暴发、聚集性病例和流行模式

暴发或流行是指在特定地点和时间，疾病病例的发生数量明显超过预期；聚集性病例是指病例的聚集，其超出预期的程度尚未确定。描述这些模式，尤其是通过流行曲线，是传染病监测识别异常情况并开始对其进行特征描述的方式。

Definition

暴发或流行是指在特定地点和时间，人口中疾病的发生数量明显高于预期（地方性）水平；聚集性病例是指在时间或空间上聚集的异常病例，其超出预期的程度可能尚未确认；全球大流行是指在非常广阔的区域发生并跨越国际边界的流行病。

Scope

本主题区分了地方性、暴发、流行和全球大流行等不同发生水平，定义了聚集性病例，介绍了流行曲线，并描述了点源和传播性（人际传播）流行病之间的经典区别。它将这些视为描述性概念；它不是操作性的暴发应对方案。

Core questions

• 暴发或流行与地方性背景水平有何区别？
• 流行曲线如何揭示来源是共同的（点源或持续源）还是传播性的？
• 何时病例聚集构成值得调查的聚集性病例？
• 何种传播规模定义为全球大流行？

Key concepts

• 地方性、流行性和全球大流行水平
• 暴发
• 聚集性病例
• 流行曲线
• 共同来源流行病（点源和持续源）
• 传播性（人际传播）流行病
• 超出预期发生率

Mechanisms

识别暴发取决于将观察到的病例数与预期基线进行比较；超出预期则预示着需要进行调查。按发病时间绘制病例数会产生流行曲线，其形状具有描述性信息：一个急剧的单一高峰表明点源暴露，持续的平台期表明持续的共同来源，而间隔大致为潜伏期的连续高峰则表明人际传播（传播性）。当传播跨越广阔的地理和国际边界时，同样的描述性框架可以从局部暴发扩展到全球大流行（Reingold, 1998; Giesecke, 2017; Fineberg, 2014）。

Clinical relevance

了解暴发和流行模式有助于从业者解读警报和情况报告，并理解如何从描述性数据推断传播模式。本条目描述的是人群层面的模式识别，并非个体诊断或治疗的基础。

Epidemiology

暴发和流行描述是监测系统和现场流行病学的核心活动，流行曲线是最广泛使用的描述性工具之一。2009年H1N1流感大流行是流行模式扩展到全球传播以及由此引发的防范问题的有据可查的例子（Reingold, 1998; Fineberg, 2014）。

Evidence & guidelines

暴发描述基于现场流行病学方法论和教科书，而非针对特定疾病的临床指南（Reingold, 1998; Giesecke, 2017）。

History

通过在时间和空间上绘制病例图来调查流行病通常可追溯到19世纪的霍乱研究，流行曲线和点源与传播性区别的系统使用在20世纪的现场流行病学中得到巩固；将暴发调查构建为结构化描述性工作是在20世纪末的方法论著作中提出的（Reingold, 1998）。

Key figures

• Arthur L. Reingold
• Harvey V. Fineberg
• Johan Giesecke

Seminal works

• reingold-1998

Frequently asked questions

暴发、流行和全球大流行之间有什么区别？

暴发和流行都表示病例数超过特定地点和时间的预期，其中暴发通常用于更局部的事件；全球大流行是指跨越国际边界，在非常广阔的区域传播的流行病。

流行曲线的形状能说明什么？

单一的急剧高峰表明点源暴露，持续的水平表明持续的共同来源，而间隔大致为一个潜伏期的重复高峰则表明人际传播（传播性）。