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。     

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。     

RNN、JPR及ARIMA 3种模型预测中国农村孕产妇死亡率的比较

目的 利用循环神经网络(recurrent neural network, RNN)模型、Joinpoint回归(Joinpoint regression, JPR)模型、差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型预测中国农村孕产妇死亡率(maternal mortality rate, MMR)的应用价值,并对《“健康中国2030”规划纲要》等文件提出的MMR下降目标能否实现进行统计预测。方法 基于2000―2019年中国农村MMR数据建立RNN、JPR及ARIMA模型,通过平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方误差(mean squared error, MSE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)比较3种模型的回代拟合效果,通过残差及相对误差比较3种模型对2020年中国农村MMR数据进行点预测的效果,利用优选模型对2021―2030年中国农村的MMR进行预测。结果 2000―2020年中国农村的MMR整体呈持续下降趋势。3种模型回代拟合...     

单纯ARIMA模型和基于季节性分解的ARIMA模型在丙肝发病率中的预测效果比较

目的 探讨单纯求和自回归移动平均(ARIMA)模型和基于季节性分解的ARIMA模型在丙肝发病率拟合及预测中的应用。方法 收集2007－2015年荆州市丙肝月发病率资料,分别建立单纯ARIMA模型和基于季节性分解的ARIMA模型,采用2016年月发病率资料进行外回代验证模型的外推预测效果,评价指标包括相对误差(relative error,RE)、平均相对误差(mean relative error, MRE)、平均误差率(mean error rate,MER)、均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对误差(mean absolute error, MAE)。结果 单纯ARIMA模型拟合和预测的MRE、MER、MSE、MAE分别为17.868、16.367、0.225、0.177 和14.090、15.057、0.343、0.284;基于季节性分解的ARIMA模型拟合和预测的MAD、MER、MSE、MAE分别为14.732、13.556、0.201、0.151和11.778、12.353、0.277、0.229。结论 在丙肝发病率的拟合及预测中,基于季节性分解的ARIMA模型优于单纯ARIMA模型。     

SARIMA-GRNN组合模型在伤寒与副伤寒逐月发病数预测中的应用

  目的  建立季节性差分自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)-广义回归神经网络(generalized regression neural network, GRNN)组合模型,为伤寒与副伤寒发病数的预测提供方法学上的新思路。  方法  利用2011年1月-2019年12月中国伤寒与副伤寒逐月发病数资料,分别构建SARIMA模型和SARIMA-GRNN组合模型,比较两种模型的拟合和预测效果。  结果  最优的SARIMA模型为SARIMA (2, 1, 1) (0, 1, 1)₁₂,SARIMA-GRNN组合模型的最优光滑因子(spread)为0.21。评价SARIMA-GRNN组合模型拟合效果的参数均方根误差(root mean squared error, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)为90.08、71.44和7.07%,分别小于SARIMA模型的99.44、79.15和7.86%;评价预测效果的RMSE、MAE和MAPE为100.86、75.94和9.57%,均小于SARIMA模型的125.44、97.33和10.89%。  结论  SARIMA-GRNN组合模型比传统SARIMA模型更能拟合中国伤寒与副伤寒逐月的发病数,而且预测精度更高,可应用于伤寒与副伤寒逐月发病数的预测。     

ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑法在贵州省肺结核发病预测中的应用

目的探讨比较自回归差分移动平均（autoregressive integrated moving average, ARIMA）模型及Holt-Winters指数平滑法在肺结核发病预测中的应用，为贵州省结核病防控工作提供科学依据。方法以2015—2021年贵州省登记报告的肺结核发病数据建立ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑模型，分别用两种模型预测2022年1—10月肺结核发病数，并与实际登记报告肺结核发病数作比较，对两种模型预测效果进行评价。结果 2015—2021年贵州省累计报告肺结核患者28.08万例，总体上肺结核发病呈下降趋势。构建ARIMA最佳模型为ARIMA (1, 1, 0)(0, 1, 0)12，模型预测结果均方根误差（root mean square error,RMSE）为462.46，平均绝对误差（mean absolute error,MAE）为424.50，平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）为21.21%;Holt-Winters指数平滑法最佳模型为乘法模型，模型预测结果 RMSE为387....     

