传染病监测预警处置支持系统解决方案
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何种数据更科学合理？
现有常规监测系统，非特异性轻症病例信息 为了特定目的而建立新的“症状”收集系统
数据来源多样化
个体水平：疾病特征、行为信息、服务供给 群体水平：易感性、人群迁移、生活状态 其它：动物、环境（空气、水、食品、气候）
常用：医院就诊信息、学校缺课与工厂缺勤记录、药品销售 信息、日杂用品销售记录、热线电话咨询记录、生物媒介
XXXX流感病例报告数
报告数 700 600 500 400 300 200 100
0
1-1 1-12 1-23 2-3 2-14 2-25 3-8 3-19 3-30 4-10 4-21 5-2 5-13 5-24 6-4 6-15 6-26
日期
Cases
22 20 18 16 14 12 10
症状监测工作原理
潜伏期 （无症状）
前驱期（头痛、发热、 乏力、食欲不振等非
特异性症状）
症状明显期 （特异症状）
恢复期
症候群监测信号检测理论
事件发生 信号检测
（时间）
报警阈值
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51
是否为暴发或流行
否
是
按照突发公共卫生事件有 关规定开展相应防控工作
排除
监测数据分析（领导查询和统计分析）
基本内容：三间分布 人群分布：发现高危人群 时间分布：检测疾病趋势异常动向 地区分布：确定防制重点地区 交叉、组合分析：揭示疾病随时间推移在地域上 的扩散规律
展示方式：统计图、统计表、统计地图、标点地图
填报《现场 调查表》
（3）
现场调查
疑似事件 预警信号 排除
否 是否为暴发或流行
（4）是
按照突发公共卫生事件有 关规定开展相应防控工作
确认事件 疑似事件
排除
排除
15
预警工作流程
系统发出预警信号
填报《异常 信息卡》
预警信息分析与核实
其它来源信息 初步分析与核实
填报《现场 调查表》
是
是否为疑似事件
否
现场调查
如何利用不同数据源？
工厂缺勤 学校缺课
实验室送检 或即时结果
急救医疗服 务
医院用 出院记
药
录
尸检 报告
死亡 注册
发病
处方药物， 非处方药物
幼托服务 私人诊所 急救
护理热线 就诊
电话
急诊 主诉
动物监测、环境监测
急诊 统计数
保险 申请
死亡
单一数据源/多种数据源 传统数据源/非传统数据源 敏感性/特异性 成本-效益
传染病监测预警处置支持系统
症状监测（Syndromic Surveillance）
系统、持续地收集、分析临床明确诊断前能够指示疾病暴 发的相关资料；合理解释，据此开展公共卫生调查
目标
发现生物恐怖首例病人或早期病例 在广泛暴露背景下，发现疾病流行异常动态 追踪已知暴发事件的代表症状，早期发现新病例 提供未发现生物恐怖或疾病流行的证据
60
50
首例 发病
40
30
20
10
0
控制机会
症状监测/早期预警与疾病控制
90
开始
应对
80
70
首例 流行病学
就诊 预警/确认
60
首例
50 发病
40
30
20
10
0
潜在的病例预防
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39
症状监测数据来源
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
预警处置和决策支持过程
预警处置基本原理
当前 数据
历史 数据
1. 单病例 预警算法
10种传染病
19种传染病
2.时间或时空探 测预警模型
达到预警阈值
发出预警信号 （手机短信）
预警信号产生和处理流程
14
预警工作流程
（1） 系统发出预警信号
（2）预警信息分析与核实
填报《异常 信息卡》
预警信号
是
否
是否为疑似事件
检测输出
周
（时间）
真阳性（TP） 假阳性（FP）
数据分析与信号识别
预先建立阈值或基线 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39
传统监测与疾病控制
90
流行病学确认
80
70
首例 就诊
报告
开始 应急
Onset date
某街区霍乱死亡病例分布
通过色差反映流行状态
XX成人肥胖症时间与地区分布
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
<10% 10% to 15% >15%
N/A
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
8 6 4 2 0
某地XX病暴发疫情发病时间分布
政府参与，针对性措施 健康教育
6-20 6-22
6-24 6-26 6-28 6-30
7-2 7-4 7-6
7-8 7-10 7-12 7-14
7-16 7-18 7-20
7-22 7-24 7-26 7-28
