2. 华中科技大学同济医学院公共卫生学院环境医学研究所;
3. 华中科技大学同济医学院公共卫生学院环境医学研究所
近年来,我国正面临着越来越严重的传染病暴发或流行的威胁。要及时有效预防或应对各种突发传染病疫情,需要建立灵敏有效的预警系统[1]。而预警指标体系是预警系统的重要组成部分,构建灵活、完善、有效的预警指标体系是预警系统建设成功的保障。本文对突发传染病疫情预警指标的内涵、层次及其框架体系进行探讨,以期为从事该领域的同行提供思路和参考,推动我国预警系统的建设。
1 预警指标定义与特征预警指标是具有潜在预警价值的指标,指标的波动幅度在一定程度上与疾病的流行或暴发相关联。一旦指标的波动范围超过了规定的警戒线,即可发出警报,启动相应的流行病学调查或干预[2]。因此,预警指标需具备及时性、准确性和可操作性强的特点[3]。(1)及时性:即指标能够尽可能早的发现传染病疫情或者其前兆,对传染病疫情发生前、发生、发展中的相关情况能及时反映,为应对措施启动赢得时间。(2)准确性:指通过指标可以尽可能准确地对危机作出预测,避免不必要的应对措施启动。指标反映的情况、信息与疾病的实际流行情况尽可能保持一致。(3)可操作性:指标所需要的数据和资料容易收集得到。
2 突发传染病疫情预警指标体系 2.1 预警指标体系基本框架(图 1)由于传染性疾病在发生、发展过程中往往要经历暴露期-潜伏期-非典型症状期-典型症状期等几个阶段[4],为此,传染病疫情预警指标体系的建立要有层次性。在此基础上,通过文献研究和专家论证,提出预警指标体系的框架。
|
图 1 突发传染病疫情预警指标体系的基本框架 |
|
图 2 传染病疫情预警指标分层图 |
2.2 传染病疫情预警指标的层次
根据上述研究思路,将指标分为3个层次,包括疫情暴发或流行前期指标、非典型症状期指标和典型症状期指标。(1) 暴发或流行前期指标(警源指标):主要指疾控、医疗或者其他部门人员在外界环境中发现利于传染病暴发或流行的危险因素存在,如气候的突然变化、人群免疫水平的降低、食物、水源卫生状况的低劣以及其他地区暴发疫情等。此时,需要加强对危险因素的监测以及有针对性地采取干预措施,包括易感人群免疫接种、加强病原体实验室监测以及外环境消毒等。(2) 非典型症状期指标(警兆指标):传染病暴发或流行前期往往会有一些非特异性的症状出现,例如药房售药量上升、医学咨询电话数增多、集体单位人员因病缺勤数增多等[5-7],这些可视为疫情的前兆。目前国内外很多传染病预警系统的开发都致力于建设症状监测系统,力图通过一些早期的、非特异性症状指标的监测和数据挖掘来实现传染病疫情的早期发现[6-8]。(3)典型症状期指标(警情指标):指疫情已经表现出来的风险,对社会已经产生影响。如传染病病例的报告数、死亡数以及群体性发病事件的报告等。
根据上述预警指标的层次,提出每一层的具体指标。(1)暴发或流行前期指标进一步划分为:病原体指标、传播途径相关指标、人群易感性指标和其他危险因素指标。(2)非典型症状期指标包括:医学相关行为学指标、医疗服务使用的相关指标、就诊信息指标和死亡信息指标。
3 典型症状期指标主要包括:医疗部门的诊治信息和非医疗部门的投诉、报告等。
4 结 语传染病疫情预警指标的涵盖面较广,有效的预警往往需要通过多部门的合作,收集多方位的信息,尤其是需要医疗部门、疾病控制部门、农林部门、检验检疫部门等协力构建有效的信息交流平台。预警系统需依托国家现有的卫生信息网络,利用己有的人力、资源、设备,将目前存在的传染病监测、食物中毒、职业中毒、环境卫生监测、实验室诊断整合成统一的信息平台,逐步扩大卫生信息网络覆盖面,使多方位数据能够在一个平台上进行交流、整合、处理和分析[9, 10],并逐步开展症状监测的试点研究。而部分指标间存在相关,内涵部分重叠,如何快速有效地进行多项指标数据的整合,综合分析以及设定相应的警戒线也是预警系统迫切需要解决的问题。
| [1] | 谭晓东. 突发性公共卫生事件预防与控制[M]. 武汉: 湖北科学技术出版社, 2003: 31. |
| [2] | Lewis MD, Pavlin JA, Mansfield JL, et al. Disease outbreak detection system using syndromic data in the greater Washington DC area[J]. Am J Prev Med, 2002, 23 : 180–186. DOI:10.1016/S0749-3797(02)00490-7 |
| [3] | American CDC. Framework for evaluating public health surveillance systems for early detection of outbreaks:recommendations from the CDC working group[J]. MMWR, 2004, 53(No.RR-5) : 1–11. |
| [4] | XiaoMing Z, Michal W. Modeling the effects of epidemics on routinely collected data[J]. J Am med Inform Assn, 2002, 9(6) : 17–22. |
| [5] | Wagner MM, Tsui FC, Espino JU, et al. The emerging science of very early detection of disease outbreaks[J]. J Public Health Manag Pract, 2001, 7 : 51–59. DOI:10.1097/00124784-200107060-00006 |
| [6] | Lombardo J. A systems overview of the electronic surveillance system for early notification of community-based epidemics (ESSENCE II)[J]. J Urban Health, 2003, 80(2 Suppl 1) : 32–42. |
| [7] | Dena M Bravata, Kathryn M McDonald, Wendy M Smith, et al. Systematic review:Surveillance systems for early detection of bioterrorism-related diseases[J]. Ann Intern Med, 2004, 140(11) : 910–922. DOI:10.7326/0003-4819-140-11-200406010-00013 |
| [8] | Julie A Pavlin, Farzad Mostashari, Mark GKortepeter, et al. Innovative surveillance methods for rapid detection of disease outbreaks and bioterrorism:Results of an interagency workshop on health indicator surveillance[J]. Am J Public Health, 2003, 93(8) : 1230–1235. DOI:10.2105/AJPH.93.8.1230 |
| [9] | 黄建始, 陈贤义, 雷正龙, 等. 突发公共卫生事件预警系统建设框架思路[J]. 中华医学杂志, 2005, 85(36) : 2547–2549. |
| [10] | Editorial. Early warning[J]. Nature Medicine, 2002, 8(11) : 1183. DOI:10.1038/nm1102-1183 |
2008, Vol. 24