三种模型在江西省流感样病例预测中的应用与比较

  目的  构建江西省流感流行趋势最优预测模型，为流感防控提供科学指导。  方法  从"中国流感监测信息系统"导出江西省2013-2017年每月流感哨点监测数据，并采用自回归（autoregressive，AR）、指数平滑（exponential smoothing，ES）和自回归积分滑动平均（autoregressive integrated moving average，ARIMA）等不同预测方法建模，并将2017年1~12月的预测值和实际比较。  结果  三种模型的R2分别为0.731、0.751和0.815；均方根误差（root mean square error，RMSE）分别为0.253、0.243和0.212；平均绝对误差（mean absolute error，MAE）分别为0.189、0.178和0.151；平均绝对百分误差（mean absolute percent error，MAPE）分别为10.092、9.523和8.124；平均相对误差（mean relative error，MRE）分别为11.45%、10.92%和8.96%。  结论  在进行江西省流感样病例就诊百分比趋势建模中，ARIMA是一个较好预测流感样病例就诊百分比的模型。     

ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑法在自杀死亡中的预测效果比较

目的 探讨比较自回归求和滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和Holt-Winters指数平滑法在自杀死亡预测中的应用。 方法 利用河北省2014年1月—2018年6月自杀月度死亡资料分别建立ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑模型,对2018年7—12月自杀月度死亡例数进行预测,并与实际死亡人数进行验证比较,然后根据2个模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)以及平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)评价模型的预测效果。 结果 2014—2018年河北省累计报告自杀死亡人数2 882例,自杀死亡水平整体呈现下降趋势,构建的ARIMA最佳模型是ARIMA(0,1,1)(1,1,0)₁₂,预测结果的RMSE、MAE和MAPE分别为5.99、4.67和9.80%;Holt-Winters指数平滑法最佳拟合模型是乘法模型,预测结果的RMSE、MAE和MAPE分别为6.03、5.17和11.44%。 结论 ARIMA模型预测效果优于Holt-Winters指数平滑法,更适用于自杀死亡趋势的短期预测。     

2005―2019年湛江市主要血源及性传播疾病流行特征分析与模型预测

目的 探讨湛江市5种血源及性传播疾病的发病特征,建立求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型预测其月发病率,为制定防控策略提供依据。方法 收集湛江市2005―2019年5种血源及性传播疾病的报告病例数,分析其流行特征,并为每种疾病构建ARIMA模型。结果 湛江市2005―2019年累计报告血源及性传播疾病154 477例,年均发病率为148.54/10万,发病率呈长期上升趋势,男性发病数多于女性,主要发生在20～<40岁年龄段,高发人群为农民,好发于廉江市,2月呈发病低谷期。乙型病毒性肝炎(乙肝)、丙型病毒性肝炎(丙肝)、HIV/AIDS、淋病最优模型均为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)₁₂,梅毒最优模型为ARIMA(0,1,1)(1,1,1)₁₂,2019年拟合值与真实值的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)分别为7.76%、7.58%、9.39%、19.60%、11.48%。结论 2005―...     

1990—2019年中国高血清低密度脂蛋白胆固醇疾病负担趋势分析与预测

目的 描述和分析1990—2019年中国高血清低密度脂蛋白胆固醇（high LDL cholesterol,高LDL - C）疾病负担状况及变化趋势,并预测未来5年的疾病负担,为中国高LDL - C科学防控提供依据。方法 提取2019年全球疾病负担（GBD 2019）中因高LDL - C造成的死亡数、死亡率及DALYs等疾病负担指标,相关指标均采用GBD 2019全球标准人口进行年龄标准化,采用平均年度变化百分比（AAPC）分析率的变化趋势,并应用R 4.1.0对1990—2016年中国因高LDL - C造成的死亡率和DALYs率建立ARIMA模型和NNAR模型,用2017—2019年的数据来评价两模型的拟合效果,最后用拟合效果最好的模型预测2020—2024年中国高LDL - C死亡率和DALYs率。结果 1990—2019年中国高LDL - C造成的死亡率（AAPC = 3.1%,P＜0.05）和DALYs率（AAPC = 2.2%,P＜0.05）整体呈波动上升趋势;标化死亡率和DALYs率增长14.21%和0.56%,男女性别比范围分别为1.33～1.67和1.36～1.76,男性高于女性;年龄别疾病负担≥70岁人群远高于15～49岁和50～69岁群体;ARIMA（0,2,0）和NNAR（1,1）模型预测与实际趋势基本一致,前者预测值与实际值相对误差、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）以及平均绝对百分误差（MAPE）均较小,预测精度更好。 结论 中国高LDL - C造成的疾病负担呈逐渐上升趋势,在2020—2024年将继续上升。男性、高龄人群疾病负担更加沉重,应采取针对性措施进行干预。     

