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Journal of Geo-information Science >

2017 , Vol. 19 >Issue 3: 346 - 354

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2017.00346

Orginal Article

Spatial-temporal Analysis of Emergency Response Capability of the “Shandong Vaccine Event”

  • ZHANG Ningxu , 1, 2 ,
  • LIAO Yilan , 1, * ,
  • LIU Xiaochi 3, 4 ,
  • CHEN Huiyan 5
Expand
  • 1. The State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing, 100101
  • 2. University of Chinese Academy of Science, Beijing, 10049
  • 3. China University of Geosciences, Beijing, 100083
  • 4. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing, 210023
  • 5. The School of Earth Science and Resources, Chang’an University, Xi'an 710054, China
*Corresponding author: LIAO Yilan, E-mail:

Received date: 2016-05-13

  Request revised date: 2016-09-18

  Online published: 2017-03-20

Copyright

《地球信息科学学报》编辑部 所有
Fold

Abstract

Emergent public health events have a wide range of effect and serious harm to public health. The Centers for Disease Control and Prevention (CDC) is an important institution of disease prevention and control and public health management and technical services in China. Its ability of responding to public health emergency will directly affect the effectiveness of emergency handling and a timely reaction can provide useful information for the public at the first time and reduce the panic caused by this incident to the largest extent. Therefore, it's important to scientifically evaluate the capability of CDC to deal with the public health emergencies. In this study, we took the “Shandong vaccine event” outbreak in March 18, 2016 as an example, collected the relevant information published on the CDC website and used the temporal-spatial analysis to evaluate the capability of CDC in China to deal with the public health emergencies. The data was from the CDC official website of each city which responded to this event. It shows that 73.2% of the total cities has established a CDC official website, of which 69% of the cities have responses. This analysis included the visualization analysis of the speed and the contents of responses and the spatial clustering analysis, using the spatial scan statistics method to detect the spatial cluster of the responded city. The results of this analysis showed that the spatial distribution of the information construction of CDC in China is inequality. Compared with the other regions of China, the CDC department's official websites of cities in southwestern region responded faster on public health emergency, and has a significant spatial clustering in this area. The CDC department of Shandong and Henan provinces which was the huge circulation province of the failing vaccine and the high-risk areas in this vaccine incident, didn't have a timely reaction and the capability of response to the public health emergency is weak.

Key words： public health emergency; CDC; emergency response; spatial clustering; spatial-temporal analysis

Cite this article

ZHANG Ningxu , LIAO Yilan , LIU Xiaochi , CHEN Huiyan . Spatial-temporal Analysis of Emergency Response Capability of the “Shandong Vaccine Event”[J]. Journal of Geo-information Science, 2017 , 19(3) : 346 -354 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2017.00346

