ARIMA预测模型在甘肃省其他感染性腹泻发病预测中的应用

目的 建立并评价甘肃省其他感染性腹泻发病的ARIMA预测模型。 方法 利用2010—2018年甘肃省其他感染性腹泻的发病数据建立ARIMA预测模型,同时利用2019年发病数据评价模型并对2020年甘肃省其他感染性腹泻发病进行预测。 结果 根据模型拟合效果,模型ARIMA(0,1,1)(1,1,0)₁₂为最优模型。R²=0.741,Ljung-Box检验值为25.944,BIC值为11.060。模型拟合甘肃省其他感染性腹泻的发病趋势与实际发病趋势一致,MAPE=17.297%,预测结果显示2020年甘肃省其他感染性腹泻发病时间分布与往年趋于一致。 结论 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)₁₂模型能较好地拟合甘肃省其他感染性腹泻的发病趋势,对该病的预防控制、风险评估等具有一定的公共卫生意义。     

上城区其他感染性腹泻ARIMA乘积季节模型的建立与预测

目的 建立上城区其他感染性腹泻病求和自回归移动平均(auto-regressive integrated moving average, ARIMA)乘积季节模型，为早期防控提供参考。方法 利用SPSS 25.0软件对上城区2010—2020年其他感染性腹泻病发病数据构建ARIMA乘积季节模型，通过对2021年月发病数进行回代预测评价模型拟合效果，并用构建的模型对2022年月发病数进行预测。结果 上城区2010—2020年共报告其他感染性腹泻病40 534例，年均报告发病数为3 685例，无死亡病例报告。构建的较优模型为ARIMA(2,1,1)(1,1,1)₁₂,平稳R²=0.870,贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion, BIC)=9.524,平均绝对百分误差(mean absolute percentage error, MAPE)=27.351,模型Box-Ljung检验差异无统计学意义(Q=10.420,P=0.659)。模型实测发病趋势与预测发病趋势基本一致，预测值和实测值平均相对误差为23....     

余姚市2010—2017年其他感染性腹泻流行特征分析及疫情预测

目的分析2010—2017年浙江省余姚市其他感染性腹泻疫情流行特征,为提出防控措施提供科学依据。方法采用描述性流行病学方法,收集国家传染病报告信息管理系统2010年1月1日—2017年12月31日余姚市各级医疗机构报告的其他感染性腹泻患者的相关信息,人口学资料来自余姚市公安局,运用SPSS19.0软件建立自回归移动平均模型(ARIMA)预测2018年余姚市其他感染性腹泻发病趋势。结果 2010—2017年余姚市共报告其他感染性腹泻病例28 729例,无死亡病例,年均发病率为354.13/10万,发病呈现逐年上升趋势(χ■=3 117.664,P<0.01)。街道发病率(572.61/10万)高于乡镇(171.59/10万),差异有统计学意义(χ~2=9 168.853,P<0.01);病例主要集中于<5岁儿童,占总病例数的69.95%;男性年均发病率(404.88/10万)高于女性(301.89/10万),差异有统计学意义(χ~2=609.522,P<0.01);职业分布以散居儿童为主,占总病例数的68.85%。利用ARIMA(2,0,0)×(1,0,0)_(12)模型预测2018年余姚市其他感染性腹泻发病趋势,1—2月为一个发病高峰。结论余姚市其他感染性腹泻防控形势依然严峻,发病以5岁以下散居儿童为主,应采取有效防控措施来降低发病率。     

