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文档简介
ICS65.020.30
CCSB41
15
内蒙古自治区地方标准
DB15/T4257.5—2026
动物疫病监测技术规范
第5部分:监测数据分析
Thetechnicalspecificationforsurveillanceofanimaldisease
—Part5:Surveillancedataanalysis
2026-01-15发布2026-02-15实施
内蒙古自治区市场监督管理局发布
DB15/T4257.5—2026
目次
前言.................................................................................II
引言................................................................................III
1范围...............................................................................1
2规范性引用文件.....................................................................1
3术语和定义.........................................................................1
4监测数据分析影响因素...............................................................2
5数据统计分析.......................................................................3
6描述疫病...........................................................................3
7以估计流行率为目的的数据分析.......................................................4
8发现疫病或证明无疫的数据分析.......................................................5
9以风险为基础的监测数据分析.........................................................6
10以比较比例为目的的数据分析........................................................6
I
DB15/T4257.5—2026
前言
本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定
起草。
本文件是DB15/T4257《动物疫病监测技术规范》的第1部分。DB15/T4257已经发布了以下部分:
——第1部分:通则;
——第2部分:数据类别与记录要求;
——第3部分:基线调查;
——第4部分:监测方案制定;
——第5部分:监测数据分析;
——第6部分:监测活动评价。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由内蒙古自治区畜牧业标准化技术委员会(SAM/TC19)归口。
本文件起草单位:内蒙古自治区动物疫病预防控制中心、内蒙古农业大学、内蒙古自治区市场监督
管理审评查验中心、喀喇沁旗农牧局、呼和浩特海关、乌兰察布市动物疫病预防控制中心、兴安盟农牧
技术推广中心、呼伦贝尔市动物疫病预防控制中心、兴安盟动物疾病预防控制中心、四子王旗农牧和科
技局、通辽市行政审批和政务服务局、土默特右旗畜牧业技术推广中心、鄂托克旗木肯淖尔镇人民政府、
鄂尔多斯市文化旅游投资集团有限公司。
本文件主要起草人:刘琦、刘永强、贾皓、王瑞、申捷、李运娜、王小宁、王小民、赵治国、王高
峰、徐林海、袁明欣、刘桂林、岳帅、单美洁、李甜甜、毕力格、李宝宝、齐力格尔、韩硕、崔智荣、
刘利强。
II
DB15/T4257.5—2026
引言
动物疫病监测是动物疫病防治工作中最重要的技术手段,是预防、控制直至根除动物疫病的基础性
工作,是动物疫病防控机构的法定职责,构建有效的动物疫病监测与预警体系机制是我国动物疫病防控
中长期战略规划研究的重要组成部分。动物疫病预防控制机构、养殖场户以及其他相关机构可以通过开
展动物疫病监测,积极探寻发病动物,预测疫病暴发或流行趋势,有效提高突发动物疫情应急处置能力,
防止动物疫病传播流行。
动物疫病监测是系统地、不间断地收集、整理和分析动物卫生信息的活动或系统,具有一系列关键
概念和环节。DB15/T4257《动物疫病监测技术规范》是指导我区动物疫病监测活动的基础性和通用性
的标准,旨在确立普遍适用的动物疫病监测活动起草、制定、分析、评价等工作的准则,由六个部分构
成。
——第1部分:通则。目的在于确立适用于本标准起草需要遵守的基本原则、目的、分类与管理
等要求。
——第2部分:数据类别与记录要求。目的在于规范动物疫病监测数据基本要求、监测数据的类
别与记录要求等内容。
——第3部分:基线调查。目的在于规范了动物疫病基线调查的应用、方法、方案设计、调查实
施、调查报告的撰写等。
——第4部分:监测方案制定。目的在于确立动物监测方案设计原则、设计步骤及内容。
——第5部分:监测数据分析。目的在于提供不同用途监测的数据分析方法,以科学表达监测结