1 引言

突发公共卫生事件是指突然发生的,对公众健康已造成或可能造成严重损害的传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物中毒及其他对公众健康影响严重的事件[1-2],其属于突发公共事件的一种,具有突发性、公共性以及危害严重性的特点[3-4]。近年来,全球已进入突发公共卫生事件的高发时期[5],突发公共卫生事件往往不可避免且不能完全准确预测,但是能够从一定程度上减轻或者从速度上减缓其造成的影响和损失,因此加强对突发公共卫生事件的应急反应能力是重中之重。突发公共卫生事件应急反应能力,是机构在应急准备、预警监测、应急处置等方面有效应对突发公共卫生事件的综合能力的体现[6-7]。疾病预防控制机构（CDC）作为中国应对突发公共卫生事件的重要机构,及时地处置突发公共卫生事件,消除其危害,保障公众健康安全是CDC部门的重要职责, 其应急反应能力的强弱直接关系到突发公共卫生事件应急处置的效果[8-9],因此对疾控中心应对突发公共卫生事件能力进行科学的评价十分重要。
自2003年SARS危机以来,中国的突发公共卫生事件应急管理体制的建设进入了一个新的发展阶段[10],中国政府对突发公共卫生事件应急工作给予了很大的重视,并取得了一定的成绩[11],但由于中国开展应急反应能力评价研究的时间较短,属于刚刚起步的阶段,在评价方法和指标确立等方面并不成熟,并没有形成稳定统一的评价模型[6,9],因此建立较为完备的、操作性强的突发公共卫生事件评价体系,尽快提高中国CDC部门突发公共卫生事件应急反应能力是当务之急。对于突发公共卫生事件应急反应能力的评价方法,国外的研究较为全面和完善[12],如美国的“州突发事件应急能力评价工具”[13]、“州和地方公共卫生准备和应急能力工具”[14]、“公共卫生绩效评估-突发事件准备评价工具”[15]等,但是这些成熟的工具目前并不能直接在中国得到应用。国内对于CDC部门突发公共卫生事件应急反应能力的评价多采用专家咨询抽样和问卷调查的方法,建立不同的评分指标,对应急反应能力进行描述性分析。例如,段琼红等[16]采用分层随机抽样的方法,应用统一的调查表进行半结构式访谈和问卷调查,重点研究了湖北省基层CDC应对突发公共卫生事件的疫情的监测预警和应急处置能力;陈伟等[17]运用应用层次分析法,建立洪灾地区县级CDC救灾防病应急能力的初评指标体系,包含20个一级指标和57个二级指标的综合评价模型;闫梦青等[18]在文献研究的基础上,结合德尔菲专家咨询法设计河南省18地级市疾控中心突发公共卫生事件应急能力评价调查问卷,用描述性流行病学方法对其进行分析。可以看出,以上对突发公共卫生事件应急反应能力的研究,大多采用了调查问卷的方式,需要较多人力物力的投入,效率低,时效性较弱。同时,研究过程中很多环节依靠经验和主观判断,采用的方法和工具在科学性和综合性方面都较为欠缺,并不能客观地反映CDC部门对突发公共卫生事件的应急反应能力,因此需要更加定量化的研究,以提高结果的可靠性。
本研究以2016年3月18日在山东省发生的非法疫苗事件为例,收集了事件发生后各地级市CDC部门官网上公布的相关信息,并采用时空分析的方法,对中国地市级CDC部门突发公共卫生事件应急反应能力进行了评价。首先对全国大陆地区339个地级市CDC部门官网对此疫苗事件的反应时间及内容进行了可视化分析,并利用空间扫描统计量方法对反应城市分布进行了空间聚集性探测。分析结果可以体现出中国市级CDC部门信息化建设情况现状以及对突发公共卫生事件的反应能力。同时,利用网络数据和时空分析的技术,较好地解决了目前相关研究中时效性较弱以及缺少定量化研究的问题,为突发公共卫生事件应急反应能力评价方法的研究提供了一种新的思路。

2 数据来源

研究数据来源于各个地级市CDC官方网站。CDC部门作为中国公共卫生体系中主要的组织结构,其重要职责之一就是为中国的疾病预防控制提供信息保障和信息服务。2005年国家发布的《关于疾病预防控制体系建设的若干规定》[19]中明确指出,国家疾病预防控制中心（CDC）有着建设公共卫生信息网络、疫情报告及健康相关因素信息管理、健康教育与健康促进、疾病预防知识普及等责任[20]。各市CDC信息化建设情况可以体现出该地疾控中心对公众的信息公开程度,而信息的公开往往是应对突发公共卫生事件的关键[21]。因此,本文以各地CDC部门官方网站数据进行研究具有合理性。在全国339个地级市中,共有248个城市建立了CDC官网,占到全国比例的73.2%（图1）。由图1可看出,中国西部地区、中部地区以及西南部地区的信息化建设情况比较好,而东南部地区及东北地区信息化建设情况相对较弱。为了评价在事件发生后各地CDC官网的应急速度,逐一搜索这248个城市的CDC官网,从网站上提取并整理该城市CDC部门对此事件进行反应的时间以及内容。其中,反应时间为各城市CDC官网上在疫苗事件发生后,首次出现与事件相关信息的日期;反应内容为事件发生之后,网站上首次公布的与此事件相关的所有信息。提取出的反应内容包括了7种类型：对本市疫苗安全性进行声明、接种点名单、疫苗供应渠道、本市疫苗检查、本市疫苗使用情况、事件相关新闻以及疫苗常识科普。同时,一直对本市疫苗情况有所追踪的CDC并不是针对此事件的反应,因此不在数据搜索范围之内。
Fig. 1 Distribution of cities with CDC websites

图1 全国有CDC官网城市分布图

3 研究方法

3.1 各地CDC网络反应可视化

以2016年3月18日“疫苗安全事件”曝光为起点,对各城市CDC官网对此事件的反应速度及反应内容进行了可视化分析。反应速度可以反映该城市CDC对事件应急处理的效率,以天为单位,可视化表达了事件发生后的不同时间内CDC官网有反应的城市的分布情况,并绘制分布图。
除了反应速度,不同的反应内容也能体现各城市CDC部门对疫苗事件的反应程度。根据网站上公布的信息,反应内容可分为7种类型,分别是本市疫苗是否安全、接种点名单、疫苗供应渠道、疫苗质量检查、疫苗使用情况、事件相关新闻、疫苗科普常识。对以上内容的分布进行可视化,并绘制分布图。其中,本市疫苗是否安全以及在哪些地方可以安全接种疫苗是市民最关心的问题,这类反应内容具有较大的信息量,而相关新闻的转载以及科普常识等内容虽是对事件的反应,但是信息的有效性较低,对市民安全接种疫苗的帮助不大

