基于处方监测的流感样疾病预警模型研究

[目的]通过对医院门诊逐日处方量的监测,建立流感样疾病就诊量的监测模型,从而,间接地监测该病在区域内流行情况,并做出早期预警,以采取快速反应,减少疾病所造成的危害。[方法]搜集了2002年8月1日至2005年12月8日北京某综合医院门急诊就诊人次、门急诊流感样疾病患者人次和治疗流感样疾病的处方量,计算日均该类药物处方量,建立序列图,对该序列进行对数和差分变换后,建立时间序列监测模型。[结果]该院日人均治疗流感样疾病的药物处方量为(0.22±0.21)单位,此序列存在一定的自相关性,但不存在季节效应,最佳拟合模型为Yt=0.14Yt-1 et-0.16et-1。模型的敏感性为0.87,外推预测的平均相对误差为0.307。[结论]对特定治疗药物处方监测是流感样疾病监测的重要手段之一。所建立的时间序列模型可为流感样疾病的暴发做出早期预警。基于症状监测的监测网络的建立将提高传染病早期预警的准确性和灵敏性。     

应用随机时间序列分析法对军队乙型肝炎疫情的预测研究

[目的]探讨应用ARMA模型拟合时间序列的方法,并将其应用于军队乙型肝炎的预测,为传染病预警系统提供决策依据. [方法]利用SPSS软件对全军1996～2005年乙型肝炎的月发病数据进行建立模型.并用所建模型对2006乙肝逐月发病人数进行预测,将预测值与实际值进行比较. [结果]ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12模型较好地拟合了既往时间段上的发病序列,其对2006年各月发病人数的预测值符合实际发病人数的变动趋势. [结论]在乙型肝炎的近期预测中引入时间序列的ARMA模型方法,为传染病预测具有指导意义.     

将ARIMA模型应用于深圳市1980-2007年重点法定传染病预测分析

[目的]探讨自回归移动平均混合模型（ARIMA模型）在预测法定传染病发病方面的可行性,为传染病预防控制提供科学依据。[方法]选取深圳市发病数高、疾病负担较重、有代表性的部分重点传染病,利用时间序列的ARIMA模型对1980～2007年的发病数进行拟合。[结果]ARIMA模型对病毒性肝炎、狂犬病、细菌性痢疾、肺结核、伤寒与副伤寒、淋病、梅毒、猩红热、艾滋病病毒携带与艾滋病、风疹的拟合效果较好,对霍乱、疟疾、流感、流脑、腮腺炎、麻疹、登革热的拟合效果较差。[结论]ARIMA模型对深圳市几种重点传染病发病的时间序列变动趋势能进行较好的模拟．因此可以为法定传染病的预测提供依据。     

季节指数法和ARIMA模型在感染性腹泻周发病数预测中的应用研究

目的应用季节指数法和差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)建立传染病周预测模型。方法利用2008-2011年江苏省感染性腹泻周报告发病数资料,运用SPSS软件计算出季节指数、Eviews软件建立ARIMA模型,最后进行预测精度评价。结果江苏省感染性腹泻周发病数的预测模型为:Yt=St.(-0.335 6DYt-2’-0.206 1DYt-3’+0.572 2DYt-4’+0.174 5DYt-5’+μt+0.478 5μt-1-0.197 5μt-2+0.560 8μt-4+Yt-1’),该模型回代分析的平均误差率为12.44%,对2012年各周发病数进行预测也获得了较好的预测效果。结论运用季节指数法和ARIMA模型可以建立传染病的周预测模型,用于疫情的短期预测和动态分析。     

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.     

