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大规模预防接种点概念模型设计

2021-05-14祖正虎王长军

西南国防医药 2021年3期
关键词:概念模型预防接种业务流程

富 涵,祖正虎,王长军

2001年美国炭疽邮件事件发生后,各国开始全面加强反生物恐怖能力建设。快速开展大规模疫苗接种行动,是防控天花等生物恐怖袭击最有效的公共卫生手段。为实现有限资源在短时间内发挥最大保护作用,首先需要规范应急疫苗接种设施的运行逻辑和资源配置标准,而我国现行的《中华人民共和国疫苗管理法》和《预防接种工作规范》等法律法规中的相关方案尚不足以应对此类生物恐怖袭击事件[1-2]。

国外研究人员建立了一系列大规模预防决策模型和工具。例如,生物恐怖与流行病暴发响应模型(BERM)[3]和临床资源规划模型生成器(CPMG)[4]等用电子表格呈现的工具,Maxi-Vac[5]和RealOpt[6]等结合仿真模型进行规划的工具,以及动态分配点模拟器(D-PODS)[7]等评估不同规划对行动效率影响的工具。这些研究均以公共卫生应急准备计划为依据,建立了适用于大规模现场预防接种和抗生素发放等应用场景的模型算法,为本研究提供了方法借鉴。

当前,我国疾病预防控制体系的网底是社区卫生服务中心[8]。但是,充分发挥社区卫生服务中心应急队伍的应急功能,仍面临任务不明确、流程不清晰、资源配置合理性欠缺等现实难题。为此,本研究运用业务流程管理的相关技术分析大规模预防接种业务需求,提出一种基于社区卫生服务中心的,以业务流程和人员物资配置为主要内容的大规模预防接种行动的概念模型,并以天花生物恐怖袭击背景下的大规模应急接种为想定案例,验证概念模型的可用性,为我国大规模预防接种提供参考。

1 大规模预防接种行动业务需求分析

业务流程建模之前,本研究进行了大量的文献调研,对中英文数据库和政府网站的大规模预防接种行动相关内容进行分析。根据文献调研结果,大规模预防接种的核心业务需求包括预检分诊、接种登记、接种教育、医学评估、医学咨询、疫苗接种、留观、表单收集、症状检查、应急处置和转院11个部分[9]。核心业务构成了接种点运行的主体部分,囊括了居民预防接种可能通过的主要环节,需要大量的专业人员和物资;这些核心业务所需资源的筹措效率和配置的合理性直接影响接种点的运行效率[9]。

2 大规模预防接种行动流程设计

通过上述业务需求分析确定的大规模预防接种行动概念模型,包括行动业务流程和资源需求测算两个部分。行动业务流程模型是通过分析大规模预防行动业务时序逻辑,使用业务流程建模语言BPMN对核心业务流程进行的规范化描述[10-11]。模型见图1,主要包括3个方面:任务、执行任务的主体以及任务之间的关联。任务对应预检分诊、接种登记等全部11个核心业务;执行任务的主体对应关键人力资源,包括预检分诊组、接种登记组、接种教育组、医学评估组、接种组、留观组和应急处置组,共7个任务组,每个任务组与模型的1个泳道对应,其职责是执行该泳道中的任务;任务与任务之间以执行的先后顺序依次连接,序列流中插入的网关表示关键的决策点,决定了任务流程的走向、居民流向和资源需求数量。

图1 大规模预防接种行动任务流程

3 大规模预防接种行动人力资源需求测算

考虑到生物恐怖等事件发生率低,缺乏预测人数激增的数据,以及实际行动中的人流控制等因素,可采用“接种点运行效率”作为平均人流速度的合理假设,表示接种点运行时居民以恒定速率到达和离开[9]。本研究基于此假设,采用以下资源决策逻辑确定资源测算方法:决策人员首先制定接种目标以确定接种点运行效率,然后选择预先为接种点设计的接种流程和分流比例估计每个任务的总运行效率需求,最后使用经验性或统计性工作效率数据,考虑轮班和人员损耗确定最终资源需求。

3.1 接种点运行效率 接种点运行效率Robject即接种点内人群的总体流速,由目标人数P、运行天数T、每日运行时长H和接种点数量N4个变量决定[9],计算方法为:

3.2 任务运行效率 任务运行效率RTaskn,即在确定的接种点运行效率下经过核心任务n的人群流速,是关于接种点运行效率Robject和到达该任务的居民比例Pn两个变量的函数。到达任务n的居民比例Pn,是由行动任务流程决定的,通过汇总通向任务n的路径的分流比例进行计算,以Pnij表示从第1项任务至第n项任务的第i条路径中在任务j处的人群分流比例,以ΠPnij表示从第1项任务至第n项任务的第i条路径中所有分流比例的乘积,即由第i条路径进入任务n的居民比例,经过所有路径到达任务n的居民比例之和即为Pn。若规定集合A为经由第1条路径通向任务n的所有任务序号的集合,集合B为经由第2条路径通向任务n的所有任务序号的集合,以此类推,规定路径不超过3条,则Pn的计算方法为:

RTaskn使用到达任务n的居民比例,乘以接种点的运行效率进行计算,计算方法为:

3.3 员工数量 基于“劳动效率定编法”的基本原理[12],本研究改写了定编人数计算公式,分别计算1个班次和总班次的员工数量。

3.3.1 特定任务一个班次的员工数量 任务n的员工需求wn,用任务n运行效率RTaskn除以员工工作效率WTaskn进行计算,计算方法为:

3.3.2 特定任务的总员工数量 任务n的总员工数量wTotaln需要考虑员工轮休和损耗,因此引入αn和βn两个系数,αn表示任务n的员工轮班系数,定义为接种点运行时间与员工工作时间的比值,取值范围为[1,+∞),其计算方法为:αn=T×H÷W,其中W为员工的工作时间;βn为任务n的员工损耗系数,定义为员工实际参与工作的总时间与应参与工作的总时间的比值,用于表示员工生病等原因无法工作造成的人员损耗,取值范围为(0,1),则wTotaln的计算方法为[12]:

4 大规模预防接种行动重点物资需求测算

核心任务的物资需求与员工数量、换班次数、任务需求、资源属性等诸多因素有关,下面以个人防护装备、疫苗、冷链设备和急救物资为例表示本研究的物资计算方法。

4.1 个人防护装备 个人防护装备的数量Nfh与接触居民的员工数量和换班次数有关。假设每日的换班次数相同,用a表示,a与接种点运行天数T的乘积即为换班总次数,用b表示,即b=a×T;假设所有核心任务员工均需要防护用品,并规定集合M为所有需要防护物资的任务序号的集合,那么,用所有核心任务员工数量的总和乘以换班次数即可表示个人防护装备数量,用公式表示为:

4.2 疫苗 本研究定义最低疫苗需求Nym为平均到达一个接种点的居民数量,用公式表示为:

4.3 冷链设备 本研究定义用于疫苗储存的普通冰箱数量Npb为疫苗储备数量Nym除以冰箱容量V,用公式表示为:

用于疫苗接种的台式小冰箱数量Ntb取决于接种单元数量。若1个接种单元为1名接种员工配备1台台式小冰箱,wv为1个班次的接种员工数量,则:

4.4 急救物资 急救药品等急救物资需求需要考虑药物不良发生发生率、事件性质引发的心理性不良反应等因素,为此笔者用放大系数表示上述因素产生的影响,将其定义为,在特定事件的疫苗接种中需要急救的居民数量与常规接种门诊需要急救的居民数量之比,用γ表示,取值范围为[1,+∞);同时,将常规接种门诊的急救物资储备数量定义为基本储备数量Jjw,Jjw与γ的乘积即为本研究定义的应急物资需求数量Njw,用公式表示为:

5 大规模预防接种行动资源需求测算——以天花生物恐怖为例

情景:上海某商场发生天花恐怖袭击,6 d后发现需要对潜在暴露人员进行预防接种,计划在5 d内为50万人接种一剂次的天花疫苗,计算资源需求。

5.1 验证过程 本研究使用文献调研结果假设行动目标,运用文献中提取的模型参数进行资源需求算法验证。第一步:决策人员确定接种点数量为50,每日运行10 h,共5 d;一天一换班,共两班,则轮班系数为2;各岗位损耗系数均为0.99。第二步:决策人员选择员工工作效率参数(表1)。第三步:决策人员使用预先设计的接种流程(以图1为例)和参数初始化分流比例(图2)[4,7],运用公式(2)计算到达每个任务的人员比例Pn,如接种登记任务需处理的居民占所有到达接种点居民的比例为95%+5%×50%=97.5%。第四步:使用上文资源需求测算方法进行计算。笔者以R软件对流程任务和公式进行编码,将接种目标和表1中的参数输入模型模拟了此计算过程。5.2 计算结果 通过上述方法验证得到每小时接待200个居民的接种点运行5 d的人员和物资需求(表2和表3)。

图2 接种点居民分流示意图

表1 接种点员工工作效率参数

表2 每小时接待200个居民的接种点运行5 d的员工需求

表3 每小时接待2 00个居民的接种点运行5 d的关键物资需求

6 结论

本研究综合运用文献调研、业务流程建模和数学建模等方法,形成了以行动业务流程和资源需求测算为主要内容的大规模预防接种行动概念模型,并以天花生物恐怖袭击为想定情景,初步验证了概念模型的可用性。该概念模型以BPMN为桥梁,实现了公共卫生决策人员、业务需求分析人员和系统开发人员之间的有机联结。通过BPMN的语言使用逻辑,将概念模型转化为计算机语言,可直接编制计算机程序部署使用,从而实现快速业务展开和资源配置,有效提高我国社区卫生服务中心应急队伍执行大规模预防行动任务的工作效率。

除本研究考虑到的影响业务流程建模与资源需求测算的主要因素外,在实际任务行动中,任务前人员培训情况、资源保障条件和社会人员沟通等因素也可能影响行动效率,但目前还缺乏此类因素的定量化指标[15-16]。当前,全球正在开展新型冠状病毒疫苗的大规模接种,我国应以此为契机,及时关注各个国家不同疫情条件下疫苗接种行动中遇到的具体问题及有效做法,同时充分采集我国新冠疫苗接种中的各类相关数据,不断优化工作流程和资源配置,探索建立以社区卫生服务中心应急队伍为主体的大规模预防接种行动体系,为今后更加严峻的事态下,更大规模的公共卫生应急响应打基础、做准备。

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