基于不同參數(shù)的空間掃描統(tǒng)計量方法在傳染病暴發(fā)探測中的效果比較*

李小洲王勁峰楊維中李中杰賴圣杰廖一蘭

基于不同參數(shù)的空間掃描統(tǒng)計量方法在傳染病暴發(fā)探測中的效果比較*

李小洲1王勁峰2△楊維中3李中杰3賴圣杰3廖一蘭2

目的根據(jù)不同傳染病，比較和篩選空間掃描統(tǒng)計量方法適宜的預警參數(shù)，從而更好地應用于傳染病暴發(fā)早期探測預警。方法以2009年湖南省報告的痢疾和山東省報告的手足口病的病例與暴發(fā)事件為數(shù)據(jù)來源，以靈敏度和陽性預測率為評價指標，比較空間掃描統(tǒng)計量30種參數(shù)設置方案對不同傳染病的預警效果。結果對于痢疾，將4天的病例數(shù)按1階權重取和后再進行空間掃描統(tǒng)計量預警運算，具有最優(yōu)的預警效果；對于手足口病，將當前病例數(shù)采用3天的病例數(shù)之和再進行預警運算，具有最佳的預警效果。結論采用空間掃描統(tǒng)計量進行傳染病暴發(fā)預警時，不同傳染病具有不同的最優(yōu)參數(shù)，但下一步應根據(jù)傳染病的不同發(fā)病水平，進一步篩選最優(yōu)參數(shù)。

空間掃描統(tǒng)計量 傳染病 早期預警

盡早發(fā)現(xiàn)傳染病暴發(fā)，及時采取有效的控制措施，可有效降低疾病造成的發(fā)病和死亡，因此如何在早期探測發(fā)現(xiàn)暴發(fā)事件是公共衛(wèi)生領域始終關注的一個熱點問題［1］。在2003年SARS暴發(fā)后，我國建立了一套基于互聯(lián)網的國家“疾病監(jiān)測信息報告管理系統(tǒng)”，該系統(tǒng)使全國各級各類醫(yī)療衛(wèi)生機構可通過互聯(lián)網，將法定報告?zhèn)魅静〉膫€案信息實時地報告至國家傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)庫［2］。

傳染病暴發(fā)一般表現(xiàn)為局部范圍內的病例數(shù)異常上升，但可能發(fā)生病例聚集的地區(qū)范圍無法事先作出預測?？臻g掃描統(tǒng)計量方法［3-4］是由Dr.Kulldorff提出的一種探測空間聚集性的統(tǒng)計方法，在傳染病暴發(fā)預警方面也已經有了廣泛的應用，例如美國紐約市的癥狀監(jiān)測預警系統(tǒng)［5-6］。使用空間掃描方法可以探測到局部的病例聚集區(qū)域，發(fā)出預警信號，為疾控機構調查核實和防控提供幫助。

已有的研究［7-9］一般將空間掃描統(tǒng)計量方法直接用于各病種的探測，未能夠根據(jù)不同疾病的特點，設置相應適合的預警參數(shù)。因此，本研究根據(jù)不同傳染病的特點，比較和篩選空間掃描統(tǒng)計量方法不同的預警參數(shù)，從而更好地應用于傳染病暴發(fā)早期探測預警。

數(shù)據(jù)來源與方法

1.數(shù)據(jù)來源

本研究選取2009年1月1日至12月31日，“疾病監(jiān)測信息報告管理系統(tǒng)”中報告的湖南省痢疾和山東省手足口病病例，以及“突發(fā)公共衛(wèi)生事件報告管理信息系統(tǒng)”報告的相應省份和病種的暴發(fā)事件作為數(shù)據(jù)源。

2.方法

（1）空間掃描統(tǒng)計量方法介紹

該方法主要具有三個特點［3-4］：一是考慮了在整個研究區(qū)域內，具有患病風險的人口數(shù)具有非均勻分布的特點；二是對于聚集區(qū)域的范圍、位置都不需要預先判斷，就可以探測出實際發(fā)生聚集的具體位置和范圍；三是對于探測到的聚集性區(qū)域，可以進行統(tǒng)計推斷，幫助用戶判斷這種聚集是否隨機偶然出現(xiàn)。

