Q/LB.□XXXXX-XXXXDB32/TXXXX—XXXX目次TOC\o"1-1"\h前言 II引言 III1范圍 12規范性引用文件 13術語和定義 14監測 15預警 2附錄A（資料性）區域暴發或流行的傳染病突發公共衛生事件預警模型 4參考文獻 7前言本文件按照GB/T1.1—2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結構和起草規則》的規定起草。本文件是DB32/TXXX《傳染病突發公共衛生事件應急處置技術規范》第1部分。DB32/TXXX已經發布了以下部分：——第1部分：監測預警；——第2部分：事件報告和管理；——第3部分：風險評估；——第4部分：現場流行病學調查；——第5部分：恢復評估；——第6部分：應急消毒處置及應急人員個人防護；——第7部分：媒介生物應急監測、評估與控制；——第8部分：標本的采集、保存和運輸；——第9部分：應急檢測流程；——第10部分：病毒類應急檢測技術；——第11部分：細菌類應急檢測技術。請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發布機構不承擔識別專利的責任。本文件由江蘇省衛生健康委員會提出并組織實施。本文件由江蘇省衛生健康標準化技術委員會歸口。本文件起草單位：江蘇省疾病預防控制中心、無錫市疾病預防控制中心、無錫市衛生健康委員會、無錫市教育科學研究院、無錫市惠山區疾病預防控制中心、無錫市宜興市疾病預防控制中心、江南大學附屬醫院、無錫市兒童醫院。本文件主要起草人：沈元、施超、劉文東、陸明艷、吳楠楠、王泳、王炎、陳玉均、周吉陽、高雨蒙、鮑葉波、劉娟、卞麗娜、蔣晨、張霞、居慧莉。引言傳染病突發公共衛生事件是公共衛生安全的主要威脅，對社會、經濟和人群健康存在巨大影響。本文件貫徹落實《中華人民共和國傳染病防治法》《中華人民共和國突發事件應對法》《突發公共衛生事件應急條例》等法律法規中對傳染病突發公共衛生事件的應急處置要求，提升江蘇省傳染病突發公共衛生事件的應急處置能力，保障人民群眾的生命安全和社會穩定而制定。DB32/TXXX《傳染病突發公共衛生事件應急處置技術規范》分為以下11個部分：——第1部分：監測預警；——第2部分：事件報告和管理；——第3部分：風險評估；——第4部分：現場流行病學調查；——第5部分：恢復評估；——第6部分：應急消毒處置及應急人員個人防護；——第7部分：媒介生物應急監測、評估與控制；——第8部分：標本的采集、保存和運輸；——第9部分：應急檢測流程；——第10部分：病毒類應急檢測技術；——第11部分：細菌類應急檢測技術。DB32/TXXX的制定是對傳染病突發公共衛生事件處置工作相關國家標準、行業標準的有力補充，為開展傳染病突發公共衛生事件的監測預警、報告和管理、風險評估、現場流行病學調查、恢復評估、應急消毒處置和個人防護、媒介生物的應急監測評估與控制、標本的采集和檢測等應急處置工作提供有力的科學依據和支撐，對保障公眾健康和公共衛生安全具有非常重要意義。傳染病突發公共衛生事件應急處置技術規范第1部分：監測預警范圍本文件規定了傳染病突發公共衛生事件應急處置的監測預警技術。本文件適用于醫療衛生機構、學校和托幼機構、養老機構等集體單位開展傳染病突發公共衛生事件監測預警工作，民政、農林、海關、文旅、交通等部門可參照執行。規范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。WS/T772學校傳染病癥狀監測預警技術指南術語和定義下列術語和定義適用于本文件。癥候群監測syndromicsurveillance系統、持續地收集、分析臨床明確診斷前能夠指示疾病暴發的相關資料并做出合理解釋，以便據此開展公共衛生調查。

病原體pathogen可造成人或動植物感染疾病的微生物(包括細菌、病毒、立克次體、真菌等)、寄生蟲、朊粒等。

