背景：机构层面的COVID-19检测模式可能因检测实践、病例确定和人口组成的差异而不同于人群水平趋势。对这些模式的回顾性评估可为未来传染病的监测提供见解。本研究旨在描述TOBB经济技术大学医学院医院的COVID-19人口学和时间模式，并将其置于土耳其、WHO欧洲区域和全球同期监测数据的背景下进行情境化分析。方法：在这项回顾性描述性研究中，评估了2020年9月至2022年11月期间医院的SARS-CoV-2逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）记录以及世界卫生组织（WHO）的汇总监测数据。医院数据按年龄、性别、检测阳性率和日历月进行评估。计算了检测阳性率及其95%置信区间（CI），并使用皮尔逊卡方检验比较了性别特异性阳性率。采用斯皮尔曼秩相关系数将医院月度值与土耳其相应的全国月度值进行比较。结果：在医院数据的49,318份SARS-CoV-2 RT-PCR检测结果中，4,810份呈阳性（9.75%；95% CI：9.49–10.01%）。女性和男性的检测阳性率无差异（9.86% vs. 9.65%，p = 0.43）。30–39岁成年人在医院（27.03%）、土耳其（20.28%）、WHO欧洲区域（16.48%）和全球（18.11%）报告病例中所占比例最大，而医院检测集中在20–59岁的成年人。医院病例数在2020年11月和2022年2月达到峰值，后者与更广泛监测数据中2022年初的主要COVID-19激增相吻合。医院月度病例数与土耳其全国月度病例数呈正相关（斯皮尔曼rho = 0.55，p = 0.003）。结论：基于医院的监测识别了疫情的主要人口学和时间特征。然而，检测人群、病例确定和报告实践的差异限制了直接比较。整合机构和人群水平的数据可能会加强未来呼吸道传染病暴发的监测框架。

COVID-19大流行由严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）引起，其流行病学特征随病毒变异、人群免疫、疫苗接种和检测策略的变化而演变。年龄和性别是与感染模式和临床结局最常关联的人口学因素，同时病例数量呈现显著的时间波动。COVID-19监测数据来源于异质性系统，从个体医院检测记录到国家和国际报告平台，这些不同层级的数据源捕捉了疫情活动的不同维度，并非直接可比。医院监测提供特定医疗环境内受检个体的详细信息，而人群水平监测则受更广泛的检测政策、病例定义、报告实践和就医行为影响。此外，大流行期间检测策略、病例定义和报告实践的变化影响了病例确定和流行病学趋势的解释。因此，有必要开展此项研究，以评估机构观察结果在国家及国际监测背景下的价值，同时强调因数据收集和病例确定差异而产生的局限性。这些分析对于当前WHO倡导的持续协作监测以及未来呼吸道病原体大流行的防范策略至关重要。

研究人员开展了一项回顾性描述性研究，分析了土耳其TOBB经济技术大学医学院医院2020年9月至2022年11月的SARS-CoV-2检测数据，并结合同期WHO关于土耳其、WHO欧洲区域和全球的监测数据进行情境化分析。研究旨在描述机构层面的年龄、性别、检测阳性率和时间模式，并考察这些模式与更广泛的国家和国际流行病学趋势的关系。研究得出结论：基于医院的监测能够识别疫情的主要人口学和时间特征，但检测人群、病例确定和报告实践的差异限制了直接比较。整合机构和人群水平的数据有助于加强未来呼吸道传染病暴发的监测框架。

讨论部分指出，不同层级监测数据集在显示相似人口学和时间模式的同时，在方法学上并不等价。研究强调了明确定义分母、标准化病例定义和透明报告的重要性。医院检测数据可以提供详细的局部信息，补充人群水平监测，尤其是在结合更广泛流行病学趋势进行解读时。研究也列出了多项局限性，包括病例确定差异、年龄数据缺失、缺乏疫苗接种等混杂因素信息、无法区分诊断性与筛查性检测，以及潜在的选择偏倚。结论部分重申，尽管存在重要差异，医院SARS-CoV-2检测数据能为国家及国际监测中的更广泛时间趋势提供有价值的描述性背景。工作年龄成年人占监测各层面观察结果的最大比例，而医院检测阳性率在男女间相似。这些发现凸显了机构与人群水平数据的互补价值，同时强调了在解读跨环境监测数据时需标准化定义、分母和报告。COVID-19监测的经验教训可能有助于为未来的呼吸道流行病和大流行建立综合且有韧性的监测系统。