Operation and Quality Evaluation of the Influenza Monitoring System in Yunnan Province，2021 to 2022
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摘要:
目的 对2021—2022年度云南省流感监测系统运转情况进行分析并开展质量评价，发现各哨点医院及网络实验室在流感监测工作中存在的问题并及时整改，提升全省流感监测工作质量。 方法 从“中国流感监测信息系统”下载2021—2022年度全省所有国家级网络实验室和哨点医院流感样病例（ILI）监测数据，利用描述流行病学方法，对流感样病例报告情况、核酸检测及病毒分离鉴定结果，暴发疫情信息等进行分析。参照《全国流感监测工作质量评估方案（ 2017版） 》，对全省流感监测工作质量进行评估。 结果 全省哨点医院流感样病例占门急诊病例总数比例（ILI%）平均值为1.49%，与前2个监测年度基本持平。ILI核酸阳性率9.74%，流行优势株为BV系，占89.63%。全省共报告49起流感暴发疫情，主要集中在12月份，疫情以中小学为主。94.74%的哨点医院能完整上报ILI数据，78.95%的哨点医院标本采集数量能达到方案要求，70.59%的网络实验室能将90%以上的标本及时进行检测，69.09%的流感毒株能在30d内及时送检。100%的网络实验室具备流感核酸检测能力并保证结果的准确性。 结论 全省流感监测工作持续推进，但部分哨点医院存在数据缺报、漏报、报告不及时、标本采集数不够等问题，部分网络实验室标本检测及时率不高，送检毒株数未达到国家要求，鸡胚分离流感病毒能力有待进一步提升。部分州（市）对暴发疫情的处置工作未严格按照国家要求开展。各地应针对存在的问题采集有效措施，进一步提升全省流感监测工作质量，力争各项监测指标达到或超过监测方案要求。 Abstract:Objective To analyze the operation of the influenza monitoring system in Yunnan Province from 2021 to 2022 and conduct quality evaluation, identify weak links and take targeted measures to improve the level of influenza monitoring works. Methods We download related data of all national-level network laboratories and sentinel hospitals from China Influenza Monitoring Information System in 2021-2022, and used descriptive epidemiological methods to analyze the monitoring results, evaluated the quality of influenza monitoring work according to the National Quality Assessment Plan for Influenza Monitoring （2017 Edition）. Results The average ILI% （percentage of ILI in the total number of outpatient and emergency cases） of sentinel hospitals in the province is 1.49%, which is the same as the previous two years. The positive rate of ILI nucleic acid was 9.74%, and the Popular dominant strain was BV, accounting for 89.63%. 49 influenza outbreaks have been reported in 2021-2022 monitoring year, mainly concentrated in December and Mainly occurring in primary and middle schools.94.74% of sentinel hospitals can report all ILI data, and 78.95% of sentinel hospital specimens can meet the requirements of the plan. 70.59% of network labs can test 90% of samples timely, 69.09 of virus strains can send to national lab within 30 days. 100% of network laboratories have influenza nucleic acid testing capabilities and can ensure the accuracy of testing