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DC 欄位 | 值 | 語言 |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 金傳春(Chwan-Chuen King) | |
dc.contributor.author | Hsiao-Tien Ma | en |
dc.contributor.author | 馬曉恬 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-13T00:07:17Z | - |
dc.date.available | 2011-08-24 | |
dc.date.copyright | 2007-08-24 | |
dc.date.issued | 2007 | |
dc.date.submitted | 2007-07-28 | |
dc.identifier.citation | (2000). 'Outbreak of aseptic meningitis associated with multiple enterovirus
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dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/28402 | - |
dc.description.abstract | 症候群偵測系統(syndromic surveillance system, SSS)因每日資料之即時性與系統彈性,近年多被廣用在偵測呼吸道與腸胃道疾病。而腸病毒(enterovirus, EV)自1998年大流行以來,已成為台灣地區的地方性流行病,尤其三歲以下的易感受者若感染某些型別的腸病毒,易引起重症、死亡及後遺症,因而造成孩童父母的高度關切。為了有效利用症候群偵測系統進行台灣腸病毒之監測,期達「早期」預防之宏效,。本研究主要目的為:(一)評估適用與檢定症候群偵測系統腸病毒病例流行之統計方法;(二)比較腸病毒症候群偵測系統與其他傳統偵測系統;(三)利用症候群偵測系統中的「類腸病毒」病例進行流行病學因子與臨床嚴重度的流行趨勢分析,以期能日後即時掌控不同高危險族群、不同病徵之腸病毒流行。
本研究包含兩部份: (一)全國性醫院急診(emergency department, ED)症候群偵測系統(Nationwide ED-SSS),及(二)台北市某醫院急診症候群偵測系統(Taipei ED-SSS)。做法上,先以國際疾病分類第九版碼(international classification of disease codes, ICD-9 碼)篩選全國性急診症候群偵測系統中2004年4月1日至2005年3月31日的「類腸病毒」病例,再以累積和管制圖(cumulative sum control chart, CUSUM)與指數加權平均移動管制圖[exponential weighted moving average加權係數為0.6 (EWMA0.6) 與0.9 (EWMA0.9)]進行異常流行警示之分析,並比較腸病毒症候群偵測系統與其他傳統偵測系統在敏感度、特異性與時效性之差異 | zh_TW |
dc.description.abstract | Syndromic surveillance systems (SSS) with better timeliness and flexibility in acquiring daily information have been widely used to detect the outbreaks of influenza-like illness (ILI) or gastrointestinal (GI) disease in the recent years. Since 1998, enterovirus (EV) has become an endemic disease in Taiwan. Particularly, children younger than 6 year-old are the major susceptible hosts and children younger than 3 year-old would have the highest probability to develop more severe syndrome, chronic sequelae and fatality, particularly when they are infected with certain serotypes of EV.
To minimize health threat of severe cases arising from large-scale outbreaks of EV, we established an EV-like hospital emergency-department based syndromic surveillance system (ED-SSS) for early detection of the outbreaks. The specific aims of in this study were: (1) to evaluate the most suitable statistical methods used to detect the aberrations of EV outbreak, (2) to compare ED-SSS with the traditional surveillance systems in Taiwan, (3) to find out the important epidemiological characteristics of EV-like cases and trend analysis of severe EV cases for future monitoring various clinical syndromes in different high risk groups once outbreaks of EV occur. There were two kinds of data sources in this study: (1) Nation-wide Emergency Designated Hospitals’ ED-SSS for Real-time Outbreak and Disease Surveillance (Nationwide ED-SSS) from Apr 1, 2004 to Mar 31, 2005 and (2) Taipei Emergency Department-based infectious disease Syndromic Surveillance System in Taipei (Taipei ED-SSS) from Oct 1, 2005 to Feb 14, 2007. Our approaches were to use the 9th edition of international classification of disease codes (ICD-9 code) to define the EV-like cases first, then applied three methods, such as cumulative