流行病中流行曲线.doc

6 / 7 流行曲线编著者作者： 审稿：艾米.尼尔森，公共卫生硕士FOCUS 工作组*责任编辑：洛林.亚历山大，公共卫生博士凯莱.C.梅希亚，牙医博士，公共卫生硕士主编：皮娅D.M.麦克唐纳，哲学博士，公共卫生硕士译者：陈廷瑞*FOCUS 工作组所有成员名单见本刊最后一页。公 共 卫 生 学 校北卡罗莱纳州公共卫生防备中心北卡罗莱纳州公共卫生防备中心是由美国疾病预防控制中心和公共卫生学校协会的合作协议提供资助的，项目编号：A1011-21/21在一起健康紧急状况里，流行病学家很难第一个被叫。当有人是有心脏病发作时，没有人呼喊着：“这屋里有一名流行病学家？”但流行病学家可提供计数人数，将他统计到心脏病发作“赞成”栏。那么，流行病学真的只善于记数！对传染性疾病，当我们在一起暴发中记录病例数，我们喜欢把那些记录好好利用。我们通过创建一个流行曲线达到这目的。而暴发调查可画出很多意想不到的曲线，流行曲线在每个潜在的暴发情况中应该建立的一种。本期的FOCUS解释流行曲线如何使用和描述流行曲线制作方法。流行曲线究竟是什么，在一起暴发中如何发挥作用呢？ 流行曲线是一个按疾病发病日期记录的暴发病例数的图形描绘。它是有用的，因为它能提供关于暴发的以下信息（1）：l 传播模式l 暴发规模l 异常病例l 时间趋势l 暴露和/或疾病的潜伏期流行曲线这些特征将逐第1卷，第5期个详细讨论。暴发传播模式曲线整体形状可揭露暴发类型（同源、点源或传播）。同源暴发是指使人们间歇性或持续暴露在一个共同的有害来源。暴露期间可能是短暂的或长期的。在一个同源暴发中，间歇性暴露表现在流行曲线经常的不规则反映时间和暴露程度的波峰（2）。图1显示了一个间歇性暴露的同源暴发实例。持续暴露往往会导致病例逐步上升（可能是平稳而非陡峭的）（2）。图2给出一个连续暴露的实例。伴有一个急剧上升和一个渐进向下斜坡的流行曲线通常描述一个点源暴发。点源暴发是一种暴露周期相对较短而所有病例都发生在一个潜伏期内的同源暴发。图3阐明了点源暴发的流行曲线。扩散暴发是一个已在人与人之间传播的暴发。正因为如此，传播流行可能比同源流行持续时间更长，如果第二及第三代病例发生可能导致多个感染波。经典扩散流行曲线有一系列的逐步长高波峰，相隔一个发病潜伏期，但在现实中，流行曲线可能看起来有所不同（2）。图4就是一个扩散暴发流行曲线的实例。北卡罗莱纳州公共卫生防备中心北卡罗莱纳州公共卫生学院暴发规模流行曲线也可以提供一个暴发规模的意识。举例来说，如图3所示一起点源暴发共报道73个病例在一个很小的地理区域对某些疾病来说是相当大的暴发。通过流行曲线的分层，也就是说将样本按特定标准如性别、年龄、临床症状或地理位置等分成许多亚样本，能获得亚组人群内暴发规模的其他信息。暴发时间趋势再次，以点源暴发为例（见图3），流行曲线让我们收集到涉及时间趋势的有用信息。第一例病人的发病时间是在本月第11天，这个月的剩余日子继续有病例报告。暴发高峰在第21天，然后开始下降。在第28天后没有新病例报告。除非有第二代病例蔓延（从原发病例获得的病例），基于本曲线，这暴发似乎是结束。暴发异常病例在一开始或结束似乎于暴发毫不相关的病例称为“异常病例”。当考虑异常病例时，第一件事应该做的事是要确保他们不犯因错误编码或数据输入错误引起的错误。假设他们没有错误，可从异常病例中扣除重要信息。比如，早期病例可能不属于暴发部分；它可能代表疾病的基线水平。不过，它也可能代表暴发来源，如受感染的食物处理，或可能是一个比其他病例暴露较早的病例。最后的病例可能不属于暴发部分，但另外，最后的病例可能代表长潜伏期的个体，它比其他病例暴露更迟，或是第二代病例（从第一代病例获得的疾病）（2）。暴发的暴露期/潜伏期如果推定的暴露时间已知，流行曲线可以用来估计疾病的潜伏期，这可能有助于病原体的确定。在已知或假设暴露时间与流行曲线的波峰之间的期间代表假设的发病潜伏期中位数（3）。图5是从一起美国陆军新兵1998年诺瓦克病毒肠胃炎暴发创建起来的（4）。在这种情况下，认为8月26日或27日发生暴露。基于流行曲线，假设的潜伏期中位数很短，2436小时。这与诺瓦克病毒相一致，它的平均潜伏期是1248小时（5）。涉及疾病的潜伏期已知的同源暴发，流行曲线可以帮助确定可能的暴露时期（2）。这可以通过查找生物体的平均潜伏期和从波峰病例开始倒数平均潜伏期的时间量来做到。