劉漢卿，王 燕，王 梅，姜文國(guó)

傳染病疫情網(wǎng)絡(luò)直報(bào)是及時(shí)發(fā)現(xiàn)疫情、實(shí)施控制措施的基礎(chǔ)，而傳染病自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)的啟動(dòng)將進(jìn)一步增強(qiáng)早期發(fā)現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生事件和傳染病疫情的敏感性，提高疾病控制機(jī)構(gòu)識(shí)別疫情暴發(fā)與流行的能力［1］。為了解濟(jì)寧市傳染病自動(dòng)預(yù)警信息系統(tǒng)運(yùn)行情況，提高工作質(zhì)量，現(xiàn)將2011—2012年濟(jì)寧市傳染病自動(dòng)預(yù)警信息系統(tǒng)運(yùn)行效果分析如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 中國(guó)疾病預(yù)防控制信息系統(tǒng)傳染病自動(dòng)預(yù)警信息子系統(tǒng)2011—2012年濟(jì)寧市轄區(qū)內(nèi)所有的傳染病預(yù)警信號(hào)、預(yù)警信息處理情況等個(gè)案信息以及預(yù)警相關(guān)的傳染病和突發(fā)公共衛(wèi)生事件個(gè)案。

1.2 方法

1.2.1 單病種預(yù)警 預(yù)警病種11種，包括鼠疫、霍亂、傳染型非典型肺炎、脊髓灰質(zhì)炎、人感染高致病性禽流感、肺炭疽、白喉、絲蟲(chóng)病、不明原因肺炎、麻疹(單病例、死亡)、手足口病 (重癥、死亡)。預(yù)警原理:采用固定閾值法進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警，醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)一旦報(bào)告特殊病種的1個(gè)病例，系統(tǒng)即使用短信推送方式實(shí)時(shí)向各級(jí)疾病預(yù)防控制中心負(fù)責(zé)預(yù)警工作的值班人員發(fā)出預(yù)警信號(hào)。

1.2.2 時(shí)間序列預(yù)警 預(yù)警病種18種，包括甲型病毒性肝炎、戊型病毒性肝炎、流行性出血熱、流行性乙型腦炎、登革熱、痢疾、傷寒和副傷寒、流行性腦脊髓膜炎、猩紅熱、鉤端螺旋體病、瘧疾、流行性感冒、流行性腮腺炎、風(fēng)疹、急性出血性結(jié)膜炎、斑疹傷寒、其他感染性腹瀉病、水痘。預(yù)警原理:采用移動(dòng)百分位數(shù)法，以縣 (市、區(qū))為空間范圍，7 d為一個(gè)觀察期，即當(dāng)前觀察期病例數(shù)為最近7 d的病例數(shù)之和;歷史基線數(shù)據(jù)采用5年期間每年同期的觀察期以及前后各擺動(dòng)兩個(gè)觀察期的病例數(shù)，每日將當(dāng)前觀察期內(nèi)病例數(shù)與歷史基線進(jìn)行比較，當(dāng)觀察期內(nèi)病例數(shù)達(dá)到預(yù)警閾值時(shí)，系統(tǒng)也使用短信推送方式自動(dòng)發(fā)出預(yù)警信號(hào)。戊型病毒性肝炎、流行性出血熱、流行性乙型腦炎、痢疾、傷寒和副傷寒、猩紅熱、瘧疾、流行性感冒、流行性腮腺炎、風(fēng)疹、急性出血性結(jié)膜炎、其他感染性腹瀉病的預(yù)警閾值為P80;甲型病毒性肝炎的預(yù)警閾值為P70;斑疹傷寒、流行性腦脊髓膜炎、鉤端螺旋體病、登革熱、水痘的預(yù)警閾值為P50。

1.2.3 預(yù)警信號(hào)處理 各級(jí)疾病預(yù)防控制中心負(fù)責(zé)預(yù)警工作的值班人員收到預(yù)警信號(hào)后在自動(dòng)預(yù)警信息系統(tǒng)中對(duì)其進(jìn)行處理，通過(guò)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析、電話調(diào)查等手段判斷是否為疑似事件，一旦認(rèn)定為疑似事件，就立即展開(kāi)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查并將結(jié)果反饋到自動(dòng)預(yù)警信息系統(tǒng)。接到單病例預(yù)警信息后，在2 h之內(nèi)填報(bào)信號(hào)核實(shí)卡為響應(yīng)及時(shí)。接到時(shí)間序列預(yù)警信息后，在24 h之內(nèi)填報(bào)信號(hào)核實(shí)卡為響應(yīng)及時(shí)［2］。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 利用Excel 2007將信息資料進(jìn)行整理，采用SPSS 13.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，計(jì)數(shù)資料采用χ2檢驗(yàn)，以P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表1 2011—2012年濟(jì)寧市不同地區(qū)單病種預(yù)警和時(shí)間序列預(yù)警響應(yīng)及時(shí)率比較Table 1 Comparison of single disease response timeliness ratio and time series response timeliness ratio in different areas in Jining city from 2011 to 2012

