应用灰色模型研究疟疾在中国的流行趋势

〔目的〕　应用灰色模型研究疟疾在我国的流行趋势。〔方法〕　采用 1 994～ 2 0 0 1年《全国甲乙类传染病疫情动态报告》资料对我国各型疟疾的发病率进行流行病学研究分析 ,并用GM(1 ,1 )模型 ^Yt+ 1 =(Xt-u/a) ×e-at+u/a分别预测 2 0 0 2年和 2 0 0 3年各型疟疾的发病率趋势。〔结果〕　近 8年来我国各型疟疾的发病率均呈渐降的趋势 ,根据GM(1 ,1 )模型的外推预测 ,2 0 0 2年我国疟疾、间日疟、恶性疟与其余未分型疟疾的发病率估计为 1 7.0 / 1 0万、1 3.0 / 1 0万、2 .8/ 1 0万、1 .4 / 1 0万 ;而 2 0 0 3年的发病率分别为 1 5 .4 / 1 0万、1 1 .5 / 1 0万、2 .8/ 1 0万、1 .32 / 1 0万。〔结论〕　我国的疟疾发病率总体上呈下降趋势 ,但作为一种危害人民生命健康的重要的蚊媒传染病 ,其监测与发病率预报工作仍具有重要的卫生学意义     

应用灰色模型研究疟疾在中国的流行趋势

目的　应用灰色模型研究疟疾在我国的流行趋势。方法　采用 1994～ 2 0 0 1年“全国甲乙类传染病疫情动态报告”资料对我国各型疟疾的发病率进行流行病学研究分析 ,并用GM (1,1)模型 ^Yt 1=(Xt-u/a)×e-at u/a预测 2 0 0 3年各型疟疾的发病率趋势。结果　近 8年来我国各型疟疾的发病率均呈渐降的趋势 ,根据GM (1,1)模型的外推预测 ,2 0 0 3年我国疟疾、间日疟、恶性疟与其余未分型疟疾的发病率估计分别为 15 .4/10万、11.5 /10万、2 .8/10万和1.3 2 /10万。结论　我国的疟疾发病率总体上呈下降趋势 ,但作为一种危害人民生命健康的重要的蚊媒传染病 ,其监测与发病率预报工作仍具有重要的卫生学意义。     

我国1989-2009年疟疾变化趋势分析及未来发病预测

目的分析1989-2009年我国疟疾流行变化趋势,探讨统计模型在疟疾发病预测中的应用。方法利用21年全国疟疾疫情报告,分析疟疾流行及变化规律;用ARIMA时间序列模型对疟疾发病率进行拟合及预测。结果 1989-2009年间疟疾的流行情况为,1989年发病率为12.56/10万,之后发病率呈急速下降趋势,1994年略有波动,小幅度回升,后持续下降。2001-2006年持续上升,2006年达到高峰,2007年后呈现持续迅速下降的趋势。ARIMA模型拟合结果较理想,其很好地拟合了既往时间段上的发病率序列,统计预测表明2010-2012年疟疾的发病率分别为1.19/10万、1.31/10万、1.43/10万。结论运用ARIMA时间序列模型对疟疾发病进行预测是可行的,该模型的拟合和预测效果较好。     

我国1984～2007年疟疾变化趋势分析及未来发病预测

[目的]分析24年来我国疟疾流行特征,探讨统计预测模型在疟疾防治中的应用.[方法]利用1984～2007年全国疟疾疫情报告,分析疟疾流行现状及变化规律;用灰色(1∶1)模型、三次指数平滑模型、ARIMA模型对发病率进行拟合及未来预测. [结果]1984～2007年,我国疟疾高发地区由中部转为南部,传播季节延长;1984～2000年发病率呈急速下降趋势,自2001年,疟疾发病率出现低水平回升;预测2009～2012年疟疾的发病率分别为4.40/10万、4.68/10万、4.98/10万、5.33/10万. [结论]1984～2007年,我国疟疾发病得到有效控制.目前我国疟疾发病呈现低水平波动并小幅度上升的特点,有暴发的潜在威胁,需加强传染源控制及监测、预防工作.     

百色市疟疾流行灰色动态模型及流行趋势预测

本文运用灰色系统GM(1,1)模型,对百色市40年信息灰色度较大的疟疾发病数据进行建模,并作疟疾流行趋势近期预测。经微机运行。模型平均拟合精度达到90.5%,预测精度达到一级水平。本文预测至1992年我市疟疾发病率将降至十万分之一以下。     

灰色预测方法对广东省疟疾发病预测的尝试

随着预测医学的迅速发展，人们开始应用预防方法指导防病工作。但是，由于在实际工作中极难满足常用预测方法所需的大量样本和典型概率分布的条件，所以，本文尝试引入残差辩识预测——灰色系统GM(1，1)模型，以广东省疟疾发病情况为基础进行拟合、分析和评价。     

灰色模型在间日疟发病人数预测中的应用

灰色模型在间日疟发病人数预测中的应用江苏省血吸虫病防治研究所（２１４０６４）王伟明金小林张小萍钱维珍本文采用ＧＭ（１，１）灰色模型对江苏省１９９１～１９９５年间日疟发病人数进行分析和预测。ＧＭ（１，１）模型建立方法一、一次累加生成数据，即：ｙ（ｋ）＝...     

