婁方麗，溫丹果，簡 儉，姚 弛，李國靜，田 輝

呼吸道傳染病傳播速度快、傳播范圍廣，具有突發(fā)性、長期性、復(fù)雜性、高度不確定性等特點，容易大規(guī)模暴發(fā)流行并造成巨大的經(jīng)濟損失。病原體不斷變異使病情更復(fù)雜，如已經(jīng)在全球肆虐的未被完全控制的新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)，對人民健康造成極大危害，尤其是對于患有慢性基礎(chǔ)性疾病的老年人，危害更嚴(yán)重。各國疾控部門已開始加強對呼吸道傳染健康風(fēng)險的關(guān)注力度，不斷開展風(fēng)險管理相關(guān)工作。本文將基于風(fēng)險評估模型分析呼吸道傳染健康風(fēng)險，并對相應(yīng)的風(fēng)險管理策略進行分析。

1 健康風(fēng)險評估模型

呼吸道傳染健康風(fēng)險指在一定的時間或地點、導(dǎo)致病原體由呼吸道侵入引起人際傳播疾病，造成人員死亡、城市或區(qū)域系統(tǒng)功能紊亂、財產(chǎn)損失等社會問題的風(fēng)險因素。健康風(fēng)險大小由致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體暴露性和承災(zāi)體脆弱性3個方面共同決定。健康風(fēng)險評估模型為：Ri=EiWe×ViWv×HiWh，其中Ri為i區(qū)域面向呼吸道傳染病的居民健康綜合風(fēng)險值，其值越大說明該區(qū)域居民健康風(fēng)險越大；Ei、Vi、Hi分別為i區(qū)域居民健康風(fēng)險的暴露性、脆弱性和危險性的數(shù)值；We、Wv、Wh分別為3個指標(biāo)的權(quán)重[1]。

2 呼吸道傳染健康風(fēng)險分析

2.1 致災(zāi)因子危險性分析

2.1.1 近距離飛沫 與病源近距離接觸的飛沫傳播具有較大危害性，與病源越接近，傳染風(fēng)險較高，與病源距離增大則傳染風(fēng)險逐漸減小。近距離傳播包括1～2 m的飛沫傳播以及1.5 m的空氣傳播。呼吸、談話、咳嗽和打噴嚏等呼吸活動產(chǎn)生的飛沫會在擴散過程中持續(xù)蒸發(fā)，直到與周圍環(huán)境達到熱濕平衡，內(nèi)部留下不溶性的飛沫核。飛沫接近蒸發(fā)結(jié)束的時段是傳播關(guān)鍵階段[2]。

2.1.2 封閉環(huán)境氣溶膠 室內(nèi)、交通工具等相對封閉環(huán)境中，說話、大笑、咳嗽、打噴嚏等排出的液滴即氣溶膠，在呼出人體后1 s甚至幾十毫秒內(nèi)蒸發(fā)形成飛沫核，飛沫核長期懸浮在空氣中，傳播距離可達數(shù)百米甚至更遠(yuǎn)，促進病毒傳播，對周圍人員健康造成威脅。此外，氣溶膠攜帶的病毒可以短時間存活于環(huán)境及物品表面，易感者通過接觸被污染物品后觸碰眼睛、鼻腔、口腔等部位的黏膜而感染[3]。應(yīng)適當(dāng)控制公共交通工具上座率，分散、隔位就座，并在交通工具后部設(shè)立暫時隔離區(qū)。加強對發(fā)熱人員的監(jiān)測和醫(yī)學(xué)觀察，加強流出、流入人員監(jiān)管措施，嚴(yán)格對陸路、民航、水運等交通設(shè)施的人員防控[4]。

