北京市學校肺結核自動預警系統運行情況分析

李亞敏 高志東 趙鑫

為實現早期發現傳染病暴發苗頭，我國于2008年開始運行《傳染病自動預警信息系統》，運行初期對29種傳染病進行預警[1-2]。《傳染病自動預警信息系統》在傳染病疫情監測工作中發揮了重大作用[2-3]。近年來，學校結核病聚集性疫情及突發公共衛生事件時有發生[4]，為盡早發現學校結核病聚集性疫情信息并采取防控措施，學校肺結核單病例預警于2018年7月納入《傳染病自動預警信息系統》[5]。預警系統的運行流程包括預警信號發送、預警信號初步核實和現場調查確認三步。本研究對北京市《傳染病自動預警信息系統》運行情況進行分析，研究北京市肺結核自動預警工作的執行情況，為推動預警系統在本市更好地運行提供依據。

資料和方法

一、資料收集

從《中國疾病預防控制信息系統》的子系統《傳染病自動預警信息系統》中導出北京市2018年7月至2020年12月預警系統產生的肺結核預警信息，包括肺結核預警信號數量、信號響應情況、信號響應時間及響應結果等資料。

二、研究內容

按照時間分布、地區分布及診斷結果，對北京市肺結核預警信號數量、信號響應率、響應及時性、信號響應時間及響應結果等內容進行統計描述與統計分析，并對預警系統在學校結核病聚集性疫情的預警效果進行評價。

三、指標定義

預警信號數：預警系統發出的預警信號的總數。

預警信號響應率：區級結核病防治機構(簡稱“結防機構”)反饋核實結果的預警信號數占總預警信號數的百分率。

預警信號響應時間：區級結防機構接收到預警信號至通過預警系統反饋核實結果的時間間隔，單位為小時(h)。

24 h響應信號數：區級結防機構對接收到的預警信號在24 h內進行反饋核實結果的預警信號數。

24 h響應比例：24 h響應信號數占總響應信號數的比例。

疑似事件：對預警信號進行核實后，患者職業為“學生”“教師”或“幼托兒童”。

疑似事件率：核實為疑似事件的預警信號數占總預警信號數的百分率。

診斷結果：預警系統中肺結核診斷結果的級別由高至低依次為利福平耐藥、病原學陽性、病原學陰性、無病原學結果。

聚集性疫情的陽性預測值[2]：確認為“暴發或流行”的預警信號數占相應預警信號數的比例。

聚集性疫情的敏感度：預警系統中確認為“暴發或流行”的信號數占實際聚集性疫情數的比例。

暴發或流行：指構成學校結核病聚集性疫情或突發公共衛生事件。學校結核病聚集性疫情指同一學校3個月內連續發現2例及以上有流行病學關聯的活動性肺結核患者。學校結核病突發公共衛生事件指同一學校在一學期內發現10例及以上有流行病學關聯的活動性肺結核患者，或出現因結核病死亡患者時，學校所在地的區級衛生行政部門應當根據現場調查和公共衛生風險評估結果，判斷是否構成突發公共衛生事件。

四、統計學處理

使用Excel 2016軟件建立數據庫，按分類變量分別對數據進行整理分析。本研究計數資料采用“例數”和“構成比/百分率(%)”的形式描述；計量資料呈偏態分布，采用“中位數(四分位數)[M(Q1,Q3)]”的形式描述。使用SAS 9.2軟件對數據響應時間進行統計分析，趨勢性檢驗使用Cochran-Armitage檢驗，以P<0.05為差異有統計學意義。

結 果

一、北京市肺結核預警整體情況

2018年7月至2020年12月，北京市《傳染病自動預警信息系統》共發出預警信號6476條，1條未響應，信號響應率為99.98%，信號響應時間為0.84(0.23～3.38) h，49條信號未在24 h內及時響應，24 h內預警信號響應比例為99.24%，所有預警信號中最終2203條確定為疑似事件。見表1。

表1 2018年7月至2020年12月《傳染病自動預警信息系統》肺結核預警信號響應情況

二、預警系統運行的時間分布

每年第二、三季度的預警信號數量較高，2018年和2019年的信號響應率高于2020年。隨著時間的推移，2018—2020年24 h內響應的比例從99.51%降至99.14%，差異無統計學意義(Z趨勢=0.075，P=0.941)，整體信號響應時間從1.09(0.30，4.60) h縮短至0.75(0.21，2.88) h。通過核實，最終確定為疑似事件的比例從36.31%降至29.12%(表1)，差異有統計學意義(Z趨勢=3.340，P=0.001)。

