Markov模型在山东省肾综合征出血热流行趋势预测中的应用

目的：应用Markov模型对山东省2005-2009年的HFRS疫情进行预测，为全省的HFRS防治工作提供科学依据。方法：将山东省1973～2004年的HFRS发病率划分为4个状态，应用Markov模型对其今后5年的发病趋势进行预测。结果：山东省今后5年内HFRS发病率均低于5／10万。结论：山东省HFRS会保持低流行状态，但流行形势仍不乐观。     

肾综合征出血热流行因素的影响研究

目的 对全国肾综合征出血热(HFRS)流行进行影响因素的相关性研究，找出符合我国地理特点多样性的不同疫区影响HFRS流行的因素和指标。方法 对1984～2000年全国19个不同HFRS疫区提供的宿主动物监测资料、气象和农业等原始资料进行分类汇总，采用秩相关统计方法进行分析。结果 经检验，年平均气温与年发病率呈负相关；年平均湿度与年发病率呈正相关；年降雨量与年发病率的相关系数较高，部分南方监测点的年降雨量与年发病率的相关系数呈明显的负相关，北方地区的监测点则呈正相关，并且下半年降雨量与同期人群发病率及与全年人群发病率呈正相关；农作物的面积和产量与HFRS发病率呈正相关；当月鼠密度、带病毒鼠指数与人群当月发病率、翌月发病率和隔月发病率均呈正相关性。结论 上述因素与HFRS疫情的相关性虽有一定的显著性意义但相关系数不是很高，不宜构建多因素回归方程以进行HFRS疫情的预报预测，但其对HFRS疫情的影响是显而易见的，为各地进一步开展HFRS的防制及流行趋势预测的研究提供参考。     

应用直线回归统计方法对肾综合征出血热疫情进行预测研究

目的 确定肾综合征出血热（HFRS）预测指标，进行疫情预测预报。方法 选用直线回归统计方法，用带病毒鼠指数与发病率做相关分析。结果 姬鼠型疫区HFRS发病率与黑线姬鼠带病毒鼠指数呈正相关（r=0．720，t=3．741，P〈0．01）；家鼠型疫区HFRS发病率与褐家鼠带病毒鼠指数也呈正相关（r=0．610，t=3．103，P〈0．01）。流行强度与主要宿主动物数呈正相关。结论 带病毒鼠指数可以作为疫情预测的重要指标，进行预测预报。     

GM(1,1,sinω)模型在肾综合征出血热发病预测中的应用研究

目的探讨肾综合征出血热(HFRS)发病率预测方法.方法根据以往聊城市HFRS发病率资料,建立灰色系统GM(1,1,sinω)预测模型,分析变化趋势.结果与GM(1,1)模型比较,GM(1,1,sinω)是更加合理的选择,预测本地HFRS下一发病高峰为2010年,HFRS的流行有周期延长、发病高峰退后的趋向.结论目前HFRS正处于发病率的低谷期,发病率呈上升趋势,应引起注意,并采取有效的措施预防HFRS的发病.     

2005年唐山市肾综合征出血热监测

唐山市自1980年首次确诊肾综合征出血热（HFRS）病例以来，每年均有病例发生。20世纪90年代后，发病率逐年上升，1999年出现流行高峰，发病率为13．02／10万，成为河北省高发病地区，为全国HFRS监测点之一。为了解唐山市HFRS流行特征和规律，为今后防治提供依据，我们对唐山市2005年HFRS监测资料进行了分析。     

基于GM(1,1)-GRNN组合模型的肾综合征出血热发病率预测

目的预测浙江省肾综合征出血热(HFRS)发病趋势,为卫生工作的决策和防病治病提供科学依据。方法根据浙江省2001-2009年HFRS发病率,建立灰色GM(1,1)与广义回归神经网络组合〔GM(1,1)-GRNN〕模型,与GM(1,1)模型对比,并进行预测。结果 2001-2010年HFRS年发病率组合模型拟合值与实际值的平均相对误差为2.47%,明显低于GM(1,1)模型的平均相对误差(11.19%),组合模型的预测精度相对单一GM(1,1)模型有较大的改善;组合模型预测2011年HFRS年发病率为0.8591/10万。结论浙江省2010-2011年HFRS的发病率呈下降趋势,组合模型的预测精度高,可以提供更为准确的预测数据,从而为防控决策提供可靠依据。     

