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    基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的呼吸道傳染健康風(fēng)險(xiǎn)研究

    2023-02-22 13:21:46婁方麗溫丹果李國(guó)靜
    全科護(hù)理 2023年3期

    婁方麗,溫丹果,簡(jiǎn) 儉,姚 弛,李國(guó)靜,田 輝

    呼吸道傳染病傳播速度快、傳播范圍廣,具有突發(fā)性、長(zhǎng)期性、復(fù)雜性、高度不確定性等特點(diǎn),容易大規(guī)模暴發(fā)流行并造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。病原體不斷變異使病情更復(fù)雜,如已經(jīng)在全球肆虐的未被完全控制的新型冠狀病毒肺炎(COVID-19),對(duì)人民健康造成極大危害,尤其是對(duì)于患有慢性基礎(chǔ)性疾病的老年人,危害更嚴(yán)重。各國(guó)疾控部門(mén)已開(kāi)始加強(qiáng)對(duì)呼吸道傳染健康風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注力度,不斷開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)工作。本文將基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型分析呼吸道傳染健康風(fēng)險(xiǎn),并對(duì)相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略進(jìn)行分析。

    1 健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

    呼吸道傳染健康風(fēng)險(xiǎn)指在一定的時(shí)間或地點(diǎn)、導(dǎo)致病原體由呼吸道侵入引起人際傳播疾病,造成人員死亡、城市或區(qū)域系統(tǒng)功能紊亂、財(cái)產(chǎn)損失等社會(huì)問(wèn)題的風(fēng)險(xiǎn)因素。健康風(fēng)險(xiǎn)大小由致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體暴露性和承災(zāi)體脆弱性3個(gè)方面共同決定。健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型為:Ri=EiWe×ViWv×HiWh,其中Ri為i區(qū)域面向呼吸道傳染病的居民健康綜合風(fēng)險(xiǎn)值,其值越大說(shuō)明該區(qū)域居民健康風(fēng)險(xiǎn)越大;Ei、Vi、Hi分別為i區(qū)域居民健康風(fēng)險(xiǎn)的暴露性、脆弱性和危險(xiǎn)性的數(shù)值;We、Wv、Wh分別為3個(gè)指標(biāo)的權(quán)重[1]。

    2 呼吸道傳染健康風(fēng)險(xiǎn)分析

    2.1 致災(zāi)因子危險(xiǎn)性分析

    2.1.1 近距離飛沫 與病源近距離接觸的飛沫傳播具有較大危害性,與病源越接近,傳染風(fēng)險(xiǎn)較高,與病源距離增大則傳染風(fēng)險(xiǎn)逐漸減小。近距離傳播包括1~2 m的飛沫傳播以及1.5 m的空氣傳播。呼吸、談話、咳嗽和打噴嚏等呼吸活動(dòng)產(chǎn)生的飛沫會(huì)在擴(kuò)散過(guò)程中持續(xù)蒸發(fā),直到與周?chē)h(huán)境達(dá)到熱濕平衡,內(nèi)部留下不溶性的飛沫核。飛沫接近蒸發(fā)結(jié)束的時(shí)段是傳播關(guān)鍵階段[2]。

    2.1.2 封閉環(huán)境氣溶膠 室內(nèi)、交通工具等相對(duì)封閉環(huán)境中,說(shuō)話、大笑、咳嗽、打噴嚏等排出的液滴即氣溶膠,在呼出人體后1 s甚至幾十毫秒內(nèi)蒸發(fā)形成飛沫核,飛沫核長(zhǎng)期懸浮在空氣中,傳播距離可達(dá)數(shù)百米甚至更遠(yuǎn),促進(jìn)病毒傳播,對(duì)周?chē)藛T健康造成威脅。此外,氣溶膠攜帶的病毒可以短時(shí)間存活于環(huán)境及物品表面,易感者通過(guò)接觸被污染物品后觸碰眼睛、鼻腔、口腔等部位的黏膜而感染[3]。應(yīng)適當(dāng)控制公共交通工具上座率,分散、隔位就座,并在交通工具后部設(shè)立暫時(shí)隔離區(qū)。加強(qiáng)對(duì)發(fā)熱人員的監(jiān)測(cè)和醫(yī)學(xué)觀察,加強(qiáng)流出、流入人員監(jiān)管措施,嚴(yán)格對(duì)陸路、民航、水運(yùn)等交通設(shè)施的人員防控[4]。

