采用北京市麻疹的暴发模拟数据比较几种预警模型的功效

目的 优选出北京市麻疹的最佳预警模型及其参数,为其自动预警提供技术支持.方法 利用暴发模拟软件生成一系列不同性质的暴发信号,将其添加到北京市2005-2007年麻疹的实际日报数中.综合采用指数加权移动平均(EWMA)、C1-MILD(C1)、C2-MEDIUM(C2)、C3.ULTRA(C3)及时空重排扫描统计等预警模型识别加入的暴发信号,比较各模型不同参数的约登指数(YD指数)和检出时间(DT),优选出最佳模型参数,进而比较各模型最优参数下的预警功效,优选出最佳预警模型.结果 EWMA模型的最优参数为λ=0.6,κ=1.0;CI的最优参数为k=0.1,H=3σ;C2的最优参数为k=0.I,H=30;C3的最优参数为K=1.0,H=40;时空重排扫描模型的最优参数为时间聚集性最大值为7 d,空问聚集性最大值为5 km.各模型的预警功效评价结果:EWMA的YD指数为90.8%,DT为0.121 d;CI的YD指数为88.7%,DT为0.142 d;c2的YD指数为92.9%,DT为0.121 d:C3的YD指数为87.9%.DT为0.058 d;时空重排扫描的YD指数为94.3%,DT为0.176 d.结论 5种模型中,时空重排扫描的预警功效最优.     

暴发规模和持续时间对CUSUM预警模型效能的影响

采用数据模拟方法,在一段服从Poisson分布的数据序列中插入11个不同暴发规模、不同持续时间的暴发事件,研究暴发规模和持续时间对CUSUM(Cumulative Sum)预警模型效能的影响.结果发现,在现有模拟条件下,灵敏度为9.1％～100.0％,特异度≥98.6％;灵敏度与暴发规模有明显的关系,暴发强度越大,灵敏度越高,而暴发持续时间并不影响灵敏度;灵敏度达到100.0％,暴发规模需≥2.6;暴发规模越大,滞后时间越短;当暴发规模≥1.8时,滞后时间控制在＜1d.可见CUSUM预警模型的预警效能受暴发规模的影响,与暴发持续时间关系不明显.该模型对规模≥2.4的暴发具有较好的探测能力.     

应用控制图法建立手足口病预警模型的研究

目的探讨控制图法在荆州市手足口病疫情中的应用,提高手足口病疫情监测的能力。方法使用2010~2015年荆州市手足口病报告数据,剔除暴发疫情涉及病例后建立发病基线数据库,采用控制图法建立基于前后各摆动1周和2周2种模型,并与对应"流行"标准比较,通过计算、比较灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、一致率、约登指数和绘制ROC曲线,筛选出最优预警模型及预警界值。结果基于前后各摆动1周和2周"流行"标准判断的"流行"周数依次为7周、5周。基于前后各摆动1周的预警模型筛选的最优预警界值为P95,约登指数为96%;基于前后各摆动2周的预警模型筛选的最优预警界值为P90,约登指数为94%,综合考虑"流行"周数、约登指数选择荆州市手足口病最优预警模型及预警界值为基于前后各摆动1周控制图法的P95。结论控制图法可以作为荆州市手足口病预警方法,灵敏度高,特异性好。     

CUSUM预警模型在医院感染性腹泻暴发预警中的应用

目的评价累积和(Cumulative Sum,CUSUM)预警模型应用于医院感染性腹泻暴发预警中的效果,确定最优阈值。方法通过2016-2017年上海市徐汇区医院感染性腹泻症状监测数据(1 532 030人·天数)建立CUSUM C1、C2、C3预警模型,将预警信号与经流行病学调查确定为暴发事件数据比较,以灵敏度、特异度、阳性预测值、及时性等指标评价最优阈值下的预警效果。结果监测点医疗机构共报告感染性腹泻病例306例,发病率为0.20‰(1.99/万人·天),暴发的事件14起。H=0.80是C1模型的最优阈值(Se=93.00%,Sp=92.00%,PPV=21.00%),H=0.40是C2模型的最优阈值(Se=93.00%,Sp=87.00%,PPV=22.00%),H=3.20是C3模型的最优阈值(Se=93.00%,Sp=92.00%,PPV=53.00%),均可及时预警,重复预警信号剔除的计算规则能在不降低灵敏度的情况下提高特异度。结论 CUSUM预警模型可用于医院感染性腹泻暴发预警,为及早发现暴发疫情及时采取控制措施提供预警信息。     

