时间序列分析在伤寒副伤寒发病情况预测分析中的应用研究

目的应用时间序列模型中较有代表性的3种方法对江苏省伤寒副伤寒疫情进行分析预测,并探讨3种方法的优缺点及适用性,为传染病疫情预测分析及防治提供理论依据。方法以1980年至2008年江苏省伤寒副伤寒发病资料分别建立合适的乘积季节模型、指数平滑模型和状态空间模型,以2009年的发病资料作为模型预测效果的考核样本,对预测结果进行深入分析和评价,探讨对疫情进行预测的方法、思路和应该注意的问题。结果江苏省伤寒副伤寒的发病趋势将在以后一段时间内呈平稳下降的趋势,会存在少许波动。乘积季节模型的预测结果与实际情况最相符,指数平滑法的预测效果较差,状态空间模型也有一定的实用性。结论用时间序列模型对伤寒副伤寒发病情况的拟合结果较好,尤其是乘积季节模型,预测效果良好,可为伤寒副伤寒的防治提供新的信息和思路。     

加权马尔可夫链在伤寒副伤寒发病情况预测分析中的应用

目的研究加权马尔可夫链在伤寒副伤寒发病情况预测中的应用。方法用1991年1月至2000年10月江苏省伤寒副伤寒发病资料建立模型，以2000年11月和12月的发病资料作为模型预测效果的考核样本。首先基于伤寒副伤寒的发病情况存在大量不确定性的特点，应用有序聚类的方法建立发病人数状态的分级标准；然后针对发病人数序列为相依随机变量的特点。采取以规范化的各阶自相关系数为权重，用加权的马尔可夫链模型来预测和分析发病人数的变化状况，使预测结论的长期效果趋于最优；最后对预测结果进行分析和评价。结果江苏省伤寒副伤寒的发病趋势将在以后一段时间内仍呈平稳下降。检验结果表明模型是合适的。结论用加权马尔可夫链对伤寒副伤寒月发病情况的拟合结果满意，预测效果良好。     

全国伤寒、副伤寒发病的季节趋势模型研究

目的分析全国2006-2010年伤寒、副伤寒报告病例数据,应用季节趋势模型预测2011年的发病例数。方法应用SPSS 15.0和Excel软件拟合2006-2010年全国伤寒、副伤寒逐月报告发病人数的季节趋势模型。结果全国伤寒、副伤寒的发病情况呈逐年下降趋势,应用逐月报告发病人数建立的季节趋势模型差异有统计学意义（F=11.688,P=0.001）,应用模型预测2011年全国伤寒、副伤寒的发病人数为12543例,较上年减少2169例。结论季节趋势模型充分考虑了疾病流行的长期趋势和季节性流行特点,拟合近年全国伤寒、副伤寒发病数据效果较好,可利用模型进行短期预测。     

伤寒副伤寒与气象及地质因素关系的BP神经网络模型研究

目的探讨桂林市伤寒副伤寒流行的气象地质因素,建立桂林市气象因素及地质因素与伤寒副伤寒发病的预测模型,将伤寒、副伤寒发病等级与影响因素进行训练预测,并评价模型的拟合效果。方法收集1994—2001年桂林辖区各县、市区报告的伤寒副伤寒疫情数据、同期桂林市平均降雨量、平均气温等气象资料、辖区各县36个乡镇的地质因素,利用Matlab6．5软件对人工神经网络BP模型进行构建、训练及模拟,并对模拟效果进行评价。结果气象因素和地质因素伤寒副伤寒发病预测平均误差率分别为1．21％和2．64％,决定系数砰分别为0．996和0．998。结论伤寒副伤寒与气象因素及地质因素关系的BP神经网络模拟合效果较好,有进一步研究的价值。     

江西省乙型肝炎发病趋势的时间序列和预测模型分析

目的利用乘积季节模型预测江西省乙型肝炎(乙肝)的发病趋势,为江西省乙肝预警预测奠定基础,同时为制定防控措施提供科学依据。方法利用最小二乘原理,应用自回归求和移动平均模型与随机季节模型相结合的乘积季节模型,对江西省1990-2009年乙肝月发病数进行时间序列分析并建立预测模型,用2010年相应数据验证预测效果,并对2010年以后江西乙肝发病趋势进行预测。结果利用1990-2009年资料构建ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12模型,所建立的预测效果良好,实际值均在预测值95%可信区间内,预测2011-2014年江西省乙肝发病人数呈上升趋势。结论采用ARIMA乘积季节模型预测江西省乙肝发病情况,拟合及近期预测效果均较好。预测效果符合江西省乙肝发病现状及目前采取的乙肝防治措施。     

乙型肝炎发病趋势的时间序列分析和预测模型研究

[目的]利用乘积季节模型预测无锡市乙型肝炎(乙肝)的发病趋势,为制订相应的防治措施提供科学依据.[方法]利用最小二乘原理,应用自回归求和移动平均模型与随机季节模型相结合的乘积季节模型,对无锡市1998～2006年乙肝月发病数进行时间序列分析并建立预测模型,用2007年相应数据验证预测效果,并对2008年以后无锡乙肝发病趋势进行预测. [结果]利用1998～2006年资料构建ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12模型,所建立模型的预测效果良好,实际值均在预测值的95%可信区间内,预测2008～2012年无锡乙肝发病人数呈下降趋势. [结论]采用ARIMA乘积季节模型预测无锡市乙肝发病情况,拟合及近期预测效果均较好.预测结果符合我市乙肝发病现状及目前采取的乙肝防治措施.     

