动物疫病监测系统评价概述

动物疫病防控实践中，为了进行科学、有效决策，需要了解疫病的发生水平、分布状况，评价防控措施实施效果，尽早发现新发病、外来病或证明无疫；需要系统、重复或不间断地收集、整理和分析与动物疫病有关的信息，并及时传递给需要的人或单位，以便其决策并采取相应的行动，这就是动物疫病监测。根据动物疫病监测的定义，实践中很多活动产生的数据与动物疫病有关，如养殖场户疫病报告、产地检疫、屠宰检疫、实验室检测、疫苗免疫等。一种活动就是一种监测数据的来源，所有的活动构成了监测系统。动物疫病监测系统（以下简称监测系统）评价，是用一系列指标对监测活动的功能、相关性、过程、效率、有效性和影响因素等进行评价，为监测系统的设计、改进、优化提供决策支持。在公共卫生领域，为了高效利用有限的资源，许多国家应用相对标准化的评估方法，对公共卫生监测系统进行评价，以此提升监测水平，节约资源，优化系统，从而提高疫病预防和控制能力。在动物疫病领域，部分国家也开展了针对特定疫病的监测系统评价。但这些评价多数是针对单个或少数特定属性进行的。本文在充分理解监测系统评价属性、步骤与内容的基础上，综合分析各评价指标，以期为监测系统评价标准的建立和完善、实际评价工作的开展提供参考。

1、评价监测系统的常用指标

1.1 覆盖率（Coverage）

是指监测系统或监测活动覆盖的群体在目标群中所占的比例。如，屠宰检疫作为羊病的一种监测活动，其所覆盖的动物主要为成年动物，屠宰检疫动物数量在当地该动物饲养量中所占比例，即为屠宰检疫这一监测活动的覆盖率。覆盖率越大，监测系统的代表性越好，偏倚越小，但成本可能会相应提高。

1.2　时效性（Timeline）

反映的是从获得信息到采取行动的速度。这关系到通过该系统是否能及时预防疫病的传播和扩散。不同目的监测系统的时效性要求不一样。比如，早期发现疫病，需要立即采取行动，对时效性的要求较为严格；而常规报告，则允许根据要求有一定的延迟。评价监测系统的时效性，需要系统分析不同步骤之间的速度，可用第一例病例发现日期到诊断日期、诊断日期和通报日期等间隔天数的中位数和四分位间距来表示，然后对间隔时间进行分组，分别计算整个监测阶段各组所占的百分比 。可通过对数据采集、实验室检测等相关人员进行持续性审查或电子报告系统等途径提高时效性，但应考虑成本、数据完整性等因素。

1.3　代表性与偏倚（Representativeness and bias）

代表性是指由监测系统获得的数据反映目标群特征的程度；而偏倚是指监测系统所产生的结果偏离真实值的程度。估计疫病流行率或分布时，具有代表性的监测系统能准确描述感染或疫病水平以及在目标群中的空间和群间分布。如果基于非代表性抽样，则会产生偏倚，此时可使用“捕获 - 再捕获” 方法估计流行率。如果是发现疫病或证明无疫，则可以选择基于风险的监测来提高效率。

1.4　敏感性与特异性（Sensitivity and specificity）

二者是确定监测系统准确性的指标。监测系统敏感性包含两层含义：一是监测系统发现的病例在实际存在病种中所占的比例；二是某病在群体中存在时，通过监测系统发现该病的可能性。在发现疫病或证明无疫时，敏感性是评价监测系统质量的关键指标。敏感性与调查动物的数量、检测试验的特性和预设流行率等因素有关，可以通过主动监测、追踪可疑病例等途径来提高。特异性是指实际无病的群体被监测系统正确判为无病的可能性。系统准确性依赖于监测对象的特性、诊断试验的选择、阳性结果的判断标准等。

1.5　预测值（Predictive value）

反映监测结果真实性的指标包括阳性预测值（Positive predictive value，PPV）与阴性预测值（Negative predictive value，NPV）。阳性预测值是指监测系统根据病例定义，在群体中发现“病例”时群体中疫病确实存在的可能性。阴性预测值是指监测系统根据病例定义，没有发现“病例”时群体中确实无疫的可能性。预测值与抽样数量、检测方法准确性、流行率有关。

1.6　简单性（Simplicity）

是指监测系统的结构设计简单和容易操作，包括数据易于收集、存储、分析，系统维护费时少，病例定义简单等。简单的监测系统往往灵活，容易被接受。

1.7　灵活性（Flexibility）

是指信息要求或操作条件改变时，花费少量时间、人力或费用即可适应这种改变的能力。灵活的系统能够很容易地适应病例定义、技术、资金资源等的变化，使用标准数据格式的监测系统很容易与其他系统整合，这也是灵活性高的体现。监测系统运行过程中，如果没有病例定义、数据要求、新技术等因素的改变，很难评价监测系统的灵活性。

1.8　稳定性（Stability）

包括可靠性、可获得性和可持续性。可靠性，也称可重复性，是指在相同条件下，某监测系统重复监测同一动物个体或群体获得相同结果的能力，主要依赖于病例定义的可靠性。病例定义越复杂，可靠性就越低。近年来，常用 Kappa 来分析评价监测系统的可重复性。可获得性是指监测系统可根据需要随时运行的能力。这需要人员、交通工具、实验室设备、数据管理设备、交流系统等多方面资源保障。可持续性是指系统可长期运行的能力，其受资金支持的可持续、公众认知和参与意愿等因素影响。

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