中国媒介生物学及控制杂志  2019, Vol. 30 Issue (5): 528-532

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李晓宁, 鲁影, 刘远, 江毅民, 梁雪莹, 刘杰, 张旭, 赵正阳, 罗雷, 杨智聪
LI Xiao-ning, LU Ying, LIU Yuan, JIANG Yi-min, LIANG Xue-ying, LIU Jie, ZHANG Xu, ZHAO Zheng-yang, LUO Lei, YANG Zhi-cong
基于互联网建立的病媒生物实时监测与防控移动信息平台研究
A study of mobile information platform for real-time vector surveillance, prevention, and control established based on internet
中国媒介生物学及控制杂志, 2019, 30(5): 528-532
Chin J Vector Biol & Control, 2019, 30(5): 528-532
10.11853/j.issn.1003.8280.2019.05.011

文章历史

收稿日期: 2019-06-14
网络出版时间: 2019-08-07 07:00
基于互联网建立的病媒生物实时监测与防控移动信息平台研究
李晓宁 , 鲁影 , 刘远 , 江毅民 , 梁雪莹 , 刘杰 , 张旭 , 赵正阳 , 罗雷 , 杨智聪     
广州市疾病预防控制中心消毒杀虫部, 广东 广州 510440
摘要: 目的 建立基于互联网的病媒生物实时监测与防控移动信息平台,以节省现场人力、物力,规范数据上报形式,提高数据质量和利用率。方法 采用浏览器/服务器架构,以Java EE作为开发集成环境,Eclipse 4.5.0软件为程序开发工具,收集气象条件、地理位置和媒介传染病疫情等信息,系统采集8种病媒生物监测指标的效果。结果 病媒生物实时监测与防控移动信息平台融合了移动互联网浏览器账号登录方式和手机应用程序方式,其中手机端用于任务创建和监测现场,网页端用于修订、浏览和生成检测报告,主要实现了病媒生物监测、疫点白纹伊蚊专项监测、常规白纹伊蚊监测和生成监测报告4大功能。用户角色包括市级、区级和街镇的调查员及管理员6种角色。配对t检验结果显示,4个指标平台记录方式耗时均小于传统方式,差异有统计学意义(t值分别为3.624、3.528、2.863、3.165,均P < 0.05)。结论 病媒生物实时监测与防控移动信息平台可保证监测数据传递的及时性和准确性,简化现场调查流程,保证现场调查的质量。
关键词: 病媒生物    白纹伊蚊    互联网    监测    防控    平台    
A study of mobile information platform for real-time vector surveillance, prevention, and control established based on internet
LI Xiao-ning , LU Ying , LIU Yuan , JIANG Yi-min , LIANG Xue-ying , LIU Jie , ZHANG Xu , ZHAO Zheng-yang , LUO Lei , YANG Zhi-cong     
Guangzhou Center for Disease Control and Prevention, Guangzhou 510440, Guangdong Province, China
Abstract: Objective To establish an internet-based mobile information platform for real-time vector surveillance, prevention, and control, and to save manpower and material resources, standardize data report format, and improve data quality and utilization rate. Methods Using browser/server architecture, Java EE as an integrated development environment, and Eclipse 4.5.0 software as a program development tool, the information of meteorological conditions, geographical locations, and epidemics of vector-borne diseases, as well as the information on system efficacy in collecting 8 vector-borne disease indices, were collected. Results The mobile information platform for real-time vector surveillance, prevention, and control can be accessed through both mobile internet browser login and mobile application (APP). The mobile terminal is used for task creation and field surveillance, and the web terminal is used for revising, browsing, and generating surveillance reports. It mainly achieves four major functions, i.e., vector surveillance, special Aedes albopictus surveillance at epidemic spots, routine Ae. albopictus surveillance, and surveillance report generation. Users can choose from six roles, including municipal, district, and township investigators and administrators. Paired t-test results showed that the time spent by the platform on index recording was significantly less for all the four indices compared with the traditional method (t=3.624, 3.528, 2.863, and 3.165, respectively, all P < 0.05). Conclusion The mobile information platform for real-time vector surveillance, prevention, and control can ensure the timeliness and accuracy of surveillance data transmission, simplify field investigation process, and guarantee the quality of field investigation.
Key words: Disease vector    Aedes albopictus    Internet    Surveillance    Prevention and control    Platform    

