引用本文

刘春燕, 唐尚锋, 李梦雪, 邵天, 邵飘飘, 付航, 贺知菲, 冯占春. 中国疟疾风险评估指标体系构建[J]. 中国公共卫生, 2017, 33(4): 524-527.

LIU Chun-yan, TANG Shang-feng, LI Meng-xue, et al. Establishment of an index system for malaria risk assessment in China[J]. Chinese Journal of Public Health, 2017, 33(4): 524-527.

中国疟疾风险评估指标体系构建
刘春燕
1,2, 唐尚锋
1,2, 李梦雪
3, 邵天
1,2, 邵飘飘
1,2, 付航
1,2, 贺知菲
1,2, 冯占春
1,2
1. 华中科技大学医药卫生管理学院,湖北 武汉 430030;
2. 湖北省人文社科重点研究基地-农村健康服务研究中心;
3. 密德萨斯大学,伦敦 N111QS
收稿日期: 2013-12-03; 数字出版日期: 2017-03-03.
基金项目: 国家自然科学基金(71473097)
作者简介: 刘春燕(1993-),女,福建龙岩人,硕士在读,研究方向:农村公共卫生、卫生政策。
摘要:
目的
构建中国疟疾风险评估指标体系,为我国疟疾风险预警工作提供参考依据。
方法
通过文献研究初步确定疟疾风险评估指标体系,抽取24名从事相关领域的专家参与第1轮指标的筛选,采用熵值法对咨询结果进行优化。
结果
专家对所有指标熟悉程度的得分均>7分,权威系数均>8分,专家咨询的协调系数为0.212(χ2=121.876,P < 0.01);经过熵值法优化调整后疟疾病例数、居民夏季室外暴露时间、疫区流入人员数量和政府疟疾风险关注度指标权重上调幅度较大,权重依次为0.175 1、0.141 0、0.100 6、0.103 7, 最终得到一套涵盖2个一级指标、8个二级指标、26个三级指标的疟疾风险评估指标体系。
结论
采用德尔菲法与熵值法结合进行疟疾风险评估具有一定优势;此评估指标体系评估内容较为全面系统,与实际工作中疟疾风险的发生紧密相关,能较为有效的评估某一地区的疟疾风险。
关键词:
疟疾
风险评估指标体系
德尔菲法
熵值法
Establishment of an index system for malaria risk assessment in China
LIU Chun-yan, TANG Shang-feng, LI Meng-xue, et al
School of Medicine and Health Management, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei Province 430030, China
Abstract:
Objective
To establish an index system for effective assessment of malaria risk in China and to provide references for early warning of malaria risk in China.
Methods
The index system of malaria risk assessment was established primarily based on literature research; then an initial screening on indicators of the system was conducted by 24 experts and the expert consultation results were optimized with entropy method.
Results
The scores of familiarity with all the indexes for the experts were greater than 7; the authority coefficients were greater than 8; and the coordination coefficient for the expert consultation was 0.212 (χ2=121.876, P < 0.01).After adjustment with entropy optimization, the weight of number of malaria incidents, exposure time of the residents in summer season, number of persons entering an endemic region, and governmental attention for malaria risk were markedly upregulated, with the values of 0.175 1, 0.141 0, 0.100 6, and 0.103 7, respectively.The index system established finally includes 2 first-tier indicators, 8 second-tier indicators, and 26 third-tier indicators.
Conclusion
Delphi method combined with entropy method is of advantages when used in malaria risk assessment.The established index system is comprehensive, systematic, and more closely related to the occurrence of malaria risk in real situation and could be used for effective assessment of malaria risk.
