概率数据匹配方法在传染病报告信息匹配中的应用

目的为解决全国医疗机构法定传染病报告质量调查过程中现场调查数据与传染病网络直报系统记录匹配问题,采用概率数据匹配方法对不同来源的信息进行匹配。方法采用改良的Fellegi-Sunter概率数据匹配方法,对匹配项系数进行赋值,分别计算每一配对记录之间相似性得分,若匹配相似性得分超过一定的阈值（cut-off值）后,即认为匹配成功。对自动匹配结果进行人工核对,并作为金标准,对自动匹配结果进行评价。结果将调查过程中获取的2153条原始记录与网络直报系统中97 271张传染病报告卡信息进行分层多维度概率匹配。以总得分25分作为阈值,将自动匹配结果与人工判断结果比较。结果显示,自动匹配的灵敏度为98.96%（95%CI：98.39%~99.36%）,特异度为94.92%（95%CI：91.29%~97.35%）,总一致率为98.51%（95%CI：97.91%~98.98%）,Kappa值为0.9250,ROC曲线下面积为0.9979。结论分层多维度概率匹配方法成功解决了现场调查的原始数据与网络报告系统的数据匹配问题,匹配结果与实际情况具有较高的一致性,显著提高了工作效率,也为今后开展类似工作提供简易的分析工具。

空间相对危险度估计方法在传染病风险评估中的应用

介绍可变带宽核密度算法、疾病空间相对危险度估计方法以及空间危险度统计学检验等在疾病风险评估中应用原理，利用2013年云南省鲁甸及周边县区感染性腹泻病网络直报数据中其他感染性腹泻病的空间相对危险度进行估计并绘制疾病图。结果显示其他感染性腹泻病高风险热点区域主要集中于研究地区的东南部大片区域内，表明基于可变带宽的核密度疾病空间风险度估计方法结合疾病制图技术，可为确定重点防控人群和区域提供直观可视化的工具。