2009-2018年启东市肺结核流行病学特征分析及灰色GM(1,1)模型预测

目的了解启东市肺结核流行病学特征及流行趋势,为制定防治策略提供依据。方法利用描述流行病学方法,对2009-2018年启东市肺结核疫情进行分析,并采用灰色系统GM(1,1)模型对2019年、2020年肺结核登记率进行预测。结果 2009-2018年启东市报告肺结核5 699例,年均登记率为50.57/10万,呈逐年下降趋势(χ2趋势=247.29,P<0.05)。每年各月均有病例报告,无明显季节性特征;男女病例比为2.561,登记率差异有统计学意义(χ2=14.43,P<0.05),≥45岁年龄组病例占71.62%,农民占72.80%;所辖12个乡镇均有病例登记,登记率最高的吕四镇(126.32/10万),最低为合作镇(21.85/10万)。利用启东市2009-2018年肺结核登记率数据建立GM(1,1)灰色预测模型,预测2019年肺结核登记率为33.54/10万,2020年为31.30/10万。结论启东市近年来肺结核登记率逐年下降,防控工作取得了一定成效。     

ARIMA模型与GM(1,1)模型对兴化市结核病发病数预测效果比较

目的 比较求和自回归滑动平均模型(ARIMA)和灰色模型GM(1,1)对结核病发病数的预测效果。方法 利用兴化市2012—2019年结核病月发病和年发病数,分别构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,进行发病数的拟合,采用平均绝对百分误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和判定系数(R²)评价拟合效果。采用优势模型预测2020—2024年发病数。结果 2012—2019年兴化市共报告结核病5 673例,年均发病率55.88/10万。发病率总体呈逐年下降趋势■,男性年平均发病率(79.09/10万)高于女性(31.75/10万),差异有统计学意义(χ²=1017.707,P<0.001)。构建的ARIMA模型为SARIMA(0,1,1)(0,1,1,)₁₂,GM(1,1)模型为■。平均误差率(MER)、平均绝对误差(MAE)和判定系数(R²),ARIMA模型为5.42%、36.43、0.929,GM模型为4.24%、28.50、0.973。GM(1,1)模型的预测效果较好。利用GM(1,1)预...     

我国布鲁菌病发病趋势分析及预测

目的分析和预测中国布鲁菌病(简称布病)发病率趋势,为制定公共卫生政策提供参考。方法采用线性回归方法分析2005—2015年中国布病发病率变化趋势;建立GM(1,1)模型,并对未来3年布病发病率进行预测。结果中国布病发病率呈快速上升趋势,APC值为11.88%(t=11.88,P<0.01);灰色GM(1,1)模型表达式为x_(k+1)=15.798 2e^((0.105 65k))-14.264 8,后验差比值为0.24,小误差概率为100%,利用该模型预测未来3年发病率(/10万)分别为5.05、5.61、6.24。结论中国布病发病率呈持续上升趋势,须加强健康教育、畜牧检疫、人群监测等措施,遏制上升趋势。     

ARIMA模型与灰色系统GM(1,1)模型在长沙市艾滋病发病率预测中的效果比较

目的利用ARIMA模型和GM(1,1)模型对长沙市艾滋病发病率进行模拟预测并对预测效果进行比较。方法收集长沙市2006—2016年艾滋病的发病资料,分别建立自回归滑动平均模型(ARIMA)及灰色系统GM(1,1)模型,进行回代拟合,并预测2017和2018年艾滋病的发病率,同时比较2种模型的拟合与预测效果。结果 ARIMA(1,1,1)模型预测出2017和2018年长沙市艾滋病发病率分别为6.19/10万、8.19/10万;GM(1,1)模型预测出2017年和2018年长沙市艾滋病发病率为6.39/10万和8.16/10万。结论 ARIMA模型及GM(1,1)模型的拟合结果均与长沙市艾滋病发病趋势相同,ARIMA模型对2006—2016年长沙市艾滋病发病率的预测效果较GM(1,1)模型好,预测准确度P高于GM(1,1)模型,平均绝对误差MAE小于GM(1,1)模型     

