魯琴寶 吳昊澄 丁哲淵 傅天穎 吳晨 林君芬
傳染病自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱“預(yù)警系統(tǒng)”)由中國(guó)疾病預(yù)防控制中心開發(fā),并于2008年正式上線運(yùn)行,且建立了暴發(fā)自動(dòng)預(yù)警與響應(yīng)機(jī)制[1-2]。目前,已實(shí)現(xiàn)30余種傳染病監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析、預(yù)警信號(hào)發(fā)送和響應(yīng)結(jié)果實(shí)時(shí)追蹤等功能,并不斷進(jìn)行階段性總結(jié)和完善研究[3-6]。近年來(lái),學(xué)校結(jié)核病疫情時(shí)有發(fā)生,結(jié)核病仍是兒童和青少年最常見的細(xì)菌感染性疾病[7-8]。為進(jìn)一步加強(qiáng)基層疾病預(yù)防控制機(jī)構(gòu)(簡(jiǎn)稱“疾控機(jī)構(gòu)”)對(duì)學(xué)校肺結(jié)核病例的監(jiān)測(cè)工作,以及時(shí)開展疫情處置,預(yù)警系統(tǒng)增加了學(xué)校肺結(jié)核單病例預(yù)警功能,并于2018年7月6日正式上線運(yùn)行[9]。筆者對(duì)該預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警情況進(jìn)行分析,以進(jìn)一步改進(jìn)和完善。
一、資料來(lái)源
從浙江省傳染病自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)產(chǎn)生的肺結(jié)核預(yù)警信息(包括預(yù)警信號(hào)數(shù)量、信號(hào)響應(yīng)時(shí)間及響應(yīng)結(jié)果等)和同期傳染病報(bào)告管理系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱“大疫情網(wǎng)”)中搜集2018年7月6日至2022年12月31日學(xué)校肺結(jié)核病例個(gè)案信息。
二、預(yù)警方法
自2018年7月6日起,預(yù)警系統(tǒng)對(duì)年齡為“3~24歲”或人群分類為“學(xué)生”和“教師”或病例分類為“臨床診斷病例”“實(shí)驗(yàn)室確診病例”和“疑似病例”的學(xué)校相關(guān)肺結(jié)核報(bào)告患者(預(yù)警對(duì)象)進(jìn)行單病例預(yù)警(指對(duì)某些特殊傳染病,一旦報(bào)告1例病例即實(shí)時(shí)發(fā)出預(yù)警[1])。經(jīng)過(guò)一定階段運(yùn)行后,預(yù)警系統(tǒng)于2021年2月24日起調(diào)整學(xué)校肺結(jié)核的預(yù)警對(duì)象,即年齡為“3~24歲”或人群分類為“學(xué)生”“教師”和“幼托兒童”或病例分類為“臨床診斷病例”和“實(shí)驗(yàn)室確診病例”的肺結(jié)核患者,且當(dāng)診斷狀態(tài)從“臨床診斷病例”變更為“確診病例”時(shí)不再重復(fù)發(fā)送預(yù)警信號(hào),但當(dāng)現(xiàn)住址發(fā)生跨縣區(qū)/跨地市/跨省修改時(shí)則會(huì)重新發(fā)送預(yù)警信號(hào)[10]。預(yù)警系統(tǒng)中肺結(jié)核診斷結(jié)果的級(jí)別由高至低依次為利福平耐藥、病原學(xué)陽(yáng)性、病原學(xué)陰性和無(wú)病原學(xué)結(jié)果。
三、工作流程
