应用随机时间序列分析法预测痢疾发病率

目的:应用随机时间序列分析法预测痢疾发病率。方法:应用SPSS11.5软件对某市2001～2007年痢疾逐月发病率进行ARIMA模型建模拟合,用所得到的模型对2008年各月痢疾发病率进行预测。结果:ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型很好地拟合了既往时间段上的痢疾发病率序列,对2008年各月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势,且实际发病率均在95%可信限内。实际值与预测值的全年误差为13.02%,1～6月份误差为4.91%。结论:应用随机时间序列分析法对痢疾的发病率进行短期预测能够收到很好的效果,为痢疾的防控提供科学有效的依据。     

河北省流行性腮腺炎不同发病指标时间序列比较分析

目的 对河北省流行性腮腺炎(简称“流腮”)病例数据的不同发病指标进行时间序列分析,选择更科学合理的模型为制定控制流腮疫情措施提供依据。方法 使用河北省2004—2020年流腮病例数据建立发病数和发病率2种指标的季节自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)模型,并对2个模型进行选择和流腮疫情预测。结果 最终通过检验的流腮发病数优选模型是SARIMA(1,1,1)(0,1,1)₁₂,流腮发病率优选模型是SARIMA(2,1,0)(2,1,0)₁₂;2个模型的预测评价结果显示2个模型的预测误差均较低;2个序列模型的预测值差异有统计学意义(χ²=22.93,P<0.01)。本文选择发病率模型,流腮病例数据实际值均落在预测值的95%可信范围,预测河北省2021年1月流腮发病率为0.26/10万,与往年同期流腮发病趋势一致。结论 发病率序列的SARIMA模型在对河北省往年流腮疫情趋势信息利用时不失真,更加科学合理,为流腮疫情控制提供更加...     

应用灰色模型预测三门峡市痢疾发病趋势

目的探讨灰色模型预测痢疾发病率的价值,为制定防治措施提供依据。方法应用灰色模型GM（1,1）对1986～2007年痢疾发病率进行模型拟合和趋势预测,应用后验差比值C和小概率误P检验拟合效果。结果痢疾发病率灰色模型y（t）=2094．41—1575．61e^-0.1（t-1）,拟合精度属于1级,拟合效果好。预测2008年、2009年三门峡市痢疾发病率分别为10．88／10万和9．46／10万。结论三门峡市痢疾发病呈逐年下降趋势,但痢疾的防治仍不容忽视。     

江苏省戊型肝炎发病趋势的时间序列模型应用

目的:探讨ARIMA模型在戊型肝炎发病预测方面的应用,为戊型肝炎的早期预警提供决策依据?方法:应用Eviews5.0软件对1997~2009年江苏省戊型肝炎月发病数据进行模型拟合,建立时间序列分析模型,用模型对2010年戊型肝炎逐月发病数进行预测分析,并用2010年的实际发病数据评估模型预测效果?结果:ARIMA模型较好地拟合了既往戊型肝炎的实际发病序列,残差序列通过了白噪声检验(P > 0.05),对2010年各月发病数进行预测也获得了较好的预测效果?结论:ARIMA模型能较好地模拟江苏省戊型肝炎的发病趋势,可用于戊型肝炎疫情的短期预测和动态分析?     

河北省流行性腮腺炎周报告疫情时间序列比较分析

目的 对河北省流行性腮腺炎(简称“流腮”)周报告疫情使用不同的时间序列方法进行比较分析,选择合适的方法对其做出更便捷的预测。方法 利用河北省2004年第1周至2020年第52周流腺报告发病数分别建立指数平滑和季节性自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)模型,对2种模型比较,对未来流腺疫情预测和预警。结果 通过检验的优选模型按拟合效果高低分别为SARIMA(22,0,0)(1,0,1)₅₂模型、ARIMA(1,0,0)模型和指数平滑阻尼趋势模型,评价指标显示ARIMA(1,0,0)模型和指数平滑阻尼趋势模型的拟合效果相差不大,3个模型预测值的95%可信限均覆盖实际值。3个模型对2020年第53周预测值分别为73例、94例和85例,相比2020年第52周走势不同,因模型中季节性因素的有无所致。结论 基层或一线工作人员首选便捷的指数平滑模型用于常规性分析,定期建立SARIMA模型对指数平滑分析结果进行评估和修正。     

