摘要：針對傳染病疫情的防控工作始終是加強疾病監(jiān)測信息的優(yōu)化方案，雖然我國早期便以建立了完整的傳染病疫情監(jiān)測系統(tǒng)，但是由于對比資料較少，且分析手段落后，仍然無法更為精準(zhǔn)的預(yù)測傳染病發(fā)生機制與形成幾率。諸如H1N1、SARS等疫情的傳播，便是其中風(fēng)險度極高傳染病防控機制失利現(xiàn)象。因此，對于優(yōu)化傳染病疾病控制效果，仍然需要更為先進(jìn)的技術(shù)手段。為此，本文針對控制圖法預(yù)警技術(shù)進(jìn)行了深入剖析，以便為相關(guān)研究提供理論參考。

關(guān)鍵詞：控制圖法；預(yù)警技術(shù)；傳染??；疾病控制

一、資料與方法

（一）病種資料

本研究主要考察的傳染病類型為菌痢、腹瀉、腸道癥候群。

（二）數(shù)據(jù)來源

以2017年3月至2018年3月之間，本院接收的腹瀉患者基本類型為監(jiān)測范疇，建立患者數(shù)據(jù)庫資料，對比就診情況和發(fā)病人數(shù)。

（三）確定流行標(biāo)準(zhǔn)貴州省長順縣疾病預(yù)防控制中心

傳染病的流行標(biāo)準(zhǔn)是衡量此類疾病在歷年發(fā)病水平上的對比參考，參考專家指導(dǎo)，本研究將流行病的定義范疇界定為過去5年中該疾病的發(fā)生頻次，高于（±s）的水平，界定為流行性傳染病。

（四）預(yù)警模型

依據(jù)控制圖法預(yù)警技術(shù)的基本原理，以觀察五年內(nèi)該時間階段下的周期發(fā)病頻次，定義測量百分比，P50、P60、P65、P70、P75、P80、P90、P95，作為預(yù)警界限，從而建立相應(yīng)的預(yù)警模型。

主要考察控制圖法預(yù)警技術(shù)中的靈敏度、特異性、陽性似然比、陽性預(yù)測值。

首先，設(shè)靈敏度為A，其判定模型為：靈敏度（A）=真陽性/（真陽性+假陽性）×100%。

其次，設(shè)特異性為B，其判定模型為：特異性（B）=真陰性/（假陽性+真陰性）×100%。

再次，設(shè)陽性似然比為C，其判定模型為：陽性似然比（C）=靈敏度/（1-特異性）×100%。

最后，設(shè)陽性預(yù)測值為D，其判定模型為：陽性預(yù)測值（D）真陽性/（鎮(zhèn)陽性+假陽性）×100%。

（五）統(tǒng)計學(xué)方法

采用PSS19.0統(tǒng)計學(xué)軟件進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計與分析。

二、結(jié)果

（一）控制圖法預(yù)警信號的測定結(jié)果

菌痢、腹瀉、腸道癥候群等各候選預(yù)警界值的擬合異常信號分布如表1所示。

（二）控制圖法預(yù)警技術(shù)參考指標(biāo)對比結(jié)果

菌痢、腹瀉、腸道癥候群等各候選預(yù)警界值的靈敏度、特異性、陽性似然比、陽性預(yù)測值的測定指標(biāo)對比結(jié)果如表2所示。其中A代表靈敏度，B代表特異性、C代表陽性似然比，D代表陽性預(yù)測值。

三、討論

靈敏度、特異度、陽性似然比、陽性預(yù)測值是針對與預(yù)警技術(shù)是否達(dá)到較高應(yīng)用價值的評價標(biāo)準(zhǔn)。通過預(yù)警信號了解其中的風(fēng)險值，也是進(jìn)一步控制流行性傳熱疾病的必要方式。在異常信號的評估機制中，需要參照具體的流行性指標(biāo)界定標(biāo)準(zhǔn)，從而為預(yù)警界限提供良好的參考取值范疇。如果在預(yù)警界限出現(xiàn)了較大的偏差時，也需要從最大預(yù)警功效的參考范疇之列定義其實際參量的標(biāo)準(zhǔn)值。如果某一項界定指標(biāo)超出了預(yù)期水平線，則是該類型并在快速傳播的預(yù)警征兆。但是在部分預(yù)警信號發(fā)出預(yù)測報警時，也并非完全存在流行性疾病爆發(fā)的可能性。需要針對具體病情的參考數(shù)據(jù)加以分析，從確診度方面嚴(yán)格控制非特異性癥候群的表現(xiàn)機制。諸如各種特征屬性中的職業(yè)分布、性別、報告單位、地區(qū)、年齡段、周期性等參考性指標(biāo)，仍然可以作為評估方向，從而加強控制圖法預(yù)警技術(shù)的精準(zhǔn)度，為流行性傳染病疾病控制提供更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。

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作者簡介：金光躍，男，漢族，籍貫：貴州長順，生于：1972年9月，貴陽衛(wèi)校 公共衛(wèi)生，職稱：主管醫(yī)師，研究方向：疾病控制。