智慧海关视角下现代化口岸公共卫生体系建设的思考

本文回顾了口岸卫生检疫三年来取得的成绩,总结了在新冠疫情防控中暴露出口岸公共卫生体系存在的法律体系不健全、部分口岸设施设备落后、“多病同防”意识不强、监管方式单一、风险布控不精准、数据共享不通畅、业务信息平台分散、实验室检测能力较弱、应急处置能力有限、联防联控机制不完善等问题。本文旨在从智慧海关建设角度,在“智慧海关、智能边境、智享联通”新要求下,探索健全完善法治化公共卫生治理体系、公共卫生风险监测评估体系、智慧卫生检疫信息管理平台体系、口岸公共卫生应急处置体系、卫生检疫技术支撑保障体系几个方面,加快推进智慧卫生检疫建设,持续完善口岸公共卫生体系,切实增强防范化解海关生物安全重大、系统性风险的能力,促进高水平开放高质量发展,服务构建新发展格局。

推进苏州生物医药产业发展的特殊物品卫生检疫措施研究

为推进苏州生物医药产业高质量发展,通过文献检索、专家咨询、访谈和问卷调查等多种方式,对苏州生物医药产业现状、与生物医药产业相关的特殊物品监管方面的不足进行分析。企业对出入境特殊物品监管诉求集中在通关便利化、合理精准科学分类、精细化风险评估和完善查验程序等方面。在特殊物品的监管中,主要存在以下问题:生物安全立法理念尚未完全得到落实、监管部门和环节点多、监管整体能力需要进一步提升、口岸通关时间难以精准控制、后续监管形式化和行业管理分段化、特殊物品卫生检疫专业人员相对少和检测要求高、对涉及特殊物品的违法违规行为处罚力度不够等。在此基础上,立足苏州在全国生物医药产业的定位,提出了强化特殊物品卫生检疫顶层设计、完善特殊物品审批和风险监测制度、建立特殊物品智慧查验机制、创新开展特殊物品多部门联合监管、加强长三角区域海关一体化合作、加强政策服务和典型违法案例普法,实现对特殊物品卫生检疫措施的针对性改进,切实推进苏州生物医药产业的高质量发展。

世界卫生组织2022年全球霍乱疫情通报(摘译)

2022年,世界卫生组织收到通报的霍乱病例数(472697例)比2021年(22370例)增长了1倍。全球有44个国家通报了霍乱病例,比2021年的35个有所增加。冲突、气候变化、有限的发展投资,以及新出现和再次出现的脆弱性而引起人民流离失所,都导致霍乱病例数的增加。世界卫生组织建议各会员国在地方一级强化早期发现、监测、预警、诊断、收集、汇编和分析数据的能力;鼓励与霍乱流行区相邻的国家加强国家一级的疾病监测和准备;向旅行者和社区提供有关霍乱潜在风险、症状、预防措施、何时何地报告病例,以及必要时在何处接受治疗的信息。

纳米孔测序技术及其在病原学诊断中的应用进展

在病原学诊断中,基因测序扮演着重要的角色,测序技术也在不断地更新发展,其中牛津纳米孔科技(Oxford Nanopore Technologies,ONT)公司所推出的纳米孔测序技术近年来发展迅速,并凭借其超长读长、快速实时测序、简单便携以及能够读取蛋白质序列等诸多优势在医学领域获得了广泛的关注和应用。本文将主要介绍纳米孔测序技术的原理、特点以及在病原学诊断中的应用,并对该技术的未来发展进行展望。

