应用Markov模型预测细菌性痢疾发病率

Markov模型是一种非参数的离散性时间序列分析方法，是通过随机过程在不同时刻所处的状态之间的变化规律，预测这一过程在下一时刻所处的状态的方法。近年来应用于预测传染病的流行趋势。细菌性痢疾（痢疾）是萧山区常见的急性传染病之一。1980—2004年痢疾发病率始终处于甲乙类传染病报告发病率的前3位，成为影响萧山区居民健康的重要公共卫生问题。为了解萧山区痢疾发病情况，为有关部门制定防治对策提供理论依据。本文拟用杭州市萧山区1980-2004年痢疾发病率资料，采用Markov模型对今后5年萧山区痢疾发病率进行预测。     

Markov模型在艾滋病研究领域中的应用

Markov 模型是生物医学上常用的一种随机过程模型。随机过程X＝﹛X（t）,t∈T﹜是一组依赖于t的随机变量,即对于每一个t,Xt是一个随机变量,称为过程在t时刻的状态。     

隐Markov模型及其在慢性病流行病学研究中的应用

目的 探讨隐Markov模型在慢性病流行病学研究领域中的应用.方法 以2型糖尿病为例,应用多状态隐Markov模型对2型糖尿病的影响因素进行分析.结果 采用隐Markov模型分析2型糖尿病不同发展阶段的影响因素取得了较为满意的效果.结论 隐Markov模型是探讨慢性病影响因素的有效工具,在慢性病流行病学研究中具有广阔的应用前景.     

Markov模型在卫生经济评价的应用

目的 介绍Ｍａｒｋｏｖ模型在卫生经济学中的应用,方法 以对人群中筛查幽门螺旋杆菌感染,以预防胃癌的方案进行卫生经济学评价为例,说明Ｍａｒｋｏｖ模型的应用方法和步骤。结果 筛查方案能减少胃癌的发生,延长期望寿命,每增加１个生命年的费用为２０２０元。结论 Ｍａｒｋｏｖ模型能够较好地应用于临床决策分析中。     

多状态Markov模型在糖尿病足研究中的应用

目的 通过建立多状态Markov模型,探讨糖尿病足各状态间转移的影响因素.方法 回顾性调查98例出现糖尿病足状态转移的患者,建立多状态Markov模型,探讨影响因素.结果 各因素对状态1-2的转移均无统计学意义,HDLC、本次足溃疡病程、足背动脉搏动、年龄4个因素对状态2-3的转移有统计学意义,表现为:HDLC越低、本次足溃疡病程越长、足背动脉搏动越弱、年龄越大发生状态2-3转移的风险越大.结论 多状态Markov模型是探讨糖尿病足各状态间转移的影响因素的有效方法.     

应用Markov模型预测恶性肿瘤死亡率的探讨

本文就北京市１９７７～１９９６年２０年恶性肿瘤死亡率资料，应用Ｍａｒｋｏｖ模型对今后五年北京市肿瘤的死亡情况进行了预测，为有关部门制定防治对策提供理论依据。资料与方法１．资料来源北京市１９７７～１９９６年恶性肿瘤死亡资料来源于本市防疫站死因监测资料。...     

基于分段常数强度Markov模型的阿尔茨海默病进程研究

目的将分段常数强度Markov模型应用于轻度认知损害(mild cognitive impairment,MCI)向阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)转归过程中,深入研究影响转归过程的因素,为制定不同发展阶段的预防措施提供理论依据,为其他多状态慢性病不同发展阶段影响因素的探讨提供方法学借鉴。方法应用太原市600名社区老年人的4次随访资料,以MCI为状态1,中重度认知损害为状态2,AD为状态3,拟合分段常数强度Markov模型,分析MCI向AD转归不同发展阶段的影响因素,并根据模型计算3年转移概率矩阵。结果经假设检验,数据满足Markov性(P=0.89),不满足时齐性(P0.001),应用分段常数强度Markov模型拟合,经多因素筛选,女性、年龄、吸烟、高血压和糖尿病是MCI向AD转归的危险因素,高文化程度和从事脑力劳动是MCI向AD转归的保护因素。由中重度认知损害向AD的转移概率随着随访时间的增加而增加。结论在数据满足Markov性,不满足时齐性时,分段常数强度Markov模型是对疾病转归过程的相关影响因素及其变化规律的有效分析方法。     

