三峡库区湖北宜昌段肺结核发病风险GM（1,1）预测分析

目的预测三峡库区湖北宜昌段肺结核发病趋势,为制定针对性的预防控制措施提供依据。方法根据三峡库区湖北宜昌段1997-2008年肺结核发病率,建立GM（1,1）模型,进行中长期预测研究。结果预测模型精度检验C=0.1773,P=1.0000,外推预测理想。预测结果显示,2009-2012年三峡库区湖北宜昌段肺结核年发病率分别为260.55/10万,317.41/10万,385.31/10万,466.18/10万。结论预测表明2009-2012年三峡库区宜昌段肺结核年发病率呈上升趋势,提示应大力加强三峡库区范围重点传染病监测,强化综合性预防控制措施,以控制、降低肺结核的发病风险。     

三峡库区宜昌段1997―2012年鼠密度灰色模型构建及预测

目的探讨三峡库区宜昌段鼠密度变化规律。方法对三峡库区宜昌段1997―2012年室内外鼠密度,构建灰色模型GM（1,1）,并进行预测分析。结果预测2013―2014年监测点鼠密度呈逐年轻微下降趋势,拟合模型结果满意,室内鼠密度分别为1.55%、1.45%;室外鼠密度分别为1.30%、1.29%。结论三峡库区宜昌段随着生态环境的改变,鼠密度和鼠类构成也发生相应变化,要加强鼠密度监测,为防制媒介传染病的发生提供参考。     

三峡库区湖北宜昌段蓄水前后蚊媒监测结果分析

目的掌握三峡库区宜昌段蓄水前后蚊媒的变化趋势,及时采取对策。方法用夹夜法和人工小时法分别调查人房和畜圈蚊密度及蚊种类构成,收集分析1997-2008年监测点蚊类监测数据。结果三峡库区蓄水前后人房蚊密度未发生明显变化(t=1.29,P0.05),但畜圈蚊密度明显升高(t=5.01,P0.01),在蚊种构成上,人房和畜圈在蓄水前分别以中华按蚊和淡色库蚊为主,蓄水后分别以骚扰阿蚊和中华按蚊为主。结论三峡库区宜昌段蓄水前后随着环境的改变,畜圈蚊密度明显升高,蚊种构成也发生了变化。     

1959-2009年三峡库区宜昌段鼠形动物变动趋势研究

目的掌握三峡库区宜昌段水利工程梯级开发过程中的鼠类变动趋势,及时采取对策,为大型水利枢纽工程环境的医学评估提供重要的背景资料。方法自1959年以来连续在三峡库区宜昌段用夹夜法调查鼠类种群及密度。结果三峡库区宜昌段不同时期鼠密度总体上呈下降趋势,室外鼠密度高于室内。1971-1980年鼠密度达到最高值（12.98%）。2001-2009年,三峡工程完成二、三期建设,全线竣工,该时段鼠密度降至历史最低点（1.16%）,库区4次卫生清底、库区各县（市）积极灭鼠效果显著。室内外鼠种构成均有很大变化,可能与生态环境的改变、生物种群的迁移扩散和种间竞争有关。结论库区鼠密度受库区卫生清底影响较大,目前已降至历史最低点,库区水利工程兴建对其未呈现显著影响。     

1959-2009年三峡库区宜昌段蚊类变动趋势研究

目的掌握三峡库区宜昌段水利工程梯级开发过程中的蚊类变动趋势,为大型水利枢纽工程环境的医学评估提供重要的背景资料。方法研究整理与分析本单位1959年以来所调查的库区蚊类记录,通过调查补充1971-2009年数据,用人工小时法调查蚊密度。结果三峡库区宜昌段不同时期蚊密度总体上呈下降趋势,牛房蚊密度高于人房。1971-1980年蚊密度较前后临近时段达到最高值〔239.0只/（间·人工小时）〕。2001-2009年,三峡工程完成二、三期建设,全线竣工,该时段蚊密度降至历史最低点〔75.2只/（间·人工小时）〕。人房、牛房蚊种构成均有很大变化,这种动态变化与蚊虫的孳生环境改变有关,也决定了病媒传染病的流行特征。结论三峡库区宜昌段蚊密度目前已降至历史最低点,相关疾病发病率未见异常波动,库区水利工程兴建对其未呈现显著影响。     

