传染病暴发规模对传染病预警阈值设定的影响*

王瑞平 吴毅凌 毛 琦 郭晓芹 赵根明

【提 要】 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P40、P40、P50和P60;手足口病基于不同暴发量级的最佳预警阈值为P40、P50、P55和P70;猩红热基于不同暴发量级的最佳预警阈值均为P95;其它感染性腹泻基于不同暴发量级的最佳预警阈值为P75、P95、P95和P95;流行性腮腺炎基于不同暴发量级的最佳预警阈值为P80、P95、P95和P95;流行性感冒基于不同暴发量级的最佳预警阈值为P80、P90、P95和P95。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。

传染病预测预警是根据收集到的传染病疫情报告和疫情监测资料,对疫情发生的区域、规模等进行综合评估和预测,然后在一定范围内,采取适当的方式预先发布事件威胁的警告[1],进而及时发现暴发和流行的苗头,降低发病率和死亡率。目前,传染病预警预测已成为疾病监测信息体系的重要内容[2-4],而预警模型是探测传染病聚集性疫情的关键技术[5-6]。既往研究显示,传染病暴发疫情规模大小在一定程度上影响传染病监测系统早期预警的效果[7-9]。传染病暴发疫情规模对CIDARS(China infectious disease automated-alert and response system)系统中预警阈值设置的影响未见报道。本研究拟通过既往发生的真实传染病暴发疫情,并设置不同的暴发规模量级,探索性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。

材料与方法

1.资料来源

本研究的资料为上海市松江区6种重点传染病疫情资料,包括水痘、手足口病、猩红热、其它感染性腹泻、流行性腮腺炎和流行性感冒。疫情资料来源于“中国疾病预防控制信息系统”中“疾病监测信息报告管理系统”模块。利用“疾病监测信息报告管理系统”查询、下载、筛选、整理出2010-2015年松江区6种重点传染病的病例信息资料。

2.建立预警模型

根据控制图预警模型原理[10],以“日”为预警单位,以松江区重点传染病每日所在观察“周”既往5年(2010-2014年)及该周前后各2周的周发病数为基线数据,分别计算指定的百分位数(P40、P45、P50、P55、P60、P65、P70、P75、P80、P85、P90、P95),作为该病2015年每日的预警阈值,建立预警模型。

3.暴发规模设定

根据松江区6种重点传染病历史疫情,考虑传染病“暴发”持续时间和影响范围,挑选各病种1次“暴发”疫情,然后以该“暴发”为基础,分别设置0.5、1.0、2.0、4.0四个量级代表暴发规模,将4个不同量级的暴发疫情每日病例数以“月”为间隔分别插入2015年各病种的实际发生病例数(为方便计算,每月从1号开始插入,如果某月本身有暴发疫情,忽略暴发疫情插入)。

4.预警阈值优选级“暴发”规模影响评价指标

根据建立的预警模型,分别用12个预警阈值对2015年包含插入的4个不同量级暴发疫情病例数进行预警,优选出不同量级暴发疫情的最佳预警阈值。评价指标包括:灵敏度(sensitivity,Se)、假阳性率(false alarm rate,FAR)和预警及时性(time to detection,T)。灵敏度为预警模型探测到的暴发疫情数与暴发疫情总数之商;假阳性率为预警模型发出的假阳性信号天数与无暴发疫情天数之商;预警及时性为预警信号发出日期和该起暴发疫情首发病例发病日期之间时间间隔的中位数,如果预警信号在水痘聚集性疫情的首日即发出预警信号,则预警及时性为“0”。当探测用时短,灵敏度高,而假阳性信号率低时,其对应的Px为最佳预警阈值。

5.统计分析

应用R软件进行统计分析。统计方法包括预警模型建立,灵敏度、假阳性率和预警及时性计算等。

结 果

1.松江区6种重点传染病发病率和日报告病例数

2015年,松江区共报告手足口病3463例,年发病率197.22/10万,日报告病例数的中位数为8例;共报告水痘1335例,年发病率76.03/10万,日报告病例数的中位数为3例;共报告其它感染性腹泻927例,年发病率52.79/10万,日报告病例数的中位数为2例;共报告猩红热647例,年发病率36.85/10万,日报告病例数的中位数为1例;共报告流行性感冒337例,年发病率19.19/10万;共报告流行性腮腺炎83例,年发病率4.73/10万。见图1。

图1 2015年松江区6种重点传染病日报告病例数分布图

2.松江区6种重点传染病纳入暴发疫情情况

图2为挑选出的传染病暴发疫情的日病例数。6种重点传染病暴发疫情的持续时间最短为9天,最长为21天。日报告病例数最少1例,最多22例。

3.传染病基于不同“暴发”规模的预警阈值优选

以水痘为例,分别基于“暴发”设置0.5、1.0、2.0和4.0四个规模量级,分析不同暴发量级对传染病预警阈值选择的影响。如表1所示,当水痘暴发量级为0.5时,综合考虑各备选预警阈值的灵敏度、预警及时性和假阳性信号率后,将P40作为最佳预警阈值,该预警阈值的灵敏度为100%,预警及时性为4天,假阳性信号率为42.20%;当暴发量级量级为1时,P40为最佳预警阈值,其灵敏度为100%,预警及时性为2.5天;当暴发量级分别为2和4时,水痘的最佳预警阈值为P50和P60,见表1。