中国人群消化系统癌症疾病负担分析

目的 了解中国人群消化系统癌症的发病、死亡情况及不同危险因素所导致的疾病负担的变化趋势。方法 资料来源于GLOBOCAN 2020和2019年全球疾病负担研究数据库中的中国人群数据,应用Excel 2019和R 4.2.1软件,采用年龄标化发病率（ASIR）、年龄标化死亡率（ASMR）、年龄标化伤残调整寿命年（DALY）率及其变化率等指标,描述消化系统癌症归因于各类危险因素的疾病负担及其变化趋势。结果 2020年中国消化系统癌症的ASIR为83.00/10万,ASMR为63.80/10万,发病和死亡例数均随年龄增长而增加,且各年龄组男性消化系统癌症发病及死亡例数均高于女性。1990-2019年中国食管癌、胃癌、肝癌的年龄标化DALY率呈下降趋势（变化率分别为-45.26%、-46.87%、-65.63%）,而胰腺癌、结直肠癌、胆囊胆管癌的年龄标化DALY率呈上升趋势（变化率分别为67.61%、30.52%、7.21%）,死亡率的变化趋势与DALY率一致。与归因于行为因素的年龄标化DALY率的比例相比,1990-2019年食管癌、肝癌、胰腺癌和结直肠癌归因于代谢因素的年龄标化DALY率占该癌种总年龄标化DALY率的比例均逐年升高。1990-2019年中国胃癌、肝癌、胰腺癌、胆囊胆管癌不同归因的年龄标化DALY率排序无显著变化,但食管癌和结直肠癌年龄标化DALY率的部分归因因素排序有所提前（食管癌：高BMI;结直肠癌：低牛奶摄入、低全谷物摄入）。结论 2020年中国消化系统癌症的发病及死亡流行情况严重,1990-2019年中国消化系统癌症归因于代谢因素的疾病负担比例逐年上升,且部分消化系统癌症的疾病负担归因次序发生了显著变化。     

基于全球视角的中国痴呆症疾病负担现状及趋势分析

  目的  分析1990-2019年中国痴呆症的疾病负担现状、变化趋势及危险因素，为痴呆症的防控提供科学依据。  方法  基于2019年全球疾病负担(Global Burden of Disease, GBD)数据，获取1990-2019年中国、美国、日本、印度、马来西亚和全球痴呆症发病率、死亡率、伤残调整寿命年(disability adjusted life year, DALY)率及相应标化指标，利用Joinpoint软件计算痴呆症标化发病率、死亡率的年度变化百分比(annual percent change, APC)和平均年度变化百分比(average annual percent change, AAPC)，分析痴呆症发病和死亡随年份变化的趋势。  结果  2019年中国痴呆症的疾病负担均表现为女性高于男性，高年龄组高于低年龄组。中国痴呆症的发病率、死亡率和DALY率分别从1990年的43.32/10万、7.88/10万、155.95/10万上升至2019年的126.57/10万、22.55/10万、420.22/10万。2019年中国痴呆症标化发病率、标化死亡率及标化DALY率均高于全球，但低于日本。中国痴呆症标化发病率平均每年上升0.47%、标化死亡率无明显变化。2019年造成男性和女性痴呆症疾病负担的主要危险因素分别为吸烟、高BMI和高FPG。  结论  1990年以来，中国的痴呆症疾病负担总体呈上升趋势，应继续加强痴呆症防控的宣传教育，尤其关注老年人群的预防控制，制定合理政策，控制危险因素，进一步减轻中国痴呆症疾病负担。     

