综述：撒哈拉以南非洲常规疾病监测的表现（2010–2024）：核心报告与检测指标的系统评价与Meta分析

《Health Science Reports》：Performance of Routine Disease Surveillance in Sub-Saharan Africa (2010–2024): A Systematic Review and Meta-Analysis of Core Reporting and Detection Indicators

　　

背景：公共卫生监测系统（Public Health Surveillance Systems）对于疫情的早期发现和控制至关重要。本系统评价（Systematic Review）与Meta分析（Meta-analysis）评估了撒哈拉以南非洲（Sub-Saharan Africa, SSA）常规疾病监测系统的表现，重点关注报告完整性（Reporting Completeness）、及时性（Timeliness）、监测下疾病的疑似病例（Suspected Cases）的检测与报告。

方法：研究人员检索了PubMed和参考文献列表，寻找2010年至2024年间发表的研究，这些研究报告了SSA的监测指标。纳入标准为至少报告了以下监测指标之一：报告完整性、及时性、检测率（Detection Rate）或疑似病例报告率（Reporting Rate）。采用随机效应模型（Random-Effects Model）进行Meta分析，估计合并的报告完整性和及时性。检测和报告指标采用叙述性综合（Narrative Synthesis）。

结果：共纳入28项研究，其中10项纳入Meta分析。合并的报告完整性为81.97%，合并的及时性为71.27%。趋势表明，报告完整性和及时性随时间推移有所改善，国家级表现更高。纳入研究中，对监测下疾病的疑似病例的检测和报告缺乏定量估计。然而，叙述性证据指出监测下疾病的检测不足（Under-detection）和报告不足（Under-reporting）。警报调查（Investigation of Alerts）差异很大，通常受到基础设施薄弱和实验室能力有限的制约。

结论：撒哈拉以南非洲（SSA）的报告完整性和及时性相对较高，但疑似病例的检测和报告仍存在显著差距。未来研究应侧重于标准化和测量检测与调查指标，以提高该地区的早期预警和疫情应对能力。

1 Background
公共卫生监测（Public Health Surveillance）被定义为对影响人群的特定健康事件进行持续系统收集、分析和解释，并与及时传播数据相结合。因此，对流行病或暴发的应对涉及疾病历史数据和流行病学数据的使用。建立的公共卫生监测系统旨在确保及时识别易流行疾病的疑似病例和重大公共卫生事件。在大多数非洲国家，对易流行疾病的监测采用世界卫生组织（World Health Organization, WHO）推动的整合疾病监测与应对（Integrated Disease Surveillance and Response, IDSR）策略。IDSR策略旨在加强卫生系统各级的能力，在操作层面（社区、卫生机构和地区）及时检测病例，并在国家级应对公共卫生威胁。操作层面负责原始数据收集、病例检测、报告以及进一步调查检测到的信号以准备应对。这些系统及其指标的局限性已有记录。从常规监测的疾病和近期疫情的经验来看，观察到低检测率和报告率。及时检测或报告监测下疑似病例的低表现、负责人员对病例定义和程序的知识有限，以及卫生机构缺乏准备被确定为促成因素。其他原因包括对报告和调查要求缺乏了解、对报告系统缺乏了解以及资源缺乏。另一方面，报告系统的不完整性和不及时性也导致检测和理解疫情的表现不佳。这些指标是衡量监测表现的主要支柱，反映了早期预警系统和疫情应对的可靠性。该地区已进行了多项国家和地方评估，但缺乏关于撒哈拉以南非洲（SSA）常规数据报告完整性和及时性的综合证据，以及监测事件的实际检测和报告率。本系统评价（Systematic Review）与Meta分析（Meta-analysis）旨在综合关于SSA常规监测数据报告完整性和及时性的现有证据。

