急性呼吸道传染病症状监测及预警技术的现状与展望

人类对于呼吸道传染病的认识仍有限, 尤其是新发、突发的急性呼吸道传染病。然而这类传染病一旦大流行, 可对健康、政治、经济和社会产生巨大的危害。人们希望通过监测及早发现传染病异动并及时发出预警。症状监测作为传统监测的有效补充, 已在公共卫生界得到越来越多的关注。本文概述了国外传染病监测系统的现状, 对我国的急性呼吸道传染病症状监测体系及应用进行了综述, 并对未来急性呼吸道传染病症状监测预警技术的发展进行了探讨。     

广西壮族自治区2009-2011年传染病自动预警系统运行效果分析

目的分析中国传染病自动预警系统(CIDARS)在广西壮族自治区(广西)传染病暴发早期探测中应用效果.方法对2009-2011年预警系统移动百分位数法的预警信号及其信号响应率、响应时间、信号核实方式及响应结果进行描述性分析,并比较2010年12月10日预警参数调整前后的预警效果.结果广西区域内CIDARS共发出16种传染病的29 788条预警信号,平均每县每周约产生预警信号1.7条.信号响应率为100%,平均响应时间为1.5h.其中624条信号(2.09%)经初步核实后被判断为疑似暴发事件,经过现场调查最终确认9种传染病的191起暴发.总体上预警灵敏度为89.25%,探测及时性为2.8d.与预警参数调整前比较,预警参数调整后每月预警信号数减少,各病种预警灵敏度上升;除流行性腮腺炎外,流感、风疹及其他感染性腹泻的预警及时性均有所提高.结论CIDARS在广西区域内预警信号响应率和响应及时性较高,通过调整预警参数可进一步改进预警系统的应用效果,但目前假阳性信号所占比例仍较大,需根据不同疾病的特点改进预警方法.     

传染病暴发早期预警系统评价内容及其指标

为及时识别和应对传染病暴发与流行,近年来全球广泛开展了传染病暴发探测预警技术研究,探索利用不同类型和来源的监测数据进行传染病暴发早期预警,尝试并建立了各类传染病暴发早期预警系统(预警系统).预警系统作为一类有别于传统疾病监测系统的传染病暴发早期预警工具,有必要对其性能和运行效果开展专门的评价[1].本文系统回顾国内外有关文献,对预警系统评价的研究现况进行概述,并简要介绍预警系统主要评价内容及其指标,以期为我国开展相关研究提供参考和借鉴.     

甘肃省2010-2013年942例下呼吸道感染病例病毒病原特征分析

目的了解甘肃省下呼吸道感染常见病毒病原及临床表现。方法收集传染病监测信息系统中2010-2013年省内10所哨点医院942例下呼吸道感染病例信息,采集鼻咽拭子/抽吸物、痰、肺泡灌洗液等呼吸道标本及血液、血清、胸腔穿刺液,采用聚合酶链反应法对流感病毒（influenza,Flu）、呼吸道合胞病毒（respiratory syncytial virus,RSV）、腺病毒（adenovirus,Adv）、副流感病毒（parainfluenza virus,PIV）、偏肺病毒（human metapneumovirus,h MPV）和人冠状病毒（human coronavirus,HCo V）进行核酸检测,采用描述性统计学方法分析病例信息、临床表现和病原检测结果。结果 942例病例男女数之比为1.93∶1,年龄中位数为47.73岁,病原检出率为31.32%,多重感染为3.08%,病原检出顺位为Flu（13.63%）、RSV（8.69%）、PIV（4.87%）、HCo V（4.14%）、Adv（2.38%）和h MPV（2.09%）,<2岁儿童（217例）中RSV（20.00%）、PIV（...     

浙江省传染病自动预警系统暴发预警效果评价

目的 分析国家传染病自动预警系统(预警系统)在浙江省传染病暴发早期探测中的效果.方法 以浙江省2008年7月1日至2010年6月30日移动百分位数法预警相关病种的预警信号数及初步核实、现场调查结果和突发公共卫生事件报告系统报告结果作为研究对象,以灵敏度和错误预警率评价预警系统的有效性.结果 预警系统共发出预警信号26 446条,涉及17种传染病,平均每县每周预警信号2.83条.99.95%的预警信号得到响应,预警信号经过初步核实后,254条(0.90%)预警信号被判断为疑似事件,经过现场调查共确认暴发30起,预警系统的灵敏度为69.77%,预警错误率为1.39%.结论 预警系统可初步实现传染病暴发的早期自动预警,但仍需进一步研究以减少假阳性预警信号,合理设置阈值,提高暴发探测来源数据的质量.     

