一、介绍一种SARS关口前移的发热呼吸道疾病监测运行方法（论文文献综述）
王盼盼[1]（2021）在《美国生物防御科研项目梳理与分析》文中提出近年来,人类面临新发再发传染病、生物恐怖袭击和生物技术谬用等严重生物威胁,2019新型冠状病毒肺炎对全球公共卫生体系造成了巨大挑战。我国亟需加强生物防御能力建设。科技支撑对于生物防御能力建设具有重要作用,生物防御科研项目对国家生物防御能力建设提供重要支撑。美国高度重视生物防御研究。上世纪90年代开始,美国不断加强生物防御研究,启动了大量生物防御科研项目;2001年9·11恐怖袭击事件和炭疽邮件生物恐怖事件以后,美国大幅度加强生物防御研究经费投入,发布了多项生物防御相关的国家战略及科研计划,逐渐形成了强大的生物防御科技支撑体系。此外,近些年美国部署的部分生物防御项目引发了国际社会对其生物安全风险的担忧。目前,国内尚缺乏美国生物防御科研项目的系统梳理与分析。美国资助和开展生物防御研究的主要机构有卫生与公众服务下属的国立卫生研究院（NIH）、生物医学高级研发管理局（BARDA）和国防部下属的国防高级研究计划局（DARPA）、国防威胁降低局（DTRA）等机构。系统梳理美国生物防御科研项目部署情况及研究特点,分析其部分项目可能引发的生物安全风险,可为我国生物防御科技支撑体系建设提供参考。本研究基于情报调研、文献计量、案例研究、专家咨询和综合分析等方法,系统梳理了美国NIH、BARDA、DARPA和DTRA等机构的生物防御项目部署情况,分析了部分项目潜在的生物安全风险;此外,还基于新型冠状病毒肺炎研究的文献计量,分析了中美COVID-19的研究布局。一.NIH生物防御及冠状病毒相关科研项目分析NIH是美国资助和开展生物防御研究的重要机构。本研究基于情报调研梳理了NIH 2009-2018财年生物防御相关科研项目,从项目经费投入、承担机构分布、主要资助领域等角度分析了NIH生物防御科研项目资助的特点,提出了提高我国生物防御科技支撑的5项建议;梳理了NIH冠状病毒相关科研项目,分析了NIH冠状病毒相关研究的特点以及美国科技政策对NIH冠状病毒研究的影响。二.BARDA生物防御相关科研项目分析BARDA是美国生物防御相关医学应对措施高级研发的主要机构。本研究基于情报调研梳理了2005～2018年BARDA资助或管理的生物防御相关科研项目合同,从经费投入,机构分布和主要研究领域等方面分析了BARDA生物防御研究的特点;基于文献计量学方法分析了BARDA科研项目的论文发表情况。三.DARPA生物防御相关科研项目及潜在生物安全风险分析美国国防高级研究研究计划局（DARPA）是美军重要科研项目资助与管理机构。上世纪90年代开始,DARPA着眼影响美国国家安全与军事安全的重大生物威胁,聚焦生物防御相关领域前沿技术,部署了一系列生物防御相关科研项目,取得了大量研究成果。本研究基于情报调研梳理了DARPA生物防御科研项目;基于文献计量分析了DARPA生命科学相关科研项目的论文发表情况;基于综合分析和案例研究分析了DARPA部分科研项目的潜在生物安全风险。四.DTRA生物防御相关项目及潜在生物安全风险分析美国国防威胁降低局（DTRA）是美军重要的大规模杀伤性武器威胁应对机构,也是美军生物防御和相关科学技术研究的核心部门和主要协调机构。自1998年成立以来,DTRA通过生物威胁降低项目和国防部化学与生物防御计划科学与技术研究类项目进行了大量生物防御工作。本研究基于情报调研梳理了DTRA生物威胁降低项目及DTRA管理的国防部化学生物防御计划（CBDP）科学与技术类项目;基于文献计量分析了DTRA生命科学相关科研项目的论文发表情况;基于综合分析和案例研究分析了DTRA部分项目的潜在生物安全风险,五.COVID-19研究的文献发表情况及中美研究比较分析COVID-19疫情暴发以来,大量相关文献在期刊发表或提交到预印本平台。在本研究中,我们检索了已正式发表并被Web of Science（Wo S）数据库收录或提交到bio Rxiv、med Rxiv、Preprints和SSRN预印本平台的COVID-19相关文献。通过对文献数量、作者机构、国家和研究类别的统计,分析了全球COVID-19研究的热点与趋势。结果表明,美国发表的文献最多,其次为中国;Wo S收录文献中,美国在非药物干预、治疗和疫苗等研究类别发表的文献最多,中国在临床特征与并发症、病毒学与免疫学、流行病学等研究类别发表的文献最多。本研究通过系统梳理NIH、BARDA、DARPA和DTRA等美国生物防御研究主要机构部署的科研项目和中美在COVID-19研究中的侧重点,分析了美国生物防御研究的布局重点与研究特点以及部分项目的潜在生物安全风险,为我国生物防御相关研究人员和政策管理部门了解美国生物防御研究提供参考,为我国生物防御科技支撑体系建设提供借鉴。
李艳君[2]（2021）在《气象因素对呼吸性传染病的发病分布影响及非药物干预措施对法定报告传染病监测影响的时间序列分析》文中指出前言:呼吸系统传染病是世界范围内导致死亡和残疾的主要原因之一,每年造成全球约400万人死亡,在直接医疗费用和间接生产力损失方面给社会经济以及卫生系统造成了巨大负担。此外,近年来新兴的呼吸道病毒,例如H5N1禽流感病毒、导致2009年流感大流行新型H1N1病毒以及2019年出现的SARS-Co V-2病毒等,均对全球健康和卫生安全构成严重威胁。流行性感冒（Influenza）,简称流感,是一种由流感病毒引发的急性传染性呼吸道疾病,在全球范围内,流感病毒感染是导致呼吸系统疾病的主要原因,与14%的急性下呼吸道疾病相关,每年有5-10%的成年人和20-30%的儿童感染流感,导致全球300-500万例严重病例,约100万人死亡。尽管目前针对流感病毒有疫苗和有效的抗病毒药物,但由于病毒变异等多种综合因素,每年由于流感病毒感染仍会对全球的发病率和死亡率造成重大影响。流感的季节性表明,气象因素可能对其传播具有影响,作为世界上最大的发展中国家,中国每年约有340万例与流感相关的门诊病人和8.8万例流感相关呼吸系统疾病超额死亡。中国地域广阔,气候类型多样,根据积温分布,全国划分为5个温度带和1个特殊的青藏高原区,了解我国分布于各温度带省份的流感流行的趋势特征,对从国家层面宏观把握全年流感流行的动态分布,提前部署公共卫生防护措施具有一定的借鉴意义。气象因素不仅直接影响导致呼吸系统传染病病毒的生存和传播,越来越多的研究显示,气象因素对空气污染物的形成和分布也产生直接或间接的影响。呼吸系统传染病中的肺炎是全世界儿童最主要的传染性死亡原因,2017年,肺炎导致全球超过80万名5岁以下儿童的死亡,占所有5岁以下儿童死亡构成比的15%。有研究指出儿童肺炎感染水平不仅与病原体和遗传因素有关,气象和空气污染物也是导致儿童感染肺炎的主要原因之一。儿童每单位体重的空气吸入量大于成年人,并且鉴于儿童的免疫系统和各个器官仍然处于发育阶段,使得儿童成为一个对于危险因素暴露更加敏感的人群。据世界卫生组织报告,儿童目前对空气污染的暴露是以前几代人未曾经历的,据预测,这一代在生命后期罹患慢性呼吸道疾病的水平将是空前的,肺炎引起的疾病负担可以也应该被预防。因而,探讨气象因素及空气污染物对我国儿童肺炎感染的影响对于人群加强个人防护以及政府制定相应政策措施具有比较重要的价值。新型冠状病毒肺炎（COVID-19,中文简称新冠）疫情防控期间,全球范围内实施了严格的疫情防控政策和非药物干预措施（Non-pharmaceutical interventions,NPIs）,包括封城、封闭学校、密切接触者追踪、隔离、带口罩、手卫生、公共场所消杀、保持社交距离等。由于新冠与流感一样,病毒感染的主要途径被认为是呼吸液滴,各种NPI的采用目的是大幅度减少人群的接触率,从而减缓病毒的传播,因此,这些针对新冠预防的NPIs措施对其他呼吸系统传染病的传播也起到了相同的遏制作用。新冠疫情防控期间,同处北温带的中国、英国、德国、法国、美国、加拿大、意大利、日本和韩国在流感流行模式上是否还呈现出相似的季节性特点?或者说是否呈现出相似的变化趋势?在影响力比较大的国际和国内水平的NPIs作用下,以上国家的新冠病例发展趋势是怎样变化的?此外,由于NPIs措施也是防控其它传染病传播的有效途径,在这些措施下,疫情防控期间我国哪些法定报告传染病发生了变化,发生了怎样的变化,下降与否、高峰何在、幅度如何值得我们研究与探讨。在呼吸性传染病中,流感和新冠都能引发全球大流行,由于其影响规模广泛,波及人口众多,引发了全球学者的广泛研究,为了全面了解本课题研究领域的相关进展,我们首先应用文献计量学方法对该领域的发表文献进行全面梳理,以为本课题的研究提供详实的文献学基础。研究目的:（1）通过文献计量学分析,全面了解气象因素和NPIs对流感以及COVID-19流行影响作用的相关研究进展,进而为本研究的设计开展提供翔实客观的文献学支撑。通过梳理该研究领域的国家、作者、研究主题以及文献被引情况等信息,并对文献特征进行客观分析,全面掌握该领域的研究进展、现状及热点问题,所得结论将为本研究下一步的开展提供指导和借鉴。（2）通过开展基于省级水平的流感流行模式以及流感流行和气象因素之间的相关性研究,了解我国分布于各温度带省份的流感流行的趋势特征,对从国家层面宏观把握全年流感流行的动态分布,提前部署公共卫生防护措施具有一定的借鉴意义;通过分析NPIs措施对北温带国家新冠和流感流行趋势的影响,辨析新冠疫情防控期间,受各国疫情防控政策和NPIs措施影响,同处北温带的中国、英国、德国、法国、美国、加拿大、意大利、日本和韩国的流感流行季节性特征和流感流行变化趋势,以在新冠和流感同时开展常态化防控的未来给出一定的支撑依据。（3）利用气象因素和大气质量监测指标对中国沈阳地区儿童肺炎发病的影响及建模分析,以探查大气污染物以及气象因素的短期效应与沈阳地区儿童肺炎门诊日就诊人次的相关性。（4）通过比较2009-2020年中国大陆地区法定报告传染病的发病规律,利用时间序列分析研究2020年中国法定报告传染病发病率的变化,探索NPIs对不同传播途径的传染病的作用大小及其强度。材料与方法:第一部分的研究综合使用Cite Space和R软件,基于文献计量分析的方法来呈现气象因素及NPIs与流感及新冠联合研究领域已发表文献中科学知识的可视化。通过文献计量学分析结果获得气象因素及NPIs与流感及新冠联合研究领域的发文趋势,主题演化趋势以及当前研究热点,指导论文其他部分的研究方向。第二部分研究通过利用月平均年度百分比（Monthly annual average percent,MAAP）作为评价流感病毒流行水平的指标,将MAAP之和达到全年75%的最少几个月份作为本年度流感流行期,绘制2005-2016年间中国各省气象及流感流行的分布特征图。通过SPSS软件计算各省气象因素和MAAP的相关性,根据第一部分的文献计量学结果,我们在此处纳入的气象学指标包括温度、相对湿度、气压及降水,进而应用R软件绘制全国逐月流感流行分布图及各省流感MAAP同气象因素趋势图。选取位于北温带的9个国家为代表性研究对象,基于人口密度计算各国的流感发病率,通过描述性流行病学研究方法,展示各国2015/16至2019/20流感季流感病例整体及分型毒株的流行趋势,以及2020年1月以来,在WHO和各国代表性卫生事件及NPIs的作用下,不同国家之间流感病例和新冠病例的发病变化趋势。