南通市水痘疫情时间序列分析

应用季节乘积求和自回归移动平均模型分析南通市水痘每月发病数时间序列,为建立疫情预测模型提供参考依据.方法 利用Eviews软件对南通市2008至2014年间水痘病例月报告数进行建模,首先采用自然对数转换、差分法平稳序列,然后估计模型参数,对模型进行检验,筛选最优模型,最后进行预测分析.结果 成功建立模型ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12,模型表达式为:(1-B12)lnxt(1-0.579 4B) (1+0.312 2B12)=εt.模型通过残差白噪声检验,P>0.05;平均绝对百分误差为8.90%,预测精度较高.运用该模型预测2015年l-6月病例数分别为67,36,64,55,72和87例.结论 该模型对南通市水痘发病情况拟合和趋势预测结果较好,可根据预测结果开展水痘疫情相关防控准备工作.     

运用ARIMA模型对我国人均卫生费用的预测

[目的]通过拟合ARIMA模型对我国人均卫生费用进行预测,为卫生部门决策提供依据。[方法]采用SAS分析系统的时间序列模块,找出合适的ARIMA模型进行预测评价。[结果]通过对1978～2006年的人均卫生费用的数据拟合发现此费用处于增长趋势。[结论]人均卫生费用随着时间而增长,卫生部门需合理控制人均卫生费用。     

时间序列分析在流感疫情预测预警中的应用

目的 探讨时间序列分析的自回归求积移动平均模型(ARIMA)在江苏省流行性感冒(流感)疫情预测预警中的应用.方法 收集江苏省2005年10月至2010年2月各监测点流感样病例(ILI)监测数据,建立基础数据库,对每周ILI发病人数进行ARIMA建模拟合,对2010年3-4月各周流感样病例发病情况进行预测.结果 构建得到ILI发病ARIMA(2,1,2)预测模型为(1+0.785B2)(1 -B)In Xt=(1+0.622B2)εt,其中,B代表后移算子,Xt代表流感样病例发病人数,εt为随机误差.模型残差序列为白噪声,模型的Ljung-Box检验统计量为5.087,P=0.995,拟合效果良好.应用该模型预测2010年3-4月江苏省各周ILI发病情况,预测值符合实际发病变动趋势,实际观测值均在预测值95％CI值内.结论 ARIMA模型能较好地模拟江苏省ILI发病情况.     

艾滋病患者抗病毒治疗后的COX生存分析

[目的]了解在治艾滋病患者在实施了高效抗反转录病毒联合治疗(HAART)后的生存情况。[方法]采用回顾性队列研究方法,通过乘积极限法(Kaplan-Meier)计算中位生存时间来绘制生存函数曲线,使用多因素COX比例风险回归模型分析影响艾滋病抗病毒治疗患者生存的相关因素。[结果]262例患者在实施了抗病毒治疗后8年的累计生存率为93%,15例死于艾滋病相关疾病患者首次治疗时间为0.1~4.3 a,60%(即9/15例)治疗时间不到半年,8例处于临床分期Ⅳ期并且基线CD4+T淋巴细胞均在150个/mm3以下。经COX比例风险回归模型分析发现实施抗病毒治疗前基线CD4+T细胞计数以及临床分期与患者的生存时间有统计学上的联系。[结论]为艾滋病患者提供早期抗病毒治疗,可以提高患者的生存率。     

痢疾疫情预测中残差自相关性识别与修正

痢疾是《中华人民共和国传染病防治法》中规定的乙类传染病,是夏秋季常见的急性肠道传染病,其流行范围广、传播快、发病率高,危害人类健康[1].研究痢疾的发病规律与影响因素对痢疾的疫情进行预测和分析可以为痢疾的预防控制、资源配置提供科学依据.痢疾发病数的时间序列中包含大量的信息,是建模和预测的主要依据.时间序列资料往往具有长期趋势、季节性、周期性、短期波动和不规则变动等特点[2-3],同时其另一个重要特点就是序列自相关性.忽略序列自相关性会导致参数估计不再具有方差最小性,有可能使本来无效应的因素误判为有效应[4].本研究通过对1990-2009年江苏省传染病疫情直报系统中南京市痢疾发病资料进行分析,旨在识别序列自相关性,并对其进行修正,使拟合效果达到最优,为痢疾的防治提供依据.     