2 結(jié)果

2.1 不同地區(qū)單病種預(yù)警和時(shí)間序列預(yù)警情況 2011—2012年單病種預(yù)警236次，響應(yīng)及時(shí)率為60.17%;時(shí)間序列預(yù)警2 043次，響應(yīng)及時(shí)率為87.07%，時(shí)間序列預(yù)警響應(yīng)及時(shí)率高于單病種預(yù)警，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 (χ2=115.69，P＜0.01)。不同地區(qū)單病種預(yù)警響應(yīng)及時(shí)率比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 (χ2=38.94，P＜0.01);不同地區(qū)時(shí)間序列預(yù)警響應(yīng)及時(shí)率比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 (χ2=257.24，P＜0.01，見(jiàn)表1)。

2.2 2011—2012年不同病種傳染病預(yù)警疑似率和陽(yáng)性率情況 2011—2012年預(yù)警病種共18種，其中甲類及按甲類管理的病種2個(gè)，乙類11個(gè)，丙類5個(gè)。病種預(yù)警次數(shù)前5位的為其他感染性腹瀉病、流行性腮腺炎、手足口病、麻疹和流行性感冒。病種疑似率由高到低依次為登革熱、惡性瘧、間日瘧、麻疹、手足口病和流行性腮腺炎。病種預(yù)警信號(hào)陽(yáng)性率依次為惡性瘧、麻疹和流行性腮腺炎 (見(jiàn)表2)。

2.3 2011—2012年不同地區(qū)傳染病預(yù)警疑似事件和確認(rèn)暴發(fā)情況 2011—2012年濟(jì)寧市傳染病自動(dòng)預(yù)警信息系統(tǒng)共發(fā)出預(yù)警信號(hào)2 279次;初步判斷排除事件2 206起，疑似事件73起，經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查確認(rèn)傳染病暴發(fā)事件11起，預(yù)警信號(hào)陽(yáng)性率為0.48%。單病種預(yù)警信號(hào)陽(yáng)性病種主要為麻疹、惡性瘧;時(shí)間序列預(yù)警信號(hào)陽(yáng)性病種主要為流行性腮腺炎。濟(jì)寧市12個(gè)縣市區(qū)均收到預(yù)警信號(hào)，預(yù)警信號(hào)數(shù)前5位的縣市區(qū)為任城區(qū)、嘉祥縣、梁山縣、金鄉(xiāng)縣、鄒城市 (見(jiàn)表3)。

3 討論

本研究結(jié)果顯示，2011—2012年濟(jì)寧市以縣市區(qū)為單位的傳染病自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)共發(fā)出預(yù)警信號(hào)2 279次，時(shí)間序列預(yù)警響應(yīng)及時(shí)率為87.07%，預(yù)警信號(hào)陽(yáng)性率為0.48%，顯示系統(tǒng)靈敏性較高，運(yùn)行基本良好，但預(yù)警信號(hào)陽(yáng)性率較低，與其他文獻(xiàn)報(bào)道一致［3－5］，分析認(rèn)為與預(yù)警信息閾值設(shè)置有關(guān)。預(yù)警信息單病種預(yù)警響應(yīng)及時(shí)率低于時(shí)間序列預(yù)警，與單病種預(yù)警要求響應(yīng)時(shí)間2 h而時(shí)間序列預(yù)警響應(yīng)時(shí)間24 h有關(guān)。不同地區(qū)預(yù)警信息響應(yīng)及時(shí)率有差異，與各縣市區(qū)疫情報(bào)告管理重視程度及工作質(zhì)量有關(guān)，提示應(yīng)加強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)，提高疫情報(bào)告管理工作的質(zhì)量，充分發(fā)揮傳染病自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)在早期識(shí)別疫情暴發(fā)流行的能力。

