流行病影响下的学校复学风险评估方法研究—— 以新冠肺炎为例 陈涛, 裴晶晶, 许铭, 廖蕊 摘要：为了综合评估在疫情期间由于学校复学造成新冠肺炎疫情蔓延扩散的风险,辅助开学决策,需要建立一套风险评估方法。将敏感性引入传统风险概念,应用文献研究方法从三个风险的逻辑维度确定影响学校疫情风险的因素,提出学校疫情风险体系的逻辑框架;接着基于逻辑框架,应用 Delphi、AHP 等方法,构建学校新冠肺炎疫情风险指标体系并计算各指标权重;然后应用风险三维分级原理构建分级评价模型;最后以形成的评估方法进行实证分析研究,建立起一套基于 13 个指标的学校新冠肺炎疫情风险评估方法。学校新冠肺炎疫情风险指标易于测量,逻辑关联性强,建立的评估方法具有一定的可行性与实用性。
关键词：新冠肺炎学校疫情风险逻辑框架风险评估 2020 年 1 月,一种由新型冠状病毒感染的急性呼吸道传染病疫情席卷全国。在疫情的严峻形势下,教育系统被迫推迟春季开学时间[1]。随着疫情防控形势的积极向好,大多县市区已连续多日为低风险地区,社会秩序正在有序恢复。教学秩序恢复作为一项重点工程,势在必行,但同时也给疫情防控带来了巨大威胁和挑战。学校是呼吸道传染病公共卫生事件暴发的主要场所之一,且开学期间为高发阶段[2-3]。若盲目开学,将为传播快、毒力强、防控难的新冠病毒提供有力传播条件,极可能引发新冠肺炎疫情的大规模扩散蔓延,给学生、学校、家庭、社会、甚至整个国家造成重大影响。
为此,在开学前需要对学校开展新冠肺炎疫情暴发风险进行客观评估[4],以便政府相关部门能够科学研判、精准施策,针对不同区域不同层次的不同学校疫情风险程度制定、实施针对性的开学和学校疫情防控策略和措施,以最大限度地消除或降低因学生流动、聚集给社会带来的二次暴发危害。
从灾害学领域风险评估方法研究上看,目前国内外主要风险评估模型集中以下四种:基于风险概率的建模与评估[5-6]、基于指标体系的风险建模与评估[7]、基于 GIS 的风险建模与评估[8-9]、基于情景模拟的风险建模与评估。在四种模型中,基于指标体系的灾害风险建模与评估是目前应用最为广泛的方法。从传染病领域风险评估对象来看,针对学校传染病疫情风险的评估方法研究较少,且研究成果尚且不足以支撑新冠肺炎疫情下对学校复学疫情暴发风险进行评估的应用,例如,研究主题不同(不同传染病突发公共卫生事件风险横向比较[10]);指标体系未考虑影响学校疫情风险的环境因素[11]。
为此,本文采用基于指标体系的风险建模与评估方法,通过提出一套可量化的、易操作的学校新冠肺炎疫情风险指标体系,构建风险分级模型,最终形成一套风险分级评估方法,旨在为政府教育及卫生等部门在新冠肺炎疫情期间对辖区学校进行初步风险评估,进而辅助开学决策、选择干预重点和策略、优化资源配置,实现有序有效推进复课复学以及科学管控提供参考。
一、研究基础 1.系统思维下的学校疫情风险
风险指某种特定危害性事件发生的可能性 P 与后果严重性 L 的组合[12]。学校作为系统存在,内部各要素(学生、组织等)以及结构(连接各个要
素的机制、规则等)必然影响疫情在学校内部的扩散。同时学校作为社会大系统的一个组成部分,必然与社会系统的其他部分(家庭、社会组织等)存在敏感性联系,外界环境越敏感,学校疫情风险越大。因此,本文引入敏感性概念,将学校疫情风险定义为学校系统发生疫情的可能性、后果性以及发生疫情后对环境造成影响的敏感性的综合表现。增加敏感性后的风险逻辑模型为: R=f(P,L,S) (1) 式中 R 为学校疫情风险;P 表示可能性,指导致学校系统发生疫情的概率;L 表示严重性,指在可能不为零的条件下,疫情发生的严重程度;S 表示敏感性,指在可能性和严重性一定时,学校发生疫情对社会的生命影响、秩序影响等的综合影响程度。
2.学校疫情风险指标体系的逻辑框架
构建合理的风险指标体系是对风险评估对象做出客观、正确评估的前提和基础。指标体系的构建不是由若干指标随意堆砌,而是需要遵循一个具体指标所依附的逻辑框架[13],即所构建的指标体系具有一个清晰的逻辑,各指标之间相互独立且彼此联系,共同构成一个有机整体。为此,根据以上学校疫情风险的定义,从可能性、严重性以及敏感性三个维度,依据流行病学特征等确定学校疫情风险的主要影响因素,建立指标体系的逻辑框架如表 1 所示。除表 1 列出的主要因素,影响学校疫情风险的因素还包括地理因素、气候因素和风俗习惯等[14]。
3.风险三维分级