1983-2004年济南市历城区肾综合征出血热疫情分析

济南市历城区1983年发生首例肾综合征出血热(HFRS)患者,至今已有22年的流行史。为进一步探讨HFRS在我区的流行规律,做好流行趋势的预测,为制定有效的防制措施提供依据,现将1983-2004年HFRS的疫情资料进行分析。1材料与方法疫情数据来源于历城区法定传染病疫情报告资料;人口数据来源于历城区统计局。2结果2.1流行概况1983-2004年历城区共发生HFRS患者3794例,年均发病率为21.38/10万;死亡31例,病死率为0.82%。其中1986年发病率最高,共发病943例,发病率为157.00/10万,之后HFRS发病呈现逐步下降的趋势(表1)。表11983-2004年历城区HFRS…     

江西省肾综合征出血热发病率ARIMA模型及其趋势预测

目的探讨自回归求和移动平均模型(Auto Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)在江西省肾综合征出血热月发病率预测的可行性,为制定出血热防控策略提供依据。方法基于江西省2006-2015年肾综合征出血热(Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome,HFRS)逐月发病率资料建立ARIMA模型,利用2016年各月发病率检验模型预测效果,再以2006-2016年HFRS逐月发病率构建模型预测2017年HFRS发病率。结果本研究构建的ARIMA(0,0,2)(0,1,1)12模型,拟合结果与实际发病情况基本吻合。各项参数均有统计学意义(P0.05),BIC值(Schwarz Bayesian criterion,贝叶斯信息准则)=-6.792,Ljung-Box Q=14.992,P=0.452,模型残差为白噪声;2016年各月HFRS发病率预测值与实际值动态趋势基本吻合。预测2017年江西省HFRS发病率为1.45/10万。结论 ARIMA模型能很好地模拟江西省HFRS发病率在时间序列上的变动趋势,可用于江西省HFRS发病率的短期预测研究。     

GRNN组合预测模型对辽宁省及部分地区肾综合征出血热发病率的预测研究

目的探讨广义回归神经网络（GRNN）组合预测模型在肾综合征出血热（HFRS）发病率预测上的优势及应用前景。方法利用1990—2001年辽宁省、丹东市、沈阳市和朝阳市HFRS发病率分别建立GM（1，1）灰色预测模型和求和自回归滑动平均（ARIMA）模型，把2个模型的预测值作为GRNN的输入，实测值作为网络的输出，对样本进行训练和预测，并对3个模型的预测效果进行比较。结果针对辽宁省HFRS发病率建立的GM（1，1）模型、ARIMA模型和GRNN组合预测模型的平均误差率（MER）分别为13．5143％、25．0814％和5．5755％；R^2分别为0．8961、0．6997和0．9837。针对丹东市HFRS发病率建立模型的MER分别为19．7329％、20．6275％和14．0789％；R^2分别为0．8112、0．7628和0．8750。针对沈阳市HFRS发病率建立模型的MER分别为15．1421％、18．0584％和14．3592％；R。分别为0．8757、0．7889和0．8585。针对朝阳市HFRS发病率建立模型的MER分别为51．5090％、28．6593％和28．5927％；R^2分别为0．7863、0．8291和0．7753。GRNN组合预测模型对于辽宁省和丹东市的HFRS发病率预测效果好于2个单一模型；针对沈阳市所建立的HFRS发病率预测模型，GRNN组合预测模型和GM（1，1）模型相当，ARIMA模型最差。朝阳市的HFRS发病率预测模型不适合用上述方法建立。结论GRNN组合预测模型充分体现了它在小样本预测中的优势，预测效果优于GM（1，1）模型和ARIMA模型，对解决时间序列类型的HFRS发病率等资料有很好的实用价值。     