目前，傳染病自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)簡(jiǎn)便、實(shí)用、敏感，運(yùn)行基本良好，但系統(tǒng)預(yù)警陽(yáng)性率較低，容易造成不必要工作量的增加，預(yù)警效益成本與疾病的暴發(fā)流行程度形成了反差，建議設(shè)定一個(gè)合理的、便于判定疾病暴發(fā)或異常的閾值，調(diào)節(jié)校正預(yù)警閾值的靈敏度和特異度，達(dá)到既能探查到傳染病早期暴發(fā)信息，又能減少重復(fù)預(yù)警的目的，如能借助地理信息系統(tǒng)，實(shí)時(shí)分析病例在時(shí)間、地區(qū)聚集情況，將會(huì)提高預(yù)警系統(tǒng)的工作質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)早期發(fā)現(xiàn)疾病暴發(fā)流行的預(yù)警目的［6］。另外，由于系統(tǒng)分析的最小單位是縣 (區(qū))，對(duì)在學(xué)校和幼托機(jī)構(gòu)等小范圍的傳染病暴發(fā)提示敏感度偏低，建議在設(shè)置預(yù)警參數(shù)時(shí)對(duì)于常見(jiàn)傳染病應(yīng)提高預(yù)警閾值、縮小預(yù)警區(qū)域 (分析單位改為鄉(xiāng)鎮(zhèn)或者學(xué)校、幼托機(jī)構(gòu)等)，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)在局部地區(qū)和單位出現(xiàn)的聚集性病例，有效地控制疫情暴發(fā)［7］。

表2 2011—2012年不同病種傳染病預(yù)警疑似率和陽(yáng)性率情況Table 2 Situation about suspected case rate and positive rate of different early warning of infectious disease from 2011 to 2012

表3 2011—2012年不同地區(qū)傳染病預(yù)警疑似事件和確認(rèn)暴發(fā)情況 (次)Table 3 Situation about the suspected incidents and confirmed outbreaks of early warning of infectious disease in different areas in Jining city from 2011 to 2012

本文鏈接:

·2003年，在科技部社會(huì)公益基金的支持下，中國(guó)疾病預(yù)防控制中心(CDC)開(kāi)展了傳染病預(yù)警模型的研究工作。

·2005年，啟動(dòng)了重點(diǎn)傳染病自動(dòng)預(yù)警信息系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用試點(diǎn)項(xiàng)目?！?006—2007年，在全國(guó)10個(gè)省的33個(gè)試點(diǎn)縣/區(qū)啟動(dòng)試點(diǎn)工作，并不斷修改和完善系統(tǒng)。

·2007年，國(guó)務(wù)院應(yīng)急辦立項(xiàng)，進(jìn)一步支持開(kāi)展傳染病自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用。

·2008－04－21啟動(dòng)全國(guó)傳染病自動(dòng)預(yù)警 (時(shí)間與單病例預(yù)警)試運(yùn)行工作。

·2008－06－13啟動(dòng)全國(guó)傳染病自動(dòng)預(yù)警 (時(shí)空探測(cè))時(shí)點(diǎn)運(yùn)行工作。

1 馬家奇，王麗萍，戚曉鵬，等.基于網(wǎng)絡(luò)直報(bào)的傳染病監(jiān)測(cè)自動(dòng)預(yù)警信息系統(tǒng)概念模型［J］.疾病監(jiān)測(cè)，2006，21(12):679－681.

2 中國(guó)疾病預(yù)防控制中心.全國(guó)傳染病自動(dòng)預(yù)警 (時(shí)間模型)試運(yùn)行和傳染病自動(dòng)預(yù)警 (時(shí)空模型)試點(diǎn)工作方案［R］.北京:中國(guó)疾病預(yù)防控制中心，2008.

3 鄧革紅，呂煒.廣西重點(diǎn)傳染病監(jiān)測(cè)自動(dòng)預(yù)警信息系統(tǒng)運(yùn)行效果分析［J］.中國(guó)熱帶醫(yī)學(xué)，2010，10(1):50－51.

4 葉敏，易波.2008—2010年浙江省寧波市傳染病自動(dòng)預(yù)警信息分析［J］.疾病監(jiān)測(cè)，2011，26(7):531－534.

5 李宏，歐劍鳴，黃文龍，等.福建省2008—2009年傳染病自動(dòng)預(yù)警信息系統(tǒng)運(yùn)行情況分析［J］.中華疾病控制雜志，2011，15(11):993－996.

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7 馮瑋，陶芳芳，毛智盛，等.上海市傳染病自動(dòng)預(yù)警信息應(yīng)用分析［J］.中國(guó)公共衛(wèi)生管理，2010，26(5):558－560.