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1.
2.
目的探讨日均气温、日相对湿度与流腮发病的关联性。方法收集2010—2017年荆州市流行性腮腺炎(流腮)逐日发病数据和同期气象资料,利用分布滞后非线性模型(DLNM)评价日均气温、日相对湿度对流腮发病的总体效应、累计效应、滞后效应。同时探讨日均气温、日相对湿度对不同年龄、性别、人群分类效应的异同。结果日均气温、日相对湿度对流腮发病的影响均呈非线性关系,且存在滞后效应。分别以日均气温P_(50)(18.35℃)、日相对湿度P_(50)(78.00%)作为参照,在P_5~P_(95)范围内,日均气温为3.41℃、日相对湿度78.98%,效应值最大,分别为4.17(95%CI:2.17~8.00)、2.40(95%CI:1.19~4.82)。当日均气温为3.41℃、日相对湿度78.98%,累计效应lag0~30d最大。不同人群中,5~9岁年龄组、女性和学生是日均气温和日相对湿度对流腮发病风险最大的亚组。结论低气温高湿度导致荆州市流腮发病风险增加,5~9岁儿童是敏感人群。  相似文献   
3.
目的 探讨SARIMA-GRNN组合模型和SARIMA模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用,并对他们的预测效果进行比较。 方法 选取2004—2016年上海市流行性腮腺炎逐月发病率资料,基于2004年1月—2016年6月的数据建立SARIMA模型。利用2004—2015年流行性腮腺炎的SARIMA模型拟合值与实际值、时间因子训练SARIMA-GRNN组合模型,并运用2016年1—6月数据进行验证,筛选模型最优平滑因子(spread)。采用2016年7—12月数据进行回代验证模型的外推预测效果。评价指标包括平均绝对误差百分比(MAPE)、平均误差率(MER)、均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)。 结果 SARIMA(0,0,2)(0,1,1)12为最优SARIMA模型。SARIMA-GRNN组合模型spread 值为0.0037。SARIMA模型、SARIMA-GRNN组合模型拟合的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为16.19%、15.18%、0.14、0.25;2.93%、2.28%、0.01、0.04。SARIMA模型、SARIMA-GRNN组合模型预测的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为17.40%、17.26%、0.03、0.16;15.24%、15.50%、0.02、0.14。 结论 SARIMA-GRNN组合模型拟合及预测效果均优于SARIMA模型,但预测精度有待进一步提高。  相似文献   
4.
目的 描述2011—2021年湖北省荆州市手足口病(HFMD)流行病学特征,分析重症病例危险因素,为该地区HFMD防制提供科学依据。方法 自《中国疾病预防控制信息系统》收集荆州市HFMD病例、病原学监测结果、聚集性和暴发疫情资料。采用描述性流行病学方法描述HFMD三间分布特征,计算发病率、重症率、占比、标本检测阳性率及亚型占比。采用logistic回归分析HFMD重症的危险因素。结果 2011—2021年荆州市累计报告HFMD 62 521例,年均发病率100.87/10万,重症数146例,重症率0.23%,死亡5例,病死率0.80/万,重症死亡率3.42%。发病率随年份无明显趋势变化(rs=-0.21,P=0.539);重症率随年份呈下降趋势(rs=-0.66,P=0.031)。HFMD发病呈双峰型特点(4—6月和11—12月);县(市/区)发病率介于51.85/10万~140.23/10万,高发地区随年份不断变化;人群分类以散居儿童(69.58%)和幼托儿童(28.18%)为主,男性(59.01/10万)发病率高于女性(41.66/10万...  相似文献   
5.
目的了解2005 — 2017年湖北省荆州市肾综合征出血热(HFRS)时空分布特征,为制定防控措施提供参考。方法数据来源于中国疾病预防信息系统,以当年3月至次年2月为1个流行年统计发病情况,应用空间自相关分析和时空扫描的方法对2005年3月至2018年2月HFRS的发病情况进行分析,描述其时空聚集特征。结果2005 — 2017年荆州市报告HFRS发病551例。 年发病率呈上升趋势(rs=0.901,P<0.05),其中2016 — 2017年呈快速上升;有春季、秋冬季2个发病高峰,为HFRS混合型疫区;时空扫描(15%人口上限)结果显示高发聚集区在长江以北的沙市区、江陵县、监利县,共29个街道和乡镇,聚集时间在2011年11月至2018年2月,2016年12月以后聚集区增加洪湖市的12个乡镇。结论2005 — 2017年荆州市HFRS处于新一轮流行周期的上升阶段,重点防控地区在江陵县、沙市区、监利县和洪湖市。  相似文献   
6.