结合重大公共卫生事件和NPIs措施,绘制各国新冠疫情发展变化趋势。通过Microsoft Excel软件进行新冠发病数据的存储和前期处理,插图,涉及到的R包包括ggplot2以及ggpubr等。在文献计量学和第二部分研究结果的基础上,第三部分研究选定与气象因素相关性较强中国北方城市沈阳作为研究地点,通过构建基于泊松分布的广义相加模型探讨环境气象因素对沈阳地区儿童肺炎发病率的影响。在控制住星期几效应、节假日效应和周末效应之后,通过模型的AIC（Akaike Information Criterion,赤池信息准则）数值进行最优模型的选择,构建单污染物模型和多污染物模型。文献计量学分析显示有关NPIs措施的建模研究目前属于该领域的一个研究热点,第四部分通过构建时间序列模型研究2020年中国法定报告传染病发病率的变化,探索防控措施对不同传播途径的传染病的作用大小及其强度。假定传染病月别发病数据具有一定季节性、周期性和趋势性的时间序列规律。通过传染病的月别历史发病率拟合最优的时间序列模型并预测下一年的传染病发病率。考查模型的准确性,候选模型包括指数平滑和SARIMA模型。结果:文献计量学显示气象因素与流感联合研究的文献发表量整体呈逐年上升趋势,而NPIs与流感及新冠的相关性研究在2020年前并未呈现出明显的上升态势,但2020年相关文献发表量呈现出暴发式增长。温度和湿度是气象因素和以流感为代表的呼吸道传染病相关性研究的主要气象学因素。在我国,随着纬度的增加,各地区流感流行的全年集中趋势越显着,流行期相对缩短,流行月份主要集中在冬春季,高纬度地区流感流行强度与气象因素的关联性较低纬度地区更显着。气温、气压、相对湿度和降水四项气象学指标中,气压和各地区流感流行强度呈正相关,除中国南方个别地区,气温、相对湿度和降水与我国大多数地区的流感流行强度呈负相关。北温带各国历年流感流行曲线均呈现典型的单峰模式,且都集中在冬春季节流行,人口密度校正后的流感病例数显示美国和加拿大历年的流感流行情况较其他国家严峻。受NPIs的影响,中国2019/20流感季的监测数据从第2周起就开始迅速下降,第9周左右就提前结束了本季流感,其他大部分国家本季流感流行趋势也在第10周左右集中出现下降趋势。中国在一系列严格的NPIs的出台和全民高度配合的下,于3月初就控制住了新冠疫情进展,其他国家的新冠疫情发展在四月初到四月中旬均有不同程度的下降趋势,除了中国,其他国家的新冠发病趋势后续又出现不同程度的抬高。由于缺乏各国NPIs开展和执行力度的详细数据,我们选取的代表性公共卫生政策及重要疫情防控事件的发布时间点和各国新冠发病趋势的相关性并不明显。通过对沈阳地区儿童肺炎发病情况和环境气象因素的建模分析,我们发现单污染物模型中O3对模型的解释力最强,其次是PM2.5和SO2。依据赤池信息准则（AIC）O3、平均气温、PM10、平均气压、风速和日平均相对湿度作为变量纳入到最终的多污染物模型当中。一定数值范围内,O3对儿童肺炎门诊量的效应随着其浓度的上升而变弱,平均气压和日均相对湿度对儿童肺炎门诊量的影响变化不大,风速达到3.5m/s左右时,对门诊量的影响最为显着,PM10则在125μg/m3浓度左右达到最大效应。通过对我国法定报告传染病发病情况进行时间序列分析,我们发现时间序列模型对大多数病种发病率的拟合效果都比较良好。2020年新冠疫情防控期间,与时间序列预测值相比,以飞沫为主要传播方式的实际传染病发病率均呈现明显下降趋势,其次为血源及性传播传染病,再次为消化道传染病,对虫媒与自然疫源性疾病作用最小。结论:（1）温度和湿度是气象与以流感为代表的呼吸系统传染病联合研究的主要气象学因素。既往关于NPIs与流感的联合研究并不算多,2020年相关研究迅速增加,并将主题进一步细化,比如手卫生、接触追踪等,此外和NPIs相关的模型研究也形成了新的研究类别,关于NPIs与呼吸系统传染病的建模研究可能将持续其研究热度。（2）据我们了解,本研究第一次在中国范围内以省为单位整合十余年的流感病例和气象数据进行的定量分析。通过将病例数据进行MAAP转换,使流感在我国各地区的流行模式更加清晰,这种方法也可以为其他具有季节性规律的呼吸系统传染病提供流行期确认的方法参考。选取的北温带9国历年流感流行期均呈单峰流行模式,且集中于在冬春季节高发,受国际及国内NPIs措施作用影响,北温带各国2019/20流感季均提前结束。（3）广义相加模型能够较好的模拟不同环境气象因素条件下,沈阳地区儿童肺炎的发病情况,O3、平均气温、PM10、平均气压、风速、日平均相对湿度、PM2.5以及SO2是对儿童肺炎发病影响比较大的指标。（4）大部分传染病适用于通过时间序列模型进行分析,除了自然疫源及虫媒传染病外,应对COVID-19采取的措施对中国经呼吸道、消化道、血源及性传播的法定报告传染病的防控具有辅助作用。措施对呼吸道传染病作用最大,其次为血源及性传播传染病,再次为消化道传染病,对虫媒与自然疫源性疾病作用最小。
王超[3]（2020）在《大数据驱动的公共卫生风险治理研究 ——基于“情景-结构-过程-价值”的分析框架》文中研究表明坚持总体国家安全观,实施国家大数据战略,推动国家治理体系与治理能力现代化是新时代中国特色社会主义的重要任务。这决定了大数据驱动的公共卫生风险治理是当前实务界和学术界共同致力于解决的重大现实课题。本文核心问题是:如何使得大数据成为公共卫生风险治理的重要动力和价值载体?即在公共卫生风险治理的复杂情景下,如何通过结构调整和流程再造使得大数据成为公共卫生风险治理的重要驱动力,从而实现风险治理目标和彰显治理价值。流行病监测有着悠久的历史。伴随着全球化与现代性不可逆的时代背景下,城市促使人群不断聚集、关联性和流动性不断加大、人居生态环境持续恶化,这导致公共卫生风险频发,疫情传播比以往任何时候都要更为迅速、范围更加广大,以及传染防治难度不断增加,使得传统的公共卫生监测系统和管理模式已经难以为继。与此同时,现代技术彻底改变了数据收集和分析的类型、范围和速度。由于大数据有望提高疫情的追踪和响应能力、疾病早期发现和预警的能力,以及诊断检测与治疗的研发能力,因此利用大数据监测与防控公共卫生风险被学界赋予了广阔的前景。然而,从现有实践看,大数据究竟在公共卫生风险治理中如何发挥作用与彰显价值仍是一个经验性问题。无论是2008年的北美HINI甲型流感、2014年西非的埃博拉疫情还是2020年仍在全球范围内蔓延的新冠肺炎疫情,基于大数据的疫情监测系统都未能在疫情初期有效预警并及时采取治理行动。换言之,现有研究主要是基于事后的分析表明大数据实施公共卫生风险监测的可能性,实践证据的缺乏显示出理论界与实务界之间存在的巨大鸿沟。有鉴于此,面对新发、再发以及变异性全球流行病疫情的持续威胁与大数据时代带来的机遇和挑战,本文立足于公共治理的学科范式和现实命题,以大数据驱动为基础,以公共卫生风险这一复杂治理场域为研究对象,探讨大数据驱动公共卫生风险治理的关键问题,以回应全球性公共卫生风险的持续威胁。基于大数据驱动公共卫生风险面临的适应性困境,本研究致力于回答以下四个紧密联系的关键问题:一是如何认识公共卫生风险治理的复杂情景?二是如何分析大数据驱动公共卫生风险治理的结构与过程?三是如何剖析大数据驱动公共卫生风险治理的价值内涵?四是如何理解大数据驱动公共卫生风险治理的现实困境与未来走向?具体来看,首先从技术嵌入理论视角来理解“大数据驱动”,从“国家治理现代化”来理解“风险治理体系”,并从“技术-制度”互动视角将二者进行结合,阐释了大数据驱动公共卫生风险治理的兴起背景、基本内涵与逻辑理路。其次,在数据治理理论、风险治理理论、社会资本理论以及价值网理论的基础上,运用多素材的文本分析、案例分析等方法,对大数据驱动的公共卫生风险治理进行情景要素提取,并基于社会资本理论、价值网理论提出大数据驱动公共卫生风险治理的多个理论模型。在以上分析框架的基础上,对新冠肺炎疫情中大数据驱动治理的中美模式及效果进行对比。最后,回归到技术与制度互动的视角,重新审视我国治理情景下大数据驱动公共卫生风险治理的现实问题与未来走向。作为一篇规范研究,本文提出两个重要假设:一是坚持数据的非中立性,即任何数据都反映着特定文化背景下对人类行动的建构意义。二是现代风险的本质具有二重性,即任何风险都是客观实在性和主观建构性的统一。这也构成了理解公共卫生复杂情景、公众参与以及价值层次的关键基础。总的来说,本研究是大数据时代和国家治理现代化背景下一个宏大而又重要的现实命题,主要研究结论有四:一是大数据驱动治理是一个复杂系统问题,涉及风险治理的情景化、数据化、资本化与价值化。其中,情景是治理基础,“结构-过程”是治理重心,价值是治理导向,这决定了它是适应于特定情景下的以多元主体协同参与大数据和风险双重治理,从而涌现治理价值的过程;二是大数据不仅是一种技术治理工具,还是一种高度情景依赖的治理资源、新型的社会资本以及重构的价值网络。传统风险治理的价值链模式转向价值网模式意味着治理结构、流程以及价值的全新改变,尤其是作为一种社会资本,大数据驱动治理价值的发挥离不开信任、规范和网络三个要素;三是新冠肺炎疫情中的技术治理过程彰显了制度文化优势下的中国之治。中美的技术治理反映了以“个体主义”为核心的技术赋能模式和以“整体主义”为核心的技术嵌入模式。其中,制度保障是技术治理的关键,尤其是数据标准的一致性和治理行动的组织动员性;四是大数据驱动治理的逻辑遵循“技术赋能-社会互动-治理重构”的基本路径,并将从“赋能式”驱动走向“重构式”驱动。这反映了大数据驱动治理是以人为中心的、制度再生产的体系重构过程。本研究的创新有三:一是重点从现象与案例入手,从价值视角构建了适用于大数据时代的公共卫生风险治理理论模型（如钟漏模型、价值层次模型、价值网模型）,并探讨了大数据时代现代风险的二重性特征,一定程度回应了新时期公共卫生风险治理的理论需求。二是在微观层面上,将大数据视为一种新型的社会资本类型,拓展了大数据的价值内涵,强调信任、规范和网络对于大数据资本的重要性,重点从参与式治理视角理清了大数据驱动公共卫生风险治理过程中的主体结构关系与治理过程。三是在宏观层面上,基于“技术-制度”互动视角,理清了大数据驱动公共卫生风险治理的逻辑理路,并基于价值趋向差异将大数据驱动方式划分为渐进性的“赋能式”驱动和变革性的“重构式”驱动,并深入探讨了二者的基本特征、区别与联系。以上分析与创新都共同构成了本研究对于大数据驱动公共卫生风险治理的核心理解:大数据驱动治理既是一种基于多任务多目标的复杂情景链接和应对过程、一种数据治理和风险治理耦合的双重治理行动,也是一种基于多元主体的以信任、规范、网络等为核心要素、以技术、资源、资本等为多元内涵的大数据价值创新网络。简言之,大数据在公共卫生风险情景中已经超越了自身的工具价值,而是被赋予了包括吸纳公众参与、凝聚共识、协同行动等在内的多元价值内涵。这使得大数据驱动治理既是“赋能”以提升风险治理能力的变革过程,也是“增值”以重构风险治理体系的多元价值网络。