ARIMA模型预测南宁市细菌性痢疾的发病趋势

目的 运用自回归移动平均(ARIMA)模型对南宁市2011 -2013年的细菌性痢疾发病趋势进行预测,探索细菌性痢疾的流行规律.方法 以南宁市2004-2010年的细菌性痢疾月发病率数据为基础,用SPSS13.0建立ARIMA预测模型,以2004-2010年的数据验证模型的预测精度.结果 ARIMA(1,0,1)(0,0,0)12模型可以用于拟合南宁市细菌性痢疾的发病情况.南宁市2011 -2013年细菌性痢疾的发病与2010年相比,没有明显的变化,发病呈平稳流行的趋势.结论 ARIMA模型可用于细菌性痢疾发病趋势的短期预测.     

主成分回归分析在细菌性痢疾与气象因素关系中的应用

[目的]研究细菌性痢疾发病与气象因素的关系;探讨主成分回归分析在细菌性痢疾发病与气象因素关系中的应用. [方法]将成都市1999～2005年细菌性痢疾发病情况进行描述性分析,其月发病数和同期气象因素资料进行相关分析、主成分回归分析. [结果]细菌性痢疾发病率有明显的季节性,病例以夏秋季(5到10月份)较多.相关分析表明细菌性痢疾月发病率与气温、降雨量呈正相关(r1=0.930,P1<0.05;r2=0.896,P2<0.05),与雾日呈负相关(r=-0.585,P<0.05);主成分回归分析建立了菌痢发病与气象因素的预测方程,对细菌性痢疾发病率影响较大的气象因素有风速、气温和降雨量.[结论]高温高湿易引起细菌性痢疾的高发;主成分回归建立的方程可对细菌性痢疾的月发病率进行预测.     

三峡库区宜昌监测点传染病发病趋势的Joinpoint回归分析

目的 了解三峡库区宜昌监测点2004－2017年传染病发病率趋势变化情况。方法 收集2004－2017年三峡库区宜昌监测点传染病发病资料及人口资料,应用Joinpoint转折点回归分析对传染病数据进行时间趋势分析。结果 三峡库区蓄水运行后,2004－2017年库区监测点累计报告传染病7 409例,年均发病率564.48/10万,报告发病率在2004－2009年间呈现明显上升(APC=15.00%, P=0.009),2009年后发病率趋于平稳(P=0.532)。男性发病明显高于女性(χ²=326.52, P<0.001)。库区传染病主要以乙型肝炎、肺结核、手足口病、其他感染性腹泻和流行性腮腺炎为主,占发病总数的89.70%。按病种分析显示库区乙肝发病率在2004－2010年间呈现快速上升(APC=30.75%,P=0.006),肺结核在2007－2017年呈现缓慢下降趋势(APC=-6.53%,P=0.011)。 结论 三峡库区宜昌监测点2004－2017年法定传染病报告发病率未发生特异性变化,与我国传染病流行的情况基本一致。需针对库区乙型肝炎、肺结核和手足口病等重点传染病制定相应的预防控制策略。     

三峡库区湖北宜昌段1997-2012年蚊媒监测及变化趋势分析

目的掌握三峡库区宜昌段蚊类种群构成及密度的动态变化和季节消长规律。方法在固定的地点和时间,利用电动捕蚊器捕捉蚊虫,进行蚊类种群鉴定及分类计数。结果三峡库区宜昌段建设初期,人房和畜圈优势蚊种为致倦库蚊、骚扰阿蚊、淡色库蚊、中华按蚊交替出现,2005年及2007年后,人房和畜圈以骚扰阿蚊为主;人房成蚊密度低于畜圈;成蚊密度季节性消长呈双峰型,蚊密度高峰期在6月上旬和8月上旬。结论三峡库区宜昌段随着环境的改变,蚊密度和蚊种构成也发生了变化,提示要继续加强蚊类监测,为有效防制虫媒传染病的发生及流行提供决策依据。     