sum control(CUSUM) chart and exponential weighted moving average(EWMA0.6 and EWMA0.9) to detect the aberration of each EV-like epidemic. Subsequently, the best performed statistical method in detection outbreaks from weekly data, were used to evaluate the sensitivity, specificity and timeliness of currently developed ED-SSS versus traditional EV surveillance systems. We also investigated the incidence rate, epidemiological characteristics and clinical severity of EV-like cases in ED-SSS. Furthermore, the standard chief complaints in Taipei ED-SSS were used to test the different combination of definition of EV-like cases, and compared them with the EV-like cases defined by ICD-9 criteria. Finally, a multiple Poisson regression time series model of daily EV-like cases obtained from Taipei ED-SSS with simultaneous controll of gender, age, hospital, weekend (Saturday, Sunday) and holiday (Chinese lunar new year days) effects and meteorological data (daily mean temperature, and relative humidity) was developed to prospectively estimate EV-like cases in the future. The results showed that modified day-of-week effect CUSUM (mC) was the most suitable method in accuracy and timeliness using daily data of ED-SSS whereas the EWMA 0.6 was the best one in specificity and timeliness using weekly data of ED-SSS to detect the EV-like outbreak in Taiwan. Besides, the daily data counts from both Nation-wide and Taipei ED-SSS were capable to detect EV-like abnormal signals at two or three days earlier than the sentinel physician surveillance system. Using nation-wide ED-SSS to analyze epidemiological characteristics of EV-like cases, we found that EV-like cases of 7-15-year old young adults in nation-wide ED-SSS and of 4-6-year old children in Taipei ED-SSS appeared one week earlier than other age groups would play roles in initiating transmission of EV-like cases. Geographically, the 2004 EV-like cases in TaoYuan, HsinChu and MiaoLi located in northern Taiwan and in TaiChung, ChangHwa and NanTou located in central Taiwan emerged much earlier than those in other areas. Further analysis found that incidence rates of EV-like cases in suburban and rural were much higher than those in urban areas (53/106 vs 30/106, p<0.05) and the highest incidence of EV-like cases was in Tainan, Chiayi and Yunlin in southern Taiwan. And the higher the percentages of 4-9 year old children, the numbers of EV-like cases were more likely to increase [risk difference (RD) in 4-9 vs >10 yrs. = 0.0086). Most importantly, severe EV-like cases were significantly highest in central Taiwan (40.5%, 15/37, p<0.05), 1-3-year-old children [51.4% (19/37), p<0.05]. Interestingly, there was a phenomenon that more percentage of ≦3 year-old severe EV-like cases was observed in the later period of the 2004 epidemic. Chief complaint (CC) in ED-SSS was not suitable to define EV-like cases, because the most commonly three CC in EV-like cases ≦6 year-old in Taipei ED-SSS were fever (69.5%), cough (18.1%) and sorethroat(13.0%), which were quite similar to the commonly symptoms/signs (s/s) [fever, cough and vomit] found in ≦6 year-old children with non-EV illness. To solve this non-specific problems, using more typical s/s of EV cases (skin rash, oral ulcer, poor