宿昆[4]（2020）在《重庆市流行性感冒流行特征及预测研究》文中认为流行性感冒（Influenza）,简称流感,是由流感病毒引起的急性呼吸道传染病,表现为周而复始的季节性流行和不定期发生的全球流感大流行,持续威胁着全球公共卫生安全。甲型和乙型流感病毒引起的每年季节性流感,导致全球数亿人发病、300万至500万重症病例,以及29万至65万与流感相关的呼吸道死亡,严重影响着人群健康。与季节性流行相比,全球流感大流行的危害则更加严重,其发病率和病死率更高,传播更迅速,波及范围更广,每次大流行都给人类健康和社会经济发展带来灾难性打击。对重庆市流感大流行、季节性流感、人感染禽源性流感流行特征分析,可以为有计划地和系统性地做好流感季节性流行防控和大流行应对准备提供科学依据。在探讨流感活动水平可能的影响因素基础上,结合既往流感预测研究,开展基于多源数据和自适应人工智能模型的重庆市流感活动水平预测研究,根据实时预测结果实时发出预警信号、健康提示和早期开展公共卫生行动,从而将大量的监测数据及时有效地转化为更加高效的公共卫生政策,为重庆市实现更加精准的流感防控提供新的理论依据和实施策略。第一章重庆市大流行和季节性流感流行特征研究目的:系统分析2009-2018年重庆市大流行和季节性流感高发人群、地区和时间分布等流行特征和疫情发展趋势,以及流感疫情病原学流行特征和变化规律,为有计划地和系统性地做好流感季节性流行防控和大流行应对准备提供科学依据。探讨流感活动水平可能的影响因素,为流感预测研究提供理论依据。方法:以2009-2018年重庆市流感病例个案信息和哨点医院病原学监测数据为研究资料,采用描述性流行病学方法进行统计分析。结果:1.2009-2018年,重庆市共报告流感病例40343例,2009年大流行期间发病率达53.44/10万,是2010-2018年季节性流行期间的5.7倍。2.病例男女比例为1.23:1,平均年龄18.47岁,1～19岁病例占73.5%、学生占58.4%。流感大流行期间的男性病例（P<0.01）、1～19岁病例（P<0.01）和学生病例（P<0.01）占比高于季节性流行。3.2009年流感大流行期间发病主要集中在9-11月（12807例,84.4%）,而季节性流行在1-3月（8691例,34.5%）和11-12月（6907例,27.4%）高发,各年发病高峰月份不完全一致。两个期间发病的月分布不同,差异有统计学意义（P<0.01）。4.2009-2018年,重庆市各亚型流感病毒构成不同,差异有统计学意义（P<0.01）。重庆市流感优势毒株在2009年、2013年、2017年和2018年是甲型H1N1 pdm09流感病毒,在2012年、2014年、2015年和2016年是季节性甲型H3N2流感病毒,在2010年和2011年是乙型流感病毒。5.甲型H1N1 pdm09流感病毒间隔两年左右连续出现两个流行高峰;季节性甲型H3N2流感病毒则每年都有出现;而乙型流感病毒每两年左右在冬春季出现单个流行高峰。结论:流感大流行与季节性流感期间,重庆市流感流行特征存在差异,大流行期间发病水平迅速大幅上升,男性、儿童、青少年和学生等人群更容易受到波及。季节性流感在冬春季高发,但是疫情高峰在每年出现的时间不同。甲型流感病毒是重庆市流感疫情的优势病原,甲型H1N1 pdm09、季节性甲型H3N2、乙型Victoria系和Yamagata系流感病毒是主要的流行毒株,不同亚型流感病毒在重庆市有各自的流行规律。第二章重庆市人感染禽源性流感流行特征研究目的:阐明重庆市禽源性流感病毒（以下简称禽流感病毒）、人感染禽流感病例的流行特征,为流感大流行风险评估和流感疫情趋势预测研究策略的制定提供重要依据。方法:在活禽市场、禽类规模养殖场和家禽散养户开展外环境标本采集和禽流感病毒检测。对重庆市人感染禽流感病例进行流行病学调查,对分离获得的甲型H7N9禽流感病毒进行基因测序和基因进化分析。结果:1.2013-2018年,重庆市每年在活禽相关场所均有检出甲型H5和H9亚型禽流感病毒,阳性比例分别为14.0%（920/6576）和17.8%（1168/6576）;而H7（H7N9）亚型直至2017年2月才首次检出,标本阳性比例于4月达到高峰（9.67%,49/507）,21个区县（53.8%）在2-6月检出了H7N9病毒。2.2013-2018年,重庆市无人感染H5或H9亚型禽流感病例诊断,但是在2017年3-6月连续确诊了9例人感染H7N9禽流感病例。H7N9病例的平均年龄为45岁,其中男性占77.8%,城市居民占66.7%,禽类相关职业占55.6%;所有病例发病前均有活禽或活禽相关场所暴露史,密切接触者中无续发病例。从重庆市首次在外环境检出H7N9病毒到9例病例发病的中位时间为75天。3.2017年2月至2018年5月,H7N9病毒阳性标本检出比例为2.94%（337/11451）,活禽市场（3.66%,329/8979）的阳性样本比例高于禽类规模养殖场（0.41%,5/1229）和家禽散养户（0.24%,3/1243）（P<0.01）。H7N9病例所接触的场所中阳性样本的比例（34.4%,22/64）显着高于无患者的场所中的阳性样品（5.7%,257/4474）。4.HA和NA基因进化分析显示,重庆分离的H7N9病毒属于长江三角洲分支,由2013年H7N9病毒（A/Shanghai/1/2013（H7N9））和（A/shanghai/05/2013（H7N9））进化而来,与2016年底至2017年初在江苏省和安徽省流行的病毒具有高度的同源性。结论:甲型H5和H9亚型禽流感病毒在重庆市存在多年,但是没有发现人感染H5或H9亚型禽流感病例。重庆市分离的甲型H7N9禽流感病毒属于长江三角洲分支,病毒很可能是2016年底或2017年初从江苏省和安徽省随着活禽长距离转运传入重庆,迅速波及重庆半数以上的区县,该病毒比甲型H5和H9亚型禽流感病毒更容易突破种属屏障引起人类感染。H7N9病例高度散发,感染危险因素是暴露于活禽或活禽相关环境,且与场所的病毒污染水平相关,没有发现人人传播。第三章基于多源数据和自适应人工智能模型的重庆市流感活动水平预测研究目的:探索基于多源数据和自适应人工智能模型的重庆市流感活动水平预测,为重庆市实现更加精准的流感防控提供新的理论依据和实施策略。方法:收集和整理2012-2018年包括卫生系统流感疫情监测数据、天气数据和流感相关的互联网舆情在内的多源数据。以未来一周重庆市流感样病例百分比（ILI%）为预测目标,用2012-2016年的数据作为训练数据集,训练含有自适应权重调整机制融合了季节性差分自回归滑动平均模型和XGBoost模型的自适应人工智能模型（Self-adaptive AI Model,SAAIM）。采用SAAIM模型预测2017-2018年重庆市流感活动水平,并与其他三个既往预测模型进行比较。结果:1.2012-2018年,重庆市流感样病例构成比呈现不规律的季节性波动,其高峰出现时间、持续时间、流行强度等每年均有不同。2.SAAIM模型与三种既往流感预测模型相比,对ILI%的预测达到了最好效果,平均绝对百分比误差在2014-2016年、2017年和2018年分别仅为11.9%、7.5%和11.9%。3.对三种来源的数据对预测准确性的贡献大小评价显示,流感样病例监测数据贡献最大,使2014-2016年、2017年和2018年的平均绝对百分比误差分别降低了19.6%、43.1%和11.1%;天气数据贡献其次,使2014-2016年、2017年和2018年的平均绝对百分比误差分别降低了3.3%、17.1%和2.2%;流感相关的互联网舆情数据贡献较小,仅使2014-2016年、2017年和2018年的平均绝对百分比误差分别降低了1.1%、0.9%和1.3%。结论:2012-2018年,重庆市流感疫情呈现不规律的季节性高发。本研究成功构建了基于多源大数据的人工智能SAAIM预测模型,流感样病例数据对预测贡献最大,天气数据对于准确估计流感疫情的细微变化非常重要,百度指数和新浪微博等流感相关的互联网舆情数据对SAAIM模型的影响最小。SAAIM模型能够较准确地实时预测重庆市流感ILI%,而且在性能上优于现有其他几种预测模型。
郭淳[5]（2020）在《勒马回注射液雾化吸入治疗急性下呼吸道感染的药效学及作用机制研究》文中提出研究目的:评价中药勒马回注射液雾化吸入用于急性下呼吸道感染的药效学作用并探究作用机制。研究方法:通过开展体外抑菌试验及动物体内试验进行研究。一、体外试验采用微量肉汤稀释法测定勒马回注射液作用于6种急性下呼吸道感染常见致病菌（金黄色葡萄球菌、大肠埃希氏菌、肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌、肺炎链球菌和A组乙型溶血性链球菌）的标准株及临床株在两种不同菌液浓度下的最小抑菌浓度（MIC）,以研究勒马回注射液对急性下呼吸道感染常见致病菌的抑制作用。二、体内试验通过建立大鼠干酵母致发热模型、小鼠二甲苯致耳肿胀模型、小鼠氨水引咳模型、小鼠气管酚红排泄模型进行药效学试验,研究勒马回注射液雾化吸入对大鼠肛温的影响、对小鼠耳肿胀度的影响、对小鼠咳嗽潜伏期及咳嗽次数的影响、对小鼠气管酚红排泌量的影响,明确勒马回注射液解热、抗炎、镇咳、祛痰的药效学作用。此外,对干酵母致发热模型大鼠及氨水引咳模型小鼠进行药效学研究的同时,应用ELISA技术,检测动物体内细胞因子表达:以大鼠血清IL-6、TNF-αα、IL-1β含量、下丘脑中PGE2含量为观察目标,以小鼠血清中IL-10含量为观察目标,探究勒马回注射液解热及镇咳的作用机制。研究结果:一、体外试验1.勒马回注射液对金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌的标准株和临床株均表现出不同程度的抑菌作用,其中金黄色葡萄球菌的MIC为281.25～562.5μg/ml,铜绿假单胞菌的MIC为281.25～1125μg/ml,且在1.0×104与1.0×105两种菌悬液浓度下,MIC值随菌悬液的浓度升高而升高;同时金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌临床株与标准株测定的MIC值相差不大,二者结果相等或相差一个稀释度。2.勒马回注射液对于肺炎链球菌、大肠埃希氏菌、A组乙型溶血性链球菌、肺炎克雷伯菌未表现出明显抑菌效应。二、体内试验1.对大鼠干酵母致发热模型的影响（1）通过背部皮下注射干酵母混悬液能够成功复制大鼠发热模型,其热势存在典型的体温下降期、体温上升期、体温高峰平台期,于造模后7h达到最高升温幅度。造模后每小时测定大鼠肛温,观测共10小时的体温变化。在造模后第3h、第4h两个体温测定点,与模型组（雾化生理盐水）相比,勒马回注射液中剂量组体温差值显着降低（P<0.05）,第4h的发热抑制率高达197.56%。但10小时体温反应指数（TRI10）较模型组无明显差异（P>0.05）。（2）对干酵母致发热大鼠的血清中1L-1β、IL-6和TNF-α含量及下丘脑中PGE2含量检测后发现:①勒马回注射液高、中、低剂量组大鼠血清1L-1β含量均低于模型组,有降低1L-1β含量的趋势,但差异均无统计学意义（P>0.05）。②勒马回注射液中剂量组大鼠血清中IL-6、TNF-α含量显着低于模型组,差异有统计学意义（P<0.05）,表明中剂量勒马回注射液雾化吸入可降低大鼠血清中IL-6、TNF-α含量。