利用控制圖法對不同流行狀態下猩紅熱預警界值的研究*

北京市大興區疾病預防控制中心(102600) 高艷青 劉海博 李冬梅 袁 明 甘亞弟 侯文俊

2008年4月，中國疾病預防控制中心開發并試運行國家傳染病自動預警系統(CIDARS)。運行之初將基線數據的P50設置為所有預警病種的預警界值〔1〕，其后，將各病種的預警界值有所調整。但是，由于此預警面向全國，覆蓋面過大，不能很好兼顧靈敏度、特異度，因此，有必要在區縣級開展針對本地區的預警界值研究，以提高預警能力和效果。本文依據北京市大興區猩紅熱的發病特點，分別對不同流行狀態下該病種在本地區的預警界值進行研究。

資料與方法

1．資料來源 國家疾病預防控制信息系統中北京市大興區2005～2011年猩紅熱發病數據，以周為單位整理數據，建立數據庫。

2．流行標準取5年數據，以ˉx+2s作為流行判斷標準〔2〕。2010年大興區猩紅熱屬于非流行年;而2011年發病數則較前5年最高發病數增加185%，屬于流行年。

3．統計學分析 應用Excel 2007軟件建立模型和繪制ROC曲線;應用Medcalc 12.3軟件計算靈敏度、特異度、陽性預測值、約登指數。

結 果

1．建立預警模型 根據控制圖預警模型原理和流行年與非流行年預警的基線數據，分別采用2005～2009年、2006～2010年期間猩紅熱每周及其前后2周的發病數，計算出指定的百分位數(P20、P25、P30、P35…P95、P99)，建立預警模型(表1)。

表1 北京市大興區猩紅熱預警模型

2．優選預警界值

(1)在非流行年狀態下優選預警界值

將大興區2005～2009年猩紅熱周發病數代入模型，用各候選百分位數界值對2010年(非流行年)的猩紅熱分周發病進行預警，同時用流行標準判斷是否發出預警信號，并計算各候選預警界值的靈敏度、特異度、陽性預測值、約登指數，繪制ROC曲線(圖1)，比較其預警功效。

(2)在流行年狀態下優選預警界值

將大興區2006～2010年猩紅熱周發病數代入模型，按照上述步驟對2011年(流行年)預警界值計算、繪制ROC曲線(圖2)。

綜合平衡各指標后，流行年與非流行年均確定P95為大興區猩紅熱的預警界值，詳見表2。

表2 大興區猩紅熱非流行年與流行年預警界值靈敏度(%)、特異度(%)、陽性預測值(%)、約登指數

圖1 猩紅熱非流行年預警界值ROC曲線

圖2 猩紅熱流行年預警界值ROC曲線

討 論

對傳染病的早期預警，需要歷史數據的鋪墊，選擇較長時間的基線數據可能會提高預警的準確性，但傳染病的流行趨勢變化會增加基線數據的變異，從而抵消長基線帶來的好處〔2〕。北京市猩紅熱發病在2003年以前為長期下降趨勢，但自2003年起發病呈現上升趨勢且有較大幅度的波動〔3〕，并在2011年出現流行，大興區的發病亦遵循這一規律〔4〕。若基線數據時間太長，會使預警過于敏感。因此，本研究回溯5年數據，并將預警周向前向后各偏移2周作為基線，使原來的5個數據增加為25個數據，保證建模數據充足，增加其穩定性。

本研究中，P95以下的各預警界值靈敏度都在100%，隨著預警界值逐漸升高，特異度、陽性預測值和約登指數均逐漸增加。當預警界值為P95時，各指標達到最佳平衡，ROC曲線也直觀顯示了P95為最佳平衡點。此結果不同于孫喬等〔1〕利用移動百分位數法對全國數據確定的最優閾值P90。

除了達到指標間的平衡外，由于傳染病不同病種危害程度不同，在各地的發病水平、暴發頻率與規模、暴發標準的確定亦有差別，故在實際工作中，應充分考慮到疾病的特點，靈活設置閾值。相關研究表明，不同參數的調整，會直接影響到疾病異常探測算法的探測效果〔5〕，與目前應用的P80界值相比，P95界值陽性預測值提高了2% ～15%，預警信號發出條數減少，可以在保證及時預警的條件下，減少基層對假陽性預警信號響應的工作量與工作成本。將P95確定為大興區猩紅熱的預警界值，在流行年與非流行年均有很高的預警功效，可應用于日常工作。

控制圖法預警技術，適用于具有明顯季節性疾病的預測預警〔6－7〕，且簡單易行，直觀，預警功效高，避免了其他預測方法需要不斷調整參數的弊端〔2〕，非常適合區縣級開展研究和利用。

1．孫喬，賴圣杰，李中杰，等．移動百分位數法不同閾值在傳染病暴發預警中的效果比較．中華流行病學雜志，2011，32(5):450-453．

2．楊維中，邢慧嫻，王漢章，等．七種傳染病控制圖法預警技術研究．中華流行病學雜志，2004，25(12):1039-1041．

3．沈艷輝，王全意，吳疆，等．北京市1949～2006年猩紅熱流行特征分析．海峽預防醫學雜志，2008，14(2):30-31．

4．李冬梅，侯文平，劉海博．北京市大興區1999年～2008年猩紅熱發病分析．現代預防醫學，2011，38(15):2939-2941．

5．Wang X，Zeng D，Seale H，et al．Comparing early outbreak detection algorithms based on their optimized parameter values．Journal of biomedical informatics．2010，43(1):97-103．

6．張軫麒，章揚熙．流行控制圖法．疾病監測，1994，9(1):17-19．

7．尹志英，方春福．傳染病預警預測方法探討．中國衛生統計，2010，27(2):218-220．