中国流感监测网络承担着中国内地的流感监测任务，通过覆盖全国所有地市的554家国家级哨点医院和408家国家级网络实验室进行实时监测，用以判断流感活动水平和流行趋势，实时追踪流感病毒变异，及时发现新型流感病毒，并做出预警^[1]。其中哨点医院利用每天监测的流感样病例（influenza- like illness，ILI）的就诊数占门/急诊就诊病例数的百分比（ILI%），评估流感等呼吸道疾病病原导致症状病例的就诊水平。研究人员在长期的监测过程中发现，每年“春节”和“国庆节”期间，ILI%曲线会出现波动情况，即突然出现的超过前一周和后一周水平的上升峰^[2]，又称“假期效应”。为分析节假日对ILI%的影响，寻找出现波动的原因，本文选取了“中国流感监测信息系统”中2014－2018监测年度（自2014年4月4日至2018年4月1日）假日及其前后一周的ILI监测数据，采用统计学方法对其进行分析研究。

对象及方法

1.研究对象：ILI即发热（体温≥38 ℃），伴咳嗽或咽痛之一者^[3]。所有国家级ILI监测哨点医院和流感监测网络实验室均全年开展ILI监测，监测诊室设在内科门诊、内科急诊、发热门诊和（或）儿内科门诊、儿内科急诊，ILI数和门/急诊就诊总数在每个监测科室的产生来源必须一致。以前一年的第14周至后一年的第13周为1个监测年度^[3]。监测诊室医务人员每天按科室登记各年龄组的ILI和门/急诊就诊总数，由医院主管科室每日收集、汇总后，于下个周一之前将本院各监测诊室数据录入到“中国流感监测信息系统”^[3]。

2.研究方法：对“中国流感监测信息系统”中2014－2018监测年度哨点医院报告的ILI监测数据进行统计分析。分析时点设定为“春节”和“国庆节”假日周及前后周，地区划分为中国南方省份和北方省份。使用Excel软件建立基础数据库，SPSS 19.0软件进行统计学分析。前后周次均值的比较服从正态分布的使用配对t检验，不符合正态分布的使用Wilcoxon秩和检验进行统计分析。

鉴于我国大陆地区南北方省份流感流行呈现不同规律的流行特征^[4]，本文按照中国流感监测周报中的南北方省份归类习惯进行分片分析。南方省份指江苏省、安徽省、湖北省、重庆市、四川省及其以南的15个省（自治区、直辖市），其余16个省（自治区、直辖市）以及新疆生产建设兵团为北方省份。

结果

1. ILI%在部分法定节假日出现显著波动：2014－2018年ILI%流行曲线显示，“春节”和“国庆节”期间ILI%出现明显波动，ILI%水平比节日前有显著升高，而在节日后显著降低。ILI%比节日前一周净升高值在0.16%~1.54%之间，最大增幅出现在2015－2016监测年度南方省份的春节期间，ILI%上升了33.55%，最小增幅出现在2015－2016年度北方省份的国庆期间，ILI%上升了6.45%。ILI%比节日后一周净升高值在0.21%~1.80%之间，最大增幅出现在2015－2016年度北方省份春节期间，ILI%上升35.64%，最小增幅出现在2016－2017年度北方省份春节期间，ILI%上升了5.50%。除“春节”和“国庆节”两个较长的假期，其他如“劳动节”等较短的公共假期对ILI%的影响不明显（图 1A、B）。

为了消除假期效应对ILI%流行曲线的影响，对假日周当周的数据采取了取均值法，即假日周的ILI%值采用前一周与后一周ILI报告数的均值与门/急诊就诊总数的均值的比值代替。调整后的各个监测年度ILI%流行曲线明显的更加流畅和顺滑，避免了非真实流行造成的流行“假峰”（表 1，图 1C、D）。

2.假日前后ILI报告数和门/急诊就诊总数对ILI%的影响：为分析“春节”和“国庆节”两个较长假日对ILI%影响的原因，比较了2014年度以来，南北方省份ILI报告数和门/急诊就诊总数在假日周以及前后一周的变化情况。

（1）南、北方省份ILI报告数随假日变化情况：2014－2018年，南方省份假日周ILI报告（49 843.3± 15 792.2）例与假日前一周ILI报告（51 708.8±17 023.8）例和假日后一周的ILI报告（48 287.3±14 283.0）例间差异均无统计学意义（P＞0.05）（表 1，图 2A）。同期北方省份的假日周ILI报告（27 994.6±7 400.1）例与假日前一周ILI报告（29 779.6±8 239.6）例和假日后一周的ILI报告（28 343.4±6 340.9）例间差异均无统计学意义（P＞0.05）（表 1，图 2B）。

（2）南、北方省份门/急诊就诊总数随假日变化情况：南方省份合计假日周门/急诊就诊（1 368 883.5±248 389.0）例比假日前一周就诊总数（1 700 315.6±234 733.9）例减少了331 432.1（95%CI：483 528.6~179 335.6）例，差异有统计学意义（t＝5.153，P＝0.001，d＝1.8）；比假日后一周的就诊总数（1 600 415±227 235.3）例降低了231 532.4（95%CI：383 395.5~79 669.2）例，差异有统计学意义（t＝3.605，P＝0.009，d＝1.3）（表 1，图 2C）。

