本文關(guān)鍵詞：綜合癥狀監(jiān)測系統(tǒng)預(yù)警性能的評價及應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 癥狀監(jiān)測 早期預(yù)警 傳播動力學(xué)模型 地理信息系統(tǒng) 預(yù)警能力評價

【摘要】：目的：(1)描述研究地區(qū)綜合癥狀監(jiān)測系統(tǒng)的目標(biāo)人群特征,分析綜合癥狀監(jiān)測數(shù)據(jù)與病例報告數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。(2)評價綜合癥狀監(jiān)測系統(tǒng)在真實疫情中的預(yù)警能力,比較各數(shù)據(jù)源單獨預(yù)警和聯(lián)合預(yù)警的效果。(3)評價綜合癥狀監(jiān)測系統(tǒng)的理論預(yù)警能力,探索在缺乏“金標(biāo)準(zhǔn)”的情況下,利用模擬數(shù)據(jù)對癥狀監(jiān)測系統(tǒng)進行預(yù)警能力評價的方法。(4)定量估算早期預(yù)警下的干預(yù)措施在實際疫情防控中的保護效果,從而評價癥狀監(jiān)測系統(tǒng)的實際應(yīng)用價值。 方法：(1)對綜合癥狀監(jiān)測系統(tǒng)和傳統(tǒng)病例報告系統(tǒng)中各監(jiān)測數(shù)據(jù)源的目標(biāo)人群進行流行病學(xué)描述性分析,采用交叉互相關(guān)函數(shù)法評估時間趨勢的關(guān)聯(lián)性,采用空間自相關(guān)分析和地理加權(quán)回歸模型分析空間分布的關(guān)聯(lián)性。(2)采用研究地區(qū)報告的三起疫情作為預(yù)警評價的金標(biāo)準(zhǔn),推算疫情的起止時間點,通過EARS-3C模型對監(jiān)測數(shù)據(jù)源進行回顧性預(yù)警分析。對比各數(shù)據(jù)源單獨預(yù)警、串聯(lián)預(yù)警和并聯(lián)預(yù)警的效果。采用靈敏度、特異度和陽性預(yù)測值評價預(yù)警的有效性,采用預(yù)警探測時間率評價預(yù)警的及時性。(3)利用SEIR傳播動力學(xué)模型生成的模擬疫情病例數(shù)據(jù),通過“就醫(yī)行為轉(zhuǎn)化模型”將其轉(zhuǎn)化為模擬癥狀數(shù)據(jù),并與癥狀監(jiān)測數(shù)據(jù)進行疊加,構(gòu)建用于評價的測試數(shù)據(jù)。選用EARS-3C預(yù)警模型對不同預(yù)警策略的預(yù)警效果進行評價,采用靈敏度和特異度評價預(yù)警的有效性,采用預(yù)警探測時間率評價預(yù)警的及時性。(4)采用脈沖式SEIR傳播動力學(xué)模型對三起真實疫情進行擬合,模擬不同預(yù)警時刻的干預(yù)對疫情進展的影響,并對其進行比較,間接地評估綜合癥狀監(jiān)測系統(tǒng)的早期預(yù)警價值。 結(jié)果：(1)時間趨勢分析結(jié)果顯示,主訴監(jiān)測除咽痛、頭疼和FGS癥候群的時間趨勢相對于病例報告滯后外,其余目標(biāo)癥狀數(shù)據(jù)源的滯后時間均小于或等于0天。藥物銷售監(jiān)測中抗生素類藥物和止瀉藥物與相應(yīng)疾病在時間趨勢上具有實際的關(guān)聯(lián)意義,且抗生素的銷售量趨勢提前于病例報告1天。小學(xué)因病缺勤能夠反映對應(yīng)年齡段兒童(6-12歲)傳染病報告病例的時間趨勢,并且比病例報告趨勢提前3天�？臻g分析結(jié)果顯示,除咽痛、頭疼癥狀外,其余目標(biāo)癥狀的人均就診次數(shù)與相關(guān)法定傳染病發(fā)病率的關(guān)聯(lián)性在研究地區(qū)的北部最為明顯,并且關(guān)聯(lián)性越強的地區(qū),目標(biāo)癥狀人均就診次數(shù)和疾病發(fā)病率的回歸系數(shù)越大。(2)在基于三起真實疫情的預(yù)警能力評估中,所有監(jiān)測策略的陽性預(yù)測值均不高,主要集中在18.9%-70.0%之間。特異度,除在多數(shù)據(jù)源并聯(lián)監(jiān)測的C3模型和3Cs并聯(lián)預(yù)警模型中為88.4%和87.2%外,其它所有監(jiān)測策略在任何預(yù)警模型下,特異度都大于90%。除主訴監(jiān)測在各預(yù)警模型下的靈敏度均為66.7%外,所有監(jiān)測策略的靈敏度均可達到100%。在預(yù)警及時性方面,各種監(jiān)測策略(單獨主訴監(jiān)測、單獨藥物銷售監(jiān)測、單獨小學(xué)缺勤監(jiān)測、多數(shù)據(jù)源并聯(lián)監(jiān)測和多數(shù)據(jù)源串聯(lián)監(jiān)測)的探測時間率分別為0.0%～1.3%、19.0%～70.6%、5.1%～54.0%、0.0%～35.5%、0.0%～70.6%。(3)在基于模擬疫情的預(yù)警能力評價中,三種數(shù)據(jù)源進行獨立預(yù)警的靈敏度不高(11.4%～48.7%),但特異度水平較高(91.5%～98.8%)。多種數(shù)據(jù)源聯(lián)合監(jiān)測時,串聯(lián)監(jiān)測的靈敏度(13.0%～50.0%)不如并聯(lián)監(jiān)測(43.2%～59.6%),但串聯(lián)監(jiān)測的特異度(89.7%～98.4%)要優(yōu)于并聯(lián)監(jiān)測(79.2%-94.4%)。在預(yù)警及時性方面,三種監(jiān)測數(shù)據(jù)源單獨預(yù)警時,主訴監(jiān)測的及時性均為最強,探測時間率最低(30.9%～42.3%),小學(xué)缺勤監(jiān)測其次(36.4%-42.7%),而藥物銷售監(jiān)測的及時性略差(43.7%-49.7%)。三種數(shù)據(jù)源并聯(lián)監(jiān)測的探測時間率(28.8-41.2%)要優(yōu)于與串聯(lián)監(jiān)測(36.4%～50.7%)。(4)在報告的三起疫情中(水痘、流行性腮腺炎和流感樣病例),學(xué)校缺勤監(jiān)測系統(tǒng)的預(yù)警比傳統(tǒng)預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)下的預(yù)警分別提前0天、3天和2～4天發(fā)出預(yù)警信號。在基于學(xué)校缺勤監(jiān)測系統(tǒng)早期預(yù)警的干預(yù)下,三起疫情的罹患率分別為7.1～28.3%、5.0～41.8%、4.6-14.6%；假設(shè)預(yù)警反應(yīng)速度和干預(yù)強度不變,那么在基于傳統(tǒng)預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)的干預(yù)下,三起疫情的罹患率分別可達到7.1～28.3%、6.2～62.9%、6.7～22.3%�；趯W(xué)校缺勤監(jiān)測早期預(yù)警干預(yù)的超額保護率分別為0.0%、15.3～44.1%、29.0～37.0%。 結(jié)論：(1)監(jiān)測期間,在研究地區(qū)內(nèi),綜合癥狀監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)與法定病例報告數(shù)據(jù)在時間和空間上存在關(guān)聯(lián)性,并且關(guān)聯(lián)的程度具有空間異質(zhì)性。主訴監(jiān)測、藥物銷售監(jiān)測和學(xué)校缺勤監(jiān)測中,均存在時間趨勢能夠提前于病例報告系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源,綜合癥狀監(jiān)測系統(tǒng)具有早期預(yù)警的潛力。(2)監(jiān)測期間,對研究地區(qū)內(nèi)真實疫情的預(yù)警評價中,單數(shù)據(jù)源監(jiān)測時,學(xué)校缺勤監(jiān)測的預(yù)警結(jié)果表現(xiàn)出最佳的有效性、主訴監(jiān)測表現(xiàn)出最佳的及時性：多數(shù)據(jù)源聯(lián)合監(jiān)測時,串聯(lián)監(jiān)測有利于保證預(yù)警結(jié)果的有效性,而并聯(lián)監(jiān)測有利于保證及時性。(3)基于模擬疫情的評價結(jié)果顯示：監(jiān)測期間的研究地區(qū)內(nèi),學(xué)校缺勤監(jiān)測預(yù)警的有效性強,主訴監(jiān)測的及時性高；多數(shù)據(jù)源的聯(lián)合監(jiān)測策略可提高監(jiān)測系統(tǒng)的預(yù)警效能,并聯(lián)策略有助于早期預(yù)警。該結(jié)果與基于真實疫情的評價結(jié)果相似,據(jù)此認為基于模擬疫情的評價方法結(jié)果穩(wěn)定、可靠。(4)學(xué)校缺勤監(jiān)測系統(tǒng)在兩起真實疫情中能提前于傳統(tǒng)預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)2-4天發(fā)出預(yù)警信號。當(dāng)?shù)谻DC基于早期預(yù)警信號而采取的干預(yù)措施有效地降低了疫情的罹患率。學(xué)校缺勤監(jiān)測系統(tǒng)在研究地區(qū)的學(xué)校疫情防控中發(fā)揮了重要的作用。
【關(guān)鍵詞】：癥狀監(jiān)測 早期預(yù)警 傳播動力學(xué)模型 地理信息系統(tǒng) 預(yù)警能力評價
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R181.8
【目錄】：

