通过非传染性疾病综合协同管理系统监测非传染性疾病流行:在中国宁波市进行的可行性试点研究

简介

随着社会经济的快速发展和人口老龄化、城市化进程的加快，心血管疾病、癌症、慢性阻塞性肺疾病(COPDs)、糖尿病等非传染性疾病已成为世界范围内的主要公共卫生问题。世卫组织报告称，非传染性疾病每年造成约4000万人死亡，相当于全球死亡人数的70% [1］．中国作为人口最多的发展中国家，近几十年来非传染性疾病发病率呈上升趋势;非传染性疾病负担比例由1990年的60.21%上升至2016年的82.65%，增长37.27% [2］．有研究显示，2013年中国成人糖尿病患病率为9.7%，2015年40岁及以上人群COPD患病率为13.6%，2014-2017年35-75岁人群高血压患病率为44.7% [3.-5］．此外，心血管疾病、癌症及慢性呼吸道疾病是主要死亡原因，约占总死亡人数的79.4% [6］．

监测是非传染性疾病控制和预防的关键和不可或缺的措施，包括为政策制定提供证据，为评估全球和区域目标提供数据支持[7］．作为改善疾病监测的公共卫生实践的基石，美国疾病控制和预防中心(CDC)于2014年启动了CDC监测战略，以实现推进电子健康记录(EHRs)的使用、淘汰冗余系统和最大限度地发挥机构资源绩效的目标[8］．在中国，慢性疾病和危险因素监测调查于2004年采用多级分层整群随机抽样方法，每3年在全国范围内监测非传染性疾病流行[5，9-11］．但由于非传染性疾病信息采集采用自报告方式，野外调查工作量大，只能通过选定监测点获取监测数据，且各地区监测数据质量参差不齐。中国有关于特定慢性病的若干调查和登记，包括中风、高血压、慢性阻塞性肺病、糖尿病和癌症的调查和登记，这些调查和登记提供了关于非传染性疾病的有价值的全国流行病学数据[3.-5，12，13］．但是，由于这些调查和登记彼此独立，研究方法不一致，人口覆盖范围不同，难以对不同的结果进行比较，难以全面了解中国非传染性疾病的现状，这也反映了传统监测系统在数据共享和利用方面的不足[14］．可靠监测系统生成的基于人口的高质量数据对于确定跟踪和应对非传染性疾病的优先事项以及找到具有成本效益的干预措施以减轻非传染性疾病负担至关重要。

宁波是中国东部浙江省的一个地级市，下辖10个区，户籍人口593万，拥有全国最先进的区域卫生信息平台。2016年，宁波市通过数据交换平台成功实现三级(县/区、市、省)传染病直报，从医院信息系统(HIS)上传到国家信息系统，报告时间缩短至2分钟[15］．两年后，成功实施了类似但经过改进的非传染性疾病报告和管理模式，称为综合非传染性疾病协同管理系统(NCDCMS)。这项试点研究由中国疾控中心在宁波开展，旨在开发一种创新的非传染性疾病监测和管理模式，以有效应对中国的非传染性疾病流行。

方法

宁波模型

基于区域卫生信息平台，采用三级直报策略构建宁波市模式。制定统一的数据标准和接口规范，实现不同平台之间的连接和数据交换。发布非传染性疾病登记报告和管理标准，明确数据质量评价指标和数据安全管理标准。采用美国疾控中心推荐的监测系统评价框架的9个属性评价非传染性疾病预防控制体系的绩效[16，17］．

非传染性疾病防治合作体系结构

充分考虑宁波市的现状和系统开发的潜在需求，采用SOA(面向服务的体系结构)和ESB(企业服务总线)技术构建了基于集成信息系统设计理念的多层体系结构系统。该体系结构由基础设施平台层、非传染病信息资源中心、业务支撑层、应用系统、应用门户、安全保障体系和标准法规体系7个部分组成。世界杯时间比赛时间图1展示了整个系统的体系结构。

