主要病因是否应成为主要解决方案？将慢性病监测纳入数据现代化工作中

《Journal of Public Health Management and Practice》：Should Leading Causes Be Leading Solutions? Integrating Chronic Disease Surveillance into Data Modernization Efforts

　　本文分析美国慢性病监测现状，指出数据及时性、代表性和地理颗粒度不足，影响趋势分析和社区需求识别。探讨慢性病与传染病监测异同，强调需整合数据现代化策略，优先处理高健康影响问题，构建支持实时决策和有效干预的公共健康数据生态系统。

　　慢性疾病是美国导致死亡和残疾的主要原因之一，其影响深远且广泛。近年来，随着人口老龄化趋势的加剧以及社会经济结构的演变，慢性疾病在公共健康领域的地位愈发重要。然而，当前的慢性疾病监测系统在及时性、代表性以及地理精度方面存在显著局限，这在一定程度上阻碍了我们对健康趋势、健康结果差异以及社区需求的深入理解。此外，社会和经济因素在不同群体中对健康结果的影响各异，因此建立能够反映这些差异的健康数据系统至关重要。这种数据系统的缺失，使得公共卫生政策的制定和社区干预措施的实施变得困难重重。

当前的慢性疾病监测体系主要依赖于国家、州和地方层面的机构和合作伙伴，这些机构在数据收集、分析和应用方面积累了丰富的经验。然而，随着2023年全球疫情的冲击，许多慢性疾病监测工作的进展受到了一定的影响。疫情不仅改变了慢性疾病的流行趋势，还加剧了长期存在的健康不平等现象，同时引入了新的健康风险，如糖尿病和心血管疾病的发病率上升。这一背景下，慢性疾病监测系统需要更灵活、更全面的基础设施支持，以应对快速变化的健康挑战。

尽管如此，慢性疾病监测工作已取得一定进展。例如，美国疾病控制与预防中心（CDC）在2019年启动了“数据现代化计划”，并在此基础上设立了“公共卫生数据、监测与技术办公室”，以协调全国范围内的数据现代化工作。该办公室还发布了《公共卫生数据战略》，旨在提升公共卫生监测数据系统的功能，并衡量其进展。同时，多个全国性的公共卫生组织，如国家慢性疾病主管协会（NACDD）和州和地方流行病学家协会（CSTE），也在积极推动慢性疾病监测系统的改进和协调。

慢性疾病监测的数据来源包括国家调查、医疗记录、疾病登记以及人口统计数据等。这些数据在一定程度上能够帮助我们了解慢性疾病的流行情况、相关风险行为以及干预措施的效果。然而，慢性疾病数据的收集和分析往往面临诸多挑战，包括数据的复杂性、标准化程度不足以及对地方需求的关注不够。相比之下，传染病监测系统通常具有更明确的报告标准和更严格的法规要求，这使得传染病数据的整合和分析更加高效。然而，随着数据现代化的推进，我们开始意识到慢性疾病和传染病监测之间存在许多共通之处，这也为构建一个更加综合和协调的公共卫生数据生态系统提供了可能性。

在慢性疾病监测的未来发展中，我们需要更加系统地审视当前数据系统的局限性，并探索更灵活、更高效的数据整合方式。例如，一些慢性疾病，如癌症和出生缺陷，可以通过实验室检测和病例报告系统进行监测，这些系统在某种程度上与传染病监测系统相似。因此，我们可以借鉴传染病监测的经验，开发适用于慢性疾病监测的电子病例报告（eCR）系统，以提升数据的实时性和准确性。此外，电子健康记录（EHR）和医院行政数据的广泛应用也为慢性疾病监测提供了新的机遇。这些数据能够提供更细致的地理和时间信息，有助于我们更精准地识别慢性疾病的风险因素和干预效果。

然而，慢性疾病监测的数据系统往往缺乏统一的标准和规范，这使得数据的整合和分析变得复杂。因此，建立全国范围内的慢性疾病标准化定义和数据采集规范，将是未来数据现代化的重要任务。同时，我们还需要培养一支具备数据素养和技术能力的公共卫生工作队伍，以更好地应对慢性疾病监测和干预的需求。此外，跨部门合作和多方利益相关者的参与，对于推动慢性疾病监测系统的整合和创新至关重要。

在数据现代化的进程中，慢性疾病监测不应仅仅被视为一个附属的环节，而应成为核心组成部分。我们需要重新思考公共卫生数据系统的结构和功能，以确保慢性疾病和传染病监测能够平等地参与数据系统的建设和优化。这意味着在政策制定和实践实施中，我们需要将慢性疾病纳入优先考虑的范围，以确保其在公共卫生数据系统中的重要性得到充分体现。此外，我们还需要推动跨领域的合作，鼓励不同部门和机构之间的信息共享和资源整合，以提升公共卫生数据系统的整体效能。

公共卫生数据系统的现代化不仅有助于我们更好地理解慢性疾病的影响，还能够为其他健康问题的监测和干预提供支持。例如，一些传染病，如HIV、肝炎或结核病，具有长期性和慢性化的特征，因此需要与慢性疾病监测系统相辅相成。同样，某些急性感染，如新冠病毒感染或莱姆病，也可能导致慢性健康问题，因此在数据系统的设计中，我们需要考虑到这些潜在的健康影响。通过构建更加灵活和通用的数据系统，我们可以在不同健康问题之间建立联系，从而更全面地应对公共卫生挑战。

在这一过程中，我们需要认识到，公共卫生数据系统的构建不仅仅是一个技术问题，更是一个涉及政策、文化和资源分配的系统性工程。因此，我们需要在数据现代化的各个层面，包括国家、州和地方，推动更广泛的合作和交流。这可以通过多种方式实现，例如，慢性疾病工作人员可以与数据现代化协调员进行定期沟通，共同探讨如何优化数据系统以满足慢性疾病监测的需求。同时，我们还可以通过跨部门的会议和工作小组，促进不同健康问题之间的信息共享和策略协调。

此外，我们需要关注数据现代化的可持续性和长期影响。这不仅意味着要投资于新的数据系统和技术，还需要确保这些系统能够持续运行，并不断适应新的健康挑战。为此，我们需要建立更加稳定和灵活的资金机制，以支持数据系统的建设和维护。例如，近年来推出的“公共卫生基础设施补助金”为数据现代化提供了更大的灵活性，使得公共卫生部门能够根据实际需求，制定更加全面的数据系统规划。这种机制为慢性疾病监测的现代化提供了新的思路和可能性。

总的来说，慢性疾病监测系统的现代化是一个复杂而长期的过程，需要多方共同努力。通过构建更加综合和协调的数据生态系统，我们不仅能够提升慢性疾病监测的效率和效果，还能够为其他健康问题的监测和干预提供支持。这一过程需要我们在政策、技术、文化和资源分配等多个层面进行深入思考和积极探索，以确保公共卫生数据系统能够更好地服务于社区的健康需求。同时，我们还需要不断反思和改进现有的数据系统，以适应不断变化的健康挑战和公共卫生目标。