弹性BP神经网络在结核病发病率预报中的应用

[目的]探讨弹性BP神经网络在时间序列资料分析中的应用,建立结核病发病率的预测模型。[方法]利用重庆市结核病防治所于1993～2003年登记的结核病发病率时间序列资料,以双曲正切S型函数为传输函数、隐层节点为6的三层BP神经网络,建立了2种结核病发病率的非线性时间序列预测模型。[结果]建立的ANN2预测模型简单易行,预测值平均相对误差为0.06999,预测精度高。[结论]BP人工神经网络可以用于结核病发病率或死亡率的预测。     

ＡＲＩＭＡ 模型在婴儿死亡率预测中的应用

摘要：目的　探讨应用自回归滑动平均混合模型（ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅ,ＡＲＩＭＡ） 预
测婴儿死亡率的可行性。方法　运用ＳＰＳＳ１６．０ 对１９９１－２０１２ 年山西省妇幼卫生年报婴儿死亡率建立
ＡＲＩＭＡ 模型,用所建模型比较预测值与实际值差异,并预测２０１３－２０１５年山西省婴儿死亡率。结果　模
型ＡＲＩＭＡ （１,２,０）较好地拟合了既往时间段的婴儿死亡率的时间序列, 模型自回归参数ＡＲ１＝
－０．７５４,犘＜０．０１,有统计学意义, 赤池信息准则（ＡＩＣ） ＝６８．２１３, 许瓦兹贝叶斯准则（ＳＢＣ） ＝
７０．２０４,模型残差为白噪声（犘＞０．０５）, 模型数学函数式为＾ 犢狋＝０．０６７＋１．２４６犢狋－１ ＋０．５０８犢狋－２ －
０．７５４犢狋－３,利用模型预测２０１３－２０１５ 年婴儿死亡率分别为４．７７‰、４．３２‰、３．９６‰。结论　ＡＲＩＭＡ 模
型能够较好地拟合婴儿死亡率的时间变化趋势,并用于短期预测未来婴儿死亡率。
关键词：婴儿死亡率;时间序列;ＡＲＩＭＡ 模型
中图分类号：Ｒ１９５．１　　文献标识码：Ａ　　文章编号：１００９ ６６３９ （２０１４）０３ ０２５６ ０４     

时间序列模型在流感样病例门诊就诊量监测信息中的应用

[目的]通过建立时间序列模型进一步了解流感样病例门诊就诊量监测所蕴涵的疫情信息。[方法]用SPSS时间序列图(sequence chart)与"Expert Modeler"过程相结合的方法,拟合上述信息的ARIMA模型和指数平滑模型。[结果]建立了流感样病例门诊月就诊量信息的最佳模型为单一的季节性模型(指数平滑模型);门诊病人周就诊量信息经过1阶差分变换后,模型为ARIMA(0,0,1)(1,1,0)7。[结论]ARIMA模型可用于流感监测信息的动态分析和短期预测。     

传染病季节流行现象在预测天津市猩红热疫情中的应用

目的运用季节流行现象(Z-D现象)应用的理论对天津市猩红热疫情进行预测,为控制猩红热暴发流行提供理论依据。方法利用天津市1970—2010年猩红热历史疫情资料,建立猩红热时间序列,进行最佳截取点的月累计百分位数与前兆升降比的相关分析,运用构建的外推模型进行预测研究。结果对最佳截取点的月累计百分位数和流行年前兆升降比的相关分析,得出两者呈负相关(r=-0.465,P<0.01)。回顾性符合率达77.14%,外推性预测符合率为75.00%,显示预测效果较好。结论猩红热的时间序列存在Z-D现象,依据本流行年猩红热的疫情资料,对下一流行年的疫情发生情况作出预测。     