預(yù)警系統(tǒng)運(yùn)行流程分為預(yù)警信號(hào)發(fā)送、初步核實(shí)和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查確認(rèn)3個(gè)步驟。(1)預(yù)警信號(hào)發(fā)送:預(yù)警系統(tǒng)一旦發(fā)現(xiàn)1例肺結(jié)核患者,即實(shí)時(shí)發(fā)送1條預(yù)警信號(hào)。(2)初步核實(shí):縣/區(qū)疾控機(jī)構(gòu)工作人員接收到預(yù)警信號(hào)手機(jī)短信后,需要在24 h內(nèi)初步核實(shí)患者的人群分類,若是學(xué)生、幼托兒童或教師,則判斷為疑似信號(hào),否則排除信號(hào)。(3)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查確認(rèn):核實(shí)判斷為疑似信號(hào)患者的住址及學(xué)校信息,需在3個(gè)工作日內(nèi)完成個(gè)案調(diào)查,并向所在學(xué)校通報(bào)情況,再按照《學(xué)校結(jié)核病防控工作規(guī)范(2017版)》[11]的要求進(jìn)行處置工作。
四、分析指標(biāo)
對(duì)研究期間的肺結(jié)核預(yù)警信號(hào)數(shù)、預(yù)警信號(hào)響應(yīng)率與響應(yīng)時(shí)間、預(yù)警信號(hào)疑似率與陽(yáng)性預(yù)測(cè)值等進(jìn)行分析。(1)預(yù)警信號(hào)數(shù):是預(yù)警系統(tǒng)發(fā)出的預(yù)警信號(hào)數(shù)量。(2)預(yù)警信號(hào)響應(yīng)率(%):指縣/區(qū)疾控機(jī)構(gòu)進(jìn)行初步核實(shí)的預(yù)警信號(hào)數(shù)占總預(yù)警信號(hào)數(shù)的百分比;及時(shí)響應(yīng)率(%):指縣/區(qū)疾控機(jī)構(gòu)對(duì)接收到的預(yù)警信號(hào)在24 h內(nèi)進(jìn)行反饋核實(shí)結(jié)果的預(yù)警信號(hào)數(shù)占總預(yù)警信號(hào)數(shù)的百分比。(3)響應(yīng)時(shí)間:為縣/區(qū)疾控機(jī)構(gòu)接收到預(yù)警信號(hào)至預(yù)警信號(hào)初步核實(shí)結(jié)果通過(guò)預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行反饋的時(shí)間間隔,時(shí)間越短,響應(yīng)越好。(4)疑似信號(hào)率:指判斷為疑似信號(hào)的預(yù)警信號(hào)數(shù)占總預(yù)警信號(hào)數(shù)的百分比。(5)預(yù)警信號(hào)陽(yáng)性預(yù)測(cè)值:指經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查最終確認(rèn)被大疫情網(wǎng)報(bào)告的學(xué)校肺結(jié)核患者例數(shù)占總預(yù)警信號(hào)數(shù)的百分比。
五、統(tǒng)計(jì)學(xué)處理
使用Excel 2016軟件建立數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行描述性分析;采用SPSS 16.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,計(jì)數(shù)資料以“例(百分率,%)”描述,組間差異的比較采用χ2檢驗(yàn),以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
一、預(yù)警整體情況
2018年7月6日至2022年12月31日,預(yù)警系統(tǒng)累計(jì)發(fā)出學(xué)校肺結(jié)核預(yù)警信號(hào)35 418條,平均每天發(fā)出預(yù)警信號(hào)21.61條。所有信號(hào)全部響應(yīng),信號(hào)響應(yīng)率為100.00%,信號(hào)響應(yīng)時(shí)間中位數(shù)(四分位數(shù))[M(Q1,Q3)]為1.19(0.30~5.83)h。與2018年相比,2019—2022年預(yù)警信號(hào)的響應(yīng)時(shí)間明顯縮短,且比較穩(wěn)定。有851條信號(hào)響應(yīng)時(shí)間超過(guò)24 h,預(yù)警信號(hào)及時(shí)響應(yīng)率為97.60%。經(jīng)初步核實(shí),有5498條信號(hào)被判斷為疑似信號(hào);經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查核實(shí),剔除誤報(bào)、重卡后,大疫情網(wǎng)累計(jì)報(bào)告符合預(yù)警對(duì)象的學(xué)校肺結(jié)核病例4714例,學(xué)校肺結(jié)核患者例數(shù)/疑似信號(hào)數(shù)的比值為0.86,預(yù)警信號(hào)陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為13.31%。具體見表1。