北方省份的合计假日周就诊（797 590.8±81 516.2）例比假日前一周就诊总数（1 029 904.9±92 200.4）例减少了232 314.1（95%CI：302 584.3~162 043.9）例，差异有统计学意义（t＝7.817，P＝0.000，d＝2.8）；比假日后一周的就诊总数（982 154.8±96 185.8）例减少了184 564.0（95%CI：280 041.7~89 086.3）例，差异有统计学意义（t＝4.571，P＝0.003，d＝1.6）（表 1，图 2D）。

3.门/急诊就诊总数对假日期间ILI%的影响分析：进一步分析门诊和急诊就诊总数分别对ILI%的影响，根据门/急诊不同的接诊模式，对参与监测报告ILI的诊室进行了门诊和急诊归类分析。

（1）急诊就诊总数：南方省份假日周急诊就诊数（27 994.6±7 400.1）例与假日前一周急诊就诊数（28 343.4±6 340.9）例间差异无统计学意义（t＝0.763，P＝0.47）；比假日后一周急诊就诊数（423 031.75±57 815.2）例平均增加18 092.3（95%CI：2 328.1~33 856.4）例间差异有统计学意义（t＝2.714，P＝0.030）（图 3A）。北方省份假日周急诊就诊数（193 241.5±25 749.4，M＝190 550.5）例与假日前一周急诊就诊数（183 577.8±17 332.0，M＝181 142.5）例相比有增加，差异有统计学意义（Z＝-2.1，P＝0.036）；与假日后一周急诊就诊数（187 836.9±25 295.2）例间差异无统计学意义（t＝1.03，P＝0.337）（图 3B）。

（2）门诊就诊总数：南方省份假日门诊就诊数（927 759.5±210 969.1）例比假日前一周门诊就诊数（1 286 368.0±184 331.2）例减少了358 608.5（95%CI：509 922.6~207 294.4）例，差异有统计学意义（t＝ 5.604，P＝0.001，d＝2.0）；比假日后一周的门诊就诊数（1 177 384.1±196 827.9）例减少了249 624.6（95%CI：406 479.2~92 770.1）例，差异有统计学意义（t＝3.763，P＝0.007，d＝1.3）（图 3C）。北方省份假日周门诊就诊数（604 349.3±78 631.1）例比假日前一周门诊就诊数（846 327.1±77 748.0）例减少了241 977.9（95%CI：3 150 945.2~168 010.6）例，差异有统计学意义（t＝7.736，P＝0.000，d＝2.7）；比假日后一周的门诊就诊数（794 317.9±90 117.2）例减少了189 968.6（95%CI：294 819.6~85 117.7）例，差异有统计学意义（t＝ 4.287，P＝0.004，d＝1.5）（图 3D）。

讨论

ILI的监测对流感等呼吸道病原的活动至关重要，国际上通常利用ILI%曲线来反映ILI的波动情况，是监测流感活动强弱的一种比较简单易行的方法，但“春节”和“国庆节”周出现的ILI%“假高峰”容易让监测工作人员以为监测数据出现了异常波动，导致出现流行峰提前或者流行季节“第二峰”的错误判断，从而影响了ILI%的准确性和敏感性^[5]。

通过对节假日前后数据的对比分析发现，绝大多数出现的ILI%假日高峰是由于各哨点医院受假日门诊停诊的影响，导致监测诊室普通内科患者就诊数减少幅度较大造成的^[6]。也有研究认为，因医院受假日周门诊停诊影响，导致大量普通内科患者在节假日的下一周集中去医院就诊，监测诊室就诊病例数激增，由于分母增大造成ILI%曲线呈现一个明显的波谷^[7]，但本研究并未发现这一现象。此外，在“元旦”、“清明节”、“劳动节”及“端午节”等短期假日期间并未出现假日周和前后周有差异，可能与短期假日一般都是在周末的前一日或后一日，对工作周的门诊就诊影响很小有关。

一些国家以及我国部分地区通常使用ILI%的值作为当地流感疫情的预警指标，作为对公众发出健康提示、流感疫苗接种、CDC开展防控评估等相应公共卫生措施实施时间的参考依据^[8-11]。但是ILI作为呼吸道传染病症状监测的对象，在病原未确定的情况下，用其代表流感的活动水平欠缺准确性。本研究还发现个别监测年度的7 d长假属于跨周分布，如2016－2017年春节，会导致受到影响的周次更多。因此，春节和国庆节出现流感预警信号时，需慎重下结论。部分省制订的流感预警方案中，使用ILI就诊绝对数代替ILI%作为指标^[12-14]，可避免假期效应的影响，但是ILI就诊绝对数不能反映ILI的比例，无法进行横向比较。

ILI监测数据还容易受到政策措施、媒体宣传、规章制度等诸多因素影响^[7]。因此，在以周为监测单位的要求下，密切关注监测数据出现的异常波动，及时核实分析并进行有效的修订。分门/急诊室分析ILI%水平、使用ILI就诊数指标、结合ILI标本实验室病原学监测数据等多种方式，才能更好的发挥ILI%监测指标的作用，提高监测系统的预警预测能力。

志谢: 全国流感监测网络成员
利益冲突: 无