途徑的檢出者都以高齡族群為主。這裡的高齡族群是指65歲以上者。不能將此說法轉換成全體高齡人口的感染率。[第40週PDF的診所級及檢驗專業機構COVID-19監測資料](https://dportal.kdca.go.kr/pot/component/file/ND_fileDownload.do?q_fileId=264ea2f0-5ab8-46ce-ba37-fde058e71921\u0026q_fileSn=4891845)\n\n比較時，應先區分每週數值與累計數值。年齡分組的界線也必須相同。不能把所有呼吸道感染症的年齡分布，當成只有COVID-19的分布。\n\n## 常見錯誤：以為同一期週報的表格都涵蓋相同期間\n\n週報期數與個別表格最後統計到的週次可能不同。第40週PDF的腸病毒檢出表只列到第39週。因此，若自動把所有項目都存成第40週資料，時間點就會出錯。這個例子說明了為何要逐一確認各表格的日期。\n\n引用統計資料或轉存為資料檔案時，應一併記錄下列項目。\n\n- 疾病名稱與指標名稱\n- 監測體系與調查對象\n- 表格所列的統計週次與實際日期\n- 數值與單位，以及比例的分母\n- 原文發布日期與資料查閱日期\n- 是否為暫定統計，以及後續修訂紀錄\n\n疾病管理廳第40週PDF的病原體監測註腳明確寫道：\n\n\u003e 本資料根據通報當時的資料分析，屬暫定統計，可能有所變動\n\n這表示通報當時的數值日後可能改變。如果同一週次的數值在下一期修訂，就必須區分資料版本。應避免混用不同發布版本進行計算。[第40週PDF統計註腳](https://dportal.kdca.go.kr/pot/component/file/ND_fileDownload.do?q_fileId=264ea2f0-5ab8-46ce-ba37-fde058e71921\u0026q_fileSn=4891845)\n\n## 如何區分冬季流行預測與官方統計\n\n社群中的冬季流行預測是發文者的解讀。2026年10月9日的Reddit貼文提出了可能延續為冬季流行的看法。不能將這項預測引用為疾病管理廳的確定結論。[該Reddit貼文](https://www.reddit.com/r/Mogong/comments/1x19z6r/)\n\n| 內容性質 | 表述標準 |\n| --- | --- |\n| 官方觀測數值 | 註明統計期間與監測體系後提出數值 |\n| 自行計算的數值 | 說明使用的公布數值與算式 |\n| 原因說明 | 區分已確認的原因與待檢視的假設 |\n| 未來流行預測 | 說明提出預測的主體及其不確定性 |\n\n## 常見問題\n\n### 檢出比例下降，是否代表全體感染者也減少\n\n不能這樣斷定。這表示受檢樣本中的陽性比例下降。要判斷整體感染規模，還需要其他監測結果。\n\n### 診所級與檢驗專業機構的數值，哪一項比較準確\n\n不能只憑兩項數值的大小比較準確度。檢體的蒐集途徑不同。基本做法是觀察同一監測體系中的時間變化。\n\n### 住院通報增加，是否代表病毒變得更危險\n\n不能只憑住院人數增加，就判斷重症化風險有所變化。感染規模或住院病患的年齡組成也可能有關。要評估原因，需要結合病患特徵進行分析。\n\n### 到哪裡查閱最新資料\n\n可至疾病管理廳傳染病入口網站的傳染病消息查閱。（確認數值：2026年第40週，9月27日~10月3日：COVID-19診所級檢出率9.0%、檢驗專業機構檢出率8.2%、醫院級住院病患283人、週報摘要中的高級綜合醫院級住院病患21人 · 來源 dportal.kdca.go.kr · 2026-10-08確認）開啟刊物、週報類別中的週報公告即可。應同時查閱本文摘要，以及附件PDF中的表格與註腳。","content_html":"\u003cp\u003e傳染病定點監測週報的檢出率，是受檢檢體中的陽性比例。住院指標是參與機構通報的病患人數。2026年第40週，診所級檢出率下降，醫院級住院人數增加。兩項數值的調查對象不同，必須一起解讀。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e本文數值以疾病管理廳於2026年10月8日發布的第40週週報為準。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E9%80%B1%E5%A0%B1%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%93%AA%E4%BA%9B%E8%B3%87%E6%96%99\" class=\"anchor\" id=\"週報統計哪些資料\"\u003e\u003c/a\u003e週報統計哪些資料\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e週報呈現參與醫療機構蒐集的傳染病發生趨勢。病例監測涵蓋透過就診或住院確認的病患資料。病原體監測涵蓋在檢體中確認的病毒與細菌資料。不能將其解讀為毫無遺漏地統計全體國民感染情況的數據。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e第40週PDF的主要內容如下。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e流感、COVID-19、急性呼吸道感染症的病例及病原體監測\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e腸道感染症的病例及病原體監測\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e手足口病、腸病毒感染症監測\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e流行性角結膜炎、急性出血性結膜炎監測\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e疾病管理廳說明，住院病患監測的目的是及早掌握流行趨勢。不同監測結果應在各自的調查範圍內解讀。\u003ca 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100」。分母不是全體人口，而是納入監測的檢體。因此，不能將此比例乘以國民人數來推估感染人數。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e第40週依檢體蒐集途徑提供了兩項比例。診所級門診監測與檢驗專業醫療機構的資料彼此獨立。即使針對同一疾病，受檢對象的組成也可能不同。