4.传染病基于不同“暴发”规模的预警阈值优选

如表2所示,随着传染病“暴发”量级的升高,传染病最佳预警阈值增大。同时,传染病每日报告病例数也会影响预警阈值的设定,对于水痘和手足口病,每日基础报告病例数较多,当暴发量级为0.5时,最佳预警阈值均为P40,暴发量级为1时,最佳预警阈值分别为P40和P50,暴发量级为2时,最佳预警阈值分别为P50和P55,暴发量级为4时,最佳预警阈值分别为P60和P70;对于猩红热、其它感染性腹泻、流行性腮腺炎和流行性感冒,每日基础报告病例数较少,当暴发量级设定为1、2和4时,最佳预警阈值均为P95,(除流行性感冒,暴发量级为1时,最佳预警阈值为P90)。

图2 松江区重点传染病暴发疫情日病例数

备选阈值暴发量级=0.5暴发量级=1暴发量级=2暴发量级=4SeTFARSeTFARSeTFARSeTFARP40100.004.0042.20100.002.5049.71100.002.0058.96100.001.0065.90P45100.004.5035.84100.004.0044.51100.002.0054.34100.002.0060.69P50100.004.5030.64100.004.0038.15100.002.0048.55100.002.0056.65P55100.005.0021.97100.004.0027.17100.003.0041.62100.002.0049.13P60100.005.0017.34100.004.0021.39100.004.0035.26100.002.0044.51P65100.005.0014.45100.004.5017.92100.004.0031.79100.002.5041.62P70100.005.509.83100.004.5013.29100.004.0028.32100.002.5038.15P7592.865.506.36100.005.009.83100.004.0017.34100.002.5034.68P8092.867.001.73100.005.004.05100.004.0012.72100.003.0028.90P8582.147.000.58100.005.500.58100.004.008.09100.003.5026.01P9071.4316.000.58100.006.000.58100.004.004.62100.004.0022.54P9571.4316.000.58100.007.000.58100.004.502.31100.004.0015.61

表2 松江区重点传染病基于不同“暴发”量级的预警阈值优选

讨 论

尽早发现传染病聚集性疫情,并及时采取有效的控制措施,可有效降低传染病造成的发病和死亡,具有重要的公共卫生学意义[11]。因此,开展传染病预警预测,早期探测发现聚集性疫情事件始终是公共卫生领域关注的一个热点问题[12]。在传染病早期预警中,传染病暴发疫情规模大小在一定程度上影响传染病监测系统早期预警的效果[7-9]。传染病疫情规模越大、首发病例数越多、持续时间跨度越长,其相应的预警信号越容易被监测系统早期探测到,提高传染病监测系统探测的灵敏度和及时性[9]。

Jie Kuang等人[9,13-15]的研究结果显示,随着插入的暴发疫情规模增加,MPM(moving percentile method)、EMWA(exponentially weighted moving average)和CUSUM(cumulative sum)模型均可以更早地发出早期预警信号,同时灵敏度也有所升高。本研究中,通过插入模拟暴发疫情并对其设置不同量级,据此优选传染病基于不同暴发量级的最佳预警阈值,分析传染病暴发规模对传染病预警阈值设定的影响。研究结果显示,随着传染病“暴发”量级的升高,传染病最佳预警阈值增大。同时,传染病每日报告病例数也会影响预警阈值的设定。对于水痘和手足口病,每日基础报告病例数较多,随着暴发量级升高,其最佳预警阈值增大,探测及时性提高,对于猩红热、其它感染性腹泻、流行性腮腺炎、流行性感冒和风疹,每日基础报告病例数较少,当暴发量级设定为1、2和4时,传染病的最佳预警阈值为P95,预警灵敏度均为100%,探测及时性为0天,但假阳性信号率高。

根据上述结果,在缺乏聚集性疫情数据情况下开展传染病监测系统早期预警阈值优选或预警效果评价时,可以通过插入模拟的暴发疫情实现。值得注意的是,在插入模拟暴发疫情时,应综合考虑目标传染病的基础病例数和潜在的暴发数设置暴发量级,如果传染病的基础病例数很少,可以适当降低插入的暴发疫情量级,因为较低的暴发疫情量级即可以被监测系统探测到。如果传染病的基础病例数多,基础数据本身包含有暴发疫情,那么应适当多插入几个暴发量级,综合分析不同暴发量级对预警结果的影响,提高研究结果的可靠性。