三、預警系統運行的地區分布

《傳染病自動預警信息系統》發出預警信號數居前3位的地區分別為朝陽區(1219條)、海淀區(1076條)和昌平區(951條)，占全市預警信號總數的50.12%。全市除平谷區外，其余15個區肺結核預警信號響應率均達到了100%。4個區(西城區、房山區、懷柔區和密云區)24 h響應比例達到了100%。疑似事件率居前3位的地區分別為海淀區(67.19%)、平谷區(50.65%)和延慶區(47.14%)，東城區和懷柔區接收的預警信號中無疑似事件(表2)。

表2 北京市16個區《傳染病自動預警信息系統》肺結核預警信號響應情況

四、按診斷結果分析預警系統響應情況

隨著肺結核診斷級別的提高，預警信號數逐漸減少，無病原學結果肺結核的預警信號數最多(4519條)，占預警信號總數的69.78%。除無病原學結果外，其他診斷的肺結核預警信號響應率均為100.00%，診斷級別最高的利福平耐藥肺結核24 h響應比例最低，為98.25%，響應時間M(Q1,Q3)最長，為1.36(0.35，3.46) h，其余診斷結果隨著診斷級別的升高，響應時間M(Q1,Q3)逐漸縮短。核實后病原學陰性肺結核疑似事件率最高，為35.69%。見表3。

表3 不同診斷結果肺結核預警信號響應情況

五、學校肺結核聚集性疫情預警效果評價

北京市全市6476條預警信號最終有15條經現場調查處置被確認為“暴發或流行”，陽性預測值為0.23%。診斷結果為病原學陽性的預警信號陽性預測值最高，為0.30%，病原學陰性為0.24%，無病原學結果為0.22%，見表3。2018年7月至2020年12月北京市實際發生學校肺結核聚集性疫情32起，其中17起未在預警系統中體現，預警系統中反應出來的學校肺結核聚集性疫情敏感度為46.88%(15/32)。

討 論

一、自動預警系統運行流程及反饋要求

《傳染病自動預警信息系統》是以《傳染病監測報告管理系統》為基礎，采用單病例預警或時空模型預警等數學算法[1]，及時、持續自動分析計算法定報告傳染病監測數據，將探測到的疾病異常增加或聚集性信號通過手機短信發送給縣(區)級疾病預防控制機構的疫情監測人員。收到預警短信后，疾病預防控制機構的人員通過對預警信號進行數據分析或電話核實，對預警信號做出初步核實，確定預警信號是否為疑似事件，填報信號核實卡。對確定的疑似事件進行現場核實，在預警系統中填報《現場調查表》，并以附件形式上傳調查報告或《信息核查表》。

2018年7月，肺結核以單病例預警方式納入《傳染病自動預警信息系統》，傳染病監測報告管理系統報告年齡為“3～24歲”，或人群分類為“學生”“教師”或“幼托兒童”的肺結核患者(包括確診患者和臨床診斷患者)，預警系統立即向患者現住址所在地結防機構發出預警信號，縣(區)級結防機構疫情監測人員收到預警短信后，需要在24 h內進行信號核實并響應[5]。對確認為疑似事件的信號，北京市要求在3個工作日內完成現場調查并填報《現場調查表》，并以附件形式上傳《學生/教師肺結核患者信息核查表》[6-7]，同時按照《學校結核病防控工作規范》[8-9]、《北京市結核病防治工作規范(2020年版)》[10]的要求采取相應的處置措施，根據具體的處置情況，1個月內將預警系統中的調查結論訂正為“暴發流行/排除”。

二、本研究發現的問題及改進的措施

《傳染病自動預警信息系統》可以對報告的學校肺結核進行自動運算并及時發出預警信號，可以減輕區級結防機構疫情監測分析的工作量[11]，在學校結核病控制工作中也發揮了積極作用[12-13]。北京市2018年7月至2020年底以區為單位平均每周發出預警信號3.37條，信號響應率和響應及時性均處于較高水平，疑似事件率為34.02%，高于蘇州市的肺結核疑似事件率[14]，但低于北京市實際的疑似事件率，通過查閱預警系統信號核實卡的“備注”信息，并與部分地區進行交流發現，部分工作人員對“疑似事件”的概念掌握不準確，錯誤否定了部分疑似事件，提示仍需加強區級結防機構工作人員的培訓，確保預警響應的準確性。

