“循证公共卫生与卫生经济学”(15GWZK0901)

突发公共卫生事件是指突然发生，造成或可能造成社会公众健康严重损害的重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物和职业中毒及其他严重影响公众健康的事件[1]。因其具有突发、多因、蔓延快、影响广泛等特点，常对人群生命财产安全、社会经济稳定构成重大威胁，是公共安全防控重点领域。综合监测是应急防控成功的关键要素。有效的综合监测系统可以提高反应处置速度，提升社会资源利用效率[2]。自2003年我国发生严重急性呼吸综合征(Severe Acute Respiratory Syndrome,SARS)危机事件以来,突发公共卫生事件监测系统得到了显著完善,但仍面临诸多挑战，如信息整合、部门联动、区域合作、数据利用等尚较薄弱[3-4]。在当前全球新型冠状病毒肺炎疫情暴发形势下，进一步优化突发公共卫生事件监测系统，提升监测效能及效果十分重要。本研究介绍了国际突发公共卫生事件综合监测策略，归纳了我国存在的突出问题，并探索提出了适合我国的发展策略。

1 国际突发公共卫生事件综合监测策略

1.1 “一体化健康”监测

据世界卫生组织估计，约60%的传染病和75%的新发传染病与动物直接相关[5]。“一体化健康(One Health)”监测整合了人类、动物和环境数据信息，涉及多学科、多部门、多区域，已在全球多个国家和地区应用[6]。如英国成立人畜感染与风险监测组(Human Animal Infections and Risk Surveillance Group，HAIRS)，涵盖卫生、动物、环境行政管理部门以及苏格兰、威尔士等11个政府机构，2004年以来每月定期召开会议，识别和讨论有潜在风险的人畜、环境疾病，并形成系列监测报告[7]。有研究显示，全球已有25个联合监测倡议，包括基于不同层次(个人、人群)联合监测、不同处置方案层次(疾病、暴发状况)联合监测以及第三方为基础的合作监测。如坦桑尼亚个人、人群层面与动物健康执业者监测合作，塞尔维亚人群层面针对虫媒病毒的人类和动物监测系统整合，中国应对H7N9防控农业部门和卫生部门合作，以及肯尼亚针对人畜共患疾病成立第三方协调机构等[8]。

1.2 症状监测

症状监测是指对指定人群中特定临床症候群(如发热、腹泻、呼吸道症状等)的监测。随着大数据等技术的发展，症状监测在早期预警、识别传播规律方面作用凸显。其具有实时、反应灵敏、快速等特点，曾在欧洲H1N1病毒流行预警和监测、伦敦奥林匹克运动会卫生保障等方面发挥了重要作用[9]。近年来，症状监测作为全风险监测的重要手段被广泛应用，包括极端天气监测、健康事件监测、大规模活动监测等。如极热天气下优化发热症状定义以提高诊断精确性并加强公共卫生干预[10]，纽约市卫生和精神卫生局流行病学专家通过25种症状监测来识别与毒品有关的急诊就诊，并以此为工具进行常规监测以判断发病率是否升高[11]等。另外，美国针对症状监测提出了“更新、更快、更智能及更好”的发展策略，以支撑快速决策，更好地保护人群健康[12]。

1.3 多元监测及数据共享

及时获取和共享信息是应对突发公共卫生事件的关键。国际上通过建立不同的监测网络和项目来推进数据实时获取和分享。如1997年加拿大政府与世界卫生组织联合建立的全球公共卫生监测网络(The Global Public Health Intelligence Network，GPHIN)，可及时采集媒体文章、新闻、发病率报告等，2016年该系统在语言、相关性评分、信息源类别、数据可视化等方面得到了显著优化[13]。健康地图是一个自动监测新发传染病信息的网络工具，信息源包括新闻、政府报告、目击证人资料、论坛等[14]。还有多方参与式监测，如“美国流感在你身边(Flu Near You)”中志愿者可以每周匿名提供健康状态报告，系统自动形成相关健康状态时间分布并公开[15]。数据共享方面，欧盟CDC通过建立《Eurosurveillance》等学术期刊，每周共享监测结果，科学引导监测项目发展[16]。湄公河流域疾病监测数据共享机制[17]，我国区域性的粤港澳信息通报机制[18-19]，均有力地促进了区域突发公共卫生事件防控。

1.4 策略实施效果

以新型冠状病毒肺炎疫情监测为例，上述监测策略在此次疫情防控中发挥了重要作用。首先，我国快速启动了“One Health”监测策略，在疫情早期快速对武汉华南市场不同种类动物进行了病毒检测。基于“一体化健康”策略实施有效措施，促进了我国疫情防控。但国外部分国家仍未采用“One Health”策略，亟需制度化保障[20]。其次，美国等国家快速启动症状监测及流感样监测网络，并整合了多部门信息，对可能感染新型冠状病毒就诊者进行追踪。再次，国际上多元监测策略也发展迅速，采用人工智能技术，对社会媒体、网站以及开源数据进行信息追踪和整合，如加拿大某企业BlueDot对涉及65种语言下10万多个媒体文章进行AI智能数据分析，比WHO和美国CDC提前1周预警新型冠状病毒感染疫情暴发[21]。最后，WHO及湄公河流域疾病监测网络等快速及时共享全球及各国疫情进展，为各地区科学防控提供了有力支撑。

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