基于不同基线数据的传染病暴发探测方法效果比较

目的 比较采用不同基线数据传染病暴发探测方法的效果.方法 以2009年6个省(市)报告的手足口病(HFMD)病例和暴发为数据来源,对C1、C2、C3三种传染病暴发探测方法均选用基于"区分与不区分周末和工作日"两种基线数据进行运算,以暴发探测时间(TTD)和错误预警率(FAR)作为算法功效的评价指标,比较C1、C2和C3分别基于两种基线数据的暴发探测效果.结果 2009年6个省(市)共报告了HFMD病例405 460例,工作日期问每县每日平均报告1.78例,周末每县每日平均报告1.29例,两者差异具有统计学意义(P<0.01).采用不区分周末和工作日的基线数据时,C1、C2和C3的最优阈值分别为0.2、0.4和0.6,TTD均为1 d,FAR分别为5.33%、4.88%和4.50%;采用区分周末和工作日的基线数据时,C1、C2和C3的最优阈值分别为0.4、0.6和1.0,TTD均为1 d,FAR分别为4.81%、4.75%和4.16%,三种方法的FAR均低于采用不区分周末和工作日的基线数据.结论 HFMD在工作日与周末报告的病例数有显著差异;C1、C2和C3三种异常探测方法采用区分周末和工作日的基线数据可降低FAR,提高暴发探测的准确性.

Abstract：

Objective To compare the performance of aberration detection algorithm for infectious disease outbreaks, based on two different types of baseline data. Methods Cases and outbreaks of hand-foot-and-mouth disease (HFMD) reported by six provinces of China in 2009 were used as the source of data. Two types of baseline data on algorithms of C1 ,C2 and C3 were tested, by distinguishing the baseline data of weekdays and weekends. Time to detection (TTD) and false alarm rate (FAR) were adopted as two evaluation indices to compare the performance of 3 algorithms based on these two types of baseline data. Results A total of 405 460 cases of HFMD were reported by 6 provinces in 2009. On average,each county reported 1.78 cases per day during the weekdays and 1.29 cases per day during weekends, with significant difference (P<0.01) between them. When using the baseline data without distinguish weekdays and weekends, the optimal thresholds for C1, C2 and C3 was 0.2,0.4 and 0.6 respectively while the TTD of C1,C2 and C3 was all 1 day and the FARs were 5.33% ,4.88% and 4.50% respectively. On the contrast, when using the baseline data to distinguish the weekdays and weekends, the optimal thresholds for C1, C2 and C3 became 0.4,0.6 and 1.0 while the TTD of Cl,C2 and C3 also appeared equally as 1 day.However, the FARs became 4.81%,4.75% and 4.16% respectively, which were lower than the baseline data from the first type. Conclusion The number of HFMD cases reported in weekdays and weekends were significantly different, suggesting that when using the baseline data to distinguish weekdays and weekends, the FAR of C1, C2 and C3 algorithm could effectively reduce so as to improve the accuracy of outbreak detection.     

国家传染病自动预警系统在基层应用效果初步分析

目的 初步了解国家传染病自动预警系统(CIDARS)在基层传染病暴发早期探测中发挥的作用.方法 在云南和湖南两省共选取4个市(县、区),对2008年7月1日至2010年6月30日预警相关病种的报告病例数、预警信号数、预警信号初步核实结果反馈时间间隔和初步核实方式、预警信号初步核实和现场调查结果进行分析.结果 两省4个市(县、区)共报告了纳入预警系统的28种传染病病例12 346例,预警系统共发出2096条预警信号,共涉及19种疾病,平均每个市(县、区)每周预警信号数为4.94条.预警信号初步核实结果反馈时间间隔中位数为0.70 h(P25～P75为0.06-1.29h),预警信号初步核实的主要方式是监测数据分析(占63.07%).预警信号经过初步核实后,共有4种传染病的34条预警信号被判断为疑似事件信号,占总预警信号的1.62%;4个市(县、区)的疑似事件信号占预警信号的比例有较大差异,其中湖南省双峰县比例最高(4.71%)、昆明市西山区比例最低(0.58%),长沙市岳麓区为1.88%、云南省个旧市为0.95%.疑似事件经过进一步现场调查后确认了12起暴发,其中风疹事件5起,流行性腮腺炎4起,流行性感冒2起,伤寒1起.结论 CIDARS能够辅助基层疾病预防控制机构早期发现可能的传染病暴发,但不同地区、不同病种的预警效果存在差别.

Abstract：

Objective To understand the effectiveness of China Infectious Disease Automated-alert and Response System(CIDARS)for outbreak detection at the regional level.Methods Two counties in Hunan province(Yuelu and Shuangfeng county)and two counties in Yunnan province(Xishan and Gejiu county)were chosen as the study areas. Data from CIDARS were analyzed on the following items: reported cases, warning signals, the time interval of signal response feedback, way of signal verification, outcome of signal verification and field investigation, from July 1,2008 to June 30,2010. Results In total, 12 346 cases from 28 kinds of diseases were reported,and 2096 signals of 19 diseases were generated by the system, with an average of 4.94 signals per county per week. The median of time interval on signal verification feedback was 0.70 hours(P25-P75:0.06-1.29 h)and the main way of signal preliminary verification was through the review of surveillance data(account for 63.07%). Among all the signals, 34 of them(1.62%)were considered to be related to suspected events via the preliminary verification at the local level. Big differences were found to have existed on the proportion of signals related to the suspected events of the total signals among the four counties, with Shuangfeng county as 4.71%, Yuelu county as 1.88%, Gejiu county as 0.95% and Xishan county as 0.58%. After an indepth study on the fields of suspected events, 12outbreaks were finally confirmed, including 5 on rubella, 4 on mumps, 2 on influenza and 1 on typhoid fever. Conclusion CIDARS could be used to assist the local public health institutions on early detection of possible outbreaks at the early stage. However, the effectiveness was different depending on the regions and diseases.     