3.2 各地CDC官网反应速度空间聚集性探测分析

空间聚集性探测可以在研究区域内寻找属性值显著异于其他区域的子区域,探测局部空间内事件发生数的增加,并对局部聚集性进行定位,确定其统计学意义[22-23]。空间扫描统计是哈佛大学医学院的Kulldorff提出来的一种聚集性探测检验方法,目的是探测发病率异常升高的空间区域,并检验这种升高是否由随机变异造成的[24]。在疾病防治中,空间扫描统计可以检验疾病在某研究区域是否存在聚集性,并对聚集区的大小和位置进行定位[25],此方法在公共卫生领域有广泛的应用[26-29]。本研究空间扫描统计量的方法[30]对事件发生后有反应城市进行空间聚集性分析。
空间扫描统计采用移动窗口法,在开始进行探测时,先随机选取研究区内某一点作为圆心,生成一系列圆形窗口进行扫描。窗口大小从0到一定的上限按照一定的步长逐步变化,每变动一次,计算圆内和圆外区域对事件有反应城市数的差异,并用对数似然比进行检验。当扫描圆的半径达到上限时,又以区域内另外一点为圆心,开始新一轮扫描。整个扫描过程在遍历完所有点后结束,此时研究区内生成了多个不同位置不同大小的扫描圆,寻找所有扫描圆中最大的对数似然比值,该圆区域即为最有可能存在聚集性的区域。
空间扫描统计的概率模型有多种形式[30]：包括泊松分布模型、二项分布模型、正态分布模型等[24,31-32]。各概率模型的主要区别在于对数据类型的要求不同以及模型概率函数不同。本研究分析对疫苗事件有反应城市的空间聚集性,用0、1值分别表示无反应和有反应的城市,输入数据是二分类数据,因此符合二项分布模型。
本研究中数据为是否反应的二分类数据,因此采用二项分布模型[31],其对数似然比函数为：
LLR = log { c n c n - c n n - c C - c N - n C - c N - n - C - c N - n N - n - C - c I ( ) } （1）
式中：c为扫描圆内实际有反应城市数;n为扫描圆内有反应城市与无反应城市数之和;N为研究区域内有反应城市与无反应城市数之和;C为研究区域内有反应城市数总和;I（）为指示函数[33]。当扫描圆内实际有反应城市数高于预期有反应城市数时, I（）=1,反之,I（）=0,概率P值由蒙特卡洛随机化法计算得到[34]。

4 结果分析

4.1 各地CDC官网反应速度分析

在所有建立了CDC官网的248个城市中,共171个城市对事件有所反应,占到69%。图2统计了从2016年3月19日到4月5日共18天内每一天首次做出反应的城市数,从此直方图的分布,可以将各城市的反应速度分为4个阶段：以3月18日“疫苗安全事件”曝光为起点,分别是2 d内、3-7 d、一周到两周和两周以上。可以看出,疫苗事件发生之后,各个城市做出反应的时间存在2个较为明显的周期,分别是事件发生后的一周内和两周内。其中,一周内做出反应的城市数更为集中,大部分城市在3-7天内做出反应。在这一时间段内,正是事件最受关注的时期,新闻报道和社会舆论集中出现,是民众广泛关注的焦点,热度最高,因此大部分城市CDC官网做出反应。而事件发生一周之后,热度渐渐降低,关注度减少,相应的做出反应的城市也减少,但是在第二周中还是出现了一个反应的小高峰。
Fig. 2 Number of responded cities every day after the “vaccine event”

图2 疫苗事件后各日反应城市数

图3显示了不同时间段内做出反应城市的分布。在疫苗事件发生后的2 d内（3月19日,3月20日）, 全国仅有6个城市迅速对此事件做出了反应 （图3(a)）,当事件发生3-7 d时,做出反应的城市数量明显增多（图3(b)）,主要集中在中国西南部和中西部城市,四川省、贵州省、云南省、广西壮族自治区以及甘肃省、陕西省都有多个城市做出反应。同时,中国东北、东南地区以及新疆、西藏也有部分城市做出反应,但是数量较少。到了疫苗事件发生一周后反应的城市明显减少,做出反应的主要是东部地区和新疆、西藏部分城市（图3(c)）,而事件发生超过两周后,几乎不再有城市CDC官网做出反应,仅有4个城市发布了相关消息（图3(d)）。
Fig. 3 Distribution of responded cities at different time

