数据上报质量对基于医疗机构的症状监测系统预警灵敏度影响的研究

摘要：

目的 评价湖北省潜江地区基于医疗机构症状监测系统的数据上报质量对该系统预警灵敏度的影响.方法 计算医疗机构症状监测系统运行期间数据质量评估指标(迟报率、缺报率);使用半合成模拟暴发数据及预测模型ROC曲线下面积(AUC)评估多种预警模型的预测能力,筛选最佳预警模型;采用时间序列的广义相加模型(GAM)对数据质量评估指标与系统灵敏度进行曲线拟合及阈值效应分析.结果 2012年4月1日至2014年1月31日潜江地区累计上报总症状179 905例,迟报8 744次,平均每月迟报416次,总迟报率为16.45％;缺报2 566次,缺报率为4.83％.与其他预警模型(累积和模型、休哈特模型、指数加权移动平均模型、早期异常报告系统模型)相比,移动平均法模型的预测效果最佳(AUC=0.93);与其他模型相比,AUC差异有统计学意义(P＜0.001).症状监测系统运行期间,系统预警暴发的灵敏度介于84.89％～ 97.25％之间.缺报率对监测系统灵敏度有影响,即当缺报率＞2.78％时,系统灵敏度迅速下降,未观察到迟报率对灵敏度有影响.结论 湖北省潜江地区医疗机构症状监测系统的数据报告质量影响该系统的预警灵敏度,在此次设定参数的前提下,主要是数据的缺报率对系统灵敏度有影响.

关键词：症状监测、数据质量、预警、灵敏度

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资助基金：欧盟第七框架计划合作项目FP7241900;中央高校基本科研业务费资助项目HUST,2016YXMS223The 7th Framework Program of European Union FP7241900;The Fundamental Research Funds for the Central UniversitiesHUST,2016YXMS223

在线出版日期：2016-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1480-1484