目的 分析近年来全国HFRS疫情特征,总结变化趋势。方法 收集2004——2017年全国HFRS资料。采用描述性流行病学方法描述全国疫情概况、病例年龄组构成比、病例年龄组发病率,分省份比较HFRS季节性、长期趋势;采用分段线性回归分析2004——2017年全国及各省(市、自治区)HFRS趋势变化;采用季节分解法计算序列季节项。结果 全国累计报告HFRS 178 237例,死亡1 753例,年均发病率0.95/10万,死亡率0.009/10万,病死率0.98%。全国出血热疫情整体呈下降趋势(AAPC=-8.56%,95%CI: -10.26%~-6.86%)。广东省、海南省、福建省和湖北省等呈上升趋势(AAPC>0)。发病率、死亡率前5位的地区依次为黑龙江省(5.80/10万,0.059/10万)、陕西省(4.48/10万, 0.035/10万)、吉林省(3.79/10万, 0.030/10万)、辽宁省(3.71/10万, 0.027/10万)、山东省(1.57/10万, 0.018/10万)。HFRS发病呈双峰,最高峰出现在10月-次年1月,报告病例数占总病例数的46.76%;次高峰出现在4-7月,报告病例数占总病例数的32.17%。≥60岁年龄组发病率随年份波动不大,15~59岁年龄组发病率随年份整体呈下降趋势。2004年-2017年,HFRS病例中60岁及以上年龄组占比由9.75%上升至24.48%。结论 2004——2017年全国HFRS疫情整体呈下降趋势。华中、华南地区是今后HFRS疫情防控的重点地区。HFRS高发年龄组有向60岁及以上转移趋势,今后应加强该人群疫苗接种工作以保证HFRS疫情逐步下降。  相似文献   
7.
目的分析2007-2016年荆州市肾综合征出血热(HFRS)的流行病学特征及HFRS流行的影响因素,为制定防控对策提供科学依据。方法收集2007-2016年荆州市HFRS人间疫情资料,采用描述流行病学方法进行统计分析。结果荆州市2007-2016年间全市共发生HFRS病例352例,年均发病率为0.60/10万,发病率呈逐年上升趋势(χ(趋势)2=28.40,P0.001)。每年发病呈明显的春夏季(4-6月)和秋冬季(11月至翌年1月)2个季节高峰,两峰总体差异不大;年平均发病率居前三位的为江陵县(1.63/10万)、洪湖市(0.98/10万)、监利县(0.59/10万)。男性发病高于女性,男女比为3.69∶1;职业以农民为主,占病例总数的65.06%;发病年龄以45~59岁年龄组为主,占病例总数的45.17%。结论荆州市HFRS流行有明显的季节、地区、人群分布特征,防控形势严峻,应采取以防鼠灭鼠为主的综合性防控措施。  相似文献   
8.
目的探讨基于季节指数法的季节趋势模型和基于移动平均法的季节趋势模型在手足口病预测的应用比较。方法基于2009—2015年荆州市逐月手足口病发病率分别建立季节指数法的季节趋势模型和移动平均法的季节趋势模型,用所得模型预测荆州市2016年的手足口病发病率,比较实际值与预测值评价模型优劣;再以2009年1月—2016年12月的数据,用获得的最优模型预测荆州市2017年的手足口病发病率。结果基于季节指数的季节趋势模型与基于移动平均法的季节趋势模型实际值与拟合值平均相对误差依次分别为7.54%和22.25%,基于季节指数的季节趋势模型为最优预测模型。基于季节指数的季节趋势模型预测2017年发病率为151.37/10万,月发病率依次为5.26/10万、2.84/10万、12.93/10万、27.45/10万、28.52/10万、20.17/10万、9.79/10万、4.16/10万、6.40/10万、8.46/10万、12.92/10万、12.47/10万。结论基于季节指数的季节趋势模型为最优预测模型,预测2017年荆州市手足口病疫情平稳。  相似文献   
9.
为了解荆州市2001-2010年传染病流行规律和变化趋势,掌握防控形势,为制定防治策略提供依据,现对荆州市2001-2010年传染病报告发病情况进行分析.1 资料与方法1.1 资料来源 传染病报告发病资料和人口资料均来源于荆州市疾病预防控制中心疫情资料汇编.1.2 报告病种及分类 此次统计分析的病种范围为2004年修订的《中华人民共和国传染病防治法》中规定的甲乙类传染病病种,2001-2002年统计分析的病种为24种甲乙类传染病和丙类传染病中的肺结核、新生儿破伤风,2003年增加了乙类传染病中的传染性非典型肺炎,2005年起增加了乙类传染病中的血吸虫病和人感染高致病性禽流感,2008年增加了丙类传染病中的手足口病,2009年增加了乙类传染病中的甲型H1N1流感.  相似文献   
10.
目的评价BPNN神经网络模型和季节性差分自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)在乙类传染病发病数中的预测效果。方法利用荆州市2005年1月—2017年12月的乙类传染病逐月发病数作为拟合数据,建立BPNN神经网络模型和SARIMA模型,预测2018年1—5月逐月发病数并与实际值比较,采用平均绝对百分比误差(MAPE)、R2、均方误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)评价模型的拟合及预测效果。结果SARIMA模型建立的最优模型为SARIMA[0,1,(12)](1,1,1)12,且残差为白噪声序列。BPNN神经网络模型和SARIMA模型拟合的MAPE、R2、RMSE和MAE依次分别为3.92%,0.92,82.29,61.93;7.16%,0.49,149.93,118.10。BPNN神经网络模型和SARIMA模型预测的MAPE、R2、RMSE和MAE依次分别为11.84%,0.23,180.33,94.76;21.96%,-0.91,633.94,251.19。结论BPNN神经网络模型对荆州市乙类传染病发病数拟合和预测效果均优于SARIMA模型。  相似文献   
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