“后新冠时期”妇幼卫生服务工作的思考
——云南昆明数据分析

贺晓烨，赵嫣娟，普竹梅，倪晓娟，李 琳，王员芝，杨海云

(昆明市妇幼健康服务中心/昆明市妇幼保健院，云南 昆明 650000)

2019年年末新型冠状病毒感染性肺炎(corona virus disease 2019，COVID-19)在全国乃至世界迅速扩散[1]。2020年1月20日，我国将此病列为乙类传染病，按甲类传染病管理。2020年1月30日凌晨，世界卫生组织(World Health Organization，WHO)宣布新型冠状病毒感染的肺炎疫情构成“国际关注的突发公共卫生事件”[2]。2020年1月27日，国务院应对新型冠状病毒感染的肺炎疫情联防联控机制发布的《近期防控新型冠状病毒感染的肺炎工作方案》提出，为做好近期疫情防控工作，要全面落实主体责任；切断传染源；阻断传播途径，并进一步要求最大程度减少人员流动；增强全民防范意识，保护易感人群如老年人、孕妇及儿童等[3-4]。目前新冠肺炎疫情防控取得阶段性成效。昆明市为云南省省会，是国务院批复确定的中国西部地区重要的中心城市之一，了解新冠肺炎对妇幼卫生服务工作的影响，并预测“后新冠时期”的工作开展趋势，以科学的防控理念、高度的责任感和使命感持续投入到这场抗疫斗争中，在巩固好疫情防控成果和切实保障妇女儿童健康等方面尤为重要。

本文综合分析昆明市2020年第1～2季度妇幼健康服务工作主要指标，采用时间序列模型拟合2014年第1季度至2019年第4季度昆明市妇幼卫生服务主要指标数据，筛选最佳预测模型，预测2020年第1～4季度年昆明市妇幼健康服务工作的开展趋势并对比分析实际情况，找准着力点、关键点，提出有针对性的对策建议，以确保“后新冠时期”妇幼卫生服务工作的有效落实。

1资料与方法

1.1一般资料

研究昆明市2020年第1～2季度妇幼卫生服务工作主要指标，包括婚检、产妇早孕建册、产妇产前检查、产妇产后访视、产妇系统管理、户籍活产、非户籍活产、新生儿访视，其中户籍活产为户籍在昆明市的活产、非户籍活产为户籍在非昆明市的活产。本研究所选用的主要结果质量指标均来源于云南妇幼卫生直报系统，指标是由数十位妇幼保健领域专家，结合妇幼保健的特点，经过多轮专家咨询、专家论证选取。

1.2研究方法

采用描述性流行病学方法综合分析2020年第1～2季度昆明市妇幼卫生服务情况，以2014年第1季度至2019年第4季度的数据为建模数据，采用SPSS 25.0软件建立指数平滑模型和差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model，ARIMA)，筛选最佳模型并预测2020年1～4季度的数据[5]。

1.2.1指数平滑模型

基本思想是预测值为历史观测值的加权和，且对不同的历史数据给予不同的权重，新数据赋予较大的权重，旧数据赋予较小的权重，因此随着时间的变化，时间序列中的既往值对模型预测的影响会逐渐减小，预测值能更准确地反映时间序列的实际变化，更适合实际应用中的短期预测[6-7]。一般有简单指数平滑法、Holt双参数线性指数平滑法、Winter线性和季节性指数平滑法，各指数平滑模型有不同适用范围，实际中应当根据数据的趋势性、季节性等特点进行模型选择。

1.2.2 ARIMA模型

基本思想是将预测对象随时间推移而形成的数列视为一个随机序列，即除去个别的偶然原因引起的观测值变化外，时间序列是一组依赖于时间t的随机变量。对于具有季节性、周期性和长期趋势的时间序列数据较适于采用ARIMA乘积季节模型，即SARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)s进行描述和分析。该模型综合考虑了序列的趋势变化及随机干扰，尤其在难以明确或较难获得主要影响因素的相关数据时，ARIMA模型有其独特的优越性[8-9]。