表1 2018年7月6日至2022年12月31日浙江省肺結(jié)核預(yù)警信號(hào)響應(yīng)情況
二、地區(qū)分布
肺結(jié)核預(yù)警信號(hào)涉及全省91個(gè)縣(市、區(qū)),信號(hào)數(shù)居前3位的地區(qū)分別為寧波市(7531條)、溫州市(6786條)和杭州市(5344條),占全省預(yù)警信號(hào)總數(shù)的55.51%。預(yù)警信號(hào)及時(shí)響應(yīng)率為97.60%,其中寧波市(93.52%)、麗水市(96.36%)和湖州市(96.84%)均低于全省平均水平。疑似信號(hào)率為15.52%,其中衢州市(29.54%)、舟山市(27.98%)、麗水市(25.49%)、紹興市(19.27%)、溫州市(19.05%)和杭州市(18.68%)的疑似信號(hào)率均高于全省平均水平,具體見表2。各地市的疑似信號(hào)率差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=675.544,P<0.001)。
表2 2018年7月6日至2022年12月31日浙江省各市肺結(jié)核預(yù)警信號(hào)響應(yīng)情況
三、按診斷結(jié)果分析
研究期間,無(wú)病原學(xué)結(jié)果的預(yù)警信號(hào)數(shù)最多(20 261條),占預(yù)警信號(hào)總數(shù)的57.21%;其次是病原學(xué)陰性(8722條,24.62%)、病原學(xué)陽(yáng)性(6232條,17.60%)和利福平耐藥(203條,0.57%)??傮w疑似信號(hào)率由高至低依次為病原學(xué)陽(yáng)性、病原學(xué)陰性、利福平耐藥和無(wú)病原學(xué)結(jié)果。具體見表3。
表3 不同診斷結(jié)果肺結(jié)核預(yù)警信號(hào)在預(yù)警對(duì)象調(diào)整前后的發(fā)送情況
預(yù)警對(duì)象調(diào)整前,隨著肺結(jié)核診斷級(jí)別的提高,每日預(yù)警信號(hào)數(shù)逐漸減少。預(yù)警對(duì)象調(diào)整后,病原學(xué)陽(yáng)性的每日預(yù)警信號(hào)條數(shù)最多(4.15條),分別比病原學(xué)陰性和無(wú)病原學(xué)結(jié)果多0.18條和0.93條。預(yù)警對(duì)象調(diào)整后,不同診斷結(jié)果的疑似信號(hào)率較調(diào)整前明顯提高,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;其中,利福平耐藥和病原學(xué)陰性預(yù)警對(duì)象調(diào)整前后疑似信號(hào)率差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,病原學(xué)陽(yáng)性和無(wú)病原學(xué)結(jié)果預(yù)警對(duì)象調(diào)整前后疑似信號(hào)率差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。預(yù)警對(duì)象調(diào)整后,預(yù)警系統(tǒng)平均每日發(fā)送的預(yù)警信號(hào)數(shù)較調(diào)整前減少了60.24%,疑似信號(hào)率較調(diào)整前上升了25.29%。具體見表3。