③勒马回注射液各剂量组大鼠下丘脑中PGE2含量较模型组差异均无统计学意义（P>0.05）。2.对小鼠二甲苯致耳肿胀模型的影响在二甲苯致小鼠耳肿胀试验中,勒马回注射液高剂量组的耳肿胀度极显着低于模型组（雾化生理盐水,P<0.01）,耳肿胀抑制率达29.35%;中、低剂量组的耳肿胀度低于模型组,但差异无统计学意义（P>0.05）。3.对小鼠氨水引咳模型的影响（1）在减少咳嗽次数方面:①勒马回注射液高、中、低三个剂量组的小鼠咳嗽次数均少于模型组一（雾化生理盐水）,高、低剂量组对比模型组一差异有统计学意义（P<0.05）,两者比较无明显差异。表明高、低剂量勒马回注射液雾化吸入可显着减少氨水致咳小鼠咳嗽次数。②阳性药组（灌胃氢溴酸右美沙芬口服溶液）小鼠咳嗽次数与模型组二（灌胃生理盐水）对比有极显着差异（P<0.01）,勒马回注射液高、低剂量组的咳嗽次数高于阳性药组,药物活性分别为阳性药氢溴酸右美沙芬口服溶液的76.97%、77.27%,但三组差异无统计学意义（P>0.05）。表明高、低剂量的勒马回注射液雾化吸入在减少咳嗽次数上的效果与口服氢溴酸右美沙芬口服溶液相当。（2）在延长咳嗽潜伏期方面:①模型组一与模型组二分别为雾化盐水及灌胃盐水给药,雾化盐水组较灌胃盐水组的小鼠咳嗽潜伏期明显延长,二者差异显着（P<0.01）;阳性药组（灌胃氢溴酸右美沙芬口服溶液）与模型组二（灌胃生理盐水）对比有极显着差异（P<0.01）,但与模型组—差异无统计学意义（P>0.05）。表明雾化吸入方式本身具有良好的镇咳作用。②勒马回注射液高剂量组小鼠的咳嗽潜伏期与模型组一（雾化生理盐水）对比有极显着差异（P<0.01）、与阳性药组对比有极显着差异（P<0.01）,药物活性达阳性药的137.72%。表明高剂量勒马回注射液雾化吸入在延长咳嗽潜伏期方面优于口服氢溴酸右美沙芬口服溶液。③勒马回注射液中、低剂量组小鼠咳嗽潜伏期与阳性药组对比,差异无统计学意义（P>0.05）,两组的药物活性分别为阳性药的101.77%、96.94%。表明中、低剂量的勒马回注射液雾化吸入的镇咳效果与口服氢溴酸右美沙芬口服溶液相当。（3）IL-10含量测定:勒马回注射液高、中、低剂量组小鼠血清中的IL-10含量均较模型组一（雾化生理盐水）显着增加（P<0.01,P<0.05,P<0.01）,较阳性药组差异无统计学意义（P>0.05）。三个剂量组组间两两比较,差异无统计学意义（P>0.05）。表明高、中、低剂量的勒马回注射液雾化吸入均可显着增加氨水致咳小鼠血清中IL-10的表达。4.对小鼠气管酚红排泄模型的影响勒马回注射液高、中剂量组的小鼠酚红排泄量均较模型组显着（P<0.05、P<0.01）升高,较阳性药组（雾化氨溴索注射液）差异无统计学意义（P>0.05）。勒马回注射液低剂量组的小鼠酚红排泄量与模型组比较差异无统计学意义。提示高、中剂量勒马回注射液雾化吸入具有良好的祛痰效果。结论:1.勒马回注射液对金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌的标准株和临床株均有不同程度的抑菌作用,抑菌作用受细菌接种量影响。勒马回注射液对于肺炎链球菌、大肠埃希氏菌、A组乙型溶血性链球菌、肺炎克雷伯菌无明显抑制作用。2.勒马回注射液雾化吸入具有一定解热作用,其解热效果可能与降低发热大鼠血清中IL-6、TNF-α水平有关。3.勒马回注射液雾化吸入具有良好的抗炎作用,可抑制二甲苯引起的小鼠耳肿胀,减轻急性炎症反应。4.勒马回注射液雾化吸入具有显着镇咳作用,在减少氨水引咳小鼠的咳嗽次数、延长咳嗽潜伏期方面均有较好疗效,且高剂量勒马回注射液雾化吸入的总体镇咳效果优于口服氢溴酸右美沙芬口服溶液。其镇咳作用机制可能与提高血清中IL-10水平有关。5.勒马回注射液雾化吸入具有良好的祛痰作用,能够增加小鼠气管酚红排泌量。
马俊[6]（2020）在《社区老年人口健康管理路径研究》文中研究说明随着我国人口老龄化程度不断加深,老年人口健康需求也越来越迫切。社区是社会管理的基本单元,更是健康管理的重要端口,社区老年人口健康管理不仅可以预防和控制疾病,而且被看作是提高老年群体健康水平的重要手段。因此,亟需优化当前社区老年人口健康管理模式,从加强健康管理服务供给能力入手,促进服务资源配置更趋合理,建立综合连续的社区健康管理体系,促进疾病的预防与康复,从而保障老年人口健康。首先,文章综合运用文献研究法和政策分析法,从社会保障的角度分析了当前我国社区老年人口健康管理的结构与实施状况,并根据老年人口健康需求的满足情况和管理方式提出社区老年人口健康管理存在的主要问题。其次,通过问卷调查法对上海市320位社区老年人的健康状况进行调查,收集一手数据资料,运用结构方程模型对社区老年人口健康因素与影响路径进行分析,构建以老年人口健康为核心的健康管理框架,并通过实地访谈法评估社区老年人口健康管理的供需匹配情况与管理效果。接着,借鉴美国、日本、加拿大等三个国家的成功经验提出我国社区老年人口健康管理的优化思路,并基于健康管理理论、资源配置理论和机制设计理论重新构建社区老年人口健康管理体系,提出优化路径。最后,文章围绕促进社区老年人口健康管理路径实施提出了具体的对策建议。论文主要得出以下几点结论:一是,社区老年人口健康与老年人的健康素养、心理健康、居住环境和医疗环境四个因素密切相关,营造老年健康型的社会生活环境,构建以健康为中心的医疗模式,帮助老年群体提升自我健康管理能力有利于促进社区老年人口的健康水平。二是,充分发挥政府宏观主导作用,完善顶层设计,推动社会以及各部门建立统一的健康价值观,有助于调动社会资源与市场积极性,从而完善社区健康管理服务体系,满足老年人多层次的健康需求。三是,家庭医生制度能够有效推动社区老年人口健康管理的精准化发展,大大提高老年人口健康服务的可及性、综合性和连续性,从而将疾病预防关口前移,促进卫生资源合理配置,提升社区老年人口的健康水平。
魏崇崇[7]（2018）在《基于医院呼吸道症候群数据开展流感监测的探讨》文中指出研究目的本研究以南京医科大学第二附属医院为例,分析江苏省卫生信息平台诊疗信息数据（由医院通过前置机上传）,以了解其数据特征;并以其中呼吸道症候群病例数据为例进行统计分析,评估其对流行性感冒（简称流感）的暴发或流行的早期预警效果;从而探索医疗卫生数据信息的利用价值及利用模式。资料与方法1资料来源本研究所用的南京医科大学第二附属医院的临床诊疗信息资料来自于江苏省卫生信息平台;南京市流感样病例监测资料和流感病例报告资料,均来自于中国疾病监测信息报告管理系统。2资料整理制定呼吸道症候病例的定义和纳入、排除标准,并利用Excel软件对南医二附院临床诊疗数据进行筛选,以获取呼吸道症候群相关病例信息,形成呼吸道症候群病例信息数据库。对数据库中的呼吸道症候群病例、流感样监测病例和流感病例资料进行初步分类、汇总,形成便于进行分析利用的统计表和统计图;3分析方法根据整理形成的统计数据、统计图表描述呼吸道症候群病例、流感样监测病例和流感病例的分布情况,如就诊（发病）时间、科室等分布情况;利用SPSS17.0软件开展呼吸道症候病例、流感病例和流感样病例时间分布序列的正态性检验,并采用错位相关的方法（符合正态分布的数据开展Pearson相关分析,不符合正态分布的数据开展Spearman相关）描述它们之间的相关性;最后采用时间序列分析方法中的ARIMA,以周为单位建立模型,来预测流感、流感样病例和其他呼吸道症候病例就诊或发病情况,并验证其预测效果。研究结果1、呼吸道症候分布南医二附院呼吸道症候病例中就诊量位居前三位的是呼吸道感染、气管炎和肺炎,主要就诊于儿科、急诊科和内科。2、呼吸道症候病例与流感、流感样病例的相关性流感样病例与提前4周的流感确诊病例发病时间分布相关性最好,相关系数为0.598（p<0.01）。南医二附院呼吸道症候病例中呼吸道感染与同周的流感样病例时间分布相关性最好,相关系数为0.342（p<0.01）。呼吸道症候病例总体上与南京市流感病例时间分布相关性欠佳。仅呼吸道感染和肺部感染与南京市流感病例间相关性较好。其中呼吸道感染与提前6周的流感病例相关性最好,相关系数为0.369,p<0.01;肺部感染类病例与提前1周的流感病例相关性最好,相关系数为0.357,p<0.01。3、ARIMA模型创建与预测结果利用2014年第1周至2015年第46周等98周的“呼吸道感染”、“流行性感冒”、“流感样病例”周统计数据建立ARIMA模型,其最佳模型分别为ARIMA（1,1,1）、ARIMA（1,0,0）和ARIMA（1,0,0）;利用2015年第47周至53周数据进行验证,实际监测值均在模型预测值的95%可信区间之内,符合率为100%。其中“流感样病例”短期预测精度较好,第47、48周误差分别为1.31%和5.17%。结论1、南医二附院呼吸道症候病例主要就诊于儿科、急诊科和内科等科室,因此上述科室应为该院呼吸道症候监测工作开展的重点。2、呼吸道症候病例就诊信息可以提前数周提示流感的暴发或流行,其中呼吸道感染病例和流感样病例对流感的提示效果较佳。3、ARIMA模型可以较好的对流感病例、流感样病例、呼吸道感染等呼吸道症候病例进行预测。
刘建正[8]（2017）在《甘肃省发热呼吸道症候群监测信息的时间序列应用研究》文中指出目的分析甘肃省2009-2015年发热呼吸道症候群病例分布特点及病原流行特征;应用时间序列分析方法揭示甘肃省发热呼吸道症候群病例及病原的流行规律,探索适用于甘肃省发热呼吸道症候群监测的预测方法,为完善症候群监测技术平台、提高传染病预测预警能力、加强呼吸道传染病的预防和控制提供依据。方法以2009年1月至2015年12月在甘肃省十三家哨点监测医院开展的发热呼吸道症候群监测病例为研究对象,运用观察性研究和预测性研究方法,结合病例有关人口学信息,收集病例采样的病原学实验室检测数据,分析发热呼吸道症候群病例数分布及病原检测阳性数分布特征。并通过病例数及阳性数变动趋势分析,构建发热呼吸道症候群病例数和病原阳性数发生的多种时间序列模型。结果1.甘肃省发热呼吸道症候群发病男性占62.91%,女性占37.09%,五岁以下儿童37.65%,发病高峰主要集中在每年3月和11-12月份;病毒病原检出率23.29%,以青少年和老年人群检出率较高,流行高峰在每年3月和11-12月份,其中流感病毒检出率最高,为13.79%,鼻病毒次之,为8.63%;2.细菌病原检出率32.83%,以老年人居多,检出率最高,为43.38%,随着年龄增大,细菌阳性检出率有升高趋势（Z=-11.89,P<0.01）,男性阳性检出率显着高于女性（χ2=6.174,P=0.01）,流行高峰在每年3月和9-12月份;3.ARMA（1,1）模型拟合甘肃省发热呼吸道症候群良好,模型表示为:Yt-82.66=0.48(Yt-1-82.66)+εt（10）0.34εt-1ARIMA（1,1,1）（0,1,1）12模型充分拟合病原阳性序列信息,拟合效果良好,模型可表示为:（1-0.40 B）(1-B12)（1-B）（Yt（10）0.22）（28）（1-0.87 B）(1-0.63B 12)εt;4.包含发热呼吸道症候群序列和病原阳性序列的VARX（1,0）模型为:Yt（28）0.36Yt-1（10）0.19Xt（10）εt结论1.甘肃省发热呼吸道症候群与病原阳性分布具有相似的季节分布,呈双峰季节分布,高峰处于每年3月和11-12月份,ARIMA模型能够充分提取甘肃省发热呼吸道症候群序列与病原阳性序列中的信息,拟合效果良好,但不能反应二者响应关系。2.VARX（1,0）模型充分体现了甘肃省发热呼吸道症候群序列与病原阳性序列的相应关系,从数学模型的角度证实了症候群监测对疾病预防控制的重要意义,同时反映出症候群监测和病原检测确诊在疾病预警过程中均不可或缺。
