加拿大COVID-19病例报告表单数据标准化研究：基于多方法分析的基因组背景数据整合建议

本研究针对加拿大各省份SARS-CoV-2病例报告表单（CRF）存在的数据异构性问题，通过混合方法分析全国13个行政区的CRF表单，系统识别了数据分类、结构、语义等6类标准化障碍，提出了包含通用数据元素（CDE）的CanCOGeN VirusSeq标准化框架，为建立全国统一的病原体基因组监测系统提供了关键解决方案，相关标准已被PHA4GE等国际组织采纳应用。

　　

在COVID-19大流行期间，基因组测序技术为追踪SARS-CoV-2传播链、识别关切变异株（VOC）以及疫苗研发提供了关键支持。然而加拿大分散化的医疗体系导致各省份独立设计病例报告表单（CRF），造成流行病学数据采集的"信息孤岛"现象。Rhiannon Cameron等研究人员发现，这种数据碎片化严重阻碍了全国范围的疫情分析——当阿尔伯塔省用"DD/MM/YYYY"记录发病日期时，魁北克省却采用"YYYY/MM/DD"格式；对于"发热"症状，不列颠哥伦比亚省要求填写具体体温值，而马尼托巴省仅记录布尔值。更严峻的是，关键指标如原住民身份信息在7个省份表单中完全缺失，这种数据鸿沟使得全国疫情态势研判如同"盲人摸象"。

加拿大COVID基因组网络（CanCOGeN）的研究团队开展了一项开创性工作：系统收集全国13个行政区的CRF表单，采用本体论（Ontology）数据管理方法，通过字段级比对揭示出数据分类、结构、语义等6大类标准化障碍。研究发现各省份表单在核心字段上存在惊人差异——日期格式多达5种标准，"咳嗽"症状的细分维度从简单二元记录到区分干咳（dry cough）与湿咳（productive cough）。通过联邦流行病学家验证，团队最终确定了21个通用数据元素（CDE），包括症状出现日期（Symptom Onset Date）和宿主性别（Host Gender）等关键字段，并据此构建了CanCOGeN VirusSeq数据标准框架。

技术方法上，研究采用混合研究设计：1）从公共卫生网站获取2020年3-4月间的CRF最新版本，覆盖使用国家表单的7个省份和自主设计的6个地区；2）由经验丰富的生物医学本体论（OBO Foundry）专家进行字段映射，使用Google Sheets记录字段类型（布尔值/自由文本/枚举列表）；3）通过双语医学专家验证法语表单术语翻译；4）采用探索性描述研究（EDR）方法分析数据异构性类型。

主要研究发现包括：在数据分类方面，"风险因素"字段在各省表单中被归入不同范畴，新不伦瑞克省将其与"症状"混编，导致数据分析时可能混淆既往史与现病史。结构性问题突出体现在日期字段，国家表单同时存在"DD/MM/YYYY"和"MM/DD/YYYY"两种格式，极易引发跨省数据合并时的误读。语义模糊典型案例是"隔离"字段，未明确区分居家隔离（Home Isolation）与医院负压隔离，这对传播动力学建模产生重要影响。值得注意的是，仅不列颠哥伦比亚省的表单包含原住民部落（如Nazko First Nation）的精细分类，这种数据缺失阻碍了弱势人群的健康公平性分析。

研究提出的标准化方案具有三重创新价值：首先开发的DataHarmonizer工具已部署于全国所有省级实验室，支持将异构数据转换为FASTQ、VCF等基因组标准格式。其次建立的VirusSeq规范被加拿大抗菌素耐药性基因组计划（GRDI-AMR）等多项国家级项目采用，并影响PHA4GE国际标准的制定。最重要的是，这项工作揭示了医疗联邦制国家在公共卫生危机中面临的数据治理挑战，为未来建立"联邦-省"协同的疫情预警机制提供了范式。

在讨论部分，作者强调这项研究存在三方面局限：未涵盖医疗机构内部非标准表单，法语翻译可能丢失语义细节，且未追踪CRF随疫情发展的版本演变。但其所建立的标准化框架已展现出跨病原体适用性，后续被成功应用于MPox（猴痘）和禽流感（HPAI）的监测工作。该成果发表于《Archives of Public Health》的重要意义在于，它首次系统论证了数据标准作为公共卫生基础设施的核心价值——当新不伦瑞克省记录"鼻炎（coryza）"而魁北克省关注"妊娠并发症"时，唯有通过CanCOGeN这样的协调机制，才能将分散的数据点转化为国家级生物防御能力。