病媒生物监测有助于了解病媒生物消长趋势,为制定媒介传染病防控策略提供依据[1-3]。监测结果的实时反馈有助于相关部门及时掌握病媒生物信息,制定消杀方案,且监测结果的内部及时公开有助于督促街道加大环境卫生整改力度。病媒生物监测涉及到爱国卫生运动委员会(爱卫会)、疾病预防控制中心(CDC)、街道行政部门、卫生服务中心、居委会等多个部门。传统的信息上报和数据部门之间的传递往往通过会议、公文、电话、传真、邮件等方式,这种方式难免会出现信息错漏与传递延误的现象,当出现重大媒介传染病疫情时,将极大影响疫情的及时处置。为统一蚊媒监测标准,实时掌握监测结果,本研究结合以往病媒生物监测经验和规律,构建了基于互联网的病媒生物实时监测与防控移动信息平台,以节省现场人力、物力,规范数据上报形式,提高数据质量和利用率。

1 材料与方法 1.1 平台功能设计

本平台构建目的是为了实现对蚊、蝇、鼠、蜚蠊的监测数据采集,对白纹伊蚊(Aedes albopictus)监测过程及质量控制、快速实现病媒生物监测报告和白纹伊蚊监测专报,并按照监测类型细化白纹伊蚊监测为常规监测和疫点监测。功能构架设计了3个系统,实现了部门间信息推送传递,同时支持综合查询、统计分析、Excel 2013表格导出以及角色权限分配等系统管理功能。

1.2 平台开发流程 1.2.1 平台数据来源

平台基础数据包含监测时气象条件、监测地理位置信息和媒介传染病疫情信息,其中气象条件数据由网络获得,监测地理位置信息由全球定位系统(GPS)获得,并通过天地图进行展示,虫媒传染病发病信息来源于国家传染病报告管理信息系统中传染病直报数据。

1.2.2 平台监测种类及方法的确定[2, 4]

综合考虑目前常用监测方法,最终确定蚊密度监测采用诱蚊灯法、蝇密度采用笼诱法、鼠密度采用夹夜法、蜚蠊密度采用粘捕法。白纹伊蚊监测方法选用布雷图指数(BI)、标准间指数(SSI)、诱蚊诱卵器指数(MOI)和成蚊密度法(ADI)。

1.2.2.1 诱蚊灯法

每处布放诱蚊灯1盏,夜放晨收,对捕获蚊虫进行种类鉴定、计数,成蚊密度(只/灯)=捕获蚊虫数/灯数

1.2.2.2 笼诱法

每15 m2布放1个诱蝇笼,夜放晨收,收笼后,用乙醚或氯仿杀死捕获蝇类,并对捕获蝇类进行种类鉴定、计数,成蝇密度(只/笼)=蝇只数/笼数。

1.2.2.3 夹夜法

统一选用中型钢板夹,以生花生米为诱饵,晚放晨收。室内按每15 m2布放1夹,特殊行业各类房间(厨房、库房)均应兼顾。室外直线布夹,每5 m布放1夹。3个类型监测点每月室内、外分别布放100有效夹(夜)。鼠密度(捕鼠率)=捕鼠总数(只)/有效夹总数×100%。

1.2.2.4 粘捕法

采用粘蟑纸调查,以甜鲜面包为诱饵(2 g/片),每处布放20张粘蟑纸。晚放晨收。每个标准间放置1张,居民每户厨房放置1张。对捕获蜚蠊进行种类鉴定、计数。蜚蠊密度〔只/(张·夜)〕=捕获蜚蠊总数(只)/回收的粘蟑纸数(张);侵害率(%)=阳性粘蟑纸数/回收的粘蟑纸数×100%。

1.2.2.5 布雷图指数法

目测调查社区家庭或房屋内、外,包括房屋或家庭周围环境的积水容器及幼虫或蛹阳性孳生容器数。BI=(幼虫或蛹容器数/检查房屋数)×100。

1.2.2.6 标准间指数法

一定面积范围内的伊蚊幼虫阳性容器数,SSI=(幼虫或蛹孳生容器数/检查外环境面积)×15 m2

1.2.2.7 诱蚊诱卵器法

在诱蚊诱卵器中放入1张ϕ10 cm的滤纸,加入20 ml过夜自来水,放在监测点的社区周围环境,每25~50 m布放1个,布放在阴凉隐蔽场所,布放后的第4天,用肉眼或10倍放大镜检查诱蚊诱卵器捕获蚊虫及产卵结果,记录捕获蚊虫数、种类、产卵情况,收集于集蚊管。MOI=(阳性诱蚊诱卵器/回收诱蚊诱卵器)×100。

