賀曉燁，趙嫣娟，普竹梅，倪曉娟，李 琳，王員芝，楊海云

(昆明市婦幼健康服務(wù)中心/昆明市婦幼保健院，云南 昆明 650000)

2019年年末新型冠狀病毒感染性肺炎(corona virus disease 2019，COVID-19)在全國乃至世界迅速擴(kuò)散[1]。2020年1月20日，我國將此病列為乙類傳染病，按甲類傳染病管理。2020年1月30日凌晨，世界衛(wèi)生組織(World Health Organization，WHO)宣布新型冠狀病毒感染的肺炎疫情構(gòu)成“國際關(guān)注的突發(fā)公共衛(wèi)生事件”[2]。2020年1月27日，國務(wù)院應(yīng)對新型冠狀病毒感染的肺炎疫情聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制發(fā)布的《近期防控新型冠狀病毒感染的肺炎工作方案》提出，為做好近期疫情防控工作，要全面落實(shí)主體責(zé)任；切斷傳染源；阻斷傳播途徑，并進(jìn)一步要求最大程度減少人員流動；增強(qiáng)全民防范意識，保護(hù)易感人群如老年人、孕婦及兒童等[3-4]。目前新冠肺炎疫情防控取得階段性成效。昆明市為云南省省會，是國務(wù)院批復(fù)確定的中國西部地區(qū)重要的中心城市之一，了解新冠肺炎對婦幼衛(wèi)生服務(wù)工作的影響，并預(yù)測“后新冠時期”的工作開展趨勢，以科學(xué)的防控理念、高度的責(zé)任感和使命感持續(xù)投入到這場抗疫斗爭中，在鞏固好疫情防控成果和切實(shí)保障婦女兒童健康等方面尤為重要。

本文綜合分析昆明市2020年第1～2季度婦幼健康服務(wù)工作主要指標(biāo)，采用時間序列模型擬合2014年第1季度至2019年第4季度昆明市婦幼衛(wèi)生服務(wù)主要指標(biāo)數(shù)據(jù)，篩選最佳預(yù)測模型，預(yù)測2020年第1～4季度年昆明市婦幼健康服務(wù)工作的開展趨勢并對比分析實(shí)際情況，找準(zhǔn)著力點(diǎn)、關(guān)鍵點(diǎn)，提出有針對性的對策建議，以確?！昂笮鹿跁r期”婦幼衛(wèi)生服務(wù)工作的有效落實(shí)。

1資料與方法

1.1一般資料

研究昆明市2020年第1～2季度婦幼衛(wèi)生服務(wù)工作主要指標(biāo)，包括婚檢、產(chǎn)婦早孕建冊、產(chǎn)婦產(chǎn)前檢查、產(chǎn)婦產(chǎn)后訪視、產(chǎn)婦系統(tǒng)管理、戶籍活產(chǎn)、非戶籍活產(chǎn)、新生兒訪視，其中戶籍活產(chǎn)為戶籍在昆明市的活產(chǎn)、非戶籍活產(chǎn)為戶籍在非昆明市的活產(chǎn)。本研究所選用的主要結(jié)果質(zhì)量指標(biāo)均來源于云南婦幼衛(wèi)生直報系統(tǒng)，指標(biāo)是由數(shù)十位婦幼保健領(lǐng)域?qū)＜?，結(jié)合婦幼保健的特點(diǎn)，經(jīng)過多輪專家咨詢、專家論證選取。

1.2研究方法

采用描述性流行病學(xué)方法綜合分析2020年第1～2季度昆明市婦幼衛(wèi)生服務(wù)情況，以2014年第1季度至2019年第4季度的數(shù)據(jù)為建模數(shù)據(jù)，采用SPSS 25.0軟件建立指數(shù)平滑模型和差分整合移動平均自回歸模型(autoregressive integrated moving average model，ARIMA)，篩選最佳模型并預(yù)測2020年1～4季度的數(shù)據(jù)[5]。

1.2.1指數(shù)平滑模型

基本思想是預(yù)測值為歷史觀測值的加權(quán)和，且對不同的歷史數(shù)據(jù)給予不同的權(quán)重，新數(shù)據(jù)賦予較大的權(quán)重，舊數(shù)據(jù)賦予較小的權(quán)重，因此隨著時間的變化，時間序列中的既往值對模型預(yù)測的影響會逐漸減小，預(yù)測值能更準(zhǔn)確地反映時間序列的實(shí)際變化，更適合實(shí)際應(yīng)用中的短期預(yù)測[6-7]。一般有簡單指數(shù)平滑法、Holt雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法、Winter線性和季節(jié)性指數(shù)平滑法，各指數(shù)平滑模型有不同適用范圍，實(shí)際中應(yīng)當(dāng)根據(jù)數(shù)據(jù)的趨勢性、季節(jié)性等特點(diǎn)進(jìn)行模型選擇。

