问答网首页 > 最新热搜 > 西安 > 平安出行 健康过节
 你该被抱紧 你该被抱紧
平安出行 健康过节
原标题:平安出行健康过节

元旦将至,人员流动与聚集增加。为了做好节日期间呼吸道传染病、肠道传染病及意外伤害防控,12月29日,陕西省疾控局发出提示,元旦假期,群众需要关注旅途安全、饮食安全、重点疾病预防等。

“旅途安全方面,大家在出行前请关注目的地传染病疫情与天气变化,减少在交通枢纽、景区等人员密集场所停留时间。”陕西省疾控中心副主任医师孟昭伟说,在环境密闭、通风不良的场所(如候车厅、车厢、密集室内场所),以及乘坐飞机、火车等公共交通工具时,建议规范佩戴口罩,可有效降低呼吸道疾病传播风险。

保持良好的手部卫生是预防疾病的关键。出行途中应勤洗手,或使用含酒精的免洗手消毒液清洁双手,尤其在就餐前、如厕后和接触公共物品后,确保手部清洁到位。

“元旦假期,多地气温较低,群众出行请提前查看天气预报,备足保暖衣物,特别注意头部、颈部和足部的保暖。如参加户外活动,注意路面湿滑,防止跌倒等意外伤害。若出现冻伤迹象,应转移至温暖环境,轻柔复温,避免立即烘烤。”孟昭伟说。

饮食安全方面,省疾控局建议群众选择持有有效卫生许可证、环境整洁、信誉良好的餐饮单位,从源头上预防食源性疾病;严格遵守“生熟分开、煮熟煮透”的原则,肉类、禽类、水产品等务必彻底加热后食用。生食的瓜果、蔬菜要彻底清洗,不饮用生水。切勿购买或食用来源不明的野生动植物,谨防中毒。

冬季是流感等呼吸道传染病的高发季节,接种疫苗是最有效的预防手段之一。陕西省疾控局建议老年人、儿童、慢性病患者等重点人群,在没有接种疫苗禁忌症的情况下积极接种流感等相关疫苗。

“冬季是诺如病毒等所致感染性腹泻的高发期。该病毒传染性强,主要通过粪口途径传播。请注意个人卫生和饮食安全。如家人或同行者出现呕吐、腹泻等症状,建议其及时居家休息,进行隔离,并对被污染的环境和物品做好清洁消毒。”孟昭伟表示,如计划前往热带、亚热带地区,请提前了解登革热等蚊媒传染病疫情。出行时可穿着浅色长袖长裤,在蚊虫活跃的清晨和黄昏减少户外活动,使用有效的驱蚊剂,选择有防蚊设施的住所。

陕西省疾控局提示,返程后做好自我健康监测,建议返程后一到两周内留意自身及家人的健康状况。如出现发热、咳嗽、腹泻、皮疹等症状,请做好个人防护,及时就医并告知旅行史,以便获得及时的指导与帮助。(记者郭诗梦)

(责编:孙挺、李志强)
文章来源:http://sn.people.com.cn/n2/2025/1230/c186331-41458290.html

免责声明: 本网站所有内容均明确标注文章来源,内容系转载于各媒体渠道,仅为传播资讯之目的。我们对内容的准确性、完整性、时效性不承担任何法律责任。对于内容可能存在的事实错误、信息偏差、版权纠纷以及因内容导致的任何直接或间接损失,本网站概不负责。如因使用、参考本站内容引发任何争议或损失,责任由使用者自行承担。

西安相关问答

  • 2026-01-25 2026年陕西省两会即将启幕

    中新网西安1月25日电(杨英琦梅镱泷)记者25日从2026年陕西省两会新闻发布会获悉,政协陕西省第十三届委员会第四次会议将于1月26日开幕,陕西省第十四届人民代表大会第三次会议将于1月27日开幕,会期均为4天半。陕西省人...

  • 2026-01-24 西安唐诗文化研究院在西北大学揭牌

    中新网西安1月24日电(记者阿琳娜)西安唐诗文化研究院23日在西北大学揭牌成立,该研究院由西安市委宣传部与西北大学共建共管,将立足学术研究,面向区域发展的现实需求,不断推动唐诗文化研究、阐释与传播的系统化发展和创造性转化...

  • 2026-01-24 全国台联第三十二届台胞青年冬令营陕西分营开营

    中新网西安1月24日电(张一辰李一璠)24日,2026年全国台联第三十二届台胞青年冬令营陕西分营在陕西历史博物馆秦汉馆正式开营。来自台北市、高雄市、新竹县、屏东县等11个县市23所高校台湾营员与陕西高校志愿者50余人齐聚...

  • 2026-01-25 手机市场规模突破万亿元

    本报北京1月24日电(记者王珂)记者从商务部获悉:2025年,我国批发和零售业发展势头良好,为全方位扩大国内需求、建设强大国内市场提供有力支撑。2025年,我国批发和零售业增加值14.6万亿元,同比增长5.0%,占GDP...

  • 2026-01-26 2025年陕西34条重点产业链实现总产值2.5万亿元

    原标题:2025年陕西34条重点产业链实现总产值2.5万亿元1月23日,陕西省统计局发布数据:2025年,陕西工业生产较快增长,转型升级扎实推进,制造业重点产业链向好向优,34条重点产业链实现总产值2.5万亿元,同比增长...

  • 2026-01-20 中国科学院西安光机所在压缩高速成像领域取得重要进展

    据介绍,压缩高速成像的核心难题,在于从复杂逆问题中高保真地重建动态序列。传统深度学习方法通常依赖于大量训练数据,且普遍存在泛化能力有限、易引入伪影等问题。而现有的物理增强框架大多局限于单一任务先验,难以有效应对超快成像场...

最新热搜推荐栏目
推荐搜索问题
西安最新问答