广西艾滋病防治信息资源的综合利用分析

2020-08-10 10:03严云鹰陈超亿
卫生软科学 2020年8期
关键词:发病率艾滋病程度

严云鹰,蒲 懿,陈超亿,杨 旭,潘 娜,李 力,王 旭,郝 模,蒲 川,陈 菲

(1.重庆医科大学公共卫生与管理学院,重庆 400016;2.健康相关重大社会风险预警协同创新中心重医分中心,重庆 400016;3.健康相关重大社会风险预警协同创新中心,上海 200032;4.哈尔滨医科大学公共卫生学院,黑龙江 哈尔滨 150081;5.新疆医科大学公共卫生学院,新疆 乌鲁木齐 830011;6.潍坊医学院公共卫生与管理学院,山东 潍坊 261053;7.复旦大学卫生发展战略研究中心,上海 200032)

艾滋病(AIDS)由于其不可治愈性和传染性,严重影响经济发展和社会稳定,减缓艾滋病的流行迫在眉睫[1]。有效开发、收集、分析、整合和利用疫情报告与防治工作信息对于科学防控艾滋病尤为重要,不仅为国家和地区艾防事业发展战略与规划提供基本依据,也是促进艾防工作提质增效的关键路径[2,3]。然而,我国卫生信息机构对艾防信息的开发、利用明显不足,缺乏经常性的信息整合、交流和利用机制,信息的交互性、实时性有待实现[4]。当前关于艾滋病信息资源的研究主要集中在信息系统设计[5]、建设与现况分析[6,7]、应用效果评价[8]等方面,未见有针对一个国家或地区艾滋病防治信息资源综合利用的系统研判。基于此,本研究选取全国艾滋病的典型高发地区—广西壮族自治区,通过量化指标对艾滋病防治信息资源综合利用程度进行评价,探讨信息综合利用对艾滋病防治工作效果的影响程度,为区域艾防事业发展提供参考借鉴。

1 资料与方法

1.1 资料来源

基于“穷尽”的原则,访问卫生健康委、疾病预防控制机构和政府各类职能部门的网站与中国知网、web of science等公开信息渠道,系统收集广西2004-2017年涉及艾滋病防治的所有公开信息和文献,共纳入37篇文献、190条公开信息,共计227篇。广西艾滋病发病率来自于2005-2017年《中国卫生和计划生育统计年鉴》和2018年《中国卫生健康统计年鉴》。

1.2 指标量化方法

评估一个地区艾滋病防治信息资源综合利用程度,首先要广泛收集信息,在此基础上判断对于收集到的信息是否充分利用并做到有效共享。课题组前期基于文献研究和专家咨询,构建出信息资源综合利用程度的评估指标体系,包括3个二级指标和9个三级指标(见表1)。指标具体量化内容为:①综合地区艾滋病信息系统的建立情况和有无防治能力,可以得出信息广泛收集的程度;②在已发布的相关信息中,分析涉及艾滋病识别、预警、干预、应急和评估等内容的信息数量、频次和覆盖面,可以得出信息有效利用的程度;③分析多部门(机构)共同发布的艾滋病信息报告占比以及参与信息共享的部门(机构)覆盖情况,可以得到信息互联共享程度;④结合上述3方面的程度值得分与对应权重,可测算出艾防信息资源的综合利用程度(见表1)。

表1 信息资源综合利用程度指标解释

研究采用内容分析法,对纳入分析的227篇文件内容进行字段摘录和分类编码,如果提及到相关指标的内容,则编码为1,未提及则编码为0,通过统计编码频数从而计算出各个三级指标对应的文献、报告数占比。为确保数据收集和摘录的一致性,课题组采用不同成员分别阅读和摘录同一批公开信息和文献的方式进行重复测量,重测信度为0.963,说明资料具有较高的可信度。

1.3 统计分析

采用Excel摘录、整理资料与建立数据库,应用SPSS 22.0软件对2004-2017年广西艾防信息资源综合利用程度进行一般描述性分析,艾防信息资源综合利用程度与艾滋病发病率之间的关系运用Pearson相关和线性回归分析,以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 广西艾滋病防治信息资源综合利用程度

由表2可知,广西艾滋病防治信息综合利用程度呈逐年上升趋势,从2004年的24.8%增长至2017年的43.5%。“信息收集广泛程度”方面,广西从2004年的73.0%增加至2009年的76.8%,并一直持续到2017年,总体变化幅度未超过4%;“信息有效利用程度”方面,呈现先降后升的趋势,从2004年的2.3%降至2005年的1.8%,之后逐年上升至2017年的10.8%,至今未超过11%,是程度值最低的指标;“信息互联共享程度”方面,2004-2006年一直维持在0%,之后从2007年的0.7%迅速提升至2017年的45.8%;过去14年间,广西艾防信息资源收集水平始终明显高于互联共享水平和有效利用水平,见图1。