1.2.3模型评价指标

指数平滑模型和ARIMA模型均是通过参数的统计检验，给出拟合优度指标。在参数选择过程中，以均方根误差(root mean square error，RMSE)最小的模型为最优模型。统计量Ljung-BoxQ可检验残差序列是否为独立序列，若其假设检验的P>0.05，说明数据拟合后的残差序列不存在自相关。平稳决定系数(平稳R2)统计量用于比较模型中的固定成分和简单均值模型的差异，取正值时表示模型优于简单均值模型；取负值时表示劣于简单均值模型；为0则表示和简单均值模型效果相同。决定系数(R2)表示模型所能解释的数据变异占总变异的比例，其数值越大表示效果越佳。贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion，BIC)表示模型对数据的释度，该统计量基于均方误差统计量，并考虑了模型的参数个数和序列数据个数，其值越小则相对模型越优[10]。

1.2.4模型预测值准确性验证

建模后，将两个预测模型对2014年至2019年昆明市妇幼卫生服务指标的预测值与实际值进行比较，以确定预测效果较优的模型。

1.3统计学方法

采用Excel 2007和SPSS 25.0软件对数据进行处理分析。计数资料用例数(n)和百分比(%)表示，建立指数平滑模型和ARIMA模型，筛选最佳模型并预测2020年1～4季度的数据。检验水准α=0.05。

2结果

2.1一般情况

2020年第1季度指标总和为105 640人次，环比下降36.37%，同比下降13.48%。各项指标的环比增长率均为负；除产妇早孕建册人数、非户籍活产人数外，其余指标同比增长率为负。环比增长率下降幅度最大的三项指标为婚检人数(-88.02%)、产妇产前检查人数(-35.66%)、产妇产后访视人数(-35.64%)。同比增长率下降幅度最大的三项指标也为婚检人数(-40.20%)、产妇产前检查人数(-18.69%)、产妇产后访视人数(-18.39%)。

2020年第2季度指标总和为119 538人次，环比增长13.16%，同比下降12.36%，各项指标的环比增长率为正；除婚检人数及非户籍活产数外，其余指标同比增长率为负。环比增长率上升幅度最小的三项指标为产妇孕早期产前检查人数(11.21%)、产妇早孕建册人数(11.92%)、新生儿访视人数(11.99%)；同比增长率下降幅度最大的三项指标为产妇产后访视人数(-16.75%)、产妇产前检查人数(-16.72%)、新生儿访视人数(-16.53%)，如表1所示。

表1 2020年第1～2季度妇幼健康服务主要指标(n,%)

2.2模型选择

选择最佳参数，采用两种模型拟合2014年第1季度至2019年第4季度的数据，除非户籍活产数指标外，其余指标的ARIMA模型相对误差均低于指数平滑法，但非户籍活产数的指数平滑模型统计量Ljung-BoxQ假设检验的P<0.05，所以其残差序列存在自相关性，故选用ARIMA模型。婚检人数的ARIMA模型相对误差为0，但模型的各项参数指标也均为0，说明模型没有意义，且指数平滑模型平稳R2、R2、RMSE、BIC指标均优于ARIMA模型，因此婚检人数选择指数平滑模型，其余指标均采用ARIMA模型，如表2～4及图1所示。

表2 模型拟合值对比

表3 指数平滑模型拟合度统计

表4 ARIMA模型拟合度统计

注：UCL:预测值的规范上限，LCL:预测值的规范下限。

2.3趋势预测

除第2季度非户籍活产数外，2020年第1～2季度各项指标实际值均低于预测值。第1季度相对误差最高的三项指标为婚检人数(155.75%)、产妇产前检查人数(58.82%)、产妇产后访视人数(58.80%)；相对误差最低的三项指标为非户籍活产数(5.88%)、产妇孕早期产前检查人数(37.97%)、产妇管理系统人数(40.89%)。第2季度相对误差最高的三项指标为产妇产后访视人数(44.70%)、产妇产前检查人数(44.57%)、新生儿访视人数(44.52%)；相对误差最低的三项指标为产妇管理系统人数(16.66%)，产妇孕早期产前检查人数(17.36%)，非户籍活产数(18.06%)，见表5。