利用CUSUM和EWMA模型法探测流感流行起始预警

目的探讨CUSUM模型(累积和)和EWMA模型(指数加权移动平均)探测流感流行起始的功效。方法利用北京市顺义区2013年9月1日-2015年4月30日流感样病例监测数据,调整不同参数采用CUSUM和EWMA模型对监测数据进行分析,与流感病原学结果进行比较,分析二种模型在不同参数组合下探测流感流行起始的效果。结果流感样病例监测显示,CUSUM模型当k=0.9和H=2σ时,根据金标准算探测结果恰好是最早流行起始时间,而EWMA模型探测流感流行起始时间当λ=0.7、k=3时与金标准最为接近。结论顺义区利用流感样病例监测结果,CUSUM模型和EWMA模型,均能及时准确地预警流感高峰的到来,但是仍然需要继续对模型参数进行拟合和分析。     

移动流行区间法在北京市西城区手足口病流行强度阈值研究中的应用

目的 探讨移动流行区间法在北京市西城区手足口病流行强度预警中的可行性,评估疾病流行强度,为政府决策提供依据。方法 收集2010—2018年北京市西城区第5～36周手足口病周发病率数据,移动流行区间法对数据进行交叉验证,筛选最优模型,模型评价指标包括灵敏度、特异度和约登指数,根据计算结果,确定2019年第5～36周手足口病流行强度分级阈值,并对北京市西城区2019年手足口病流行强度进行估计。结果 最优参数取值为1.5,模型各项评估指标分别为：灵敏度0.95、特异度0.83和约登指数0.78。根据模型预测结果,2019年第5～36周手足口病流行开始阈值为1.15/10万,结束阈值为1.15/10万,流行强度达到中、高和极高程度时阈值分别为4.55/10万和7.51/10万和8.45/10万,流行强度处于低流行水平。实际2019年第19周手足口病周发病率达到流行开始阈值,未超过中等程度流行阈值,手足口病流行强度处于低流行水平。结论 移动流行区间法可应用于北京市西城区手足口病预警,通过流行阈值对流行强度进行评估,效果较好。     

基于移动流行区间法建立乌鲁木齐市手足口病流行强度阈值

目的 利用移动流行区间法（moving epidemic method,MEM）评估乌鲁木齐市手足口病流行强度，建立手足口病监测阈值，为分级防控提供科学依据。方法 利用MEM对2012—2020年乌鲁木齐市第5～40周手足口病监测发病数据建模，筛选指标包括灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、马修系数及约登指数，评价2021年乌鲁木齐市手足口病流行状况。结果 剔除2019—2020年数据，利用剩余年份数据重新建模后，最优参数值为2.4，灵敏度、特异度和约登指数分别为0.93、0.93、0.86，表明模型拟合效果较好。2021年乌鲁木齐市手足口病从第5周开始发病数逐渐增加，在第24～29周达到最高发病水平，流行阈值为58例，纳入模型周数均未达到流行阈值。考虑到2019—2021年乌鲁木齐市受新型冠状病毒感染疫情防控影响，使得2021年手足口病数与既往年份相比全年处于较低水平。结论 利用MEM建立手足口病流行预警模型，可计算手足口病的流行开始时间及流行强度，预测疾病流行至高峰期的时间，在手足口病的预警中效果较好。     

山东省淄博市手足口病预警研究

目的应用移动百分位数法开展淄博市手足口病的预警研究,以提高手足口病的预警效率和能力,为防控的关口前移提供理论依据。方法收集整理2011-2016年淄博市手足口病每周疫情资料,以移动百分位数法建立预警模型,通过计算比较各候选预警界值的灵敏度、特异度、约登指数及ROC曲线,优选出淄博市合适的手足口病预警界值。结果将2016年淄博市手足口病的预警界值确定为P95,能较好的发现暴发苗头,预警效果较佳,该预警界值下的灵敏度、特异度和约登指数分别为100.00%,97.96%和0.98。结论移动百分位数法可作为淄博市手足口病的预警方法,具有较好的预警功效,并能为本地其它重点传染病预警界值的研究提供参考,但需要根据不同疫情流行年份流行强度的差异适时进行调整。     

