1992～2005年军队传染病流行趋势分析

目的分析1992~2005年军队传染病流行趋势和主要传染病发病状况,为部队传染病防治提供参考。方法数据资料来源于全军疾病监测中心的疫情报告数据库,用FoxPro、Epiinfo、Excel等软件进行统计分析。结果1992~2005年军队报告传染病年平均发病率为2.7‰,总体下降幅度为24.3%。2005年肠道传染病发病率较1992年下降近60%,其构成比也由65.3%降至35.3%。呼吸道传染病呈上升趋势,上升幅度超过70%,其构成也于最近几年超过肠道传染病,跃居第1位。血源和性传播疾病构成有所升高,其中性传播疾病的发病明显升高,并出现了艾滋病病例。每年报告前3位的病种均是病毒性肝炎、痢疾、肺结核,但序位有变化。感染性腹泻、流行性腮腺炎、伤寒和副伤寒、麻疹4种疾病一直居第4~10位中。甲型肝炎、痢疾发病率明显下降,麻疹、伤寒和副伤寒、肺结核等疾病明显上升,血吸虫病出现反弹。结论近十几年来,军队传染病总体发病趋势略有下降,肠道传染病明显降低,而呼吸道传染病和性传播疾病上升。仍以病毒性肝炎、痢疾和肺结核居发病前3位。麻疹、伤寒等发病升高,戊型肝炎、AIDS等新发传染病不断出现。因此,军队传染病的防控应采取以呼吸道传染病防控为重点、防范新发传染病的综合防控策略。  

基于GIS的陕西省SARS监测与控制决策信息系统

目的构建陕西省SARS监测与控制决策信息系统，为SARS的防制决策提供支持信息系统平台。方法以地理信息系统(GIS)软件平台SuperMap Objects为开发工具，运用Delphi 7．0语言和GIS技术建立陕西省SARS监测与控制决策信息系统。结果该系统主要包括SARS信息实时采集、监测，相关信息管理，疫情的实时发布、分析、辅助决策和监控等功能。结论流行病学理论与GIS技术有机结合，构建科学、高效的信息系统，为SARS疫情的监测、防治提供有力的决策依据和手段。  

基于GIS的疟疾预警系统构建的初步分析

疟疾是严重危害人类健康的全球性虫媒传染病，疟疾的流行也是我国重要的公共卫生问题之一。因此，构建有效的疟疾预警系统，在疟疾流行之前采取积极主动的防制措施，是疟疾防制工作的迫切需要。当前地理信息系统(Geographic information systems，GIS)技术、软件工程技术的快速发展为构建该系统提供了广阔的前景。现将GIS的疟疾预警系统构建介绍如下。  

海南省疟疾发病情况及利用气象因子进行发病率拟合的研究

目的 探索海南省气候因素与疟疾流行之间的关系并建立能够表达疟疾发病率变化的气象因子拟合模型，以用于预测海南省疟疾发病率。方法 收集1995～2000年海南省月度气象资料(温度、湿度和降雨量)和月度疟疾发病率资料，应用Spearman等级相关分析气象因子与疟疾发病率之间的相关关系，用逐步回归建立气象因子拟合发病率变化的拟合模型。结果 气温和降雨量与疟疾发病率有相关性。应用逐步回归分析得到的拟合模型为：全省，I=-1.041 0．061t0.2，r^2=0．590(I：全省月发病率，t02：当前月及其前两个月期间的平均气温)；中南部高发地区，I=-5．701 0．382t02-0．147t02min，r^2=0．626，(t02/min：当前月及其前两个月期间的平均最低气温)。而如果引入I2(2个月前发病率)时，可以得到拟合效果更好的回归模型：全省，I=-1．701 0．064t4.2 0．47I2 0．025d2，r^2=0．72(d2:2个月前最高气温和最低气温之差)；中南部高发地区，I=-4．754 0．179t0.2 0．447I2 0．063d2，r^2=0．73。结论 气候因素能够影响疟疾的流行，可以利用气象因子拟合疟疾流行趋势并应用拟合模型对人群未来疟疾发病率进行预测。  

卫星遥感植被指数与海南省疟疾流行地区分布的相关性研究

目的分析诺阿卫星改进型甚高分辨率辐射仪归一化差值植被指数(NOAAAVHRRNDVI)与疟疾流行地区分布的相关性,探讨将遥感技术应用于海南省疟疾监测的可行性。方法收集1995年2月至1996年1月海南省各地疟疾发病资料,并通过其间海南省NOAAAVHRRNDVI10日复合遥感影像片获取各地各类NDVI指标值,计算发病率与相应NDVI值的相关系数。结果海南省各地疟疾年发病率与当地年均NDVI值、年均最大NDVI值、年均NDVI>145的区域面积构成比、NDVI>135的月份数呈显著正相关,与年均NDVI<145的区域面积构成比呈负相关。疟疾高发区分布与月度NDVI>145且持续9个月以上的地区分布较为一致。结论海南省疟疾地区分布与当地NDVI值有相关性,可以进一步考虑应用NDVI值进行疟疾监测的可行性。  