基于机器学习的江苏省输入性疟疾病例就医延迟风险预测模型构建

目的基于机器学习算法构建江苏省输入性疟疾病例就医延迟风险预测模型,为江苏省输入性疟疾病例早期发现提供依据。方法基于中国疾病预防控制中心传染病报告信息管理系统和寄生虫病防治信息管理系统,收集2019年江苏省报告的输入性疟疾病例个案调查、首发症状及初诊时间等信息。以职业、感染疟原虫虫种、主要临床表现、有无并发症、疾病严重程度、年龄、国外居留时间、在国外感染疟疾次数、潜伏期、初诊单位级别、来源国、同行人员和出国途径等13个因素为自变量,以就医延迟时间(≤24 h和>24 h)为因变量,分别运用BP神经网络、logistic回归、随机森林和贝叶斯算法构建输入性疟疾病例就医延迟风险预测模型。使用列线图对logistic回归进行可视化分析,绘制校准曲线对列线图进行评价,并比较4种模型的受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC),以评价模型预测效能。进一步分析各特征数值大小对预测结果的正负影响,应用SHAP算法对各特征重要性进行量化和归因。结果共纳入输入性疟疾病例244例,其中自出现首发症状后到初诊时间超过24 h的病例累计100例(40.98%)。建立logistic回归模型发现,有疟疾感染史[比值比(odds ratio,OR)=3.075,95%可信区间(confidential inter⁃val,CI):(1.597,5.923)]、潜伏期长[OR=1.010,95%CI:(1.001,1.018)]或在省市级医疗机构就医[OR=12.550,95%CI:(1.158,135.963)]是输入性疟疾病例就医延迟的危险因素。BP神经网络模型结果分析发现,对输入性疟疾就医延迟影响较大的因素是国外居留时间、潜伏期和年龄。随机森林模型结果分析发现,影响输入性疟疾就医延迟的前5位因素依次为主要临床表现、出国途径、潜伏期、国外居留时间和年龄。贝叶斯模型结果分析发现,影响输入性疟疾就医延迟的前5位因素依次为初诊单位级别、年龄、来源国、疟疾感染史和同行人员。通过比较各模型AUC发现,BP神经网络模型与lo⁃gistic回归模型总体性能较优(Z=2.700~4.641,P均<0.01),且AUC差异无统计学意义(Z=1.209,P>0.05)。Logistic回归模型预测灵敏度(71.00%)和约登指数(43.92%)均高于BP神经网络模型(63.00%和36.61%);而BP神经网络模型预测特异度(73.61%)高于logistic回归模型(72.92%)。结论国外居留时间长、有疟疾感染史、潜伏期长、高年龄组和在省市级医疗机构就诊的江苏省输入性疟疾病例发生就医延迟的概率较高。基于logistic回归模型和BP神经网络模型构建江苏省输入性疟疾患者就医延迟风险预测模型具有较好预测效能,可为输入性疟疾患者健康管理提供参考。

我国疟疾输入再传播风险评估指标的定量分析研究

目的 定量分析我国疟疾输入再传播风险指标及其权重系数,以探讨我国现有疟疾输入再传播风险评估体系纳入的风险指标对疟疾输入再传播风险评估贡献程度的差异。方法 在PubMed、Web of Science、中国知网(CNKI)、万方数据库、中文科技期刊数据库(维普)等国内外数据库中,分别以“malaria”、“re-introduction/re-transmission/re-establishment”、“risk assessment/risk evaluation/risk prediction”和“疟疾”、“再传播/再流行/重新流行/再建”、“风险评估/风险预测”等为检索词,检索截至2023年8月3日收录的明确报告了我国疟疾输入再传播风险评估体系风险指标及其权重系数的研究文献。同时检索“Google Scholar”搜索引擎以确保检索全面性。2名研究者按照预先建立的信息提取表提取研究文献基本信息及疟疾输入再传播风险指标相关数据并交叉核对。采用R 4.2.1软件绘制南丁格尔玫瑰图,以展示我国疟疾输入再传播风险评估体系纳入的风险指标及其权重系数。以风险指标被评估体系纳入的频次和指标权重系数排序分析风险指标的重要程度;计算不同赋权方法所得指标权重系数的最大值与最小值的比值,比较不同赋权方法筛选指标的能力。结果 共检索到2 138篇文献,经去重、筛选后,最终纳入8篇文献进行分析。8篇文献累计报告了8项疟疾输入再传播风险评估体系和52项疟疾输入再传播风险指标,其中输入性疟疾病例数量、当地传疟蚊媒种类被纳入疟疾输入再传播风险评估体系的频次较高,均为8次;输入性疟原虫种类和当地传疟媒介种群密度均被纳入6次。将各风险评估体系纳入的风险指标权重系数排序发现,当地传疟蚊媒种类、输入性疟疾病例数量和输入性疟疾病例类型等3项指标的权重系数分别为6、5次和4次,在风险评估体系中排前3位。8篇文献报告的疟疾输入再传播风险指标赋权方法包括专家评分法、专家评分法和层次分析法组合赋权及专家评分法和熵权法组合赋权,其中专家评分法所得的风险指标权重最大值与最小值的比值为1.143~2.241;专家评分法和层次分析法组合赋权所得的风险指标权重最大值与最小值的比值为34.970~162.000。结论 我国现有疟疾输入再传播风险评估体系中,当地输入性疟疾病例数量、输入性疟原虫种类、当地传疟媒介种类和当地传疟媒介种群密度是疟疾输入再传播风险评估体系核心指标。专家评分法和层次分析法组合赋权较单独采用专家评分法在风险指标赋权方面效果更好。