手足口病发病趋势的ARIMA模型预测

目的采用ARIMA模型预测手足口病发病趋势,为预防控制手足口病流行提供依据。方法对杭州市上城区2008年4月—2013年12月的手足口病逐月发病率建立ARIMA模型,并进行预测分析。结果通过参数和模型拟合优度检验以及残差白噪声序列检验,得到模型ARIMA(1,0,0)(0,1,0)12,BIC=3.094,LjungBox=10.871(P=0.863),2013年手足口病月发病率预测值和实际值的平均相对误差为26.86%,实际值都在95%可信区间内,预测2014年发病率为74.50/10万。结论 ARIMA模型能较好地模拟手足口病发病率的变动趋势,预测效果可信。     

Markov模型在伤寒发病趋势预测中的应用

Ｍａｒｋｏｖ 模型是用于描述时间和状态都是离散的随机过程的数学模型,应用其理论可以对疾病发病率随时间序列变化规律进行分析和研究,预测发病率变化趋势,为预防和控制疾病提供依据。将伤寒的发病率划分为若干状态,计算各状态间的转移次数,确定转移概率矩阵,根据矩阵中最大转移概率作出预报。１９９８ 年的预测结果与实际完全吻合;预测结果显示在今后５ 年中徐州市伤寒发病率将由１／１０ 万～２／１０ 万上升到２／１０ 万～３／１０ 万的水平。用Ｍａｒｋｏｖ 模型进行预测,过程简明、容易操作,尤其在短期预测中准确度很高。     

郑州市疟疾发病趋势分析

[目的]分析我市疟疾流行动态和趋势、存在问题和疟疾控制工作的方向.[方法]利用法定传染病报告的疟疾病例与郑州统计年鉴的同期人口资料,用excel系统进行数据处理,做回顾性分析.[结果]疟疾流行趋势总体上呈现不断下降,1986年达到基本消除疟疾的标准,并经过省级专家组验收,之后一直低于0.07/10万的水平,但2004年有上升的趋势.其中间日疟占发病总数的83.63%,未分型占12.83%,恶性疟占4.87%.农民、工人分别占总发病数的38%、21%,托幼机构、散居人员、商业服务最少,仅占总发病数的2%以下.[结论]目前我市的疟疾发病处于较低水平,建议加强对专业人员的镜检技术培训和流动人员的检测管理.     

三种模型应用于中国2011—2020年梅毒发病趋势分析的比较

目的  比较差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)模型、非线性自回归神经网络(nonlinear autoregressive neural network, NAR)模型和长短期记忆神经网络(long-short term memory neural network, LSTM)模型应用于梅毒报告发病预测的效果, 优化疫情预测模型。方法  以中国31个省、自治区、直辖市(未包含中国台湾、香港和澳门)2011-2019年梅毒月报告发病率为拟合集, 建立ARIMA模型、NAR模型和LSTM模型, 比较3种模型的拟合效果。以2020年梅毒月报告发病率为预测集, 比较3种模型的预测效果。结果  ARIMA模型、NAR模型和LSTM模型拟合所得的平均绝对误差(mean absolute deviation, MAD)分别为0.013、0.011和0.002, 均方根误差(root mean squared error, RMSE)分别为0.015、0.018和0.003, 平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)分别为4.266%、3.810%和0.692%;预测所得的MAD分别为0.064、0.049和0.044, RMSE分别为0.069、0.068和0.060, MAPE分别为23.310%、17.629%和18.575%。结论  LSTM模型拟合预测梅毒报告发病率的效果更好, 为梅毒疫情的防控提供数据支撑。     

我国疟疾防治政策演变及趋势分析

建国以来,我国疟疾防治工作取得显著成效,目前已经基本建立较完备的疟疾防治政策体系。我国60多年疟疾防治工作主要分为四个阶段,政府针对各个阶段的疫情情况以及社会环境适时地制定和调整一系列防治疟疾的政策法规。本文回顾了我国疟疾防治政策的历史演变,从各阶段疟疾疫情规模、主要政策内容及其特点等方面进行系统梳理归纳。在此基础上分析在政策指导下我国疟疾防治工作所取得的成绩以及在今后的防治工作中面临的挑战,从而提出制定和完善我国消除疟疾政策的若干建议,为我国实现消除疟疾的目标提供参考依据。     

