侯攀鋒,何文英
(1.石河子大學(xué)醫(yī)學(xué)院預(yù)防醫(yī)學(xué)系,新疆 石河子 832000;2.石河子大學(xué)醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院院內(nèi)感染控制辦公室,新疆 石河子 832000)
傳染?。╥nfectious disease)的及時(shí)發(fā)現(xiàn)是傳染病防控的前提,傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警是傳染病防控體系的基礎(chǔ),也是傳染病源頭控制的關(guān)鍵。已有多位研究者提出了監(jiān)測(cè)預(yù)警對(duì)于傳染病防控的重要性[1,2],但是面對(duì)新突發(fā)傳染病,我國(guó)傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警體系仍然存在預(yù)警關(guān)口滯后、預(yù)警技術(shù)落后、預(yù)警信息來源單一等問題[3]。因此本文對(duì)傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警的相關(guān)研究進(jìn)行綜述,旨在發(fā)現(xiàn)監(jiān)測(cè)預(yù)警過程中存在的問題,提出傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警研究的發(fā)展方向,為加強(qiáng)各類傳染病的監(jiān)測(cè)預(yù)警能力,構(gòu)建重大疫情立體防治體系提出建議。
1.1 基于數(shù)學(xué)模型的傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警 基于數(shù)學(xué)模型的監(jiān)測(cè)預(yù)警研究一般利用傳染病監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),通過控制圖法、時(shí)間模型、空間和時(shí)空模型等時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)方法建立數(shù)學(xué)模型,最終達(dá)到傳染病預(yù)警的目的。
利用已知數(shù)據(jù)確定預(yù)測(cè)范圍,判斷觀測(cè)值是否在范圍內(nèi),這是控制圖法的基本原理。當(dāng)前研究利用該方法主要是針對(duì)季節(jié)性或周期性的傳染病。張漪等[4]提出改進(jìn)的C_CUSUM 預(yù)警模型,根據(jù)歷史發(fā)病量算得每天的期望發(fā)病量,結(jié)合期望發(fā)病量計(jì)算基線水平,得到預(yù)警統(tǒng)計(jì)量,有效的提前了預(yù)警信號(hào)發(fā)出的時(shí)間,增強(qiáng)了預(yù)警模型分析的及時(shí)性。
利用已知數(shù)據(jù)建立模型,通過數(shù)學(xué)方法計(jì)算預(yù)測(cè)值,然后與實(shí)際值相比較,評(píng)價(jià)模型擬合的好壞,這是時(shí)間模型的基本操作過程。齊孝旗等[5]收集了2014-2018 年福建省水痘病例資料,通過建立ARIMA 模型預(yù)測(cè)出2019 年的水痘病例人數(shù),發(fā)現(xiàn)福建省水痘疫情呈上升趨勢(shì),提出在水痘高發(fā)季節(jié)對(duì)15歲以下人群以及小學(xué)場(chǎng)所加強(qiáng)防控措施。
空間模型借助傳染病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù),同時(shí)與地理信息系統(tǒng)(GIS)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了二者的融合應(yīng)用。陳光敏等[6]對(duì)福建省人感染H7N9禽流感病例數(shù)據(jù)開展分析,結(jié)果提示福建省的長(zhǎng)樂區(qū)、福清市、晉江市和思明區(qū)是高-高聚集區(qū)和局部熱點(diǎn),最后提出防控措施應(yīng)向禽流感高發(fā)季節(jié)及地區(qū)傾斜,并加強(qiáng)病原學(xué)檢測(cè)??臻g模型與GIS 雖然可以融合應(yīng)用,但其中也存在不少問題。包括數(shù)據(jù)來源信息分散,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,數(shù)據(jù)在時(shí)間上的持續(xù)性較差,位置數(shù)據(jù)的隱私等問題。這些問題的解決將會(huì)對(duì)傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警的進(jìn)一步發(fā)展提供極大的幫助。
從時(shí)間、空間角度和疾病特征方面收集傳染病相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)傳染病的時(shí)間和空間分布進(jìn)行分析和描述,這是時(shí)空模型的基本特征。與時(shí)間模型和空間模型相比,時(shí)空模型具有更多的優(yōu)勢(shì),預(yù)警效率更加有效。傅偉杰等[7]研究發(fā)現(xiàn),2017 年1 月-3 月人感染H7N9禽流感病例存在較強(qiáng)的時(shí)空聚集性,最后提出了從人群、病原和環(huán)境等要素開展人感染H7N9禽流感的綜合防控。