刘男[9]（2015）在《防控突发性传染病的医疗建筑网络结构研究》文中指出本文属国家自然科学基金面上项目“防控突发性传染病的医疗建筑网络体系构建”（51078104）的重要组成部分。所谓突发性传染病,指的是在短期内发生、有较大波及范围,出现大量的病人或死亡病例,发病率远超过常年发病率水平的一种传染病疫情;因其意外性、高危害性、广泛影响力等特点,已经成为了目前人类所面临的医学与社会的双重难题;考验着一个国家、地区、城市的公共卫生服务体系,检验着医疗建筑、医疗设施的发展均衡性。本研究从医疗建筑网络化的角度出发,对防控突发性传染病的医疗建筑网络体系下的医疗建筑规划和建筑设计进行研究,目的在于提出理论性的指导对策,并针对性的建构出防控突发性传染病的医疗建筑体系的具体操作模式。同时促进国家“坚持公益性、调动积极性”的新医改政策在疾病防控领域的具体应用,在新医改政策的框架下完善当前的医疗建筑体系,完善医疗建筑设计方法。其最终的社会意义是探讨“以人为本”的从建筑领域出发解决社会问题的新途径。本文的具体研究指向防控突发性传染病的医疗建筑网络体系,以体系中最为关键的网络结构为关注点,辅以系统论、协同论、区域科学理论等方法,创新性的提出了真实空间网络、虚拟空间网络、中介空间网络三位一体的防控突发性传染病的医疗建筑网络架构,并用网络配置计划对组成网络的医疗建筑要素进行具体的规划与设计指引,用网络运行机制对网络架构中错综复杂的内部关系进行总结。研究循着从点到面的思路,从“中观”层面构成网络的医疗建筑要素的研究介入,向上拓展到城市规划层面的医疗建筑网络体系整合,向下则具象到保证医疗建筑网络体系顺畅运行的相关技术支撑,全方位的对医疗建筑网络体系进行了梳理。在防控突发性传染病的医疗建筑网络要素的研究中,选取了整个网络体系中最为关键的四类医疗建筑“结点”:疾病预防控制中心、传染病专科医院、综合医院传染病防控空间以及基层传染病防控医疗机构,通过对近年来大量相关案例的分析,对这四类医疗建筑在网络中的职能、发展趋势以及设计要点进行梳理与阐述。在防控突发性传染病的医疗建筑网络整合模式的探索中,从政策及策略层面提出以防控突发性传染病的城市医疗建筑规划专篇为目标的垂直整合模式,主要体现为规划功能、规划技术与规划程序的整合。进而在具体方法及手段层面描述了以“联动”为特质的医疗建筑水平整合模式,并主要以哈尔滨市防控突发性传染病的城市医疗建筑规划专篇为例说明了这一特质在真实空间网络、虚拟空间网络、中介空间网络三个不同网络架构上的体现。在防控突发性传染病的医疗建筑网络技术支撑的阐释中,以突发性传染病疫情的全过程为线索,首先从广泛分析、精确控制和优化救治三个角度探索了技术支撑平台的构建方式;其次又从一体化预防、协同化控制和应急化救治三方面来明晰具体的技术支撑策略;最后还从相应的医疗技术方面,探索了其对于网络体系的辅助支持。
范允舟[10]（2015）在《综合症状监测系统预警性能的评价及应用研究》文中研究指明目的：（1）描述研究地区综合症状监测系统的目标人群特征,分析综合症状监测数据与病例报告数据之间的关联性。（2）评价综合症状监测系统在真实疫情中的预警能力,比较各数据源单独预警和联合预警的效果。（3）评价综合症状监测系统的理论预警能力,探索在缺乏“金标准”的情况下,利用模拟数据对症状监测系统进行预警能力评价的方法。（4）定量估算早期预警下的干预措施在实际疫情防控中的保护效果,从而评价症状监测系统的实际应用价值。方法：（1）对综合症状监测系统和传统病例报告系统中各监测数据源的目标人群进行流行病学描述性分析,采用交叉互相关函数法评估时间趋势的关联性,采用空间自相关分析和地理加权回归模型分析空间分布的关联性。（2）采用研究地区报告的三起疫情作为预警评价的金标准,推算疫情的起止时间点,通过EARS-3C模型对监测数据源进行回顾性预警分析。对比各数据源单独预警、串联预警和并联预警的效果。采用灵敏度、特异度和阳性预测值评价预警的有效性,采用预警探测时间率评价预警的及时性。（3）利用SEIR传播动力学模型生成的模拟疫情病例数据,通过“就医行为转化模型”将其转化为模拟症状数据,并与症状监测数据进行叠加,构建用于评价的测试数据。选用EARS-3C预警模型对不同预警策略的预警效果进行评价,采用灵敏度和特异度评价预警的有效性,采用预警探测时间率评价预警的及时性。（4）采用脉冲式SEIR传播动力学模型对三起真实疫情进行拟合,模拟不同预警时刻的干预对疫情进展的影响,并对其进行比较,间接地评估综合症状监测系统的早期预警价值。结果：（1）时间趋势分析结果显示,主诉监测除咽痛、头疼和FGS症候群的时间趋势相对于病例报告滞后外,其余目标症状数据源的滞后时间均小于或等于0天。药物销售监测中抗生素类药物和止泻药物与相应疾病在时间趋势上具有实际的关联意义,且抗生素的销售量趋势提前于病例报告1天。小学因病缺勤能够反映对应年龄段儿童（6-12岁）传染病报告病例的时间趋势,并且比病例报告趋势提前3天。空间分析结果显示,除咽痛、头疼症状外,其余目标症状的人均就诊次数与相关法定传染病发病率的关联性在研究地区的北部最为明显,并且关联性越强的地区,目标症状人均就诊次数和疾病发病率的回归系数越大。（2）在基于三起真实疫情的预警能力评估中,所有监测策略的阳性预测值均不高,主要集中在18.9%-70.0%之间。特异度,除在多数据源并联监测的C3模型和3Cs并联预警模型中为88.4%和87.2%外,其它所有监测策略在任何预警模型下,特异度都大于90%。除主诉监测在各预警模型下的灵敏度均为66.7%外,所有监测策略的灵敏度均可达到100%。在预警及时性方面,各种监测策略（单独主诉监测、单独药物销售监测、单独小学缺勤监测、多数据源并联监测和多数据源串联监测）的探测时间率分别为0.0%～1.3%、19.0%～70.6%、5.1%～54.0%、0.0%～35.5%、0.0%～70.6%。（3）在基于模拟疫情的预警能力评价中,三种数据源进行独立预警的灵敏度不高（11.4%～48.7%）,但特异度水平较高（91.5%～98.8%）。多种数据源联合监测时,串联监测的灵敏度（13.0%～50.0%）不如并联监测（43.2%～59.6%）,但串联监测的特异度（89.7%～98.4%）要优于并联监测（79.2%-94.4%）。在预警及时性方面,三种监测数据源单独预警时,主诉监测的及时性均为最强,探测时间率最低（30.9%～42.3%）,小学缺勤监测其次（36.4%-42.7%）,而药物销售监测的及时性略差（43.7%-49.7%）。三种数据源并联监测的探测时间率（28.8-41.2%）要优于与串联监测（36.4%～50.7%）。（4）在报告的三起疫情中（水痘、流行性腮腺炎和流感样病例）,学校缺勤监测系统的预警比传统预警标准下的预警分别提前0天、3天和2～4天发出预警信号。在基于学校缺勤监测系统早期预警的干预下,三起疫情的罹患率分别为7.1～28.3%、5.0～41.8%、4.6-14.6%；假设预警反应速度和干预强度不变,那么在基于传统预警标准的干预下,三起疫情的罹患率分别可达到7.1～28.3%、6.2～62.9%、6.7～22.3%。基于学校缺勤监测早期预警干预的超额保护率分别为0.0%、15.3～44.1%、29.0～37.0%。结论：（1）监测期间,在研究地区内,综合症状监测系统的数据与法定病例报告数据在时间和空间上存在关联性,并且关联的程度具有空间异质性。主诉监测、药物销售监测和学校缺勤监测中,均存在时间趋势能够提前于病例报告系统的数据源,综合症状监测系统具有早期预警的潜力。（2）监测期间,对研究地区内真实疫情的预警评价中,单数据源监测时,学校缺勤监测的预警结果表现出最佳的有效性、主诉监测表现出最佳的及时性：多数据源联合监测时,串联监测有利于保证预警结果的有效性,而并联监测有利于保证及时性。（3）基于模拟疫情的评价结果显示：监测期间的研究地区内,学校缺勤监测预警的有效性强,主诉监测的及时性高；多数据源的联合监测策略可提高监测系统的预警效能,并联策略有助于早期预警。该结果与基于真实疫情的评价结果相似,据此认为基于模拟疫情的评价方法结果稳定、可靠。（4）学校缺勤监测系统在两起真实疫情中能提前于传统预警标准2-4天发出预警信号。当地CDC基于早期预警信号而采取的干预措施有效地降低了疫情的罹患率。学校缺勤监测系统在研究地区的学校疫情防控中发挥了重要的作用。
二、介绍一种SARS关口前移的发热呼吸道疾病监测运行方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、介绍一种SARS关口前移的发热呼吸道疾病监测运行方法（论文提纲范文）
（1）美国生物防御科研项目梳理与分析（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 研究方法 |
| 第一章 NIH生物防御相关科研项目分析 |
| 第一节 NIH2009~2018 财年生物防御科研项目梳理与分析 |
| 第二节 NIH冠状病毒相关科研项目分析 |
| 第二章 BARDA生物防御相关科研项目分析 |
| 第一节 BARDA生物防御相关科研项目梳理与分析 |
| 第二节 BARDA资助科研项目文献计量分析 |
| 第三章 DARPA生物防御相关科研项目分析 |
| 第一节 DARPA生物防御相关科研项目梳理与分析 |
| 第二节 DARPA生命科学相关科研项目文献计量分析 |
| 第三节 DARPA生物防御相关科研项目潜在生物安全风险分析 |
| 第四章 DTRA生物防御相关项目分析 |
| 第一节 DTRA生物防御相关项目梳理与分析 |
| 第二节 DTRA生命科学相关科研项目文献计量分析 |
| 第三节 DTRA生物防御相关项目潜在生物安全风险分析 |
| 第五章 新型冠状病毒肺炎文献计量分析 |
| 1 数据来源与方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 第六章 分析与讨论 |
| 1 美国生物防御研究主要特点 |
| 2 美国生物防御相关部分项目存在潜在生物安全风险 |
| 3 对我国生物防御科技支撑体系建设的启示 |
| 参考文献 |
| 附录 A NIH2009~2018 财年生物防御科研项目(经费数前100) |
| 附录 B NIH冠状病毒相关科研项目(经费数前50) |
| 附录 C BARDA生物防御科研项目资助合同列表 |
| 附录 D DARPA2000 年以来主要生物防御科研项目简介 |
| 附录 E DARPA生物防御科研项目资助合同列表 |
| 附录 F DARPA生命科学相关主要科研项目简介及发表论文数量 |
| 附录 G DARPA生物技术办公室项目经理基本信息及所管理项目 |