时间序列分析在麻疹疫情预测预警中的应用研究

目的研究时间序列分析在传染病疫情预测预警中的应用,并探讨提高模型预测准确性和实用性的思路。方法以1952年1月至2006年12月江苏省麻疹发病资料建立时间序列分析模型,以2007年的发病资料作为模型预测效果的考核样本,然后将2007年的实际数据加入到原始序列中建立模型用2008年的数据来考核,并对以年为单位的发病资料进行分析和讨论。先采用差分方法对序列资料进行平稳化,然后进行定阶并估计参数,建立ARIMA模型,最后对预测结果进行分析和评价,探讨对疫情进行预警的方法和思路。结果江苏省麻疹的发病趋势自2006年明显上升之后保持平稳,但有小幅波动,这与实际情况吻合。检验表明模型结果具有较好的参考价值。结论用时间序列分析对传染病发病情况的拟合结果满意,预测和预警效果良好,为传染病防治提供了依据。     

自回归求和移动平均模型季节乘积模型在青岛市肾综合征出血热发病预测中的应用

目的探索ARIMA季节乘积模型在青岛市肾综合征出血热(HFRS)发病预测中的应用,为HFRS防治提供科学依据。方法利用1977~2015年青岛市HFRS月发病率,建立ARIMA季节乘积模型,以2016年月发病率评估预测效果,并预测2017年月发病率。结果青岛市HFRS发病具有明显的季节性,发病高峰为每年的10~12月。模型季节自回归参数为-0.45,BIC=3.58,平稳R2=0.98,残差序列检验为白噪声序列(q=13.56,P0.05),建立ARIMA乘积季节模型ARIMA(0,3,2)(1,3,2)12,2016年实际值与拟合值绝对误差为0.01~0.28,且均在95%置信区间中,2017年月发病率0.15/10万~1.06/10万。结论 ARIMA乘积季节模型能够较好地模拟青岛市HFRS发病趋势,可用于短期预测该市HFRS发病情况。     

伤寒副伤寒发病趋势的ARIMA模型和GM（1,1）模型预测

目的采用求和自回归滑动平均模型（ARIMA模型）和灰色模型GM（1,1）分别对常州市伤寒副伤寒发病率进行预测,并比较两者预测的准确性。方法根据2001—2010年的月发病率数据分别建立ARIMA模型和GM（1,1）模型。通过比较2011年实际发病率和模型预测发病率间的相对误差验证模型预测的准确性。采用准确性高的模型预测2012—2013年伤寒副伤寒的年发病率。结果 GM（1,1）模型对伤寒副伤寒的年发病率预测准确率较高。2012年和2013年伤寒副伤寒预测的年发病率分别为2.52/105和2.33/105。结论对于伤寒副伤寒发病率的预测,应同时拟合几种模型,选择拟合效果最好的一种模型。     

武汉市伤寒、副伤寒发病率GM(1,1)灰色模型预测分析

目的 预测武汉市2012-2014年伤寒、副伤寒发病趋势,为制订针对性的防控措施提供依据.方法 根据武汉市2000-2009年的伤寒、副伤寒发病率,应用灰色系统理论,构建GM(1,1)模型进行预测分析.结果 武汉市伤寒、副伤寒发病率(1/10万)的GM(1,1)灰色模型为:(y)(t+1)=- 11.784809e-0.118065+ 13.994809,拟合检验显示本模型精度好(C=0.358,P=1.000),能较好地进行趋势预测分析.结论 预测提示2012 -2014年武汉市伤寒、副伤寒年发病率呈下降趋势,应继续采取改善饮用水卫生,加强卫生监管,实施健康教育等综合措施控制伤寒、副伤寒的发病水平.     

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。     

江苏省2001年～2003年伤寒副伤寒监测及流行病学分析

目的：了解江苏省2001年～2003年伤寒副伤寒疫情特点及菌株的分型耐药情况，为防治工作提供依据。方法：对江苏省2001年～2003年的疫情进行流行病学分析，对181株伤寒副伤寒菌株进行耐药性检测，对其中的136株伤寒菌株进行噬菌体分型。结果：江苏省2001年～2003年的年平均发病率为2．24／10万，发病以5～10月份为多，苏州、南通、盐城和扬州4市是高发地区，人群分布以农民和学生为主，男女发病没有明显差异。136株伤寒菌株可分为14个型，分型率73．21％，噬菌体菌型主要为J1、M1和D2，分别占可分型菌总数的14．29％、13．39％和10．71％。不同年份伤寒菌株的分型率不同。伤寒、副伤寒菌株均对磺胺、红霉素、复方新诺明和氨苄青霉素具有不同程度的耐药性，副伤寒菌株的耐药谱较伤寒菌株宽。结论：江苏省2001～2003年伤寒疫情呈逐年下降趋势，高发季节、高发地区和人群职业分布无明显变化，但男性发病年轻化。噬菌体分型结果显示江苏省的主要流行菌型变化不大，除以往耐药的M1型菌株外，J1型菌株的耐药性也普遍较高，且有多重耐药现象；副伤寒甲出现的比例逐年增高，且其耐药率及耐药谱均较伤寒菌株高或宽。     