2.1.3 室內(nèi)流場和呼吸狀態(tài) 室內(nèi)流場和呼吸狀態(tài)有助于預(yù)測易感人群在室內(nèi)環(huán)境的感染風(fēng)險，可通過評估暴露劑量、暴露時間、肺活量等因素制定防控策略。病源正常呼氣、與病源相距1.0 m時，無論置換通風(fēng)或混合通風(fēng)，病源對易感者的干擾很?。欢?dāng)病源咳嗽、置換通風(fēng)或混合通風(fēng)情況下，氣流可以直接沖擊易感者的呼吸區(qū)，使易感者頭頂?shù)臒嵊鹆靼l(fā)生偏移，易感者吸入污染物濃度量級明顯升高。此外，在相同室內(nèi)環(huán)境和呼吸流量下，鼻部吸入飛沫數(shù)量明顯少于口部吸入飛沫數(shù)量，因此在密閉室內(nèi)與病源距離較近時，用鼻呼吸比用口呼吸更安全[2]。

2.2 承災(zāi)體暴露性分析

2.2.1 直接接觸者和隱性感染者 禽流感病毒主要通過接觸傳播，如接觸感染禽類及其分泌物和排泄物、污染飼料、蛋托、墊草、種蛋、雞胚和精液等,以及呼吸道或消化道傳播，也可通過氣源性媒介傳播[5]。COVID-19病人的潛伏期、病原攜帶期和恢復(fù)期均能監(jiān)測到病毒，病毒通過呼吸道傳播或糞-口傳播及母嬰傳播。確診COVID-19的新生兒出生30 h后咽拭子病毒核酸陽性，但需要進一步證實[4]。

2.2.2 密切接觸者 數(shù)據(jù)顯示，呼吸道傳染病風(fēng)險主要來自親屬(49.26%)、交通工具(25.76%)、醫(yī)護人員(0.7%)等，其他因素占24.28%[6]。數(shù)據(jù)顯示，來自我國31個省市自治區(qū)的1 099例COVID-19確診病人中醫(yī)護人員占2.09%。確診病人與密切接觸者、疑似病人、無法明確排除COVID-19感染的發(fā)熱病人被統(tǒng)稱為疫情重點監(jiān)控對象“四類人員”[6]。對密切接觸者應(yīng)立即采樣檢測，并在醫(yī)學(xué)觀察解除時進行病原篩查確定是否處于排毒期[4]。

2.2.3 人口流動性 流動人口聚集地、城郊接合部、偏遠(yuǎn)少數(shù)民族山寨、外出打工回鄉(xiāng)兒童等，常會因時間差出現(xiàn)免疫空白，最先暴露的可能是麻疹，其次是流感、流腦等[7]。人口流動性反映一個地區(qū)外來人口流動的強度，流動性越強，傳播呼吸道傳染病的風(fēng)險越高[1]。

2.2.4 易發(fā)時段 數(shù)據(jù)顯示，H5N1型與H7N9型禽流感病毒1月累計報告病例占總病例數(shù)比例分別為25.78%、27.48%；H7N9發(fā)病高峰為1～3月，夏季僅有零星散發(fā)病例；H5N1發(fā)病高峰為11月至次年3月[5]。

2.3 承災(zāi)體脆弱性分析 在所有承災(zāi)體群體中，老年人和慢性基礎(chǔ)疾病病人的脆弱性程度最高，尤其是60歲以上老年人群。資料顯示，COVID-19病人中30～65歲占71.45%，10歲以下占0.35%；至少合并1種基礎(chǔ)疾病者占25.2%，如高血壓、慢性阻塞性肺疾病、哮喘、糖尿病、高血壓、冠心病等[4]。此外，老年人及合并基礎(chǔ)疾病者、極度肥胖者感染COVID-19后易發(fā)展為重癥，一部分因病毒性肺炎加重導(dǎo)致呼吸衰竭繼發(fā)器官功能受損，另一部分由于病毒性肺炎引起基礎(chǔ)疾病加重而導(dǎo)致器官功能衰竭。因此，老年人、合并慢性基礎(chǔ)疾病以及呼吸頻率增快、CD4+T淋巴細(xì)胞數(shù)下降、中性粒細(xì)胞/淋巴細(xì)胞比值增加、存在器官功能損害等人群均被認(rèn)為是COVID-19重癥化早期預(yù)警指標(biāo)[4,8]。

