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重大传染病疫情期间大型国际体育活动中症状监测系统应用

2024-11-04 83 上传者：管理员

摘要：目的分析新冠病毒流行背景下，2022年北京冬奥会/冬残奥会举办期间活动保障人员的症状监测系统运行效果，为今后大型国际体育活动公共卫生保障工作提供参考。方法收集2022年北京冬奥会/冬残奥会举办期间，承担赛事保障人员工作、生活任务的北京冬奥/残奥村和四个保障人员驻地酒店症状监测病例资料，通过对数据的流行病学分析，评估症状监测的效果和敏感性。结果整个赛事期间，所有涉奥人员进行了全封闭管理，各团队在开展症状监测中职责分明，采用个人手机报告和智能手环监测相结合，累计监测27.76万人次，症状监测病例77例，未发现传染病病例；未发现传染病聚集性疫情；症状监测病例报告及时。结论在新冠疫情蔓延的紧张态势下，针对2022年北京冬奥会/冬残奥会活动保障人员的症状监测系统有效运行。各团队在症状监测工作中分工合作、职责明确，以及实施全封闭式的管理和应用科技手段等经验可为后续完成类似公共卫生保障任务提供参考。

关键词：
大型国际体育活动
应用
新型冠状病毒感染
疾病暴发
症状监测
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症状监测是指系统、持续地收集、分析临床确诊前出现的与疾病暴发相关的信息，早期发现疾病暴发的迹象，以便作出公共卫生反应[1]。症状监测具有较高的灵敏度，对传染病早期发现和预警具有十分重要的意义[2-3]。在大型活动期间开展症状监测是国际上通用的公共卫生防控措施之一，北京奥运会、广州亚运会、第24届世界大学生冬季运动会等活动中均有开展[4]。2022年新冠病毒疫情在全球肆虐，为保障赛事安全、有序、精彩，北京冬奥会/冬残奥会实行涉奥人员全面闭环管理，北京冬奥村(简称北京村)是重点区域之一。本研究以赛事期间北京村内保障人员的症状监测建立和运作情况为例，分析大型国际体育活动中开展传染病症状监测的成效及意义。

1、对象与方法

1.1对象

冬奥会与冬残奥会期间(包括准备期)在北京村居住和服务的冬奥保障人员，包括11个业务领域(场馆、秘书长、安保、交通、文化和媒体活动、对外联络、综合服务、后勤服务、餐饮、住宿、医疗防疫)四类人员，即冬奥聘用人员P、志愿者V、冬奥赞助商相关人员C和安保人员S。

1.2监测点

北京村及工作人员居住的4个驻地酒店。

1.3监测时间

从赛前准备到冬残奥会结束(2021年10月25日—2022年3月15日),共计124 d。分为三个阶段：赛前准备阶段(2021年10月25日—2022年1月18日);封闭初始阶段(2022年1月19日—2月3日);冬奥会、冬残奥会运行阶段(2022年2月4日—3月15日)。

1.4监测内容

具有发热、腹泻、黄疸、皮疹、结膜红肿、呕吐、干咳、乏力、其他症状(嗅觉异常、味觉异常、头痛、咽痛、鼻塞、全身疼痛)等任一症状的冬奥保障人员。症状病例信息主要包括姓名、业务领域、联系人、联系电话、主要症状、急诊及处置情况等信息。

1.5症状监测定义

发热：腋下体温≥37.3℃;腹泻：排便次数增多，超过3次/24 h,且伴有粪便形状改变，粪质稀薄或带有黏液、脓血或未消化的食物；黄疸：由于血清中胆红素升高致使皮肤、黏膜和巩膜发黄的症状和体征；皮疹：正常皮肤表面出现颜色异常、隆起或发生水疱等多种多样的表现形式；结膜红肿：结膜充血时出现的黏膜发红/肿胀的表现；呕吐：≥1次/24 h。

1.6监测方法

症状监测工作由北京村公共卫生团队疾病控制专业技术人员负责设计监测方案、人员培训、质量控制和数据分析与汇总。每日10∶00时，11个业务领域的负责人完成本领域所有冬奥保障人员的症状监测情况汇总，通过手机腾讯文档在线上报信息。