results. Conclusions The influenza monitoring work continues to advance, but some sentinel hospitals have problems such as missing data or untimely reporting, and insufficient sample collection. The timely detection rate of some laboratories is not high, the number of tested strains does not meet the national requirements, and the ability of using chicken embryos to isolate influenza viruses needs further improvement. Some states have not strictly followed national requirements in their response to influenza outbreaks. Effective measures should be taken by various regions to address the existing problems, further improving the quality of influenza monitoring work, and striving to meet or exceed the requirements of all monitoring indicators. -
Key words:
- Influenza /
- Surveillance /
- Quality evaluation
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母乳含婴幼儿前6个月生长发育所需的全部营养元素，可根据其生长发育不断调整，适应不同阶段的营养需求，在6～24月婴幼儿的营养需求中也占据着重要地位，是婴幼儿的最佳食品[1]。世界卫生组织（World Health Organization，WHO）与联合国儿童基金会（United Nations International Children’s Emergency Fund，UNICEF）建议婴儿应在出生后1 h 内开始母乳喂养，婴儿出生后前6个月进行纯母乳喂养（exclusive breastfeeding，EBF），6个月后引入足够营养和安全的补充食品，并继续进行母乳喂养直至2岁以上[2]。本研究旨在通过对昆明市城区的婴幼儿母亲进行母乳喂养问卷调查，了解昆明市城区母乳喂养现状及影响因素，为其制定合理的护理方案提高母乳喂养率和母乳喂养持续时间提供一定的参考依据。
1. 对象与方法
1.1 研究对象
采用便利抽样法，于2022年2月至2022年8月，选取昆明市主城盘龙区、西山区、五华区以及官渡区4区的三级甲等医院及社区卫生服务中心共5家，对儿科门诊及儿童保健预防接种门诊的婴幼儿母亲发放问卷进行调查。纳入标准：（1）0～24月婴幼儿母亲；（2）填写知情同意，愿意参与本次研究；（3）语言交流通畅，无听力功能障碍者。排除标准：（1）排除患有艾滋病、肺结核等传染病的婴幼儿母亲；（2）排除患有重大疾病及先天性畸形的婴幼儿。
此次研究共纳入婴幼儿母亲418例，共计发放调查问卷425份，其中官渡区发放问卷109份，五华区发放问卷105份，盘龙区发放问卷107份，西山区发放问卷104份，回收有效问卷418份，有效率为98%，婴幼儿年龄为16（9，24）月，男性婴幼儿238例，女性婴幼儿180例。一般资料见表1。
表 1 一般社会人口学资料（n = 418）Table 1. General sociodemographic data （n = 418）类别 分组 n 构成比（%） 婴幼儿性别 男 238 56.9 女 180 43.1 0～6月喂养方式 纯母乳喂养 187 44.7 混合喂养 153 36.6 人工喂养 78 18.7 胎次 一胎 273 65.3 二胎 134 32.1 多胎 11 2.6 主要照护者 父母 295 70.6 爷爷奶奶 70 16.7 外公外婆 50 12.0 月嫂 3 0.7 分娩方式 顺产 234 57.7 产钳助产 31 7.40 剖宫产 146 34.9 父亲学历 文盲 1 0.2 小学 12 2.9 初中 66 15.8 高中/中专 102 24.4 大专及以上 237 56.7 母亲学历 文盲 1 0.2 小学 6 1.4 初中 62 14.8 高中/中专 94 22.5 大专及以上 255 61.0 父亲职业 行政、专业技术人员
或管理人员128 30.6 自由职业 95 22.7 工业、商人、服务行业 64 15.3 农民 32 7.7 个体经营户或私营企业 92 22.0 无业/待业人员 7 1.7 母亲职业 行政、专业技术人员