Key words:
malaria
risk assessment index system
Delphi method
entropy method
疟疾是一种通过蚊虫叮咬而进行血液传播的寄生虫病,是全世界共同面对的重大公共卫生问题之一[1]。尽管目前中国已处于疟疾消除阶段,但由于疟疾流行具有传播快、易反复的特点,加上防控观念落后、监测能力不足以及周边疟疾高发国家和地区疫情对我国的持续影响[2-3]等原因,疟疾消除工作仍面临巨大的挑战。2012年,中国疾病预防与控制中心下发通知,要求全国各地对疟疾风险预警工作进行积极探索,风险预警工作的重要性逐渐凸显,如何有效评估和防范疟疾风险也开始逐渐引起专家学者的关注[4],但我国尚未建立全面系统的疟疾风险评估指标体系。因此本研究在2015年7月—2016年2月从风险可能性和系统脆弱性两方面出发,采用主观(德尔菲法)和客观(熵值法)赋权相结合的方法,试图构建一套有效评估我国疟疾风险的指标体系,以期为我国疟疾风险预警工作提供参考依据。
1 资料与方法
1.1 指标框架的确定 参照世界卫生组织对欧洲国家预防疟疾再燃的区域框架的研究经验[5]以及疟疾风险不确定性的特点,初步确定疟疾风险评估体系框架。以“疟疾风险”、“疟疾消除”、“疟疾控制”、“疟疾监测”为中文检索词,以“malaria risk”、“malaria elimination”、“malaria control”、“malaria surveillance”为英文检索词,广泛搜索综合类数据库以及万方等中文数据库近10年的文献,并通过世界卫生组织、国家卫生计生委等相关网站收集疟疾相关资料。根据灵敏性、科学性对可能造成疟疾风险的因素进行筛选,初步形成指标条目池。通过头脑风暴法和专家会议法进一步筛选,最终形成涵盖风险可能性和系统脆弱性,包括2个一级指标、8个二级指标、26个三级指标的指标体系。由此形成调查问卷,进行专家咨询。
1.2 数据收集 采取分层随机抽样和典型抽样相结合的方法,抽取湖北2个县(区)、安徽和广西各3个县(区)作为样本地区,收集样本地区疾病预防控制中心(局)关于疟疾流行现状以及防控人员经费等相关统计数据;调查样本地区居民的疟疾知晓度以及防控措施等相关知识。同时运用关键人物访谈法,对样本地区疟疾防控工作人员以及医院感染科、防保科工作人员进行面对面半框架式访谈,获取当地疟疾风险管理现状的相关资料。
1.3 德尔菲法分析 本研究对24名来自中国疾病预防控制中心、中国寄生虫病研究所以及样本地区各级疾病预防控制机构的专家进行问卷咨询。其中,男性16人,女性8人;硕士及以上文化程度12人;副高及以上职称20人;担任教学科研工作者7人,行政管理工作者3人,疾病预防控制等卫生业务工作者14人;从事与疟疾相关工作年限>10年的专家21人;对疟疾熟悉或很熟悉的专家23人。德尔菲法的主要指标[6]:(1) 专家积极系数:即专家应答率,问卷的回收率为100%,专家积极系数为100%。(2) 专家权威程度:专家的权威系数(cr)=(ca+cs)/2,其中,ca为判断系数,cs为熟悉程度系数,专家对指标熟悉程度和判断系数打分时采用十分制。(3) 专家协调程度:一般用变异系数和协调系数表示,变异系数越小,协调系数越大,表示协调程度越好,专家意见越趋于一致,但只有协调程度差异有统计学意义时其结果才可信。(4) 指标权重:根据
,
Wi表示指标的权重,xi表示各指标的综合得分,各级指标的权重系数之和为1,计算专家赋值的算术平均数得到各级指标的权重系数[7]。
1.4 熵值法 熵的基本概念来自于热力学,是一种对系统状态不确定性的度量方法之一,具体表达式如