灰色GM(1,1)模型在艾滋病、淋病、梅毒发病率预测研究中的应用

目的探讨应用GM(1,1)模型预测艾滋病、淋病、梅毒的可行性,为卫生部门制定相应的策略提供理论依据。方法运用GM(1,1)模型对全国2003-2012年艾滋病、淋病、梅毒发病率数据,进行建模拟合并预测变化趋势。结果建立艾滋病、淋病、梅毒发病率GM(1,1)预测模型,对全国发病率进行预测。艾滋病灰色GM(1,1)预测模型为:x(1)(k+1)=0.517e0.298k-0.437(C1=0.312,P1=1.000);淋病灰色GM(1,1)预测模型为:x(1)(k+1)=-144.792e-0.119k-158.882(C2=0.155,P2=1.000);梅毒灰色GM(1,1)预测模型为:x(1)(k+1)=59.727e0.154k-55.227(C3=0.197,P3=1.000)。上述三种模型拟合精度高,均可进行外推预测。通过三种模型预测2013-2015年全国艾滋病发病率可能分别为2.758/10万人、3.731/10万人、5.046/10万人;2013-2015年全国淋病发病率可能分别为5.552/10万人、4.928/10万人、4.374/10万人;2013-2015年全国梅毒发病率可能分别为39.660/10万人、46.251/10万人、53.937/10万人。结论 GM(1,1)模型可以很好的模拟和预测艾滋病、淋病、梅毒发病率在时间序列上的变化趋势。通过预测可知,艾滋病和梅毒的发病率可能会继续增加,而淋病的发病率可能会减少。应加强对性病的防治,降低性病对人群的危害。     

肺结核发病率预测中灰色模型的应用

[目的]运用灰色模型预测某市肺结核发病率。探索数据波动较大的情况下,适用的灰色模型预测方法。[方法]根据某市1997~2008年肺结核发病率数据分别建立动态GM(1,1),新陈代谢GM(1,1)和常规GM(1,1)。比较3种模型预测精度和准确性,选择合适肺结核发病率的预测模型并进行外推预测。[结果]检验性预测中,3种模型预测精度均为一级,预测值相对误差依次为-13.56%、-12.27%和-31.18%。将动态GM(1,1)和新陈代谢GM(1,1)作为该市肺结核发病率预测模型,两种预测模型的预测精度分别为二级和四级。采用动态GM(1,1)对该市肺结核发病率进行外推预测,2009年、2010年该市肺结核发病率分别为90.22/10万、89.66/10万。[结论]针对该市肺结核发病率数据波动较大的情况,采用动态GM(1,1)进行预测是比较适用的方法。     

灰色系统GM(1,1)模型在预测徐州市甲乙类呼吸道传染病发病趋势中的应用

目的采用灰色系统GM(1,1)模型预测徐州市甲乙类呼吸道传染病发病趋势。方法根据2010—2016年徐州市甲乙类呼吸道传染病发病率数据建立GM(1,1)预测模型,并对2017—2019年甲乙类呼吸道传染病发病趋势进行预测。结果建立的GM(1,1)预测模型为:Y^(t+1)=-1 095.349 8e-0.056 1t+1 170.739 8,拟合精度和预测效果较好。2017—2019年徐州市甲乙类呼吸道传染病发病率预测值分别为42.68/10万、40.35/10万、38.14/10万,呈下降趋势(P<0.01)。结论GM(1,1)模型较好地拟合了徐州市甲乙类呼吸道传染病发病率的变化趋势,可以应用于发病率的预测,对甲乙类呼吸道传染病的防控和防治策略的制定具有一定的参考意义。     