或管理人员140 33.5 自由职业 100 23.9 工业、商人、服务行业 57 13.6 农民 30 7.2 个体经营户或私营企业 57 13.6 无业/待业人员 34 8.1 家庭月收入（元） <3 000 8 1.9 3 000～6 000 94 22.5 6 001～10 000 171 40.9 >10000 145 34.7 母亲年龄（岁） <20 11 2.6 20～25 59 14.1 26～30 145 34.7 31～35 118 28.2 >35 84 20.1 1.2 研究方法
1.2.1 调查工具
（1）一般资料调查表：自行设计调查表的条目，主要包括内容为父母受教育的程度、婴幼儿的年龄等。（2）母乳喂养知识量表：采用赵旻[3]设计共两个维度，17个条目，总分为0～17分，得分越高表示母亲母乳喂养知识掌握越好。量表的Cronbach’s α系数为0.7。（3）母乳喂养自我效能量表（Breastfeeding Self-Efficacy Scale，BSES）：采用戴晓娜[4]翻译并修改后的中文版量表。该量表共30个条目，包括 2个维度，总分30～150分。得分越高表示自我效能越高，该量表的 Cronbach’s α系数为0.93，分半信度系数为0.91。（4）社会支持量表（Social Support RatingScale，SSRS）：采用肖水源[5]1986年设计，量表的重测信度为0.92。该量表共10个条目，包括3个维度。
1.2.2 资料收集方法
采用纸质版问卷当场发放，问卷填写完毕后，当场收回并不对填写内容发表自己的观点。对资料进行收集后，进行统一的整理分析，共计发放调查问卷425份，回收有效问卷418份，有效率为98%。
1.3 统计学处理
应用SPSS26.0软件对数据展开统计学分析，计量资料符合正态分布，用均数±标准差（
$\bar x \pm s $ ）表示，符合正态分布且方差齐者，采用方差分析；偏态分布则用中位数±四分位间距进行描述，采用秩和检验。计数资料用n（%）描述，采用卡方检验。采用秩和检验和卡方检验进行影响母乳喂养的单因素分析。多因素分析采用Logistic回归分析，以P < 0.05为差异有统计学意义。2. 结果
2.1 母乳喂养持续的时间
在被调查的418例中，母乳喂养持续的时间至多少月的应答例数为375例。因此，对375名婴幼儿母亲进行母乳喂养持续的时间数据分析，观测对象中有43例（10.3%）尚未断乳。生存分析结果显示，母乳喂养持续的时间中位数为10个月，95%置信区间（confidence interal，CI）为9.953～11.313，母乳喂养持续时间与不同胎次无统计学差异（P = 0.722 > 0.05），见 图1。
2.2 纯母乳喂养时间
在被调查的418例中，纯母乳喂养时间应答人数为414例。因此，对414例婴幼儿母亲进行纯母乳喂养时间数据分析，观测对象中有4例（1.0%）尚未断乳。生存分析结果显示，纯母乳喂养时间中位数为4个月，95%置信区间（confidence interal，CI）为4.334～4.779，纯母乳喂养时间与不同胎次无统计学差异（P = 0.545 > 0.05），见 图2。
2.3 母乳喂养的影响因素分析
2.3.1 母乳喂养影响因素的单因素分析
单因素分析显示、父亲学历、母亲睡眠情况、孩子近一年生病次数、丈夫是否支持母乳喂养、母乳喂养知识、是否参加育儿培训、哺乳期是否上班、BSES、是否使用奶瓶或奶嘴、SSRS等在母乳喂养的方式上有显著的差异（P < 0.05）。婴幼儿性别、居住地、婴幼儿的母亲的受教育程度、婴幼儿的父母的职业、婴幼儿的母亲的年龄、家庭月收入、婴幼儿的胎次、主要照护者、是否接受代乳制品宣传及是否使用吸奶器与母乳喂养方式没有影响上无统计学差异（ P > 0.05），见 表5。
表 5 母乳喂养影响因素的单因素分析[M（P25，P75）/n（%）]Table 5. Univariate analysis of factors influencing breastfeeding [M（P25，P75）/n（%）]类别 分组 母乳喂养 非母乳喂养 χ2/Z P 母亲学历 小学/文盲 7（100.0） 0（0.0） 5.443 0.134 初中 48（77.4） 14（22.6） 高中/中专 71（75.5） 23（24.5） 大专及以上 214（83.9） 41（16.1） 婴幼儿性别 男 199（83.6） 39（16.4） 1.883 0.205 女 141（78.3） 39（21.7） 父亲学历 小学/文盲 8（61.5） 5（38.5） 67.687 <0.001* 初中 33（50.0） 33（50.0） 高中/中专 79（77.5） 23（22.5） 大专及以上 220（92.8） 17（7.2） 母亲职业 行政、专业技术人员或管理人员 118（84.3） 22（15.7） 6.811 0.235 自由职业 82（82.0） 18（18.0） 工人、商人、服务行业 44（77.2） 13（22.8） 农民 20（66.7） 10（33.3） 个体经营户或私营企业 46（80.7） 11（19.3） 无业/待业人员 30（88.2） 4（11.8） 父亲职业 行政、专业技术人员或管理人员 110（85.9） 18（14.1） 6.910 0.224 自由职业 77（81.1） 18（18.9） 工人、商人、服务行业 50（78.1） 14（21.9） 农民 23（71.9） 9（28.1） 个体经营户或私营企业 76（82.6） 16（17.4） 无业/待业人员 4（57.1） 