“ 症状 ” 监测系统 在应对突发公共卫生事件中的预警作用 中国医学科学院 / 协和医科大学 院校长助理 / 继续教育学院院长 流行病学特聘教授, 博士生导师 黄建始， MB ， MHPE ， MPH ， MBA

我们将讨论 … “ 症状 ” 监测兴起的背景 – 纽约落克威故事 – 为什么要预警 ? 什么是 “ 症状 ” 监测 ? – 传统公共卫生监测和 “ 症状 ” 监测 “ 症状 ” 监测的研究和应用 – 北京市 120‘ 症状 ’ 监测系统模式的设计和建立

“ 症状 ” 监测兴起的背景

2001 年 9 月 11 日, 美国纽约

2001 年 10 月 : 从佛州开始的美国炭疽危机

纽约两种抗菌素处方销售情况监测

纽约落克威故事

2001 年 11 月 12 日, 上午 9 点 17 分 美国航空公司 587 航班在纽约市落克威失事

紧急呼救系统显示七个邮政编码区出现呼吸症状呼救信号 常态应有 10 个, 现有 27 个, 统计学处理排除偶然性 纽约肯尼迪机场

医院急诊监测系统显示呼吸症状信号 常态应有 16 个, 现有 31 个, 统计学处理排除偶然性

落克威和纽约市其余地区呼吸症状监测 2001 年 10 月 25 日至 2001 年 12 月 18 日 红线 : 落克威 蓝线 : 纽约市其余地区

调查开始 … 是真正的增加还是正常的波动 ? 是生物恐怖所致还是有其他原因 ?

调查 … 方法 询问医院和实验室 检查病历 追踪病人 进一步实验室检查

调查 … 结果 2 所医院因呼吸症状就诊数增加, 但不十分明显 分析其中一所医院 9 例病人发现 烟雾熏伤 (1) 非典型胸痛 / 焦虑 (2) 呼吸困难 ( 神经性 )(1) 哮喘加剧 (3) 其它 (2)

这个故事告诉我们 : 症状监测可以系统地收集和分析疾 病在群体中的先兆, 为应对突发公共 卫生事件的准备赢得了宝贵的时间, 为灭星火于燎原之前提供了很有价值 的信息。

为什么要预警 ?

首例 发病 开始 应对 首例 就诊 潜在的病例预防 流行病学 预警 / 确认

首例 发病 首例 就诊 流行病学 确认 开始 应急 报告 控制机会

“ 症状 ” 监测兴起的背景 传统的公共卫生监测由于依靠病例的临床或实验 室确诊，在提高及时性方面受到了限制。 应对突发公共卫生事件, 高度及时性是关键。大 型炭疽恐怖，迟一小时 =2 亿美元损失。 症状监测应运而生，结合主动监测和被动监测的 优点，收集疾病诊断前的各种非传统健康相关数 据，有望比传统的公共卫生监测更及时地检测到 突发公共卫生事件暴发时的异常现象。

911 呼救症状监测, 医院急诊室病人监测 ( 即时和非即时 ), 市面药房药物销售监测 ( 感冒药 ), 学校学生缺课监测, 法医死亡解剖记录监测, 猫狗死亡监测, 手纸和桔子汁销售监测, 街上商场打喷嚏症状监测 ( 商场监测电视 ), 原因：双重作用 - 国防应急 - 因特网 ; 反生物恐怖 监测系统 - 疾病监测系统. 911 后症状监测在美国发展较快

纳城 911 呼救症状监测系统 腹痛，神志不清，呼吸困难，一般病状

什么是 “ 症状 ” 监测 ?

新的 “ 症状 ” 监测和传统的公共卫生监测 有什么区别 ?

什么是公共卫生监测 (1) ? 重要的公共卫生防控疾病手段 长期连续系统地收集疾病和影响因素的资料 科学整理分析原始资料并转化为有用的信息 及时将信息传到需要知道的人手中, 尤其 是那些需要信息指导行动的人 实用一致及时是重点, 精确和完整摆在第二位

什么是公共卫生监测 (2) ? 被动监测和主动监测 监测病例和实际病例 常规报告和哨点监测 以人群, 实验室, 医院为基础

为什么需要公共卫生监测 ? 发现和确认疾病流行 / 暴发, 保证有效防控措施 监视评价防控措施的执行和效果 提供制定卫生规划的资料 确认高危人群, 高危地区, 时间变异 增加对传染病流行规律的了解

什么是 “ 症状 ” 监测 ? 通过长期连续系统地收集与所监测的疾相 关的一组临床特征 ( 症状 ) 和 / 或相关社会现 象 ( 药品销售 ) 的发生频率来获取传统监测 不能提供的疾病防控信息。

“ 症状 ” 监测和传统的公共卫生监测有什么区别 ?(1) 传统的公共卫生监测主要依靠病原学诊断 （临床和实验室） “ 症状 ” 监测依靠非特异性的症状和 / 或相关的 社会现象, 比如感冒样症状, 腹泻, 止咳药销售 量, 人群中打噴嚏比例等.