    2.1.3 室內(nèi)流場(chǎng)和呼吸狀態(tài) 室內(nèi)流場(chǎng)和呼吸狀態(tài)有助于預(yù)測(cè)易感人群在室內(nèi)環(huán)境的感染風(fēng)險(xiǎn),可通過(guò)評(píng)估暴露劑量、暴露時(shí)間、肺活量等因素制定防控策略。病源正常呼氣、與病源相距1.0 m時(shí),無(wú)論置換通風(fēng)或混合通風(fēng),病源對(duì)易感者的干擾很??;而當(dāng)病源咳嗽、置換通風(fēng)或混合通風(fēng)情況下,氣流可以直接沖擊易感者的呼吸區(qū),使易感者頭頂?shù)臒嵊鹆靼l(fā)生偏移,易感者吸入污染物濃度量級(jí)明顯升高。此外,在相同室內(nèi)環(huán)境和呼吸流量下,鼻部吸入飛沫數(shù)量明顯少于口部吸入飛沫數(shù)量,因此在密閉室內(nèi)與病源距離較近時(shí),用鼻呼吸比用口呼吸更安全[2]。

    2.2 承災(zāi)體暴露性分析

    2.2.1 直接接觸者和隱性感染者 禽流感病毒主要通過(guò)接觸傳播,如接觸感染禽類(lèi)及其分泌物和排泄物、污染飼料、蛋托、墊草、種蛋、雞胚和精液等,以及呼吸道或消化道傳播,也可通過(guò)氣源性媒介傳播[5]。COVID-19病人的潛伏期、病原攜帶期和恢復(fù)期均能監(jiān)測(cè)到病毒,病毒通過(guò)呼吸道傳播或糞-口傳播及母嬰傳播。確診COVID-19的新生兒出生30 h后咽拭子病毒核酸陽(yáng)性,但需要進(jìn)一步證實(shí)[4]。

    2.2.2 密切接觸者 數(shù)據(jù)顯示,呼吸道傳染病風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自親屬(49.26%)、交通工具(25.76%)、醫(yī)護(hù)人員(0.7%)等,其他因素占24.28%[6]。數(shù)據(jù)顯示,來(lái)自我國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)的1 099例COVID-19確診病人中醫(yī)護(hù)人員占2.09%。確診病人與密切接觸者、疑似病人、無(wú)法明確排除COVID-19感染的發(fā)熱病人被統(tǒng)稱(chēng)為疫情重點(diǎn)監(jiān)控對(duì)象“四類(lèi)人員”[6]。對(duì)密切接觸者應(yīng)立即采樣檢測(cè),并在醫(yī)學(xué)觀察解除時(shí)進(jìn)行病原篩查確定是否處于排毒期[4]。

    2.2.3 人口流動(dòng)性 流動(dòng)人口聚集地、城郊接合部、偏遠(yuǎn)少數(shù)民族山寨、外出打工回鄉(xiāng)兒童等,常會(huì)因時(shí)間差出現(xiàn)免疫空白,最先暴露的可能是麻疹,其次是流感、流腦等[7]。人口流動(dòng)性反映一個(gè)地區(qū)外來(lái)人口流動(dòng)的強(qiáng)度,流動(dòng)性越強(qiáng),傳播呼吸道傳染病的風(fēng)險(xiǎn)越高[1]。

    2.2.4 易發(fā)時(shí)段 數(shù)據(jù)顯示,H5N1型與H7N9型禽流感病毒1月累計(jì)報(bào)告病例占總病例數(shù)比例分別為25.78%、27.48%;H7N9發(fā)病高峰為1~3月,夏季僅有零星散發(fā)病例;H5N1發(fā)病高峰為11月至次年3月[5]。

    2.3 承災(zāi)體脆弱性分析 在所有承災(zāi)體群體中,老年人和慢性基礎(chǔ)疾病病人的脆弱性程度最高,尤其是60歲以上老年人群。資料顯示,COVID-19病人中30~65歲占71.45%,10歲以下占0.35%;至少合并1種基礎(chǔ)疾病者占25.2%,如高血壓、慢性阻塞性肺疾病、哮喘、糖尿病、高血壓、冠心病等[4]。此外,老年人及合并基礎(chǔ)疾病者、極度肥胖者感染COVID-19后易發(fā)展為重癥,一部分因病毒性肺炎加重導(dǎo)致呼吸衰竭繼發(fā)器官功能受損,另一部分由于病毒性肺炎引起基礎(chǔ)疾病加重而導(dǎo)致器官功能衰竭。因此,老年人、合并慢性基礎(chǔ)疾病以及呼吸頻率增快、CD4+T淋巴細(xì)胞數(shù)下降、中性粒細(xì)胞/淋巴細(xì)胞比值增加、存在器官功能損害等人群均被認(rèn)為是COVID-19重癥化早期預(yù)警指標(biāo)[4,8]。