7-30 8-1 8-3
8-5 8-7
Survived Died
现有常规监测系统，非特异性轻症病例信息 为了特定目的而建立新的“症状”收集系统
数据来源多样化
个体水平：疾病特征、行为信息、服务供给 群体水平：易感性、人群迁移、生活状态 其它：动物、环境（空气、水、食品、气候）
常用：医院就诊信息、学校缺课与工厂缺勤记录、药品销售 信息、日杂用品销售记录、热线电话咨询记录、生物媒介
XXXX流感病例报告数
报告数 700 600 500 400 300 200 100
0
1-1 1-12 1-23 2-3 2-14 2-25 3-8 3-19 3-30 4-10 4-21 5-2 5-13 5-24 6-4 6-15 6-26
日期
Cases
22 20 18 16 14 12 10
症状监测工作原理
潜伏期 （无症状）
前驱期（头痛、发热、 乏力、食欲不振等非
特异性症状）
症状明显期 （特异症状）
恢复期
症候群监测信号检测理论
事件发生 信号检测
（时间）
报警阈值
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51
是否为暴发或流行
否
是
按照突发公共卫生事件有 关规定开展相应防控工作
排除
监测数据分析（领导查询和统计分析）
基本内容：三间分布 人群分布：发现高危人群 时间分布：检测疾病趋势异常动向 地区分布：确定防制重点地区 交叉、组合分析：揭示疾病随时间推移在地域上 的扩散规律
展示方式：统计图、统计表、统计地图、标点地图
填报《现场 调查表》
（3）
现场调查
疑似事件 预警信号 排除
否 是否为暴发或流行
（4）是
按照突发公共卫生事件有 关规定开展相应防控工作
确认事件 疑似事件
排除
排除
15
预警工作流程
系统发出预警信号
填报《异常 信息卡》
预警信息分析与核实
其它来源信息 初步分析与核实
填报《现场 调查表》
是
是否为疑似事件
否
现场调查
如何利用不同数据源？
工厂缺勤 学校缺课
实验室送检 或即时结果
急救医疗服 务
医院用 出院记
药
录
尸检 报告
死亡 注册
发病
处方药物， 非处方药物
幼托服务 私人诊所 急救
护理热线 就诊
电话
急诊 主诉
动物监测、环境监测
急诊 统计数
保险 申请
死亡
单一数据源/多种数据源 传统数据源/非传统数据源 敏感性/特异性 成本-效益
传染病监测预警处置支持系统
症状监测（Syndromic Surveillance）
系统、持续地收集、分析临床明确诊断前能够指示疾病暴 发的相关资料；合理解释，据此开展公共卫生调查
目标
发现生物恐怖首例病人或早期病例 在广泛暴露背景下，发现疾病流行异常动态 追踪已知暴发事件的代表症状，早期发现新病例 提供未发现生物恐怖或疾病流行的证据
60
50
首例 发病
40
30
20
10
0
控制机会
症状监测/早期预警与疾病控制
90
开始
应对
80
70
首例 流行病学
就诊 预警/确认
60
首例
50 发病
40
30
20
10
0
潜在的病例预防
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39
症状监测数据来源
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
预警处置和决策支持过程
预警处置基本原理
当前 数据
历史 数据
1. 单病例 预警算法
10种传染病
19种传染病
2.时间或时空探 测预警模型
达到预警阈值
发出预警信号 （手机短信）
预警信号产生和处理流程
14
预警工作流程
（1） 系统发出预警信号
（2）预警信息分析与核实
填报《异常 信息卡》
预警信号
是
否
是否为疑似事件
检测输出
周
（时间）
真阳性（TP） 假阳性（FP）
数据分析与信号识别
预先建立阈值或基线 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39
传统监测与疾病控制
90
流行病学确认
80
70
首例 就诊
报告
开始 应急
Onset date
某街区霍乱死亡病例分布
通过色差反映流行状态
XX成人肥胖症时间与地区分布
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
<10% 10% to 15% >15%
N/A
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
传染病监测预警处置支持系统案例界面
8 6 4 2 0
某地XX病暴发疫情发病时间分布
政府参与，针对性措施 健康教育
6-20 6-22
6-24 6-26 6-28 6-30
7-2 7-4 7-6
7-8 7-10 7-12 7-14
7-16 7-18 7-20
7-22 7-24 7-26 7-28
7-30 8-1 8-3
8-5 8-7
Survived Died