1.2 基于互聯(lián)網(wǎng)的傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警研究 傳統(tǒng)的傳染病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)傳染病的防控發(fā)揮了巨大的作用,但是存在監(jiān)測(cè)范圍有限,預(yù)警時(shí)間滯后等問題?;诨ヂ?lián)網(wǎng)的監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)近些年越來越成為關(guān)注的熱點(diǎn),此類研究多利用谷歌趨勢(shì)、百度指數(shù)、微博熱搜等互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),通過統(tǒng)計(jì)分析并對(duì)未來傳染病的流行趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),指示傳染病暴發(fā)的可能性[8]。
紀(jì)煥林等[9]收集手足口病的關(guān)鍵詞百度指數(shù)與全國(guó)手足口病數(shù),通過二者建立的預(yù)測(cè)模型效果遠(yuǎn)高于基于關(guān)鍵詞百度指數(shù)構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型,充分證明了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)能夠提高模型的預(yù)測(cè)性能。李銳等[10]收集了2004-2009 年高致病性H5N1禽流感病毒的暴發(fā)數(shù)據(jù)以及同時(shí)期谷歌趨勢(shì)中的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù),通過對(duì)二者進(jìn)行相關(guān)分析,結(jié)果顯示二者的年度數(shù)據(jù)表現(xiàn)出較高的相關(guān)性,并且谷歌趨勢(shì)的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)可以提前數(shù)周預(yù)測(cè)到H5N1禽流感病毒的暴發(fā)。
1.3 基于醫(yī)院的傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警研究 當(dāng)傳染病患者出現(xiàn)癥狀導(dǎo)致影響正常生活時(shí)會(huì)去醫(yī)院就診,所以醫(yī)院及時(shí)發(fā)現(xiàn)傳染病的能力至關(guān)重要。當(dāng)前對(duì)于傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警的研究集中在已知的法定報(bào)告?zhèn)魅静?,主要是探索建立醫(yī)院監(jiān)測(cè)系統(tǒng)來提高傳染病防控效果。針對(duì)新發(fā)傳染病也只是利用門診等已有的數(shù)據(jù)探索癥狀監(jiān)測(cè)的可能性,目前尚未有醫(yī)院建立新發(fā)傳染病癥狀監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。
2015 年韓國(guó)MERS-CoV 病毒在醫(yī)院暴發(fā),疫情的早期識(shí)別診斷和預(yù)警及防控措施不當(dāng)是造成疫情控制失利的主要原因[11]。這深刻反映了醫(yī)療機(jī)構(gòu)沒有對(duì)新發(fā)傳染病進(jìn)行有效的篩查,導(dǎo)致不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)傳染病。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用醫(yī)院醫(yī)療數(shù)據(jù)對(duì)傳染病的發(fā)現(xiàn)做出了一系列研究。Sugawara T 等[12]研究指出,日本的處方監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可通過全國(guó)范圍內(nèi)的處方數(shù)量估計(jì)出傳染病的患者人數(shù)。Sugishita Y 等[13]通過分析救護(hù)車轉(zhuǎn)運(yùn)的數(shù)據(jù),快速評(píng)估與每個(gè)患者癥狀相關(guān)的信息,進(jìn)而在聚集性活動(dòng)中監(jiān)測(cè)傳染病。Wang MH等[14]通過云計(jì)算開發(fā)醫(yī)院自動(dòng)實(shí)驗(yàn)室報(bào)告系統(tǒng),該系統(tǒng)可提供特定病原體的早期報(bào)告,及早發(fā)現(xiàn)疫情并提供傳染病數(shù)據(jù)趨勢(shì)。朱愛琴等[15]把基于病歷資料的醫(yī)生報(bào)告的數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別相比較,判斷二者對(duì)門急診流感樣病例監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性,發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別方式對(duì)傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警具有良好的靈敏度和特異度。匡季秋等[16]把醫(yī)院實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)系統(tǒng)信息和電子病歷系統(tǒng)傳染病報(bào)告信息相結(jié)合,搭建集傳染病監(jiān)測(cè)、預(yù)警、干預(yù)、反饋與追蹤于一體的信息管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳染病患者在醫(yī)院的全程閉環(huán)管理。