2 Methods
2.1 Study Design
本研究是一项系统评价与Meta分析，依据2020年系统评价和Meta分析优先报告条目（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, PRISMA）指南进行。该评价旨在综合关于撒哈拉以南非洲（SSA）国家常规监测数据报告完整性和及时性，以及监测事件检测率和报告率的证据。
2.2 Search Strategy
研究人员检索了PubMed数据库中的已发表文献。信息收集于2025年5月，聚焦于在撒哈拉以南非洲（SSA）应用且涉及常规流行病学监测领域的研究。关键检索词包括“Public Health Surveillance”、“Timeliness”、“Completeness”、“Reporting rate”和“Africa”。此外，通过手动检索相关文章参考文献进行补充检索。尽可能使用MEDLINE的医学主题词表（Medical Subject Headings, MeSH）统一检索结果。
2.3 Inclusion and Exclusion Criteria
纳入满足以下标准的研究：报告至少一项监测表现的定量指标（常规监测报告完整性和及时性、疑似病例报告率或病例检测率），聚焦于常规监测报告（包括整合疾病监测与应对（IDSR）系统或类似国家疾病监测平台），在适用时提供完整性和/或及时性的定义，于2010年至2024年12月期间开展，并在撒哈拉以南非洲（SSA）国家进行。排除标准为：聚焦于非常规监测的程序特定数据的研究，以及仅引用外部估计而无原始测量的研究。
2.4 Operational Definition of Terms
根据整合疾病监测与应对（IDSR）技术指南，本评价采用以下定义：完整性指在给定时间段内实际提交的监测报告数量占预期报告数量的比例。及时性指在规定报告截止日期内提交的监测报告数量占预期报告数量的比例。检测率指监测主体在给定时间段内识别出的监测事件疑似病例数占实际发生病例总数的比例。报告率指在给定时间段内通过常规监测渠道报告给下一级卫生系统的检测到的疑似病例数的比例。
2.5 Eligibility Criteria and Screening
筛选阶段包括根据标题和摘要对文章进行分类。研究人员对筛选阶段选出的摘要查找全文。基于全文，进一步筛选并排除不符合纳入和排除标准的文章。
2.6 Data Extraction
开发了一个Excel电子表格，由两位作者用于数据提取。提取文章的一般特征，包括原产国、研究、研究设计、实施年份、卫生系统级别、完整性指标、及时性指标、检测和报告指标。
2.7 Study Quality Assessment
两名评审员独立使用基于研究设计的适当JBI关键评估工具评估纳入研究的方法学质量。通过讨论解决分歧。评估结果用于解释，但不决定研究是否纳入。
2.8 Data Analysis
对所有纳入文章进行简单叙述性综合。在可获得数据的情况下，使用随机效应模型（Random-Effects Model）进行Meta分析以合并常规监测数据报告的完整性和及时性比例，考虑到研究人群、卫生系统背景和方法学方法的预期异质性。Meta分析使用Review Manager（RevMan）5.4版进行。结果以合并比例及95%置信区间（Confidence Intervals, CIs）表示。通过I²统计量、卡方（χ²）检验和森林图（Forest Plot）的可视化检查评估研究间异质性。通过按卫生系统级别（指标测量级别）分层的亚组分析探索异质性来源。

