江苏省新型冠状病毒肺炎确诊数影响因素的灰色关联分析

姚育楠 陈 鹏 宋晓庆 夏 晴 熊季霞

南京中医药大学卫生经济管理学院，南京，210023

截至2020年2月2日24时，距离2019年12月8日新型冠状病毒肺炎(以下简称“新冠肺炎”)最早发病病例的出现，已经过去57天，全国确诊人数17238人，全球确诊人数17386人，已超2003年“非典”肺炎确诊总人数的3倍。2003年时中国出境游人数不到2000万人次，海外务工人员24.9万人，到了2018年，中国出境游人数已达1.49亿人次，短期和长期海外务工人员超过1000万[1]。中国今天便利的空陆路交通和“春运潮”的来袭使此次新冠肺炎与2003年非典相比防控难度大大加深。现阶段，研究如何在把全国防控与医疗重心放置湖北的同时，保证其他各省市防控和医疗工作有序有效地进行具有重大意义，摸清各个省市新冠肺炎确诊数的影响因素为其提供切实有效的防控措施奠定理论基础。

1 资料来源与方法

1.1 资料来源

资料来源于2019年江苏省卫生和计划生育统计年鉴，2019年江苏省卫生统计提要，2019年江苏省及江苏省各市统计年鉴，确诊数来源于2020年2月3日扬子晚报，与武汉流通量因素中的指标数据来源于江苏省卫生统计信息中心。根据前期大量文献研究，选取4个维度8个指标，如表1所示。

表1 江苏省各市新冠病毒确诊数影响因素指标

1.2 研究方法

灰色关联分析(Grey Relation Analysis，GRA)是一种系统分析方法,其通过分析比较数列各指标变动对参考数列指标的影响判断关联度,可以在影响因素不甚明确的系统中找出影响参考数列变化的主要因素[2]。本研究以各市新冠肺炎确诊数为参考数列，各项指标为比较数列构建矩阵(X0，X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8)。计算二者之间的绝对差，形成绝对差矩阵，然后计算关联系数和关联度。对参考数列和比较数列作无量纲化处理[3]。

2 结果

2.1相关指标基本情况

本研究从2020年1月31日起连续3天对江苏省新冠肺炎确诊数与相关指标进行灰色关联分析，3次所得各指标关联度排序结果一致，现以江苏省截至2月2日24时累计报告新冠病毒感染的肺炎确诊数为例，进行汇报。表 2为江苏省13市新冠肺炎确诊数与影响因素相关指标的基本情况，江苏省截至2月2日24时，江苏省累计报告新冠肺炎确诊病例271例。确诊病例中，苏州市最多为44例、其次为南京市40例、徐州市36例、无锡市23例、泰州市21例、南通市19例、淮安市18例、盐城市15例、常州市15例、连云港市14例、扬州市14例、宿迁市9例、镇江市最少为3例，自江苏省首例汇报以来，日均增长确诊24.6例。江苏省13市中，经济水平(GDP和城镇人均可支配收入)前三为苏州、南京、无锡，最低的是宿迁。人口因素中，苏州市常住人口最多为1072.17万人，超最少的镇江市常住人口的3倍。南京作为江苏省的省会，聚集了大量的医疗资源，年总诊疗量与医护人员数量全省第一，远超镇江、宿迁等市。在与武汉流通等因素中，江苏移动用户到访武汉数量以苏州最多，为123868户，淮安最少，为6001户。武汉移动用户到访江苏数量以南京最多，为58207户，宿迁最少，为3147户。

表2 江苏省13市新冠肺炎确诊数与影响因素

2.2 均值化处理结果

采用均值法，对参考数列和比较数列的原始数据求均值，后作无量纲化处理，得到X'i(i=1,2,3，……，)。无量纲化处理结果见表3。

表3 无量纲化处理结果

2.3 求差数列结果

对均值化后的参考数列和比较数列的数据进行求差数列处理，分辨系数ρ=0.5，结果见表4，差数列最小值a = 0.003，最大值b =2.409。

表4 求差数列结果

2.4 参考数列与比较数列的灰色关联度及排序结果

得到差数列的最大值和最小值后，按照公式计算参考数列和比较数列的关联系数，进而计算出灰色关联度γi(i=1,2,3，……，)，并对各个关联数列的灰色关联度进行排序。各指标与新冠肺炎确诊数灰色关联度排序依次为注册护士数量、执业医师数量、年末常住人口数、GDP、城镇人均可支配收入、总诊疗量、江苏移动用户到访武汉数量、武汉移动用户到访江苏数量。见表5。

表5 比较数列对参考数列的灰色关联度及排序

2.5 指标选择对关联度及排序影响检验

依次剔除所选指标，得到其他指标与参照序列灰色关联度大小并进行排序。各指标与新冠肺炎确诊数灰色关联度排序依次为注册护士数量、执业医师数量、年末常住人口数、GDP、城镇人均可支配收入、总诊疗量、江苏移动用户到访武汉数量、武汉移动用户到访江苏数量。与剔除指标前没有变化。见表6。