自回归积分滑动平均模型在杭州市上城区主要肠道传染病发病趋势的应用研究

目的了解杭州市上城区主要肠道传染病的流行特征,探讨应用为自回归积分滑动平均模型(ARIMA模型)预测其发病趋势的可行性和适用性。方法应用SPSS 20.0对2007-2016年杭州市上城区主要肠道传染病月发病数据建立ARIMA模型,以2017年1～12月的数据进行模型的验证,并外推2018年的发病趋势。结果 2007-2016年细菌性痢疾和其他感染性腹泻的发病趋势总体呈下降趋势。细菌性痢疾的预测模型为ARIMA (1,1,1)(1,1,0)12,其他感染性腹泻的预测模型为ARIMA (2,0,2)(1,1,1)12,拟合效果均较好。2018年杭州市上城区细菌性痢疾的发病有下降的趋势,其他感染性腹泻的发病有上升的趋势,但幅度不大。结论 ARIMA模型对杭州市上城区主要肠道传染病的发病趋势有较好的预测效果,可提供科学的防控依据。     

2019-2020年四川省其他感染性腹泻流行病学特征及病原分析

目的 分析2019—2020年四川省其他感染性腹泻发生、流行特征、变化趋势及病原,为防控措施制定提供科学依据。方法 通过中国疾病预防控制信息系统传染病监测系统中收集2019—2020年四川省其他感染性腹泻疫情资料,采用描述性流行病学方法进行分析。率的比较采用χ²检验,以P<0.05为差异有统计学意义。结果 2019—2020年四川省累计报告其他感染性腹泻病例81 183例,发病率48.56/10万。2019年发病率高于2020年,发病率差异有统计学意义(χ²=75.792,P<0.001),2岁以下幼儿占病例总数的58.53%,0岁组发病数最多,占病例总数的27.90%,男性发病率高于女性,差异有统计学意义(χ²=269.646,P<0.001),散居儿童占病例总数的61.14%。全年有两个发病高峰。地区间发病水平差异明显,有明确病原学诊断的病例中,病毒性腹泻轮状病毒感染占88.46%。结论 四川省其他感染性腹泻发病防控形势严峻,应采取综合干预措施控制暴发和流行,2岁以下散居儿童是防控工作的重点。     

ARIMA模型在2004—2014年淮安市其他感染性腹泻流行病学特征及发病趋势预测中的应用

目的分析淮安市其他感染性腹泻的流行病学特征,并探讨ARIMA模型拟合淮安市其他感染性腹泻发病趋势预测的可行性。方法采用Excel 2003和Arc Gis 10对淮安市2004—2014年其他感染性腹泻的发病特征进行分析,应用EViews 5.0对月发病数进行拟合与预测。结果淮安市其他感染性腹泻的流行周期为3~5 a,10至11月份为每年的发病高峰;主城区的发病率高于其他地区;0~3岁的男童是高发人群;ARIMA(2,1,3)(1,1,1)12模型较好地拟合了淮安市其他感染性腹泻的月发病数列,预测效果良好。结论淮安市其他感染性腹泻发病具有周期性和季节性等特点,可以应用ARIMA模型进行短期预测,对开展预防控制措施具有指导意义。     

深圳市沙井街道2007—2010年其他感染性腹泻的流行特征

目的及时掌握其他感染性腹泻的流行病学特征,为制定预防控制策略提供科学依据。方法对深圳市沙井街道2007—2010年的其他感染性腹泻发病资料采用流行病学方法进行统计和分析。结果 2007—2010年全街道共报告确诊其他感染性腹泻病例3 095例,年发病率在80.08/10万～121.52/10万之间,呈明显的秋冬季节高发特点;5岁以下,特别1岁以下的散居儿童是其他感染性腹泻的高危群体。实验室诊断病例占发病总数的88.17%,而轮状病毒感染病例占实验室诊断病例的96.04%。结论轮状病毒是影响其他感染性腹泻分布的重要因素之一,积极采取接种轮状病毒疫苗、采取广泛健康教育等措施,以降低轮状病毒性腹泻发病率是有效控制其他感染性腹泻发病的重要措施。     

南昌市其他感染性腹泻ARIMA模型的建立及应用

目的 建立南昌市其他感染性腹泻的ARIMA模型,探讨ARIMA模型对南昌市其他感染性腹泻发病数预测的可行性.方法 利用Eviews软件对南昌市2007年1月～2011年6月其他感染性腹泻的发病数资料建立ARIMA模型,并对预测结果进行评价.结果 建立ARIMA(4,2,2)×(0,1,1)12模型,预测结果MAPE为15.56.结论 建立的ARIMA模型较好的反应了其他感染性腹泻的流行趋势,对其他感染性腹泻的防制有一定的借鉴意义.     