三种时间序列模型在盐城市肾综合征出血热发病预测应用中的比较研究

目的比较GM(1,1)灰色模型、求和自回归滑动平均ARIMA模型和神经网络GRNN模型预测盐城市肾综合症出血热(HFRS)发病率的效果,探索最优预测模型。方法利用2005-2015年盐城市HFRS发病率建立GM(1,1)模型、GM(1,1)-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型,比较模型的拟合效果。根据2016年HFRS发病率比较各模型的预测效果,确定最优模型,并预测2017-2018年HFRS发病率。结果 GM(1,1)模型、GM(1,1)-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型拟合值相对误差分别为13.364%、2.033%、21.150%和16.519%,预测值相对误差分别为16.350%、10.773%、10.820%和0.018%。采用最优模型ARIMA-GRNN模型预测2017和2018年盐城市HFRS发病率分别为0.859/10~5和0.853/10~5。结论从模型整体拟合预测效果综合考虑,利用ARIMA-GRNN组合模型预测盐城市HFRS发病情况能够取得更好的效果,预测结果可对该病的防控提供数据支撑。     

灰色系统GM(1,1)模型在我国艾滋病发病率预测研究中的应用

目的预测我国艾滋病发病趋势,为科学制定我国艾滋病防治策略提供依据。方法利用我国2005—2014年艾滋病发病率数据,应用灰色系统GM(1,1)模型,建立我国艾滋病的发病率预测模型。结果我国2015—2019年艾滋病的发病率预测结果分别为4.83/10万、6.14/10万、7.80/10万、9.90/10万、12.58/10万。结论经灰色系统GM(1,1)预测,我国未来五年艾滋病的发病率将持续上升,应该加强防控措施,控制其发病率。     

灰色系统GM(1,1)模型预测常州市肺结核发病趋势

目的 建立肺结核灰色预测模型GM(1,1),应用于常州市肺结核发病趋势的预测.方法 根据中国疾病预防控制信息系统中2004-2011年常州市肺结核发病报告资料,建立肺结核发病率灰色预测模型GM(1,1),并对2012-2014年常州市肺结核发病率进行预测.结果 建立的预测模型为(x)(1)(k+1)=-944.7065 e-0.08740κ+1021.7343,经拟合检验,后验差比值C为0.222,小概率误差P为1,拟合精度为优.利用建立的模型预测常州市2012-2014年常州市肺结核发病率分别为42.8812/10万、39.2925/10万和36.0041/10万.结论 GM(1,1)模型较好地拟合了常州市肺结核发病的趋势,预测结果具有参考价值.     

云南省18个少数民族2009-2018年乙型病毒性肝炎流行趋势

  目的   分析云南省18个少数民族2009-2018年乙型病毒性肝炎(hepatitis B virus, HBV)流行趋势, 探索云南省乙肝发病率的民族差异。   方法   基于2009-2018年中国疾病预防控制信息系统中乙肝报告发病数据, 采用描述流行病学方法对不同少数民族的乙肝发病情况进行描述分析; 采用K-means聚类法方法对不同民族的乙肝年均发病率进行探索分析。   结果   2009-2018年云南省年平均发病率为44.26/10万, 低于全国总体水平; 少数民族乙肝年平均发病率为41.27/10万, 低于云南总体水平。不同民族乙肝流行趋势各有异同, 佤族的年均发病率明显高于其他(95.26/10万), 景颇族最低(22.51/10万)。按乙肝发病率高低将各民族分为3类:高发民族、中发民族和低发民族。   结论   云南省乙肝发病率存在民族差异, 部分民族发病率高于全国, 是乙肝防控工作的重点人群。     

基于集中度和圆形分布法分析甘肃省人间布氏菌病季节性特征

目的 分析甘肃省人间布氏菌病的季节性特征,为布氏菌病防控提供参考依据.方法 收集整理2011-2019年甘肃省人间布氏菌病的逐月发病数据,运用集中度和圆形分布法分析甘肃省人间布氏菌病的季节性特征.结果 2011-2019年甘肃省累计报告人间布氏菌病11207例,无死亡病例,发病率从0.196/10万(2011年)增长到...     