基于指数加权移动平均组合模型的手足口病发病动态预测

目的构建手足口病周发病数单一预测模型和指数加权移动平均(EWMA)组合模型,并对所建模型拟合效果进行验证和评价。方法用2008年5月2日-2013年5月5日的气象数据和手足口病发病数据建立ARIMA-广义自回归条件异方差(ARIMA-GARCH)模型、向量自回归(VAR)模型和指数平滑法中的Holt-Winters乘法模型,并运用各单一模型在不同时刻预测的绝对百分误差(APE)的EWMA的倒数作为单一模型不同时刻的组合权重构建EWMA组合模型,进一步运用各模型对2013年5月6日-2013年6月30日手足口病发病情况进行预测和比较。结果单一模型的平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和希尔不等系数(TIC)均大于EWMA组合模型;组合模型在权重因子λ=0.1时最优。结论EWMA组合模型在一定程度上优于每个被组合的单一模型。     

广东省手足口病气象危险因素阈值效应的研究

摘要:目的　研究气象因素影响广东省手足口病流行的阈值效应,为该省手足口病预警和防控提供科学依据。方法　利用2009-2012年广东省手足口病监测数据和同期的气象数据,建立分类回归树模型,探明气象因素影响手足口病发病的阈值效应,并预测2013年手足口病的高风险时段。结果　回归树模型结果显示当平均气温≥193.7（0.1℃）并且平均相对湿度≥79.21（1%）时,发病的相对危险度达到最大,RR＝1.92。分类树模型结果显示当平均气温≥197.5（0.1℃）,并且平均相对湿度≥77.39（1%）时,手足口病的暴发风险最大（P＝0.786）。最后预测结果显示4-9月是高风险时段。结论　基于分类回归树模型的阈值效应研究在手足口病危险因素筛选和发病风险的预警等方面具有一定的实用价值。     

传染病暴发规模对传染病预警阈值设定的影响

目的基于国家传染病自动预警信息系统(CIDARS),分析传染病暴发规模对传染病预警模型阈值设定的影响,为今后调整传染病预警阈值提供依据。方法按照控制图预警模型原理,选择2010-2015年松江区6种重点传染病的病例信息资料,设置12个备选预警阈值,同时挑选松江区6种重点传染病暴发疫情各1起,通过分析预警阈值的灵敏度(Se)、假阳性率(FAR)、预警及时性(TD)分别优选出6种传染病基于不同暴发量级的最佳预警阈值。结果水痘基于不同暴发量级的最佳预警阈值为P_(40)、P_(40)、P_(50)和P_(60);手足口病基于不同暴发量级的最佳预警阈值为P_(40)、P_(50)、P_(55)和P_(70);猩红热基于不同暴发量级的最佳预警阈值均为P_(95);其它感染性腹泻基于不同暴发量级的最佳预警阈值为P_(75)、P_(95)、P_(95)和P_(95);流行性腮腺炎基于不同暴发量级的最佳预警阈值为P_(80)、P_(95)、P_(95)和P_(95);流行性感冒基于不同暴发量级的最佳预警阈值为P_(80)、P_(90)、P_(95)和P_(95)。结论随着传染病"暴发"量级的升高,传染病最佳预警阈值也越大。同时,日报告病例数越少,传染病暴发量级对其最佳预警阈值优选的影响增小。     

泊松分布在手足口病预警中的应用

目的探索泊松分布在手足口病早期预警中的应用。方法使用杭州市2009—2011年手足口病数据建立数据库,采用移动平均位数法计算每周疾病期望发病数,用Poisson分布计算每周发生聚集性疫情的概率,如果概率小于某检验水准,则发出预警信号,通过现场流行病学调查对预警信号进行核实。结果在检验水准α=0.05的情况下,通过Poisson检验,发出预警信号44起,经核实33起预警信号出现聚集性疫情,预警信号阳性预测值为75.00%,灵敏度为94.29%,特异度为35.29%,约登指数为29.58%。比移动平均控制图法和《传染病自动预警信息系统》效能高。结论泊松分布结合移动平均位数法可作为手足口病的一种简单便捷的预警方法推广。     

北京市怀柔区重点传染病预警技术优选研究分析

目的应用控制图法开展适宜于北京市怀柔区的传染病预警分析研究,选出该地区重点传染病的最优预警模型及最优预警界值。方法通过《传染病信息报告管理系统》收集2005—2014年北京市怀柔区6种重点传染病周发病数据,分别为其他感染性腹泻病、手足口病、水痘、流行性感冒、细菌性痢疾和肺结核,按照控制图预警模型原理建立3年和5年基线控制图预警模型,将预警模型的判断结果与流行标准的判断结果进行比对,通过计算灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、约登指数及绘制受试者工作特征(ROC)曲线,选出6种重点传染病控制图法的最优预警模型及预警界值。结果其他感染性腹泻和水痘分别为3年控制图法的P95和P90,手足口病、细菌性痢疾、肺结核和流行性感冒分别为5年控制图法的P90、P95、P85和P99;相应预警界值预警功效较好,灵敏度均为1,特异度和约登指数均在0.96以上。结论怀柔区6种重点高发传染病预警模型和预警界值灵敏度高,特异度好,但预警界值还需进行调整。     

