利用控制图法对不同流行状态下猩红热预警界值的研究*

北京市大兴区疾病预防控制中心(102600) 高艳青 刘海博 李冬梅 袁 明 甘亚弟 侯文俊

2008年4月，中国疾病预防控制中心开发并试运行国家传染病自动预警系统(CIDARS)。运行之初将基线数据的P50设置为所有预警病种的预警界值〔1〕，其后，将各病种的预警界值有所调整。但是，由于此预警面向全国，覆盖面过大，不能很好兼顾灵敏度、特异度，因此，有必要在区县级开展针对本地区的预警界值研究，以提高预警能力和效果。本文依据北京市大兴区猩红热的发病特点，分别对不同流行状态下该病种在本地区的预警界值进行研究。

资料与方法

1．资料来源 国家疾病预防控制信息系统中北京市大兴区2005～2011年猩红热发病数据，以周为单位整理数据，建立数据库。

2．流行标准取5年数据，以ˉx+2s作为流行判断标准〔2〕。2010年大兴区猩红热属于非流行年;而2011年发病数则较前5年最高发病数增加185%，属于流行年。

3．统计学分析 应用Excel 2007软件建立模型和绘制ROC曲线;应用Medcalc 12.3软件计算灵敏度、特异度、阳性预测值、约登指数。

结 果

1．建立预警模型 根据控制图预警模型原理和流行年与非流行年预警的基线数据，分别采用2005～2009年、2006～2010年期间猩红热每周及其前后2周的发病数，计算出指定的百分位数(P20、P25、P30、P35…P95、P99)，建立预警模型(表1)。

表1 北京市大兴区猩红热预警模型

2．优选预警界值

(1)在非流行年状态下优选预警界值

将大兴区2005～2009年猩红热周发病数代入模型，用各候选百分位数界值对2010年(非流行年)的猩红热分周发病进行预警，同时用流行标准判断是否发出预警信号，并计算各候选预警界值的灵敏度、特异度、阳性预测值、约登指数，绘制ROC曲线(图1)，比较其预警功效。

(2)在流行年状态下优选预警界值

将大兴区2006～2010年猩红热周发病数代入模型，按照上述步骤对2011年(流行年)预警界值计算、绘制ROC曲线(图2)。

综合平衡各指标后，流行年与非流行年均确定P95为大兴区猩红热的预警界值，详见表2。

表2 大兴区猩红热非流行年与流行年预警界值灵敏度(%)、特异度(%)、阳性预测值(%)、约登指数

图1 猩红热非流行年预警界值ROC曲线

图2 猩红热流行年预警界值ROC曲线

讨 论

对传染病的早期预警，需要历史数据的铺垫，选择较长时间的基线数据可能会提高预警的准确性，但传染病的流行趋势变化会增加基线数据的变异，从而抵消长基线带来的好处〔2〕。北京市猩红热发病在2003年以前为长期下降趋势，但自2003年起发病呈现上升趋势且有较大幅度的波动〔3〕，并在2011年出现流行，大兴区的发病亦遵循这一规律〔4〕。若基线数据时间太长，会使预警过于敏感。因此，本研究回溯5年数据，并将预警周向前向后各偏移2周作为基线，使原来的5个数据增加为25个数据，保证建模数据充足，增加其稳定性。

本研究中，P95以下的各预警界值灵敏度都在100%，随着预警界值逐渐升高，特异度、阳性预测值和约登指数均逐渐增加。当预警界值为P95时，各指标达到最佳平衡，ROC曲线也直观显示了P95为最佳平衡点。此结果不同于孙乔等〔1〕利用移动百分位数法对全国数据确定的最优阈值P90。

除了达到指标间的平衡外，由于传染病不同病种危害程度不同，在各地的发病水平、暴发频率与规模、暴发标准的确定亦有差别，故在实际工作中，应充分考虑到疾病的特点，灵活设置阈值。相关研究表明，不同参数的调整，会直接影响到疾病异常探测算法的探测效果〔5〕，与目前应用的P80界值相比，P95界值阳性预测值提高了2% ～15%，预警信号发出条数减少，可以在保证及时预警的条件下，减少基层对假阳性预警信号响应的工作量与工作成本。将P95确定为大兴区猩红热的预警界值，在流行年与非流行年均有很高的预警功效，可应用于日常工作。

控制图法预警技术，适用于具有明显季节性疾病的预测预警〔6－7〕，且简单易行，直观，预警功效高，避免了其他预测方法需要不断调整参数的弊端〔2〕，非常适合区县级开展研究和利用。

1．孙乔，赖圣杰，李中杰，等．移动百分位数法不同阈值在传染病暴发预警中的效果比较．中华流行病学杂志，2011，32(5):450-453．

2．杨维中，邢慧娴，王汉章，等．七种传染病控制图法预警技术研究．中华流行病学杂志，2004，25(12):1039-1041．

3．沈艳辉，王全意，吴疆，等．北京市1949～2006年猩红热流行特征分析．海峡预防医学杂志，2008，14(2):30-31．

4．李冬梅，侯文平，刘海博．北京市大兴区1999年～2008年猩红热发病分析．现代预防医学，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．张轸麒，章扬熙．流行控制图法．疾病监测，1994，9(1):17-19．

7．尹志英，方春福．传染病预警预测方法探讨．中国卫生统计，2010，27(2):218-220．