三种时间序列模型在尘肺发病预测中的适用性研究

目的对基于时间序列的三种预测模型即自回归滑动平均混合模型(ARIMA)、灰色模型(GM)、广义回归神经网络模型(GRNN)进行尘肺发病预测的适用性比较。方法选用河北省1954—2015年62年的尘肺发病数据,前54年数据用来拟合预测,后8年数据来比较三种模型的预测效果;采用预测误差(prediction error,PE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和平均相对误差(mean relative error,MRE)评价拟合效果。结果 GM(1,1)的预测结果较差,ARIMA的MAE和MRE是三种模型中最小的,其短期预测的PE也最低;三种方法长期预测的PE都比较大,比较而言GRNN的长期预测结果最好。结论 ARIMA适用于尘肺发病的短期预测,GRNN适用于长期预测。     

基于遥感技术和时间序列分析法预测皖北疟疾的发病率

目的 探讨皖北疟疾的发病率与地表温度（land surface temperature,LST）、归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）的关联性,评价用LST、NDVI对疟疾发病率自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）预测结果进行校正的效果。方法 以皖北五县为研究现场,收集各县2004-2011年的疟疾疫情数据及LST、NDVI等遥感图像资料,提取、合成遥感相关指标;运用SPSS 17.0软件进行统计学处理。结果 ARIMA模型对2010年各月份的预测结果较报告发病率高（平均误差=0.721/10万）。多因素分析结果显示,当地的疟疾发病率与近三个月的平均LST（lst_{_012},β=0.295）及之前两个月的平均NDVI（ndvi_{_12},β=0.280）有关联（P<0.001）;将二者作为校正因子（相对贡献为2：1时）对2010年的预测结果进行校正,平均误差缩小为0.018/10万。以2004-2010年的发病率数据再次拟合并筛选ARIMA模型,并以2011年的疟疾报告发病数据为参照,再次评价lst_{_012} 与 ndvi_{_12}对模型预测结果的校正效果;发现校正后的预测误差（＜0.001/10万）低于校正前的误差（0.293/10万）。结论 ARIMA模型能较好地用于该地疟疾发病率的拟合与预测,环境遥感替代指标LST、NDVI可在一定程度上改善ARIMA模型的预测效果。     

安徽省疟疾发病地理信息系统研究

目的建立疟疾发病地理信息系统模型，对疟疾发病情况进行空间分析。方法收集1950～2005年疟疾发病资料，使用EpiInfo3．3．2软件建立数据库并拟合地理信息系统模型。结果1970～1999年，疟疾发病率最高达到12156．42／10万，最低仅为1．32／10万，总体呈逐年下降趋势，平均下降速度为27．01％；2000～2005年，疫情出现回升，6年间疟疾发病率平均上升速度61．91％。结论安徽省疟疾历史上严重流行区在长江以北，重点在沿淮淮北地区；现阶段疟疾高发地区仍然徘徊在淮河流域及其以北地区，但发病范围可能有所扩大。     

三种预测模型对南京市水痘发病预测的应用与比较

目的 构建南京市水痘发病预测的最优模型,为水痘防控给予科学指导.方法 以2014-2018年南京市逐月水痘发病率分别建立Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘积模型和自回归移动平均法(ARIMA)模型.对模型进行参数检验,计算预测值与实际值相对误差,选择最优模型预测南京市2019年的水痘发病率.结...     

疟疾流行趋势分析及防控措施探讨

目的 分析宜昌市近5年来疟疾的发病特点和流行特征,为巩固疟疾防治成果和制定防控措施提供科学依据.方法 对2005-2009年全市所有疟疾病例流行病学调查资料进行分析.结果 5年间全市疟疾发病率较低,呈波动性变化,以输入性病例为主;每年夏秋季节为发病高峰;病例以男性青壮年为主,男女性别比为7.17∶1,67.35%的患者年龄为30～59岁;疟疾高流行地区返乡及援外务工回国人员是主要患病人群;主要为间日疟.结论 宜昌市输入性疟疾形势严峻,在控制本地发病的同时,各级疾控中心与相关部门应加大宣传培训和疟疾防治工作力度,认真做好出国务工人员及流动人口管理和监测,降低疟疾继发性传播的风险.     

加强少数民族中疟疾防治试点的研究

目的探讨加强边远贫困地区少数民族中疟疾防治的有效策略。方法采用社区动员、生物医学和行为干预并重的疟疾防治措施,改进居民疟疾防治服务经济、地理、信息和文化方面的可及性。结果居民疟疾传播与预防、症状与求医方面的知识显著提高;与干预试验前比较,评估调查前夜睡在杀虫剂处理过的蚊帐（ITNs）中、发热后24h求医和发热病例到公共卫生机构就医的比值比（OR）分别为37.85%（95%CI：27.69%～51.88%）、22.28%（6.06%～96.87%）和7.94%（1.78%～49.54%）;发病率、发热病例血片阳性率和一年内有发热史人员间接免疫荧光试验阳性率OR值分别为0.16%（0.08%～0.32%）、0.20%（0.10%～0.39%）和0.34%（0.22%～0.51%）。结论社区动员、生物医学和行为干预并重的疟疾防治措施有效地降低了当地疟疾的发病和流行程度。