传统的风险矩阵法是一种能够把危险发生的概率和伤害的严重程度综合起来,从而评估风险等级的风险评估分析方法[15]。但是本文所提出的风险概念考虑了系统与环境之间的敏感性关系。为此,根据以上学校疫情风险定义以及 RBS/M(基于风险的监管)理论的三维分级原理[16],从风险可能性等级(以 a、b、c、d 依次表示可能性大小),严重性等级(以 A、B、C、D 依次表示严重程度)和敏感性等级(以 1、2、3、4 依次表示敏感程度)三个维度,将风险等级划分为 4 个级别,分别是一般风险、较大风险、重大风险和特别重大风险(表 2)。政府部门可依据风险分级等级,实施科学的分级、分类监管。
二、学校新冠肺炎疫情风险指标体系及评价模型 笔者基于逻辑框架(表 2),遵循 SMART 原则,从各影响因素出发,考虑区域疫情风险、学校应急准备、学龄阶段特点等相关指标,通过德尔菲法和内容效度检验法[17]对指标群进行筛选,删除学生防疫素质达标率等指标。最终选取学校所处区域及相邻区域发病情况、异地学生规模、低龄学生占比、历史传染病突发公共卫生事件直接报告率以及家长对开学的反对率等 13个关键风险指标。
1.可能性维度指标
区域流动人口数占比(P1)、学校所处区域及相邻区域发病情况(P2)、身处有新增病例疫区的学生占比(P3)、异地学生占比(P4):学习所在区域的疫情风险是引起学校疫情暴发的主要原因之一,区域的疫情风险由区域的发病情况以及人口流动等因素影响[18]。新冠病毒潜伏期为 1～14 天,其主要传播途径为呼吸道飞沫和密切接触传播[19],且家庭是新型冠状病毒肺炎发
生传播的主要场所[20]。学生返校前的家庭生活、休闲娱乐和返校途中的交通出行等与外界交互活动中与病毒携带者的直接或间接接触会加大自身在传染源的暴露程度,从而导致学生发生输入性疫情概率。据相关报告,光是对于我国大学生,需要跨省流动的就有 1000 多万,需要省内流动高达3000 万。
疫情防控和开学工作方案及相关制度编制情况(P5)、防疫物资储备情况(P6)、低龄学生占比(P7):疫情防控是一项复杂的系统工程,需要整体筹划与准备。学校是否结合自身实际,根据国家、省、市、区域目前颁布的疫情防控文件和政策,制定包括错区域、错层次、错时开学计划、封闭式管理、临时隔离管理、返校学生核查、进出学校管理、防疫物资管理、防疫知识宣传培训等内容的疫情防控工作方案,优化疫情报告、学生晨日检、通风消毒、因病缺勤登记和追踪、复课证明查验、学生健康管理、健康教育等防疫制度[21]以及准备充足的防疫物资,均对有效防疫具有十分重要的影响。不同校级的学生对传染病健康素养不同,根据学校传染病突发公共卫生事件的人群分布特点来看,幼儿园、小学是一直是高发群体[2],主要是由于自我保护意识较差、具有不良卫生习惯或缺乏传染病预防知识及技能[22]。
2.严重性维度指标
校内成员数量(L1):由于 COVID-19 的易感人群为所有人群[19],学校作为人员聚集地极可能发生暴发性疫情。为此,校内成员数量的多少本质上决定了疫情的严重程度。
突发公共卫生事件应急预案编制情况(L2)、应急演练及评估开展情况(L3):学校是否制定科学合理的应急预案以及是否开展经常性的应急演练
和评估,对于发生公共卫生安全事件时,能否做到有章可循,高效应对,预防和控制事态的扩大具有重要作用。对应急预案的评估包括指挥体系、响应机制、应急值班、疫情报告、人员调动、物资调配等方面;对应急演练和评估的评价包括学校是否经常性开展突发公共卫生事件应急演练、是否根据演练的执行情况优化应急预案、联防联控机制、应急队伍建设等。
传染病突发公共卫生事件直接报告率(L4):“早发现、早报告、早隔离、早治疗”是目前防控新型冠状病毒传播流行的关键处置措施。其中,早发现、早报告是早隔离、早治疗前提,决定了疫情的控制效果。学校作为疫情报告的法律责任主体,对传染源的甄别能力和及时报告对遏制疫情扩散起着决定性的作用。但有研究显示:绝大部分学校传染病突发公共卫生事件是由医疗机构反馈至疾控机构的,耽误了疫情处置的最好时机[10]。为此,本文采用学校的历史传染病突发公共卫生事件报告率来反映对传染源的甄别能力和报告效率。
3.敏感性维度指标
学校所处城市规模(S1):城市规模不仅反映城市人口的集中程度,同时还间接反映城市在政治、经济或文化等方面的整体地位。校园是作为城市的组成部分,如发生疫情,对不同规模的城市的影响程度是不同的。
家长对开学的反对率(S2):孩子牵动着一个大的家庭,绝大部分家长都非常重视孩子的安全问题。如家长不能理性看待疫情发展势态,也不信任学校能够为自己孩子提供应对疫情的有效保护条件,可能会抵触开学政策,通过“校闹”、网上舆论施压等方式破坏正常教学秩序和社会稳定。
4.指标权重设定
确定评价指标后,采用层次分析法和专家打分法,确定各项指标权重。首先构建层次结构模型:顶层为学校疫情风险,中间层为可能性、严重性和敏感性三个逻辑维度,底层则为各指标。请专家对指标重要程度按照 1～9 比率标度法打分,将专家打分值录入 YaahpV11.3 层次分析法软件计算确定权重,通过计算得出判断矩阵的一致性检验合格。综合各项指标以及对应权重得到风险指标体系,见表 3。