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e指標\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e調查對象\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e2026年第39週\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e2026年第40週\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"指標\"\u003e診所級檢出比例\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"調查對象\"\u003e門診疑似呼吸道傳染病病患的檢體\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"2026年第39週\"\u003e14.2%\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"2026年第40週\"\u003e9.0%\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"指標\"\u003e檢驗專業機構檢出比例\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"調查對象\"\u003e送交國內5家檢驗專業醫療機構的呼吸道病毒基因檢測檢體\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"2026年第39週\"\u003e8.1%\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"2026年第40週\"\u003e8.2%\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"指標\"\u003e醫院級住院通報\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"調查對象\"\u003e參與急性呼吸道感染症定點監測機構的COVID-19住院病患\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"2026年第39週\"\u003e248人\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"2026年第40週\"\u003e283人\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"指標\"\u003e另行進行的重症急性呼吸道感染症監測之COVID-19指標\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"調查對象\"\u003e週報摘要中的高級綜合醫院級住院指標\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"2026年第39週\"\u003e30人\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"2026年第40週\"\u003e21人\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e上述比較以疾病管理廳公告中的COVID-19摘要為準。原文將檢驗專業機構的變化描述為「與前一週相近」。\u003ca href=\"https://dportal.kdca.go.kr/pot/bbs/BD_selectBbs.do?q_bbsDocNo=20261008164653494\u0026amp;q_bbsSn=1010\u0026amp;q_clsfNo=2\"\u003e第40週病例及病原體監測結果\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e兩項檢出比例的簡單平均值不是官方整合指標。要合併計算，首先需要各份資料的檢測件數。也必須確認檢體是否重複，以及受檢對象有何差異。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#covid-19%E4%BD%8F%E9%99%A2%E7%97%85%E6%82%A3%E4%BA%BA%E6%95%B8%E4%BB%A3%E8%A1%A8%E4%BB%80%E9%BA%BC\" class=\"anchor\" id=\"covid-19住院病患人數代表什麼\"\u003e\u003c/a\u003eCOVID-19住院病患人數代表什麼\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e住院指標是定點監測參與機構通報的病患人數。第40週PDF指出，急性呼吸道感染症監測機構共有223家醫院級以上機構。不能將這個數字解讀為全國所有醫院的住院總人數。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e重症急性呼吸道感染症監測採用另一套對象標準。第40週PDF所列的參與機構為42家綜合醫院級以上機構。該指標也不等於全國加護病房的病患總人數。未確認不同監測體系之間是否重複計入，就不能將病患人數相加。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e這項統計範圍載於附件PDF的急性呼吸道感染症註腳。\u003ca href=\"https://dportal.kdca.go.kr/pot/component/file/ND_fileDownload.do?q_fileId=264ea2f0-5ab8-46ce-ba37-fde058e71921\u0026amp;q_fileSn=4891845\"\u003e第40週PDF原文\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E6%8C%87%E6%A8%99%E8%B5%B0%E5%90%91%E4%B8%8D%E5%90%8C%E6%99%82%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BE%9D%E6%83%85%E6%B3%81%E8%A7%A3%E8%AE%80\" class=\"anchor\" id=\"指標走向不同時如何依情況解讀\"\u003e\u003c/a\u003e指標走向不同時，如何依情況解讀\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e檢出比例與住院通報的走向相反，不能僅憑這一點就說兩者矛盾。