1.7统计学分析

对收集到的每日监测信息，利用EXCEL软件进行整理并进行频数统计分析，分类变量采用构成比/率表示，监测样本为总人群不存在抽样误差，因此对于群体间参数比较无需进行假设检验。

2、结果

2.1赛事保障人员症状监测结果

从2021年10月25日—2022年3月15日开展症状监测124 d,累计监测人次数27.7558万，平均日监测2 238人。赛前准备阶段每日监测人数缓慢增长，各保障团队陆续进驻北京村及4个驻地酒店，从270人增长到将近3 000人。冬奥会赛事期，北京村开始正式运作，各团队工作人员开始封闭管理，人员全部配备到位，日监测人员数增长到4 500人左右，最高峰期日监测4 690人。冬残奥会阶段，由于运动员大幅度减少，保障人员也相应减少，日监测人数维持在3 900人左右，直至冬残奥会闭幕，见图1。

图1 2021年10月25日—2022年3月15日每日症状监测人数和病例数

共报告症状监测病例77例，累计症状数137人次(同一病例的症状连续多天上报),其中结膜红肿19人(24.68%),发热11人(14.29%),干咳11人(14.29%),乏力2人(2.6%),呕吐1人(1.3%),其他症状(主要为头痛、咽痛、鼻塞)33人(42.86%)。在赛前准备阶段，症状监测病例有25例，占总病例数32.5%,日均0.37人。从2022年1月19日封闭期开始，大量赛时保障工作人员陆续到位，监测人数开始快速上升，相应监测到的病例人数也逐步增加，有41人，占53.2%,日均2.56人，2022年1月22日达到高峰18例。正式开赛阶段，包括冬奥会和残奥会，由于实行了严格的封闭管理，病例数明显减少，监测病例有11例，占14.3%,日均0.28人。见表1。本次冬奥会预防的重点传染病是新冠病毒，但所监测到的11例发热病例经核酸检测，均排除由新冠病毒引起的，主要是普通的感冒发热，未发现其他法定传染病。症状监测发现最多的病例是结膜红肿，致病原因为食品加工场所不正确使用消毒紫外灯导致的工作人员电光性眼炎，非由传染病因素导致。

表1不同时段症状监测人次数和监测病例情况

从不同团队监测情况看，病例较为分散，各团队病例数，排在前3位的是餐饮团队32人、秘书长团队15人和安保团队10人。从发病比例看，排在前3位的是秘书长团队0.30%,餐饮团队0.07%,文化和媒体活动团队0.05%,见表2。

表2不同团队症状监测人次数和监测病例情况

2.2聚集性疫情监测结果

整个赛事期间，未发生聚集性传染病疫情。2022年1月24日、1月29日和1月31日出现症状人数超过4人，但这3 d病例都分属不同的症状，发热病例每天各1例，而且出现在不同服务团队，经流行病学调查无明显关联。出现发热症状的病例都在驻地进行了单间隔离观察和每日核酸检测，未发现新冠感染病例。呕吐的病例也进行了诺如病毒的检测，排除诺如病毒感染引起的消化道传染病。症状监测过程中也发现了1月22日的结膜红肿病例均发生在餐饮团队的工作人员中，有明显的聚集性，因此医疗团队很快启动了病例调查程序，迅速查明导致症状的原因，使事态没有进一步扩大，消除了公共卫生事件的萌芽。

2.3症状监测系统敏感性分析

所有症状监测病例都是通过逐级上报的方式报告的，个人是症状监测报告的首要责任人，报告方式主要依托手机和网络，各个团队建立微信群，个人在群里填写腾讯文档问卷，可以实现实时编辑和汇总统计。所有报告病例从症状发生到报告理论上不超过24 h,最短的报告时间可以做到发生即报告。同时，在冬奥会期间也采用了信息化手段加强症状监测的敏感性，要求所有北京村保障的闭环外人员(未进行隔离)佩戴健康手环，可以实时监测佩戴者的体温、心跳和血压等信息。通过运行发现，一旦佩戴人员出现体温升高，健康手环立即就会预警，报告率达到100%。

