【摘 要】
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目的本文通过收集宿州市和马鞍山市食源性疾病监测信息及两市医务人员食源性疾病应对能力资料,在分析两市食源性疾病流行特征、预测未来流行情况、医务人员应对能力评估和影响因素基础上,为构建食源性疾病防控模型,有效降低其发生率和制定应对策略提供实证依据。方法两市食源性疾病病例资料均源于国家食品安全风险评估中心系统（CFSA）监测数据,所有病例均符合食源性疾病上报要求;两市医务人员资料通过借鉴相关资料自编《医
【基金项目】
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当代中国医师职业精神困境及其建设路径研究（编号:18BZX117）,国家社会科学基金项目,主持人:赵存喜；
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目的本文通过收集宿州市和马鞍山市食源性疾病监测信息及两市医务人员食源性疾病应对能力资料,在分析两市食源性疾病流行特征、预测未来流行情况、医务人员应对能力评估和影响因素基础上,为构建食源性疾病防控模型,有效降低其发生率和制定应对策略提供实证依据。方法两市食源性疾病病例资料均源于国家食品安全风险评估中心系统（CFSA）监测数据,所有病例均符合食源性疾病上报要求;两市医务人员资料通过借鉴相关资料自编《医务人员食源性疾病应对能力》调查表,问卷条目标化后量表Cronbach’sα系数为0.87、KMO值为0.74,采用分层整群抽样;运用Epidata 3.1软件建立数据库,双录入;运用SPSS 23.0和Excel 2016软件对数据进行处理和统计分析;双侧检验,检验水准α=0.05。疾病防控模型构建中计数资料采用构成比,检出率和正确率比较采用χ~2检验,月发病率预测采用ARIMA乘积季节模型,知识-态度-行为-临床场景模拟诊断得分之间相关性采用Pearson分析,得分评级标准采用优(≥P95)、良(P5-P95)、差（＜P5）,病原体检出率影响因素分析和知识-态度-行为-临床场景模拟诊断得分影响因素分析采用二分类非条件logistic回归模型。结果两市食源性疾病种类主要为急性胃肠炎和感染性腹泻,发病月份主要集中在7、8、9月,职业均以农民最多;两市送检标本中均以沙门氏菌、诺如病毒检出率较高,检出率影响因素主要为年龄（0～4岁组）和季节（夏季）。两市医务人员均以本科学历人数最多,工作时间多为1-5年,职称主要为初级,近一年接受食源性疾病监测培训占比在49%～66%;知识知晓率、态度持有率、行为形成率、临床场景模拟诊断正确率均在“文化程度”、“所学专业”、“科室”、“工作年限”、“职称”、“近一年是否接受过食源性疾病监测培训”方面存在差异（均P＜0.05）;知识-态度-行为-临床场景模拟诊断得分最常见保护因素为“感染科”和“近一年接受过食源性疾病监测培训”。食源性疾病防控模型分为数据收集、数据整理与分析、建议与调整、反馈、决策五个阶段。该模型利用食源性疾病数据构建出宿州市最优ARIMA（1,0,0）×（0,1,0）12和马鞍山市最优ARIMA（2,0,0）×（0,1,0）12模型,预测发现宿州市2020年和马鞍山市2019年食源性疾病月发病率预测值与实际值基本一致,发现宿州市2021年和马鞍山市2020年食源性疾病月发病率与前几年水平相似;此外,该模型利用两市医务人员应对能力情况制定出得分评级标准,分为优、良、差三个等级,其中知识得分优为≥14分,良为4～13分,差为≤3分;态度得分优为10分,良为6～9分,差为≤5分;行为得分优为14分,良为1～13分,差为0分;临床场景模拟诊断得分优为10分,良为2～9分,差为≤1分。结论本研究通过两市食源性疾病数据和医务人员应对能力资料,成功构建出食源性疾病防控模型,并且利用ARIMA乘积季节模型成功预测未来12个月疾病月发病率,同时制定出医务人员应对能力得分评级标准,最终达到降低疾病发生率,保护广大人民生命财产安全的目的。
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