“ 症状 ” 监测和传统的公共卫生监测有什么区别 ? （ 2 ） “ 症状 ” 监测资料可以主动收集, 更多的是利用因其他 原因常规收集的各种资料. 多个 “ 症状 ” 监测系统同时 使用可以提高预警可靠性。 充分利用信息科学的优点, 结合临床和其他相关学 科领域的信息, 可以是一种即时的公共卫生监测。 可以帮助早期发现大规模的突发公共卫生事件, 确定 突发公共卫生事件的规模, 范围, 传播情况和受影响 人群 / 区域, 监测突发公共卫生事件趋势 。

症状监测的原理 出现症状 严重疾病 传染源 天 病例数 5天5天

潜在的 “ 症状 ” 监测资料 接触传染源 第一天 : 感觉良好 第二天 : 头痛发热 --- 药房解热镇痛片销售资料 第三天 : 咳嗽, 体虚 --- 请假, 缺课, 缺勤资料 第四天 : 到医院看病 --- 门诊 / 急诊资料 第五天 : 病情恶化 --- 急救中心 120 呼救资料 第六天以后 : 诊断明确, 常规监测

症状监测的原理 出现症状 严重疾病 传染源 天 病例数 5天5天

“ 症状 ” 监测的研究和应用

可研究应用的内容 城市 / 区 “ 症状 ” 监测系统的设计和建立运行 用疾病和健康模式预测疾病 / 健康相关事件

城市 / 区 “ 症状 ” 监测系统的设计和建立运行 医院发热门诊监测 (SARS): 发热, 咳嗽, 呼吸困难, 腹泻 医院急诊监测 : 与计划监测疾病有关的 “ 症状 ” 药品销售情况监测 ( 医院内和市面 ): 与计划监测疾 病有关的药品销售情况 急救中心 120 呼救监测 : 与计划监测疾病有关的 “ 症 状 ” 尸体解剖病理监测 : 与计划监测疾病有关的死因 学校缺课监测 : 与计划监测疾病有关的缺课原因

医院发热门诊监测 (SARS): 主诉症状和地址 医院急诊监测 : 主诉症状和地址 药品销售情况监测 ( 医院内和市面 ): 药品种类和药 房地址 急救中心 120 呼救监测 : 呼救类型和地址 尸体解剖病理监测 : 死因类型和地址 学校缺课监测 : 缺课原因和学校地址 城市 / 区 “ 症状 ” 监测资料

北京市 120‘ 症状 ’ 监测系统模式 的设计和建立

目的 及时识别突发公共卫生事件的爆发 了解疾病爆发的规模及传播模式 确定高危人群 指导及时有效的干预措施

初期目标 建立以 120 电话主诉为基础的 ‘ 症状 ’ 监测 系统 评价系统运行的可行性 初步评价系统在疾病爆发或流行时的预 警作用 积累基线资料

方法 现有数据库的回顾性分析 确定目标疾病（事件）和目标症状，划 分症状组 数据收集 SAS 软件，地理信息系统 －检测异常现象 分析、调查、评估

目标疾病相关事 件应具备的特点 北京公共卫生监 测的需要 目标疾病 症状 筛选 目标症状在目标 疾病中的分布规 律 目标症状在呼救 记录中联合出现 的规律 120 来电记录 数据的特点 症状分组 定义方案 季节 因素 工作日 效应 节假日 效应 长期变化 趋势 监测模型 报警阈值 目标症状 分析资料部分研究方法流程图

现有数据库分析 120 来电记录 形式：计算机数据库 200 － 400 例／天＊ 1 年 相关信息：姓名、性别、年龄、家庭住址、电话 来电时间、来电主诉 急救中心院外病案记录 形式：文字档案／计算机数据库 200 － 400 例／天＊ 4 年 相关信息：姓名、性别、年龄、家庭住址、电话 来电时间、来电主诉、初步诊断

现有数据库的整理和分析

现有数据库的整理和分析 — 来电主诉和初步诊断 胸痛

目标事件的确定 公共卫生监测的需要 结合 急救中心资料的特点 SARS 季节性流行病 其他突发公共卫生事件（生 物恐怖 …… ） 奥运会 1 年、 5 年、 10 年 ……

结合公共卫生监测的需要 和急救中心资料的特点 路 倒 ？

目标事件的确定 流行病的爆发 SARS ，霍乱，流脑，麻疹 … 生物恐怖袭击 炭疽，天花 … 食物中毒和投毒 细菌和／或其毒素、农药、毒鼠药 …

重要突发公共卫生事件及可危害人群的规模 突发公共卫生事件类型举例一次爆发可危害人群的规模 食物中毒葡萄球菌毒素中毒上百人 水污染事件细菌，煤油上千人 职业中毒苯，氯化氢几十人 恐怖袭击事件炭疽几十至上万人 放射污染事故医院放射源泄漏上千人 急性传染病疫情 SARS 上千人 肾出血热综合征上百人 感染性腹泻上百人 鼠疫数量不大