空間掃描統(tǒng)計量方法的主要步驟如下［3-4］：

首先，列出所有可能發(fā)生病例聚集的候選聚集區(qū)域。然后，利用各個候選區(qū)域已知的病例數(shù)和具有患病風險的人口數(shù)，一般也可以用該區(qū)域的人口普查數(shù)據(jù)代替，計算出每個候選聚集區(qū)域的似然比值。計算似然比值時，需要假定，至少在某一個候選聚集區(qū)域內的患病風險值，大于該區(qū)域外的患病風險值。其中，具有最大似然比值的候選聚集區(qū)域即為最大可能性病例聚集區(qū)域。最后，通過Monte Carlo模擬方法對所探測到的最大可能性聚集區(qū)域進行統(tǒng)計學檢驗，計算P值。P值小于設定的預警閾值，即認為該區(qū)域存在病例聚集。參照國家傳染病自動預警系統(tǒng)的運行方式［1］，本研究對各縣每天分別進行空間掃描，尋找和判斷病例的聚集性區(qū)域（包含1個或若干個鄉(xiāng)鎮(zhèn)），并發(fā)出預警信號。

（2）參數(shù)設置和測試方案

我們每天都需要把空間掃描統(tǒng)計量方法應用于各鄉(xiāng)鎮(zhèn)上報的病例數(shù)據(jù)，以便及時地探測到可能的傳染病暴發(fā)事件。對于每天病例數(shù)的預處理方式和預警閥值P的選擇，是本方法在應用中的主要可調整參數(shù)。不同的參數(shù)設置可能會導致非常不同的預警效果。考慮到不同地區(qū)不同疾病的傳播規(guī)律會有較大的區(qū)別，本研究一共設計并提出了30套參數(shù)方案。利用已經收集到的病例數(shù)據(jù)進行測試，希望從中選擇出適合特定區(qū)域、特定病種的最優(yōu)參數(shù)。每一套參數(shù)包括以下三種可調的參數(shù)：

（1）為計算當前病例數(shù)所取的時間范圍。一共需要利用前面多少天的病例數(shù)來計算得到病例數(shù)當前值？我們設定的預警方案有四種選擇，分別是當天數(shù)據(jù)、當天以及前1天、當天以及前2天、當天以及前3天。利用“疾病監(jiān)測信息報告管理系統(tǒng)”的個案數(shù)據(jù)，可以得到每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的每日報告病例數(shù)。利用每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)當天以及前面若干天的報告病例數(shù)據(jù)，經預處理之后，作為該鄉(xiāng)鎮(zhèn)的當前病例數(shù)，再應用到空間掃描統(tǒng)計量方法中進行探測預警。

（2）對病例數(shù)如何預處理。對前面多少天的病例數(shù)據(jù)進行了何種預處理以得到當前值？如果只利用當天數(shù)據(jù)，則顯然不需要預處理。如果計算當前值考慮到了前面若干天的病例數(shù)據(jù)，則需要對不同的時間所得到的病例數(shù)值賦予不同的權重，然后取和得到新的當前值［10］。我們設c（i）表示某個鄉(xiāng)鎮(zhèn)在第i天上報的實際病例數(shù)，C（i）表示在第i天參與預警運算時的當前值。假設我們利用了當天以及前2天的病例數(shù)據(jù)，則C（i）＝f（c（i-2），c（i-1），c（i）），f（）表示某種預處理函數(shù)。我們設定的預警方案可以選擇三種預處理函數(shù)。