| 附录 H DARPA资助生命科学领域科研项目顶级期刊发文情况 |
| 附录 I 美国生物防御科研项目主要承担机构地理位置及官方网站地址 |
| 附录 J DTRA资助生命科学领域科研项目顶级期刊发文情况 |
| 附录 K COVID-19 研究顶级期刊发文情况 |
| 研究创新点与局限性 |
| 个人简历及学术成果 |
| 致谢 |
（2）气象因素对呼吸性传染病的发病分布影响及非药物干预措施对法定报告传染病监测影响的时间序列分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略语 |
| 第一部分:气象因素及非药物干预措施与流感联合研究的文献计量学研究 |
| 1 前言 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 检索策略 |
| 2.3 分析工具 |
| 3 结果 |
| 3.1 气象因素与流感联合研究的文献计量学结果 |
| 3.1.1 历年发文趋势 |
| 3.1.2 各国文献发表及合作情况 |
| 3.1.3 作者发文量及论文引用网络 |
| 3.1.4 关键词演化分析 |
| 3.1.5 高被引文献分析 |
| 3.2 NPIs与流感联合研究的文献计量学结果 |
| 3.2.1 历年文献发表趋势 |
| 3.2.2 各国文献发表及合作情况 |
| 3.2.3 作者发文量及论文引用网络 |
| 3.2.4 关键词演化分析 |
| 3.2.5 高被引文献分析 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 第二部分 中国各省气象及流感流行的分布特征以及新冠期间北温带地区流感流行特征分析 |
| 1 前言 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 2005-2016年间中国各省气象及流感流行的分布特征 |
| 2.2.2 新冠期间北温带地区流感流行特征研究分析方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 2005-2016年间中国各省气象及流感流行的分布特征分析结果 |
| 3.2 新冠期间北温带地区流感流行特征分析 |
| 3.2.1 2015/16-2019/2020五个流感季各国流感流行趋势 |
| 3.2.2 2020年COVID-19的流行趋势及国际国内标志性事件与NPIs的实施时间线 |
| 3.2.3 全球防控新冠疫情背景下,北温带9国流感流行趋势 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 第三部分 沈阳市大气污染及气象因素与儿童肺炎门诊人次关联性研究 |
| 1 前言 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 儿童肺炎门诊数据资料 |
| 2.2 大气质量监测及气象数据资料 |
| 2.3 统计方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 大气污染和气象资料的一般情况 |
| 3.2 儿童肺炎门诊资料的一般情况 |
| 3.3 各种污染物浓度及气象因素数值对儿童肺炎门诊量当日及滞后效应分析 |
| 3.4 单污染物模型 |
| 3.5 多污染物模型 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 第四部分 新型冠状病毒肺炎防控对法定报告传染病监测影响的时间序列分析 |
| 1 前言 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 研究方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 发病数描述统计 |
| 3.2 时间序列分析拟合与外推预测 |
| 3.3 保护率的计算 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 本研究的创新性及自我评价 |
| 参考文献 |
| 文献综述 流行性感冒研究进展综述 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）大数据驱动的公共卫生风险治理研究 ——基于“情景-结构-过程-价值”的分析框架（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究述评 |
| 1.3 研究设计 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容与框架 |
| 第二章 相关概念、理论基础与分析框架 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 大数据 |
| 2.1.2 大数据驱动及其治理 |
| 2.1.3 风险及其治理 |
| 2.1.4 公共卫生风险 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 技术嵌入理论 |
| 2.2.2 风险治理理论 |
| 2.2.3 数据治理理论 |
| 2.2.4 社会资本理论 |
| 2.2.5 价值网络理论 |
| 2.3 分析框架 |
| 2.3.1 大数据驱动公共卫生风险治理的适应性困境 |
| 2.3.2 大数据驱动公共卫生风险治理的理论分析框架 |
| 第三章 大数据驱动的公共卫生风险治理:内涵与逻辑理路 |
| 3.1 从经验到数据:大数据驱动公共卫生风险治理的兴起 |
| 3.2 大数据驱动公共卫生风险治理的基本内涵 |
| 3.2.1 大数据驱动公共卫生风险治理的基本要素 |
| 3.2.2 大数据驱动公共卫生风险治理的基本特征 |
| 3.2.3 大数据驱动公共卫生风险治理的基本概念 |
| 3.3 大数据驱动公共卫生风险治理的逻辑理路 |
| 3.3.1 技术嵌入视角下的大数据驱动公共卫生风险治理 |
| 3.3.2 从过程嵌入到源头嵌入:大数据嵌入治理体系的结构嬗变 |
| 3.3.3 从被动吸纳到适应吸纳:治理体系吸纳大数据的制度调适 |
| 3.3.4 从政府主导到社会互动:统一于风险治理的价值创造之中 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 大数据驱动公共卫生风险治理的情景分析 |
| 4.1 大数据驱动公共卫生风险治理的情景分析框架 |
| 4.1.1 公共卫生风险治理中的“大数据监测失灵”现象 |
| 4.1.2 面向大数据的公共卫生风险治理失灵的现象观察 |
| 4.1.3 大数据驱动公共卫生风险治理的“情景-应对”分析框架 |
| 4.2 基于文本分析的公共卫生事件的情景要素分析 |
| 4.2.1 文本素材选择 |
| 4.2.2 情景要素提取 |
| 4.2.3 情景要素关联 |
| 4.3 大数据驱动公共卫生风险治理面临的挑战 |
| 4.3.1 公共卫生风险的特殊属性加剧了大数据监测复杂性 |
| 4.3.2 公共卫生大数据的质量与分析技术制约了精准监测 |
| 4.3.3 公共卫生大数据治理标准缺乏和数据隐私保护担忧 |
| 4.3.4 区域经济发展水平差异制约大数据监测系统的建立 |
| 4.3.5 参与能力不足与反应滞后导致大数据实时监测困难 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 大数据驱动公共卫生风险治理的“结构-过程”分析 |
| 5.1 社会资本视角下公共卫生大数据的生产和共享 |
| 5.1.1 资本与社会资本 |
| 5.1.2 风险治理中大数据资本的生产和共享 |
| 5.1.3 大数据资本推动下的公共卫生风险治理嬗变 |
| 5.2 大数据驱动的公共卫生风险治理:结构重组 |
| 5.2.1 大数据驱动公共卫生风险治理结构转变的必然性 |
| 5.2.2 大数据驱动公共卫生风险治理主体的基本构成 |
| 5.2.3 大数据驱动公共卫生风险治理主体的权责关系 |
| 5.3 大数据驱动的公共卫生风险治理:流程再造 |
| 5.3.1 公共卫生大数据治理的基本流程 |
| 5.3.2 公共卫生风险治理的基本流程 |
| 5.3.3 大数据驱动公共卫生风险治理的基本流程 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 大数据驱动公共卫生风险治理的价值分析 |
| 6.1 从科学研究到大数据驱动公共卫生风险治理研究 |
| 6.1.1 科学研究目的的层次 |
| 6.1.2 风险科学研究的层次模型 |
| 6.1.3 大数据有望弥合风险治理中事实与价值之间的割裂 |
| 6.2 大数据驱动公共卫生风险治理的价值层次模型 |
| 6.2.1 基于情景的价值:提供公共卫生风险决策支持 |
| 6.2.2 基于治理的价值:重塑良性的政民互动关系 |
| 6.2.3 基于发展的价值:推动知识生产与经验积累 |
| 6.3 大数据驱动公共卫生风险治理的价值模型构建 |
| 6.3.1 从大数据价值链到大数据价值网 |
| 6.3.2 大数据驱动公共卫生风险治理的价值网模型 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 大数据驱动新冠肺炎疫情防控的中美模式比较 |
| 7.1 新冠肺炎疫情防控中的数字技术应用 |
| 7.1.1 世界范围内新冠肺炎疫情防控中的数字技术应用 |
| 7.1.2 我国新冠肺炎疫情防控中的数字技术应用 |
| 7.2 大数据驱动新冠肺炎疫情防控的中美模式——以健康码为例 |
| 7.2.1 中国新冠肺炎疫情防控中的健康码应用分析 |
| 7.2.2 美国新冠肺炎疫情防控中的健康码应用分析 |
| 7.2.3 大数据驱动新冠肺炎疫情防控的中国模式 |
| 7.2.4 大数据驱动新冠肺炎疫情防控的美国模式 |
| 7.3 大数据驱动新冠肺炎疫情防控的中美模式比较 |
| 7.3.1 情景维度的比较分析 |
| 7.3.2 “结构-过程”维度的比较分析 |
| 7.3.3 价值维度的比较分析 |
| 7.4 我国大数据驱动新冠肺炎疫情防控的效果分析 |
| 7.4.1 我国大数据驱动新冠肺炎疫情防控的经验总结 |
| 7.4.2 我国大数据驱动新冠肺炎疫情防控的问题分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 重构大数据驱动公共卫生风险治理的路径 |
| 8.1 从赋能到重构:大数据驱动公共卫生风险治理的价值转向 |
| 8.1.1 赋能式驱动路径的特征与挑战 |
| 8.1.2 重构式驱动路径的特征 |
| 8.1.3 赋能式驱动与重构式驱动之间的关系阐释 |
| 8.2 重构大数据驱动的公共卫生风险治理的对策 |
| 8.2.1 拓展情景认识,探索大数据驱动的公共卫生风险理论范式 |
| 8.2.2 完善治理结构,建立基于互信关系的公共卫生风险治理体系 |