1972～2001年启东市肺癌发病趋势的时间序列分析及预测模型探讨

目的:采用不同的预测模型拟合江苏省启东市1972￣2001年肺癌发病资料,并预测其到2015年的发展趋势,为启东市制订肺癌防制策略提供依据。方法:利用启东市肿瘤登记处积累的1972￣2001年肺癌登记资料,采用时间序列分析方法中的趋势外推法、指数平滑法、ARIMA模型(Box鄄Jenkins法)等,分析该地肺癌发病率的变化趋势。比较各方法预测精度,赋予不同权重,建立组合预测模型。结果:各种分析、预测方法显示:肺癌的发病率呈现上升趋势;保守预测估计至2010年肺癌发病率将突破50/10万,2015年肺癌发病率将达到60/10万,接近周边大城市肺癌发病率水平。其中男性肺癌发病率到2010年接近85/10万,2015年将达到90/10万以上;女性肺癌发病率到2010年接近30/10万,2015年将超过35/10万。到2010年启东市男女肺癌发病率将在2001年基础上分别增长38.85%和25.91%。结论:启东市30年(1972￣2001)肺癌发病率呈现持续增长趋势,应对该地居民肺癌发生影响因素及变动情况作进一步的探讨;探索比较了多种预测模型的拟合优度,在此基础上建立组合模型,可以达到综合预测的目的。     

运用时间序列模型对麻疹流行趋势的预测与分析

目的:应用时间序列模型对江苏省麻疹疫情进行预测分析,并探讨提高预测实用性的思路?方法:以1980年~2005年江苏省麻疹发病资料建立时间序列分析模型,以2006年的发病资料作为模型预测效果的考核样本?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,并利用模型对2009年强化免疫效果进行简单评价,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2005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?结论:用时间序列模型对传染病发病情况的拟合结果满意,预测效果良好,可为麻疹的防治提供一定的科学依据?     

河北省流行性腮腺炎时间组合SARIMA模型分析

目的 对河北省流行性腮腺炎(简称“流腮”)病例数据进行时间序列分析,为制定控制流腮疫情措施提供长期和动态支持,对历史疫情评估,对未来疫情预测和预警。方法 利用河北省2004—2020年流腮病例数据建立四维时间组合的季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)模型,选择静态预测模式进行分析。结果 2020年河北省流腮疫情呈季节性单峰分布,不同于往年的双峰分布。建立的年、季、月和周四维时间组合SARIMA模型分别为：ARIMA(1,2,2)、SARIMA(3,2,0)(0,0,1)₄、SARIMA(2,1,2)(1,1,2)₁₂和SARIMA(5,0,0)(1,1,1)₅₂,模型拟合和预测评价结果均显示良好,但时间单位越小,Theil不等式系数越小。实际值均落在4个组合模型预测值的95%可信区间,2021年预测值为7.43/10万,相比2020年呈下降趋势,2021年第1季、月和周的预测值分别为1.73/10万、0.25/10万...     

黑龙江省2009—2017年流行性感冒发病趋势的时间序列分析

目的 运用季节性自回归移动平均混合(SARIMA)模型分析预测黑龙江省流行性感冒(流感)发病趋势,为流感的防控工作提供决策依据。方法 利用2009年1月—2016年12月期间黑龙江省流感月发病率数据,建立预测模型,同时评估不同滞后气象要素与流感发病的关系,进而纳入相关气象要素提高模型预测精度;利用2017年的数据评估SARIMA模型的预测效果。结果 滞后5阶的风速[β=0.345,P<0.05,95%置信区间(0.239,0.450)]与发病率呈正相关。SARIMA(1,1,1)(0,1,1)₁₂纳入在滞后5阶的风速是最佳模型,模型拟合效果较好,具有良好的预测准确性。结论 气象要素变化与黑龙江省流感发病率具有一定的相关性,采用纳入气象要素的SARIMA模型预测黑龙江省流感的发病具有可行性,但预测精度有待于进一步提高。     