3 呼吸道傳染健康風(fēng)險管理策略

澳大利亞新西蘭風(fēng)險管理標(biāo)準(zhǔn)(AS/NZS 4360:1999)指出，風(fēng)險管理指對機構(gòu)的活動、功能和過程的相關(guān)風(fēng)險因素進行監(jiān)測、預(yù)警、分析、上報4種策略[1]。

3.1 風(fēng)險監(jiān)測

3.1.1 癥狀監(jiān)測 癥狀監(jiān)測指不依賴于特定診斷，而對特定人群中特定臨床癥候群的發(fā)生頻率進行監(jiān)測。癥狀監(jiān)測將監(jiān)測及報告的起點前移，在臨床和實驗室確診前提示疾病暴發(fā)的非特異性信息、發(fā)現(xiàn)疾病在時間或者空間上的異常聚集、早期探查并預(yù)警疫情，提升防控行動的及時性。健康監(jiān)測通常由病例發(fā)現(xiàn)和報告、調(diào)查和證實、分析和解釋、響應(yīng)和行動幾部分構(gòu)成。有研究通過研發(fā)癥狀監(jiān)測信息采集和統(tǒng)計分析軟件，采用“分散采集、兩級存儲、中心處理、層次分析”的應(yīng)用模式，構(gòu)建了軍隊癥狀監(jiān)測系統(tǒng)，包括信息采集傳輸、數(shù)據(jù)分析預(yù)警、異常事件響應(yīng)3部分，并對監(jiān)測系統(tǒng)在全軍的適用性及公共衛(wèi)生價值進行了初步評價[4]。

研究顯示，COVID-19病人的發(fā)熱呼吸道綜合征監(jiān)測指標(biāo)為發(fā)熱、咳痰、氣短、呼吸困難等；流感樣綜合征監(jiān)測指標(biāo)為發(fā)熱、四肢酸痛、咽痛、鼻塞、流涕等；新型冠狀病毒綜合征監(jiān)測指標(biāo)為發(fā)熱、合并輕度干咳、乏力、呼吸不暢、腹瀉等[5]，部分兒童及新生兒表現(xiàn)為嘔吐、腹瀉或精神弱、呼吸急促等不典型癥狀[9]。人感染禽流感最初表現(xiàn)為體溫升高、咳嗽、精神不振等，后逐漸表現(xiàn)為呼吸道感染、黏膜充血、呼吸衰竭和多器官損害[5]。

3.1.2 基于指標(biāo)監(jiān)測和基于事件監(jiān)測 《國際衛(wèi)生條例》明確提出，為了全面達到國際衛(wèi)生條例關(guān)于早期預(yù)警的要求，有必要加強和發(fā)展常規(guī)或基于指標(biāo)監(jiān)測(indicator-based surveillance,IBS)以及基于事件監(jiān)測(event-based surveillance,EBS)[10]。IBS通過生物學(xué)信息和癥候群獲取信息，進行趨勢監(jiān)測、項目監(jiān)測、慢性病原學(xué)監(jiān)測、疾病負(fù)擔(dān)監(jiān)測等；EBS指有組織地收集、監(jiān)測、評估和解讀與威脅人類健康的健康事件或風(fēng)險有關(guān)的非結(jié)構(gòu)化隨意信息[11]。通過人類健康監(jiān)測(如媒體報道、缺勤缺課、藥房銷售、人群遷移、社會騷亂等)、獸醫(yī)監(jiān)測(自然疫源性疾病)、環(huán)境/生態(tài)學(xué)監(jiān)測(如氣象、蟲媒生物密度、作為中間宿主動物和儲存宿主動物的變化、水和空氣質(zhì)量)等途徑獲取信息。IBS與EBS系統(tǒng)互為補充，共同發(fā)揮全威脅公共衛(wèi)生監(jiān)測預(yù)警響應(yīng)功能[12]。有研究采用醫(yī)院信息多維度監(jiān)測系統(tǒng)對醫(yī)院診療、藥品零售、撥打健康熱線、學(xué)校缺課、工廠缺勤以及病人日常生活、口服非處方藥、發(fā)熱咽痛癥狀等進行監(jiān)測，某區(qū)域段某類癥狀超出額定數(shù)值便會自動預(yù)警[12]，與采用IBS與EBS共同進行公共衛(wèi)生監(jiān)測的功能類似。