    3 呼吸道傳染健康風(fēng)險(xiǎn)管理策略

    澳大利亞新西蘭風(fēng)險(xiǎn)管理標(biāo)準(zhǔn)(AS/NZS 4360:1999)指出,風(fēng)險(xiǎn)管理指對(duì)機(jī)構(gòu)的活動(dòng)、功能和過(guò)程的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行監(jiān)測(cè)、預(yù)警、分析、上報(bào)4種策略[1]。

    3.1 風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)

    3.1.1 癥狀監(jiān)測(cè) 癥狀監(jiān)測(cè)指不依賴(lài)于特定診斷,而對(duì)特定人群中特定臨床癥候群的發(fā)生頻率進(jìn)行監(jiān)測(cè)。癥狀監(jiān)測(cè)將監(jiān)測(cè)及報(bào)告的起點(diǎn)前移,在臨床和實(shí)驗(yàn)室確診前提示疾病暴發(fā)的非特異性信息、發(fā)現(xiàn)疾病在時(shí)間或者空間上的異常聚集、早期探查并預(yù)警疫情,提升防控行動(dòng)的及時(shí)性。健康監(jiān)測(cè)通常由病例發(fā)現(xiàn)和報(bào)告、調(diào)查和證實(shí)、分析和解釋、響應(yīng)和行動(dòng)幾部分構(gòu)成。有研究通過(guò)研發(fā)癥狀監(jiān)測(cè)信息采集和統(tǒng)計(jì)分析軟件,采用“分散采集、兩級(jí)存儲(chǔ)、中心處理、層次分析”的應(yīng)用模式,構(gòu)建了軍隊(duì)癥狀監(jiān)測(cè)系統(tǒng),包括信息采集傳輸、數(shù)據(jù)分析預(yù)警、異常事件響應(yīng)3部分,并對(duì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在全軍的適用性及公共衛(wèi)生價(jià)值進(jìn)行了初步評(píng)價(jià)[4]。

    研究顯示,COVID-19病人的發(fā)熱呼吸道綜合征監(jiān)測(cè)指標(biāo)為發(fā)熱、咳痰、氣短、呼吸困難等;流感樣綜合征監(jiān)測(cè)指標(biāo)為發(fā)熱、四肢酸痛、咽痛、鼻塞、流涕等;新型冠狀病毒綜合征監(jiān)測(cè)指標(biāo)為發(fā)熱、合并輕度干咳、乏力、呼吸不暢、腹瀉等[5],部分兒童及新生兒表現(xiàn)為嘔吐、腹瀉或精神弱、呼吸急促等不典型癥狀[9]。人感染禽流感最初表現(xiàn)為體溫升高、咳嗽、精神不振等,后逐漸表現(xiàn)為呼吸道感染、黏膜充血、呼吸衰竭和多器官損害[5]。

    3.1.2 基于指標(biāo)監(jiān)測(cè)和基于事件監(jiān)測(cè) 《國(guó)際衛(wèi)生條例》明確提出,為了全面達(dá)到國(guó)際衛(wèi)生條例關(guān)于早期預(yù)警的要求,有必要加強(qiáng)和發(fā)展常規(guī)或基于指標(biāo)監(jiān)測(cè)(indicator-based surveillance,IBS)以及基于事件監(jiān)測(cè)(event-based surveillance,EBS)[10]。IBS通過(guò)生物學(xué)信息和癥候群獲取信息,進(jìn)行趨勢(shì)監(jiān)測(cè)、項(xiàng)目監(jiān)測(cè)、慢性病原學(xué)監(jiān)測(cè)、疾病負(fù)擔(dān)監(jiān)測(cè)等;EBS指有組織地收集、監(jiān)測(cè)、評(píng)估和解讀與威脅人類(lèi)健康的健康事件或風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的非結(jié)構(gòu)化隨意信息[11]。通過(guò)人類(lèi)健康監(jiān)測(cè)(如媒體報(bào)道、缺勤缺課、藥房銷(xiāo)售、人群遷移、社會(huì)騷亂等)、獸醫(yī)監(jiān)測(cè)(自然疫源性疾病)、環(huán)境/生態(tài)學(xué)監(jiān)測(cè)(如氣象、蟲(chóng)媒生物密度、作為中間宿主動(dòng)物和儲(chǔ)存宿主動(dòng)物的變化、水和空氣質(zhì)量)等途徑獲取信息。IBS與EBS系統(tǒng)互為補(bǔ)充,共同發(fā)揮全威脅公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)預(yù)警響應(yīng)功能[12]。有研究采用醫(yī)院信息多維度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)醫(yī)院診療、藥品零售、撥打健康熱線、學(xué)校缺課、工廠缺勤以及病人日常生活、口服非處方藥、發(fā)熱咽痛癥狀等進(jìn)行監(jiān)測(cè),某區(qū)域段某類(lèi)癥狀超出額定數(shù)值便會(huì)自動(dòng)預(yù)警[12],與采用IBS與EBS共同進(jìn)行公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)的功能類(lèi)似。