1.2.2.8 人诱法

采用人暴露小腿作为诱饵,选择一遮阴处作为监测地点,静止不动15 min,用电动吸蚊器捕捉停落在小腿上的蚊虫,密度为只/人工小时。

1.2.3 平台运行环境[5-7]

系统平台采用浏览器/服务器架构,以Java EE作为开发集成环境,Eclipse 4.5.0软件为程序开发工具,甲骨文11g为中央数据库,Apache Tomcat7为Web服务器,服务器采用Windows Server2008系统。平台开发使用Spring MVC+Hibernate框架,并使用Spring安全框架和Apache Shiro框架进行用户信息及权限的统一管理,实现单点登录和统一门户建设。移动端手机应用程序(APP)使用上述相同的开发工具和技术,数据共享采用网络服务接口,前端采用界面框架(SUI),集成天地图实现自动定位功能。系统访问通过定义拦截器,对用户操作实现日志级的记录、管理,登录密码采用Sha-1方式加密,各用户间锁定用户可操作范围保证数据的安全性,数据库服务器设防火墙。

1.2.4 平台应用效果评价

将平台通过平台信息采集与传递和传统纸笔记录及邮件发送形式进行对比,由5名蚊媒监测专业人员分别模拟对4种指标白纹伊蚊监测,每名监测人员模拟调查居民户20户阳性户,外环境标准间600间,布放和回收诱蚊诱卵器100个,成蚊密度监测4点次,每点次监测时长不少于15 min。传统方式和平台方式耗时比较采用配对t检验,逻辑计算错误率为抽查2017年9-12月邮件报4个白纹伊蚊监测表格,定义每份调查表中调查户数、标准间数、阳性积水和指标值合计或计算错误则定义为逻辑计算错误,逻辑计算错误率=逻辑计算错误报表份数/抽查报表份数×100%。

2 结果 2.1 平台功能

本平台融合了移动互联网浏览器账号登录方式和手机APP方式,其中手机端用于任务创建和监测现场使用,网页端用于修订、浏览和生成《病媒生物监测报告》和《白纹伊蚊监测专报》,主要实现病媒生物监测、疫点白纹伊蚊专项监测、常规白纹伊蚊监测和生成监测报告4大功能。平台框架见图 1

注:APP.手机应用程序;BI.布雷图指数;SSI.标准间指数;ADI.成蚊密度;MOI.诱蚊诱卵器指数;市级、区级疾控部门.分别为市及区疾病预防控制中心;爱卫等其他部门.爱国卫生运动委员会等其他部门 图 1 基于互联网的病媒生物实时监测与防控移动信息平台框架 Figure 1 The framework of the Internet-based mobile information platform for real-time vector surveillance, prevention, and control
2.2 平台用户角色及权限分配

病媒生物监测是涉及到多部门、多层次的系统性工作,主要包括疾控部门、爱卫部门、卫生行政部门、社区卫生服务机构以及各级蚊媒应急控制队伍。各层次、各部门在监测工作开展中发挥着不同的作用,其中作为区CDC和社区卫生服务中心是开展监测、现场数据采集的主体,爱卫部门和疾控部门是监测数据利用的主体,各级蚊媒应急队伍辅助开展监测并依据监测结果进行蚊媒应急处置。角色权限分配等系统管理功能见表 1

表 1 病媒生物实时监测与防控移动信息平台用户角色及权限分配 Table 1 User roles and permission allocation in the mobile information platform for real-time vector surveillance, prevention, and control
2.3 病媒生物监测模块

网页端病媒生物监测模块主要提供病媒生物监测数据录入、浏览、查询和病媒生物监测报告生成功能,由于该系统仍处于第1期,病媒生物监测模块目前仅开放网页端提供监测数据录入功能,且此功能权限只开放至区级角色。区级疾控部门角色可以通过系统下载《病媒生物监测数据上报模板》将现场记录表(纸质版或电子版)记录的病媒生物监测的种类、数量、频次等信息整理成模板格式再回传至系统,所有区级数据都报送后,市级疾控部门通过系统中《病媒生物监测报告》生成功能生成监测报告。除市、区疾控部门外其他区级及以上机构也可查询和浏览病媒生物监测数据。

2.4 白纹伊蚊监测模块

由于广州市登革热历年来疫情严重,2014年甚至发生大规模暴发疫情,导致37 340例登革热病例,白纹伊蚊作为广州市登革热的主要传播媒介一直以来都是病媒生物监测的重点,为满足疫情处置需要将白纹伊蚊监测模块分为疫点监测子模块和常规监测子模块。两者选用监测指标相同,均为BI、SSI、MOI和ADI。但在记录监测点方面,疫点监测可以通过关联监测具体地址和登革热病例地址,判别监测点是属于核心区、警戒区或监控区。