3（42.9） 母亲年龄（岁） 小于20 11（100.0） 0（0.0） 6.329 0.267 20～25 52（88.1） 7（11.9） 26～30 119（82.1） 26（17.9） 31～35 91（77.1） 27（22.9） >35 66（78.6） 18（21.4） 家庭月收入（元） <3 000 8（100.0） 0（0.0） 5.637 0.129 3 000～5 999 82（87.2） 12（12.8） 6 000～10000 138（80.7） 33（19.3） >10000 112（77.2） 33（22.8） 母亲睡眠情况 较好 58（98.3） 1（1.7） 91.983 <0.001* 好 95（91.3） 9（8.7） 一般 120（90.2） 13（9.8） 差 21（41.2） 30（58.8） 较差 46（64.8） 25（35.2） 胎次 一胎 218（79.9） 55（20.1） 1.505 0.478 二胎 112（83.6） 22（16.4） 三胎 10（90.9） 1（9.1） 主要照护者 父母 247（83.7） 48（16.3） 5.039 0.148 爷爷奶奶 54（77.1） 16（22.9） 外公外婆 36（72.0） 14（28.0） 月嫂 3（100.0） 0（0.0） 孩子近1 a生病次数 0次 45（75.0） 15（25.0） 30.805 <0.001* 1～3次 223（88.8） 28（11.2） 4～6次 50（71.4） 20（28.6） >6次 18（54.5） 15（45.5） 丈夫是否支持母乳喂养 是 316（91.6） 24（32.9） 136.861 <0.001* 否 29（8.4） 49（67.1） 是否接受代乳制品宣传 是 153（81.8） 34（18.2） 0.51 0.900 否 187（81.7） 44（19.0） 是否参加育儿培训 是 164（93.7） 11（6.3） 30.370 <0.001* 否 176（72.4） 67（27.6） 哺乳期是否上班 是 140（68.3） 200（93.9） 45.118 <0.001* 否 65 （31.7） 13（6.1） 是否使用吸奶器 是 265（83.3） 53（16.7） 3.660 0.076 否 74（74.7） 25（25.3） 母乳喂养知识 13（11，14） 11（9，12） 5.109 <0.001* BSES 118（108，131.75） 104（85，115） 6.325 <0.001* SSRS 35.6（30，46） 33（28.75，41） 3.021 0.003* *P < 0.05。 2.3.2 母乳喂养影响因素的自变量赋值情况
通过以上单因素分析结果提示SSRS、母乳喂养的知识、BSES、孩子近1 a生病次数、父亲学历、分娩方式、母亲睡眠情况、丈夫支持母乳喂养、哺乳期上班、参加育儿培训课等因素与母乳喂养有关。但是仅凭单因素分析不能有效控制混杂因素，避免影响因素间的交互作用引起的偏差，因此，在单因素分析的基础上，进一步进行多因素 Logistic回归模型拟合分析。以是否为母乳喂养为因变量（BF = 0，非母乳喂养 = 1），对各指标赋值予以量化，赋值情况见表6。
表 6 母乳喂养影响因素变量赋值表Table 6. Assignment Table of Variables Influencing Breastfeeding Factors变量 赋值方式 父亲学历 文盲/小学 = 1，初中 = 2，高中/中专 = 3，大专及以上 = 4 母亲睡眠情况 较好 = 1，好 = 2，一般 = 3，差 = 4，较差 = 5 是否参加育儿培训课 是 = 1，否 = 2 孩子近一年生病次数 0次 = 1，1～3次 = 2，4～6次 = 3，> 6次 = 4 丈夫是否支持母乳喂养 是 = 1，否 = 2 哺乳期是否上班 是 = 1，否 = 2 2.3.3 母乳喂养影响因素的Logistic回归分析
纳入社会支持总分、母乳喂养知识、BSES、孩子近一年生病次数、父亲学历、母亲睡眠情况、丈夫是否支持母乳喂养、哺乳期是否上班、是否参加育儿培训课等构建多因素Logistic回归方程。结果发现：社会支持、母乳喂养知识、母乳喂养自我效能、孩子近1 a生病次数、父亲学历、母亲睡眠情况、丈夫是否支持母乳喂养、哺乳期是否上班对母乳喂养的发生具有统计学意义（P < 0.05），是否参加育儿培训课对母乳喂养的发生无统计学意义（ P > 0.05），见 表7。
表 7 母乳喂养影响因素的Logistic回归分析Table 7. Logistic regression analysis of factors influencing breastfeeding变量 b值 b值标准误 Wald卡方值 自由度 P值 OR值 OR值的95%CI 社会支持 0.097 0.038 6.64 1 0.01 1.102 1.023～1.186 母乳喂养知识 0.289 0.129 4.985 1 0.026 1.334 1.036～1.719 母乳喂养自我效能 0.056 0.017 11.082 1 0.001 1.058 1.023～1.093 孩子近一年生病次数（1） −3.219 1.576 4.17 1 0.041 0.04 0.002～0.879 