3 Results
3.1 Study Selection
文献检索共获得140篇摘要。经过筛选，28项研究纳入本评价。选择流程图已呈现。
3.2 Presentation of Studies
28项研究纳入评价，其中10项纳入Meta分析。共15项（55.6%）研究报告了国家级数据，10项（37.0%）报告了地区级数据。纳入研究的结果已列表呈现。
3.3 Pooled Completeness of Routine Surveillance Reporting
总体合并的报告完整性为81.97%。按卫生系统级别进行的亚组分析显示，国家级报告研究的完整性较高，为84.87%（72.44%–97.29%），但差异不显著。
3.4 Pooled Timeliness of Routine Surveillance Reporting
总体合并的及时性为71.27%（62.49%–80.06%）。按卫生系统级别进行的亚组分析显示，国家级报告研究的及时性为77.74%（70.62%–84.86%）。
3.5 Trends in Reporting Performance
多项纳入研究报告了报告完整性和及时性随时间的改善。这些改善与外部变革相关，包括政策授权、系统数字化和培训。在乌干达，Zavuga等人（2023）报告完整性从2020年的99.2%上升至2021年的99.8%，及时性从75.5%改善至88.1%。另一项乌干达研究显示，每周常规报告完整性从2020年的70%上升至2021年的75%，及时性从44%上升至49%。肯尼亚Njeru等人（2020）评估了培训对整合疾病监测与应对（IDSR）表现（完整性和及时性）的影响，显示接受培训的县在12周内报告完整性提高了17-21个百分点，而未接受培训的县则无此改善。马拉维Wu等人（2018）观察到2014年至2016年IDSR系统完整性稳步改善，但及时性仍低于50%，归因于缺乏每周报告和卫生人员培训不足。在尼日利亚，Visa等人（2020）发现卡诺州疟疾项目的完整性从2013年的83%下降至2016年的48%，尽管有外部捐助支持，但这归因于工具可用性不一致和监督缺口。
3.6 Trends on Detection Rate of Suspected Cases of Events Under Surveillance
监测事件疑似病例的检测率在各纳入研究中差异较大。在塞拉利昂，Njuguna等人（2019）报告2016年和2017年分别有96%和100%的疑似暴发通过整合疾病监测与应对（IDSR）系统检测到。2021年的后续研究确认了卫生机构层面持续的较高检测能力。卢旺达Muhoza等人（2022）未报告检测率数值，但指出卫生工作者对标准病例定义的高水平知识有助于早期识别疑似病例。加纳Frimpong-Mansoh等人（2018）记录低检测率部分归因于有限的地理可及性和社区对病例定义的不了解。
3.7 Trends on Reporting Rate of Suspected Cases of Events Under Surveillance
在喀麦隆，Tchoffo等人（2019）报告了蛇咬伤病例的严重报告不足。通过比较卫生机构记录与家庭调查数据，他们发现67.8%的蛇咬伤病例未向官方监测系统报告。Rumunu等人（2022）在人道主义环境中评估了整合疾病监测与应对（IDSR）实施情况，发现疑似病例（尤其是霍乱和急性水样腹泻）要么未报告，要么延迟报告，主要归因于纸质系统和运输问题。在几内亚，Reynolds等人（2022）报告了报告疑似病例的重大挑战，包括未对所有报告病例填写个人表格、在高病例量地区人力资源不足，以及从国家级到地区级对报告数据的反馈有限。
3.8 Trends in Investigation Rate
Kallay等人记录了有限的实验室能力，仅85%的调查暴发获得了实验室结果。他们还强调需要加强实验室样本的参考系统，因为实验室能力在卫生区之间分布不均。在塞拉利昂，Njuguna等人（2022）报告，在过去12个月内报告暴发的卫生机构中有88.2%在48小时内通知了地区卫生管理团队，表明当地病例和暴发调查能力较强。Rumunu等人（2022）描述了整合早期预警警报和响应系统（Early Warning Alert and Response System, EWARS）的使用，该系统在2019年产生了3184个疑似暴发警报，其中72%由监测官员核实。