表6 指标选择对关联度及排序影响检验

3 讨论

3.1 新冠肺炎确诊数与各地医疗资源水平呈现强正相关性

根据灰色关联度排序显示，在所有指标中，注册护士数量和执业医生数量与新冠肺炎确诊数的关联较大，分别为第一与第二。江苏省大量的医疗资源集结在南京和苏州，苏北地区以徐州最多，与医疗资源水平一致的是现阶段南京、苏州、徐州确诊病例最多，新冠肺炎确诊数与各地医疗资源呈现强正相关性。一是疫情严峻的现况下，充沛的医疗资源加快了患者看病速度与确诊速度。

二是与往日“倒三角”看病现状一致，疫情刚发布之后，新冠肺炎高危人群与密切接触者更愿意往医疗资源充足的城市流动。建议政府把现存可用于一线的防护与诊治资源全部征收，根据各医院接受患者数量进行统一分配，保证一线诊疗有序有保障地进行。

3.2 新冠肺炎确诊数与人口因素呈现强正相关性

年末常住人口数与新冠肺炎确诊数关联度排序为第三，苏州市常住人口与确诊病例均为江苏省最多，镇江市常住人口与确诊病例均为江苏省最少，新冠肺炎确诊数与各地人口数量呈现强正相关性。除湖北输入病例之外，原因可能是较大的人口基数会增强人口流动性，加大防控难度。相比人口基数小的城市而言，大人口城市此时增大疫情防控力度迫在眉睫。各地的疫情防控不能只看新增确诊病例数和累计确诊病例数，还要结合城市人口规模综合考虑其不同乡县区市传染的危险等级。

3.3 现阶段各城市与武汉的流通便利性对新冠肺炎确诊数影响一般

截止2020年2月2日24时江苏省确诊数据分析，现阶段新冠肺炎确诊数与各城市与武汉流通量因素关联强度一般，所有指标中，江苏移动用户到访武汉数量与新冠肺炎确诊数关联度排第七，武汉移动用户到访江苏数量与新冠肺炎确诊数关联度为排第八。根据临床数据统计说明，大多数患者潜伏期一般为3至7天，平均出现症状为5.2天[4]。数据为2020年2月2日24时确诊数据，距离疫情“可人传人”信息发布已过了最长潜伏期14天[5]，现阶段大多数输入性病例已经确诊，全国多地如北京、广东、浙江温州等地疫情已从输入期到扩展期发展 ，输入性病例的密切接触者和无特殊旅居史患者确诊比例提高，导致新冠肺炎确诊数与武汉流通便利性因素关联并不是很强。赵序茅等学者也发现，在扩散前期(2020年1月24日之前)武汉输出的人口是全国各城市(武汉除外)新冠肺炎扩散的主要威胁，之后每个省、自治区、直辖市的人口与确诊病例数的关系逐渐增强，体现出本地传播的趋势[6]。

4 建议

4.1保障抗疫一线资源充足，提高医护人员处理突发公共卫生事件专业水平

保障一线医护人员的安全与一线防护、诊治资源的充沛为医疗部门现阶段工作之重。从长远来看，医护人员在突发公共卫生事件中的角色非常重要。在医院的日常工组中，加大对医务人员进行突发公共卫生事件的演练很有必要[7]。要定期对医务人员进行相关知识技能考核，在单位通过开展突发公共事件的健康教育工作，强调突发公共卫生事件的重要性[8]。同时，基层社区医护人员可为大型公立医院减轻大量的工作量，但基层社区医护人员在突发公共卫生事件上的专业能力和知识素养还明显不足，必须加强对基层医生的知识技能培训。

4.2 坚持信息及时性与透明性原则，树立政府权威形象

目前我国已经建立了每日新闻发布系统[9]。大人口城市政府在加大日常防控力度的同时，必须以权威形象坚持信息及时性与透明性原则，准确通报危机事件使公众对事件有准确的认知[10]。同时，鼓励群众对政府部门防疫工作进行监督，把“大基数人口”从防疫劣势转变为优势。

4.3 扩大排查范围，重点保护特殊人群

各市的政府部门要扩大人群排查范围，对来自疫情严重地区的人群同样进行上报管理。同时对出入江苏各城市路口进行健康与身份检查，对发现的新冠肺炎密切接触者和在疫情严重地区有旅居史的对象进行第一时间隔离。在危机形况下，医护系统预计将因大量人员伤亡而淹没，同时也将面临资源短缺问题，从而阻碍了对年老体弱者和孕产妇的连续护理疾病的能力。建议通过建设暂时性网络平台发挥家庭医生的作用，家庭医生维系好所管辖范围内特殊人群的用药需求。从分级防控体系、分区分类管理、接诊处理、信息报送、日常督查及出院远程随访等方面强化管理[11]。