多水平統計模型在PHEP質量評價中的應用*

杭州市疾病預防控制中心(310021)

黃春萍 丁 華 徐 玨 宋姝娟 劉牧文

多水平統計模型在PHEP質量評價中的應用*

杭州市疾病預防控制中心(310021)

黃春萍 丁 華 徐 玨 宋姝娟 劉牧文

多水平統計模型 公共衛生應急準備 評價

目前，國際上對公共衛生應急準備(public health emergency preparedness，PHEP)的定義是：公共衛生醫療機構、社區和個人，在健康危機中尤其是當規模、時間和威脅超出常規能力的情況下，采取預防、保護、快速應對的措施以達到恢復常態的能力[1-2]。以往在評價某一地區的PHEP質量時，常常采用定性描述[3-4]或針對該地區各級公共衛生應急管理相關機構開展大型問卷調查。眾所周知，同樣的投入不一定產生相同的產出，即使兩個地區的PHEP投入規模相同，由于內部管理機制的不同，也會造成這兩個地區PHEP質量大相徑庭。本研究通過對全市15家區縣級公共衛生應急機構的所有公共衛生應急人員，其公共衛生應急工作能力的個體測量，以大量個體數據的分析較為細致地刻畫某一機構的PHEP質量，從而達到評價和比較不同地區公共衛生應急機構PHEP質量的目的。

對象與方法

1.研究對象

對全市15家區、縣級疾病預防控制中心的全部公共衛生應急專業人員發放公共衛生應急工作能力量表共計451份，調查對象基本情況見表1，其中應急工作年限0～38年，中位數8年，工齡1～42年，中位數14年。本次共發放公共衛生應急工作能力量表451份，回收量表451份，回收率100%，有效量表451份，有效率100%。

2.研究方法

首先，利用公共衛生應急工作能力量表對調查對象進行公共衛生應急工作能力指數(public health emergency work ability index，PHEwai)的測量；然后，以公共衛生應急機構為水平2單位，公共衛生應急人員為水平1單位，PHEwai為應變量，應急人員的個體特征值作為解釋變量，包括公共衛生應急人員的性別、年齡、工齡、從事應急工作年限、文化程度、婚姻狀況、經濟收入、職務、職稱(見表2)，利用MLwiN2.25軟件擬合兩水平方差成分模型。變量篩選采用Wald檢驗，根據研究目的，為減少犯Ⅱ型錯誤的概率，檢驗水準α定為0.10。采用迭代廣義最小二乘法(Iterative Generalized Least Square，IGLS)獲得全市PHEwai的平均估計值，以及各公共衛生應急機構PHEwai的估計值，并且通過估計和比較高水平單位的殘差，了解各公共衛生應急機構對其衛生應急人員的PHEwai所產生的隨機效應，以評價各個公共衛生機構的PHEP質量。

兩水平方差成分模型基本結構[5]為：

yij=β0j+β1xij+e0ij

式中i=1,2,…,ni表示水平1單位；j=1,2,…,nj表示水平2單位；β0j為截距；β1為解釋變量的回歸系數；e0ij為隨機誤差項，即水平1單位的隨機誤差。

兩水平方差成分模型建立在兩個假設的基礎上：

(1)

cov(uoj,e0ij)=0

(2)

因此，兩水平方差成分模型也可以表示為

yij=(β0+β1xij)+(u0j+e0ij)

結 果

由于β0j=β0+u0j，不包含個體水平的隨機誤差項e0ij，因此β0j反映的是扣除應急人員個體因素之后，PHEwai歸因于機構效應的真實水平，故β0j代表了機構PHEwai的平均水平。而一個機構的PHEwai的實際水平，除個體因素基本上是由該機構的PHEP質量決定的，換言之，扣除了應急人員個體因素的影響之后，單純由機構效應產生的PHEwai是該機構PHEP質量的間接反映，因此，β0j的高低反映了不同公共衛生應急機構PHEP質量的優劣，可以用β0j的估計值代表第j個機構的PHEP質量得分。

由模型的β0=48.595可知本市區縣級公共衛生應急機構PHEwai的平均水平為48.59%，達到滿分的61.51%；由隨機變量β0j可得15家機構PHEwai的平均估計值(表4)，表中根據PHEwai估計值從低到高進行排序，其中，編號為5的機構PHEwai平均估計值最高，為52.21，編號為6的機構PHEwai平均估計值最低，為45.32，表明15家公共衛生應急機構PHEP質量最好的是編號為5的機構，最差的是編號為6的機構。

討 論

多水平統計模型又稱為隨機效應模型，是將Ⅱ型方差分析理論與多元統計分析相結合的新技術，是分析和處理具有層次結構特征數據的有力工具。多水平模型的研究和應用起始于20世紀80年代初期英國及美國的教育領域，隨著計算機技術的迅猛發展，其應用領域越來越廣泛。多水平統計模型首次引入到我國是1995年，當時英國倫敦大學教育研究所學者在與北京中央教育科學研究所的學術交流活動中，介紹了該技術在教育研究中的應用，隨后在國內出現了多水平統計模型在醫療衛生領域的應用[5]。

本研究正是利用了多水平統計模型能夠在低水平單位(即個體水平)測量基礎上，分析高水平單位(即群體水平)效應這一優勢，解決以往公共衛生應急準備(PHEP)質量評價中，缺乏量化指標、無章可循或只能針對高水平單位進行測量，以群體水平作為分析單元的局限。公共衛生應急機構作為PHEP的管理主體，必然在其管轄范圍內具有自身的屬性特點，例如 一貫采取的工作機制、培訓演練方式、應急響應流程等，這就使得其管轄下的公共衛生應急人員PHEwai除了具有個性特征外，還具有相似的機構特性，符合多水平統計模型對數據層次結構的要求。而這種機構特性恰恰是本研究目的所在。由于同一公共衛生應急機構內的應急人員，其共同特征是由該機構PHEP共同作用所產生的影響，因此，通過分析高水平單位的隨機參數可以評價不同公共衛生應急機構的PHEP質量。本研究顯示，公共衛生應急人員的PHEwai存在有統計學意義的高水平效應，說明不同地區公共衛生應急機構的PHEP存在質量上的差異，通過比較高水平隨機參數獲得編號為5的機構PHEP質量最好，編號為6的機構PHEP質量最差，并對15家公共衛生應急機構的PHEP質量進行了排序，為評價不同地區PHEP提供了參考。

[1]Christopher N,Nicole L,Jeffrey W,et al.Conceptualizing and Defining Public Health Emergency Preparedness.American Journal of Public Health,2007,97(Suppl 1):9-11.

[2]Valerie A,Nir Menachemi,Lisa C,et al.The Nature of Public Health Emergency Preparedness Literature 2000-2008:A Quantitative Analysis.Journal of Public Health Management and Practice.2010 Lippincott Willianms & Wilkins:441-449.

[3]凌玉,陳發欽.我國突發公共衛生事件應急管理存在的問題和對策.中國公共衛生管理,2012,28(2):189-191.

[4]黃畏奕.衛生應急管理和體系建設存在的問題與改進措施.江蘇衛生事業管理,2012,23(1):123-124.

[5]楊珉,李曉松 主編.醫學和公共衛生研究常用多水平統計模型.北京大學醫學出版社,2007.

(責任編輯：鄧 妍)

Application of Multilevel Statistical Model on Evaluating PHEP

Huang Chunping,Ding Hua,Xu Jue,et al

(Hangzhou Center for Disease Control and Prevention(310021),Hangzhou)

Multilevel statistical model；Public health emergency preparedness；Evaluation

浙江省醫藥衛生科研項目2013KYB218