美国专家警告：新一波疫情高峰或将到来，为何情况会如此严峻？

美国专家警告：新一波疫情高峰或将到来，情况之所以会如此严峻是因为美国民众没有佩戴口罩的习惯，其次是美国还有很多的人没有接种新冠疫苗，再者是病毒存在变异性，还有就是美国民众不听劝喜欢聚众。需要从以下四方面来阐述分析为何情况会如此严峻。

一、美国民众没有佩戴口罩的习惯

首先是美国民众没有佩戴口罩的习惯，这是非常明显的一个因素，因为对于美国的民众而言他们更喜欢追求自由，不喜欢被约束的感觉，所以很多的民众都是不佩戴对应的口罩出行的，这给疫情的防控带来了很大的风险。

二、美国还有很多的人没有接种新冠疫苗

其次是美国还有很多的人没有接种新冠疫苗，这也是比较现实的一个因素，对于很多的人群而言不接种新冠疫苗的原因是盲目自信，认为自己不会被感染是他们的统一看法， 实际上存在很大的潜在风险。

三、病毒存在变异性

再者是病毒存在变异性，对于目前的很多病毒而言都是存在一定的隐匿性的，在隐匿性一段时间后有存在一定的变异性，受到外界的刺激它们的基因组成又会发生相应的变化。

四、美国民众不听劝喜欢聚众

还有就是美国民众不听劝喜欢聚众，这也是比较危险的一个因素，因为聚众容易导致空气不流通，这样子对于很多的群众而言是非常危险的，因为所出的空间是相对密闭的。

美国民众应该做到的注意事项：

应该主动听取防疫部门的规定，这是非常必要的，以为如果没有认真听取他们的意见可能会导致更大的疫情传播范围，这样子对于美国民众的出行而言会造成很大的困扰。

美国新冠肺炎确诊病例很多是由于美国并没有重视，领导的应对失策是造成疫情严重的根本源头，没有认真对待病毒的威胁，而且美国社会比较动荡，人群复杂。新冠肺炎检测点增多了，但是还是非常严重，大街上随便拉一个人都可能感染过好几次新冠了。

为什么美国新冠肺炎确诊病例那么多呢？

美国的疫情发展得很快，而美国的疫情之所以会这么快，肯定是有原因的，有很大的可能，美国的病毒很早已经开始扩散了，因为没有足够的重视，也没有足够的检测手段，所以大部分的感染者都没有被发现，而且还在不断的互相传染，这种情况在大规模的测试中也会出现，产生了大面积的爆发，且美国政府并不提倡戴口罩，他们觉得戴口罩没有什么用，当时特朗普强调说普通人不用戴口罩，出门时可以戴围巾，他的这个言论让美国人彻底放开，毫不顾忌，所以病毒被大肆的传播，会导致错过了疫情防控的最好时机，所以美国的疫情全面的爆发，是有原因的，没有在合适的阶段控制，没有做好准备，当开始做准备的时候已经晚了。

现在美国新冠肺炎情况怎么样了呢？

现在美国的疫情仍然在爆发，病例已在高速增长，现在看来短期内是不会被控制住的，如果居家隔离配戴上口罩准备一些措施的话，或许能够在美国得到良好的控制，但是要看美国的居民配合不配合了，很多人说在美国大街上随便拉一个人去给他做核酸检测，可能都是感染过好几次新冠了的，美国政府现在恐怕想管也管不过来了。

温馨小提醒：

由此可以看出，美国的疫情非常猛烈，主要是源于没有及时控制，建议大家不要去疫情高发区，为了自己的安全和家人的安全。

美国能出现这样的情况主要是因为美国对疫情防控的松懈，或者说美国压根就没有针对疫情做出防控，这导致美国大量人患有新冠病毒，足够大的技术，必定会带来病毒变异，疫苗也会失效，这也就是为什么专家说美国新一波疫情高峰或将到来。

专家之所以能这么说，其实就是因为美国的新冠病毒感染者基数太多了，虽然美国许多人也接种了疫苗，但新冠病毒是活的，是会进化的，从最初的新冠病毒到现在的奥密克戎新变种，都是一路进化过来的，而病毒每次进化，新冠疫苗的作用性就会下降了，就像现在的奥密克戎新变种，很可能对现有的新冠病毒疫苗有逃逸，也就是现阶段的新冠疫苗对奥密克戎新变种很可能是无效的。而就美国目前的感染情况来说，奥密克戎新变种不久之后就应该覆盖到美国的各地了。

其实看世界各国的疫情情况图，基本上每隔几个月，那些对疫情管控不严格的国家，或者说躺平的国家，都会迎来一波疫情高峰。原因也很简单，那就是因为新冠病毒为了应对新冠病毒疫苗，发生了新的变种。然后这些新的变种会杀死老的新冠病毒，成为主要流行病毒，这也就是为什么新冠病毒疫苗要不停的研究的原因，因为每隔一段时间，新冠病毒进化出新变种之后，旧的新冠病毒疫苗也会对此失去一定的防护作用。而专家预测美国新一波疫情高峰或将到来，也是基于此情况预测的。

总的来说，我个人认为专家之所以会这样说，是因为美国现在的新冠病毒感染人数太多，虽然很多人都接种了疫苗，但是新冠病毒也会进化，伴随着每次新冠病毒的进化，新冠病毒疫苗的作用力也随着下降。

2022年11月29日，间隔了3天，美国BNO重新开始更新新冠疫情数据：单日新增病例53,811，7天平均单日新增 42,949；单日新增死亡213：7天平均单日死亡313

备注：美国只有15个州上报数据，其他35个州未上报数据

应该是对医学科学的尊重，数据的积累。