有一種由食物傳播的細菌，它不僅能讓免疫力低下的人患上致命的腦膜炎或敗血癥，還可能導致孕婦流產甚至新生兒死亡。這就是李斯特菌（Listeria monocytogenes）引發的李斯特菌病。在全球范圍內，它的發病率近年保持穩定，但在65歲及以上老年人群中的發病和死亡卻呈現上升趨勢，且抗菌藥物耐藥性問題日益突出，給公共衛生和食品工業帶來了持續的經濟與健康負擔。在歐盟等發達地區，李斯特菌病是法定報告疾病，擁有覆蓋全人群的成熟監測網絡，能夠精確計算疾病負擔。反觀中國，情況則大不相同：李斯特菌病并非法定報告傳染病，全國缺乏準確的發病率與疾病負擔數據，現有監測體系零散、缺乏代表性，存在顯著的地理和人口覆蓋缺口。大多數數據依賴已發表的文獻，導致嚴重低估了疾病真實威脅，也無法有效識別疫情。這種“信息黑箱”狀態，使得精準防控難以開展。為了破解這一困境，亟需借鑒國際先進經驗，系統梳理我國監測體系的短板，并規劃切實可行的升級路徑。為此，福建省疾病預防控制中心等機構的研究人員張知芳、劉雪潔等開展了一項題為“從數據到行動：借鑒歐盟經驗推動中國李斯特菌病監測系統轉型”的研究，旨在通過系統比較中歐監測數據，識別可用于指導中國實踐的關鍵流行病學模式與高風險靶點，為構建符合國情的主動監測與防控體系提供科學依據。該研究已發表在《Global Health Journal》。

本研究主要運用了以下幾種關鍵技術方法：首先，采用文獻系統回顧與去重策略，從國內外數據庫（如CNKI、PubMed等）及歐盟官方年度流行病學報告中獲取中歐兩地的李斯特菌病例與監測數據（時間跨度主要為2007-2023年）。其次，鑒于中國數據異質性大，研究未進行直接的定量比較，而是聚焦于從歐盟數據中識別宏觀流行病學模式（如時間趨勢、高危人群、優勢血清型）。接著，運用描述性流行病學方法分析歐盟數據的時空與人群分布特征。在統計分析方面，使用了Pearson卡方檢驗和Cramer‘s V值分析病例年齡分布的年度差異，并采用Cochran-Armitage趨勢檢驗與線性回歸模型，專門量化了65歲及以上年齡組病例比例隨時間變化的長期趨勢與年度絕對變化量。所有統計分析均通過Python 3.13.5軟件完成。

3.1.1. 歐盟監測系統：自2008年起，歐洲疾病預防控制中心（ECDC）協調歐盟李斯特菌病監測，建立了涵蓋21種食源與水傳疾病及人獸共患病的網絡。截至2012年，多數歐盟國家已實施覆蓋全人口的強制性報告系統。監測體系不斷進化，整合了分子分型（如全基因組測序，WGS）并通過EpiPulse平臺進行綜合監測與預警。

3.1.2. 歐盟李斯特菌病疾病負擔：

3.1.2.1. 流行概況：2007-2023年間，歐盟累計報告33,497例李斯特菌病病例，導致12,600例住院和3,113例死亡。報告病例數、住院數與死亡數總體呈上升趨勢，2023年報告病例數（2,951例）及年報告率（0.67/10萬）均創17年來新高。

3.1.2.2. 時間分布：基于2009-2023年月度數據，發病高峰出現在7月至9月，占總病例數的30.85%，其中8月病例數最多（3,537例，占11.08%）。

3.1.2.3. 性別分布：男性病例數（18,431例，占55.0%）高于女性，住院和死亡病例的男女性別比分別為1.25:1和1.42:1。

3.1.2.4. 年齡分布：疾病負擔高度集中于≥65歲年齡組。該年齡組占報告病例的65.6%（21,929/33,497）、住院病例的63.5%（8,006/12,600）和死亡病例的74.4%（2,316/3,113）。趨勢檢驗與回歸分析均顯示，2007-2023年間≥65歲年齡組的報告病例比例呈顯著且持續的上升趨勢（年絕對變化約1.040個百分點）。

