陕西
系列简介
这是我们一系列原创技术贴，从易到难，每天学习一点。所有内容均为疾控数据分析、科研论文相关，或者说很多和现在的热门监测预警相关，所以我们这个系列就叫“监测预警基础”。
今天是第30节，因为各种原因很久没更新这个系列了，今天我们继续，如果大家觉得不错，欢迎转发点赞！
做传染病监测的同行，大概率都经历过，
或者说最害怕的就是这两种情况
那就是
第一种，漏报。
某个冬春季，你盯着流感样病例（ILI）曲线，它还在基线附近“装死”，但实验室同事告诉你阳性率已经飙高，学校里集中发热疫情接连暴发，单指标没报警，疫情却扩散了。
第二种，误报。
某周 ILI 突然冲过阈值，你连夜写分析报告、发预警短信，结果下周数据回落——原来只是那家哨点医院上周系统故障，补报了一摞旧病例。
为什么出现这个情况，
问题不在你
而在“单指标”本身
单指标预警，本质上是“单眼视物”
我们前面讲过很多方法，CUSUM（）、EWMA（）、Serfling回归（）
这些经典模型，在识别传染病早期异常时确实好用，但它们通常只盯一个指标。这个指标一旦抽风（补报、抽样误差、季节波动），预警系统就跟着抽风。
更关键的是，单指标只能回答一个问题：“超没超阈值？”但是它无法告诉你：
第一，这波异常是真暴发还是数据噪音？
第二，就算真暴发了，强度有多严重？是加强监测就行，还是该建议停课？
第三，不同地区、不同年份，阈值怎么横向比较？
好的，要解决并回答上面这些问题，就需要我们今天分享的总和指数法。
简单说，它是一套“多指标融合、去量纲、加权、分级”的框架。
想象你要判断这周流感的危险程度，你手头有三个维度的数据，当然实际中关于衡量流感流行水平，确实是这么多传染病中最多的。
1.医院门急诊的流感样病例数（反映就诊压力）
2.实验室核酸检测阳性率（反映真实病毒活动）
3.学校/托幼机构聚集性疫情起数（反映社会面传播）
这3个指标单位完全不同：一个是“人次”，一个是“百分比”，一个是“起”，这3个怎么协调、怎么综合？
毕竟不同的指标不能不能直接相加呀！
怎么办？
一句话说清楚：综合指数法就是先给每个指标找一个标准值（比如历史流行阈值），算出一个相对倍数（实际值÷标准值），把三个指标都翻译成“相对于标准的几分之几”。然后按重要性加权，最后汇总成一个综合指数（SI）。
这个指数越高，代表多维度风险叠加得越厉害。更重要的是，它可以被切成几段，对应到“非流行→低强度→中等强度→高强度→超高强度”五个等级。
它能做什么，单指标做不到？我们对比一下就一清二楚了！
综合指数法最适合用在哪？
目前看，在有明显季节性、且数据源丰富的传染病监测中效果最好：
1、呼吸道传染病（流感、新冠、支原体肺炎等）
2、肠道传染病（手足口、诺如病毒感染等）
3、有学校/托幼机构聚集性疫情特征的疾病
当然也要注意两个误区：
第一，不是指标越多越好。综合指数法的威力在于“选得准、融得稳”，而不是把七八个指标硬塞进去，明天我们就会专门讲怎么选。
第二，它不是水晶球。它不能预测“下周会不会暴发”，它做的是风险仪表盘——告诉你这周基于现有监测数据，流行强度已经飙到哪个档位了。
一句话总结：如果你手里有 2~3 种监测数据，却总不知道该信哪个、该什么时候拉警报，综合指数法就是帮你把“多源异构数据”翻译成“一句人话”的工具。
综合指数法怎么做？
我们后面会详细讲，
简单来说就是下图这样5个步骤
编辑：普通疾控人 | 审核：诗酒趁年华
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