果。
——第6部分:监测活动评价。目的在于提出适用于动物疫病监测系统评价的方法和步骤,以科
学评判监测系统的有效性。
III
DB15/T4257.5—2026
动物疫病监测技术规范
第5部分:监测数据分析
1范围
本文件规定了动物疫病监测数据常用分析方法与技术。
本文件适用于动物疫病监测活动中的数据分析。
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,
仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本
文件。
DB15/T4257.1动物疫病监测技术规范第1部分:通则
3术语和定义
DB15/T4257.1界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
流行率prevalence
某一时点特定群体中患病单元所占的比例。
表观流行率apparentprevalence
依据检测结果所获得的流行率。
真实流行率trueprevalence
群体中,真实病例或具有某种属性的单元所占的比例。
发病率incidencerate
在一定时期内,新病例在特定易感群体中所占的比例。
死亡率mortalityrate
1
DB15/T4257.5—2026
在一定时期内,因病死亡动物在特定群体中所占的比例。
病死率fatalityrate
在一定时期内,患病动物中因该病死亡的比例。
时间分布temporaldistribution
群体中疫病的发生随时间变化而变化的情况。
空间分布spatialdistribution
疫病在不同区域群体中的发生情况。
群间分布speciesdistribution
疫病在不同品种、性别、年龄、养殖模式等不同属性群体中的发生情况。
预设流行率designprevalence
证明无疫或发现疫病的阈值,以确定抽样样本量,不等于实际流行率,根据疫病流行病学特征、专
家观点、经验及可接受的动物卫生保护水平确定。
置信水平confidencelevel,CL
总体参数值落在样本统计量某一区间内的把握。
置信区间confidenceinterval,CI
在某一置信水平下,样本统计值与总体参数值间的误差范围。
4监测数据分析影响因素
分析动物疫病监测数据时,应考虑与产生数据的监测系统或监测活动有关的因素,包括:
a)监测目的。确定监测活动所要解决的问题,根据数据性质选择适合的分析方法;
b)数据来源和类型。应考虑数据的提供者,并明确数据的类型,涉及生产、临床、屠宰、交易市
场等;
c)数据收集频率。应考虑数据收集的时间间隔;
d)数据代表性。应考虑监测数据能否反映所对应目标群的特征;
2
DB15/T4257.5—2026
e)检测方法的准确性。应掌握检测方法的敏感性和特异性;
f)假设。利用监测数据证明无疫或发现疫病,应考虑预设流行率,分析预设流行率的设定依据、
严谨性及其与疫病特性、环境等的匹配性。
5数据统计分析
统计表
根据统计分析疫病种类、区域设定表格统计主要内容,由表号、标题、线条、纵标目、横标目、数
字及合集组成。标题位于表的上方,概括说明表的主要内容。标目用来说明横纵行数字的含义,并附有
百分比(%)、畜龄(月/年)、存栏数(只/头)、发病数(只/头)等单位。线条多采用三线式,即顶
线、底线、纵标目下的横隔线。
统计图
5.2.1柱状图
柱状图适用于展示不同类别或时间点之间监测数据的对比情况,如不同地区发病率、不同年份阳性
率等。绘制时应遵循以下基本要求:
a)横轴应作为基线,长条的宽度要相等,标明各个长条的内容;
b)纵轴尺度从“0”开始,间隔应相等大小,还应标明纵轴所表示指标的尺度以及单位;
c)对于间断性的资料,作图的时候每个矩形之间,应留出一条小间隔;
d)同一个属性、等级的两个或两个以上的指标的长条应该绘制在一起;
e)复式柱状统计图中,表示不同项目的直条要用不同的线纹或颜色区别开来,并注明图例。
5.2.2直方图
直方图适用于表示连续性变量(如动物日龄、抗体效价等)的频数分布特征。作图时应注意以下原
则:
a)直方图的纵轴应该从“0”开始,横轴可以不从“0”开始;
b)对于组距相等的数据资料可以直接作图,组距不相等的资料先进行换算,转化为相等的频数之
后再作图。
5.2.3饼图
绘制饼图时各扇形按照大小顺序或者自然顺序排列,从9时或者12时的时钟处开始,附图例说明
各部分内容。
5.2.4线图
适用于连续型数量资料,数据点画在组段中间位置,相邻的点用直线连接。有多条曲线时,用不同
颜色、不同图案区分,并附图例加以说明。
6描述疫病
疫病频率的描述
分析监测数据时,应根据监测的目的等选择以下指标进行分析计算;
3
DB15/T4257.5—2026
流行率(p)常用于描述某一时间点的疫病患病状况,按照公式(1)计算。
퐴
푝=×100%......................................(1)
푁
式中:
A——某一时点特定群体中某病的所有病例数(个);
N——该时点特定群体中全部动物数(个)。
发病率(I)常用于描述某一时段疫病发病的严重程度,按照公式(2)计算。
퐴
퐼=푡×100%....................................(2)
푁푡
式中:
At——某一时间段特定群体中某病的新发病例数(个);
Nt——同期该群体中全部易感动物数(个)。
死亡率(MR)常用于描述某一时段内风险群中因所有原因动物死亡情况,按照公式(3)计算。
퐷
푀푅=×100%....................................(3)