預(yù)警系統(tǒng)可以對(duì)大疫情網(wǎng)報(bào)告的肺結(jié)核患者進(jìn)行自動(dòng)運(yùn)算并及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào),可及早發(fā)現(xiàn)可疑患者,在學(xué)校結(jié)核病控制工作中發(fā)揮著積極作用[12-13]。本研究結(jié)果顯示,2018年7月至2022年12月學(xué)校肺結(jié)核自動(dòng)預(yù)警信號(hào)覆蓋浙江省所有縣(區(qū)),響應(yīng)率達(dá)100.00%,提示肺結(jié)核單病例自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)運(yùn)行總體平穩(wěn),具有一定的可操作性和簡(jiǎn)便實(shí)用性。該預(yù)警系統(tǒng)24 h內(nèi)的及時(shí)響應(yīng)率為97.60%,高于全國(guó)平均水平[3],表明我省基層疾控機(jī)構(gòu)對(duì)肺結(jié)核監(jiān)測(cè)預(yù)警和信號(hào)響應(yīng)工作的重視。但響應(yīng)時(shí)間中位數(shù)為1.19 h,與其他急性傳染病的單病例預(yù)警比較[4],肺結(jié)核的響應(yīng)時(shí)間偏長(zhǎng),提示基層疾控機(jī)構(gòu)對(duì)于肺結(jié)核這種非急性傳染病的工作方式存在差異。
從發(fā)送預(yù)警信號(hào)的地區(qū)分布看,不同地區(qū)預(yù)警信號(hào)數(shù)差異較大,寧波市、溫州市和杭州市的預(yù)警信號(hào)數(shù)約占全省預(yù)警信號(hào)總數(shù)的50%以上,說(shuō)明各地市之間疑似信號(hào)率有差異,這可能與從事該項(xiàng)工作的業(yè)務(wù)技術(shù)人員來(lái)自不同的崗位有關(guān)(有些基層疾控機(jī)構(gòu)是傳染病防控工作崗位,有些是結(jié)核病專病防控工作崗位),導(dǎo)致部分工作人員對(duì)“疑似信號(hào)”的概念掌握不準(zhǔn)確,誤將單病例疑似信號(hào)理解為聚集性疫情,錯(cuò)誤否定了部分疑似信號(hào),提示要加強(qiáng)對(duì)兩個(gè)崗位工作人員的全覆蓋培訓(xùn),以確保預(yù)警響應(yīng)的準(zhǔn)確性。
自2018年7月6日學(xué)校肺結(jié)核被納入單病例自動(dòng)預(yù)警以來(lái),預(yù)警對(duì)象為年齡“3~24歲”或人群分類為“學(xué)生”和“教師”或病例分類為“臨床診斷病例”“實(shí)驗(yàn)室確診病例”和“疑似病例”的肺結(jié)核報(bào)告病例。經(jīng)過(guò)一定階段的運(yùn)行后,于2021年2月24日起對(duì)學(xué)校肺結(jié)核的預(yù)警對(duì)象做出調(diào)整,人群分類增加了“幼托兒童”,診斷狀態(tài)刪除了“疑似病例”的分類,且當(dāng)從“臨床診斷病例”變更為“確診病例”不再重復(fù)發(fā)送預(yù)警信號(hào)。因此,預(yù)警對(duì)象調(diào)整后,每日預(yù)警信號(hào)數(shù)減少了60%以上,疑似信號(hào)率提升了25.29%,極大地減輕了基層疾控工作人員的負(fù)擔(dān),同時(shí)也提高了效率。2018—2020年,學(xué)校肺結(jié)核病例占疑似信號(hào)數(shù)的比例從0.61逐年上升到0.84;但2021—2022年學(xué)校肺結(jié)核病例/疑似信號(hào)數(shù)的比例均大于1,這可能是近兩年受到本土新型冠狀病毒感染疫情影響,基層疾控工作人員沖在抗擊疫情最前線[14],處在抗疫和防癆的雙重崗位上,使得個(gè)別縣/區(qū)工作人員精力不濟(jì),存在未能深入核實(shí)肺結(jié)核預(yù)警信號(hào)的情況,對(duì)監(jiān)測(cè)預(yù)警工作造成了一定影響。另外,在預(yù)警對(duì)象調(diào)整后,疑似信號(hào)率為18.43%,低于北京市[15]和廣州市[16]的研究報(bào)道,但高于上海市[5]單病例研究結(jié)果,提示單病例預(yù)警信號(hào)疑似率與醫(yī)療機(jī)構(gòu)病例報(bào)告信息的精準(zhǔn)性有關(guān)。