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模型构建过程

为构建有效可靠的非传染性疾病监测管理体系，从以下4个方面构建了非传染性疾病三级直报模型:(1)通过对接宁波市卫生网与浙江省卫生网(省)、县/区卫生网(县/区)，完成了三级公共卫生数据交换平台的建设。健康网是中国健康产业的专用信息网络。在此基础上，组建宁波市公共卫生数据交换平台，实现县(区)平台与市级平台的数据交换，进而与省级平台的数据交换。(2)制定了统一的数据标准和接口规范。接口规范作为规范和标准，用于连接不同平台，进行数据采集、交换、查询和对账。(3)为实现HIS与数据交换平台的对接，要求各医疗机构按照统一的数据标准和接口规范调整其公共卫生模块。调整后，可实现成绩单自动弹出，患者信息自动提取，平台间实时数据交换。(4)最终出台《宁波市非传染性疾病登记报告及管理规范》。阐述了不同利益相关者之间跨部门协作的标准化工作流程和机制。数据质量评价、数据安全管理等指标也纳入其中并进行了详细阐述。

系统性能评估

由于非传染性疾病防治合作是一个公共卫生监测系统，应对其绩效进行评估，以确保公共卫生问题得到有效和有效的监测。我们根据美国疾控中心制定的评估公共卫生监测系统的指南，用9个监测系统属性评估了非传染性疾病预防控制体系的表现:简单性、灵活性、数据质量、可接受性、敏感性、阳性预测值、代表性、及时性和稳定性[16］．由于公共卫生监测系统在目标、方法、目的和范围上各不相同，在一个系统中重要的属性在另一个系统中可能不那么重要。考虑到非传染病cms的目的和特点，我们选择了6个属性来评估非传染病cms的性能。这6个属性的定义在表1［17］．

道德的考虑

由于非疾控中心的建设也是宁波市智慧城市项目的组成部分，所以它是政府的倡议而不是研究。伦理问题需要解决，但可能不同于一般的科学研究。在制度建设过程中，充分考虑了对居民个人隐私的保护。宁波市区域卫生信息平台通过国家认证，已达到IV级成熟度，属于区域信息保护最高级别。因此，通过该系统收集居民数据是合法和安全的。

伦理批准

该研究得到了宁波市疾病预防控制中心伦理审查委员会的批准。

数据和材料的可用性

为了保护居民的个人隐私，本研究中生成/分析的数据集不对外公开，但可根据合理要求向通讯作者提供。

结果

数据收集和交换

在NCDCMS中，通过三级公共卫生数据交换平台，逐步收集4种应申报的非传染性疾病(糖尿病、缺血性心脏病及心脏骤停、脑血管疾病、恶性肿瘤和中枢神经系统良性肿瘤)报告卡。非传染性疾病的类型和相应的ICD-10代码列于表2．此外，在NCDCMS中集成了生命登记系统，能够准确有效地收集死因数据，从中我们可以了解死亡的潜在原因。

当临床医生在他/她的临床系统上诊断出一种应报告的慢性疾病时，会自动弹出一个疾病报告卡，其中显示了从his或EHR中提取的关于该特定患者的数据。临床医生只需要输入他们的诊断和治疗信息来完成整个成绩单，这只需要几分钟。然后，在医院工作的医疗保健医生将检查该卡，以确保信息的准确性和逻辑性。此外，在县/区疾控中心工作的公共卫生医生将在事后对信息进行复查。如果内容不符合标准要求，卡片将连同反馈信息一起退还给保健医生，以便进一步编辑。一旦完成这项工作，数据将立即传输到区域卫生信息平台。通过逐步的数据交换过程，报告卡将传输到浙江省慢病监测管理系统，最后传输到全国系统。此外，这些数据将与宁波市疾病控制系统数字平台进行交换，并在各分支系统之间共享，如图图2．介绍了通过三级公共卫生数据交换平台进行数据交换和数据共享的过程图2．应通报非传染性疾病报告卡上收集的数据类型见表3．区域卫生信息平台收集的数据包括居民个人信息、人口特征、门诊信息、住院信息、检查和实验室检测结果、处方清单、免疫接种信息等。对于市立医院，非传染性疾病卡的报告流程与县医院/卫生诊所/社区服务中心的报告流程一致图2．