其中fs（）表示直接取和，f1（）表示對每日病例數(shù)賦予一階權重系數(shù)，f2（）表示對每日病例數(shù)賦予二階權重系數(shù)。

（3）預警閾值：分別設定了三種閾值，0.01、0.02、0.03。

將上面的三種參數(shù)的不同設定值進行組合，共產生30套不同的預警參數(shù)方案，如表1所示。

3.評價指標

本研究中我們對于研究區(qū)域（湖南省和山東省）內的每一個縣（由若干個鄉(xiāng)組成）、每一天分別采用以上設定的30種不同預警參數(shù)進行空間掃描。本文中利用“突發(fā)公共衛(wèi)生事件報告管理信息系統(tǒng)”中報告的傳染病暴發(fā)事件數(shù)據(jù)作為評判預警信號的參考標準。每起暴發(fā)事件信息包括每日報告病例數(shù)、報告日期和病例所在的鄉(xiāng)鎮(zhèn)。本研究選定暴發(fā)首次報告病例日期為暴發(fā)開始時間，末次報告病例日期為暴發(fā)結束時間，二者之間為暴發(fā)持續(xù)時間。在此期間，預警方法發(fā)出1個及以上信號且預警信號探測到的病例聚集鄉(xiāng)鎮(zhèn)在暴發(fā)事件當日報告病例所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)范圍內，即認為探測到該起暴發(fā)，該條預警信號是有效的信號。

本研究采用靈敏度、暴發(fā)探測時間和陽性預測值等指標評價不同預警參數(shù)設置的效果。靈敏度指探測到的暴發(fā)事件數(shù)占全部暴發(fā)事件數(shù)的百分比。暴發(fā)探測時間是指暴發(fā)開始至空間掃描統(tǒng)計量方法首次正確發(fā)出預警信號的時間間隔，采用所有暴發(fā)探測時間的中位數(shù)來評價預警的及時性［10］。陽性預測值指有效的預警信號所占預警信號總數(shù)的百分比。

本研究采用最高靈敏度、最短暴發(fā)探測時間、最高陽性預測值作為最優(yōu)閾值的依次篩選依據(jù)［11］，即靈敏度越高，方法探測效果越好；靈敏度相同，則暴發(fā)探測時間越短，方法探測效果越好；若靈敏度和暴發(fā)探測時間相同，則陽性預測值越高，方法探測效果越好。

4.數(shù)據(jù)處理與分析軟件

采用R統(tǒng)計軟件［12］編寫空間掃描統(tǒng)計量算法運算程序，對數(shù)據(jù)進行處理和分析。

結 果

1.湖南省痢疾探測效果

湖南省在2009年一共報告了11352個痢疾病例，全年總的發(fā)病率為18/10萬。其中的暴發(fā)事件有3起，一共由6條暴發(fā)事件記錄構成，包括了56個暴發(fā)事件病例。30種預警方案的結果如表1所示。

30種預警方案在靈敏度方面都取得了比較好的結果。所有的預警方案都探測到了全部3起暴發(fā)事件。被探測到的暴發(fā)事件也全部在事件發(fā)生的第一天就被探測到了，有較好的及時性。預警信號數(shù)和預警信號陽性預測值方面有較大的差別。根據(jù)評價標準，第22套參數(shù)最優(yōu)，它具有最好靈敏度值1、最短暴發(fā)探測時間1天和最高的陽性預測值0.333，而且預警信號數(shù)最少，為18條。

2.山東省手足口病探測效果

山東省在2009年一共上報了138387個手足口病例，全年總的發(fā)病率為180/10萬。其中的暴發(fā)事件有108起，一共由939條暴發(fā)事件記錄構成，包括了1673個暴發(fā)事件病例。30種預警方案的結果如表1所示。

30種預警方案在靈敏度和陽性預測率兩方面都有著較大的差異。幾套性能較優(yōu)參數(shù)方案的靈敏度都大于92%，但陽性預測值均較低，預警信號數(shù)較多。根據(jù)評價標準，第21套參數(shù)最優(yōu)，它具有最好靈敏度值0.944、最短的暴發(fā)探測時間2天，但陽性預測值不高，為0.053，預警信號數(shù)為8567條。