国家传染病自动预警系统在基层应用效果初步分析

目的 初步了解国家传染病自动预警系统(CIDARS)在基层传染病暴发早期探测中发挥的作用.方法 在云南和湖南两省共选取4个市(县、区),对2008年7月1日至2010年6月30日预警相关病种的报告病例数、预警信号数、预警信号初步核实结果反馈时间间隔和初步核实方式、预警信号初步核实和现场调查结果进行分析.结果 两省4个市(县、区)共报告了纳入预警系统的28种传染病病例12 346例,预警系统共发出2096条预警信号,共涉及19种疾病,平均每个市(县、区)每周预警信号数为4.94条.预警信号初步核实结果反馈时间间隔中位数为0.70 h(P25～P75为0.06-1.29h),预警信号初步核实的主要方式是监测数据分析(占63.07%).预警信号经过初步核实后,共有4种传染病的34条预警信号被判断为疑似事件信号,占总预警信号的1.62%;4个市(县、区)的疑似事件信号占预警信号的比例有较大差异,其中湖南省双峰县比例最高(4.71%)、昆明市西山区比例最低(0.58%),长沙市岳麓区为1.88%、云南省个旧市为0.95%.疑似事件经过进一步现场调查后确认了12起暴发,其中风疹事件5起,流行性腮腺炎4起,流行性感冒2起,伤寒1起.结论 CIDARS能够辅助基层疾病预防控制机构早期发现可能的传染病暴发,但不同地区、不同病种的预警效果存在差别.     

国家传染病自动预警系统在基层应用效果初步分析

目的 初步了解国家传染病自动预警系统(CIDARS)在基层传染病暴发早期探测中发挥的作用.方法 在云南和湖南两省共选取4个市(县、区),对2008年7月1日至2010年6月30日预警相关病种的报告病例数、预警信号数、预警信号初步核实结果反馈时间间隔和初步核实方式、预警信号初步核实和现场调查结果进行分析.结果 两省4个市(县、区)共报告了纳入预警系统的28种传染病病例12 346例,预警系统共发出2096条预警信号,共涉及19种疾病,平均每个市(县、区)每周预警信号数为4.94条.预警信号初步核实结果反馈时间间隔中位数为0.70 h(P25～P75为0.06-1.29h),预警信号初步核实的主要方式是监测数据分析(占63.07%).预警信号经过初步核实后,共有4种传染病的34条预警信号被判断为疑似事件信号,占总预警信号的1.62%;4个市(县、区)的疑似事件信号占预警信号的比例有较大差异,其中湖南省双峰县比例最高(4.71%)、昆明市西山区比例最低(0.58%),长沙市岳麓区为1.88%、云南省个旧市为0.95%.疑似事件经过进一步现场调查后确认了12起暴发,其中风疹事件5起,流行性腮腺炎4起,流行性感冒2起,伤寒1起.结论 CIDARS能够辅助基层疾病预防控制机构早期发现可能的传染病暴发,但不同地区、不同病种的预警效果存在差别.     

传染病暴发探测时间模型和时空模型的应用效果比较

目的 比较国家传染病自动预警系统(预警系统)中时间模型与时空模型在传染病暴发探测中的应用效果.方法 采用预警信号数、灵敏度、错误预警率和暴发探测时间等指标,分析比较2009年12月6日至2010年12月5日预警系统在20个省的221个试点县(区)采用时间模型和时空模型进行暴发探测的效果.结果 时间模型和时空模型灵敏度相同(均为98.15%),但时空模型较时间模型减少了59.86%(15 702条)的预警信号,时空模型的错误预警率(0.73%)低于时间模型(1.79%),时空模型的暴发探测时间(0d)也短于时间模型(1 d).结论 预警系统中的时空模型较时间模型具有更好的暴发探测效果.

Abstract：

Objective To analyze the pilot results of both temporal and temporal-spatial models in outbreaks detection in China Infectious Diseases Automated-alert and Response System (CIDARS)to further improve the system. Methods The amount of signal, sensitivity, false alarm rate and time to detection regarding these two models of CIDARS, were analyzed from December 6,2009 to December 5,2010 in 221 pilot counties of 20 provinces. Results The sensitivity of these two models was equal(both 98.15%). However, when comparing to the temporal model, the temporal-spatial model had a 59.86% reduction on the signals(15 702)while the false alarm rate of the temporal-spatial model(0.73%)was lower than the temporal model(1.79%), and the time to detection of the temporal-spatial model(0 day)was also 1 day shorter than the temporal model.Conclusion Comparing to the temporal model, the temporal-spatial model of CIDARS seemed to be better performed on outbreak detection.