目标疾病和需鉴别的疾病（共 24 种） 食物中毒＠ 葡萄球菌食物中毒 沙门氏菌食物中毒 肉毒中毒 其它中毒 毒鼠强中毒 急性有机磷农药中毒 水污染事件或感染性腹泻＠ 细菌性痢疾 ( 菌痢 ) 霍乱 大肠杆菌胃肠炎 * 大肠杆菌 O157:H7 胃肠炎 生物恐怖事件肺炭疽、皮肤炭疽 ** 急性传染病疫情 皮肤炭疽、肠炭疽 ** 流行性脑脊髓膜炎（流脑） 流行性乙型脑炎（乙脑） § 肾出血热综合征 §§ 腺鼠疫、肺鼠疫、败血症鼠疫 ** 人类 H5N1 禽流感 严重急性呼吸综合征（ SARS ） 需鉴别的疾病 社区获得性肺炎 流行性感冒（流感） 流感样疾病＠＠ 高血压脑病

目标疾病和需鉴别疾病的症状分布（全身症状） 疾病 总病例数 （ N ） 发热 （ % ） 畏寒寒战 （ % ） 肌痛或周身痛 （ % ） 乏力或疲惫或 不适（ % ） 急性有机磷中 毒 —— 29.2 毒鼠强中毒 —— 34.5 肉毒中毒 —— 30.9 葡萄球菌食物 中毒 沙门氏菌食物 中毒 霍乱 菌痢 大肠杆菌胃肠 炎 ** 大肠杆菌 O157:H7 胃肠 炎 —

常见症状的发生率﹥ 0 和 ≥20% 的疾病数目 症状症状发生率﹥ 0 的疾病数（ N=24 ）症状发生率 ≥20% 的疾病数（ N=24 ） 头痛 2417 呕吐 2416 发热 2318 恶心 2213 腹痛 2212 腹泻 2110 乏力疲惫或不适 2011 头晕 184 肌痛或周身痛 1611 畏寒寒战 167

常见症状的发生率﹥ 0 和 ≥20% 的疾病数目 症状症状发生率﹥ 0 的疾病数（ N=24 ）症状发生率 ≥20% 的疾病数（ N=24 ） 头痛 2417 呕吐 2416 发热 2318 恶心 2213 腹痛 2212 腹泻 2110 乏力疲惫或不适 2011 头晕 184 肌痛或周身痛 1611 畏寒寒战 167

常规监测目标与相关的目标疾病和／或需鉴别的疾病 常规监测目标相关的目标疾病相关的需鉴别的疾病 下呼吸道组 1 ． SARS 2 ．人类 H5N1 禽流感 3 ．肺炭疽 4 ．肺鼠疫 1 ．社区获得性肺炎 上呼吸道组 1 ．流感 2 ．流感样疾病 神经系统组 1 ．流脑 2 ．乙脑 3 ．急性有机磷中毒 4 ．毒鼠强中毒 1 ．高血压脑病

目标症状的确定和分组 发热呼吸道症状 （咳嗽、呼吸 困难等） 消化道症状 （恶心、呕吐、 腹泄、腹痛） 神经系统症状 （头痛、抽搐、 意识改变、昏迷） 皮肤粘膜 （皮疹、出 血） SARS 麻疹 流脑 菌痢 霍乱 炭疽 毒鼠强

数据收集 调度科接电记录 车载终端即时输入 时间：来电时间 地点：地址／邮编／电话号码 人物：姓名、年龄、性别 事件：来电主诉、初步判断 急救中心接受和下载数据

数据收集 就诊日期 年龄 性别 接 诊 表 病人基本信息 临床症状 ( 群 ) 请 选 择 一 项 最 符 合 病 人 主 要 情 况 的 临 床 综 合 征

数据分析处理和异常模式检测

地理信息系统 地址／邮政编码／电话号码

地理信息系统

调查 分析病案记录 联系病人所达急诊室，追踪病人信息 联系病人本人及家属 联系疾病预防控制中心

优势 覆盖范围广（急救半径 4 － 7 公里，各区 急救占 28 个网点） 已积累大量的历史性数据 车载终端可实现即时监测 急救人员水平较高 成本低

困难 数据形式不统一 背景噪音：慢性病急性发作比例大（脑 血管病，心脏病） 特异性 报警阈值的设定 敏感性 及时性

目前症状监测系统设计中最常见的问题 对症状监测的意义和作用不清楚 – 作为科研项目来做 – 用传统监测的思路来做 – 用行政手段来做 – 没有想到公共卫生动员组织全社会来做 – 没有具备动员组织全社会参与的知识和 能力

用疾病和健康模式预测疾病 / 健康相关事件

用疾病和健康模式预测疾病 / 健康相关事件 (1) 流行病学三角形 环境 宿主 病原体

用疾病和健康模式预测疾病 / 健康相关事件 (2) 决定健康的因素 环境生物和遗传生活方式医疗系统 健康状况 主观健康感觉死亡率 发病率 损伤妇幼和其他 健康的后果 生活质量医疗服务使用药物使用其他

谢谢 !