辽宁省麻疹监测系统质量评价分析

辽宁省疾病预防控制中心(110005) 安晓慧 方 兴 姚文清 韩 悦

辽宁省麻疹监测系统质量评价分析

辽宁省疾病预防控制中心(110005) 安晓慧 方 兴 姚文清 韩 悦

目的 综合评价辽宁省2009-2014年麻疹监测质量。方法 逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)结合秩和比法(rank-sum ratio,RSR)对辽宁省2009-2014年麻疹监测系统的8项指标进行纵向评价和横向评价。结果 2012年之前，辽宁省麻疹监测系统总体运转质量不断提高，2012年之后，运转质量有所下降，2011年麻疹监测质量最好；盘锦、大连、朝阳、沈阳的麻疹监测质量为优秀，铁岭、辽阳、鞍山、营口、丹东、抚顺、阜新、本溪的监测质量良好，锦州、葫芦岛的监测质量为一般。结论 运用加权TOPSIS法结合RSR法，能比单一指标评价更加客观、合理地反映麻疹监测系统运转情况，可在麻疹监测综合评价中运用。

麻疹监测 质量评价 TOPSIS RSR

辽宁省于1999年正式建立麻疹监测系统(measles surveillance system,MSS)。初期，各地以纸质报表月报形式上报麻疹疑似病例。经过一段时间以“中国免疫规划监测信息管理系统”报告并管理麻疹疑似病例个案信息后，2009年国家将麻疹个案监测信息报告功能与中国疾病监测信息报告系统合并，建立了麻疹专病监测信息报告系统[1]，使监测信息进一步完善。为此本文对辽宁省2009-2014年MSS系统运转质量进行综合评价，为改善麻疹监测质量提供参考。

资料与方法

1.资料来源

2009-2014年麻疹监测资料来自中国疾病预防控制信息系统，人口资料来自于辽宁省统计年鉴。

2.研究方法

采用逼近理想解排序法(TOPSIS)[2]结合秩和比法(RSR)[3]，利用Excel 2003对资料进行整理，SPSS 18.0进行统计分析。

本研究通过RSR法对横向评价麻疹监测质量进行分档，RSR又称秩和比，是非参数统计量，具有0～1连续变量的特征。RSR值越大越优。其基本思想是：在一个n行m列矩阵中，通过秩转换，获得无量纲统计量RSR；在此基础上，运用参数统计分析的概念与方法，研究RSR的分布；以RSR值对评价对象的优劣直接排序或分档排序或比较各组RSR的可信区间[2-3]。

结 果

1.麻疹监测质量评价指标体系

在文献分析、专家访谈的基础上，确定备选指标。通过德尔菲法确定最终的评价指标及权重(表1)。该指标体系包括麻疹疑似病例48小时完整调查率(%)、实验室血清检测结果7天内及时报告率(%)、散发病例血标本采集率(%)、排除病例报告发病率(/10万)、麻疹暴发疫情病原学标本采集率(%)、第二份血标本采集率(%)、血标本3日内送达率(%)、麻疹暴发疫情血清学确诊率(%)8项指标，各指标权重均分别为1。其中排除病例报告发病率为中优指标，采用线性函数法[3]转化为高优指标，确定其合理取值范围为(2～5)/10万，其他指标均为高优指标。

2.纵向评价

表1 辽宁省2009-2014年麻疹监测指标

表2 辽宁省2009-2014年麻疹监测指标的归一化矩阵和TOPSIS法分析结果

3.横向评价

运用TOPSIS法对辽宁省各市2009-2014年麻疹监测系统运转指标(表3)进行综合横向评价，各市运转指标的Ci值和排序见表4。

表3 辽宁省各市2009-2014年麻疹监测指标

表4 辽宁省各市2009-2014年麻疹监测指标的归一化矩阵和TOPSIS法分析结果

TOPSIS法中的Ci值波动在0～1，其分布同RSR值，可用Ci值替代RSR值进一步进行RSR法分析[4]。以概率单位值Y为自变量，Ci值为应变量，估计出回归方程：Ci=-0.547+0.213Y，对回归方程进行假设检验，P<0.001,说明Ci值与Y具有高度的线性相关关系，F=286.728，P<0.001，说明所求线性回归方程成立。结合最佳分档原则[2]，分为优秀、良好、一般三档。带入概率单位值，得理论Ci值，分档结果见表5。对分档的三组进行方差分析，方差齐性检验结果为P=0.075>0.05，说明各档方差齐，方差分析F=31.430，P<0.0001，表明分档差异有统计学意义，可认为分档有效。