傳染病監測infectiousdiseasesurveillance長期、連續、系統地收集傳染病的動態分布及其影響因素的資料，經過分析將信息上報和反饋，傳達給所有需要的機構和人員，以便及時采取干預措施并評價其效果。監測癥候群監測基本信息基本信息包括但不限于姓名、性別、身份證號或其它有效證件號、職業、聯系方式、現住址、工作單位/場所、學校/托幼機構（具體到班級）。無身份證號的嬰幼兒人群使用其法定監護人身份證信息同時備注其月齡。診療信息門診病例診療信息包括出現癥狀時間、就診醫院、就診時間、就診科室、診斷結果等，住院病例還應收集入院時間、入院診斷、會診信息、入院病區、轉院/科信息、出院診斷、出院時間、轉歸情況等。同步收集血、尿、糞、呼吸道標本及其它生物標本的病原學檢測、常規檢測和影像學檢查等結果。癥候群信息具體采集癥狀或體征如下：全身：發熱、頭痛、乏力、肌肉酸痛、關節痛、畏寒、食欲下降、淋巴結腫大、黃疸等；呼吸：咽痛、咳嗽（無痰）、咳嗽（白痰）、咳嗽（濃痰）、流涕、胸悶、呼吸困難等；消化：腹瀉、腹痛、嘔吐、惡心等；皮疹：斑丘疹、水皰疹、針尖樣皮疹、焦痂、皮膚鞏膜黃染等；出血：瘀點瘀斑、嘔血、咯血、血尿、血便、結膜出（充）血等；神經系統：發熱伴驚厥、肌無力、視物異常、腦膜刺激征等；其他。流行病學史流行病學史包括發病地點、近期旅居史、危險環境暴露史和可疑病例、可疑動植物、可疑食物（水）等接觸史。病原體監測標本來源標本來源于傳染病日常監測和疫情調查處置時采集的人、動物、環境等標本。檢測機構監測機構包括疾病預防控制機構、醫療機構、高校及科研院所和其它具備檢測能力和資質的機構。病原體信息收集標本編號及類型、年齡、性別、現住址、工作單位、采樣時間、送檢時間、送檢原因、檢測單位、檢測時間、檢測試劑、檢測方法、檢測結果等病原體信息。傳染病監測監測單位監測單位包括醫療衛生機構、學校/托幼機構、養老機構等人群聚集單位及商圈、公共交通、社區等人群聚集場所管理機構。疾病信息疾病信息包括基本信息（見4.1.1）、發病時間、診斷時間、診斷名稱、診斷醫師、報告單位等。數據采集方式宜采用信息化等手段，如中國疾病預防控制信息系統、江蘇省學生健康監測系統等方式，采集傳染病癥候群監測信息、病原體監測信息和傳染病監測信息。預警癥候群預警同一集體單位或/和場所短期內出現多例具有相同或相似癥狀的患者，符合下列情況之一的，應立即預警。《國家突發公共衛生事件相關信息報告管理工作規范(試行)》《國家突發公共衛生事件應急預案》等國家法律法規、文件或省/市地方法律法規、文件規定的。WS/T772明確涉及的。醫療機構在診療過程中發現存在新發、再發傳染病風險的，如不明原因肺炎，應立即預警。病原體預警新發傳染病的病原體、常見傳染病病原體變異株、烈性菌（毒）株等，發現1例陽性樣本應立即預警。傳染病預警《中華人民共和國傳染病防治法》中規定的甲類和按照甲類管理的乙類傳染病，發現1例應立即預警。一定時間內在同一集體單位或/和場所出現多例同一傳染病的病例，達到《國家突發公共衛生事件相關信息報告管理工作規范(試行)》《國家突發公共衛生事件應急預案》等國家法律法規、文件或省/市地方法律法規、文件要求的應立即預警。以縣區為單位，5年內未報告的傳染病種類，報告1例應立即預警。預警方法醫療衛生機構應根據5.1~5.3判明預警信息。疾病預防控制機構宜構建傳染病預警模型，對收集的各類監測信息進行統計分析，制定預警閾值，根據監測數據與閾值對比分析結果，判斷預警信息。常用預警方法包括時間模型、空間模型等，預警方法的選擇和應用見附錄A。

（資料性）