3.1.3 智能模擬監(jiān)測 利用自然語言處理技術(shù)，將熱線咨詢非結(jié)構(gòu)化文本內(nèi)容進行精準(zhǔn)智能歸類、提取、自動推送并設(shè)計智能疫情研判系統(tǒng)，以涉疫防控地圖形式展現(xiàn)，可快速查詢疫情防控點情況。采用傳染病模型(SIR模型)模擬COVID-19發(fā)展曲線、推導(dǎo)發(fā)展趨勢，并進行監(jiān)測和預(yù)警[13]。近年來國外運用文本挖掘和可視化技術(shù)如全球疫情監(jiān)控網(wǎng)(HealthMap)、全球公共衛(wèi)生情報監(jiān)測系統(tǒng)(GPHIN)、社區(qū)疾病流行早期報告電子監(jiān)測系統(tǒng)(ESSENCE)、風(fēng)險追蹤工具(TTT)等進行疾病暴發(fā)監(jiān)測[14]。應(yīng)用呼吸道傳染健康風(fēng)險評估預(yù)警指標(biāo)體系對重點區(qū)域進行全天候預(yù)警監(jiān)測，可統(tǒng)籌同步疫情信息，加強區(qū)域間聯(lián)動機制，形成多部門跨區(qū)域協(xié)作格局。美國建成以“3S”為核心的從海底到太空的信息監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，包括各級公共衛(wèi)生部門伙伴關(guān)系網(wǎng)以及全球移動檢疫網(wǎng)絡(luò)等危機預(yù)警網(wǎng)絡(luò)，并建有疾病分子數(shù)據(jù)庫，有利于傳染病監(jiān)測、及時掌握病毒信息，研制治療方案[1]。

3.2 風(fēng)險預(yù)警 構(gòu)建區(qū)域性公共衛(wèi)生事件信息集散中心，將監(jiān)測信息匯總到EBS系統(tǒng)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、情況核實成為事件預(yù)警信號，提交給EBS監(jiān)測評估專家組進行數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險評估[12]。將傳染病自動預(yù)警、網(wǎng)絡(luò)直報、公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)交換、醫(yī)院信息管理等整合成預(yù)警協(xié)同鏈，將疾控中心、醫(yī)院、藥店、社區(qū)等整合成醫(yī)療信息安全共享數(shù)據(jù)鏈，將傳染病報告卡、傳染病風(fēng)險特征標(biāo)簽、電子健康檔案等整合成疫情暴發(fā)證據(jù)鏈，利用區(qū)塊鏈技術(shù)的分布式加密存儲、數(shù)字身份認(rèn)證、智能合約自動化執(zhí)行和數(shù)據(jù)防篡改、數(shù)據(jù)安全共享等建立傳染病早期聯(lián)合預(yù)警監(jiān)測平臺[15]。選擇呼吸道傳染病代表病種研究預(yù)測模型，初步構(gòu)建呼吸道傳染病的預(yù)警平臺，利用自回歸積分滑動平均模型(ARIMA模型)及ARIMA與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型進行疾病預(yù)測。如醫(yī)院開通COVID-19出院后健康管理平臺，病人端收集健康信息、建檔；醫(yī)護端醫(yī)生監(jiān)測、預(yù)警、在線接診、會診等，護士實施健康評估、健康宣教、康復(fù)指導(dǎo)、隔離管理、心理疏導(dǎo)等；后臺管理端設(shè)計健康管理模塊如人工智能機器人隨訪、制訂康復(fù)鍛煉方案等，并進行大數(shù)據(jù)分析[16]。人口流動大數(shù)據(jù)具有比城市聯(lián)系度、鐵路客運密度更高的疫情空間擴散趨勢推測準(zhǔn)確度，有利于推動多源數(shù)據(jù)融合、細(xì)化預(yù)警空間范圍及開展數(shù)字化社區(qū)治理等[4]。