所示。信息论中, 熵是系统状态有序性的一个度量标度,熵值越大意味着系统状态的不确定性越大。熵值法作为客观赋权法的一种,利用各指标值提供的信息量大小,衡量其在评价过程中的贡献大小,以此确定各指标权重,在社会经济领域得到了广泛应用[8-9]。本研究讨论的对象是m个样本县,即c1,c2,c3·cm∈集合C;每个样本县的被评价属性(评估指标)n个,即x1,x2,x3·xn∈集合X,xij表示第i个县Ci的第j个属性(指标)xj的数值。熵值法的主要步骤[9]:(1) 原始数据预处理:对样本地区各测量指标进行赋值,采用极值法对数据进行无量纲化处理,所有数据通过集体加一进行单位平移,得到矩阵xij。正向指标:xij=[(xij-D)/(D-d)]+1;负向指标:xij=[(D-xij)/(D-d)]+1。其中,D=max(xi),d=min(xi),(i=1,2,3·m;j=1,2,3·n)。(2) 对各指标进行归一化处理,计算第i个评估样本的第j项指标的比重
(3) 计算评估指标的信息熵值
,其中,ej ≥ 0, k=1/ln(m)。(4) 计算差异性系数(gj):gj=1-ej。(5) 综合赋权确定指标权重:在专家咨询确定的权重(wa)基础上结合熵值法进行指标权重优化调整, 运用公式
对各指标在范1-wa围内进行综合赋权。
1.5 统计分析 采用Epi Data 3.0建立数据库录入数据,应用Excel 2013和SPSS 19.0软件进行统计分析。
2 结果
2.1 专家的权威系数及协调系数 专家对所有指标熟悉程度得分均>7分,专家对各个初选指标较为熟悉。量化结果显示专家的权威系数均>8分,专家的权威程度较高。专家咨询的协调系数为0.212(χ2=121.876,P < 0.01),专家对整个指标体系意见趋于一致,协调程度较好,评价结果具备可取性。
2.2 基于德尔菲法计算指标权重(表 1)
表 1
表 1 基于德尔菲法的指标体系及权重
| 一级指标 |
二级指标 |
权重 |
三级指标 |
权重 |
| 风险可能性 |
X1传染源 |
0.340 6 |
X11疟疾病例数 |
0.164 7 |
|
|
|
X12病媒出现情况 |
0.125 4 |
|
X2传播媒介风险 |
0.337 2 |
X21传播媒介类别 |
0.143 7 |
|
|
|
X22生物传播媒介密度 |
0.147 2 |
|
|
|
X23血站所采血量的生化检验 |
0.142 5 |
|
X3人群暴露风险 |
0.322 1 |
X31夏季居民室内防蚊行为 |
0.147 8 |
|
|
|
X32居民夏季室外暴露时间 |
0.128 8 |
| 系统脆弱性 |
Y1经济脆弱性 |
0.201 6 |
Y11农村居民均年均收入 |
0.050 1 |
|
|
|
Y12人均疟防经费 |
0.063 2 |
|
Y2社会脆弱性 |
0.199 3 |
Y21疫区流入人员数量 |
0.060 6 |
|
|
|
Y22居住环境变化情况 |
0.058 2 |
|
|
|
Y23居民疟疾知识水平 |
0.063 7 |
|
Y3政治脆弱性 |
0.186 0 |
Y31有效的输入性预防工作参与主体 |
0.063 6 |
|
|
|
Y32有效的疟疾风险管理制度体系 |
0.061 4 |
|
|
|
Y33协作机制 |
0.062 4 |
|
|
|
Y34协作程度 |
0.061 7 |
|
Y4卫生系统脆弱性 |
0.195 1 |
Y41每千常住人口疟防人员数 |
0.063 2 |
|
|
|
Y42疟防设施、设备、物资储备 |
0.064 1 |
|
|
|
Y43发热病人血检率 |
0.066 9 |
|
|
|
Y44疟疾防治人员疟疾知识水平 |
0.070 3 |
|
|
|
Y45病例管理情况 |
0.070 0 |
|
Y5风险敏感性 |
0.218 0 |
Y51政府疟疾风险关注度 |
0.059 7 |
|
|
|
Y52县域疾控疟防人员风险意识 |
0.060 9 |
|
表 1 基于德尔菲法的指标体系及权重
|
根据专家对各指标的重要性评价结果,计算指标权重,其中风险可能性从传染源、传播媒介和人群暴露3个方面进行评价,权重依次为0.340 6、0.337 2和0.322 1;从经济、社会、政治、卫生系统脆弱性和风险敏感性5个方面评价系统脆弱性,权重依次为0.201 6、0.199 3、0.186 0、0.195 1和0.218 0。