应用Markov模型预测桦甸市肾综合征出血热流行趋势

Markov模型是以俄国数学家A.A.Markov命名的数学方法。在卫生管理中,可以用Markov模型预测医疗器械、药品市场占有率,药品的期望利润收益等。近来年又用其预测某些传染病的流行趋势。本文将1965～1997年肾综合征出血热(HFRS)的发病率划分为4个不同状态,应用Markov模型对其今后5年的流行趋势进行预测。1 材料与方法1.1 资料来源:HFRS(hemorrhagic fever with renal syndrom)的疫情资料来源于桦甸市卫生防疫站1965～1998年《急性传染病月年报表》;1.2 Markov模型是一种非参数的离散型时间序列分析方法。     

苏州市肾综合征出血热预测预报模型初探

肾综合征出血热（HFRS）是一种自然疫源性疾病,我国于1984年起在全国开展HFRS的疾病监测工作。目前对该病的流行情况及传播途径已基本阐明。国内很多学应用数学模型对HFRS发病的原因和流行趋势进行了探讨,但具体方法与侧重点各有不同心。我们对苏州市1989-2003年HFRS的发病资料进行了分析,并利用湿度、降水、日照、平均气温等气象因素及每月的鼠密度资料与HFRS的月发病率进行了相关性分析,采用逐步回归法,建立多元回归方程,得到HFRS的预测预报模型。[第一段]     

肾综合征出血热控制效果研究

（目的）探讨肾综合征出血热（HFRS）在当地的流行特征、规律及影响预防控制效果因素分析。（方法）统计分析HFRS疫情资料。宿主动物密度调查采用夹夜法。宿主动物带毒率调查采用间接免疫荧光抗体试验（IFAT）方法。（结果）沂南县1976年发生首例病人,至1995年共发病7740例,年平均发病率53.56/10,发病高峰达163.27/10万,病死率高达23.10%,1985年和1989年解剖鼠肺108只,黑线姬鼠带毒率为10%,带毒指数为21.90;褐家鼠带毒率为4.17%,带毒指数为9.08。（结论）沂南县HFRS疫区1984年前以姬鼠型为主,黑线姬鼠是主要传染源,1985年至今以家鼠型为主混合型疫区,褐家鼠是主要传染源。HFRS发病以青壮年男性农民多见。科学灭鼠能减轻HFRS的流行。     

1985～2007年兴安县肾综合征出血热流行病学分析

目的 分析兴安县22年来肾综合征出血热(HFRS)流行特征,为制定防控策略提供依据.方法 采用描述性流行病学方法分析兴安县1985～2007年HFRS疫情资料.结果 1985～2007年兴安县HFRS发病率在0～4.08/10万,发病最多的是1994年,病例数为15例,年平均发病率为1.50/10万.发病高峰集中在每年的11月至次年的2月,12月最多,病例数为34例(占26.77%).男女性别比为3.10:1,发病以青壮年为主,30～55岁病例共85例(占66.93%),发病职业以农民为主,农民共发病96例,占总数的75.59%.结论 兴安县是广西HFRS的主要疫区,加强监测、做好防鼠灭鼠工作及开展重点人群接种是控制该县HFRS发病的主要措施.     

基于自回归滑动平均混合模型的安丘市肾综合征出血热发病率预测研究

目的基于自回归滑动平均混合(ARIMA)模型对安丘市肾综合征出血热(HFRS)的发病率进行时间序列分析和预测,为制定HFRS防治策略提供科学依据。方法收集安丘市1977年1月1日至2019年8月31日安丘市HFRS发病资料,按照年、月进行分类汇总,通过SPSS 19.0软件拟合ARIMA模型,分别预测2019～2020年和2019年1～8月的发病率。结果年发病率预测模型最终拟合为ARIMA(0,1,0)模型,预测2019、2020年的年发病率分别为2.52/10万和1.56/10万。月发病率预测模型最终拟合为ARIMA(0,1,2)(0,1,1)_(12)。结论 ARIMA模型能较好模拟安丘市HFRS的发病趋势。     