应用随机时间序列分析法对军队乙型肝炎疫情的预测研究

[目的]探讨应用ARMA模型拟合时间序列的方法,并将其应用于军队乙型肝炎的预测,为传染病预警系统提供决策依据. [方法]利用SPSS软件对全军1996～2005年乙型肝炎的月发病数据进行建立模型.并用所建模型对2006乙肝逐月发病人数进行预测,将预测值与实际值进行比较. [结果]ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12模型较好地拟合了既往时间段上的发病序列,其对2006年各月发病人数的预测值符合实际发病人数的变动趋势. [结论]在乙型肝炎的近期预测中引入时间序列的ARMA模型方法,为传染病预测具有指导意义.  

基于GIS的海南省疟疾监测预警系统

地理信息系统(Geographicinformation systems,GIS)技术、软件工程技术的快速发展,为构建疟疾监测预警系统提供了条件。为此,我们构建了基于GIS的海南省疟疾监测预警系统,现报告如下。1系统功能系统将疟疾监测预警工作的内容定义为3个方面:收集疟疾发病资料及其相关的各种环境资料;分析和评价所收集到的资料,利用理论模型进行流行趋势的预测;发布分析结果。系统功能包括:(1)海南各市县疟疾相关的属性数据和遥感影像数据的存储、删除、查询、修改;空间数据(包括市县级和居民点/村两级及年度和月度数据)的导入和显示;(2)进行有关属性数据的…  

影响医院平均住院日的因素及对策

为找出缩短平均住院日的对策，本文通过对合肥市二院进行各方面因素的调查分析，得出影响平均住院日的两大类因素，即相对于医院的＂可控因素＂和＂不可控因素＂。可控因素主要包括检查、诊断、治疗、医疗设备、医技科室与临床科室的配合程度以及领导者的管理思想等；不可控因素主要包括病种、年龄、职业、病人来源、医疗费用支付形式和文化等因素。不可控因素对平均住院日的影响大于可控因素。  

海南省疟疾流行空间分布的环境影响因素初步分析

目的 分析海南省疟疾流行空间分布特征及其与自然环境因素的相关性,构建海南省疟疾流行空间分布预测模型.方法 获取2000年海南省雨季(5-10月)各县(市)疟疾发病资料以及气象、土地利用类型构成比、地表温度(LST)和各地平均高程等数据,分析发病率与上述各环境因素的相关性,应用负二项回归分析建立发病率的预测模型,并应用预测模型预测疟疾流行风险的空间分布.结果 海南省2000年雨季各市(县)疟疾发病率与各地的海拔高度、林地面积构成比、草地面积构成比呈显著正相关;与耕地面积构成比、城乡、工矿、居民用地面积构成比、LST呈显著负相关;与水域面积构成比、未利用土地面积构成比、平均气温、平均最高气温、平均最低气温、平均极温差、平均相对湿度及降雨量无明显相关性.负二项回归分析引入方程的因子为LST,回归方程为:Ⅰ(月发病率,单位:1/100万)=exp(-1.672-0.399×LST).结论 海南省疟疾流行空间分布与多种环境因素有关,可以利用遥感技术获取有关环境指标来预测疟疾流行风险的空间分布.  

中国2006-2010年疟疾流行趋势分析

目的 分析中国2006-2010年疟疾发病趋势和时空分布特征.方法 从国家疾病监测信息报告管理系统收集整理2006-2010年中国各省(市、区)疟疾疫情数据,运用Arc GIS 9.0软件建立疟疾地理信息数据库,分层对5年的中国疟疾时空流行趋势进行描述性分析.结果 2006-2010年全国疟疾发病率由4.60/10万下降到0.55/10万,年均发病率为2.34/10万,其中安徽、海南和云南省年均发病率居前3位,分别占27.29/10万、23.28/10万和11.73/10万,3省发病数占总发病数的77.48％；云南和四川省疟疾死亡数分别为41和10例,占总死亡数的54.26％;疟疾发病病例多为男性、农民和老年人,病例多发生在夏秋季节.结论 中国疟疾发病率大幅降低,安徽、云南和海南3省以及江淮流域应成为疟疾防控重点地区.