2012—2020年江苏省输入性卵形疟流行病学特征

目的分析2012—2020年江苏省输入性卵形疟病例流行病学特征,为该省制定输入性疟疾防控策略提供科学依据。方法在传染病报告信息管理系统和寄生虫病防治信息管理系统中,收集2012—2020年江苏省卵形疟确诊病例相关信息,包括出国、回国时间,在国外患病次数,发病、初诊和确诊时间,初诊和确诊单位等资料,进行描述性统计分析。结果 2012—2020年江苏省累计报告卵形疟病例347例,其中2015年报告例数最多(71例)。347例卵形疟病例均为实验室确诊的境外输入性病例,占该阶段江苏省报告疟疾病例总数的14.32%。全省卵形疟报告例数居前5位的地级市依次为连云港市(53例,占15.27%)、南通市(44例,占12.68%)、淮安市(44例,占12.68%)、泰州市(44例,占12.68%)和扬州市(36例,占10.37%)。报告病例数以10月最多,达39例(占11.24%);12月最少,为21例(占6.05%)。卵形疟病例境外感染来源地主要为赤道几内亚(97例,占37.95%)、安哥拉(60例,占17.29%)、尼日利亚(40例,占11.53%)。卵形疟病例从回国到发病中位时间为64(144)d,其中7.49%(26/347)的病例回国1年后发病。病例初诊单位主要集中在县级医疗机构(117例,占33.72%),确诊单位主要集中在地市级医疗机构(122例,占35.16%)。2012—2020年江苏省卵形疟病例初诊正确率从2012年的0提升到2020年的78.26%,呈逐年上升趋势(χ^(2)=50.90,P<0.01)。结论 2012—2020年江苏省每年均有输入性卵形疟病例报告,感染来源地主要为非洲,初诊和确诊单位主要集中在地市级和县级等基层医疗机构。今后应重点开展基层镜检人员疟原虫检测能力培训,以提高卵形疟诊断能力、巩固消除疟疾成果。

江苏省输入性疟疾初诊时间及影响因素分析

目的 了解江苏省输入性疟疾病例回国后就医行为特征,分析病例初诊时间影响因素,为输入性疟疾病例早期发现、防止重症病例发生及继发传播提供科学依据。方法 在中国疾病预防控制中心传染病报告信息管理系统和寄生虫病防治信息管理系统中,收集2019年江苏省报告的输入性疟疾病例个案信息以及发病及初诊时间信息。对输入性疟疾病例回国后就医行为及流行病学特征进行描述性分析,采用多因素logistic回归分析探索病例回国后初诊时间影响因素。结果 2019年江苏省累计报告输入性疟疾病例244例,病例初诊时间在1~12 d,平均初诊时间(1.53±1.65)d、中位初诊时间1 d。出现首发症状当天就医的病例数最多(76例,31.1%),68例(27.9%)第2天就医、46例(18.9%)第3天就医、54例(22.1%)3 d后就医,其中3例初诊时间在1周以上。归国时间在1月(14例,5.7%)和12月(13例,5.3%)、年龄在41~50岁(32例,13.1%)的外出务工人员中初诊时间延误者比例较高。多因素logistic回归分析发现,归国时间在3月[比值比(OR)=0.16, P=0.03, 95%可信区间(CI):(0.03,0.85)]及有境外疟原虫感染史者[OR=0.36, P=0.001, 95%CI:(0.19,0.67)]的病例初诊时间相对较短。结论 江苏省输入性疟疾患者主动就医及时性有待提高,有疟原虫感染史者就医更及时。