1.4 基于實(shí)驗(yàn)室的傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警研究 在新發(fā)傳染病疫情暴發(fā)初期,對(duì)于患者臨床癥狀初步判斷后,其次最關(guān)鍵的任務(wù)是對(duì)病原體的識(shí)別[17]。我國(guó)當(dāng)前以實(shí)驗(yàn)室為基礎(chǔ)的傳染病監(jiān)測(cè)體系薄弱,并且沒有建立電子化的網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng),導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)室之間不能開展數(shù)據(jù)交換,對(duì)新發(fā)傳染病及病原體的發(fā)現(xiàn)、監(jiān)測(cè)等方面能力不足[18]。
有學(xué)者對(duì)實(shí)驗(yàn)室監(jiān)測(cè)介紹了各自的經(jīng)驗(yàn)。Jian SW等[19]談到我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)應(yīng)對(duì)傳染病的經(jīng)驗(yàn)時(shí),指出臺(tái)灣有遍布全省的實(shí)驗(yàn)室、流行病學(xué)網(wǎng)絡(luò),監(jiān)測(cè)系統(tǒng)健全并且對(duì)傳染病具有極強(qiáng)的靈敏性。Dahl V 等[20]通過醫(yī)院出院登記表臨床微生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室的報(bào)告比較了瑞典對(duì)神經(jīng)疏螺旋體病進(jìn)行監(jiān)測(cè)的可能性,結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于實(shí)驗(yàn)室的報(bào)告是一種可行的選擇。Evans RS 等[21]在微生物實(shí)驗(yàn)室計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和集成中央醫(yī)院計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間開發(fā)了一個(gè)接口,該系統(tǒng)包括來自大多數(shù)臨床護(hù)理支持領(lǐng)域的醫(yī)學(xué)信息。微生物數(shù)據(jù)從實(shí)驗(yàn)室計(jì)算機(jī)文件結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)上的分層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在傳染病專家的幫助下創(chuàng)建了知識(shí)庫,并成為計(jì)算機(jī)化傳染病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的一部分。
1.5 基于學(xué)校的傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警研究 基于學(xué)校傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警的研究側(cè)重于探索其作為癥狀監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來源的可能性。對(duì)已經(jīng)建立的傳染病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià),探討其預(yù)警的及時(shí)性、準(zhǔn)確性。已有多個(gè)研究證明學(xué)校作為癥狀監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)來源之一能夠較好的預(yù)警傳染病。
關(guān)天姬等[22]通過比較公共衛(wèi)生事件報(bào)告日期間隔天數(shù),評(píng)估監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的預(yù)警作用,結(jié)果顯示該系統(tǒng)具有較好的準(zhǔn)確性,能起到預(yù)警作用。陳勇輝等[23]對(duì)上海市松江區(qū)新橋鎮(zhèn)內(nèi)所有8 所中小學(xué)校的因病缺課監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并與同期國(guó)家疾病監(jiān)測(cè)信息報(bào)告系統(tǒng)中的傳染病數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,指出學(xué)校因病缺課監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有良好的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。