• 英文~.略詞表6-7
• 摘要7-10
• Abstract10-13
• 引言13-15
• 課題研究思路15-18
• 第一部分 監(jiān)測數(shù)據(jù)資料描述及關(guān)聯(lián)性分析18-43
• 一、研究方法19-24
• 二、結(jié)果24-39
• 三、討論39-41
• 四、小結(jié)41-43
• 第二部分 基于真實疫情的綜合監(jiān)測系統(tǒng)預(yù)警能力評價43-60
• 一、研究方法43-47
• 二、結(jié)果47-56
• 三、討論56-59
• 四、小結(jié)59-60
• 第三部分 基于模擬疫情的癥狀監(jiān)測系統(tǒng)預(yù)警能力評價60-75
• 一、研究方法60-67
• 二、結(jié)果67-70
• 三、討論70-74
• 四、小結(jié)74-75
• 第四部分 暴發(fā)疫情的早期預(yù)警及干預(yù)效果評價75-94
• 一、研究方法75-81
• 二、結(jié)果81-89
• 三、討論89-93
• 四、小結(jié)93-94
• 結(jié)論94-96
• 本研究創(chuàng)新點和局限性96-97
• 后續(xù)深入研究方向97-98
• 參考文獻98-108
• 綜述108-132
• 參考文獻126-132
• 致謝132-133
• 附錄1133-134
• 附錄2134-136
• 附錄3136-140

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本文編號：1100028