表1 30種預警方案應用于2009年湖南省痢疾病例和山東省手足口病例數(shù)據(jù)

討 論

當將空間掃描算法應用于傳染病暴發(fā)探測時，為了達到最優(yōu)的預警效果，對于不同地區(qū)的不同傳染病需要選擇完全不同的參數(shù)方案。不同疾病在發(fā)病水平上的較大差異，可能是導致不同參數(shù)預警效果差異的原因之一。

手足口病在山東省2009年的總體發(fā)病率幾乎是痢疾在湖南省2009年的總體發(fā)病率的10倍，相應的暴發(fā)事件以及暴發(fā)事件病例數(shù)，山東省也遠遠高于湖南省。對于總體發(fā)病率較低的湖南省，最優(yōu)的預警方案是將4天的病例數(shù)按1階權重取和得到當前值，然后再參與空間掃描運算。這樣可以在一定程度上消除某一天偶然病例數(shù)上升的影響。而對于總體發(fā)病率相對較高的山東省，最優(yōu)的預警方案是將3天的病例數(shù)直接取和得到當前值，然后再參與空間掃描運算。這說明，在真實的傳染病暴發(fā)區(qū)域內，只采用1天的病例數(shù)尚不足以產生預警信號，只有將3天病例數(shù)取和之后再參與運算，才能夠對大多數(shù)的暴發(fā)事件作出響應。另外，不同傳染病本身的特點也會對參數(shù)方案的選擇產生較大的影響。

本研究只是對比了不同疾病在不同地區(qū)的參數(shù)預警效果，這時兩種不同疾病的各自特點會在一定程度上影響對不同參數(shù)方案的選擇。下一步可以考慮同一種疾病在不同發(fā)病水平地區(qū)的參數(shù)預警效果比較，這樣可以消除不同疾病間差異的影響。另外，采用“突發(fā)公共衛(wèi)生事件報告管理信息系統(tǒng)”報告的暴發(fā)事件作為真實暴發(fā)的判斷標準也存在一定的局限性，可能存在一些真實的較小暴發(fā)事件，因為某些客觀原因，并沒有被系統(tǒng)上報。這可能是導致預警陽性預測值不高的原因之一。

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（責任編輯：丁海龍）

The Effect Com parison of Spatial Scan Statistic M ethod Based on Different Parameters in Early W arning of Infectious Disease Outbreak

Li Xiaozhou，Wang Jinfeng，Yang Weizhong，et al（School of Public Health，Wuhan University of Science and Technology（430065）．Wuhan）

ObjectiveFor better application of spatial scan statistic method in early warning of infectious disease outbreak，we need to choose different parameters for spatial scan statistic method.MethodsWe took the cases and outbreaks of hand-foot-and-mouth disease（HFMD）and dysentery reported by Shandong and Hunan provinces in 2009 as data source.Taking sensitivity and positive prediction ratio as evaluation indices，we compared the performance of thirty groups of parameters on these two diseases.ResultsFor the dysentery cases in Hunan province，taking the sum of cases in four days w ith 1-rank coefficients，we could get the best performance.For the hand-foot-and-mouth disease（HFMD）cases in Shandong province，taking the sum of cases in three days directly，we could get the best performance.ConclusionWhen applying spatial scan statistic method in early warning of infectious disease outbreak，we ought to choose different parameters for different kinds of infectious disease in order to get the best results.In next steps，we out to choose the best parameters based on the different incidence rates.

Spatial scan statistic；Infectious disease；Early warning

國家科技重大專項/子課題（課題號2012ZX10004-201）；衛(wèi)生行業(yè)科研專項項目（課題號201202006）

1.武漢科技大學醫(yī)學院公共衛(wèi)生學院（430065）；

2.中國科學院地理科學與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室

3.中國疾病預防控制中心傳染病預防控制處，傳染病監(jiān)測預警中國疾病預防控制中心重點實驗室

△通信作者：王勁峰E-mail：wangjf＠lreis.ac.cn