乌鲁木齐市2005-2017年甲肝发病时间序列分析

目的通过时间序列分析了解乌鲁木齐市甲肝发病规律,建立时间序列模型用于预测甲肝发病。方法收集2005-2017年甲肝报告发病数据,使用SPSS 21. 0软件进行时间序列拟合,选择拟合效果指标最好的模型用于预测。结果①按病例数进行拟合,乌鲁木齐市甲肝发病符合简单季节模型(R2=0. 634,ljung-box Q (18)检验统计量25. 668,P=0. 029)。每年10～11月均有一次发病高峰出现。②按发病率进行拟合,乌鲁木齐市甲肝发病符合winter乘法模型(R2=0. 800,ljung-box Q(18)检验统计量25. 617,P=0. 036)。③按发病率预测的数据与实测数据进行对比发现,预测数据与实测数据差异无统计学意义(T=2. 376,P=0. 076)。结论本次研究建立了乌鲁木齐市甲肝发病的模型,为后期的人员培训、物资准备做参考,同时对甲肝的预防控制有一定的指导作用。     

指数曲线模型在细菌性痢疾发病趋势预测中的应用

目的研究福州市细菌性疾病的发病规律和趋势。方法用2004-2010年细菌性疾病的发病率建立指数曲线方程,并进行外推5年预测。结果用方差分析对拟合曲线后的剩余误差进行检验,并计算相关指数R2,结果显示F=55.42(P<0.01),R2=0.9 820,接近1,拟合效果较好。结论应用指数曲线方程预测我市细菌性痢疾的发病趋势较准确可靠,预测未来5年其发病率呈下降趋势。     

应用时间序列模型预测安康市细菌性痢疾的发病率

目的探讨应用ARIMA模型预测细菌性痢疾发病率的可行性,为细菌性痢疾的防治提供科学依据。方法应用SPSS13.0对安康市2005～2009年细菌性痢疾的月发病率进行ARIMA模型拟合,并用所得到的模型对2010年细菌性痢疾的月发病率进行预测,将预测值与实际值进行比较。结果 ARIMA（0,1,1）×（0,1,1）12模型很好地拟合了既往时间段上的发病率序列,对2010年月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势。结论时间序列模型可以模拟细菌性痢疾发病率在时间序列上的变动趋势。     

广西细菌性痢疾发病率的趋势面分析

目的探索趋势面分析法描述广西细菌性痢疾地理分布的可行性。方法采用趋势面分析方法。分别构建2003～2007年广西89市县和14地市细菌性痢疾发病率地理分布的趋势面方程,并绘制等值线图。结果地市级趋势面分析效果较好,趋势面方程中地理位置能够解释菌痢发病率变异的95．59％,等值线图所显示的分布特征与菌痢发病率的实际分布相吻合,而市县级趋势面分析效果则不理想。结论利用趋势面分析揭示广西菌痢发病率地区分布的差异与趋势性是可行的,为进一步分析广西细菌性痢疾地理分布的变迁与深入探讨流行因素奠定了基础。也为广西细菌性痢疾的干预提供了依据。     

时间序列模型拟合广西麻疹发病趋势的应用研究

目的探讨不同时间序列预测模型拟合麻疹发病趋势的可行性,分析两种不同时间序列模型的拟合度,建立流行病学数理统计模型,为制定麻疹预防控制策略提供科学依据。方法收集广西壮族自治区1990～2009年麻疹疫情报告数据,采用指数平滑模型和ARIMA模型,模拟1990～2009年广西麻疹疫情的动态轨迹,比较两种方法的拟合精度,评价拟合及外推效果。结果 1990～2009年广西麻疹的逐年发病率呈递减趋势,具有低水平波动的变化特征,其变动轨迹,以ARIMA模型拟合效果较好（拟合度R2=0.68）,其次为指数平滑模型（拟合度R2=0.62）,均具有一定的外展预测能力。结论 ARIMA模型适用于拟合类似麻疹发病率的动态趋势,在传染病疫情预测领域具有重要的现实意义。     

