慢性病监测与数据现代化整合：引领死亡与健康差异的解决方案

本综述深入探讨了美国慢性病监测体系的现状与挑战，强调将慢性病（如心脏病、癌症、糖尿病）监测纳入国家数据现代化倡议（DMI）的紧迫性。文章系统比较了慢性病与传染病监测的异同，指出当前数据在时效性、代表性和地方粒度上的局限，并呼吁构建综合公共卫生数据生态系统（如利用EHR、MENDS项目），以支持精准政策和社区干预。

　　

慢性病监测的现状与挑战

慢性病是美国过早死亡和残疾的主要原因，2023年十大死因中慢性病占八位，其中心脏病和癌症占死亡总数的42%。这些疾病对健康结果的影响因人口、地理和社会经济因素而存在显著差异。COVID-19大流行进一步扰乱了医疗和社会系统，加剧了健康差异，并引入了新的慢性病风险（如糖尿病和心脏病）。然而，当前的监测系统无法快速追踪慢性病患病率和风险因素的变化。

数据现代化努力在疫情前就已启动，2019年CDC推出了数据现代化倡议（DMI），2023年又设立了公共卫生数据、监测和技术办公室，并发布了公共卫生数据战略框架。尽管这些举措在传染病监测方面取得了进展，但慢性病监测的需求——如及时、代表性和地方级数据——仍未得到充分满足。国家慢性病主任协会（NACDD）的调查显示，70%的州和领地慢性病主管认为数据现代化对慢性病监测能力的影响有限，44%的人认为数据不足是理解健康差异的障碍。

慢性病监测依赖于多种数据源，包括全国调查、生命记录、疾病登记（如癌症登记）以及人口和社会经济数据（如美国社区调查和社会脆弱性指数）。这些数据被整合到基于网络的数据工具和合成报告中，例如CDC的慢性病指标、CDC WONDER和PLACES工具，以及县健康排名和路线图。电子健康记录（EHR）和医院管理数据（如保险索赔）正成为越来越有前景的数据源，能够提供更精细的地理和时间尺度信息。例如，多州EHR监测网络（MENDS）已用于验证高血压表型并生成精细尺度的患病率估计。急诊访问数据也用于监测慢性病的急性表现（如哮喘或心脏病），但需要仔细构建查询以捕捉急性事件。

尽管有这些数据源，慢性病监测能力仍存在未满足的需求。2021年至2024年间，报告具有充分慢性病监测能力的州和领地比例从66%下降到55%，估计全美还需要160名慢性病流行病学家来达到全职 workforce 容量。

慢性病与传染病监测的比较

传染病和慢性病监测在焦点、数据源、紧迫性、病例追踪、数据复杂性和时间尺度上存在差异（见表1）。传染病监测侧重于发病率和疫情检测，依赖实验室和病例报告（通常为强制性），具有较高的紧迫性，并涉及个体病例追踪。慢性病监测则关注患病率、风险因素和控制，使用多种数据源（如调查、EHR和登记，通常为自愿性），紧迫性较低，且较少需要个体标识符。数据 volume 和复杂性方面，慢性病监测常需复杂模型和多变量测量 over time，以产生准确的患病率估计。

然而，这两种监测方式之间的差异更像是重叠的钟形曲线而非严格二分法。例如，癌症作为国家应报告疾病，其监测系统与传染病监测有相似之处，许多州通过相同的电子临床报告系统传输癌症病例报告。类似地，实验室基于阈值的报告（如A1C水平用于糖尿病）可用于评估社区内的疾病控制水平。CDC 2025公共卫生数据战略包括一个里程碑，旨在 pilot 扩展电子病例报告（eCR）以支持非传染性、职业或慢性病条件。

疫情突出了慢性病和传染病数据系统整合的必要性。COVID-19严重疾病风险与既有慢性病相关，并可能导致感染后慢性后遗症。更整合的数据系统将使公共卫生能够更快速地识别和响应脆弱人群的需求。

慢性病监测的未来方向

构建综合、整合的公共卫生数据生态系统，将比率和患病率估计置于历史和社会背景中，为实时决策和进展监测提供有意义 insights，是未来的关键。慢性病监测在领导力、 workforce、技术支持和数据系统方面有强大基础，但需要在几个关键领域加强国家范围的数据现代化努力：加强国家和州领导力的变革管理和系统协调；加强慢性病倡导者、州数据现代化协调员及其传染病对应方之间的伙伴关系；扩展现有监测系统和分析工具；构建以服务社区需求为根的数据治理新系统；以及提升公共卫生 workforce 的技术能力。

这些机会与公共卫生部门的需求重叠，包括传染病项目，并与CDC的公共卫生数据战略概念上一致。国家公共卫生组织（如CSTE、ASTHO、NACDD）正与CDC和慢性病单位合作，加强战略规划和协调。CSTE领导了慢性病数据现代化综合战略计划的制定，协调国家EHR病例定义标准的开发，并支持更公开地将慢性病数据系统优先事项纳入CDC战略。

然而，这些努力大多与其他现代化工作并行发展，反映了慢性和传染病项目之间长期的结构和资金分离。实施跨领域系统可能很困难，如果 separate 资金流持续强化基于病因的文化 division。

最近的数据现代化资金具有更大灵活性，例如公共卫生基础设施补助金，这是一种不与任何特定疾病绑定的创新资金机制。慢性病数据现代化可以通过 braided 资金与传染病监测协作追求，以支持开发疾病无关系统。

克服 ingrained 项目障碍具有挑战性，但许多小规模努力可以创造势头。例如，慢性病工作人员可以与卫生部门数据现代化协调员会面，了解他们的努力并加入委员会或工作组，即使当前焦点是传染病。慢性和传染病领导者可以通过在头脑风暴和规划会议中包含其他单位的工作人员，获得对其数据和系统的新视角。国家数据现代化领导者可以首先确保高级别战略规划中包含所有相关声音，即使实施可能必须分阶段进行。

对政策与实践的影响

慢性病是美国死亡和残疾的主要原因，2023年心脏病和癌症占死亡总数的42%。慢性病数据在时效性、代表性和地理粒度上的限制阻碍了理解趋势、健康差异因素和社区需求的努力。慢性病数据系统改进落后于其他公共卫生监测领域的数据现代化工作。需要一种全面数据现代化方法，以构建优先处理高影响健康问题的公共卫生监测生态系统，并支持开发有效政策和社区干预。

结论

转变公共卫生数据系统需要一种全面、多部门的方法，将慢性病和传染病作为理解与改善人口健康的更大努力中的平等伙伴。虽然数据现代化倡议（DMI）正在培育转变公共卫生数据生态系统的有意义努力，但在慢性病监测相关的参与和进展方面存在显著 gaps。最终，将慢性病——以及其他对健康、生活质量、寿命和医疗成本有高或差异影响的条件——置于公共卫生数据现代化讨论的前沿，对于理解和 address 所有公共卫生项目中的社区需求至关重要。公共卫生必须 heed COVID-19的教训，并重新确立我们作为质量与信任数据来源的角色，以 inform 影响社区生活、学习、工作和娱乐的决策。在我们集体努力现代化数据系统时，我们有一个重要机会反思我们公共卫生系统的历史结构和资金如何可能限制我们想象所需新公共卫生数据生态系统的能力，以培育健康社区。