指数曲线模型在痢疾发病率预测中的应用

目的用指数曲线模型预测痢疾发病率变化趋势,为防控工作提供依据。方法用我国1994—2013年痢疾发病率数据建立指数曲线模型,并进行外推预测。结果痢疾发病率的指数曲线模型为y=e~(4.41946-0.08266x),R~2=0.9782,拟合度高;预测值与实际值差异无统计学意义(t=-0.55,P0.05);回归系数有统计学意义(tb=-23.99,P0.01);用模型外推预测2014—2016年痢疾的发病率为14.64/10万、13.48/10万和12.41/10万。结论用指数曲线模型拟合我国痢疾的发病率效果良好,可为防控工作提供理论指导。     

章丘市1995～2002年肾综合征出血热资料分析

章丘市自1982年发生首例肾综合征出血热(HFRS)以来,发病人数逐年增多,近几年发病率一直居高不下.为探讨HFRS的流行规律,做好防制工作,对章丘市1995～2002年HFRS的资料进行分析.     

章丘市1995～2002年肾综合征出血热资料分析

章丘市自1982年发生首例肾综合征出血热(HFRS)以来，发病人数逐年增多，近几年发病率一直居高不下。为探讨HFRS的流行规律，做好防制工作，对章丘市1995～2002年HFRS的资料进行分析。     

浙西地区肾综合征出血热监测研究

目的掌握肾综合征出血热（HFRS）流行规律与疫源地情况，为控制HFRS的流行提供依据。方法运用描述流行病和疫源地调查方法，对人间疫情和主要宿主动物进行分析，采集标本送实验室采用间接免疫荧光法测抗体，直接免疫荧光法测抗原。结果1965年后的近40年来，衢州共发生HFRS 18 422例，年均发病率为21．87／10万，死亡271例，病死率1．47％。发病季节随年代发生明显变化，20世纪80年代以前，冬春峰发病数之比为7．22：1，2000年以后为1．18：1，农民发病占82，41％，男女之比为2．20：1，25～54岁组发病占7826％。开化县和衢江区是我市最主要HFRS疫区。2002～2004年室外鼠密度为3．64％，室内为4．20％。褐家鼠和黑线姬鼠分别为室内和野外优势鼠种，带病毒鼠指数分别为0.026和0．034。3年的带病毒鼠指数分别是0.048、0．036和0．032，与发病率变化存在相关性。结论自1965年报告首发病例后40年来，发病率曲线呈单峰型，表明HFRS存在散发、流行、逐步静息的自然规律性。我市仍然是一个以姬鼠型为主的混合型疫区，近年来疫情的下降，不仅在于易感人群接触病原体机会的减少，也在于自然界主要宿主动物的带病毒鼠指数的下降。HFRS的防制工作仍应引起高度重视。     

ARIMA模型在肾综合征出血热发病率预测中的应用

目的利用自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型开展长沙市肾综合征出血热(haemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS)发病率预测,为相关政策的改进提供科学依据。方法收集长沙市1971-2010年HFRS发病率资料,用Excel 2003软件建立数据库,采用SPSS13.0统计分析软件实现模型构建,经过模型识别、参数估计、诊断检验后,利用建立好的模型对长沙市2011-2015年HFRS发病率进行预测。结果根据模型原理及与实际值的比较,ARIMA(1,0,0)模型适合模拟长沙市HFRS的发病规律,模型拟合值与实际值非常接近,模型回归系数有统计学意义。2011-2015年长沙市HFRS年发病率预测值分别为1.69/10万(95%CI:0.00~9.67/10万)、2.23/10万(95%CI:0.00~12.51/10万)、2.66/10万(95%CI:0.00~14.22/10万)、3.00/10万(95%CI:0.00~15.35/10万)、3.27/10万(95%CI:0.00~16.13/10万)。结论 2011-2015年长沙市HFRS发病有增加趋势,需进一步加大防控策略。     

用高次指数平滑法预测病毒性肝炎的发病趋势

病毒性肝炎是影响我市人民身体健康的主要传染病,近十多年来其发病率均位居各种法定传染病的首位,1992年和1993年发病率均居广西全区各地市之首.本文应用三次指数平滑法对我市1985～1996年病毒性肝炎发病率进行拟合,并预测1997年的发病率,从而为更好地控制病毒性肝炎的流行提供科学依据.结果报告于后.1 资料来源资料来源于本站流行病科和站综合档案室.2 方法和结果拟合和预测方法参照文献(1)和(2)进行.