2010-2018年湖北省猩红热流行病学特征及发病趋势预测

  目的   分析猩红热的流行病学特征, 预测其发病趋势, 为猩红热防控策略的制定提供参考依据。   方法   采用Spearman相关分析、聚类分析、季节指数模型和季节ARIMA模型进行分析和预测。   结果   2010-2018年猩红热年均发病率为1.37/10万, 年发病率与年份存在正相关关系(r_s=0.817, P=0.007);4-6月和11-12月为高发月份; 聚类分析具有统计学意义(F=4795.30, P < 0.001), 高发地区为神农架林区、宜昌市、恩施州、武汉市; 报告病例集中在1~14岁, 以学生、幼托儿童和散居儿童为主, 男性发病率高于女性; 拟合的最优模型为自回归积分滑动平均模型(auto-regressive integrated moving average, ARIMA)(0, 1, 1)(0, 1, 0)₁₂, 预测显示2019年月度发病特征与历年一致, 年发病率为10.22/10万(95% CI:2.33/10万~30.43/10万), 较2018年发病水平上升。   结论   2010-2018年湖北省猩红热发病水平整体呈上升趋势; 发病呈双峰特征, 以学生为主要发病群体, 男性高于女性, 发病主要集中在鄂西南等山区和省会城市; ARIMA模型在猩红热发病趋势预测中具有较好的适用性, 2019年发病水平会持续上升, 需结合流行特征加强监测和防控。     

中国肾癌死亡趋势预测及其预测模型比较

目的 建立并比较两种预测模型在中国肾癌死亡趋势中的应用,选取最佳模型对2020-2025年中国肾癌死亡率进行预测.方法 收集全球健康数据交换(Global Health Data Ex-change,GHDx)数据库1990-2019年中国人群全年龄组肾癌死亡率数据,使用R 4.0.2软件基于1990-2016年肾癌死...     

2010-2020年广州市人群疾病负担分析

  目的  评价2010-2020年广州市人群疾病负担的变化趋势,分析其性别和年龄差异。  方法  使用2010-2020年广州市死因监测数据和人口学数据测算伤残调整寿命年(disability-adjusted life years, DALY),Joinpoint回归分析模型分析DALY的变化趋势。  结果  2020年广州市男女粗死亡率分别为640.87/10万人和464.49/10万人,主要死因为心血管疾病、肿瘤和慢性呼吸道疾病。2010-2020年,男性心血管疾病上升为疾病负担首位,肌肉骨骼疾病、皮肤和皮下疾病、意外伤害和营养不良的疾病负担顺位上升。女性心血管疾病保持疾病负担首位,肌肉骨骼疾病、营养不良、神经失调、意外伤害、皮肤和皮下疾病的疾病负担顺位上升。男性和女性的总DALY基本保持不变,但粗率和中标率呈下降趋势。不同年龄组的疾病负担顺位有所差异。  结论  2010-2020年广州市疾病负担以非传染性疾病为主,不同性别和年龄人群的疾病负担模式具有各自特征。应结合城市层面的主要健康问题,探明危险因素,针对重点人群疾病制定有效的预防控制策略。     

中国青少年1990与2019年HIV/AIDS疾病负担性别差异

  目的  分析1990年与2019年中国10~24岁青少年人群HIV/AIDS疾病负担在性别中的变化,为制定针对该年龄层人群的有效干预措施提供信息。  方法  使用全球疾病负担(Global Burden of Disease,GBD)2019数据库资料,按性别和年龄提取1990—2019年中国10~24岁青少年人群因HIV/AIDS的死亡数和死亡率、伤残调整寿命年(DALY)、DALY率、过早死亡损失寿命年(YLL)、YLL率、伤残损失寿命年(YLD)、YLD率等指标来分析该群体HIV/AIDS疾病负担在性别中的变化幅度。  结果  2019年,中国10~24岁青少年人群因HIV/AIDS的死亡数和死亡率、DALY、DALY率、YLL、YLL率、YLD与YLD率分别为847人、0.37/10万、62 621人年、27.51/10万、58 036人年、25.49/10万、4 584人年与2.01/10万,相比1990年增幅分别为401.18%,691.49%,370.48%,648.26%,409.53%,710.33%,138.87%与279.25%。2019年中国10~14,15~19岁与20~24岁男性因HIV/AIDS的死亡数和死亡率、DALY与DALY率均高于女性,与1990年相比,增幅均高于女性;10~14岁人群疾病负担增幅高于20~24岁。1990—2019年,随着年龄和年份的增加,青少年死亡率和DALY率的性别差距增大。  结论  与1990年相比,2019年中国10~24岁青少年人群HIV/AIDS感染风险持续增加,低龄HIV感染者增幅明显,性别差异日益明显。     