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重要的是，建立非传染性疾病监测系统的目的不仅在于监测非传染性疾病的发病率，而且在于更好地对非传染性疾病患者进行健康管理。平台之间的数据交换不是单向的，而是一个双向的数据交换过程。当非传染性疾病数据传输到上层平台时，特定患者的死因和其他分支监测系统数据(如传染病、免疫记录)最终将整合到EHR中，并传输回县/区区域信息平台，按照一人一份的原则实现双向数据交换。即使非传染病卡是在居住地以外地区申报的，只要是在浙江省境内申报的，都将通过双向数据交换流程退回居住地。

基于三级公共卫生数据交换平台，可实现对4类应呈报非传染性疾病的常规监测。可以根据监视数据自动生成表格和图表，以便根据需要跟踪变化。

系统性能评估

简单

此前，在数据上报过程中，临床医生首先填写非传染性疾病卡片(HIS中的纸质卡片或电子卡片)，然后由医院保健医生手动将数据输入浙江省慢病监测管理系统。临床医生使用电子卡片将每个患者信息变量逐一(即在不同的字段上)报告到HIS。众所周知，手工录入数据需要消耗大量的人力资源。因此，为了弥补手工录入的低效率，开发了NCDCMS。现在，在当前的系统中，当临床医生在他/她的临床系统中诊断出一种应报告的慢性疾病时，一个非传染性疾病报告卡会自动弹出，其中显示了从his或EHR中提取的关于该特定患者的大部分数据。临床医生只需要输入他们的诊断和治疗信息来完成整个成绩单，这只需要几分钟。医院公共卫生医生无需手动在监控系统中输入报告数据;相反，他们只需要审核成绩单，然后点击上传按钮，将数据传输到区域卫生信息平台。

同时，由于国家疾控中心通过三级公共卫生数据交换平台实现了数据采集过程，将多个独立平台组合成一个互联模型，一旦病例报告，数据可以多种方式使用，为多种目的服务。临床医生只需要报告一次数据，在过程完成后，报告的数据可以直接实时传输到各个平台。这允许消除重复的条目。

灵活性

为实现医疗卫生信息系统与数据交换平台的对接，要求各医疗机构按照统一的数据标准和接口规范调整其在医疗卫生信息系统中的公共卫生模块;重要的是，这种调整既不耗时也不昂贵。此外，非疾控中心的建立具有坚实的信息化初步基础:(1)宁波市是一个信息化水平较高的城市。(2) 2016年成功实现三级公共卫生数据交换平台法定传染病三级直报。(3)系统的关键组件由一家公司进行结构化，这也增加了系统适应后期各种需求的可行性。由于HIS中公共卫生模块的调整既不耗时也不费钱，有了整个城市坚实的信息化基础，可以保证系统的灵活性。

数据质量

NCDCMS收集的数据质量可以从以下4个方面得到保证:(1)每一级平台都有内置的逻辑检查系统，每一类NCD成绩单都有几项必填项。如果需要填写的项目不完整，或者报表数据的内容不符合逻辑检查的要求，则无法将成绩单信息上传到上级平台。(2)如上所述，对所有报告的数据进行多级审计，将允许保健医生和公共卫生医生对输入的数据进行审查，这进一步确保了收集数据的准确性。(3)由于数据平台之间直接相关，在病例审查过程中可以访问患者的EHR文件。这样可以及时发现临床医生的数据错误，提高数据的准确性。(4)定期进行数据清理，每月、每季度、每年发布数据分析报告，确保数据质量符合要求。此外，为确保报告数据的真实性，持续了解患者的健康状况，在数据录入后1个月内进行首次就诊，并对每位非传染性疾病患者进行每年一次的随访。

可接受性

在系统建设初期，我们选择了2个县和1个市级医院进行示范试点。这些早期的试验为我们提供了大量的系统构建经验。试点测试完成一年后，该系统逐步推广并扩展到全市。这种渐进式的制度建设方法也提高了非传染性疾病防治的可接受性。