1.2.2 ARIMA模型

基本思想是將預(yù)測對象隨時間推移而形成的數(shù)列視為一個隨機(jī)序列，即除去個別的偶然原因引起的觀測值變化外，時間序列是一組依賴于時間t的隨機(jī)變量。對于具有季節(jié)性、周期性和長期趨勢的時間序列數(shù)據(jù)較適于采用ARIMA乘積季節(jié)模型，即SARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)s進(jìn)行描述和分析。該模型綜合考慮了序列的趨勢變化及隨機(jī)干擾，尤其在難以明確或較難獲得主要影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù)時，ARIMA模型有其獨(dú)特的優(yōu)越性[8-9]。

1.2.3模型評價指標(biāo)

指數(shù)平滑模型和ARIMA模型均是通過參數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，給出擬合優(yōu)度指標(biāo)。在參數(shù)選擇過程中，以均方根誤差(root mean square error，RMSE)最小的模型為最優(yōu)模型。統(tǒng)計(jì)量Ljung-BoxQ可檢驗(yàn)殘差序列是否為獨(dú)立序列，若其假設(shè)檢驗(yàn)的P>0.05，說明數(shù)據(jù)擬合后的殘差序列不存在自相關(guān)。平穩(wěn)決定系數(shù)(平穩(wěn)R2)統(tǒng)計(jì)量用于比較模型中的固定成分和簡單均值模型的差異，取正值時表示模型優(yōu)于簡單均值模型；取負(fù)值時表示劣于簡單均值模型；為0則表示和簡單均值模型效果相同。決定系數(shù)(R2)表示模型所能解釋的數(shù)據(jù)變異占總變異的比例，其數(shù)值越大表示效果越佳。貝葉斯信息準(zhǔn)則(Bayesian information criterion，BIC)表示模型對數(shù)據(jù)的釋度，該統(tǒng)計(jì)量基于均方誤差統(tǒng)計(jì)量，并考慮了模型的參數(shù)個數(shù)和序列數(shù)據(jù)個數(shù)，其值越小則相對模型越優(yōu)[10]。

1.2.4模型預(yù)測值準(zhǔn)確性驗(yàn)證

建模后，將兩個預(yù)測模型對2014年至2019年昆明市婦幼衛(wèi)生服務(wù)指標(biāo)的預(yù)測值與實(shí)際值進(jìn)行比較，以確定預(yù)測效果較優(yōu)的模型。

1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用Excel 2007和SPSS 25.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析。計(jì)數(shù)資料用例數(shù)(n)和百分比(%)表示，建立指數(shù)平滑模型和ARIMA模型，篩選最佳模型并預(yù)測2020年1～4季度的數(shù)據(jù)。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2結(jié)果

2.1一般情況

2020年第1季度指標(biāo)總和為105 640人次，環(huán)比下降36.37%，同比下降13.48%。各項(xiàng)指標(biāo)的環(huán)比增長率均為負(fù)；除產(chǎn)婦早孕建冊人數(shù)、非戶籍活產(chǎn)人數(shù)外，其余指標(biāo)同比增長率為負(fù)。環(huán)比增長率下降幅度最大的三項(xiàng)指標(biāo)為婚檢人數(shù)(-88.02%)、產(chǎn)婦產(chǎn)前檢查人數(shù)(-35.66%)、產(chǎn)婦產(chǎn)后訪視人數(shù)(-35.64%)。同比增長率下降幅度最大的三項(xiàng)指標(biāo)也為婚檢人數(shù)(-40.20%)、產(chǎn)婦產(chǎn)前檢查人數(shù)(-18.69%)、產(chǎn)婦產(chǎn)后訪視人數(shù)(-18.39%)。

2020年第2季度指標(biāo)總和為119 538人次，環(huán)比增長13.16%，同比下降12.36%，各項(xiàng)指標(biāo)的環(huán)比增長率為正；除婚檢人數(shù)及非戶籍活產(chǎn)數(shù)外，其余指標(biāo)同比增長率為負(fù)。環(huán)比增長率上升幅度最小的三項(xiàng)指標(biāo)為產(chǎn)婦孕早期產(chǎn)前檢查人數(shù)(11.21%)、產(chǎn)婦早孕建冊人數(shù)(11.92%)、新生兒訪視人數(shù)(11.99%)；同比增長率下降幅度最大的三項(xiàng)指標(biāo)為產(chǎn)婦產(chǎn)后訪視人數(shù)(-16.75%)、產(chǎn)婦產(chǎn)前檢查人數(shù)(-16.72%)、新生兒訪視人數(shù)(-16.53%)，如表1所示。