为估计最短潜伏期，从在流行曲线的最早病例倒数到最短潜伏期。理想的情况是，最短和平均暴发潜伏期应该是相近的，它们之间时间差将代表可能暴露期间。由于这项技术不够准确，为了别错过任何一个潜在的暴露，建议在确定的暴露期间两旁扩大10%至20%（6）。以图6为例，假设致病生物体是霍乱弧菌，平均和最短潜伏期大约分别为3和1天。从波峰病例（第11日）倒退3天将是这个月的第8日。从第1个病例倒数1天也将是第8日。因此，假设暴露日期是本月第8天。由于这项技术不够准确，暴露期间应在两旁扩大数天，这将提供一个近似可能暴露期为第5至11天。现在，在这段时间内可对潜在的暴露进行调查，以希望找到暴发来源。如何制作流行曲线正如上述的流行曲线显示一样，流行曲线的结构是直接向前。简单地将在暴发期间报告的病例数放在Y轴上（垂直线）和疾病发病时间/日期放在X轴（横向线）。这里有一些技术小窍门：l 创建流行曲线麻烦之一是选择X轴的时间单位。这个选择通常基于疾病潜伏期和暴发的时间间隔。一般来说，大约为潜伏期四分之一作为一个时间单位通常是一个不错的选择。比如，流感平均潜伏期是36个小时。因此，对于持续多日的流感暴发，流行曲线的X轴以9小时间隔为单位可能是有用的。l 如果疾病潜伏期（或疾病本身）未知，应查看几个在X轴上不同时间间隔的流行曲线哪一个最能代表数据。假设正在调查一起在某餐厅的食源性疾病暴发，但病原体尚未确定。图7显示使用1天为X轴时间单位的流行曲线，而图8显示同样的数据，使用1周为X轴时间间隔。两个流行曲线相比较，用1天为X轴时间间隔明显地是一个更好的选择。病例分布更均匀并突出一例在2002年10月5日潜在的指示病例（也许是食物处理）。l 对于大多数的疾病，发病当日是适合X轴的，但对潜伏期很短的疾病（例如金黄色葡萄球菌食物中毒），发病当时可能是更可取的。相反，对潜伏期长的疾病如肺结核，最好的时间间隔可能是几天、几周、甚至几个月（6）。 l 流行曲线是一种直方图，所以X轴类别之间不应该有任何空间。l 简单但重要的一点是：记得正确地标签每个流行曲线的轴线并包含描述性标题。带有标题和轴线的流行曲线应提供足够的信息，达到完全地自我解释，见图8。l 流行前期间始终应包含在图表中以说明病例基线数。使用软件包创建流行曲线流行曲线很容易通过手工或软件包如Microsoft Excel，Microsoft PowerPoint或epi Info制作。如果使用Excel，电子表格上建立数据最简单的方式如表1所示。然后执行下列步骤：1、点击工具栏上的“图表向导”。 2、选择“栏”作为图表类型。 3、双击“下一步”并指定图表选项（例如，标签轴和标题图表）。 4、单击“下一步”和“完成”。 关于卫生相关调查的基本原则的有用资源：注册平面的自学课程涵盖用于卫生相关事件监测与调查的流行病学基本原则可下载：/ phtn/catalog/3030g.asp在这个点上，柱子未必如他们应该的样子彼此接触，因为这是一个直方图。右键点击其中一个柱子中，选择“数据系列格式”，然后选择“选项”，设置“间距”为“ 0 ”获得看起来如图9的流行曲线。在Microsoft PowerPoint的想法是相同的。点击工具栏中“插入图表”命令，清除在Excel电子表格中显示样本数据并插入您的数据。在PowerPoint中格式化数据是最容易的，使在电子表格中第一行是发病日期而第二行是病例数。流行曲线也可在Epi Info中制作，由美国疾病预防控制中心开发的免费软件包，可免费下载： /epiinfo，在最新版本Epi Info 2002中，流行曲线可用下列方式制作：1、点击主菜单上的“分析数据”按钮，打开或录入暴发数据。 2、从“统计”一节菜单栏点击“图表”。 3、在这一点上，一个图表框将弹出。从“图表类型”选项中选择“直方图”，“疾病发病变量日期/时间”为X轴主要变数，在Y轴选项下面的“显示值”选项选择“总结”和“体重变量”选项选择“病例数变量”。 4、图形标题类型而说“页标题”。 5、点击“确定”。流行曲线也可通过键入 “图表”命令和各种图形选项在图表框中创建。通过在Epi Info帮助菜单查阅“分析代码索引”和从选项中选择“图形”发现必须如此操作的Epi Info代码。 结论词汇：流行曲线：一个显示某一疾病暴发通过发病时间勾勒出病例数的过程的直方图。