承德市胃癌危险因素病例对照研究

[目的]探讨承德地区胃癌发生的危险因素。[方法]选取新发病例118例按性别、年龄、民族等配比条件进行配比病例对照研究。应用logistic回归分析。[结果]胃癌发生与长期吸烟（OR=5.21）、经常食用煎烤食品（OR=3.63）、腌菜食品（OR=4.72）、慢性胃病（OR=4.32）密切相关。[结论]长期吸烟、经常食用腌菜食品、煎烤食品、慢性胃病是本地胃癌的危险因素。     

胃镜结合病理分析在慢性萎缩性胃炎诊断中的意义

[目的]探讨胃镜结合病理分析在慢性萎缩性胃炎诊断中的意义。[方法]对70例CAG的胃镜下表现与病理诊断进行相关性分析,分别计算胃镜下各种表现对病理诊断CAG的敏感性和特异性。[结果]70例患者胃镜直视下诊断为CAG者70例,病理诊断为CAG者58例,其中伴肠上皮化生26例,异型增生11例。慢性浅表性胃炎(CSG)12例,总体而言,CAG胃镜与病理诊断符合率为82.86%。胃镜下CAG的表现特征主要有3点:A黏膜变薄、皱襞变平;B:血管显露,红白相间以白为主;C:黏膜粗糙不平,呈颗粒状或结节样改变,对于黏膜萎缩而言,其阳性预测值:A+B≥70%,A+B+C=96.77%,差异显著(P﹤0.05);对肠上皮化生而言,A+B的阳性预测值仅为16.00%,异型增生中诊断中,C的阳性率在28.57%。Hp检查结果其中阳性者43例,占61.42%,阴性者27例,占38.58%,其中Hp感染阳性患者与胃黏膜的3种病理改变有关,三者比较,黏膜萎缩与肠化、异型增生之间差异均有统计学意义(P﹤0.01)。[结论]慢性萎缩性胃炎胃镜和病理诊断有一定相关性,胃镜和病理检查的紧密结合有利于慢性萎缩性胃炎的正确诊断。     

应用ARIMA模型预测成都市新都区麻疹的发病趋势

[目的]预测成都市新都区麻疹的发病趋势,为制定防治措施提供参考依据。[方法]以1985～2008年成都市新都区麻疹年发病率作为历史序列,建立自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型。[结果]采用ARIMA(1,2,0)预测该地区麻疹的发病趋势,2009～2012年麻疹的发病率分别为2.66/10万、1.65/10万、0.88/10万、0.35/10万。[结论]至2012年该地区达到WHO和我国提出消除麻疹水平(1/100万以下)的要求尚存在一定差距,因此,当前应进一步加强本地区麻疹预防控制措施的力度。     

2006～2008年枣庄市无偿献血人员梅毒感染状况分析

[目的]了解2006~2008年枣庄市无偿献血人群梅毒阳性情况,为疾病预防控制提供基础数据。[方法]对2006~2008年梅毒阳性献血员进行流行病学分析,对梅毒阳性率建立数学模型并进行预测。[结果]3年共检出梅毒阳性198例,其中男性91例,女性107例。以梅毒阳性率建立数学模型,Y^=1.606+0.33X,并对2009年每季度进行预测,预测阳性率分别为5.90‰、6.23‰、6.56‰、6.89‰。[结论]严格检查无职业献血员,以防梅毒通过血液传播。无偿献血员梅毒流行趋于高速增长期。     

1977—2008年常熟市胃癌死亡率趋势的时间序列分析

目的对1977—2008年常熟市胃癌死亡趋势进行趋势分析。方法观察原始序列图特点、序列的随机性和平稳性,确定适宜的时间序列模型进行预测分析。结果 1977—2008年常熟市胃癌死亡率呈下降趋势,模型为Xt=42.7471-0.7910t,系数呈显著性,估计2011年该市的胃癌死亡率15.85/10万。结论常熟市胃癌死亡率呈下降趋势,可用直线模型预测该市的胃癌死亡率。