流行病学进展在临床诊断中的启示及卫生统计分析

马洪云 中国人民大学

摘要：随着全球公共卫生体系的不断完善和医学科技的飞速发展，流行病学的最新进展为临床诊断提供了重要的理论依据和实践指导。同时，卫生统计分析作为连接数据与现实健康的桥梁，其在监测健康状况、评估医疗效果以及制定防控策略等方面发挥着不可替代的作用。现就流行病学进展在临床诊断中的启示及卫生统计分析做一综述。

关键词：流行病学 临床诊断 卫生统计

引言

流行病学是研究人口中疾病和健康状况的分布规律，并以此来制定和评估预防、控制和消除疾病以及增进健康的战略和措施的科学[1]。随着医学科学的不断进步和社会发展的需求，流行病学作为一门研究疾病在人群中分布、影响因素及其预防控制策略的学科，其重要性日益凸显。特别是在临床诊断领域，流行病学的最新进展为医生提供了更为全面和科学的视角，结合卫生统计学的分析方法，极大地提高了诊断的准确性和有效性。本文将从流行病学在临床诊断中的应用、卫生统计分析的重要性以及两者结合的启示三个方面进行综述。

一、流行病学进展在临床诊断中的启示

流行病学是研究人口中疾病和健康状态的分布规律，制定预防和促进人类健康发展的一门科学。它以人群为研究对象，不仅关注各种疾病的发生发展规律，还深入研究健康状况的维护与改善[2]。流行病学的研究方法包括描述性研究、分析性研究和实验性研究等，这些方法为疾病的早期发现、预防和控制提供了科学依据[3]。

(一)传染病研究方面

现代流行病学利用大数据技术和信息技术，建立了高效的疾病监测与预警系统。流行病学通过实时监测和数据分析，能够及时发现传染病的流行趋势和异常变化。例如，在新冠疫情期间，流行病学研究通过对病例数据的收集和分析，成功预测了疫情的发展趋势，为政府和卫生部门制定防控策略提供了重要依据[4]。这种预警系统有助于提前采取措施，遏制疫情的扩散。且通过流行病学调查，可以明确传染病的传播途径，帮助识别传染病的易感人群。例如，在麻疹疫苗接种计划中，流行病学家通过分析疫情数据，确定了未接种疫苗的儿童和免疫力低下的成人为易感人群[5]。这一信息对于制定疫苗接种策略和优先保护高风险群体具有重要意义。在传染病暴发后，流行病学研究可以通过对比不同防控措施的效果，来评估其有效性。例如，通过比较接种疫苗与未接种疫苗的人群之间的感染率差异，可以评估疫苗的预防效果。

在传染病的病原学诊断、疫苗研制、疾病监测等研究领域，各项新技术不断涌现，推动传染病防控工作向高效化、智能化、数字化的方向发展[6]。自我国“十一五”期间启动传染病防治科技重大专项以来，在病毒性肝炎、艾滋病、肺结核的防控领域也取得了不少技术突破。

(二)慢性疾病方面

我国慢性病导致的死亡人数已占全国总死亡人数的87%，其疾病负担约占我国疾病总负担的70%，慢性病的防治工作面临严峻挑战[7]。常见的慢性疾病包括心血管、脑血管、内分泌、呼吸系统、骨骼肌肉系统等，了解我国居民主要慢性疾病的流行趋势，经过流行病学的大数据收集与分析，有助于清晰展示人群分布趋势及状况，利于临床医生了解当前慢性病的流行状况，为制定针对性的诊疗方案提供参考。如崔梦钊等[8]通过对纳入的2010—2018年18570人进行流行病学分析，显示中国社区老年居民的肌少症的患病率为12%。指出要科学认识肌少症对老年慢性疾病及生活质量的严重危害，阻止及逆转肌少症的发展；最大限度地保存老年人的肌肉质量、力量及功能，提高老年人的生活质量。

人口老龄化已成为包括我国在内的许多国家重要的公共卫生问题。由于老年人同时存在心理疾病、躯体疾病、衰弱以及多重用药等因素的可能性更高，使得共病的情况更加复杂。开展老年共病的研究，对缓解人口老龄化带来的巨大社会与医疗资源压力具有重要意义。在未来，对老年共病的流行情况、共病的评价、共病的聚集模式以及共病的健康管理的研究应得到更多的重视。

(三)系统流行病方面

传统“黑箱子”模型仅关注单个风险因子的辨识，很难反映出整体的致病网络，对复杂疾病的研究存在较大的局限性。在过去的十多年里，伴随着高通量组学和医疗大数据的快速发展，出现了一种新的传染病学方法[9]。系统流行病学是现代流行病学的新兴分支与重要补充，其在分子、细胞、组织、人群社会行为和生态环境等多水平、多组学上深入研究疾病发生风险的统计学模型，并对未来风险状况进行计算模拟和预警预测。系统流行病学的发展将直接推动“精准预防”(precision prevention)理念的实现。系统流行病学不仅能推动医学基础研究的进展与突破，还有助于指导实际的疾病防控工作，是未来流行病学发展的必然方向。