图3 不同时间反应城市分布

疫苗事件发生后,中国西南部地区CDC部门的反应速度要整体快于东部地区的反应速度,西南部地区从时间刚发生的2 d内就开始有所反应,并几乎均在一周之内作出反应,而东部地区主要从事件发生的2 d后才开始反应,并且开始反应时间集中在事件发生后一周到两周内,相对反应速度较慢。
图4显示了疫苗事件涉事人员的线下流通方向。可以看出,山东省和河南省是此次疫苗事件的流通大省,是高风险区域。然而,从反应速度上看,这2个省的CDC官网反应并没有很及时。从图3可看出,事件发生一周后山东省才有较多城市有所反应,而河南省有反应的城市数很少。
Fig. 4 The offline circulation diagram of the “vaccine event”

图4 疫苗事件线下流通图

4.2 各地CDC官网反应内容分析

图5显示了各地CDC官网在疫苗事件发生后,首次发布的与事件相关的信息内容分布情况。从图5可看出,各地CDC官网上首次发布的反应内容以公布本市疫苗安全为主,且主要集中在中国西南部地区和东部部门城市,另外在新疆部分地区和西藏拉萨市也有分布。此外,还有天津、重庆以及山东部分城市等公布了安全接种疫苗机构的名单。这两类消息对公众而言价值较高,可以及时反馈疫苗安全的消息,使该城市居民对疫苗安全问题的恐慌情绪降至最低。此外,西藏以及西部、西南部分城市发布了疫苗检查的内容,此类消息体现出了当地政府部门对此事件的重视,并及时在相关部门中进行自查,排除问题。而其他类消息虽是对事件的反应,但是信息的价值不高,对时效性解决的作用不大。同时,结合图2可以发现,能够较快对事件做出反应的城市往往提供的信息也更有价值,说明这些城市的CDC部门面对突发公共卫生事件能够迅速的采取措施进行解决。
Fig. 5 The distribution of response contents of CDC websites

图5 各地CDC官网对疫苗事件反应内容分布

4.3 空间聚集性探测结果分析

本研究空间扫描统计量方法[30]对3月19日至4月5日内各城市的反应进行了空间聚集性探测,用0、1值分别表示无反应和有反应的城市,并选择软件中的伯努利分布模型。
经过空间扫描统计,在中国西南部的城市探测到了一个半径为713.48 km的热点区域（图6）,具有显著的空间聚集性（LLR=19.65,P<0.001,RR=2.08）,共包括了73个地级市,说明对事件做出反应的城市空间分布并非随机化,在中国西南部存在聚集区,在此区域内有反应城市显著多于其他区域。这一结果说明,在中国西南部地区,建立了CDC部门官网,同时能够及时在网站上发布与疫苗事件相关消息的城市显著多于中国其他地区。结合3.1节和3.2节部分的结果,发现在中国西南部,大部分城市的CDC有自己的官网,同时能较迅速地对事件进行反应。从内容上看,此区域发布的内容多是通告本市疫苗安全或是表示相关部门及时对本市疫苗进行检查的信息,此类信息与本市市民接种安全密切相关,信息的价值更高。从这个结果可以看出,中国西南部CDC部门对事件的反应更为迅速,在面对突发公共卫生事件时能更及时的采取相应的措施。
Fig. 6 Results of the spatial clustering detection

图6 空间聚集性探测结果

5 结论与讨论

评价CDC部门在突发公共卫生事件中的应急反应能力对国家或地区突发公共卫生事件应急体系建设有着至关重要的作用[35],但中国开展相关研究的时间较短,理论方法尚不成熟,目前国内采用较多的专家咨询和问卷调查等方法在定量化分析方面较为欠缺,很大一部分原因在于研究过程多依靠经验与主观判断,缺少可以量化分析的数据。随着互联网普及率的不断提高[36],疾控中心网站建设在疾病预防控制中发挥着越来越重要的作用[37],同时也可以为评价突发公共卫生事件应急反应的研究提供可靠的数据来源。本研究利用了中国各地级市疾控中心网站上公布的山东疫苗事件的相关信息,对其进行了定量化描述,并采用时空分析的方法分析中国市级CDC部门对突发公共卫生事件的应急反应能力,为应急反应评价研究提供了一种较新的研究思路。