上海市宝山区细菌性痢疾发病率的ARIMA模型研究

目的构建上海市宝山区细菌性痢疾发病率的差分自回归移动平均模型(autoregressive integratedmoving average model,ARIMA),预测上海市宝山区细菌性痢疾的发病趋势。方法引用1997-2010年上海市宝山区细菌性痢疾年发病率资料,通过SPSS 16.0软件拟合ARIMA模型,采用最大似然法估计模型参数,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型结构,依据赤池信息量(Akaike information criterion,AIC)与贝叶斯信息量(Bayesianinformation criterion,BIC)准则确定模型的阶数,用Q统计量对模型适应性进行检验,建立ARIMA预测模型。结果自回归参数差异有统计学意义,AIC=20.331,BIC=22.591,统计量Q=7.060<χ20.05,13(29.819),检验表明ARI-MA(1,1,1)模型是适合的。预测宝山区2011-2013年细菌性痢疾的发病率水平会呈缓慢下降趋势。结论 ARI-MA(1,1,1)模型可用于上海市宝山区细菌性痢疾发病情况的动态分析和短期预测。     

自回归移动平均模型在细菌性痢疾流行趋势预测中的应用

目的探讨时间序列分析中自回归移动平均模型在六安市细菌性痢疾发病预测的可行性和适用性,为早期做好防控工作提供科学依据。方法使用SPSS 17.0软件对六安市2003年1月～2012年12月的细菌性痢疾月发病率建立ARIMA模型,以2013年的1～7月实际发病率作为预测模型的考核样本,验证模型的预测效果。结果六安市细菌性痢疾月发病率模型为ARIMA（0,0,1）×（0,1,1）12,模型移动平均参数MA1=-0.473（t=-5.153,P〈0.05）,季节移动平均参数SMA1=0.937（t=2.494,P=0.014）;残差分析Ljung-BoxQ统计量经检验,差异无统计学意义（Ljung-BoxQ=10.208,P=0.856）,提示残差为白噪声。模型预测的平均相对误差为27.82%,但预测的动态趋势与实际值基本吻合,且实际值均在预测值的95%可信区间内。结论 ARIMA（0,0,1）×（0,1,1）12模型可为六安市细菌性痢疾的防控提供参考。     

三峡库区湖北宜昌段蓄水前后媒介生物监测及变化趋势分析

目的掌握三峡库区宜昌段蓄水前后媒介生物的变化趋势,及时采取对策。方法用夹夜法和人工小时法分别调查室内外鼠、人房和畜圈蚊密度以及室内外鼠、蚊种类构成。结果三峡库区宜昌段蓄水前后鼠密度未发生明显变化（t=0.52,P〉0.05）,鼠密度年变化趋势为先下降后上升,在鼠种构成上,蓄水前室内外分别以褐家鼠和鼩鼱类占优势,分别占71.07%和42.11%,蓄水后室内外均以黄胸鼠为主,分别占41.67%和42.86%;蓄水前后人房蚊密度未发生明显变化（t=1.29,P〉0.05）,但畜圈蚊密度明显升高（t=5.01,P〈0.01）。在蚊种构成上,人房和畜圈在蓄水前分别以中华按蚊和淡色库蚊为主,分别占38.50%和34.65%;蓄水后分别以骚扰阿蚊和中华按蚊为主,分别占37.21%和23.18%。结论三峡库区宜昌段蓄水前后随着环境的改变,鼠种构成发生了变化,同时畜圈蚊密度明显升高,蚊种构成也发生了变化,提示要继续加强媒介生物监测,为切实有效地防制媒介疾病的发生与流行提供决策依据。     