表1 2020年第1～2季度婦幼健康服務(wù)主要指標(biāo)(n,%)

2.2模型選擇

選擇最佳參數(shù)，采用兩種模型擬合2014年第1季度至2019年第4季度的數(shù)據(jù)，除非戶籍活產(chǎn)數(shù)指標(biāo)外，其余指標(biāo)的ARIMA模型相對誤差均低于指數(shù)平滑法，但非戶籍活產(chǎn)數(shù)的指數(shù)平滑模型統(tǒng)計(jì)量Ljung-BoxQ假設(shè)檢驗(yàn)的P<0.05，所以其殘差序列存在自相關(guān)性，故選用ARIMA模型?；闄z人數(shù)的ARIMA模型相對誤差為0，但模型的各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)也均為0，說明模型沒有意義，且指數(shù)平滑模型平穩(wěn)R2、R2、RMSE、BIC指標(biāo)均優(yōu)于ARIMA模型，因此婚檢人數(shù)選擇指數(shù)平滑模型，其余指標(biāo)均采用ARIMA模型，如表2～4及圖1所示。

表2 模型擬合值對比

表3 指數(shù)平滑模型擬合度統(tǒng)計(jì)

表4 ARIMA模型擬合度統(tǒng)計(jì)

注：UCL:預(yù)測值的規(guī)范上限，LCL:預(yù)測值的規(guī)范下限。

2.3趨勢預(yù)測

除第2季度非戶籍活產(chǎn)數(shù)外，2020年第1～2季度各項(xiàng)指標(biāo)實(shí)際值均低于預(yù)測值。第1季度相對誤差最高的三項(xiàng)指標(biāo)為婚檢人數(shù)(155.75%)、產(chǎn)婦產(chǎn)前檢查人數(shù)(58.82%)、產(chǎn)婦產(chǎn)后訪視人數(shù)(58.80%)；相對誤差最低的三項(xiàng)指標(biāo)為非戶籍活產(chǎn)數(shù)(5.88%)、產(chǎn)婦孕早期產(chǎn)前檢查人數(shù)(37.97%)、產(chǎn)婦管理系統(tǒng)人數(shù)(40.89%)。第2季度相對誤差最高的三項(xiàng)指標(biāo)為產(chǎn)婦產(chǎn)后訪視人數(shù)(44.70%)、產(chǎn)婦產(chǎn)前檢查人數(shù)(44.57%)、新生兒訪視人數(shù)(44.52%)；相對誤差最低的三項(xiàng)指標(biāo)為產(chǎn)婦管理系統(tǒng)人數(shù)(16.66%)，產(chǎn)婦孕早期產(chǎn)前檢查人數(shù)(17.36%)，非戶籍活產(chǎn)數(shù)(18.06%)，見表5。

表5 2020年1～2季度實(shí)際值與預(yù)測值比較

2020年3～4季度預(yù)測婚檢5 054人次、產(chǎn)婦早孕檢查33 637人次、產(chǎn)婦產(chǎn)前檢查52 237人次、產(chǎn)婦孕早期產(chǎn)前檢34 250人次、產(chǎn)婦產(chǎn)后訪視52 425人次、產(chǎn)婦系統(tǒng)管理32 926人次、本地戶籍活產(chǎn)數(shù)53 117人次、非本地戶籍活產(chǎn)數(shù)6 573人次、新生兒訪視52 992人次，合計(jì)323 211人次，與2019年水平接近，見表6。

表6 2020年第3～4季度預(yù)測值

3討論

新冠肺炎疫情持續(xù)幾個月后，我國抗“疫”工作取得階段性勝利，隨著奔赴武漢的醫(yī)務(wù)人員陸續(xù)返回工作崗位，醫(yī)療工作逐漸恢復(fù)正常，婦幼保健工作也開始進(jìn)入“后新冠時期”。我們應(yīng)該思考國內(nèi)醫(yī)院防疫現(xiàn)狀對婦幼保健工作的影響，預(yù)測各項(xiàng)工作的發(fā)展趨勢，科學(xué)防疫，以期能在未來的工作中未雨綢繆，更好地迎接新的挑戰(zhàn)。