BI监测功能用于居民区内BI监测,在开展BI监测前,各级调查员通过账号登陆系统后,由1名调查员建立任务,同一街道其他调查员可查看到任务,进入任务后选择分组进行调查,调查过程中,系统根据定位自动生成地理位置,调查员可对地理位置进行修正,每户调查对象为1条记录,当发现阳性积水时,记录积水类型、是否遮挡并拍照上传至系统,现场调查结束时点击调查结束,系统上传调查数据至上级审核机构,当一组点击调查结束后,任务不能再进行申领,即此时确定最终汇总组数,当所有组提交数据后,生成本次调查BI信息。在监测过程中,所有具有浏览权限的角色均可通过网页端系统查看监测进程。

SSI监测时,通过判断调查者不重复的行走路径在天地图上形成路径图,通过路径距离×3 m(约视线范围)形成调查面积,通过调查面积折算标准间数,标准间数可以通过系统自动判别也可根据实际情况进行修订。SSI调查过程监测地点和阳性积水情况记录与BI监测过程相同,除BI中记录监测点信息外,SSI监测过程中还需记录监测点环境类型以及是否重点场所,以评估不同环境类型的风险和对重点场所进行监控。

MOI和ADI的调查功能与SSI调查功能类似,所记录监测点数据等同于SSI调查时,因诱蚊诱卵器调查时其布放量较大,且位置相对集中,监测结果仅需了解阳性率情况,而不需要具体每个阳性诱蚊诱卵器的位置,因此MOI监测功能模块还提供了批量录入功能。

2.5 系统管理

系统管理主要由机构管理、角色管理、权限管理、系统监控等组成。其中,市级疾控部门设置为管理员角色,具有录入、浏览、审核、修订、删除等所有权限功能。同时,用户账号涵盖了所有区级疾控部门和街道社区卫生服务中心,包括12个区级疾控部门账号、210个社区卫生服务中心(包括镇卫生院)账号,另设区、镇政府和各级爱卫部门角色作为数据浏览者。所有用户账号具有权限职责范围内的录入、浏览、导出等功能。

2.6 平台应用效果评价 2.6.1 监测与结果整理耗时

2017年通过传统方式生成监测报告的流程包括邮件收集、数据汇总、报告撰写及报送4个流程,需2人约2 d,共计约13 h,使用平台可直接生成监测报告,但仍需人工补充监测结果的风险提示,总耗时在1 h以内。传统纸笔记录包括现场记录、结果汇总、计算机录入和传递3个过程,BI、SSI、MOI和ADI监测方法的耗时分别为(33.59±2.66)、(40.93±5.10)、(10.25±1.08)和(8.10±1.25) min,而通过平台进行数据获取的时间分别为(10.22±1.55)、(8.75±1.23)、(2.07±0.21)和(1.94±0.20) min,均低于传统方式(表 2)。配对t检验结果显示,4个指标传统方式和平台记录的合计耗时差异均有统计学意义(P<0.05)。

表 2 传统方式与应用平台现场监测耗时比较结果 Table 2 Comparison of field surveillance time consumption between the traditional method and the application platform
2.6.2 逻辑计算错误和现场操作失误

共抽查2017年9-12月调查记录256份,发现4份逻辑计算错误报表,逻辑计算错误率为1.56%。应用平台进行计算无逻辑计算错误。5名监测人员在模拟现场共设置阳性积水215个,传统方式平均错误率为0.46%,平台操作错误率为0。

3 讨论

目前广州市病媒生物监测针对蚊、蝇、鼠和蜚蠊4种有害生物实行月监测,按照广东省要求,在白纹伊纹活动高峰期(4-11月)还需进行街镇半月全覆盖式监测[8-9],除此之外广州市地市级别监测实行以周为周期的白纹伊蚊监测。在监测执行过程中,数据上报需要层层审核,导致数据上报不及时,且有时由于种种原因存在数据失真的现象。通过建立病媒生物实时监测与防控移动信息平台,可实时查看监测开展情况,4个指标平台记录耗时均低于传统方式,主要是节约了数据汇总和结果传递的时间,且避免了数据采集过程中的错误,保证了监测数据传递的及时性和准确性。