表5 辽宁省2009-2014年各市麻疹监测质量分档结果

讨 论

1.两种方法相结合综合评价的优势

TOPSIS法将原始数据进行同趋势化和归一化处理，消除了不同指标量纲的影响。对数据分布类型无特殊要求，也不限制样本的含量。既可用于小样本资料，也可用于多单元、多指标的大样本资料；比较简单、可靠、灵活性强。局限性是评价结果容易受异常值的影响，且不能对评价对象进行优劣分档。RSR法是一种易于理解和操作，且内涵丰富、灵活、实用的统计分析方法，为按质量好坏分档提供了定量依据。RSR法与TOPSIS法结合运用，弥补了TOPSIS法的局限性，拓宽了TOPSIS法的应用范围，同时TOPSIS法又克服了RSR法由于非参数转化可能造成信息损失的缺陷。这样既能排序又能合理分档，使综合评价更具有科学性、准确性、实用性[5-7]。

2.评价指标的选择

单一因素的评价易于操作，只要按一定的准则分别依据该因素给研究对象一个评价等级或分数，依等级或分数高低，便可排出优劣顺序。但在实际工作中，由于状况复杂，同时受到多种因素的影响，必须综合考察多个因素，依据多个指标对评价对象进行综合评价[5]。本研究纳入评价的八项指标均为全国麻疹监测方案要求的指标。排除病例报告发病率指标过低或过高，该指标过低说明监测系统敏感性较弱，过高有可能是由于人为排除麻疹病例造成的。全国麻疹监测方案要求以省为单位达到2/10万以上，但对该指标大小的合理取值范围，目前国外和国内的文献中尚无相关报道。根据专家的建议，本研究中将麻疹排除病例报告发病率的合理取值范围定为2/10万～5/10万。

3.麻疹监测质量排序和分档情况分析

纵向评价发现2012年之前，全省MSS总体运转质量不断提高，2012年之后，运转质量有所下降。《全国2006-2012年消除麻疹行动计划》中提出到2012年全国努力实现消除麻疹的目标[8],为达到这一目标我省MSS保持高质量运转，因此在2012年之前MSS总体运转质量逐年提高，2011年的Ci值达最大，麻疹监测质量最好。2012年我省麻疹发病率为0.066/10万，达历史最低水平，监测工作稍有松懈。2012年之后，麻疹发病率有所上升，尤其是2014年，我省麻疹发病数和发病率均居全国第一位，MSS监测病例总数急剧上升，导致监测质量有所下降。

横向评价发现辽宁省各市麻疹监测质量不平衡：盘锦、大连、朝阳、沈阳的麻疹监测质量为优秀；铁岭、辽阳、鞍山、营口、丹东、抚顺、阜新、本溪的监测质量良好；锦州、葫芦岛的监测质量为一般。本次综合评价的结果与实际工作情况基本一致，因此认为本次评价结果基本可靠。在实际工作中掌握的监测质量较好的鞍山、丹东在此次评价中结果不甚理想，可能是由于第二份血采集率较低造成的。

4.本研究中的不足

本次进行综合评价所选的指标是可通过MSS直接统计的反映麻疹监测质量的直接指标[9-10]，建议今后将散发病例病原标本采集率、风疹实验室诊断率[5]纳入评价指标体系，使麻疹监测系统质量评价工作日趋完善。

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[4]陈园园，朱滨海.某三级综合医院医教研综合质量评价研究.中国卫生事业管理，2015，(8)：583-585.

[5]吴承刚，梁剑，等.加权逼近理想解排序法结合秩和比法综合评价广东省麻疹监测质量.中国疫苗和免疫，2015，21(1)：55-58.

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(责任编辑：刘 壮)