生物样本库(biobank)是发展系统流行病学的重要支撑[10]。欧美等发达国家已经把建立大规模的样本数据库作为科学研究的战略性布局。如英国生物样本库(UK Biobank)、美国精准医学跨组学研究(Trans-Omics for Precision Medicine Program)，以及正在募集中、目标为100万人的美国“All of Us”研究计划[11]。我国也在打造自己的样本数据库，比如中国慢病前瞻性研究(CKB)以及正在建设之中的精准医学7个区域队列等多个独立的生物样本库及大规模人群队列[12]。另外，针对特定群体，如双胞胎、孕妇、家族、病人等，也相继出现了生物样本库。此项目的顺利实施，将为今后利用全基因组学手段对复杂疾病进行病因学研究奠定基础。与此同时，在传染病流行病学领域，国外有学者呼吁将系统流行病学的理念引入到肺结核的研究以及血吸虫病和其他热带疾病的防控实践中来。此外，通过整合病原体基因组、宿主基因组以及宿主感染后的转录情况等多组学信息，研究者有望迅速识别病原体，而不需要完全套用传统的“科赫法则”，这一突破将在未来的生物安全与新发传染病防控中发挥重大作用。

二、卫生统计分析的重要性

(一)监测健康状况

卫生统计分析通过收集和分析大量的健康数据，能够实时监测人群的健康状况和疾病的流行趋势。这些数据包括发病率、死亡率、患病率等关键指标，为政府和医疗机构提供了及时、准确的疫情信息，有助于快速响应并控制传染病的传播[13]。同时，对于慢性非传染性疾病(如心血管疾病、糖尿病等)，统计分析也能揭示其发病规律和影响因素，为制定预防策略提供依据。通过对不同人群特征(如年龄、性别、职业、生活习惯等)与健康状况之间的关联进行统计分析，可以识别出特定的高风险群体[14]。这些分析结果有助于实施针对性的预防措施，提高公共卫生服务的效率和效果。例如，针对老年人群体加强骨质疏松症的筛查和治疗，或是对吸烟者进行肺癌的早期筛查等。

(二)指导资源配置

在有限的医疗资源下，如何实现公平有效的分配是一个重要问题。卫生统计分析可以通过对不同地区、不同医疗机构的医疗服务需求和服务能力进行对比分析，为政府决策提供科学依据[15]。这有助于将更多的资源投入到需求旺盛且服务能力相对薄弱的地区和机构中，从而提高整体医疗服务水平。基于历史数据和趋势分析，卫生统计分析还可以对未来一段时间内的医疗服务需求进行预测。这种预测能力对于规划医院建设、培养医护人员、采购医疗设备等方面具有重要意义[16]。它可以帮助政府和医疗机构提前做好准备，避免资源浪费和短缺现象的发生。

(三)评估干预效果

在公共卫生和临床医学领域，各种干预措施的实施效果如何是评价其成功与否的关键。卫生统计分析可以通过设计合理的实验方案和数据分析方法，对干预前后的健康状况变化进行量化比较，从而准确评估干预措施的效果[17]。这种量化评估不仅有助于验证干预措施的有效性，还为后续的优化和改进提供了依据。除了评估正面效果外，卫生统计分析还能帮助我们发现干预过程中可能存在的问题和挑战。例如，通过分析干预对象的依从性、不良反应等数据，我们可以了解哪些因素可能影响干预效果，进而提出相应的改进措施。

(四)医学科研创新

卫生统计分析在医学科研中的应用不仅仅局限于数据分析本身，它还促进了基础理论的深入研究和发展。通过对大量临床数据的挖掘和分析，可以发现新的疾病标志物、治疗靶点等关键信息，为医学研究提供新的思路和方向。随着大数据时代的到来，健康医疗大数据的发展将为传染病流行病学研究、慢性病病因研究、老年共病研究、实施性研究等科学研究提供丰富的资源与广阔的平台，传统调查研究中难以收集全面的信息可能通过日常的电子健康档案得到解决，而且更新更加及时。卫生统计分析需要与其他学科如计算机科学、生物信息学等进行紧密合作。这种跨学科的融合不仅丰富了统计分析的方法和手段，也拓宽了其在医学科研中的应用范围。例如，利用机器学习算法对海量医疗数据进行深度挖掘和分析已经成为当前的研究热点之一，可以用于公共卫生监测、产生研究假设、分析因果关系、预测疾病风险及预后等[18]。

三、小结

大数据时代的到来，给流行病学研究带来了巨大的数据资源与广阔的研究平台[19]。但现阶段流行病学实施性研究仍存在一些局限：研究的严谨性与研究的及时性和实用性之间可能存在矛盾；坚持既定的研究设计与及时调整干预之间可能存在矛盾；在选取研究地点时可能存在矛盾等。在未来，系统流行病学和卫生统计分析的发展将更好地指导医学基础研究和疾病防控实践，在微观上推动对病因学机制的深入研究，在宏观上促进医学基础科研成果更有效地向公共卫生实践应用转化，是实现“精准预防”和“健康中国”行动计划的重要推动力[20]。与此同时，健康医疗大数据将为上述各个领域的发展带来全新的机遇。将大数据中丰富的信息及时转化为知识与工具，促进“数字公共卫生”建设，将是流行病学今后的重要发展任务。

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作者简介：

马洪云，女，满族，1986年10月10日生，籍贯：河北，学历：硕士研究生，职称：主治医师，专业：流行病与卫生统计。