基于医院呼吸道症候群数据开展流感监测的探讨

摘要

目的： 本研究以南京医科大学第二附属医院为例，分析江苏省卫生信息平台诊疗信息数据（由医院通过前置机上传），以了解其数据特征；并以其中呼吸道症候群病例数据为例进行统计分析，评估其对流行性感冒（简称流感）的暴发或流行的早期预警效果；从而探索医疗卫生数据信息的利用价值及利用模式。 方法： 1资料来源 本研究所用的南京医科大学第二附属医院的临床诊疗信息资料来自于江苏省卫生信息平台；南京市流感样病例监测资料和流感病例报告资料，均来自于中国疾病监测信息报告管理系统。 2资料整理 制定呼吸道症候病例的定义和纳入、排除标准，并利用Excel软件对南医二附院临床诊疗数据进行筛选，以获取呼吸道症候群相关病例信息，形成呼吸道症候群病例信息数据库。对数据库中的呼吸道症候群病例、流感样监测病例和流感病例资料进行初步分类、汇总，形成便于进行分析利用的统计表和统计图； 3分析方法 根据整理形成的统计数据、统计图表描述呼吸道症候群病例、流感样监测病例和流感病例的分布情况，如就诊（发病）时间、科室等分布情况；利用SPSS17.0软件开展呼吸道症候病例、流感病例和流感样病例时间分布序列的正态性检验，并采用错位相关的方法（符合正态分布的数据开展Pearson相关分析，不符合正态分布的数据开展Spearman相关）描述它们之间的相关性；最后采用时间序列分析方法中的ARIMA，以周为单位建立模型，来预测流感、流感样病例和其他呼吸道症候病例就诊或发病情况，并验证其预测效果。 结果： 1、呼吸道症候分布 南医二附院呼吸道症候病例中就诊量位居前三位的是呼吸道感染、气管炎和肺炎，主要就诊于儿科、急诊科和内科。 2、呼吸道症候病例与流感、流感样病例的相关性 流感样病例与提前4周的流感确诊病例发病时间分布相关性最好，相关系数为0.598（p＜0.01）。 南医二附院呼吸道症候病例中呼吸道感染与同周的流感样病例时间分布相关性最好，相关系数为0.342（p＜0.01）。 呼吸道症候病例总体上与南京市流感病例时间分布相关性欠佳。仅呼吸道感染和肺部感染与南京市流感病例间相关性较好。其中呼吸道感染与提前6周的流感病例相关性最好，相关系数为0.369，p＜0.01；肺部感染类病例与提前1周的流感病例相关性最好，相关系数为0.357，p＜0.01。 3、ARIMA模型创建与预测结果 利用2014年第1周至2015年第46周等98周的“呼吸道感染”、“流行性感冒”、“流感样病例”周统计数据建立ARIMA模型，其最佳模型分别为ARIMA(1，1，1)、ARIMA(1，0，0)和ARIMA(1，0，0)；利用2015年第47周至53周数据进行验证，实际监测值均在模型预测值的95%可信区间之内，符合率为100%。其中“流感样病例”短期预测精度较好，第47、48周误差分别为1.31%和5.17%。 结论： 1、南医二附院呼吸道症候病例主要就诊于儿科、急诊科和内科等科室，因此上述科室应为该院呼吸道症候监测工作开展的重点。 2、呼吸道症候病例就诊信息可以提前数周提示流感的暴发或流行，其中呼吸道感染病例和流感样病例对流感的提示效果较佳。 3、ARIMA模型可以较好的对流感病例、流感样病例、呼吸道感染等呼吸道症候病例进行预测。

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