病原學(xué)檢查是發(fā)現(xiàn)傳染源的主要方法,也是明確診斷、選擇治療方案和評(píng)價(jià)療效的主要依據(jù),在結(jié)核病控制工作中起著關(guān)鍵作用[17]。本研究發(fā)現(xiàn),無(wú)病原學(xué)結(jié)果的預(yù)警信號(hào)占57.21%,而其疑似信號(hào)率最低,提示醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)按照《WS 288—2017 肺結(jié)核診斷》要求規(guī)范開展診療工作[18-19],提高肺結(jié)核診療能力。
預(yù)警對(duì)象調(diào)整前后,病原學(xué)陽(yáng)性和無(wú)病原學(xué)結(jié)果的疑似信號(hào)率差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,而利福平耐藥和病原學(xué)陰性的差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。其可能原因一是預(yù)警對(duì)象調(diào)整后,預(yù)警系統(tǒng)不再對(duì)疑似病例發(fā)出預(yù)警信號(hào),且病例的診斷狀態(tài)變更也不再重復(fù)發(fā)送信號(hào),導(dǎo)致信號(hào)數(shù)大幅減少,尤以無(wú)病原學(xué)結(jié)果的預(yù)警信號(hào)數(shù)下降明顯,而疑似信號(hào)率提升了15.53%;二是病原學(xué)陽(yáng)性結(jié)果的每日信號(hào)數(shù)和疑似信號(hào)率調(diào)整后均高于調(diào)整前,且高于病原學(xué)陰性和無(wú)病原學(xué)結(jié)果,說(shuō)明疾病的檢測(cè)、診斷和報(bào)告水平在不斷提高。另外,利福平耐藥在預(yù)警對(duì)象調(diào)整前后的疑似信號(hào)率變化不明顯,可能原因是利福平耐藥的診斷級(jí)別最高,且預(yù)警信號(hào)數(shù)所占比例相對(duì)最小。而病原學(xué)陰性在預(yù)警對(duì)象調(diào)整后,信號(hào)數(shù)大幅下降,同時(shí)也排除了部分假陽(yáng)性信號(hào),這導(dǎo)致疑似信號(hào)率的變化并不明顯,在4種診斷分類中最低。
預(yù)警系統(tǒng)是根據(jù)大疫情網(wǎng)報(bào)告的病例信息發(fā)送預(yù)警信號(hào),在為學(xué)校肺結(jié)核早期預(yù)警的同時(shí),也存在一定的“遺漏”風(fēng)險(xiǎn)。其一,醫(yī)療機(jī)構(gòu)報(bào)告不規(guī)范,或者患者隱瞞身份,預(yù)警系統(tǒng)可能不會(huì)產(chǎn)生信號(hào);其二,縣級(jí)疾控工作人員對(duì)預(yù)警系統(tǒng)中“疑似信號(hào)”的概念理解不準(zhǔn)確,未能在預(yù)警系統(tǒng)中反饋正確結(jié)果,信號(hào)疑似率可能被低估;其三,預(yù)警系統(tǒng)是按照現(xiàn)住址將疑似信號(hào)發(fā)送給轄區(qū)的疾控工作人員,患者所在的學(xué)??赡艽嬖诳鐓^(qū)情況,會(huì)導(dǎo)致因缺乏信息溝通而延誤信號(hào)的響應(yīng)或結(jié)果的判斷。
綜上所述,學(xué)校肺結(jié)核單病例自動(dòng)預(yù)警在浙江省運(yùn)行良好,可初步實(shí)現(xiàn)學(xué)校肺結(jié)核早期預(yù)警,通過(guò)調(diào)整預(yù)警對(duì)象,預(yù)警效率明顯提升,但仍需進(jìn)一步改進(jìn)和完善。建議提高大疫情網(wǎng)傳染病個(gè)案信息填寫的準(zhǔn)確性,以盡早篩選出目標(biāo)人群,并通過(guò)加強(qiáng)縣/區(qū)級(jí)疾控機(jī)構(gòu)相關(guān)工作人員的培訓(xùn)、明確工作內(nèi)容和要求、規(guī)范操作流程來(lái)進(jìn)一步提高預(yù)警效果。
利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突
作者貢獻(xiàn)魯琴寶:研究設(shè)計(jì)及實(shí)施、數(shù)據(jù)分析、論文撰寫;吳昊澄:數(shù)據(jù)整理、論文修改;丁哲淵、傅天穎和吳晨:資料收集和整理;林君芬:研究設(shè)計(jì)與指導(dǎo)、論文修改及審定