區域暴發或流行的傳染病突發公共衛生事件預警模型指標篩選數據預處理假設預警病種有n個癥候群監測指標，記為x1-xn，預警病種每日報告發病數記為y。關聯性分析單因素分析分別計算癥候群監測指標x1-xn與y之間的皮爾森（pearson）相關系數、斯皮爾曼（spearman）相關系數，篩選出具有統計學意義的（P＜0.05）監測指標。多因素分析以y為因變量，上述單因素分析篩選的顯著性指標為自變量，采用廣義可加模型（GeneralizedAdditiveModel，GAM）或分布滯后非線性模型（DistributedLagNon-linearModel,DLNM）或多元線性回歸模型（multivariablelinearregressionmodel,MLR）等統計模型進行多元相關性分析，進一步篩選出關鍵指標。預警模型建立疾病預警時間模型及選擇以縣（市、區）統計的預警病種每日報告病例數據按7:3分成兩部分，用前70%的數據分別建立不同的時間預警模型（如累積和控制圖法、比數圖法等），確定模型參數，計算每個模型的靈敏度、陽性預測值、預警及時性等指標，選擇靈敏度、陽性預測值均在80%以上，且預警及時性在1天以上的模型為備選模型。用后30%的數據對每個備選模型的預警效果進行評價，取靈敏度、陽性預測值、及時性等3個指標均最大的模型作為最終實用模型，記為模型1。累積和控制圖模型。具體方法如下：通過實驗數據獲得預警閾值h和參考值k兩個參數。偏移量Zi按式(A.1) Zi=Χi?ΧiS式中：ZiXiXiSi——當前預警周期前7天的每日報告發病數的計算預警統計量Si按式（A.2）計算 S0=0 (A.seqfulu_equation_1335520186943977232) Si=max0,Si?1+Zi式中：SiSiZik——通過實驗數據獲得的參考值。結果判斷，若Si超過預警閾值h比數圖模型。具體方法如下：比數Ri按式（A.4）計算： Ri=xixi (A.式中：Rixixi預警閾值（UHLi）按式（A.5）計算 UHLi=1+kSixi (A.式中：UHLik——模型參數，具體數值由數據試驗獲得，或者憑經驗取,比如：當取R的95%容許范圍上限時，k=1.96；xixiSi結果判斷：Ri超過空間模型以鄉鎮/街道統計的預警病種每日報告病例數據按7:3分成兩部分，用前70%的數據分別建立不同的空間預警模型（如前瞻性時空掃描統計量、空間熱點分析等），確定模型參數，計算每個模型的靈敏度、陽性預測值、預警及時性等指標，選擇靈敏度、陽性預測值均在80%以上，且預警及時性在1天以上的模型為備選模型。用后30%的數據對每個備選模型的預警效果進行評價，取靈敏度、陽性預測值、及時性等3個指標均最大的模型作為最終實用模型，記為模型2。前瞻性空間掃描統計量計算方法如下：a)首先計算各鄉鎮/街道當前預警周期的報告病例數；b)其次采用圓形掃描窗口對所有鄉鎮/街道進行掃描分析，計算每個窗口的預警統計量，即對數似然比（loglikelihoodratio,LLR）；c)再次對每個窗口的LLR進行假設檢驗，如果P＜0.05，則該窗口為聚集區；d)最后對有1個及以上鄉鎮/街道在聚集區內的縣區疾病預防控制中心發出預警信號。癥候群預警將按縣區統計的預警病種各癥候群關鍵指標每日數據按7:3分成兩部分，用前70%的數據為每個關鍵指標分別建立不同的預警模型（如累積和控制圖法、移動百分位數法、休哈特控制圖法等），確定模型參數，計算每個模型的靈敏度、陽性預測值、預警及時性等指標，選擇靈敏度、陽性預測值均在80%以上，且預警及時性在1天以上的模型為備選模型。用后30%的數據對每個備選模型的預警效果進行評價，取靈敏度、陽性預測值、及時性等3個指標均最大的模型作為最終實用模型，記為模型3。預警分析每日定時運行3個最終預警模型，針對每個模型，如果有預警信號產生則賦值為1，反之賦值為0，分別記為r1,r2,r3。設R=r1+R=00級預警，即無預警；R=11級預警，即其中一種方法有預警信號產生；R=22級預警，即其中兩種方法同時產生預警信號；R=33級預警，即3種方法同時產生預警信號。參考文獻DB4198-2022中小學諾如病毒感染聚集性和暴發疫情處置技術規范中華人民共和國傳染病防治法（中華人民共和國主席令（第17號）