公共衛(wèi)生專業(yè)公共衛(wèi)生機構實習報告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX市疾病預防控制中心擔任公共衛(wèi)生實習生，負責傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)分析與報告撰寫。通過整理2023年1月至6月全市5類傳染病病例數(shù)據(jù)，完成12份監(jiān)測周報和1份季度分析報告，累計分析數(shù)據(jù)3.2萬條，識別出A組鏈球菌感染率上升趨勢，提出加強校園晨檢的建議，被采納后該病新增病例下降15%。應用SPSS和Excel軟件進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，熟練掌握描述性統(tǒng)計和趨勢分析，建立傳染病預警模型，準確率提升至92%。形成標準化數(shù)據(jù)核查流程，使報告錯誤率從8%降至2%，驗證了“分層抽樣+交叉復核”方法在提高數(shù)據(jù)質量中的有效性。二、實習內容及過程2023年7月1日到8月31日，我在XX市疾控中心實習，崗位是傳染病防控輔助。主要幫科室整理監(jiān)測數(shù)據(jù)，具體是2023年上半年的流感、手足口病、肺結核、麻疹和諾如病毒病例信息，用Excel和SPSS做統(tǒng)計，每周出1份監(jiān)測快報，月底匯編報告。記得7月10號那周，甲流病例數(shù)比前一周暴增37%，我就加班加點復核數(shù)據(jù)，最后發(fā)現(xiàn)是某醫(yī)院上報延遲導致的，趕緊在周報里注明，避免引起不必要的恐慌。8月中旬參與全市學校肺結核篩查項目，負責數(shù)據(jù)錄入和趨勢圖繪制，覆蓋全市120所學校，共錄入學生癥狀篩查數(shù)據(jù)1.8萬條，發(fā)現(xiàn)3所學校陽性率超標，協(xié)助疾控醫(yī)生上門流調，最終確診12例，全部完成規(guī)范治療。期間還參與了3次突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應急響應準備，比如7月15號食物中毒模擬演練，我負責病例個案調查表的整理，學習了個案調查表的標準化填寫要求。實習中最大的挑戰(zhàn)是初期不熟悉傳染病診斷分類標準，有時候看不懂臨床醫(yī)生的診斷記錄，后來跟科室老師多請教，翻看《傳染病診斷標準》這本書，現(xiàn)在能準確區(qū)分流行性腮腺炎和普通感冒的界限了。收獲最大的還是實操經(jīng)驗，原來課本上學到的流行病學調查方法，比如整群抽樣、回顧性調查，在實際工作里要用得更細，比如8月20號做居民健康狀況問卷調查，我負責隨機抽樣，發(fā)現(xiàn)初始樣本量算小了，導致有效問卷只有900份，最后分析結果代表性不足，只好補充調查，這讓我意識到前期方案設計的重要性。不過單位也有點問題，比如信息系統(tǒng)老舊，導數(shù)據(jù)時經(jīng)常卡頓，影響效率，而且培訓方面偏重理論，缺乏實操演練，建議可以多組織一些真實病例分析會，或者帶我們參加現(xiàn)場流調。這次實習讓我更清楚自己想做什么，以后想往傳染病防控方向發(fā)展，打算再考個在職研究生，把流行病學和統(tǒng)計學學得更深。三、總結與體會這8周在XX疾控中心的實習，真讓我開了眼界。7月1號剛去時，面對堆積的傳染病報告表，說實話挺懵的，不知道從哪兒下手。后來跟著師傅們一起分析2023年上半年的監(jiān)測數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)手足口病在6月份環(huán)比增長28%，我就參與了那部分病例的流行病學調查表整理工作，那段時間每天要處理超過200份表，反復核對年齡、癥狀、接種史這些信息，雖然枯燥，但每次發(fā)現(xiàn)漏填或填錯項，想到這可能影響整體分析結果，就感覺責任重大。這種責任感是以前在學校做作業(yè)時完全沒有的。實習最大的收獲是學會了怎么用數(shù)據(jù)說話。比如8月15號那會兒，我負責整理學校肺結核篩查的初步數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某中學的陽性率顯示值異常高，當時心里挺忐忑，生怕是自己算錯了。后來仔細核查了采樣方法和實驗室檢測流程，發(fā)現(xiàn)是篩查標準執(zhí)行不一致導致的，我就把問題在周報里客觀反映出來，并建議細化操作指南。最終學校采納了我的建議，重新調整了篩查方案，這讓我覺得挺有成就感的。通過整理3.2萬條傳染病個案數(shù)據(jù)，我對描述性統(tǒng)計和趨勢分析的應用場景有了更深的理解，SPSS和Excel的操作也從基礎提升到能熟練用交叉表和折線圖做可視化呈現(xiàn)。這次經(jīng)歷也讓我更清楚自己的短板。比如7月20號參與應急響應演練時，面對模擬的聚集性疫情，我寫的流調報告邏輯不夠清晰，后來師傅指點我要先分清關聯(lián)性再描述傳播鏈，這點對我觸動很大?，F(xiàn)在看行業(yè)報道，發(fā)現(xiàn)像傳染病溯源、風險評估這些工作越來越依賴大數(shù)據(jù)和人工智能，像我實習時接觸的“分層抽樣+交叉復核”方法，未來可能需要結合機器學習模型來優(yōu)化。所以接下來打算補上Python在公共衛(wèi)生領域的應用，看看能不能考取衛(wèi)生信息學相關證書，畢竟現(xiàn)在數(shù)據(jù)能力太重要了。從學生到準職場人，最大的變化是抗壓能力和時間管理意識強了，以前寫報告拖沓，現(xiàn)在能在48小時內高質量完成包含100個病例的分析文檔。這段經(jīng)歷讓我確定要深耕傳染病防控領域，雖然知道這條路不容易，但想到能為社區(qū)健康出點力，心里還是挺激動的。四、致謝感謝XX市疾病預防控制中心給我這次實習機會，讓我能接觸真實的公共衛(wèi)生工作。特別感謝帶我的導師，7月份帶我做傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)整理時，耐心教我怎么看表，記得有次我算錯了甲流發(fā)病率，導師沒直接批評，而是帶我一步步復盤，現(xiàn)在還記得他說的“數(shù)據(jù)要像眼睛一樣準”。還有科室的王姐，教我如何高效用Excel篩選和處理大量個案信息，她說的“先抓大再抓小”原則對我?guī)椭艽?。和同事們一起核對?/p>