2.3 基于熵值法进行指标权重优化(表 2)
表 2
表 2 指标权重系数优化
| 一级指标 |
二级指标 |
三级指标 |
ej |
gj |
权重 |
专家wj |
综合Wj |
| 风险可能性 |
X1传染源 |
X11疟疾病例数 |
0.987 1 |
0.012 9 |
0.265 5 |
0.164 7 |
0.175 1 |
|
|
X12病媒出现情况 |
1.000 0 |
0.000 0 |
0.000 0 |
0.125 4 |
0.125 4 |
|
X2传播媒介风险 |
X21媒介种类 |
1.000 0 |
0.000 0 |
0.000 0 |
0.143 7 |
0.143 7 |
|
|
X22生物传播媒介密度 |
0.987 8 |
0.012 2 |
0.251 5 |
0.147 2 |
0.148 2 |
|
|
X23血站所采血量的生化检验 |
1.000 0 |
0.000 0 |
0.000 0 |
0.142 5 |
0.142 5 |
|
X3人群暴露风险 |
X31夏季居民室内防蚊行为 |
0.989 8 |
0.010 2 |
0.209 7 |
0.147 8 |
0.124 1 |
|
|
X32居民夏季室外暴露时间 |
0.986 7 |
0.013 3 |
0.273 3 |
0.128 8 |
0.141 0 |
| 系统脆弱性 |
Y1经济脆弱性 |
Y11农村居民均年均收入 |
0.988 3 |
0.011 7 |
0.040 3 |
0.050 1 |
0.037 3 |
|
|
Y12人均疟防经费 |
0.990 9 |
0.009 1 |
0.031 3 |
0.063 2 |
0.036 6 |
|
Y2社会脆弱性 |
Y21疫区流入人员数量 |
0.974 0 |
0.026 0 |
0.089 9 |
0.060 6 |
0.100 6 |
|
|
Y22居住环境 |
0.984 8 |
0.015 2 |
0.052 5 |
0.058 2 |
0.056 4 |
|
|
Y23居民疟疾知识水平 |
0.987 2 |
0.012 8 |
0.044 2 |
0.063 7 |
0.052 0 |
|
Y3政治脆弱性 |
Y31输入性预防工作参与主体 |
0.988 8 |
0.011 2 |
0.038 7 |
0.063 6 |
0.045 5 |
|
|
Y32疟疾风险管理制度体系 |
0.983 4 |
0.016 6 |
0.057 4 |
0.061 4 |
0.065 0 |
|
|
Y33协作机制 |
0.987 6 |
0.012 4 |
0.042 8 |
0.062 4 |
0.049 3 |
|
|
Y34协作程度 |
0.986 7 |
0.013 3 |
0.045 8 |
0.061 7 |
0.052 2 |
|
Y4卫生系统脆弱性 |
Y41每千常住人口疟防人员数 |
0.981 8 |
0.018 2 |
0.062 9 |
0.063 2 |
0.073 4 |
|
|
Y421哨点医院数 |
0.991 0 |
0.009 0 |
0.031 2 |
0.016 0 |
0.009 2 |
|
|
Y422媒介监测点数 |
0.983 1 |
0.016 9 |
0.058 6 |
0.016 0 |
0.017 3 |
|
|
Y423显微镜数/乡镇 |
0.979 5 |
0.020 5 |
0.070 7 |
0.016 0 |
0.020 9 |
|
|
Y424抗疟药物可及性 |
0.987 7 |
0.012 3 |
0.042 6 |
0.016 0 |
0.012 6 |
|
|
Y43血检率 |