1990—2019年中国胰腺癌疾病负担变化趋势研究

目的 描述与分析1990—2019年中国胰腺癌疾病负担状况及其变化趋势,为有效开展胰腺癌的防控工作提供科学依据。方法 利用2019年全球疾病负担研究(Global Burden Health,GBD)结果,使用Excel 2019,按不同性别、年龄组对1990—2019年中国胰腺癌的发病率、死亡率和DALY率情况进行描述,使用Joinpoint软件计算其年度变化百分比值与平均年度变化百分比值。结果 与1990年相比,中国胰腺癌发病率由2.26/10万上升至8.08/10万,死亡率由2.29/10万上升至8.25/10万,DALY率由63.31/10万增加至197.22/10万,均呈不同幅度的上升趋势(P＜0.05)。中国人群胰腺癌疾病负担男性较女性重,标化发病率、死亡率、DALY率的AAPC值均为男性(2.20%、2.10%、2.00%)大于女性(1.90%、1.80%、1.50%)。随年龄的增长各率均有先上升后下降的趋势,发病与死亡率峰值在85～90岁年龄段,DALY率峰值在70～74岁年龄段,各年龄段男性各率均高于女性。结论 1990—2019年中国人群胰腺癌疾病负担不断加重,老年、男性为高危人群,需有针对性的做好胰腺癌的防治工作。     

基于自回归滑动平均混合模型的布鲁菌病流行趋势预测

  目的  对我国布鲁菌病（简称布病）月发病率进行预测，为了解我国布病流行趋势、制定防控策略提供数据支持和决策依据。  方法  以国家人口与健康科学数据共享平台为数据来源，使用2004年1月-2016年12月全国布病月发病率数据建立历史序列，应用R软件构建自回归滑动平均混合模型（autoregressive integrated moving average model，ARIMA）并进行数据拟合和预测。  结果  本研究构建乘积季节ARIMA（2，1，2）（2，1，1）₁₂模型各项参数都有统计学意义（均有P < 0.001），模型很好的拟合了全国布病月发病率的变化规律，预测值与实际值之间的平均相对误差为21.77%；预测2017年、2018年、2019年和2020年布病的月平均发病率分别为0.399 5/10万、0.423 8/10万、0.445 6/10万、0.471 2/10万，呈逐渐增高趋势（χ2=14.244，P < 0.001），在4-7月份出现发病峰值。  结论  在自然状况下，我国人间布病的月发病率将逐年增高，应采取相应措施进行控制。     

1990-2030年中国因酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病疾病负担分析及趋势预测

目的 了解中国1990-2019年酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病的疾病负担情况，并预测2020-2030年的疾病负担变化趋势。方法 利用2019全球疾病负担（GBD2019）数据，选择发病率、死亡率、伤残调整寿命年（DALY）、过早死亡损失寿命年、伤残损失寿命年等指标描述1990-2019年中国酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病疾病负担情况，利用年估计变化百分比（EAPC）描述疾病负担的时间趋势变化。采用R软件构建贝叶斯年龄-时期-队列（BAPC）模型，预测2020-2030年中国酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病年龄标化发病率（ASIR）和年龄标化死亡率（ASMR）。结果 1990-2019年，中国酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病ASIR呈上升趋势，其EAPC为0.31%（95%CI：0.10%~0.52%）；DALY呈现下降趋势，EAPC为-2.81%（95%CI：-2.92%~-2.70%）；ASMR呈下降趋势，EAPC为-2.55%（95%CI：-2.66%~-2.45%）。酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病ASIR在35~49岁年龄段中达到最高，而ASMR随着年龄升高逐渐增加，年龄30~岁开始显著升高；年龄标化DALY率在55~64岁之间达到高峰。男性居民的疾病负担指标均高于同时期的女性居民。根据BAPC模型预测结果，2020-2030年中国全人群酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病ASIR从2020年的3.45/10万上升至2030年的3.78/10万，增长9.57%，ASMR从2020年的1.45/10万下降至2030年的1.24/10万，降低14.48%。结论 我国因酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病的疾病负担仍然较重，尤其是在男性和中老年人群中，需要更加重视对这些人群的关注。2020-2030年预测结果显示ASMR呈下降趋势，ASIR仍在上升。