基于移动百分位数法的深圳市南山区社区级肺结核疫情预警

目的 探寻深圳市南山区社区一级肺结核疫情预警最优阈值.方法 采用移动百分位数法,以2010年1月-2015年5月为基线,2015年3月-2016年3月为预警期,以社区为单位,以月为观察期,建立两种5年基候选阈值.根据ROC曲线下面积选择基线历史同期摆动周期,根据约登指数结合特异度优选阈值.结果 以25个历史数据(前后摆动2个月)与15个历史数据(前后摆动1个月)建立肺结核移动百分位数预警,其ROC曲线下面积分别为0.936,0.945,差异无统计学意义(P=0.131).15个历史数据的候选阈值中,P80的约登指数与P60接近(最大者),特异度>90%.结论 综合考虑操作性及后续处置成本,建议深圳市南山区采用5年基前后摆动1个月的P80作为社区一级肺结核预警暴发的阈值.     

2005-2010年无锡市发热呼吸道早期预警症状监测数据分析及评价

目的 监测和分析无锡市传染性非典型肺炎(SARS)预警数据及流感样病例2个发热呼吸道症状监测系统的流行病学特征和病原学特征,建立无锡市发热呼吸道监测预警限值,评价监测系统在流感暴发流行中的早期预警效果.方法 对2005-2010年无锡市SARS预警数据及流感样病例监测数据进行分析,采用指数加权移动平均(EWMA)法建立预警上限值,分析其对流感暴发流行早期预警的效果.结果 流感样病例(ILI)监测数据和SARS预警监测数据即急性(发热)呼吸道疾病(ARI)显示2个监测数据均有3个明显的高峰,分别是2006年第11 ～ 14周、2009年第33 ～ 36周和2009年第46～48周,两条移动平均线趋势基本一致;病原学监测显示每年的流感病毒分离阳性率高峰与ILI和ARI高峰期相吻合,2006年主要是B型的暴发流行和A(H1N1)亚型的散发为主,而2009年8、9月份出现4种毒株共同检出的现象,但逐渐被新出现的甲型H1N1毒株代替.EWMA预警结果显示,ARI和ILI 2种监测数据在2005年第47周、2006年第11 ～13周、2009年第11周、33 ～34周、36周、46周均出现预警,这与无锡市2005-2010年期间流感暴发疫情监测情况一致.结论2个监测系统同时出现的预警信号和实际流感暴发疫情基本吻合,利用EWMA法对多种监测数据进行预警分析比对单种监测数据进行预警更加科学和可靠,在流行时间上更为准确.     

累积和模型在细菌性痢疾早期预警中的应用

目的探讨累积和(CUSUM)模型在细菌性痢疾早期预警监测中的应用。方法数据来源于2007年北京市法定传染病报告系统细菌性痢疾报告数据和北京市2007年细菌性痢疾暴发疫情处理记录。预警运算使用美国CDC早期异常报告系统软件。结果 330个街道或乡镇共发出预警信息数为3743条,平均每个街道或乡镇发出11.3条预警信息,其中最少的为0条,最多的为25条,中位数为12,四分位间距为7。及时预警了2007年疫情记录中的两起细菌性痢疾暴发。结论累积和模型运算过程简单,预警频次和因预警产生的审核、流调工作量均在可接受范围内,可以应用在日常细菌性痢疾监测和防控工作中。     

基于传染病自动预警信息系统的“流行标准”最优化选择分析

目的通过纳入"流行标准"备选模型,探讨各模型对不同传染病类型预警阈值设定的适用性,进而优选出各传染病的适宜预警阈值,改善预警效果。方法按照控制图预警模型原理,分别计算各重点传染病2014年周病例数指定的12个百分位数,然后分别应用备选"流行标准"对各重点传染病2014年相应周的疫情进行预警,通过比较备选模型和控制图预警模型预警结果,优选出预警阈值,然后依据2015年传染病聚集性疫情的实际发生情况验证预警界值预警效果。结果纳入松江区3种重点传染病,流行性腮腺炎整体疫情呈下降趋势,定为"TYPE A",C2、累积和控制图(CUSUM)和季节趋势模型(SM)推荐P_(50),"μ+2σ"推荐P_(80);流行性感冒整体疫情平稳,定为"TYPE B",C2、CUSUM和SM推荐P_(40),"μ+2σ"推荐P_(75);猩红热整体疫情呈上升趋势,为"TYPE C",C2和SM推荐P_(90),CUSUM推荐P75,"μ+2σ"推荐P_(80)。结论 C2、CUSUM和SM适合"TYPE A"型传染病,推荐预警阈值低,结果保守;4种模型均适合"TYPE B"型传染病,但μ+2σ的预警的成本效益好;4种模型也均适合"TYPE C"型传染病,但倾向于推荐大的预警阈值,建议根据传染病社会影响和现有防治水平对预警阈值进行适当调整。     