這兩項指標並非追蹤同一群人的一組資料。也沒有依據斷定其中一項變化是另一項變化的原因。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e觀察到的組合\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e可解讀的範圍\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e需進一步確認的事項\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"觀察到的組合\"\u003e檢出比例下降、住院增加\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"可解讀的範圍\"\u003e受檢樣本的陽性比例與住院通報朝不同方向變化\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"需進一步確認的事項\"\u003e檢測件數、住院病患的年齡組成、通報時間\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"觀察到的組合\"\u003e兩項指標都上升\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"可解讀的範圍\"\u003e各監測體系同時觀察到增加訊號\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"需進一步確認的事項\"\u003e多週趨勢及參與機構的變化\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"觀察到的組合\"\u003e兩項指標都下降\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"可解讀的範圍\"\u003e各監測體系同時觀察到減少訊號\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"需進一步確認的事項\"\u003e下降是否持續、統計是否遺漏\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"觀察到的組合\"\u003e兩項檢出比例的走向不同\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"可解讀的範圍\"\u003e不同蒐集途徑觀察到的變化不同\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"需進一步確認的事項\"\u003e委託檢測機構的組成及受檢對象\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e第40週屬於第一種組合。單憑這項結果，無法確定全國感染人數減少或重症化增加。檢測與住院時間點的差異，是值得檢視的假設。要判斷實際原因，還需要更多資料。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E8%A8%88%E7%AE%97%E7%A4%BA%E4%BE%8B%E7%99%BE%E5%88%86%E6%AF%94%E8%88%87%E7%99%BE%E5%88%86%E9%BB%9E\" class=\"anchor\" id=\"計算示例百分比與百分點\"\u003e\u003c/a\u003e計算示例：百分比與百分點\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e比例的差距應以百分點表示，意思才明確。以下計算使用2026年第39週與第40週的公布數值。相對變化率四捨五入至小數點後第二位。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e計算項目\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e算式\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e結果\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"計算項目\"\u003e診所級檢出比例的差距\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"算式\"\u003e9.0% - 14.2%\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"結果\"\u003e下降5.2個百分點\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"計算項目\"\u003e診所級檢出比例的相對變化\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"算式\"\u003e(9.0 - 14.2) ÷ 14.2 × 100\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"結果\"\u003e減少約36.62%\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"計算項目\"\u003e醫院級住院通報的差距\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"算式\"\u003e283人 - 248人\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"結果\"\u003e增加35人\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"計算項目\"\u003e醫院級住院通報的相對變化\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"算式\"\u003e(283 - 248) ÷ 248 × 100\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"結果\"\u003e增加約14.11%\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e檢出比例比前一週\u003cstrong\u003e下降5.2個百分點\u003c/strong\u003e。