3.3 風(fēng)險分析 傳染病疫情擴散仿真系統(tǒng)能夠從疫情的地理位置分布入手，模擬病毒攜帶者的活動路線，再現(xiàn)病毒傳播過程，并進行模擬和分析研究，對疫情暴發(fā)的應(yīng)急指揮過程進行模擬和評估。利用SQL Server 2005平臺，結(jié)合人口數(shù)據(jù)、自然環(huán)境數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)設(shè)計了傳染病數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)了多維分析和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)對傳染病數(shù)據(jù)及其環(huán)境危險因素、媒介生物數(shù)據(jù)、人口與社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理環(huán)境數(shù)據(jù)等進行了綜合集成，并應(yīng)用決策樹、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法進行數(shù)據(jù)挖掘，初步篩選出不同類型傳染病的環(huán)境影響因素，為進一步開展重點傳染病環(huán)境影響因素的研究奠定了基礎(chǔ)?；?009年北京甲型H1N1流感和2003年重癥急性呼吸綜合征(SARS)特點對甲型H1N1流感、SARS的傳播特點等進行模擬和分析研究，結(jié)果表明呼吸道傳染病的傳播與場館內(nèi)的人口密度、乘坐交通工具的方式、防御措施等有密切關(guān)系，機場檢疫和隔離措施直接關(guān)系到SARS的傳播速度和范圍[17]。美國建立了應(yīng)對突發(fā)傳染病的組織體系，包括疾病預(yù)防控制中心(CDC)聯(lián)邦疾病控制與預(yù)防系統(tǒng)，負(fù)責(zé)疫病監(jiān)測并定期發(fā)布；地區(qū)/州醫(yī)院應(yīng)急準(zhǔn)備系統(tǒng)(HRSA)，將具體疾病信息通過網(wǎng)絡(luò)與CDC實時聯(lián)系；地方城市醫(yī)療應(yīng)急系統(tǒng)(MMRS)與地方醫(yī)院和地方機構(gòu)等協(xié)調(diào)互動[1]。

3.4 風(fēng)險上報 采用云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等技術(shù)建立智慧化預(yù)警多點觸發(fā)機制，集成人口規(guī)模、空氣、污染物、水電使用、交通運輸客流等平臺，兼顧動物園、養(yǎng)殖場、自然保護區(qū)、獸醫(yī)等動物生存和健康信息，進行未知疾病癥狀數(shù)據(jù)上傳、橫向信息共享、同類癥狀數(shù)據(jù)對比、同行審核確認(rèn)等，允許疑問病例首發(fā)上報[18]。發(fā)現(xiàn)疑似病例后立即進行單人間隔離治療，在2 h內(nèi)進行網(wǎng)絡(luò)直報，并采集標(biāo)本進行新型冠狀病毒核酸檢測，同時在確保轉(zhuǎn)運安全前提下立即將疑似病例轉(zhuǎn)運至定點醫(yī)院。疑似病例連續(xù)兩次新型冠狀病毒核酸檢測陰性(采樣時間至少間隔24 h)且發(fā)病7 d后新型冠狀病毒特異性抗體IgM和IgG仍為陰性可排除疑似病例診斷[9]。