    3.1.3 智能模擬監(jiān)測(cè) 利用自然語(yǔ)言處理技術(shù),將熱線咨詢非結(jié)構(gòu)化文本內(nèi)容進(jìn)行精準(zhǔn)智能歸類(lèi)、提取、自動(dòng)推送并設(shè)計(jì)智能疫情研判系統(tǒng),以涉疫防控地圖形式展現(xiàn),可快速查詢疫情防控點(diǎn)情況。采用傳染病模型(SIR模型)模擬COVID-19發(fā)展曲線、推導(dǎo)發(fā)展趨勢(shì),并進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警[13]。近年來(lái)國(guó)外運(yùn)用文本挖掘和可視化技術(shù)如全球疫情監(jiān)控網(wǎng)(HealthMap)、全球公共衛(wèi)生情報(bào)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(GPHIN)、社區(qū)疾病流行早期報(bào)告電子監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(ESSENCE)、風(fēng)險(xiǎn)追蹤工具(TTT)等進(jìn)行疾病暴發(fā)監(jiān)測(cè)[14]。應(yīng)用呼吸道傳染健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)警指標(biāo)體系對(duì)重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行全天候預(yù)警監(jiān)測(cè),可統(tǒng)籌同步疫情信息,加強(qiáng)區(qū)域間聯(lián)動(dòng)機(jī)制,形成多部門(mén)跨區(qū)域協(xié)作格局。美國(guó)建成以“3S”為核心的從海底到太空的信息監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),包括各級(jí)公共衛(wèi)生部門(mén)伙伴關(guān)系網(wǎng)以及全球移動(dòng)檢疫網(wǎng)絡(luò)等危機(jī)預(yù)警網(wǎng)絡(luò),并建有疾病分子數(shù)據(jù)庫(kù),有利于傳染病監(jiān)測(cè)、及時(shí)掌握病毒信息,研制治療方案[1]。

    3.2 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 構(gòu)建區(qū)域性公共衛(wèi)生事件信息集散中心,將監(jiān)測(cè)信息匯總到EBS系統(tǒng),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗、情況核實(shí)成為事件預(yù)警信號(hào),提交給EBS監(jiān)測(cè)評(píng)估專(zhuān)家組進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[12]。將傳染病自動(dòng)預(yù)警、網(wǎng)絡(luò)直報(bào)、公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)交換、醫(yī)院信息管理等整合成預(yù)警協(xié)同鏈,將疾控中心、醫(yī)院、藥店、社區(qū)等整合成醫(yī)療信息安全共享數(shù)據(jù)鏈,將傳染病報(bào)告卡、傳染病風(fēng)險(xiǎn)特征標(biāo)簽、電子健康檔案等整合成疫情暴發(fā)證據(jù)鏈,利用區(qū)塊鏈技術(shù)的分布式加密存儲(chǔ)、數(shù)字身份認(rèn)證、智能合約自動(dòng)化執(zhí)行和數(shù)據(jù)防篡改、數(shù)據(jù)安全共享等建立傳染病早期聯(lián)合預(yù)警監(jiān)測(cè)平臺(tái)[15]。選擇呼吸道傳染病代表病種研究預(yù)測(cè)模型,初步構(gòu)建呼吸道傳染病的預(yù)警平臺(tái),利用自回歸積分滑動(dòng)平均模型(ARIMA模型)及ARIMA與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)。如醫(yī)院開(kāi)通COVID-19出院后健康管理平臺(tái),病人端收集健康信息、建檔;醫(yī)護(hù)端醫(yī)生監(jiān)測(cè)、預(yù)警、在線接診、會(huì)診等,護(hù)士實(shí)施健康評(píng)估、健康宣教、康復(fù)指導(dǎo)、隔離管理、心理疏導(dǎo)等;后臺(tái)管理端設(shè)計(jì)健康管理模塊如人工智能機(jī)器人隨訪、制訂康復(fù)鍛煉方案等,并進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析[16]。人口流動(dòng)大數(shù)據(jù)具有比城市聯(lián)系度、鐵路客運(yùn)密度更高的疫情空間擴(kuò)散趨勢(shì)推測(cè)準(zhǔn)確度,有利于推動(dòng)多源數(shù)據(jù)融合、細(xì)化預(yù)警空間范圍及開(kāi)展數(shù)字化社區(qū)治理等[4]。