若寫成「減少5.2%」，就會與相對變化率混淆。算出的下降率也不代表全體感染者人數的下降率。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E6%AF%94%E8%BC%83%E5%90%84%E5%B9%B4%E9%BD%A1%E5%B1%A4%E6%95%B8%E5%80%BC%E6%87%89%E5%85%88%E7%9C%8B%E5%88%86%E6%AF%8D\" class=\"anchor\" id=\"比較各年齡層數值應先看分母\"\u003e\u003c/a\u003e比較各年齡層數值，應先看分母\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e各年齡層的檢出件數與檢出率是不同數值。住院病患的年齡組成比例也是另一項指標。即使同一個年齡層的數值偏高，也必須確認比例的分母是什麼。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e指標\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e分母或單位\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e可以回答的問題\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"指標\"\u003e各年齡層檢出件數\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"分母或單位\"\u003e陽性檢體的件數\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"可以回答的問題\"\u003e哪個年齡層檢出多少件\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"指標\"\u003e各年齡層檢出率\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"分母或單位\"\u003e該年齡層的受檢檢體數\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"可以回答的問題\"\u003e受檢檢體中有多少比例為陽性\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"指標\"\u003e住院病患年齡組成比例\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"分母或單位\"\u003e統計的住院病患總人數\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"可以回答的問題\"\u003e該年齡層占住院病患的多少比例\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"指標\"\u003e各年齡層人口住院率\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"分母或單位\"\u003e該年齡層的人口數\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"可以回答的問題\"\u003e考慮人口規模後的住院頻率是多少\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e第40週PDF指出，兩種檢體蒐集途徑的檢出者都以高齡族群為主。這裡的高齡族群是指65歲以上者。不能將此說法轉換成全體高齡人口的感染率。\u003ca href=\"https://dportal.kdca.go.kr/pot/component/file/ND_fileDownload.do?q_fileId=264ea2f0-5ab8-46ce-ba37-fde058e71921\u0026amp;q_fileSn=4891845\"\u003e第40週PDF的診所級及檢驗專業機構COVID-19監測資料\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e比較時，應先區分每週數值與累計數值。年齡分組的界線也必須相同。不能把所有呼吸道感染症的年齡分布，當成只有COVID-19的分布。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E5%B8%B8%E8%A6%8B%E9%8C%AF%E8%AA%A4%E4%BB%A5%E7%82%BA%E5%90%8C%E4%B8%80%E6%9C%9F%E9%80%B1%E5%A0%B1%E7%9A%84%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E9%83%BD%E6%B6%B5%E8%93%8B%E7%9B%B8%E5%90%8C%E6%9C%9F%E9%96%93\" class=\"anchor\" id=\"常見錯誤以為同一期週報的表格都涵蓋相同期間\"\u003e\u003c/a\u003e常見錯誤：以為同一期週報的表格都涵蓋相同期間\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e週報期數與個別表格最後統計到的週次可能不同。第40週PDF的腸病毒檢出表只列到第39週。因此，若自動把所有項目都存成第40週資料，時間點就會出錯。這個例子說明了為何要逐一確認各表格的日期。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e引用統計資料或轉存為資料檔案時，應一併記錄下列項目。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e疾病名稱與指標名稱\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e監測體系與調查對象\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e表格所列的統計週次與實際日期\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e數值與單位，以及比例的分母\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e原文發布日期與資料查閱日期\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e是否為暫定統計，以及後續修訂紀錄\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e疾病管理廳第40週PDF的病原體監測註腳明確寫道：\u003c/p\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003e本資料根據通報當時的資料分析，屬暫定統計，可能有所變動\u003c/p\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003cp\u003e這表示通報當時的數值日後可能改變。