南昌市2011年流行性腮腺炎流行病学分析及发病趋势

目的了解南昌市流行性腮腺炎流行特征,为今后制订预防控制策略提供科学依据。方法采用描述流行病学方法对南昌市2011年流行性腮腺炎疫情资料进行流行病学分析,对发病趋势进行预测。结果南昌市2011年流行性腮腺炎共报告2 395例,,以学生和幼托儿童为主,病例主要集中在4～8、10～12月份;5～8岁发病最多,共1 155例,占全年报告例数的48.23%。结论流行性腮腺炎发病有周期性上升趋势,学生、幼托儿童是发病的主要人群,应为今后防控流行性腮腺炎工作的重点。     

某市暴雨洪涝对细菌性痢疾发病影响的 时间序列分析

目的 定量评价广西省柳州市暴雨洪涝对细菌性痢疾发病的健康效应。方法 运用时间序列分 析,控制长期趋势、季节趋势、滞后效应和气象因素等混杂因素的基础上,采用季节性自回归移动平均模型 （SARIMA）定量分析洪水历时与居民细菌痢疾发病的关系。结果 研究发现发生洪水月份的细菌性痢疾发病 率高于对照月份。SARIMA 回归分析显示月洪水历时与细菌性痢疾月罹患率呈负相关,月洪水历时天数每增加 1 d,其细菌性痢疾罹患率下降7.7% ～ 8.0%。结论 暴雨洪涝对细菌性痢疾的发病产生明显影响,特别是历时 短的严重洪水相比历时长的一般洪水造成细菌性痢疾发病风险更高。     

广州市2010-2014年细菌性痢疾流行特征与防制策略

目的了解2010-2014年广州市细菌性痢疾发病规律,掌握流行趋势,为调整控制措施提供科学依据。方法采用描述性流行病学方法对广州市2010-2014年细菌性痢疾报告资料进行分析。结果 2010-2014年广州市共报告细菌性痢疾病例1 180例,年发病率介于0.86/10万~3.29/10万之间,呈逐年下降趋势。全年均有病例,7~10月为发病高峰期,发病率最高地区2010-2012年为花都区、2013年和2014年为白云区。男女性别比为1.23∶1;各年龄组均可发病,以5岁以下低年龄组发病率最高(65.01/10万),其次为5~9岁组儿童;职业分布以散居儿童最多,占22.12%。结论广州市细菌性痢疾防控形势依然严峻,发病具有明显的季节、地区和人群流行特征,应针对流行季节高发地区、高危人群采取有效的综合性防控措施。     

陕西省8972例狂犬病暴露者流行病学调查

目的 探讨狂犬病暴露人群分布特征及相关危险因素,为狂犬病的科学防治提供依据。方法 对犬伤处置门诊8 972名暴露者按年龄、性别、时间、伤人动物、部位、分级、伤后伤口处理、疫苗接种和人狂犬免疫球蛋白注射情况等进行统计分析。结果 10岁以下和40~60岁年龄组暴露比例最高;男女暴露比为1.2∶1;6~8月暴露最多(3876人),占全年的43.2%;职业分布以农民为主(5 134人,占57.2%);伤及下肢者最多,为5 963人(占66.5%);Ⅱ级暴露者4 130人(占46.0%),Ⅲ级暴露者4 644人(占51.8%);犬咬伤8 688人,占96.9%,其中家养犬伤7 310人(占81.5%),流浪犬伤1 378人(占15.4%);伤后伤口规范处置率达88.3%,疫苗接种率达89.1%,人狂犬病免疫球蛋白注射率达12.4%。结论 暴露人群中儿童和中年人最多,家养犬伤人最多,伤及下肢者最多,夏季为暴露高发期,伤口规范处理和疫苗接种率尚可,人狂犬病免疫球蛋白注射率低。今后需进一步加强防控工作,应将重点放在偏远农村地区的医疗卫生机构。