有學(xué)者在天津縣級(jí)學(xué)校進(jìn)行了流感疾病的癥狀監(jiān)測(cè),并將其與實(shí)際流感暴發(fā)的案例進(jìn)行比較,結(jié)果表明學(xué)校內(nèi)部的癥狀監(jiān)測(cè)可以有效的控制流感暴發(fā)[24]。丁華等[25]建立并應(yīng)用基于智能手機(jī)的學(xué)校癥狀監(jiān)測(cè)系統(tǒng),以發(fā)熱、咳嗽、嘔吐、腹瀉、皮疹、紅眼、腮腺腫大作為監(jiān)測(cè)指標(biāo),采用時(shí)空掃描方式對(duì)癥狀數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)預(yù)警。結(jié)果表明杭州市學(xué)校癥狀監(jiān)測(cè)系統(tǒng)適用性廣泛,在傳染病疫情早期預(yù)警中發(fā)揮了重要作用。
1.6 基于藥店的傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警研究 當(dāng)患者初步出現(xiàn)癥狀時(shí),會(huì)去藥店購(gòu)買藥品,當(dāng)前基于藥店傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警的研究主要側(cè)重于探索其作為癥狀監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來源的可能性。已有多個(gè)研究證明藥店作為癥狀監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)來源之一能夠較好的預(yù)警傳染病。
覆蓋全美國(guó)的Biosense 系統(tǒng)就是以連鎖藥店藥品銷售量作為數(shù)據(jù)來源之一來提升公共衛(wèi)生緊急情況的快速發(fā)現(xiàn)和識(shí)別能力。程麗薇等[26]探索在農(nóng)村地區(qū)應(yīng)用藥物銷售量開展傳染病監(jiān)測(cè),并且進(jìn)行傳染病早期預(yù)警的可行性,結(jié)果顯示藥物銷售量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)上報(bào)數(shù)據(jù)的質(zhì)量良好,在農(nóng)村開展藥物銷售量監(jiān)測(cè)具有一定的可行性。
目前基于數(shù)學(xué)模型的傳染病研究只是針對(duì)原有的傳染病和已知的新發(fā)傳染病進(jìn)行建模,預(yù)測(cè)傳染病未來的流行趨勢(shì)。建議應(yīng)著重加強(qiáng)對(duì)未知新發(fā)傳染病的研究,對(duì)其建立科學(xué)的預(yù)警模型,來預(yù)測(cè)傳染病的暴發(fā)。基于互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)院、實(shí)驗(yàn)室、學(xué)校、藥店等不同主體的傳染病研究,其對(duì)新發(fā)傳染病發(fā)現(xiàn)能力不足,實(shí)驗(yàn)室監(jiān)測(cè)體系比較薄弱,缺乏有效的數(shù)據(jù)共享機(jī)制。基于學(xué)校、藥店的監(jiān)測(cè),僅作為癥狀監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)來源,側(cè)重于監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的建立,經(jīng)過運(yùn)行進(jìn)而運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法探索系統(tǒng)的有效性。
總之,傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警的研究缺乏對(duì)新發(fā)傳染病的預(yù)警,對(duì)新發(fā)傳染病癥候群預(yù)警模型的研究不足,具體表現(xiàn)在新發(fā)傳染病的發(fā)現(xiàn)能力弱,實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)能力弱,信息化建設(shè)不足,監(jiān)測(cè)主體之間沒有實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,各個(gè)主體之間系統(tǒng)分割運(yùn)行,無法及時(shí)有效的發(fā)現(xiàn)并且防控新發(fā)傳染病。
未來應(yīng)著重加強(qiáng)癥狀監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的建立完善,充分利用癥候群監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),及時(shí)發(fā)現(xiàn)未知的新發(fā)傳染病。建立并完善多主體的數(shù)據(jù)交流平臺(tái),加強(qiáng)信息化建設(shè)。把推動(dòng)醫(yī)防的深度融合作為研究方向,醫(yī)療機(jī)構(gòu)和疾控中心合作共建高級(jí)別實(shí)驗(yàn)室。相信在不久的將來,傳染病的監(jiān)測(cè)預(yù)警必將發(fā)生巨大變革。