3.1.2.5. 血清型：血清型4b、4d、4e以及1/2a、3a占主導地位。其中，4b、4d、4e組合占已知血清型報告病例的46.6%（13,299/28,510）、住院病例的51.5%和死亡病例的48.6%。

3.2.1. 中國李斯特菌病監測系統：中國的監測始于2013年在6個省份的哨點醫院試點，2022年擴展至全國所有省份（每省不少于5家哨點醫院）。自2019年起，李斯特菌病被納入中國大陸食源性疾病法定報告范疇，但詳細的發病率數據仍主要依賴公開文獻。

3.2.2. 中國李斯特菌病疾病負擔：文獻綜述顯示，2007-2023年中國大陸共報告855例李斯特菌病病例，平均病死率（CFR）為17.8%。在已知年齡的患者中，40-64歲年齡組患病率最高（占56.2%）。血清學分型數據顯示，血清群IIb和IIa是中國臨床李斯特菌病的主要血清型，合計占病例的80%以上。監測數據顯示，2018-2023年累計報告967例，病例數在5月達到高峰（占11.0%）。中國香港地區自2008年將其列為法定報告傳染病，截至2023年底共報告273例。

通過多維度比較揭示出中歐系統的主要差距：在法律框架上，歐盟為各成員國法律義務，中國為哨點監測，非法定報告疾病。在監測范圍上，歐盟覆蓋全部27個成員國，可精確計算疾病負擔指標；中國僅覆蓋哨點醫院，數據為局部樣本，需估算。在病例發現上，歐盟的主動監測系統能全面評估疾病譜，獲得真實病死率；中國以被動監測為主，系統靈敏度不足，僅能發現重癥住院病例，高估了病死率，低估了總體疾病負擔。在高危人群識別與干預上，歐盟標準化系統可常規識別風險數據以指導實踐；中國哨點醫院識別的信息難以有效轉化為全國性防控指南。在分子溯源與預警上，歐盟常規應用WGS進行有效關聯與實時預警；中國雖已建立國家分子溯源網絡，但僅調查少量病例，臨床菌株與食品/環境菌株間未建立有效關聯，無法有效識別疫情。

本研究通過系統比較，得出結論：歐盟成熟、主動的監測系統能夠精準識別疾病負擔和高風險靶點（如≥65歲老年人群及4b、4d、4e等優勢血清型），其成功依賴于法律強制授權、實時數據共享和跨部門協同行動。相比之下，中國的監測系統存在碎片化、非代表性、被動響應等結構性短板，導致疾病負擔被嚴重低估，早期預警和精準防控能力不足。

基于此，研究討論并提出了針對中國國情的、分階段實施的集成化路徑建議，而非直接復制歐盟模式。其核心意義與建議包括：首先，立足現有哨點醫院數據，深度挖掘價值。當前首要任務不是盲目擴大監測點，而是充分利用現有哨點醫院已產生的豐富數據，通過嚴謹的流行病學分析，系統識別本地化的高風險食品、高危人群（如老年人和孕婦）并建立早期預警系統，為針對性干預提供證據。其次，并行推動技術與協作突破。在技術層面，應充分利用WGS和國家級溯源網絡，強制要求臨床與食品分離株進行實時報告與比對，將“菌株庫”轉變為功能的“溯源網絡”。但這面臨WGS成本高、實驗室能力不一、生物信息學人才短缺等障礙，需通過加強人才隊伍建設來克服。最終目標是構建一體化的“從農場到餐桌”監測與風險評估平臺。通過整合人類健康、動物健康、食品生產及環境監測數據，該平臺將支持實時、多源預警，形成“監測-預警-溯源-控制”的主動預防閉環系統，從而實現從被動應對到主動預防的根本性轉變。

這項研究為中國李斯特菌病監測系統的現代化與標準化提供了關鍵的實證依據和清晰的路線圖，對提升我國食源性疾病防控能力和保障公共衛生安全具有重要的戰略指導意義。