如果同一週次的數值在下一期修訂，就必須區分資料版本。應避免混用不同發布版本進行計算。\u003ca href=\"https://dportal.kdca.go.kr/pot/component/file/ND_fileDownload.do?q_fileId=264ea2f0-5ab8-46ce-ba37-fde058e71921\u0026amp;q_fileSn=4891845\"\u003e第40週PDF統計註腳\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%8D%80%E5%88%86%E5%86%AC%E5%AD%A3%E6%B5%81%E8%A1%8C%E9%A0%90%E6%B8%AC%E8%88%87%E5%AE%98%E6%96%B9%E7%B5%B1%E8%A8%88\" class=\"anchor\" id=\"如何區分冬季流行預測與官方統計\"\u003e\u003c/a\u003e如何區分冬季流行預測與官方統計\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e社群中的冬季流行預測是發文者的解讀。2026年10月9日的Reddit貼文提出了可能延續為冬季流行的看法。不能將這項預測引用為疾病管理廳的確定結論。\u003ca href=\"https://www.reddit.com/r/Mogong/comments/1x19z6r/\"\u003e該Reddit貼文\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e內容性質\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e表述標準\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"內容性質\"\u003e官方觀測數值\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"表述標準\"\u003e註明統計期間與監測體系後提出數值\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"內容性質\"\u003e自行計算的數值\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"表述標準\"\u003e說明使用的公布數值與算式\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"內容性質\"\u003e原因說明\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"表述標準\"\u003e區分已確認的原因與待檢視的假設\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"內容性質\"\u003e未來流行預測\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"表述標準\"\u003e說明提出預測的主體及其不確定性\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E5%B8%B8%E8%A6%8B%E5%95%8F%E9%A1%8C\" class=\"anchor\" id=\"常見問題\"\u003e\u003c/a\u003e常見問題\u003c/h2\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#%E6%AA%A2%E5%87%BA%E6%AF%94%E4%BE%8B%E4%B8%8B%E9%99%8D%E6%98%AF%E5%90%A6%E4%BB%A3%E8%A1%A8%E5%85%A8%E9%AB%94%E6%84%9F%E6%9F%93%E8%80%85%E4%B9%9F%E6%B8%9B%E5%B0%91\" class=\"anchor\" id=\"檢出比例下降是否代表全體感染者也減少\"\u003e\u003c/a\u003e檢出比例下降，是否代表全體感染者也減少\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e不能這樣斷定。這表示受檢樣本中的陽性比例下降。要判斷整體感染規模，還需要其他監測結果。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#%E8%A8%BA%E6%89%80%E7%B4%9A%E8%88%87%E6%AA%A2%E9%A9%97%E5%B0%88%E6%A5%AD%E6%A9%9F%E6%A7%8B%E7%9A%84%E6%95%B8%E5%80%BC%E5%93%AA%E4%B8%80%E9%A0%85%E6%AF%94%E8%BC%83%E6%BA%96%E7%A2%BA\" class=\"anchor\" id=\"診所級與檢驗專業機構的數值哪一項比較準確\"\u003e\u003c/a\u003e診所級與檢驗專業機構的數值，哪一項比較準確\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e不能只憑兩項數值的大小比較準確度。檢體的蒐集途徑不同。基本做法是觀察同一監測體系中的時間變化。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#%E4%BD%8F%E9%99%A2%E9%80%9A%E5%A0%B1%E5%A2%9E%E5%8A%A0%E6%98%AF%E5%90%A6%E4%BB%A3%E8%A1%A8%E7%97%85%E6%AF%92%E8%AE%8A%E5%BE%97%E6%9B%B4%E5%8D%B1%E9%9A%AA\" class=\"anchor\" id=\"住院通報增加是否代表病毒變得更危險\"\u003e\u003c/a\u003e住院通報增加，是否代表病毒變得更危險\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e不能只憑住院人數增加，就判斷重症化風險有所變化。