3.1疫情期間的婦幼衛(wèi)生服務(wù)工作開展情況

受新冠肺炎疫情的影響，2020年第1季度各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)總和的環(huán)比增長量、同比增長量均下降，其中婚檢、產(chǎn)婦產(chǎn)前檢查、產(chǎn)婦孕早期產(chǎn)前檢查、產(chǎn)婦產(chǎn)后訪視、產(chǎn)婦系統(tǒng)管理、戶籍活產(chǎn)、新生兒訪視人數(shù)的環(huán)比增長量、同比增長量都有所下降；產(chǎn)婦早孕建冊、非戶籍活產(chǎn)人數(shù)的環(huán)比增長量下降，但同比增長量略微升高?；闄z人數(shù)受疫情影響最大，環(huán)比增長率為-88.02%，同比增長率為-40.20%。第2季度各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)總和的環(huán)比增長量有所升高，但除婚檢人數(shù)、非戶籍活產(chǎn)數(shù)外，其余指標(biāo)的同比增長量仍為負(fù)數(shù)，結(jié)果提示婦幼衛(wèi)生服務(wù)工作的開展在一定程度上受到了疫情影響，第1季度受到影響較大，第2季度隨著復(fù)工復(fù)產(chǎn)的有序推進(jìn)，婦幼衛(wèi)生服務(wù)工作也穩(wěn)步開展，但仍需要進(jìn)一步提高工作效率和工作質(zhì)量，確保婦幼系統(tǒng)保健服務(wù)的連續(xù)性。

3.2 “后新冠時期”的婦幼衛(wèi)生服務(wù)工作走向

根據(jù)預(yù)測情況，除第2季度非戶籍活產(chǎn)數(shù)外，2020年第1～2季度各項(xiàng)指標(biāo)實(shí)際值均低于預(yù)測值，其中第1季度產(chǎn)婦產(chǎn)前檢查人數(shù)、產(chǎn)婦產(chǎn)后訪視、戶籍活產(chǎn)數(shù)、新生兒訪視人數(shù)低于預(yù)測值的規(guī)范下限，可能與疫情期間孕產(chǎn)婦擔(dān)心在前往醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行孕檢的路途上、常規(guī)孕檢和分娩服務(wù)就診過程中存在一定的感染風(fēng)險有關(guān)，導(dǎo)致婦幼衛(wèi)生服務(wù)利用率的降低[11]。2020年3～4季度各項(xiàng)工作覆蓋的預(yù)測人數(shù)為323 211人，高于2019年3～4季度的306 793人?？紤]到2020年第1～2季度受新冠肺炎疫情影響，婦幼衛(wèi)生工作服務(wù)人數(shù)低于預(yù)測值，有大量的服務(wù)需求并未得到滿足，在后新冠時期，助產(chǎn)機(jī)構(gòu)可能會出現(xiàn)患者更多、醫(yī)務(wù)人員工作量更大的現(xiàn)象，需要提高重視，積極應(yīng)對，持續(xù)優(yōu)化工作流程，確保醫(yī)患安全。

3.3小結(jié)

目前的流行病學(xué)數(shù)據(jù)顯示，我國國內(nèi)的疫情已經(jīng)基本得到了控制。為進(jìn)一步鞏固來之不易的防控成果，實(shí)現(xiàn)“外防輸入、內(nèi)防反彈”的目標(biāo)，針對復(fù)工復(fù)產(chǎn)逐步推進(jìn)、大量服務(wù)需求亟待滿足以及無癥狀感染者存在一定傳播風(fēng)險的情況，各級助產(chǎn)機(jī)構(gòu)要進(jìn)一步加強(qiáng)疫情防控及救治工作，最大限度降低傳播風(fēng)險，切實(shí)保障婦女、兒童等易感群體的生命安全和身體健康[12]。首先各級助產(chǎn)機(jī)構(gòu)要合理調(diào)配醫(yī)護(hù)力量，有序開放普通門診、專科門診、專家門診，提倡預(yù)約就診；有序開展預(yù)檢分診，所有進(jìn)入醫(yī)療機(jī)構(gòu)的人員均須佩戴口罩，保持安全距離，診區(qū)嚴(yán)格執(zhí)行“一人一診一室”。其次助產(chǎn)機(jī)構(gòu)應(yīng)做好出入人員登記，保持院前急救和院內(nèi)急診正常安全有序開展；對孕產(chǎn)婦和新生兒做好疾病救治、安全助產(chǎn)等工作，保障母嬰安全。除此之外，還需進(jìn)一步加強(qiáng)分級診療工作，充分利用“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”等信息化手段，通過網(wǎng)上預(yù)約和線上咨詢等方式，引導(dǎo)患者有序就醫(yī)，提高工作效率，創(chuàng)新工作方法，不斷提升技術(shù)水平和服務(wù)能力，全面落實(shí)常見病、慢性病、多發(fā)病患者首先到基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)就診制度，減少人群在大醫(yī)院聚集，降低交叉感染風(fēng)險。