| 8.2.3 优化治理流程,构建大数据驱动的公共卫生风险治理机制 |
| 8.2.4 打牢治理基础,探索大数据驱动的公共卫生应急保障体系 |
| 8.2.5 重塑价值理念,整合并建立全球一体化公共卫生监测系统 |
| 8.3 本章小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 主要研究结论、创新与不足 |
| 9.1.1 主要研究结论 |
| 9.1.2 研究创新 |
| 9.1.3 研究不足 |
| 9.2 展望 |
| 9.2.1 未来走向 |
| 9.2.2 结语 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）重庆市流行性感冒流行特征及预测研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| 英文摘要 |
| 中文摘要 |
| 前言 |
| 第一章 重庆市大流行和季节性流感流行特征研究 |
| 1.1 资料与方法 |
| 1.2 结果 |
| 1.3 讨论 |
| 1.4 小结 |
| 第二章 重庆市人感染禽源性流感流行特征研究 |
| 2.1 研究方法 |
| 2.2 结果 |
| 2.3 讨论 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于多源数据和自适应人工智能模型的重庆市流感活动水平预测研究 |
| 3.1 实验材料 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.3 结果 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 全文结论 |
| 本研究的不足和下一步研究计划 |
| 参考文献 |
| 文献综述 我国传染病监测体系和未来发展方向 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（5）勒马回注射液雾化吸入治疗急性下呼吸道感染的药效学及作用机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略语 |
| 第一部分 文献综述 急性下呼吸道感染的中医治疗 |
| 一. 中医对急性下呼吸道感染的认识 |
| 二. 中医药治疗进展 |
| (一) 内治法 |
| 1 中药汤剂治疗 |
| 1.1 诊疗思路 |
| 1.1.1 辨疾病分期治疗 |
| 1.1.2 辨证分型治疗 |
| 1.1.3 其他诊治思路 |
| 1.2 对不同病原体的治疗 |
| 1.2.1 对病毒引起的ALRTI的治疗 |
| 1.2.2 对细菌引起的ALRTI的治疗 |
| 1.2.3 对支原体引起的ALRTI的治疗 |
| 1.3 对特殊发病人群的治疗 |
| 1.3.1 对老年人的治疗 |
| 1.3.2 对小儿的治疗 |
| 2 口服中成药治疗 |
| 3 中药注射剂的使用 |
| (二) 外治法 |
| 1 中药保留灌肠治疗 |
| 2 中药外敷治疗 |
| 3 中药雾化治疗 |
| 4 经皮给药治疗 |
| 5 TDP仪照射治疗 |
| 6 推拿疗法 |
| 7 拔罐疗法 |
| (三) 中医内外合治(综合治疗) |
| (四) 重大传染病的防治 |
| 三. 总结 |
| 参考文献 |
| 第二部分 实验研究 |
| 前言 |
| 试验一 勒马回注射液的体外抑菌试验 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.1.1 供试菌种 |
| 1.1.2 试验药物 |
| 1.1.3 培养基 |
| 1.1.4 主要试剂与耗材 |
| 1.1.5 主要仪器设备 |
| 1.2 试验方法 |
| 1.2.1 MIC的测定 |
| 1.2.2 药液制备 |
| 1.2.3 细菌的复活及纯化 |
| 1.2.4 细菌悬菌液的制备 |
| 1.2.5 操作步骤 |
| 1.2.6 结果判读 |
| 1.2.7 注意事项 |
| 2 试验结果 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 参考文献 |
| 试验二 勒马回注射液雾化吸入的药效学及作用机制研究 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.1.1 试验动物 |
| 1.1.2 试验药物 |
| 1.1.3 试剂与主要仪器 |
| 1.2 试验方法 |
| 1.2.1 勒马回注射液雾化吸入对干酵母所致大鼠发热模型的影响 |
| 1.2.1.1 动物分组 |
| 1.2.1.2 给药方法 |
| 1.2.1.3 酵母混悬液的制备 |
| 1.2.1.4 造模 |
| 1.2.1.5 体温测定 |
| 1.2.1.6 标本采集与检测 |
| 1.2.1.7 统计分析 |
| 1.2.2 勒马回注射液雾化吸入对二甲苯致小鼠耳肿胀模型的影响 |
| 1.2.2.1 动物分组 |
| 1.2.2.2 给药方法 |
| 1.2.2.3 造模及取材 |
| 1.2.2.4 检测指标 |
| 1.2.2.5 统计分析 |
| 1.2.3 勒马回注射液雾化吸入对浓氨水引咳小鼠模型的影响 |
| 1.2.3.1 引咳初筛与动物分组 |
| 1.2.3.2 给药方法 |
| 1.2.3.3 造模及取材 |
| 1.2.3.4 检测指标 |
| 1.2.3.5 统计分析 |
| 1.2.4 勒马回注射液雾化吸入对小鼠气管酚红排泄的影响 |
| 1.2.4.1 动物分组 |
| 1.2.4.2 给药方法 |
| 1.2.4.3 酚红标准曲线的绘制 |
| 1.2.4.4 造模及取材 |
| 1.2.4.5 统计分析 |
| 2 试验结果 |
| 2.1 勒马回注射液雾化吸入后对干酵母所致大鼠发热模型的影响 |
| 2.1.1 勒马回注射液对干酵母致发热大鼠体温的影响 |
| 2.1.2 勒马回注射液对干酵母致发热大鼠体温反应指数的影响 |
| 2.1.3 勒马回注射液对干酵母致发热大鼠发热抑制率的影响 |
| 2.1.4 勒马回注射液对发热大鼠血清中1L-1β、1L-6和TNF-α含量的影响 |
| 2.1.5 勒马回注射液对发热大鼠下丘脑中PGE2含量的影响 |
| 2.2 勒马回注射液雾化吸入后对二甲苯致小鼠耳肿胀模型的影响 |
| 2.3 勒马回注射液雾化吸入后对浓氨水引咳小鼠模型的影响 |
| 2.3.1 勒马回注射液对氨水致小鼠咳嗽模型咳嗽次数及咳嗽潜伏期的影响 |
| 2.3.2 勒马回注射液对氨水致咳嗽小鼠血清中IL-10的影响 |
| 2.4 勒马回注射液雾化吸入后对小鼠气管酚红排泄的影响 |
| 2.4.1 酚红的标准曲线 |
| 2.4.2 勒马回注射液对小鼠气管酚红排泄的影响 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 参考文献 |
| 研究结论 |
| 不足与展望 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
（6）社区老年人口健康管理路径研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究述评 |
| 1.4 研究方法和研究思路 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.5 创新之处与不足 |
| 1.5.1 创新之处 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第二章 社区老年人口健康管理理论分析 |
| 2.1 社区老年人口健康管理核心概念界定 |
| 2.1.1 社区 |
| 2.1.2 老年人口 |
| 2.1.3 健康管理 |
| 2.2 社区老年人口健康管理的相关理论 |
| 2.2.1 健康管理理论 |
| 2.2.2 资源配置理论 |
| 2.2.3 机制设计理论 |
| 2.3 社区老年人口健康管理的必要性 |
| 2.3.1 健康中国战略实施的内在需要 |
| 2.3.2 健康管理模式转变的内在动力 |
| 2.3.3 健康管理服务能力的提升要求 |
| 2.3.4 健康管理技术手段的应用方向 |
| 第三章 社区老年人口健康管理发展状况 |
| 3.1 中国卫生健康事业的历史沿革 |
| 3.1.1 疾病预防控制体系初步建立阶段 |
| 3.1.2 公共卫生体系快速发展阶段 |
| 3.1.3 健康中国战略与健康政策全面融入阶段 |
| 3.2 社区老年人口健康管理结构与实施现状 |
| 3.2.1 社区基本公共卫生服务管理 |
| 3.2.2 社区家庭医生签约服务管理 |
| 3.2.3 基于医联体的分级诊疗管理 |
| 3.2.4 医养结合健康管理服务模式 |
| 3.2.5 体医融合和非医疗健康管理 |
| 3.3 社区老年人口健康管理面临的主要问题 |
| 3.3.1 老年人口健康需求迫切 |
| 3.3.2 人口健康管理理念滞后 |
| 3.3.3 人口健康管理流程碎片化 |
| 3.3.4 人口健康管理手段单一 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 社区老年人口健康管理的实证研究 |
| 4.1 社区老年人口健康状况基线调查 |
| 4.1.1 社区老年人口问卷及调查设计 |
| 4.1.2 社区老年人口描述性统计分析 |
| 4.1.3 基于SEM模型的社区老年人口健康因子分析 |
| 4.2 社区老年人口健康管理实地访谈案例分析 |
| 4.2.1 社区老年人口健康管理需求 |
| 4.2.2 社区家庭医生健康管理供给 |
| 4.2.3 社区人口健康管理供需匹配 |
| 4.3 社区老年人口健康管理效果评价 |
| 4.3.1 基础设备与专业医护人员紧缺 |
| 4.3.2 老年人口健康宣传教育不到位 |
| 4.3.3 老年人口慢性病管理率不达标 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 典型国家老年人口健康管理的经验借鉴 |
| 5.1 典型国家主要做法 |
| 5.1.1 美国 |
| 5.1.2 日本 |
| 5.1.3 加拿大 |
| 5.2 典型国家经验 |
| 5.2.1 强调政府宏观指导作用 |
| 5.2.2 注重健康服务资源整合 |
| 5.2.3 借助健康管理技术嵌入 |
| 5.3 对我国的启示 |
| 5.3.1 构建政府主导型健康管理体系 |
| 5.3.2 发展医养护一体化的管理模式 |
| 5.3.3 逐步覆盖智能化健康管理手段 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 社区老年人口健康管理路径优化 |
| 6.1 社区老年人口健康管理优化思路 |
| 6.1.1 培育大众健康文化是基础 |
| 6.1.2 促进服务体系融合是保证 |
| 6.1.3 推动工作精准落实是关键 |