ARIMA模型与GM(1,1)模型在痢疾发病数预测中的比较研究

目的 分别应用求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)和灰色模型(gray forecast model)GM(1,1)对湖北省痢疾发病数进行预测,比较两种方法的预测效果,为选择更适宜的方法提供依据。方法 分别应用2001－2015年月发病数及年发病数建立ARIMA模型和GM(1,1)模型,用平均误差率(mean error rate,MER)和决定系数(coefficient of determination,R²)评价拟合效果,并采用2016年实际发病数验证预测效果,选择准确性更高的模型对2017－2018年发病数进行预测。结果 建立的ARIMA模型为SARIMA(1,0,0)(0,1,1)₁₂,GM(1,1)模型为(t+1)=-274 126.038e^{-0.067 467t}+293 275.08,两模型的平均误差率(mean error rate,MER)分别为3.55%和14.78%;决定系数(R²)分别为0.993和0.960,2016年实际发病数与两模型预测发病数的残差分别为635和3 240;相对误差分别为16.54%和84.38%,综合考虑各项评价指标采用ARIMA模型对2017－2018年发病数进行预测分别为4 286和4 011。结论 通过拟合及预测评价指标的比较ARIMA模型均优于GM(1,1)模型,可得ARIMA模型对湖北省痢疾发病数的预测比GM(1,1)模型有较明显的优势,能更准确的处理时间序列类型的资料,此预测结果准确具有实用价值,可为卫生防治工作提供依据。     

2009 - 2018年云南省边境地区法定传染病流行病学特征分析

目的 分析云南省25个边境县市法定传染病流行病学特征,为控制该省边境地区疫情提供科学依据。方法 采用描述性流行病学分析方法对云南省25个边境县市2009 - 2018年法定传染病流行病学特征进行分析。结果 2009 - 2018年25个边境县市共报告法定传染病34种318 186例,死亡5 187例,年均发病率468.70/10万,年均死亡率7.64/10万,病死率1.63%;发病率呈明显上升趋势（χ2趋势 = 6 742.081,P＜0.001）。发病率居前5位病种:手足口病（128.39 /10万）、肺结核（74.32 /10万）、肝炎（71.12 /10万）、其它感染性腹泻病（29.12 /10万）和流行性腮腺炎（25.29 /10万）;发病率居前5位县市:瑞丽市（1 012.65/10万）、盈江县（809.66/10万）、景洪市（727.59/10万）、勐海县（703.43/10万）、芒市（682.04/10万）。发病年龄高峰为1～3岁 （占20.25%）;农民（占39.57%）及散居儿童（占31.63%）发病最多。结论 云南省25个边境县市法定传染病流行现况不容忽视,应建立健全云南省边境地区与邻国长效的联防联控机制,尤其注意加强重点地区（瑞丽市、盈江县、景洪市、勐海县、芒市）和重点人群（农民及散居儿童）的传染病综合防控工作。     

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。     

湖南省2009-2018年百日咳流行特征分析与发病趋势预测

  目的  分析湖南省2009-2018年百日咳发病的流行病学特征,建立自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型,为百日咳疫情防控提供科学依据。  方法  收集传染病监测系统中2009-2019年的百日咳监测数据资料,分析2009-2018年百日咳流行病学特征,基于2009年1月-2018年12月的百日咳月发病率资料建立预测模型,并对2020年百日咳发病趋势进行预测。  结果  2009-2018年湖南省共报告百日咳病例2 530例,年均报告发病率为0.371/10万;5-9月为百日咳报告的高发月份,10月-次年4月为低发月份;高发地区为娄底市、益阳市、长沙市、郴州市;男性发病率高于女性,报告病例主要为散居儿童、幼托儿童和学生。ARIMA(0, 1, 1) × (0, 1, 0)₁₂为最优预测模型,2019年的发病与模型预测结果基本一致,预测2020年发病率为7.642/10万,高于2019年。  结论  湖南省2018年开始出现百日咳暴发流行,且发病率有持续走高趋势,可能存在“百日咳重现”现象。ARIMA模型在百日咳短期发病趋势预测中效果较好,预测2020年发病水平将继续升高,应结合湖南省百日咳流行病学特征及实际情况进行疫情防控策略调整。     