2005—2013年平顶山市其他感性腹泻流行特征分析

目的 分析平顶山市2005—2013年其他感染性腹泻流行特征,为制定防控策略提供依据。方法 对平顶山市2005—2013年疾病监测报告信息系统报告的其他感染性腹泻病例信息进行描述流行病学分析。结果 2005—2013年平顶山市共报告其他感染性腹泻病例21 691例,年均发病率为48.70/10万。市区发病率高于郊县,差异有统计学意义(χ2=1 001.013,P<0.01)。发病高峰为6-8月和10月。男性发病率高于女性,差异有统计学意义(χ2=917.480,P<0.01)。各年龄组均有发病,5岁以下儿童发病率最高,其次为85岁以上人群。6—8月的发病人群以5及5岁以上人群为主,10和11月以5岁以下儿童为主。结论 平顶山市其他感染性腹泻的防控形势不容乐观,应依据流行特点,针对重点人群开展针对性的防控措施,有效降低发病水平。     

开封市2005～2010年其他感染性腹泻病报告病例分析

目的 了解开封市其他感染性腹泻病的流行特点,为防控工作提供数据支持.方法 收集开封市2005～2010年“疾病监测信息报告管理系统”中报告的其他感染性腹泻病例数据,对其流行病学及病原学信息进行描述性统计分析.结果 2005～2010年共报告其他感染性腹泻病例2 671例,年报告发病率范围7.18/10万～13.94/10万,呈逐年下降趋势.1岁及以下婴幼儿占全部报告发病总数的74.50％.每年有两个发病高峰.轮状病毒分别占报告发病总数和实验室诊断病例的26.17％和62.30％.结论 开封市2005～2010年其他感染性腹泻报告发病率逐年下降,以1岁以下儿童轮状病毒性腹泻为主,发病主要集中在秋冬季节.各地报告病例严重不均,报告质量亟待提高.     

2006-2010年深圳市宝安区其他感染性腹泻流行病学特征分析

目的了解深圳宝安区2006-2010年其他感染性腹泻流行病学概况,为其他感染性腹泻的防控提供参考依据。方法收集深圳宝安区2006-2010年疫情网络上报的该地确诊其他感染性腹泻的所有病例（34 249例）,进行描述性研究。结果 2006-2010年深圳宝安区共报告其他感染性腹泻病例34 249例,年发病人数的范围为2 644～10 566人,发病呈上升趋势。在儿童患者中,主要以散居儿童为主,各年所占比例均达到90%以上;成人患者主要以工人为主,各年所占比例均高于60%;其他感染性腹泻发病时间主要集中在10、11月份;实验室诊断病例占总报告病例数的84.72%,轮状病毒感染病例在实验室诊断病例中占77.32%。结论深圳市宝安区其他感染性腹泻发病主要以5岁以下儿童为主（尤其是散居儿童）,秋冬季是其他感染性腹泻的发病高峰,轮状病毒是该病的主要病原体。     

2005-2010年湖州市其他感染性腹泻病例流行特征分析

目的:了解湖州市2005-2010年其他感染性腹泻的流行特点,为其他感染性腹泻的防控提供科学依据。方法:收集中国疾病控制信息系统"疾病监测信息报告管理系统"中2005-2010年湖州市其他感染性腹泻的病例报告,对其进行描述性统计分析。结果:2005-2010年湖州市共报告其他感染性腹泻49 175例,年平均发病率287.62/10万,实验室诊断病例占24.74%,发病高峰在每年的7-8月份和10-11月份。3岁以上婴幼儿报告发病数最多,占报告发病总数的42.90%。报告的实验诊断病例中,轮状病毒所占比重最大。结论:湖州市2005-2010年其他感染性腹泻以3岁以下儿童轮状病毒性腹泻为主,应高度重视对儿童轮状病毒腹泻防治工作的管理与投入力度。     