孩子近一年生病次数（2） −1.79 1.439 1.547 1 0.214 0.167 0.01～2.803 孩子近一年生病次数（3） −1.642 1.519 1.17 1 0.279 0.194 0.01～3.796 父亲学历（1） −0.628 1.167 0.29 1 0.59 0.533 0.054～5.249 父亲学历（2） −2.463 0.873 7.955 1 0.005 0.085 0.015～0.472 父亲学历（3） −0.972 0.79 1.513 1 0.219 0.378 0.08～1.78 父亲学历（4） −0.972 0.79 1.513 1 0.219 0.378 0.08～1.78 母亲睡眠情况（1） 6.075 2.344 6.715 1 0.010 434.8 4.394～43025.118 母亲睡眠情况（2） 2.374 1.094 4.709 1 0.030 10.745 1.258～91.734 母亲睡眠情况（3） 0.684 0.821 0.695 1 0.404 1.982 0.397～9.905 母亲睡眠情况（4） −0.544 0.96 0.321 1 0.571 0.581 0.088～3.812 参加育儿培训课（1） 0.207 0.671 0.095 1 0.758 1.229 0.33～4.584 丈夫是否支持母乳喂养（1） 2.535 0.689 13.548 1 0.000 12.613 3.271～48.642 哺乳期是否上班（1） −1.567 0.64 5.99 1 0.014 0.209 0.06～0.732 3. 讨论
本调查研究了昆明市城区的母乳喂养现状及其影响因素，为提高昆明市城区的BFR，增加母乳喂养持续时间以及促进EBF的上升，提供了一定的依据。本研究发现昆明市城区6个月内的EBFR为44.7%，纯母乳喂养时间中位数为4个月。这与我国《国民营养计划（2017—2030）》提出，0～6个月的婴儿纯母乳喂养率（Exclusive Breastfeeding Rate，EBFR）要达到50%以上的目标存在差距[6]。母乳喂养持续时间为10个月，母乳喂养持续时间在2岁以上的非常少，调查结果与WHO提倡的2岁断奶差距较大，延长母乳喂养时间尤为重要。从中国研究基金会调查报告显示，6个月内产妇的EBFR为29.2%[7]，本次调查的纯母乳喂养率结果比国家的平均数稍微高一点。这可能跟本地人有着良好的喂养习惯有关系，他们在主观上有延长EBF时间的意愿，这可能也是影响昆明市城区的婴幼儿的母亲继续母乳喂养的重要原因。
多因素Logistic回归分析结果显示，母亲睡眠情况、SSRS、丈夫支持母乳喂养、哺乳期是上班、母乳喂养知识、父亲学历、BSES、孩子近一年生病次数在母乳喂养方式的选择有影响。余梦婷等[8]对杭州市的某医院妇产科的188婴幼儿父亲研究发现，婴幼儿父亲的受教育程度、喂养意向和婴幼儿胎次对婴幼儿的母亲进行母乳喂养的选择具有促进作用，从而提高母乳喂养实施的稳定性，更好的改善母婴的结局。并且婴幼儿母亲哺乳期工作也会对母乳喂养造成一定影响[9]，家属陪产假可以增加家属对母乳喂养的支持，尤其是婴幼儿的父亲。在海外，有关部门也出台了相应的推广母乳喂养的政策[10]，如在休假期间丈夫不能因此受到任何歧视和限制。这提示了父亲学历及其对母乳喂养的支持程度对母乳喂养方式的选择存在一定的影响。学历和对母乳喂养支持力度越高，选择母乳喂养的方式则越高。
本研究发现，母乳相关知识和认知能力高婴幼儿母亲，可增强母乳喂养的稳定性，同时使得婴幼儿母亲对母乳喂养自身掌握度和熟练度更高，母乳喂养率（breastfeeding rate，BFR）也会随之提高[11]。而BSES可以对母乳喂养的实施产生深刻影响，母乳喂养的自我效能感是婴幼儿的母亲选择是否持续母乳喂养的一个至关重要的因素[12]。同样母乳喂养的社会支持水平越高，婴幼儿母亲坚持母乳喂养的可能性也会越高[13]。本次调查发现，与未进行母乳喂养的婴幼儿母亲相比，BSES、母乳喂养知识及SSRS得分低的婴幼儿母亲不进行母乳喂养的风险更高。上述结果表明BSES、母乳喂养知识及SSRS对母乳喂养方式的选择有影响，提示促进BSES、母乳喂养知识及SSRS可以提高的母乳喂养率并延长喂养时间。孩子近一年生病次数对母乳喂养行为可能造成一定的影响。这可能是母亲或婴幼儿因为生病而需要特殊治疗，使得母婴分离的时间较长，对婴幼儿母亲泌乳造成影响，加大了母乳喂养的难度。婴幼儿的母亲拥有良好的睡眠，选择母乳喂养的可能性会更高，并能延长母乳喂养的时间[14-15]。母亲睡眠质量与婴幼儿入睡的时间、夜醒次数和睡眠的质量息息相关，若婴幼儿的睡眠较差会使婴幼儿母亲的日间精力不充沛，容易发生疲劳疲倦，甚至出现记忆力衰退及不良情绪，从而影响婴幼儿母亲对婴幼儿的照护和母乳喂养水平[16]。因此，提高母乳喂养率，要着重关注婴幼儿母亲的睡眠质量，从而提高婴幼儿母亲的泌乳量，提高EBFR。
综上所述，昆明市四个区0～24月婴幼儿6个月的纯母乳喂养率及母乳喂养持续时间，离WHO提出的目标有一定差距，期待有更多相关专业领域人员来进行探索研究目前昆明市母乳喂养率的提升空间，为母乳喂养的知识宣传和培训模式等护理干预研究提供一定的现实依据。
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