感染規模或住院病患的年齡組成也可能有關。要評估原因，需要結合病患特徵進行分析。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#%E5%88%B0%E5%93%AA%E8%A3%A1%E6%9F%A5%E9%96%B1%E6%9C%80%E6%96%B0%E8%B3%87%E6%96%99\" class=\"anchor\" id=\"到哪裡查閱最新資料\"\u003e\u003c/a\u003e到哪裡查閱最新資料\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e可至疾病管理廳傳染病入口網站的傳染病消息查閱。（確認數值：2026年第40週，9月27日~10月3日：COVID-19診所級檢出率9.0%、檢驗專業機構檢出率8.2%、醫院級住院病患283人、週報摘要中的高級綜合醫院級住院病患21人 · 來源 dportal.kdca.go.kr · 2026-10-08確認）開啟刊物、週報類別中的週報公告即可。應同時查閱本文摘要，以及附件PDF中的表格與註腳。\u003c/p\u003e\n","tags":["傳染病監測","COVID-19"],"faqs":[{"question":"2026年第40週的統計期間和正式發布日期是什麼時候？","answer":"統計期間為2026年9月27日至10月3日。正式發布日期為10月8日。社群貼文的發布日期與統計期間應分開看待。"},{"question":"檢出率的分母是全國民眾嗎？","answer":"分母是該監測體系中接受檢驗的檢體，並非以全國民眾計算的比率。不能乘以人口數來推估整體感染人數。"},{"question":"可以將診所級醫療機構與專業檢驗機構的比率取平均嗎？","answer":"簡單平均並非官方的綜合指標。若要合併計算，必須知道各自的檢驗件數，也須確認檢體是否重複及調查對象的差異。"},{"question":"檢出比率下降，住院通報數卻可能增加嗎？","answer":"這兩項指標的調查對象和測量內容不同，因此可能同時出現這種情況。不能只因變動方向不同，就認定是統計錯誤。若要釐清原因，還須進一步分析受檢對象及住院患者的組成等。"},{"question":"醫院級的住院指標是全國所有住院患者的總數嗎？","answer":"這是參與哨點監測的機構通報的患者人數，不能解讀為全國所有醫療機構的住院總人數，也須與另行進行的重症急性呼吸道感染症監測結果區分。"},{"question":"百分比和百分點有什麼不同？","answer":"百分點是兩個比率相減所得的差值。相對變化率則是將該差值除以先前的比率計算而得。也須說明使用的是哪一種計算方式。"},{"question":"各年齡層的檢出率與住院患者的年齡組成比相同嗎？","answer":"兩者的分母不同。各年齡層的檢出率以該年齡層的受檢檢體為基準；住院患者的年齡組成比則以統計的全體住院患者為基準。"},{"question":"同一期通報中的表格，資料都來自同一週嗎？","answer":"不同項目的最新統計週次可能不同。應分別確認表格標題與註腳所列的期間，不能只憑通報期數判定所有數值的日期。"},{"question":"暫定統計日後可能修正嗎？","answer":"這是根據通報當時的資料編製的統計，因此可能修正。比較時應記錄資料的發布日期與查閱日期。若同一週次的數值有變動，應區分不同的發布版本。"},{"question":"能根據第40週的結果確定冬季疫情走勢嗎？","answer":"不能只憑一週的指標確定冬季疫情走勢。Reddit 貼文中的預測是作者的解讀。應區分觀測數值與未來預測的來源和表述方式。"}],"sources":[{"url":"https://dportal.kdca.go.kr/pot/bbs/BD_selectBbs.do?q_bbsDocNo=20261008164653494\u0026q_bbsSn=1010\u0026q_clsfNo=2","title":"疾病管理廳 2026年傳染病定點監測週報第40週，於2026年10月8日發布","type":"data_point"},{"url":"https://dportal.kdca.go.kr/pot/component/file/ND_fileDownload.do?q_fileId=264ea2f0-5ab8-46ce-ba37-fde058e71921\u0026q_fileSn=4891845","title":"疾病管理廳 2026年度傳染病定點監測週報第40週 PDF","type":"source"},{"url":"https://kdca.go.kr/kdca/3498/subview.do","title":"疾病管理廳急性呼吸道感染症住院患者監測說明","type":"source"},{"url":"https://www.reddit.com/r/Mogong/comments/1x19z6r/","title":"Reddit r/Mogong 每週新冠疫情 2026年度第40週貼文","type":"source"}],"images":[{"id":1718,"url":"https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6MjYyMDcsInB1ciI6ImJsb2JfaWQifX0=--14fd9363fa16e66d49cfbc3b2e3f504f3e61d54b/ai-b9faef86.webp","is_representative":true,"generation_method":"ai_photo","license":"ai_generated","mime_type":"image/webp","width":1536,"height":1024,"translations":{"ko":{"alt":"병실 침대에 앉은 노인 환자를 간호사가 살피고, 뒤로 다른 침대가 보인다.","caption":"입원 신고와 바이러스 검출률은 감시 대상이 달라 추이가 엇갈릴 수 있다.","description":null},"en":{"alt":"A nurse checks on an older man sitting up in a hospital bed, with other beds in the background.","caption":"Hospital admission reports and virus detection rates can move in