时间序列分析在其它感染性腹泻预测预警中的应用

目的:应用时间序列分解法分析其它感染性腹泻的季节性和应用ARIMA模型进行预测预警,为德清县其它感染性腹泻防治提供参考依据。方法:应用Excel2010软件计算2004年-2011年德清其它感染性腹泻季节性因素Si;用SPSS19.0软件对2004年-2010年德清县其它感染性腹泻拟合构建最佳ARIMA模型,并计算95%和90%预测值可信区间,所得到的模型对2011年发病数进行预测预警,并与实际值进行比较。结果:其它感染性腹泻存在明显的季节性,发病高峰为11月,次高为7月;ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型拟合效果总体较好,实际值基本在预测值的95%可信区间范围内,但有3个月实际发病数超过预测值90%可信区间上限。结论:时间序列分解法可以分析其它感染性腹泻发病季节性;ARIMA模型能够运用于其它感染性腹泻发病趋势的预测预警,预测值90%可信区间上限可以作为预警限值。     

2010-2019年鞍山市其他感染性腹泻流行病学特征分析

目的分析2010-2019年鞍山市其他感染性腹泻流行病学特征,为本地区其他感染性腹泻的科学防控提供依据。方法对2010-2019年鞍山市其他感染性腹泻发病情况进行描述性流行病学分析。率的比较采用χ~2检验,以P0.05为差异有统计学意义。结果 2010-2019年鞍山市其他感染性腹泻报告发病率呈下降趋势(χ_(趋势)~2=1 220.80,P0.001)。发病高峰出现在6-9月。鞍山市4城区发病率高于3县发病率(χ~2=2392.48,P=0.000)。5岁年龄组、85岁及以上年龄组和80岁年龄组发病率较高。其他感染性腹泻发病以家务及待业、农民和离退人员居多。结论建议开展其他感染性腹泻的病原学监测,进一步明确病原谱。在不同人群中开展有针对性的防控措施。     

深圳市福田区2005-2010年其他感染性腹泻流行病学分析

分析深圳市福田区2005-2010年其他感染性腹泻疫情资料,了解其流行特征和变化趋势,为制定预防与控制策略提供科学依据。结果显示,2005-2010年福田区共报告其他感染性腹泻病例8 692例,年发病率的范围为64.68/10万～169.92/10万。发病高峰时间为每年的冬季。3岁以下年龄组发病例数占所有发病的73.77%以上。轮状病毒为主要的致病原。研究表明,福田区其他感染性腹泻发病率处于逐年上升趋势,应采取有效的措施进行防制。     

ARIMA乘积季节模型在苏州市其他感染性腹泻发病预测中的应用

目的探讨自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)乘积季节模型在苏州市其他感染性腹泻发病预测方面的应用。方法利用R软件对苏州市2004年1月—2015年12月的其他感染性腹泻发病率数据构建ARIMA乘积季节模型,预测苏州市2016年1—12月其他感染性腹泻发病率。结果建立了ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12乘积季节模型,模型Ljung-Box检验差异无统计学意义(Q=5.305,P=0.947),模型短期预测效果较好,2016年1—6月苏州市其他感染性腹泻发病率预测值与实际发病率进行比较,相对误差的平均值为0.041,实际发病率均在预测结果 95%可信区间内。结论 ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12季节乘积模型可用于苏州市其他感染性腹泻发病的短期预测。     

ARIMA模型在预测南阳市人间布鲁氏菌病发病风险中的运用

目的 应用ARIMA模型预测南阳市布鲁氏菌病(布病)的发病风险.方法 收集2008-2019年南阳市布病病例数据,应用ARIMA建立预测模型,使用2020年的观察值和预测值评估模型,并预测2021年发病情况.结果 2008-2019年南阳市布病发病呈升高趋势,发病高峰为每年的4-5月,拟合布病数据的最优模型为ARIMA...     