5.1 中国CDC部门信息化建设地域分布不均

CDC部门信息化建设在疾病预防控制中发挥着重要的作用,通过官方网站发布相关消息可以最快的将事件进展公布给民众,信息的公开程度会直接影响到对事件应急处置的效果。目前中国大部分地级城市的CDC部门建立了官方网站,但仍有不少城市没有CDC官网;同时,也有部分城市虽然建立了官方网站,但是信息更新不及时,网站维护管理不善。在疫苗事件发生之后,部分城市因为未设立网站而没有该地疫苗的信息,也有部分城市虽然有CDC网站,但是并没有发布相关内容,因此也未能及时向公众提供信息。这说明中国目前CDC部门的信息化建设不均,部分地市的CDC部门并未重视当地CDC网站的建设,同时对于已经建成的网站缺乏较为规范和统一的管理,导致部分网站形同虚设,因此逐步完善中国CDC部门的信息化建设十分重要。

5.2 中国西南地区CDC对突发公共卫生事件的应急反应更迅速

中国不同区域CDC部门对突发公共卫生事件的应急反应速度有所不同,西南地区的反应较其他地区更为迅速。虽然北京、上海等大城市对此事件也迅速的做出了反应,但是个别城市反应迅速并不具有带动作用,在空间上没有形成聚集性。而西南地区的CDC部门对事件的反应速度明显快于其他区域,且具有显著的空间聚集性。这一结果主要受政策影响。在中国“十二五”卫生信息化规划中,公共卫生信息化建设是一项重要的内容[38],信息的共享在突发公共卫生事件应对中十分关键[39]。自2003年SARS疫情后,中国开始建立基于互联网的传染病和突发公共卫生事件网络直报系统,信息化全面服务于疾病预防控制业务,这个体系在汶川、玉树、芦山地震、流感大流行及手足口病防控等一系列重大事件和卫生应急工作中发挥了极其重要的作用。因此,四川省较早将卫生信息化应用于应对突发公共卫生事件;贵州省自2014年以来大力发展大数据产业,并加快了信息化建设[40];同时,广西壮族自治区信息产业在国家优惠政策支持下取得了跨越发展,中国-东盟自由贸易区的建立,给广西,信息产业的发展提供了宽广的平台[41]。这些都使西南地区医疗卫生信息化建设与管理水平整体领先,因此该区域对突发公共卫生事件应急反应能力较高。

5.3 高风险区域CDC部门对事件反应不及时

疫苗事件发生的2 d内,只有极少数城市CDC立即做出了反应,并发布关于疫苗事件的消息。这些消息的内容主要是向市民公布了该市疫苗的供应渠道以及一些关于疫苗的基本常识,并督促各下级单位加强对全市疫苗的规范化管理。“疫苗事件”发生3-7 d时,正是大众对其关注度较高的时期,此时对疫苗事件做出回应的CDC部门最多,发布的信息内容多为声明相关部门已对本市的疫苗完成排查或是本市未发现问题疫苗。但是作为高风险区域的山东省和河南省在事件发生一周后才有反应,并不及时,没有在疫苗事件成为舆论焦点之前最快做出反应并采取措施,为公众安全提供保障。这一结果体现出该区域CDC部门对突发公共卫生事件的应急反应能力较弱,应重点加强。

The authors have declared that no competing interests exist.

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Atwell J E, Van Otterloo J, Zipprich J, et al.Nonmedical vaccine exemptions and pertussis in California, 2010[J]. Pediatrics, 2013,132(4):624-630.In 2010, 9120 cases of pertussis were reported in California, more than any year since 1947. Although this resurgence has been widely attributed to waning immunity of the acellular vaccine, the role of vaccine refusal has not been explored in the published literature. Many factors likely contributed to the outbreak, including the cyclical nature of pertussis, improved diagnosis, and waning immunity; however, it is important to understand if clustering of unvaccinated individuals also played a role.We analyzed nonmedical exemptions (NMEs) for children entering kindergarten from 2005 through 2010 and pertussis cases with onset in 2010 in California to determine if NMEs increased in that period, if children obtaining NMEs clustered spatially, if pertussis cases clustered spatially and temporally, and if there was statistically significant overlap between clusters of NMEs and cases.Kulldorff's scan statistics identified 39 statistically significant clusters of high NME rates and 2 statistically significant clusters of pertussis cases in this time period. Census tracts within an exemptions cluster were 2.5 times more likely to be in a pertussis cluster (odds ratio = 2.47, 95% confidence interval: 2.22-2.75). More cases occurred within as compared with outside exemptions clusters (incident rate ratios = 1.20, 95% confidence interval: 1.10-1.30). The association remained significant after adjustment for demographic factors. NMEs clustered spatially and were associated with clusters of pertussis cases.Our data suggest clustering of NMEs may have been 1 of several factors in the 2010 California pertussis resurgence.

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