原发病例：正在研究下通过从原始的暴露获得疾病并将疾病带入家庭或群体的个体；不一定是第一个被诊断的人。分层：根据特定的标准将一个样本分成若干个亚样本，如年龄组或性事。继发病例：暴发于原发病例后发生的感染病例。指示病例：引起调查者注意的，在一个家庭或其他确定群体的第一例病人。潜伏期：暴露后出现亚临床症状或明显的病理变化到传染性疾病症状出现的期间。异常病例：不同的意见，以便广泛，从其余的数据，作为领导一怀疑毛的错误可能已承诺，或建议，这些价值观是来自不同的人口。直方图：连续变量的频率分布的图像代表。矩形是用这样的方法画出的，他们的基础在于代表不同时间间隔的线性标尺以及他们的高度与每个间隔内值的频率成比例。流行曲线在识别一起暴发的扩散模式、规模、时间趋势以及暴露期是有用的。因为他们是有用的，所以，在您下一个暴发调查或常规监测数据检查期间一定要做出一个流行曲线（或者一个以上），帮助把所有疑问放在一起。当制作流行曲线时要记住的东西：1、将报告病例数在在y轴上。 2、将症状出现的日期/时间在X轴上。 3、选择X轴一个适当的时间间隔或尝试几种，看看哪个最能代表数据。 4、在X轴上包含暴发前期，以显示疾病的“基准”水平，并直观地显示暴发开始情况。 5、清楚标签X和Y轴。 6、给流行曲线一个描述性的和自我解释的标题。 7、如果有帮助的话，应包含更详细的资料，如病例地理位置或症状。 8、为了技术上的准确，使柱子彼此接触（除非有无病例的一段时间，在这种情况下，柱子间会有空间的）。参考文献： 1. CDC. Botulism in Argentina foodborne outbreak investigation. /phtn/casestudies/computerbased/ botarg.htm. 2. CDC. Principles of epidemiology, 2nd edition. Atlanta, GA: Public Health Practice Program Office, 1992. 3. Dwyer DM, Groves C. Outbreak epidemiology. In: Nelson KE, Masters Williams C, Graham NMH, eds. Infectious disease epidemiology: theory and practice. Gaithersburg, MD: Aspen Publishers, Inc, 2001: 119-148. 4. Arness MK, Feighner BH, Canhan ML. Norwalklike viral gastroenteritis outbreak in U.S. Army trainees. Emerg Infect Dis 2000; 6 (2):204-207. 5. CDC. Norwalklike viruses: public health consequences and outbreak management. MMWR 2001; 50 (RR09): 1-18. 6. Weber DJ, Menajovsky LB, Wenzsel R. Investigation of outbreaks. In: Weber D, Thomas J, eds. Epidemiologic methods for the study of infectious diseases. NY, NY: Oxford University Press, Inc, 2001: 291-310.北卡罗莱纳州大学北卡罗莱纳州公共卫生防备中心北卡罗莱纳大学教堂山校区信箱8165北卡罗莱纳州教堂山：27599-8165电话：919-843-5561传真：919-843-5563电子邮件：FUCOS工作组： 洛林.亚历山大，公共卫生博士吉尔.Koshiol，商业管理硕士皮娅.D.M.麦克唐纳，哲学博士，公共卫生硕士凯莱.C.梅希亚，牙医博士，公共卫生硕士萨利.B.Mountcastle，商业管理硕士艾米纳尔逊，公共卫生硕士E.达尼埃尔.Rentz ，公共卫生硕士塔拉.P.Rybka ，文学学士谢河.R.斯坦因，商业管理硕士米歇尔.肯托罗，公共卫生硕士妮可塔克，公共卫生硕士德鲁.Voetsc