非传染性疾病防治工作实行政府管理。宁波市卫健委明确要求宁波市各医疗机构完成公共卫生模块调整，实现应申报非传染性疾病三级直报。同时，将调整完成情况作为医疗机构年度绩效考核的指标。因此，中国的国情决定了该模式可以被宁波医疗机构广泛接受。截至发稿时，宁波市205家法定申报慢性病医疗机构中，有201家已完成模块调整，完成率为98.1%(201/205)。

代表性

非传染性疾病医疗体系完全基于医疗机构的病例报告，设施覆盖率为98.1%(201/205)，即非传染性疾病患者只要到医院或社区医疗机构就诊，都将由临床医生进行报告。因此，我们通过NCDCMS收集的非传染性疾病病例可以反映宁波市整个人口随时间的实际情况。此外，根据该系统收集的数据，可以准确描述4类应报告非传染性疾病随时间的发生情况及其在人群中按地点和人群的分布情况。由于非传染性疾病的持续监测，可以显示和比较非传染性疾病的发病趋势。

除了从非传染性疾病cms收集的非传染性疾病数据外，以患者的身份证号码作为唯一的数据匹配标准，可以从HIS和HER等其他来源提取更多信息，从而可以在后端构建更全面的数据库。从技术上讲，从这个综合性的数据库中，可以获取每个患者的个人信息、人口特征、住院信息、检查检测结果、处方、生存情况等数据。此外，各分支监测系统由宁波市疾病预防控制数字平台连接，因此这些分支系统的数据也可以共享和用于多种用途。从这个角度来看，利用宁波市疾控中心收集的数据，可以准确、方便地确定公共卫生问题的重点，并衡量疾病负担。

及时性

过去，临床医师申报非传染性疾病卡，无论是纸质卡还是电子卡，在医院工作的卫生保健医生都必须在7天内将报告数据变量逐一(即每个字段分别)手动输入省慢病监测管理系统。虽然这些卡不会立即由县/区疾控工作人员审核，但根据省疾控建立的登记验证程序，要求工作人员在数据录入后7天内审核这些卡。因此，这一过程从最初的数据报告卡片到最后完成审查，通常需要几天时间，最长可达14天。然而，由于中国非传染性疾病负担的不断加重，这一程序消耗了大量的人力资源、时间和成本。

新模式实施后，由于取消了重复分录，保健医生的工作时间大大缩短。因此，他们可以将更多的工作时间用于控制报告卡的整体质量，培训和提高临床医生的报告技能。由于报告卡的自动弹出和信息提取方法，临床医生可以在患者就诊时填写报告卡，或在患者住院期间填写报告卡，可以更简单、更快地完成。此外，随着新模式整体效果的大幅提升，区、县疾控中心的工作人员将每天对成绩单进行审核。这一新流程大大缩短了从报告到审查非传染性疾病卡的总时间，从以前的最长14天减少到目前的最短1天。与过去相比，平均入卡时间从10分钟缩短到1分钟。此外，临床医生在首次就诊和随访时输入相关数据的时间分别从15分钟缩短到1分钟以内。除去人工审计和审查所花费的时间，数据在不同平台之间实时交换。

数据的利用率

利用NCDCMS和EHR收集的数据，对宁波市某区糖尿病合并眼病患者的流行病学特征进行了描述。将由NCDCMS生成的DM诊断病例与区域卫生信息平台生成的眼病病例按ID号和EHR号进行匹配。结果显示，2015年1819例DM患者被诊断为眼病。其中195例为新诊断糖尿病。糖尿病患者和2015年新诊断的糖尿病患者的眼病共患病率分别为12.78%和19.25%。1型糖尿病和2型糖尿病患者从诊断为糖尿病到合并眼病的时间间隔分别为4.00年和3.00年[18］．通过将非cdcms产生的糖尿病病例和癌症病例联系起来，一项研究表明，身高较高且BMI正常的新诊断的2型糖尿病患者患癌症的风险更高。与超重(标准发生率0.62)或肥胖(标准发生率0.35)组相比，BMI正常组的全因标准发生率为1.13。BMI正常的患者患肝癌、胰腺癌、食道癌和卵巢癌的风险较高[19］．