different directions because they track different groups.","description":null},"ja":{"alt":"病室のベッドで上体を起こす高齢男性を看護師が見守り、奥に別のベッドが見える。","caption":"入院報告とウイルス検出率は監視対象が異なるため、増減の方向が食い違うことがある。","description":null},"es":{"alt":"Una enfermera atiende a un hombre mayor sentado en una cama de hospital; al fondo hay otras camas.","caption":"Los ingresos notificados y la tasa de detección pueden evolucionar de forma distinta porque miden grupos diferentes.","description":null},"id":{"alt":"Perawat memeriksa pria lansia yang duduk di ranjang rumah sakit, dengan ranjang lain di belakang.","caption":"Laporan rawat inap dan tingkat deteksi virus dapat bergerak berlawanan karena kelompok yang dipantau berbeda.","description":null},"pt":{"alt":"Uma enfermeira acompanha um homem idoso sentado numa cama hospitalar, com outras camas ao fundo.","caption":"Os internamentos notificados e a taxa de deteção podem seguir tendências distintas porque abrangem grupos diferentes.","description":null},"zh-hant":{"alt":"護理師查看坐在病床上的年長男子，後方還有其他病床。","caption":"住院通報與病毒檢出率的監測對象不同，變動方向可能不一致。","description":null},"de":{"alt":"Eine Pflegekraft sieht nach einem älteren Mann, der aufrecht im Krankenhausbett sitzt; hinten stehen weitere Betten.","caption":"Gemeldete Krankenhausaufnahmen und Virusnachweisraten können sich 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toma una muestra nasal a una mujer sentada en una clínica respiratoria.","caption":"La tasa de detección indica la proporción de positivos entre las muestras analizadas bajo vigilancia, no la de infectados en toda la población.","description":null},"id":{"alt":"Petugas kesehatan bermasker mengambil sampel usap hidung dari seorang perempuan yang duduk di klinik pernapasan.","caption":"Tingkat deteksi menunjukkan proporsi hasil positif dari sampel yang diuji dalam surveilans, bukan proporsi penduduk yang terinfeksi.","description":null},"pt":{"alt":"Uma profissional de saúde de máscara coleta uma amostra nasal de uma mulher sentada em uma clínica respiratória.","caption":"A taxa de detecção indica a proporção de resultados positivos entre as amostras testadas na vigilância, não a de infectados na população.","description":null},"zh-hant":{"alt":"呼吸道診所內，戴口罩的醫護人員正替坐著的女子採集鼻腔檢體。","caption":"檢出率是監測檢體中的陽性比例，不代表全體人口的感染比例。","description":null},"de":{"alt":"Eine maskierte medizinische Fachkraft nimmt in einer Atemwegsambulanz bei einer sitzenden Frau einen Nasenabstrich.","caption":"Die Nachweisrate bezeichnet den Anteil positiver Ergebnisse unter den überwacht getesteten Proben, nicht den Anteil Infizierter an der Gesamtbevölkerung.","description":null}}}],"published_at":"2026-10-09T16:12:58+09:00","updated_at":"2026-10-09T16:12:58+09:00","license":"cc_by","translation_status":"reviewed","available_locales":["ko","en","ja","es"],"data_locales":["ko","en","ja","es","id","pt","zh-hant","de"],"url":"https://injoys.com/en/articles/infection-surveillance-weekly-report-covid19-data"}