文章目录

1 资料与方法

1.1 资料来源

1.2研究方法

    1.2.1固定阈值模型

    1.2.2 时间模型

    1.2.3 时空模型

1.3 评价指标

1.4 统计学处理

2 结果

2.1 基本情况

2.2 不同模型预警信号响应情况

    2.2.1 固定阈值模型预警信号响应情况

    2.2.2 时间模型预警信号响应情况

    2.2.3 时空模型预警信号响应情况

2.3 预警效果评价

3 讨论

文章摘要:目的分析国家传染病自动预警系统(China infectious disease automated-alert and response system, CIDARS在北京市通州区重点传染病早期预警的应用效果,为该系统的改进和完善提供参考。方法对2013—2020年北京市通州区CIDARS预警信号进行描述性分析,比较分析固定阈值模型、时间模型、时空模型3种模型预警信号数、及时响应率、响应时间、疑似事件阳性率、暴发事件阳性率等指标。结果 2013—2020年北京市通州区CIDARS接收预警信号3940条,及时响应率为98.73%,平均响应时间为0.43（0.18～1.20）h。疑似事件阳性率为26.62%,暴发事件阳性率为1.47%。固定阈值模型预警信号1904条,涉及14种传染病,其中以麻疹、肺结核、布鲁氏菌病为主,共占82.77%;时间模型预警信号1460条,涉及12种传染病,其中以流行性感冒、手足口病、猩红热为主,共占55.61%;时空模型预警信号576条,涉及7种传染病,其中以流行性感冒、其他感染性腹泻病、猩红热为主,共占88.20%。固定阀值模型的暴发事件阳性率高于时空模型（P<0.05）。不同年份之间预警信号响应时间的差异有统计学意义,其中2019年平均响应时间最长,2014和2016年平均响应时间最短（P <0.05）。结论 2013—2020年北京市通州区CIDARS预警信号响应时间和及时响应率保持较高水平,固定阈值模型、时间模型、时空模型3种模型均探测到传染病暴发事件,CIDARS运行有效,但预警系统参数和功能应进一步完善,以提高传染病预警暴发事件阳性率。

文章关键词:

论文作者:苏彦萍¹ 孙晓伟¹ 高汉青² 吴芹¹ 李园园¹ 陈志华¹ 张国峰³ 

论文分类号:R181.8