采用指标值排序分区原理计算得分 Di 的指标,将实际数据按照从低到高进行排序,遵循“帕累托”法则,将最小值到最大值的取值范围平均分为四个区间。前 25%为四区,得 1 分;[25%,50%)为三区,得 2 分;[50%,75%)为二区,得 3 分;后 25%为一区,得 4 分,如表 4 所示。
5.风险分级评价模型
将各项指标对应的分值与其对应的权重相乘、累加计算分别得出可能性风险值、严重性风险值和敏感性风险值。计算公式如下: P=∑ni=1WiDi=[DP1,DP2,DP3,DP4,DP5,DP6,DP7,DP8][0.0855,0.2890,0.1490,0.0904,0.1616,0.1481,0.0764]T (2) L=∑mi=1WjDj=[DL1,DL2,DL3,DL4][0.5203,0.2185,0.1899,0.0713]T (3) S=∑ek=1WkDk=[DS1,DS2][0.7500,0.2500]T (4) 式中:P,L,S 分别表示可能性、严重性、敏感性的风险值;Di,Dj,Dk 分别为第 i,j,k 个指标的现实得分;Wi,Wj,Wk 分别为第 i,j,k 个指标的权重[21]。
将得出的可能性、严重性和敏感性风险值,分别从低到高进行排序,排名位于前 20%的为一级,排名位于[20%,50%)的区域为二级,排名位于[50%,80%)的为三级,排名位于后 20%的为四级。具体分级如表 5 所示: 得到 P、L、S 的分级后,结合表 2 内容进行组合,即得到学校新冠肺炎疫情风险分级结果。政府相关部门可在此基础上,制定针对性的开学方案;并且还可回溯学校的薄弱得分指标,“对症下药”,指导辖区学校优化防疫措施,真正实现“一校一策”。
三、实证分析 本文选取 D 市作为研究对象。D 市是地级市,辖 3 个区、3 个县级市,户籍总人口约 387 万人。本文从 D 市选择 10 所学校作为调查对象,其中大学 2 所,高中 1 所,完全中学 1 所,初中 1 所,集幼儿园、小学、初中、高中于一体新体制学校 1 所,小学 2 所,幼儿园 2 所,顺序编号学校 1～10。通过实地调研和文献沉淀的方式对上述学校的有关信息进行采集,采集结果如表6所示。
将回收数据依据表 3、表 4 内容,结合公式(2)、(3)、(4)计算出每个学校三个风险值,然后根据表 5 对各学校 P、L、S 值分别从低到高进行排序,得出每个学校 P、L、S 等级(如表 7 所示),接着结合表 2 内容,最终得出各个学校的风险等级,评价结果如表 8 所示。
四、结论 (1)将敏感性引入传统风险概念,通过可能性、严重性和敏感性三个维度,确定了学校疫情风险的主要影响因素,建立了指标体系逻辑框架。从指标体
系建立方法学看,逻辑框架可为具体的学校疫情风险指标体系的构建提供了逻辑与理论解释。
(2)依据逻辑模型,采用文献资料分析法、系统分析法与德尔菲法等方法和原则最终确定了学校新冠肺炎疫情风险指标体系;以风险三维分级原理构建了学校疫情风险分级评价模型。
(3)应用本文建立的基于指标体系的风险分级评价方法,以某地级市为例进行了实证研究,验证了方法的可行性与实用性。方法具有一定的现实意义,能够帮助政府相关部门在新冠肺炎疫情期间对学校进行初步的疫情风险评估,从而为开学决策以及针对性监管措施的制定提供依据。
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calculate weight of each index.And a hierarchical evaluation model was built by the principle of three-dimensional risk classification.In the end,the hierarchical evaluation model was used for empirical analysis.A risk assessment for COVID-19 in school based on 13 indicators has been formed.The index system is easy to measure and logical.The evaluation method is feasible and practical. Keywords：COVID-19, epidemic risk of school, logical framework, risk assessment