江西省2017-2022年其他感染性腹泻流行趋势和预测分析

目的 分析江西省2017-2022年其他感染性腹泻流行趋势，探讨自回归移动平均（ARIMA）模型在江西省其他感染性腹泻发病预测中的应用，为开展其他感染性腹泻预测和防控工作提供参考。方法 对江西省2017-2022年其他感染性腹泻病例进行描述性流行病学分析，建立ARIMA模型对2023年其他感染性腹泻发病数进行预测。结果 2017-2022年江西省累计报告其他感染性腹泻为204 842例，年均报告发病率为74.32/10万。全年龄段均有病例报告，发病呈明显的季节性特征，存在冬春季（1-3月）和夏秋季（7-9月）两个发病高峰，且冬春季峰值较高。ARIMA（0，1，2）（2，1，0）₁₂和ARIMA（1，0，0）（2，1，0）₁₂模型的各项参数均有统计学意义（P<0.05），且贝叶斯信息准则值最小分别为13.83和9.12，残差系列均为白噪声（P>0.05）；模型预测值与实际值较为吻合，预测趋势与实际趋势一致，模型预测效果较好。结论 2017-2022年其他感染性腹泻发病仍居江西省法定传染病发病前列，防控形势不可忽视，应在流行季加强对防控重点人群≤3岁儿童和散居儿童家庭的疾病监测和健康宣教工作。ARIMA模型可用于江西省其他感染性腹泻发病的短期预测和趋势分析。     

广东省2004-2006年其他感染性腹泻流行特征分析

目的了解广东省其他感染性腹泻的流行病学特征,探索监测系统中可能存在的问题。方法对广东省2004-2006年疾病监测信息报告系统中上报的其他感染性腹泻病例进行描述性流行病学分析。结果2004-2006年广东省共报告其他感染性腹泻病例198 522例,年发病率的范围为64.0/10万~91.8/10万,发病呈逐年上升趋势。5岁以下年龄组占全部发病数的46.13%。8-9月开始其他感染性腹泻发病逐渐增加,2004-2005年的12月下旬出现发病高峰,2006年发病高峰提前到11月中旬。报告发病率居前5位的地级市有江门、珠海、中山、阳江、广州等市。实验室诊断病例占总报告病例数的12.7%,其中轮状病毒在实验室诊断病例中占34.5%。3年共报告其他感染性腹泻暴发疫情8起,主要为诺如病毒(5起)引起。结论广东省2004-2006年其他感染性腹泻流行主要集中在0~5岁散居和托幼儿童,秋冬季是其他感染性腹泻的好发季节,各地其他感染性腹泻的报告严重不均,轮状病毒可能是影响其他感染性腹泻分布的重要因素之一。     

2005—2008年广州市其他感染性腹泻流行特征分析

目的了解广州市其他感染性腹泻流行病学特征，为有效控制感染性腹泻提供依据。方法对广州市2005—2008年疾病监测信息报告系统中上报的其他感染性腹泻病例进行描述性流行病学分析。结果2005—2008年广州市共报告其他感染性腹泻病例55081例，年发病率介于108．83／10万～152．78／10万之间，呈逐年上升趋势。5岁以下年龄组占全部发病数的64．49％。10—12月为发病高峰。报告发病率居前5位的地区为南沙、黄埔、花都、越秀和番禺。实验室诊断病例中，8789例有明确病原体信息，占报告病例总数的16．0％，其中轮状病毒、腺病毒及两者合并感染分别占实验室诊断病例的75．49％、10．83％和13．49％。共报告其他感染性腹泻暴发疫情7起，6起由诺如病毒引起。结论广州市2005—2008年其他感染性腹泻流行主要集中于0～5岁散居儿童，秋冬季是其他感染性腹泻的好发季节，轮状病毒为主要病原体，且存在轮状病毒和腺病毒交叉感染。降低轮状病毒性腹泻发病率是有效控制感染性腹泻的重要措施之一。