生态研究和流行病学试点研究可以直接通过这个三级公共卫生数据交换平台进行，而不需要花费大量人力资源进行数据收集和分析的实地调查。此外，自2009年以来，我们已开始收集非传染性疾病监测数据，要求每年对每个非传染性疾病病例进行一次随访。因此，这些数据将有助于开展不同类型的基于人群的队列研究。如前所述，构建队列所需的不同变量可以从多个来源获得。与此同时，关于全因死亡率的信息也在收集中，这意味着我们可以获得关于每个非传染性疾病患者可靠生存情况的数据。宁波市某区建立了基于区域健康信息平台的队列预测心血管疾病危险因素[20.］．因此，大数据工具可用于分析从三级交流平台收集的不同数据，其结果可能有助于制定与非传染性疾病预防和治疗相关的各种政策和战略。

讨论

据我们所知，NCDCMS是国内第一个在区域卫生信息平台基础上实现三级直报模式的平台。目前覆盖全市201家医疗机构，包括市立医院、县医院、诊所和社区服务中心。系统性能评估表明，该系统具有较高的简洁性、数据质量、可接受性、代表性和及时性。这种三级直接报告模式有助于减轻病例报告的负担，因为它允许实时报告，消除不必要的冗余，减少漏报量，并提供更好的慢性疾病数据库。

宁波模式是一种创新实践，旨在通过实时双向3级数据交换过程开发可靠的基于人口的监测系统。它彻底重塑了传统的非传染性疾病监测数据报告流程，具有三个独特的优势:(1)通过数据共享和交换，减轻了不同利益相关者的工作负担。以前，非传染性疾病报告完全依赖人工录入数据，不能保证准确性，耗时长。现在，临床医生可以在患者就诊期间完成病例报告;因此，由于减少了重复录入和重复询问，减少了患者的就诊时间和临床医生的工作负担。此外，还减少了负责检查临床医生提交的成绩单的保健医生的工作量。(2)通过成绩单自动弹出，大大减少了漏报量。一些医院还将非传染性疾病报告与出院总结提交程序联系起来。如果非传染性疾病病例未按要求上报，临床医生最终无法将出院患者的病历转移到病案室。(3)系统包含更好的数据库，允许不同平台之间的数据共享。 A fairly complete personal health file can be obtained at the back end by linking different sources mentioned above. On this basis, the follow-up data, mortality data, and EHR data can be built into different kinds of NCD cohorts and the risk prediction models can be established. Different types of risk factors can be addressed and evidence-based interventions can also be performed. These research results can help policy makers to make decisions in an evidence-based way.

在两年的NCDCMS建设中，如何说服所有医疗机构使用统一的数据标准和接口规范是一个难点。由于不同的医疗机构使用不同公司开发的不同HISs，最初预计多个利益相关者之间的协调很困难。在这方面，宁波市卫健委和宁波市疾控中心为整个模式的构建起到了重要的推动作用。然而，为了获得更准确和可靠的数据库，仍然需要做大量的工作。虽然我们在计算机技术的帮助下避免了病例报告中的大多数逻辑错误，但病例报告的标准化培训仍然很重要，特别是对于刚开始使用该系统的临床医生来说。卫生信息化的快速发展也增加了对数据安全建立更好的要求。虽然少报的问题已经大大减少，但随着系统开发的进展，这种情况可能会进一步减少。

考虑到宁波市卫生信息化水平较高，这种模式在卫生信息化水平较低的省市似乎难以复制。但从中国目前的国情来看，提高全国健康产业信息化水平是大势所趋，在全国范围内推广和实施这一模式的可行性仍然是可以实现的。2018年全国疾控中心建成后，卫健委和全国各省市疾控中心平均每年访问人次约100人次(宁波市疾控中心数据)，也证明了全国对健康信息平台建设的热情。撰写本文时，非传染性疾病防治合作已在浙江省5个城市推广实施。

在中国卫生信息化发展的推动下，宁波模式创造了各方共赢的局面。此外，它实际上使以较少的人力物力进行基于人群的研究成为可能，有助于更好地获取和利用数据。该模型在建立标准、减少工作量、消除漏报、提高数据共享和利用率等方面具有较高的可复制性和通用性。在中国，它将指导未来非传染性疾病监测和管理体系的建设和建立。