0.990 0 |
0.010 0 |
0.034 6 |
0.066 9 |
0.066 9 |
|
|
Y44疟疾人员疟疾知识正确率 |
0.985 2 |
0.014 8 |
0.051 2 |
0.070 3 |
0.066 5 |
|
|
Y45病例管理及时率 |
0.983 0 |
0.017 0 |
0.058 9 |
0.070 0 |
0.076 1 |
|
Y5风险敏感性 |
Y51政府疟疾风险关注度 |
0.972 8 |
0.027 2 |
0.094 1 |
0.059 7 |
0.103 7 |
|
|
Y52CDC疟防人员风险意识 |
0.984 9 |
0.015 1 |
0.052 0 |
0.060 9 |
0.058 5 |
|
表 2 指标权重系数优化
|
基于样本地区数据,利用熵值法对评估指标权重进行优化,其中“疟疾病例数”、“居民夏季室外暴露时间”、“疫区流入人员数量”和“政府疟疾风险关注度”指标权重上调幅度较大,权重依次为0.175 1、0.141 0、0.100 6和0.103 7。
3 讨论 疟疾风险是一个模糊的概念,具有复杂性和不确定性的特点,评估时需要借助专家的经验和认识,同时各指标要素对衡量疟疾风险的贡献大小缺乏统一的评判标准,不同专家在判断标准的选择上又存在一定差异,单纯依靠主观判断进行赋权科学性较差。此外,熵值法以样本数据为基础进行客观赋权,通过熵值来衡量指标权重,但容易忽略指标本身的重要性,因此本研究结合德尔菲法和熵值法进行指标赋权,在保证重要性指标所占权重的同时尽量减少德尔菲法的主观片面性。
整套指标体系从传染源、传播媒介和人群暴露3个疟疾流行的关键环节评估疟疾风险的可能性,经熵值法调整发现风险可能性的7个三级指标中“疟疾病例数”和“居民夏季室外暴露时间”的权重上调幅度均较大,权重分别为0.175 1和0.141 0,提示这2个指标较为敏感;此外,传播媒介风险指标相对调整幅度较小,但均处于较高水平。同时,从经济、社会、政治、卫生系统和风险敏感性5个维度评估疟疾风险防控的系统脆弱性,经熵值法调整发现“政府疟疾风险关注度”和“疫区流入人员数量”指标权重均大幅度上升,权重分别为0.103 7和0.100 6,成为本套指标体系中影响风险最大的指标,其次是“病例管理”和“每千常住人口疟疾防控人员数”指标重要性较为突出,权重分别为0.076 1和0.073 4。其他指标升降不一,经济脆弱性的影响明显变小。因此,在评估疟疾风险时,应重点关注以下几点。首先,应重点评估政府及防控人员对风险的敏感性,政府作为疟疾风险管理的主体,与防范疟疾风险的政策和投入密切相关,其中防控人员的投入也成为衡量系统脆弱性的重要指标;其次,经济发展导致流动人口数量增加,增加了疟疾传播和暴发的风险[10],因此输入性疟疾和疟疾病例的风险评估不容忽视;第三,应重点评估传播媒介风险,疟疾是通过蚊媒叮咬进行传播,蚊媒的种类、传播能力、密度及分布等因素对疟疾传播均有一定影响[11];最后,当前社会公众的疟疾知识知晓率普遍不高,容易导致人群暴露风险的产生[12],评估时应综合考虑居民的防蚊意识以及室外暴露情况等。
以往关于疟疾风险的评估大部分集中于疟疾媒介以及当地疟疾现状数据针对某地区疟疾传播风险进行评估[13-14],或根据国家《消除疟疾考核评估方案》对消除疟疾工作进行评估[15-16],涉及人群暴露风险指标及风险敏感性指标较为有限,而本研究设计的指标体系更加全面涵盖疟疾风险的范畴,与实际工作中疟疾风险的发生紧密相关,具有一定科学性,能较为有效的评估某一地区的疟疾风险。
参考文献
| [1] |
World Health Organization.World malaria report 2015[EB/OL].http://www.who.int/malaria/publications/world-malaria-report-2015/report/en/.
|
| [2] |
高琪.