| 6.2 社区老年人口健康管理体系构建 |
| 6.2.1 构建原则 |
| 6.2.2 要素分析 |
| 6.2.3 逻辑结构与功能 |
| 6.3 社区老年人口健康管理的实施路径 |
| 6.3.1 确立健康社区为政府人口健康管理抓手 |
| 6.3.2 做好社区健康教育宣传提升健康社区氛围 |
| 6.3.3 联合社会力量打造社区人口健康服务平台 |
| 6.3.4 引入多元主体参与社区老年人口健康管理 |
| 6.3.5 夯实家庭医生签约落实初级首诊分级诊疗 |
| 6.3.6 运用技术手段加强社区老年人口健康监测 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 促进社区老年人口健康管理路径实施的建议 |
| 7.1 将健康社区项目纳入政府规划 |
| 7.1.1 规划目标设计 |
| 7.1.2 规划内容安排 |
| 7.1.3 规划执行评估 |
| 7.2 加大社区健康教育的投入力度 |
| 7.2.1 设立健康教育专项基金 |
| 7.2.2 健全健康教育组织机构 |
| 7.2.3 整合健康教育平台资源 |
| 7.3 加强社区人口健康管理服务监管 |
| 7.3.1 明确供给主体权力与职责定位 |
| 7.3.2 建立服务信息的公开透明机制 |
| 7.3.3 发挥医保制度的制约监督功能 |
| 7.4 强化家庭医生制度基础 |
| 7.4.1 加大全科医生人才培养 |
| 7.4.2 增加家庭医生服务范围 |
| 7.4.3 提升家庭医生激励水平 |
| 7.4.4 构建家庭医生信任关系 |
| 7.5 推进健康监测技术研究与应用 |
| 7.5.1 加快新兴科技产品研发 |
| 7.5.2 推动智能居家装备普及 |
| 7.5.3 促进健康管理智慧化发展 |
| 第八章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 社区老年人口健康状况调查问卷 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（7）基于医院呼吸道症候群数据开展流感监测的探讨（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 一、前言 |
| 二、研究目的 |
| 三、资料与方法 |
| 1 疾病相关资料收集 |
| 2 呼吸道症候群定义与筛选原则 |
| 3 资料整理和分析 |
| 四、结果 |
| 1 基本情况 |
| 2 南京市流感样病例监测数据 |
| 3 南京市流感病例监测数据 |
| 4 相关性分析 |
| 5 ARIMA模型建立 |
| 五、讨论 |
| 1 呼吸道症候数据来源 |
| 2 呼吸道症候群分类构成 |
| 3 数据的可利用性 |
| 4 呼吸道症候病例开展流感暴发或流行的可行性 |
| 5 利用ARIMA模型预测流感的可行性 |
| 6 存在问题 |
| 六、结论与建议 |
| 1 结论 |
| 2 建议 |
| 参考文献 |
| 文献综述 症状监测的研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）甘肃省发热呼吸道症候群监测信息的时间序列应用研究（论文提纲范文）
| 缩略词英汉对照表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 症候群监测研究状况 |
| 1.2 时间序列方法在症候群监测中的应用情况 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.2 研究内容与方法 |
| 2.3 统计学方法 |
| 2.4 质量控制 |
| 2.5 技术路线 |
| 第三章 结果 |
| 3.1 甘肃省2009-2015年发热呼吸道症候群监测病例数分布及趋势研究 |
| 3.1.1 呼吸道症候群监测病例基本分布情况 |
| 3.1.2 发热呼吸道症候群监测病例数时序图及模型构建 |
| 3.2 甘肃省2009-2015年发热呼吸道症候群病原阳性病例数分布及趋势研究 |
| 3.2.1 发热呼吸道症候群病原阳性病例分布情况 |
| 3.2.2 发热呼吸道症候群病原阳性数时序图及模型构建 |
| 3.2.3 发热呼吸道症候群病毒阳性数时序图及模型构建 |
| 3.2.4 发热呼吸道症候群细菌阳性数时序图及模型构建 |
| 3.3 甘肃省发热呼吸道症候群病例数与病原阳性病例数的响应关系 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 发热呼吸道症候群及其病原流行特征 |
| 4.2 发热呼吸道症候群及病原时间序列模型 |
| 第五章 结论 |
| 第六章 本研究的创新点和不足 |
| 参考文献 |
| 在校期间的科研成果 |
| 致谢 |
（9）防控突发性传染病的医疗建筑网络结构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关理论研究现状 |
| 1.2.1 国内外防控突发性传染病的医疗建筑网络体系现状对比 |
| 1.2.2 国内外关于医疗建筑发展趋势的研究 |
| 1.2.3 国内关于防控突发性传染病的医疗建筑的研究 |
| 1.2.4 研究现状综述 |
| 1.3 研究的内容与方法 |
| 1.3.1 研究范围 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 研究的框架 |
| 1.4.1 网络结构研究主框架 |
| 1.4.2 疫情防控研究辅框架 |
| 第2章 防控突发性传染病的医疗建筑网络结构概述 |
| 2.1 防控突发性传染病的医疗建筑网络化 |
| 2.1.1 人类疾病谱中的突发性传染病变迁 |
| 2.1.2 新医改下医疗建筑布局的演化 |
| 2.1.3 演化过程中所产生的新矛盾 |
| 2.1.4 网络模式萌芽 |
| 2.1.5 网络协同趋向 |
| 2.2 网络空间架构 |
| 2.2.1 真实空间网络 |
| 2.2.2 虚拟空间网络 |
| 2.2.3 中介空间网络 |
| 2.3 网络运行机制 |
| 2.3.1 立体空间模式 |
| 2.3.2 动态互联协议 |
| 2.3.3 持续发展方向 |
| 2.4 网络配置计划 |
| 2.4.1 网络硬件计划——医疗建筑设计策略 |
| 2.4.2 网络整合计划——医疗建筑规划方法 |
| 2.4.3 网络软件计划——医疗建筑技术措施 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 防控突发性传染病的医疗建筑网络构成要素 |
| 3.1 网络中枢——疾病预防控制中心 |
| 3.1.1 级能明晰 |
| 3.1.2 研防共生 |
| 3.1.3 平灾结合 |
| 3.2 网络伺服——传染病专科医院 |
| 3.2.1 功能完整 |
| 3.2.2 隔离优先 |
| 3.2.3 效率兼顾 |
| 3.2.4 求同存异 |
| 3.3 网络拓展——综合医院传染病防控空间 |
| 3.3.1 协同空间 |
| 3.3.2 规避感染 |
| 3.3.3 多级转换 |
| 3.4 网络缓冲——基层传染病防控医疗机构 |
| 3.4.1 基层服务 |
| 3.4.2 弹性防控 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 防控突发性传染病的医疗建筑网络整合模式 |
| 4.1 整合的目标与原则 |
| 4.1.1 整合目标 |
| 4.1.2 整合原则 |
| 4.1.3 网络整合下医疗建筑规划的特质 |
| 4.2 垂直整合模式 |
| 4.2.1 垂直整合背景 |
| 4.2.2 规划功能整合 |
| 4.2.3 规划技术整合 |
| 4.2.4 规划程序整合 |
| 4.3 水平整合模式 |
| 4.3.1 虚拟空间网络中的医疗建筑规划模式 |
| 4.3.2 真实空间网络中的医疗建筑规划模式 |
| 4.3.3 中介空间网络中的医疗建筑规划模式 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 防控突发性传染病的医疗建筑网络技术支撑 |
| 5.1 技术支撑平台构建 |
| 5.1.1 基于大数据构建疫情广泛分析平台 |
| 5.1.2 基于GIS算法构建疫情精确控制平台 |
| 5.1.3 基于空间信息构建疫情优化救治平台 |
| 5.2 技术支撑策略生成 |
| 5.2.1 网络一体化预防策略 |
| 5.2.2 网络协同化控制策略 |
| 5.2.3 网络应急化救治策略 |
| 5.3 医疗技术辅助支持 |
| 5.3.1 负压病房与负压病区技术 |
| 5.3.2 实验室技术 |
| 5.3.3 移动防控与救治技术 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）综合症状监测系统预警性能的评价及应用研究（论文提纲范文）
| 英文缩略词表 摘要 Abstract 引言 课题研究思路 第一部分 |
| 监测数据资料描述及关联性分析 一、研究方法 二、结果 三、讨论 四、小结 第二部分 |
| 基于真实疫情的综合监测系统预警能力评价 一、研究方法 二、结果 三、讨论 四、小结 第三部分 |
| 基于模拟疫情的症状监测系统预警能力评价 一、研究方法 二、结果 三、讨论 四、小结 第四部分 |
| 暴发疫情的早期预警及干预效果评价 一、研究方法 二、结果 三、讨论 四、小结 结论 本研究创新点和局限性 后续深入研究方向 参考文献 综述 参考文献 致谢 附录1 附录2 附录3 |
四、介绍一种SARS关口前移的发热呼吸道疾病监测运行方法（论文参考文献）
- [1]美国生物防御科研项目梳理与分析[D]. 王盼盼. 军事科学院, 2021
- [2]气象因素对呼吸性传染病的发病分布影响及非药物干预措施对法定报告传染病监测影响的时间序列分析[D]. 李艳君. 中国医科大学, 2021(02)
- [3]大数据驱动的公共卫生风险治理研究 ——基于“情景-结构-过程-价值”的分析框架[D]. 王超. 兰州大学, 2020
- [4]重庆市流行性感冒流行特征及预测研究[D]. 宿昆. 中国人民解放军陆军军医大学, 2020(01)
- [5]勒马回注射液雾化吸入治疗急性下呼吸道感染的药效学及作用机制研究[D]. 郭淳. 北京中医药大学, 2020(04)
- [6]社区老年人口健康管理路径研究[D]. 马俊. 上海工程技术大学, 2020(05)
- [7]基于医院呼吸道症候群数据开展流感监测的探讨[D]. 魏崇崇. 东南大学, 2018(05)
- [8]甘肃省发热呼吸道症候群监测信息的时间序列应用研究[D]. 刘建正. 兰州大学, 2017(12)
- [9]防控突发性传染病的医疗建筑网络结构研究[D]. 刘男. 哈尔滨工业大学, 2015(04)
- [10]综合症状监测系统预警性能的评价及应用研究[D]. 范允舟. 华中科技大学, 2015(07)