既往白纹伊纹入户调查过程中,需至少2人一起入户,1人查看,1人记录,填写好纸质记录后还需重新生成电子版,调查流程和数据录入繁杂;在户外标准间调查中,标准间数量多由调查者主观估算,难以保证精确性,利用本研究的实时监测平台可使入户调查的同时生成电子记录并实时分享,简化了现场调查流程,在标准间调查时通过行走路径给出参考标准间数,提高了标准间估算的准确性,且调查过程中自动获取当天气象条件和地理坐标,一定程度上丰富了监测结果。因在调查过程中需严格按照系统设计流程才能上传数据,变相规范了调查者现场监测的工作流程,保证了现场监测数据的质量。

病媒生物实时监测与防控移动信息平台搭建完成后,除满足基本监测需求外,还可用于对监测体系进行评估[6, 10],如利用监测数据评估人为估算和自动识别标准间差异情况;通过收集的规整图片信息,进行空间定点以及积水阳性容器类型等多方面分析,以深入了解高风险蚊媒密度点的分布,有针对性的进行防控。

由于目前实施监测平台仍属于第1期,还有部分功能有待拓展,表现在:(1)依靠移动互联网上的本地定位当GPS信号不佳时难以进行数据上传,针对此种情况,目前采用纸质作业,下一步更新中将在APP内部建立本地数据库,增加本地存储功能。(2)本系统Android系统开发,因此APP目前只能在Android系统手机上使用,在下一步的功能拓展中将增加基于苹果端APP软件,逐步建立和完善多平台支持体系。(3)与白纹伊蚊专项监测模块相比,病媒生物监测模块目前只能通过区级用户上传汇总后监测结果,不能应用于监测现场工作中,下一步的功能应拓展病媒生物监测数据的实时监测与防控功能。(4)在今后还可建立包含登革热在内的多种基于病媒生物的媒介传染病个案监测系统,除监测外,可以将防控内容也记录在系统中,使系统突破仅仅作为信息传递工具的定位。

综上所述,通过建立病媒生物实时监测与防控移动信息平台,可保证监测数据传递的及时性和准确性,简化现场调查流程,提高现场调查记录的丰富度,保证现场调查质量,在今后的研究中基于目前的信息平台,仍应进行功能拓展,并利用此平台强化监测体系的评估,提高监测数据的利用率。

参考文献
[1]
刘起勇. 我国病媒生物监测与控制现状分析及展望[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2015, 26(2): 109-113. DOI:10.11853/j.issn.1003.4692.2015.02.001
[2]
刘美德, 张勇, 钱坤, 等. 病媒生物密度监测方法国家标准在疾病预防与控制机构实施情况的研究[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2017, 28(5): 416-421. DOI:10.11853/j.issn.1003.8280.2017.05.002
[3]
赵杨, 许明, 王伟娜. 第十三届全国运动会水上竞赛项目病媒生物调查分析[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2018, 29(3): 305-306. DOI:10.11853/j.issn.1003.8280.2018.03.023
[4]
刘小波, 吴海霞, 殷文武, 等. 2006-2012年全国19省三带喙库蚊监测研究[J]. 疾病监测, 2014, 29(4): 281-286. DOI:10.3784/j.issn.1003-9961.2014.04.008
[5]
汪天英, 庄康璐, 封蕾, 等. 基于家庭医生签约服务云平台APP的社区专病防治路径建设:以骨质疏松为例[J]. 中国全科医学, 2017, 20(7): 789-795. DOI:10.3969/j.issn.1007-9572.2017.07.006
[6]
黄振宇, 张巧利, 钟新光, 等. 广东省东莞市流行性感冒监测系统评估[J]. 疾病监测, 2012, 27(1): 67-70. DOI:10.3784/j.issn.1003-9961.2012.1.022
[7]
叶健忠, 刘春芳, 谢聪贤, 等. 国境口岸出入境人员传染病监测信息管理系统的建立与应用[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2014, 37(1): 50-54. DOI:10.16408/j.1004-9770.2014.01.011
[8]
宋铁, 叶永隆, 刘国恒, 等. 突发公共卫生事件网络舆情监测平台的建立与应用[J]. 华南预防医学, 2013, 39(3): 53-55. DOI:10.13217/j.scjpm.2013.01.053
[9]
黄翠, 陈晓晖, 谢峰, 等. GIS在传染病防控方面的应用[J]. 公共卫生与预防医学, 2017, 28(1): 77-80.
[10]
祝丙华, 王立贵, 孙岩松, 等. 基于大数据传染病监测预警研究进展[J]. 中国公共卫生, 2016, 32(9): 1276-1279. DOI:10.11847/zgggws2016-32-09-38