    3.3 風(fēng)險(xiǎn)分析 傳染病疫情擴(kuò)散仿真系統(tǒng)能夠從疫情的地理位置分布入手,模擬病毒攜帶者的活動(dòng)路線,再現(xiàn)病毒傳播過(guò)程,并進(jìn)行模擬和分析研究,對(duì)疫情暴發(fā)的應(yīng)急指揮過(guò)程進(jìn)行模擬和評(píng)估。利用SQL Server 2005平臺(tái),結(jié)合人口數(shù)據(jù)、自然環(huán)境數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)了傳染病數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),實(shí)現(xiàn)了多維分析和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)對(duì)傳染病數(shù)據(jù)及其環(huán)境危險(xiǎn)因素、媒介生物數(shù)據(jù)、人口與社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理環(huán)境數(shù)據(jù)等進(jìn)行了綜合集成,并應(yīng)用決策樹(shù)、聚類(lèi)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,初步篩選出不同類(lèi)型傳染病的環(huán)境影響因素,為進(jìn)一步開(kāi)展重點(diǎn)傳染病環(huán)境影響因素的研究奠定了基礎(chǔ)?;?009年北京甲型H1N1流感和2003年重癥急性呼吸綜合征(SARS)特點(diǎn)對(duì)甲型H1N1流感、SARS的傳播特點(diǎn)等進(jìn)行模擬和分析研究,結(jié)果表明呼吸道傳染病的傳播與場(chǎng)館內(nèi)的人口密度、乘坐交通工具的方式、防御措施等有密切關(guān)系,機(jī)場(chǎng)檢疫和隔離措施直接關(guān)系到SARS的傳播速度和范圍[17]。美國(guó)建立了應(yīng)對(duì)突發(fā)傳染病的組織體系,包括疾病預(yù)防控制中心(CDC)聯(lián)邦疾病控制與預(yù)防系統(tǒng),負(fù)責(zé)疫病監(jiān)測(cè)并定期發(fā)布;地區(qū)/州醫(yī)院應(yīng)急準(zhǔn)備系統(tǒng)(HRSA),將具體疾病信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與CDC實(shí)時(shí)聯(lián)系;地方城市醫(yī)療應(yīng)急系統(tǒng)(MMRS)與地方醫(yī)院和地方機(jī)構(gòu)等協(xié)調(diào)互動(dòng)[1]。

    3.4 風(fēng)險(xiǎn)上報(bào) 采用云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等技術(shù)建立智慧化預(yù)警多點(diǎn)觸發(fā)機(jī)制,集成人口規(guī)模、空氣、污染物、水電使用、交通運(yùn)輸客流等平臺(tái),兼顧動(dòng)物園、養(yǎng)殖場(chǎng)、自然保護(hù)區(qū)、獸醫(yī)等動(dòng)物生存和健康信息,進(jìn)行未知疾病癥狀數(shù)據(jù)上傳、橫向信息共享、同類(lèi)癥狀數(shù)據(jù)對(duì)比、同行審核確認(rèn)等,允許疑問(wèn)病例首發(fā)上報(bào)[18]。發(fā)現(xiàn)疑似病例后立即進(jìn)行單人間隔離治療,在2 h內(nèi)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)直報(bào),并采集標(biāo)本進(jìn)行新型冠狀病毒核酸檢測(cè),同時(shí)在確保轉(zhuǎn)運(yùn)安全前提下立即將疑似病例轉(zhuǎn)運(yùn)至定點(diǎn)醫(yī)院。疑似病例連續(xù)兩次新型冠狀病毒核酸檢測(cè)陰性(采樣時(shí)間至少間隔24 h)且發(fā)病7 d后新型冠狀病毒特異性抗體IgM和IgG仍為陰性可排除疑似病例診斷[9]。

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