表5 2020年1～2季度实际值与预测值比较

2020年3～4季度预测婚检5 054人次、产妇早孕检查33 637人次、产妇产前检查52 237人次、产妇孕早期产前检34 250人次、产妇产后访视52 425人次、产妇系统管理32 926人次、本地户籍活产数53 117人次、非本地户籍活产数6 573人次、新生儿访视52 992人次，合计323 211人次，与2019年水平接近，见表6。

表6 2020年第3～4季度预测值

3讨论

新冠肺炎疫情持续几个月后，我国抗“疫”工作取得阶段性胜利，随着奔赴武汉的医务人员陆续返回工作岗位，医疗工作逐渐恢复正常，妇幼保健工作也开始进入“后新冠时期”。我们应该思考国内医院防疫现状对妇幼保健工作的影响，预测各项工作的发展趋势，科学防疫，以期能在未来的工作中未雨绸缪，更好地迎接新的挑战。

3.1疫情期间的妇幼卫生服务工作开展情况

受新冠肺炎疫情的影响，2020年第1季度各项指标数据总和的环比增长量、同比增长量均下降，其中婚检、产妇产前检查、产妇孕早期产前检查、产妇产后访视、产妇系统管理、户籍活产、新生儿访视人数的环比增长量、同比增长量都有所下降；产妇早孕建册、非户籍活产人数的环比增长量下降，但同比增长量略微升高。婚检人数受疫情影响最大，环比增长率为-88.02%，同比增长率为-40.20%。第2季度各项指标数据总和的环比增长量有所升高，但除婚检人数、非户籍活产数外，其余指标的同比增长量仍为负数，结果提示妇幼卫生服务工作的开展在一定程度上受到了疫情影响，第1季度受到影响较大，第2季度随着复工复产的有序推进，妇幼卫生服务工作也稳步开展，但仍需要进一步提高工作效率和工作质量，确保妇幼系统保健服务的连续性。

3.2 “后新冠时期”的妇幼卫生服务工作走向

根据预测情况，除第2季度非户籍活产数外，2020年第1～2季度各项指标实际值均低于预测值，其中第1季度产妇产前检查人数、产妇产后访视、户籍活产数、新生儿访视人数低于预测值的规范下限，可能与疫情期间孕产妇担心在前往医疗机构进行孕检的路途上、常规孕检和分娩服务就诊过程中存在一定的感染风险有关，导致妇幼卫生服务利用率的降低[11]。2020年3～4季度各项工作覆盖的预测人数为323 211人，高于2019年3～4季度的306 793人。考虑到2020年第1～2季度受新冠肺炎疫情影响，妇幼卫生工作服务人数低于预测值，有大量的服务需求并未得到满足，在后新冠时期，助产机构可能会出现患者更多、医务人员工作量更大的现象，需要提高重视，积极应对，持续优化工作流程，确保医患安全。

3.3小结

目前的流行病学数据显示，我国国内的疫情已经基本得到了控制。为进一步巩固来之不易的防控成果，实现“外防输入、内防反弹”的目标，针对复工复产逐步推进、大量服务需求亟待满足以及无症状感染者存在一定传播风险的情况，各级助产机构要进一步加强疫情防控及救治工作，最大限度降低传播风险，切实保障妇女、儿童等易感群体的生命安全和身体健康[12]。首先各级助产机构要合理调配医护力量，有序开放普通门诊、专科门诊、专家门诊，提倡预约就诊；有序开展预检分诊，所有进入医疗机构的人员均须佩戴口罩，保持安全距离，诊区严格执行“一人一诊一室”。其次助产机构应做好出入人员登记，保持院前急救和院内急诊正常安全有序开展；对孕产妇和新生儿做好疾病救治、安全助产等工作，保障母婴安全。除此之外，还需进一步加强分级诊疗工作，充分利用“互联网+医疗”等信息化手段，通过网上预约和线上咨询等方式，引导患者有序就医，提高工作效率，创新工作方法，不断提升技术水平和服务能力，全面落实常见病、慢性病、多发病患者首先到基层医疗卫生机构就诊制度，减少人群在大医院聚集，降低交叉感染风险。