不同時間段、不同地區預警信號數和疑似事件率存在較大差異。從預警信號的時間分布看，每年的第二、三季度出現預警信號的高峰，與同時段內北京市肺結核發病高峰期一致，中位響應時間逐年縮短，說明工作人員操作熟練度不斷提高，但是24 h及時響應率、疑似事件率逐年降低，這種趨勢與同期北京市學校肺結核報告發病數占全部肺結核患者數的比例一致(2018年7—12月、2019年、2020年分別為5.68%、5.32%、4.49%；數據來源于《傳染病報告信息管理系統》)，2020年疑似事件率下降幅度更大，達到最低值，一方面由于新型冠狀病毒肺炎疫情期間學校未開學、公眾減少就診等因素，導致全市肺結核報告發病率低于往年，也不排除大量結核病防治人員沖在抗擊新型冠狀病毒肺炎疫情的最前線[15]，在疫情防控常態化下依舊堅持在抗疫和防癆的雙重崗位上，對結核病防治工作造成了一定的影響，存在對個別預警信號未做深入核實的情況。

從預警信號的地區分布看，不同地區預警信號數差異較大，朝陽區、海淀區和昌平區的預警信號數約占全市預警信號總數的50%，主要是由于不同地區肺結核發病總例數的差異，研究時間段內這3個區的肺結核發病總數位列全市發病總數的前3位，占全市發病總數的41.49%(數據來源于《傳染病報告信息管理系統》)。東城區和懷柔區接收的預警信號中無疑似事件，實際在研究期內兩區有學校患者29例，經與相關工作人員溝通，主要是由于對“疑似事件”的判斷標準理解不一致造成的，誤將聚集性疫情理解為疑似事件。

由于本研究數據的局限性，按年齡預警的信號經核實確定為疑似事件的數據無法獲得。預警系統會根據患者年齡和職業進行判斷，對于高度懷疑為學校內重點人群的報卡才會發出預警信號，為學校結核病防控工作盡早提供信息，盡可能降低學校結核病的危害。但是，69.78%的預警信號診斷結果為無病原學結果，病原學檢查是發現結核病傳染源的主要方法，也是明確診斷、選擇治療方案、評價療效的主要依據，在學校結核病控制工作中有著舉足輕重的作用。提示醫療機構應按照《北京市結核病防治工作規范(2020年版)》[10]的要求規范開展診療工作，盡可能提高就診患者的病原學檢查率。

《傳染病自動預警信息系統》發出的預警信號最終有0.23%確定為學校結核病聚集性疫情，對學校結核病聚集性疫情提示的敏感度為46.88%，與其他研究結果基本一致[16]。有17起學校肺結核聚集性疫情未在肺結核自動預警系統中體現，主要原因有：(1)傳染病報告信息不準確，未按要求填寫患者職業，造成系統未發出預警信號；(2)區級結防機構工作人員對預警系統中“疑似事件”“暴發或流行”及“排除”的概念及標準理解不準確，未能在系統中準確反映信號核實或現場調查的結果；(3)預警信號由患者現住址區(縣)級結防機構進行響應，聚集性疫情由學校所在地的區(縣)級結防機構進行處置，對于現住址和學校所在地位于不同地區的學生患者，預警系統發出預警信號后，現住址所在地結防機構在24 h內核實患者職業確定是否為“疑似事件”，后續將調查結論訂正為“暴發流行/排除”是在學校所在地調查處置結束后才能做出的訂正，現住址所在地與學校所在地因缺乏信息溝通，導致存在信息壁壘、現住址結防機構后續不做訂正等情況。

綜上，真正提高《傳染病自動預警信息系統》在學校結核病控制工作中的作用，需要做好公眾或學校重點人群的宣傳，就診時準確提供年齡、職業及工作單位。加強醫療機構的培訓，提高其診療和傳染病報告的質量。加強對區級結防機構工作人員的培訓，使其明確預警系統中“疑似事件”“暴發或流行”及“排除”的概念及標準，提高其預警信號核實處置的能力。優化《傳染病報告信息管理系統》，涉及學校患者，其工作單位可以以菜單式的按省、市、區(縣)選擇，預警系統按照學校所在地發出預警信號，不但可以幫助學校所在地結防機構早期發現學校患者，第一時間采取措施，也能真正提高預警效果。