基于移动百分位数法对渭南市5种传染病的预警研究

目的应用移动百分位数法进行传染病预警阈值筛选,对5种传染病开展基于渭南市本地疫情的预警研究,使传染病预警系统的应用更高效更灵活。方法利用2012—2016年渭南市5种传染病报告数据创建预警数据库,2017年数据作为验证。选用移动百分位数法建立预警模板,通过比较灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、约登指数并绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),筛选出渭南市5种传染病适合的预警临界值。结果渭南市5种传染病合适预警阈值为:其他感染性腹泻P_(90)、流行性感冒和水痘P_(85)、流行性出血热P_(75)、丙肝P_(95);预警灵敏度均达到100%,除水痘预警特异度为53%外,其他4种传染病预警特异度均85%。结论为提高预警系统灵敏度,渭南市其他感染性腹泻、流行性感冒的预警阈值在默认阈值基础上应稍提高,而流行性出血热的预警临界值应稍降低。非预警病种丙肝和水痘,模拟预警模式可考虑时间模型-移动百分位数法。传染病预警临界值应根据不同地区的疫情信息定期进行优化筛选,使传染病预警系统的应用更加灵活高效,适宜于当地的疫情状况。渭南市高发传染病(高于全国平均水平)的预警阈值可适当低于国家平均阈值,提高预警的灵敏度,利于早期识别及控制,降低发病率。     

移动流行区间法在北京市流感流行阈值估计及强度分级中的应用

目的估计北京市流感流行阈值和分级强度阈值,对2018-2019年流行季流感流行水平进行分级预警,并对估计阈值的方法进行评价。方法应用北京市近5个流感流行季的流感样病例数和流感样病例百分比(ILI%)监测数据,采用移动流行区间法(MEM)估计流感流行阈值和分级强度阈值。应用交叉验证方法评价MEM与2种监测数据类型估计流行阈值的预警效果,评价指标为马修相关系数、约登指数、灵敏度和特异度。结果估计预警2018-2019年流行季的流感样病例数的流行阈值为12984例、中位强度阈值为22503例、高强度阈值为37589例、超高强度阈值为47157例,评价流行阈值的指标马修相关系数为62%、约登指数为60%、灵敏度为69%、特异度为91%。应用ILI%监测数据,估计预警2018-2019年流行季流感流行阈值、中位强度阈值、高强度阈值及超高强度阈值分别为1.66%、2.46%、3.84%和4.66%,评价流行阈值的指标马修相关系数为59%、约登指数为54%、灵敏度为60%、特异度为94%。结论MEM对预警流感流行有较好特异性,准确性在可接受范围内,该方法可在北京市流感分级预警中进行实际应用。应用流感样病例数监测资料预警效果略优于ILI%。     

多源数据的学校和托幼机构传染病聚集性疫情预警监测系统综合评价

目的 通过对多源数据的学校和托幼机构传染病聚集性疫情预警监测系统(WMS)的综合评价，为优化其预警功能和探索进一步整合其他数据来源提供依据。方法 收集2021年1月年至2023年7月期间国家传染病自动预警系统(ARS)、广东省佛山市学生健康监护系统(SHMS)和WMS产生的传染病预警数据，采用灵敏度、特异度、约登指数、阳性预测值、预警及时性中位数等指标对预警监测系统进行综合评价。结果 ARS对于学校或托幼机构的常见传染病预警不敏感，SHMS和WMS的预警及时性中位数均为1 d。SHMS和WMS对手足口病、感染性腹泻、流感样病例、水痘等传染病的预警灵敏度均在70%以上，但对新型冠状病毒感染的灵敏度分别只有10.42%和64.58%。WMS的约登指数和阳性预测值均最高。结论 WMS能及时、有效地对学校和托幼机构聚集性疫情进行预警，提高了阳性预测值。未来需不断增加数据来源以提高预警能力。