应用GM（1,1）模型预测我国流行性乙型脑炎流行趋势的可行性研究

[目的]分析我国乙脑流行趋势,探讨GM（1,1）统计模型在疾病发病预测中的应用,为预防和控制乙脑疫情提供准确和科学的依据。[方法]利用我国1990~2009年乙脑发病率资料,运用GM（1,1）模型对其进行拟合和预测。[结果]1990~2009年全国乙脑发病率实际值和预测值吻合程度较好,拟合精度为Ⅰ级。预测2010~2012年乙脑发病率分别为0.25/10万、0.23/10万、0.20/10万。[结论]运用GM（1,1）模型对乙脑发病进行预测是可行的,该模型的拟合和预测效果较好     

我国常见细菌耐药趋势预测研究:基于灰色GM (1,1)模型

 目的 通过对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）、耐碳青霉烯类铜绿假单胞菌（CRPA）、耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌（CRAB）、耐第三代头孢菌素的大肠埃希菌（3GCR-E.coli）、耐第三代头孢菌素的肺炎克雷伯菌（3GCR-KP）等细菌耐药数据构建灰色预测模型,分析细菌耐药特征的变化趋势,探讨灰色预测模型在细菌耐药领域的应用价值。方法 采用2014-2018年全国细菌耐药监测报告中MRSA、CRPA和CRAB、3GCR-E.coli、3GCR-KP等耐药率数据构建灰色预测GM （1,1）模型。用后验差比C值和小误差概率P值评估模型精度,用相对误差和级比偏差评估模型拟合效果,并用2019-2020年数据对模型预测效果进行验证。最终根据模型对2021-2023年的耐药率进行预测。结果 本研究构建的GM （1,1）模型对MRSA、CRPA、CRAB、3GCR-E.coli和3GCR-KP等细菌耐药率预测效果较好,根据该模型预测到2023年其耐药率分别可降低至23.9%、15.2%、50.2%、43.8%、26.1%。结论 全国针对细菌耐药情况采取的控制措施取得明显成效,GM （1,1）模型对细菌耐药率预测效果较好,可在细菌耐药管理领域推广应用。     

GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型在上海市手足口病发病率预测应用中的比较研究

目的分别采用求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和灰色模型GM(1,1)(grey model,GM(1,1))对上海市手足口病的发病率进行预测,并比较两者的预测效果。方法采用2005-2008年上海市手足口病的月发病率和年发病率分别建立ARIMA模型和GM(1,1)模型,并使用2009年的实际年发病率验证两种模型拟合和预测效果。选取相对误差最小的模型预测2011-2012年的发病率。结果 针对手足口病发病率建立的GM(1,1)模型和ARIMA模型,2005-2008年的拟合平均误差率分别为11.06%和10.54%;对2009年进行预测,预测值与实测值的相对误差分别为69.30%和6.51%。采用ARIMA模型对2011年和2012年的年发病率预测为255.32/10万和294.59/10万。结论 ARIMA模型对上海市手足口病的预测效果要优于灰色模型GM(1,1),对解决时间序列类型的发病率等资料有很好的实用价值,预测结果对该病的防治具有科学意义。     

2001-2006年天津市梅毒流行状况及趋势预测

目的分析2001-2006年天津市梅毒流行状况,对2007-2009年梅毒流行趋势进行预测性探讨,为卫生部门制定控制梅毒流行策略提供科学依据。方法收集天津市2001-2006年梅毒疫情病例报告资料,用描述性流行病学方法进行分析,并运用灰色系统GM(1,1)预测模型来预测天津市2007-2009年梅毒流行趋势。结果2001-2006年共计报告性病53 204例,其中梅毒为5 637例,平均年构成比为10.60%,平均年发病率为14.70/10万;梅毒的发病率呈逐年上升的趋势,年平均增长速度为42.66%。经灰色预测的预测模型为:Y^(t)=10.111e0.362(t-1)-4.301,模型的平均误差率为4.167%,精度为好(C=0.091,P=1),显示2007-2009年梅毒报告发病率仍然呈上升趋势。结论天津市梅毒流行将呈上升趋势,建立完善的梅毒监测体系,加强疫情管理,采取综合防治措施控制梅毒发病增长趋势是目前迫切需要解决的问题。