appetite, vesicles) serving as screening criteria of CC=defined EV cases, more unexpected EV-like cases increased in non-epidemic periods (November-December and January-March) and thus were not suitable to define CC-based EV-like cases. To investigate the effects of daily meteorological factors on daily case numbers of EV-like cases, we developed the Poisson time series model for Taipei ED-SSS using data from Oct 1, 2005 to Sep 30 to 2006. Temperature and relative humidity were the two most interesting prediction factors to estimate the future cases of EV. EV-like cases increased 1.45-fold, 1.72-1.73-fold and 1.27-fold if the mean temperature ranged 20-30℃ at 4 days ago, >30℃ at 3-4 days ago, and higher relative humidity ≧75% yesterday, respectively. This study verified that it is feasible to timely find EV-like outbreak by applying ED-SSS properly plus selecting the best statistical method to detect aberrations, according to the data format of EV-like cases Additionally, the orders of occurring EV-like cases were very different in various age groups and geographical areas. Therefore, integrating these epidemiological characteristics (eg. the earlier risk group to spread the virus to other groups and areas) with the most appropriate aberration detection algorithms, it is very likely that EV-like case would be identified early enough even when the number of cases is small and the transmission could also be blocked efficiently to avoid large-scale outbreak. Future studies can extend this valuable experiences from Taipei to nationwide for better understanding the factors contributing to geographical variations in EV-like cases after establishing the prediction model using multivariate Poisson regression time series model of daily EV-like cases Furthermore, SSS should cover out-patient departments and local clinics to upgrade the effectiveness in prevention and control of infectious diseases. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-13T00:07:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-96-R94842010-1.pdf: 3103584 bytes, checksum: 1870dfd52e9eb2950def2eb480a64d80 (MD5) Previous issue date: 2007 | en |
dc.description.tableofcontents | 致謝 i
中文摘要 ii 英文摘要 v 目錄 viii 圖次目錄 xiii 表次目錄 xvii 第一章、緒論 第一節、腸病毒在台灣的重要性 1 第二節、台灣傳統的腸病毒偵測系統 1 第三節、症候群偵測系統的重要性 1 第二章、文獻回顧 3 第一節、腸病毒的介紹 3 一、腸病毒的基礎特性 3 二、腸病毒的臨床表現 3 (一)、常見輕微症狀 4 (二)、嚴重症狀 4 三、腸病毒的流行病學 5 (一)、全球的腸病毒流行 5 (二)、台灣的腸病毒流行 6 (三)、腸病毒的傳播與危險因子 7 第二節、腸病毒的偵測系統 10 一、全球腸病毒的偵測 10 (一)、 宿主 10 (二)、 病毒 10 (三)、 環境 11 二、台灣傳統腸病毒的偵測 11 (一)、 法定傳染病監視通報系統 11 (二)、 定點醫師監視通報系統 12 (三)、 學校傳染病監視通報系統 12 (四)、 實驗室監視通報系統 13 (五)、 症候群重症監視通報系統 13 第三節、症候群偵測系統 14 一、腸病毒症候群之組合 14 二、症候群偵測系統的統計方法 15 (一)、累積和管制法(cumulative sum control, CUSUM) 15 (二)、指數加權平均移動法(explonential weighted moving average ,EWMA) 16 (三)、時間序列(time series model)與廣義線性模式(generalized linear model , GLM) 17 三、 不同症候群異常警示統計方法之比較 17 第三章、研究目的與假說 19 第一節、研究目標 19 第二節、研究目的 19 一、全國性醫院急診急診「類腸病毒」症候群偵測系統 19 二、台北市某醫院急診「類腸病毒」症候群偵測系統 19 第三節、研究假說 20 第四章、材料與方法 21 第一節、研究材料 22 一、醫院急診症候群偵測系統 22 (一)、 全國性醫院急診症候群偵測系統 22 (二)、 台北市某醫院急診症候群偵測系統 22 二、臺灣傳統腸病毒偵測系統資料 23 (一)、 定點醫師監視通報系統 23 (二)、 學校傳染病監視通報系統 24 (三)、 實驗室監視通報系統 24 三、每日天氣因子資料 24 四、台灣各縣市行政區人口統計資料 25 第二節、研究方法 25 一、「類腸病毒」症候群監測定義的分類碼組合與資料分層 25 二、腸病毒「流行季」之定義 26 三、資料存取方法與分析工具軟體 27 四、統計方法 28 (一)、異常警示統計方法 28 (二)、廣義線性模式 29 (三)、波以松迴歸時間序列模型 30 第五章、結果 31 第一節、全國性醫院急診症候群偵測系統 31 一、全國性醫院急診症候群偵測系統資料中「類腸病毒」病患之基本描述性流行病學特徵 31 二、全國性醫院急診症候群偵測系統中「類腸病毒」病患之資料特性 31 三、建立全國性醫院急診「類腸病毒」之症候群偵測系統的最適警示統計法 32 四、全國性醫院急診「類腸病毒」症候群偵測系統與台灣傳統醫師通報監測系統的時效性比較 35 五、全國性醫院急診「類腸病毒」症候群偵測系統的「類腸病毒」流行病學特徵之異常警示分析 36 第二節、台北市腸病毒急診症候群偵測系統 40 一、台北市某醫院急診症候群偵測系統資料中「類腸病毒」病患之基本描述性流行病學特徵 40 二、台北市某醫院急診症候群偵測系統中「類腸病毒」病患之資料特性 42 三、建立台北市某醫院急診「類腸病毒」之症候群偵測系統的最適警示統計法 43 四、台北市某醫院急診「類腸病毒」之症候群偵測系統與台北縣市傳統醫師通報監測系統的時效性比較 46 五、台北市某醫院急診「類腸病毒」症候群偵測系統的「類腸病毒」流行病學特徵之異常警示分析 47 六、台北市某醫院急診「類腸病毒」症候群偵測系統的波以松迴歸時間序列預測模型 48 第六章、討論 50 第一節、「類腸病毒」症候群的病例定義 50 一、 國際疾病診斷分類碼 50 二、 主訴與臨床症狀 52 第二節、症候群偵測系統的「類腸病毒」病例之重要流行病學特徵探討 53 一、 嚴重病歷與輕微病歷 53 二、 年齡 54 三、 地區 55 第三節、異常警示統計方法比較之結果探討 56 一、 年齡層與地區警訊趨勢的探討 57 二、 腸病毒嚴重病例的流行時間趨勢 58 第四節、急診「類腸病毒」症候群偵測系統與傳統偵測系統之比較 58 一、 時效性 58 二、 敏感度 58 三、 特異度 58 四、 彈性度 59 第五節、其他因子與「類腸病毒」個案數之關係探討 59 一、 影響預測之重要因子 60 二、 不影響預測的因子 61 第六節、研究限制 62 一、 症候群偵測系統 62 二、 電子資料 64 三、 系統的維持與回饋機制 64 第七章、未來研究方向與公共衛生建議 66 第一節、未來研究方向 66 一、 腸病毒症候群定義之改進 66 二、 腸病毒偵測系統 67 三、 腸病毒病例流行病學探究 69 第二節、公共衛生建議 70 參考文獻 71 圖次目錄 圖一、1998至2006年台灣定點醫師通報腸病毒每週平均病例數 80 圖二、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統之「類腸病毒」病患在星期一至星期日之分布與假日效應圖 81 圖三、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統之「類腸病毒」流行曲線(以「天」為單位) 82 圖四、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統以年齡分層且週一作為基準,畫出其他之「類腸病毒」病例相對病例變化倍率之週一至週日的週末效應圖 82 圖五、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統以居住地理區分層且週一作為基準,畫出其他之「類腸病毒」病例相對病例變化倍率之週一至週日的週末效應圖 83 圖六、2004年4月1日至2005年3月31日間,本研究以學童、定醫及實驗室三偵測系統定義之全國性醫院急診症候群偵測系統的「類腸病毒」之「流行季」與「非流行季」 83 圖七、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統每天「類腸病毒」病患數異常警示的八種統計法比較 84 圖八、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統每週「類腸病毒」病患數異常警示的五種統計法比較 85 圖九、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統之「類腸病毒」病患異常流行與台灣傳統腸病毒偵測系統之異常警訊比較 86 圖十、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統中「類腸病毒」病患依性別分層之異常警訊比較 87 圖十一、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統中「類腸病毒」病患依年齡別分層之異常警訊比較 88 圖十二、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統女性「類腸病毒」病患依年齡別分層之異常警訊比較 89 圖十三、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統男性「類腸病毒」病患依年齡別分層之異常警訊比較 90 圖十四、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統中「類腸病毒病患」之不同居住地區分層異常警訊比較 91 圖十五、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統中「類腸病毒」病患依不同居住地區間年齡分層之異常警訊比較 92 圖十六、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統中「類腸病毒」病患依不同都會區別之異常警訊比較 93 圖十七、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統中「類腸病毒」病患與≦3歲「類腸病毒」重症者之分區相對趨勢 94 圖十八、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統中≦6歲的「類腸病毒」病患與呼吸道主訴症狀之病例數 95 圖十九、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統≦6歲的「類腸病毒」病患與皮膚或食慾不振之主訴症狀之病例數 96 圖二十、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統之「類腸病毒」病患在星期一至星期日之分布與假日效應圖 97 圖二十一、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統之「類腸病毒」病例數(以「天」為單位) 98 圖二十二、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統以年齡分層且週一作為基準,畫出其他之「類腸病毒」病例相對病例變化倍率之週一至週日的週末效應圖 98 圖二十三、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市醫院急診症候群偵測系統中「類腸病毒」個案數、平均溫度與相對濕度之流行區線 99 圖二十四、2005年10月1日至2007年2月14日間,研究以學童、定醫及實驗室三偵測系統定義之台北市某醫院急診症候群偵測系統的「類腸病毒」之「流行季」與「非流行季」 99 圖二十五、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統每天「類腸病毒」病患數異常警示的八種統計法比較 100 圖二十六、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統每週「類腸病毒」病患數異常警示的五種統計法比較 