4 Discussion
本评价旨在评估撒哈拉以南非洲（SSA）常规疾病监测系统的表现，重点关注报告完整性和及时性，以及监测事件疑似病例的检测、报告和调查趋势。共纳入28项研究，其中10项纳入Meta分析。常规监测背景下数据的可用性是了解各国流行病学态势和组织系统应对活动的基础。数据的快速可用性允许对情况进行早期评估，并在必要时建立应对机制以防止暴发传播。本评价显示合并的报告完整性和及时性分别为81.97%和71.27%。纳入研究的趋势表明，尽管及时性似乎增长略慢，但完整性多年来有显著改善。完整性的改善可能与卫生系统随时间推移对监测技术的掌握和学习有关，例如自1998年整合疾病监测与应对（IDSR）实施以来已进行多次修订以简化流程。此外，这些指标的改善归因于数字平台和针对性培训等额外努力。关于及时性，该指标始终落后于完整性，尽管也观察到随时间改善。及时性似乎更容易受到疾病暴发或大流行等卫生系统冲击的干扰，如在南苏丹和塞拉利昂COVID-19大流行期间所观察到的。本结果与WHO和研究的区域评估一致，这些评估指出完整性有所改善，但及时性仍面临挑战，特别是在系统转型期或受冲突影响的环境中。WHO 2019年IDSR非洲表现评估显示，47个国家中仅13个持续满足两项报告指标。困难包括财政资源有限、缺乏协调、负责人员培训不足、监督不足和缺乏反馈。监测事件疑似病例的检测是监测系统的基础，并决定了报告、调查或应对的实施。该过程通常在卫生系统的操作层面（包括卫生机构和社区）进行。纳入研究中很少定量测量事件检测率，但多项研究暗示存在检测不足。这种检测不足归因于标准病例定义应用薄弱、培训有限、缺乏监测物资/工具以及社区参与不足。社区事件监测和社区卫生工作者参与检测疑似病例被先前研究提出作为改善疾病检测率的干预措施，但这可能意味着更多工作，即对报告信号的过度调查。检测后报告检测到的信号也是监测系统的基本环节，以引发系统进行调查和应对。纳入研究的报告率趋势显示监测事件报告不足。在喀麦隆，Tchoffo等人（2019）报告67.8%的蛇咬伤病例（属于喀麦隆监测范围）未向官方监测系统报告，而Rumunu等人报告某些优先疾病未报告。报告不足意味着许多健康事件警报未被记录或延迟报告，从而延迟应对并阻碍了解目标地区的真实流行病学态势。对刚果民主共和国IDSR疾病监测数据表现的一项评价揭示了官方监测系统报告发病率与实际发病率之间的差距。同样，在纳入研究中，检测到的疑似病例的报告率大多未以定量方式报告。与检测障碍类似，文献指出缺乏物资、资源限制、缺乏报告表格、功能正常的电话、互联网连接或提交报告的交通工具（使用纸质表格时）是病例报告或报告的主要障碍。疑似暴发调查涉及多种方法，包括病例调查和实验室分析。调查通常将检测与控制的努力联系起来。监测疾病疑似病例的实际调查率在纳入研究中未报告。文献综述记录了有限的调查能力，通常与劳动力和资源限制有关。刚果民主共和国北基伍省埃博拉暴发后的评估显示，尽管所有调查的卫生区都正式建立了快速反应小组，但该省仅41%的卫生区拥有具备必要培训、人员和设备的功能性快速反应小组。缺乏用于暴发调查的标准操作程序（Standard Operating Procedures, SOPs）和监测工具也被报告为一项弱点，意味着团队可能无法以标准化或有效的方式应对。实验室确认的缺口也阻碍了疑似暴发的调查和应对的组织。这些发现与先前一项将实验室能力确定为非洲公共卫生监测目标主要挑战的评价一致。在解释本评价结果时应考虑几个局限性。纳入研究在方法、时期、报告工具和国家方面差异很大。按卫生系统级别进行的亚组分析用于评估变异并探索异质性来源，然而每个亚组内异质性仍然很高，表明卫生系统级别本身并不能完全解释研究间观察到的变异性。只有部分研究提供了足够的数据用于Meta分析。此外，检测率和报告率通常通过叙述性和代理指标描述，限制了进行定量数据分析的可能性。出于本评价的目的，未获取灰色文献和部委数据，限制了评价范围。

5 Conclusion
本评价旨在评估监测的核心指标，包括报告完整性和及时性，以及监测事件疑似病例的检测和报告。撒哈拉以南非洲（SSA）国家常规监测的报告完整性和及时性相对较高，分别为81.97%和71.27%。缺乏记录监测事件疑似病例检测率和报告率定量估计的文章，主要原因是缺乏分母估计。然而，纳入研究揭示了疾病的检测不足和报告不足。