紫云县2001～2006年伤寒、副伤寒疫情分析

[目的]了解紫云自治县伤寒、副伤寒的流行学特征,为防治工作提供依据。[方法]用流行病学方法,对2001～2006年伤寒副伤寒疫情进行分析。[结果]6年全县累计报告伤寒副伤寒病例1705例,年平均报告发病率为92.73/10万。甲型副伤寒居多。全年病例分布不均衡。发病呈明显季节性。少数病例易形成慢性带菌者。[结论]加强卫生健康宣教,提高伤寒病例监测水平;做好各项监测工作,有效控制疫情的发生。     

浙江省1997～2006年伤寒副伤寒流行特征分析

目的分析1997～2006年浙江省伤寒副伤寒流行特征,为伤寒副伤寒防治提供依据。方法将浙江省历年疫情资料录入EXCEL2003中整理数据后用SPSS12.0进行统计分析。结果浙江省1997～2006年伤寒副伤寒发病率呈现以2004年为高峰的单型变化趋势,地区上仍以沿海地区为高发,发病以春季和夏秋季为主,呈明显的季节性,发病人群构成以农民、学生、工人为主,集中在20～40岁年龄组。爆发疫情以水型为主。病例多为甲型副伤寒。伤寒副伤寒沙门菌主要对磺胺（SD）产生耐药,不同型别沙门菌株对抗菌药物的耐药性有所不同。结论伤寒副伤寒发病率虽呈现逐年下降的趋势,但局部仍有爆发,疫情形势仍不容乐观,甲型副伤寒的发病呈上升趋势,应继续加强疫情监测、健康教育、落实改水改厕等综合措施。     

2011—2020年湖南省伤寒、副伤寒流行病学特征和菌株耐药分析

目的 分析2011—2020年湖南省伤寒、副伤寒流行特征和菌株耐药情况,为做好伤寒、副伤寒防控工作提供依据。方法 收集2011—2020年湖南省伤寒、副伤寒监测数据,采用描述性流行病学方法分析三间分布特征,对各市州分离上送的67株伤寒、副伤寒沙门菌采用梅里埃VITEK2 Compact 全自动细菌鉴定及药敏分析系统进行细菌鉴定和药敏分析。结果 10年间湖南省共报告伤寒、副伤寒病例9 888例,死亡0例,年均发病率1.47/10万。发病人群以农民、散居儿童、学生为主,5—9月为高发季节,主要集中在湘南和湘西地区。2011—2020年湖南省共报告4起伤寒、副伤寒暴发疫情,暴发场所均为学校,传播途径均为水型传播。67株伤寒、副伤寒菌对头孢他啶、氨曲南和厄他培南100%敏感;对哌拉西林/他唑巴坦、头孢吡肟和复方新诺明敏感率为98.5%;对氨苄西林/舒巴坦敏感率为97.0%;对头孢唑林、头孢替坦、阿米卡星、庆大霉素和妥布霉素敏感性较低（＜10%）。55.3%菌株对三类及以上抗生素耐药,发现1株同时对8种抗生素耐药。结论 湖南省伤寒、副伤寒发病呈持续低发状态,局部地区存在暴发。菌株多重耐药现象严重,应加强疫情及耐药监测。     

基于GIS技术的江苏省伤寒、副伤寒疫情空间分析

目的 深入探讨江苏省各县(市)2003～2009年伤寒、副伤寒疫情空间流行规律,根据地理信息及发病人数建立预测模型,为伤寒、副伤寒预防控制提供理论依据.方法 建立江苏省各县(市)2003～2009年伤寒、副伤寒疫情数据库,绘制历年疫情分布图,对发病人数进行趋势面分析、空间自相关分析,应用最小二乘法进行空间回归分析.结果...     

2005年河南省局部地区伤寒副伤寒沙门菌株脉冲场凝胶电泳分型研究

目的 了解河南省伤寒、副伤寒沙门菌主要流行菌型.方法 用脉冲场凝胶电泳(PFGE)进行分型,NTSYSpc 2.1软件聚类分析.结果 来自河南省两个监测点的伤寒、副伤寒沙门菌6株分离菌,根据XbaI酶切PFGE基因指纹图谱分析,6株菌出现5个PFGE基因型别:甲、乙副伤寒沙门菌,伤寒沙门菌3个PFGE型别.结论明确了2...