101 圖二十七、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統之「類腸病毒」病患警訊與台灣傳統腸病毒偵測系統之異常警訊比較 102 圖二十八、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統中「類腸病毒」病患依性別分層之異常警訊比較 103 圖二十九、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診年齡別的「類腸病毒」症候群偵測系統中病患依年齡別分層之異常警訊比較 104 圖三十、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診年齡別的「類腸病毒」症候群偵測系統中病患,在控制性別後依年齡別分層之異常警訊比較 105 圖三十一、2005年10月1日至2006年9月30日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統之實際「類腸病毒」流行曲線(a)與波以松迴歸時間序列預測模式之流行曲線(b) 104 圖三十二、台灣急診症候群偵測「類腸病毒」病患之公共衛生防治流程摘要 106 表次目錄 表一、腸病毒的血清型別 107 表二、腸病毒與溫、溼度相關研究之總整理 107 表三、腸病毒感染較為常見而輕微的臨床表徵列表 108 表四、腸病毒感染較為嚴重的臨床表徵列表 109 表五、在世界各地於不同年代之第71型腸病毒重大流行之病歷數、重症人數與死亡人數 110 表六、台灣地區1998至2006年腸病毒流行重症人數、死亡人數與流行腸病毒之型別 110 表七、文獻整理與「類腸病毒」感染症候群相關的國際疾病診斷分類碼組合 111 表八、文獻中常用症候群偵測系統的異常警示統計方法之比較 112 表九、全國性與台北市某醫院急診症候群偵測系統之比較 114 表十、本研究中使用的衛生署疾病管制局所建立之傳統偵測系統列表,包含所使用資料期間、資料時間之單位、資料變項與腸病毒通報病例定義 115 表十一、台灣地區依內政部分類的都會區列表 116 表十二、症候群偵測系統中依第九版國際疾病診斷分類碼(ICD-9)所組合的「類腸病毒」病患之定義 117 表十三、症候群偵測系統中依第九版國際疾病診斷分類碼(ICD-9) 所組合的「類腸病毒」嚴重病患之定義 118 表十四、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統之「類腸病毒」個案基本人口學單變項分析 119 表十五、2004年6月20日至2005年1月1日間,全國性醫院急診症候群偵測系統每日「類腸病毒」個案數之異常警示統計法比較表 120 表十六、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統之「類腸病毒」病患以年齡別分層之性別與居住地區分佈 121 表十七、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統中,與各行政區的每十萬人之「類腸病毒」急診急診發生率之相關因子統計檢定表 122 表十八、2004年4月1日至2005年3月31日間,全國性醫院急診症候群偵測系統中「類腸病毒」病患重症者之人口學變項分析 123 表十九、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統之「類腸病毒」個案基本人口學單變項分析 124 表二十、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統中依年齡分層的「類腸病毒」與「非類腸病毒」患者主訴症狀排序 125 表二十一、2006年1月29日至2006年8月5日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統在「流行季」與「非流行季」中,以每天「類腸病毒」病例數進行異常警示統計法比較表 126 表二十二、2005年10月1日至2007年2月14日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統中的「類腸病毒」病患以年齡分層之性別分佈 127 表二十三、2005年10月1日至2006年9月30日間,台北市某醫院急診症候群偵測系統中利用「類腸病毒」病患所建立之波以松迴歸時間序列預測模型之參數列表 128 表二十四、台灣中部某醫院於2004年4月至2005年3月間,經小兒感染科專家臨床鑑定為腸病毒病患的十位病例之第九版國際疾病診斷分類碼列表 130 表二十五、台灣中部某醫院於2004年4月至2005年3月間,經小兒感染科專家臨床鑑定為腸病毒病患的十位病例之臨床表徵 131 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 台灣地區腸病毒急診症候群偵測的系統偵測方法評估、與傳統偵測之比較及其在公共衛生的應用 | zh_TW |
dc.title | Syndromic Surveillance System for Detecting
Enterovirus Outbreaks: Evaluation and applications in public health | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 95-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 何美鄉(Mei-Shang Ho),李文宗(Wen-Chung Lee),方啟泰(Chi-Tai Fang),李秉穎(Ping-Ing Lee),林清淵(Ching-Yuang Lin),高全良(Chuan-Liang Kao) | |
dc.subject.keyword | 腸病毒,急診症候群偵測系統,國際疾病分類法,異常警訊統計方法,累積和管制圖方法,指數加權平均移動管制圖,氣候因子,波以松迴歸時間序列預測模型, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Enterovirus,emergency-based syndromic surveillance system,international classification of disease codes(ICD9 code),aberration detection algorithms,umulative sum control,exponential weighted moving average,meteological factor,Poisson time series mode, | en |
dc.relation.page | 131 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2007-07-30 | |
dc.contributor.author-college | 公共衛生學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 流行病學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 流行病學與預防醫學研究所 |
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