时间序列分析法在细菌性痢疾发病率预测中的应用

目的 探讨自动回归移动平均模型(ARIMA)在细菌性痢疾发病率预测中的应用,为制定细菌性痢疾预防控制策略提供科学数据.方法 利用深圳沙井街道2006年1月-2011年6月的的细菌性痢疾月发病率数据建立ARIMA模型,采用2011年7-12月的月发病率数据验证模型的预测效果.结果 通过比较筛选,ARIMA(1,1,1)模型预测效果较好,2011年7-12月的月发病率预测值分别2.28/10万、1.83/10万、2.61/10万、1.62/10万、0.83/10万、0.67/10万,且实际值均在预测值的95％可信区间内,2011年7-12月发病率的预测值基本符合实际发病率的变动趋势.结论 ARIMA模型能较好地模拟在短期内细菌性痢疾发病率的变动趋势,可为细菌性痢疾制定预防控制策略提供科学的数据.     

三峡库区蓄水后湖北省宜昌段人群健康状况及影响因素分析

目的初步评价三峡水库蓄水后对库区人群健康的影响。方法连续收集三峡库区监测点卫生资源变化情况,出生和死亡资料及传染病的发病资料,对所收集的资料进行综合分析。结果三峡库区蓄水后,库区监测点年均人口出生率为5.91‰,死亡率为6.37‰,人口自然增长率为-0.46‰;婴儿死亡率呈下降趋势,期望寿命为80.6岁;人均卫生资源变化不大;居民死亡原因以循环系统疾病(38.57%)和肿瘤(16.28%)为主;传染病发病率呈逐年增高趋势,居前5位的传染病为肺结核、病毒性肝炎、痢疾、淋病和麻疹。结论三峡水库蓄水后2004—2008年湖北宜昌段人群健康状况及影响因素未发生明显变化。     

支持向量回归联合气象和空气污染指标在细菌性痢疾预测中的应用

  目的  探讨支持向量回归（support vector regression,SVR）模型联合气象和空气污染物指标在兰州市细菌性痢疾发病预测中的应用,为细菌性痢疾防控提供科学的参考依据。  方法  利用兰州市2013年12月-2016年8月细菌性痢疾发病时间序列数据,结合同期气象和空气污染物数据作为训练集建立SVR模型,以2016年9月-2017年12月的发病数据及同期气象和空气污染数据作为验证集验证模型,并比较不同来源数据模型的拟合及预测效果。  结果  2013年12月-2017年12月兰州市共报告细菌性痢疾7 192例。除气压外,其他气象和空气污染因子与细菌性痢疾发病数的相关系数均>0.4。基于整合数据对拟合模型的参数进行选择,得到最小测试误差值所对应的三个参数分别为:C=5、γ=0.02和ε=0.000 1。利用验证集对不同来源的拟合模型进行测试显示整合数据模型具有最好的预测精度性和稳健性,均方根误差（root mean squared error,RMSE）为0.164 7,平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）为16.405%。  结论  应用SVR模型联合气象和空气污染指标预测细菌性痢疾效果良好。     

SARIMA模型在苏州市细菌性痢疾发病预测中的应用

目的 探讨季节性差分自回归求和滑动平均(seasonal auto-regressive integrated moving average, SARIMA)模型在苏州市细菌性痢疾月发病数预测中的应用。 方法 利用R i386 3.2.3软件对2005年1月－2018年4月苏州市细菌性痢疾月发病数据构建SARIMA模型,对2018年5－7月份细菌性痢疾的月发病人数进行预测,验证预测效果。 结果 建立了SARIMA(0,l,2)×(0,1,1)₁₂模型,Ljung-Box检验结果为Q=19.494,P=0.244,模型拟合效果良好,与2018年5－7月实际发病人数比较,实际值均在预测值95%可信区间内,相对误差的平均值为-0.147。 结论 SARIMA(0,l,2)×(0,1,1)₁₂模型可以对苏州市细菌性痢疾月发病人数进行较好的预测。     