푁
式中:
D——某一时间段内特定群体中所有死亡动物数(个);
N——同期该群体中全部动物数(个)。
病死率(CFR)常用于描述患病动物中因该病死亡的动物所占比例,按照公式(4)计算。
퐷
퐶퐹푅=퐴×100%..............................(4)
퐴
式中:
DA——某一时间段内特定群体中因某病死亡动物数(个);
A——同期该群体中患该病动物数(个)。
三间分布
6.2.1时间分布
以天、周、月、季度、年或疫病特点确定的时段为单位,收集每一单位时段内所关注疫病的病例数、
疫情起数、发病率、抗体等特征指标,以时间为横坐标、特征指标为纵坐标,显示时间分布特征,在此
基础上分析原因。
6.2.2群间分布
根据动物本身生理特征、所面临的风险因素差异等因素划分群体,收集每一群体中所关注疫病的发
病率、抗体合格率等特征指标,用图、表或其他方式比较不同群体间的差异,在此基础上分析原因。
6.2.3空间分布
利用地图或其他代表范围的图形显示不同区域的病例数、疫情起数、发病率、抗体等特征指标,结
合不同区域的风险因素分布特征,判断相互间是否有差异,以此确定病因。
7以估计流行率为目的的数据分析
4
DB15/T4257.5—2026
表观流行率计算
表观流行率按照公式(5)计算。
a
AP=..................................(5)
n
式中:
AP——表观流行率;
a——群内流行率;
n——群内检测数量(个)。
置信区间使用公式(6)计算。
AP×(1−AP)
CI=AP±Z×√.............................(6)
1−α/2n
式中:
AP——表观流行率;
——标准正态分布(1-α/2)百分位点;
Z1−α/2
n——样本量(个)。
真实流行率换算
通过样本获得的流行率,结合试验敏感性和特异性,真实流行率按照公式(7)计算。
AP+Sp−1
TP=...............................................(7)
Se+Sp−1
式中:
AP——表观流行率;
Sp——试验特异性;
Se——试验敏感性。
8发现疫病或证明无疫的数据分析
敏感性计算
对于只要有1只动物感染即认为该群感染,群敏感性按照公式(8)计算。
HSe=1−(1−p)푛...............................................(8)
式中:
HSe——群敏感性;
p——群内流行率;
n——群内检测数量(个)。
考虑检测方法的准确性,以检测结果阳性为感染或发病的条件下,群敏感性按照公式(9)计算。
HSe=1−(1−AP)푛..................................................(9)
式中:
HSe——群敏感性;
5
DB15/T4257.5—2026
AP——表观流行率;
n——群内检测数量(个)。
证明无疫或发现疫病的把握计算
对预设流行率为p的群体内个体进行检测,检测为阴性时是真阴性的可能性(无疫的把握)按照公
式(10)计算。
(1−p)×Sp
NPV=........................................(10)
p×(1−Sp)+(1−p)×Se
式中:
p——预设流行率;
Sp——检测方法的特异性;
Se——检测方法的敏感性。
对以场群为单元、预设群流行率为HP的群体进行检测,检测为阴性的单元是真阴性的可能性按照
公式(11)计算。
(1−HP)×HSp
HNPV=....................................(11)
HP×(1−HSe)+(1−HP)×HSp
式中:
HP——预设流行率;
HSp——由所采用检测方法的准确性、每个单元抽检数量决定的群特异性;
HSe——由所采用检测方法的准确性、每个单元抽检数量决定的群敏感性。
9以风险为基础的监测数据分析
按照“7以估计流行率为目的”规定,以各风险群修订后的预设流行率和所抽取的抽样单元数为参
数,分别计算出各风险群的群敏感性和发现疫病或证明无疫的把握。
然后,根据公式计算(12)整个抽样过程的群敏感性;
HSe总=1−(1−HSe高)(1−HSe低)..................................(12)
根据公式(13)计算证明无疫或发现疫病的把握。
NPV总=1−(1−NPV高)(1−NPV低).................................(13)
10以比较比例为目的的数据分析
两样本比例的u检验
(1)建立假设检验
检验假设为:
H0:两总体比例相等
H1:两总体比例不等
α=0.05
(2)计算u值
6
DB15/T4257.5—2026
用正态分布近似检验,检验统计量u按照公式(14)计算。
|p−p|
u=12.......................................(14)
11
√pc(1−pc)(+)
n1n2
式中:
p1、p2——两样本比例;
pc——合计比例,等于两样本阳性数之和比上两样本量之和;
n1、n2——两样本样本量(个)。
(3)检验结果判定
如果计算得出的u<1.96,得出P>0.05,按α=0.05,不拒绝H0,则差别无统计学意义。反之,拒
绝H0,差别有统计学意义。
两样本比例的χ2检验
(1)建立2×2列联表
在分析两个因素是否独立,或者一个因素是否对另一个因素有影响时,通常使用2×2列联表来进
行计算,计算时将样本按照结果和不同风险属性分别填入表1。
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