表2 2004-2017年广西艾防信息资源综合利用程度 %

图1 2004-2017年广西艾滋病防治信息资源综合利用程度变化趋势

2.2 广西艾滋病发病率

由表3与图2可知,2004-2017年,广西艾滋病发病率呈现波动增长的趋势:从2004年的0.70/10万迅速增长至2012年的18.15/10万,达到峰值,期间年均增长率为50.22%,之后逐渐下降至2016年的12.48/10万,期间年均降低8.94%,2017年继续缓慢增长,达到12.63/10万。历年广西艾滋病发病率始终明显高于全国水平,2017年广西艾滋病发病率约为全国的3倍,两者年均增长率一致,均为24.92%。

表3 2004-2017年广西与全国艾滋病发病率 1/10万

图2 2004-2017年广西与全国艾滋病发病率变化趋势

2.3 广西艾防信息资源综合利用程度与艾滋病发病率的相关性分析

由表4可知,2004-2012年期间广西艾防信息资源综合利用程度与艾滋病发病率呈显著正相关(P<0.05),而2013-2017年期间呈现负相关(P<0.05)。表5的回归方程显示,2004-2012年期间广西艾防信息资源综合利用程度对艾滋病发病率产生正向影响,解释程度为86.6%,2013-2017年期间对艾滋病发病率产生负向影响,解释程度为74.6%。

表4 广西艾防信息资源综合利用程度与艾滋病发病率的Pearson相关分析

表5 广西艾防信息资源综合利用程度与艾滋病发病率的单因素线性回归分析

3 讨论

我国艾滋病防治的工作机制是“政府组织领导、部门各负其责、全社会共同参与”[9],因此,参与各方的沟通协调、信息的交流发布、信息对称性与有效利用非常重要。我国从2005年开始将艾滋病作为乙类传染病实行网络直报,2008年起启用艾滋病综合防治信息系统(CRIMS)[7],旨在通过综合利用信息资源,明确艾滋病防治工作重点,制定科学防治政策。过去14年间,广西政府通过建立广西艾滋病防治信息管理系统和区级艾滋病监测哨点系统,将艾滋病疫情信息纳入历年《广西年鉴》和《国民经济和社会发展统计公报》,从2011年开始采取每月公开艾滋病疫情信息,鼓励多方合作撰写艾滋病流行趋势、地理差异和风险预警等研究性论文等多种形式,不断拓宽艾防信息资源公开渠道、公开范围与利用深度,打破了早期艾防信息“零共享”的格局,信息内容涵盖艾滋病风险识别、预测预警、干预措施及干预效果评估等方面,艾滋病防治信息资源综合利用程度也从2004年的24.80%增至2017年的43.50%,提示广西信息资源能基本发挥对艾滋病防治工作的支撑作用。

研究结果表明,广西已建立起较完善的艾滋病防治信息监测网络或信息系统,2017年,信息收集广泛程度为76.8%,然而信息有效利用程度却不到15%,信息互联共享程度不到50%,综合以上三方面,信息资源综合利用程度仅为43.5%,剩下56.5%的信息资源亟待开发利用。结果提示,信息资源有效利用不足、互联共享受限已成为阻碍广西艾防信息资源综合利用的主要问题,与潘琳、于芳等在传染病、妇女保健领域的研究结论一致[10,11]。这可能与政府部门不重视、缺乏专业统计分析人员有关。有研究表明,省级以下卫生机构人员主要进行艾滋病的数据填报、浏览和报表查看等基础工作,对CRIMS数据库的深层次利用不足,获取的信息主要用于撰写相关报告,为政策决策提供的依据十分有限,并且由于统计相关专业人员的严重不足,目前的数据分析也大多停留在描述性分析,缺乏利用STATA、SAS等工具开展的流行趋势或预警分析,导致收集到的信息大量被闲置,“信息沉睡”和“信息孤岛”现象并存[7,12]。

研究结果表明,2004-2017年间,广西艾滋病防治信息资源综合利用程度呈现逐年上升的趋势,而艾滋病发病率呈现先升后降的趋势:2004-2012年间,随着艾防信息资源综合利用程度的增加,艾滋病发病率也在不断增长,并在2012年达到历年峰值。这可能是由于随着检测技术的发展与应用、艾滋病防治攻坚工程的实施、婚前和孕产期人群全部免费筛查HIV抗体政策的出台以及群众主动检测意愿的增强等,广西艾滋病新发现报告病例数也随之上升,进而发病率也不断增加[8,13],从而出现了两者呈正相关的假象。在2013-2017年间,艾防信息资源综合利用程度仍在不断提升,但艾滋病发病率却呈现逐年下降趋势,疫情多年来快速增长的趋势得到遏制,两者呈显著负相关(P<0.05),前者对后者的解释程度为74.6%。提示2013年广西艾防信息资源综合利用程度超过38%,达到了真正发挥作用的“临界点”,能有效支撑艾防工作,推动防艾结果的改善,进一步表明了持续综合利用艾防信息资源的必要性。

综上所述,现阶段广西艾滋病防治信息资源综合利用程度不高,有效利用不足、互联共享受限是制约其发展的主要原因。因此,广西应继续完善艾滋病防治监测信息系统,统一艾滋病防治信息的标准、规范和要求,加强艾防领域信息的纵向双向流动和上下联络,为政府决策提供信息依据;加强信息的横向双向流动和信息共享,便于省际之间和跨地区合作和艾防项目经验的推广;重视统计专业人员的培养与引进,加强数据整合与深度分析,实现信息资源充分有效利用[14,15]。

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