3、讨论

2022年冬奥会/冬残奥会是在新冠病毒疫情持续肆虐、越演越烈的背景下召开的一届体育盛会，相比之前的东京奥运会、杭州亚运会等一系列国际赛事都因疫情而推迟，北京冬奥会召开体现的是国家抗击疫情必胜的决心，因此本届盛会的公共卫生保障显得尤为重要，其圆满举办也为重大疫情流行期间开展国际大型体育活动的公共卫生保障工作提供参考。在冬奥期间，新冠疫情的防疫政策是“外防输入、内防反弹”,外来的运动员、教练员和官员可能是潜在的传染源，为了预防境外输入，可以采取入境时检查核酸，发现阳性病例立即隔离的措施，因此对于保障人员工作、居住区域的防疫重点更多的是要防止保障人员被感染，切实切断传播途径，因此在保障人员中建立敏感行之有效的症状监测系统是尤为重要的。

3.1分工合作、职责明确是实现有效症状监测的前提

在筹备阶段，北京村各保障团队围绕疫情防控，制定了明确的防疫职责及分工合作机制，为症状监测开展提供了有利的组织保障。首先是公共卫生团队由医疗、疾控、监督和120急救人员组成，形成了一个高效运转的工作团队，工作中互相密切配合，高效沟通与协调，保证了传染病症状监测工作的顺利进行[5]。其次各团队都有相应的疫情防控职责，对各自保障人员进行组织与管理，督促其上报健康信息，因此基于个人自我报告的方式开展症状监测是易于实现的。由于全封闭管理，发现症状也能迅速定位到人，开展后序的疫情处置。

3.2全封闭式的管理为症状监测实施提供了有力的保障

整个冬奥期间由于实行了全封闭措施，全部人员几乎实现了点对点的管理，大大提高了北京村的症状监测系统的敏感性，只要出现了所涉及的症状，几乎立刻就能发现，并启动随后的流行病学调查与处置，极大阻止了疫情的扩散。尽管北京冬奥会期间，根据病例监测数据，共入境18 690人，报告新冠病毒感染人员535例，阳性率达到了2.9%[7],北京村先后从运动员及随行官员中检测出上百名新冠阳性病例，隔离封控了400多人，但与其他冬奥村相比，北京村未发生一例保障人员的新冠病毒感染继发病例。除结膜红肿病例外，症状监测主要为发热和干咳，可能与冬季气温干冷，呼吸系统疾病高发有关[6],涉奥人员通过每日进行核酸检测，排除了新冠病毒感染的可能性。冬奥期间未发现黄疸和腹泻等症状，与夏奥会有着明显的区别。为使症状监测系统更具灵敏性和代表性，应根据举办项目和规模的不同，举办地的气候和文化特点，以及当地近期和以往同期的疾病监测规律，筛选合适的症状进行监测[8]。

3.3科技手段提高症状监测的准确性

实际运行中也发现，需要网络和智能手机参与的症状监测方案依赖于参与者的使用能力、网络条件及参与意愿[9],他们的顺应性会影响症状监测的敏感性[10],各团队也出现个别人因怕耽误工作、怕被隔离等原因隐瞒病症的情况。冬奥期间智能手环的日活率(正常佩戴并上报信息)一开始仅58%,经过多次督促和检查后，日活率才达到100%。运动员和官员也因个人隐私和安全问题，导致无法统一对他们进行症状监测。因此必须落实相关团队和人员的职责，强化责任追究制度，以确保症状监测体系的有效运转[11]。同时应不断将适宜新技术整合到传染病监测预警系统中，利用大数据、云计算和人工智能技术[12-13],使用智能设备(如健康监测手环)主动采集监测对象的身体状态信息，同时联动定点医院和驻点医疗诊所的人员就诊信息，自动综合分析预测疫情风险，及时做出预警并定期形成监测报告。另外还应建立一个信息监测的协调机制，及时处理不同途径的公共卫生信息，保证信息可以高效地传递到决策者手中[14],对疫情做出准确的判断并采取正确适当的防控措施。

参考文献:

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