我国消除疟疾面临的机遇与挑战[J]. 中国血吸虫病防治杂志, 2011, 23(4): 347–349.
|
| [3] |
杨维中, 周晓农.
中国在疟疾消除阶段面临的新挑战[J]. 中华预防医学杂志, 2016, 50(4): 289–291.
|
| [4] |
周晓农, 张少森, 徐俊芳, 等.
我国消除疟疾风险评估分析[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2014, 32(6): 414–418.
|
| [5] |
Mikhail E, Vladimir D, Andrei Z.
Regional framework for prevention of malaria reintroduction and certification of malaria elimination 2014—2020[M].Geneva: World Health Organization, 2015.
|
| [6] |
陈海平, 郝艳华, 吴群红, 等.
突发公共卫生事件影响综合评价指标体系构建[J]. 中国公共卫生, 2013, 29(5): 628–631.
DOI:10.11847/zgggws2013-29-05-02 |
| [7] |
张斓, 黄建始.
中国城市社区人群健康评估指标体系建立[J]. 中国公共卫生, 2010, 26(11): 1378–1380.
DOI:10.11847/zgggws2010-26-11-17 |
| [8] |
王富喜, 毛爱华, 李赫龙, 等.
基于熵值法的山东省城镇化质量测度及空间差异分析[J]. 地理科学, 2013, 33(11): 1323–1329.
|
| [9] |
胡赛, 蒲春玲, 汪霖, 等.
基于熵值法的乌什县农用地利用效益评价研究[J]. 中国农业资源与区划, 2016, 37(3): 111–115.
DOI:10.7621/cjarrp.1005-9121.20160319 |
| [10] |
Liu Y, Hsiang MS, Zhou H, et al.
Malaria in overseas labourers returning to China:an analysis of imported malaria in Jiangsu province, 2001-2011[J]. Malar J, 2014, 13(1): 29.
DOI:10.1186/1475-2875-13-29 |
| [11] |
郭传坤, 李锦辉, 覃业新.
广西疟疾媒介的地理分布、生态习性和传疟作用研究[J]. 中国媒介生物学及控制杂志, 2007, 18(2): 112–115.
|
| [12] |
Tang S, Ji L, Hu T, et al.
Public awareness of malaria in the middle stage of national malaria elimination programme.A cross-sectional survey in rural areas of malaria-endemic counties, China[J]. Malaria Journal, 2016, 15(1): 373.
DOI:10.1186/s12936-016-1428-x |
| [13] |
周雪梅, 莫海亮, 梁启敏.
贵州省荔波县疟疾流行风险评估调查[J]. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志, 2016, 34(3): 195–197.
|
| [14] |
柳小青, 陶卉英, 马红梅, 等.
南昌市蚊类及蚊媒疾病监测与风险评估的研究[J]. 中华卫生杀虫药械, 2012, 18(3): 195–199.
|
| [15] |
余凤苹, 潘会明, 魏婷, 等.
湖北省宜昌市疟疾流行与防治历程及消除工作措施和评估[J]. 中国热带医学, 2016, 16(6): 528–532.
|
| [16] |
钱颖骏, 王多全, 邓瑶, 等.
我国省县二级消除疟疾督导与评估指标框架的构建与应用[J]. 中国血吸虫病防治杂志, 2015, 27(3): 255–262.
|