ARIMA模型在北京市西城区细菌性痢疾发病预测中的应用

目的尝试构建适用于北京市西城区细菌性痢疾发病特点的统计预测模型,为该区传染病定量预测的实施做出探索。方法应用SPSS 13.0统计软件对北京市西城区2004年1月-2013年12月细菌性痢疾逐月发病情况进行求和自回归滑动平均模型(ARIMA)建模和拟合,利用筛选出的最优模型对2014年1-12月的发病情况进行预测,并评价模型的预测效果。结果筛选的最优乘积模型为ARIMA(1,0,0)(0,1,1)_(12),BIC=27.426,模型拟合效果的度量Box-Ljung Q差异无统计学意义(Q=10.949,P=0.813),模型残差序列为白噪声。模型预测值与实际值拟合较好,实际值均在预测值95%可信区间范围内。结论 ARIMA模型能够应用于北京市西城区细菌性痢疾流行趋势的预测,为实施干预措施提供科学依据。     

南京市2005-2012年细菌性痢疾流行特征分析

目的 分析2005-2012年南京市细菌性痢疾的流行病学特征,为预防控制细菌性痢疾提供科学依据.方法 对南京市2005-2012年细菌性痢疾监测数据做回顾性分析.结果 2005-2012年南京市细菌性痢疾年均发病率为21.09/10万,发病率呈现逐年下降的趋势(x2趋势=2 496.57,P＜0.001).用圆形分布法可得南京市菌痢发病高峰日为8月4日,高峰期为5月20日～9月19日(Rayleigh Z=2 046.29,查表知P＜0.01).城区发病率高于郊区,男性发病率高于女性,0～岁组、20～岁组和≥70岁组发病率较高,病例的职业以散居儿童和学生居多.另外,南京市细菌性痢疾实验室诊断率较低,并呈现逐年下降的趋势(x2趋势=68.22,P＜0.001).结论 细菌性痢疾仍是南京市需重点防控的传染病之一.应加大对重点人群、重点地区的健康宣教力度,采取综合性防控措施有效控制细菌性痢疾的蔓延.     

2005-2013年安徽省六安市细菌性痢疾流行特征及预测研究

目的分析安徽省六安市2005-2013年细菌性痢疾的流行特征,对其流行趋势进行预测,为早期防控提供科学依据。方法采用描述性流行病学方法分析2005-2013年《中国疾病预防控制信息系统》中的细菌性痢疾监测数据。应用SPSS17.0软件对六安市2005-01/2013-12的细菌性痢疾月发病率建立自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),使用该模型对2014年全年月发病率进行预测。结果 2005-2013年六安市共报告细菌性痢疾6 648例,年均发病率为12.38/10万,各年度平均发病率分别为17.61/10万、14.83/10万、11.61/10万、9.16/10万、8.89/10万、10.36/10万、16.27/10万、11.18/10万和14.47/10万。发病有明显的季节性,发病高峰在6~10月。霍山县发病率高于其他地区,差异有统计学意义(χ2=1 278.68,P0.01)。男性发病率高于女性,差异有统计学意义(χ2=208.47,P0.01);学龄前儿童组和老年组发病率高于其他年龄组;职业分布以农民、散居儿童和学生为主。六安细菌性痢疾月发病率模型为ARIMA(1,0,1)×(0,1,1)12,模型预测的2014年月发病率基本平稳,不会出现较大的流行。结论2005-2013年安徽省六安市细菌性痢疾总体呈现波动下降趋势,具有明显的季节性、地区和人群流行特征,防控重点应放在学龄前儿童以及60岁以上老年人,尤其是农村地区的留守儿童和老人。ARIMA(1,0,1)×(0,1,1)12模型预测效果良好,能用于六安市细菌性痢疾流行趋势短期预测。     

ARIMA乘积季节模型在细菌性痢疾月发病率预测中的应用

目的 探讨ARIMA乘积季节性模型在细菌性痢疾月发病率研究中的应用,并预测细菌性痢疾的月发病趋势.方法 对某区2004～ 2008年细菌性痢疾月发病率资料建立ARIMA乘积季节性模型,利用2009年细菌性痢疾月发病率资料对模型参数进行修正,并预测2010年细菌性痢疾月发病率.结果 构建ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型,模型决定系数(R2)为0.96.结论 ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型可以用于某区细菌性痢疾月发病率的拟合与预测.