应用Markov模型进行临床决策分析

对一项临床干预措施的全面评价应包括临床效果和卫生经济学两个方面,但由于种种原因,评价所需资料并非都能从科学性及论证力较强的随机临床对照试验或前瞻性研究中得到,特别是一些治疗措施远期效果的评价,往往无法在短期内进行前瞻性研究。而对一些已进行了随机对照临床试验的治疗方法,常常因试验期内进行前瞻性研究。而对一些已进行了随机对照临床试验的治疗方法,常常因试验期有限、并存在依从性及副作用的问题,仍不能确定理     

Markov链预测法的模糊模型及其应用

Ｍａｒｋｏｖ链预测法的模糊模型及其应用河南鹤壁矿务局职工医院赵施竹问题的提出Ｍａｒｋｏｖ过程是无后效性的随机过程，当状态和时间参数都是离散时，称为Ｍａｒｋｏｖ链［１，２］Ｍａｒｋｏｖ模型是一种非参数统计方法，关键是建立某一事物在一定间隔时间内由一种状...     

龙泉市流行性出血热发病趋势的Markov模型预测

为探讨龙泉市流行性出血热（ＥＨＦ）发展变化趋势，应用Ｍａｒｋｏｖ模型预测法在对龙泉市１９８０￣１９９５年ＥＨＦ的发病率统计分析的基础上，对该市１９９６￣１９９９年ＥＨＦ的发病趋势进行了预测。结果表明，龙泉市１９９６￣１９９９年的ＥＨＦ年发病率状态将持续在〉３０／１０万（高强度流行）水平。提示对此应予以高度重视。     

Cost-Effectiveness Analysis of Entacapone in Parkinson's Disease: A Markov Process Analysis

Objective: The objective of this study was to examine the cost-effectiveness of a complementary treatment with entacapone versus usual care only in patients with Parkinson's disease.
Methods: The setting for this study was the Netherlands. A Markov process model was constructed to model the average quality-adjusted life years (QALYs) and the costs of both treatments. The model examined a period of 5 years in order to capture the influence of symptom improvement and disease progression. Data for the construction of the model were derived from published literature, including large, multicenter, randomized clinical trials in patients with end-of-dose motor fluctuations. Costs were obtained from published sources.
Results: The results of the baseline analysis showed that the use of entacapone as complementary therapy in Parkinson's disease slightly decreased the total average discounted costs from NLG 111,317 to NLG 110,038, while effectiveness increased from 2.42 to 2.56 QALYs (a 6% increase). In addition, entacapone substantially increased time without severe fluctuations by 0.63 years. Sensitivity analyses confirmed the robustness of these findings.
Conclusion: The study shows that entacapone is a cost-effective treatment in patients with Parkinson's disease: entacapone yields higher effectiveness in terms of both effectiveness measures (time without severe fluctuations and QALYs), while costs remain quite similar to those for usual care. The additional drug costs for entacapone are offset by reductions in other costs.     

从出院病人疾病谱分析传染病变迁特点

本文对我院向地方开放(1984-1991)，以来十年间出院病人疾病谱进行了整理、归纳和分析，得出如下结论：①1年间传染病收冶比重逐年减少，呈下降趋势；②几十年代以前痢疾一直为我院收治的第一大病种．八十年代病毒性射炎已营代疾，成为我院收治的第一大病种；③八十年代以后肝炎、伤寒、斑疹伤寒、流行性出血热的救治绝对数增加；④近十年较前十年传染病病毒和细菌病原间发病比重出现交叉；⑤近二十年，消化道传染病平均占我院收治数的75%以上；⑥呼吸遭传染病总趋势呈波浪式下降；⑦以病毒性肝炎为工的肝病收治数在增加并向慢性化、肝硬变、肝癌变迁。     

2008年四川省甲乙类传染病流行病学分析

目的掌握四川省传染病发病动态,为制定防治措施和策略提供科学依据。方法利用《疾病监测信息报告管理系统》监测数据,收集、整理、分析资料,主要从三间分布探讨2008年法定传染病的流行病学特征,提示四川省传染病防控重点。结果2008年四川省无甲类传染病报告,共报告乙类传染病20种195935例,死亡794人;年报告发病率241.09/10万,死亡率0.98/10万,病死率0.41%。报告发病（发现）数居前5位的病种依次是：肺结核、乙肝、痢疾、梅毒、淋病,占总发病数的90.44%。报告发病率居前5位的地区依次是：阿坝州、攀枝花市、凉山州、遂宁市、甘孜州。全年传染病报告发病波动幅度小,以1月和3～7月较集中,其他月份略低。男女报告发病率性别比为1.79∶1,死亡率性别比为2.99∶1;乙类急性传染病报告发病率较高的年龄段为0～5岁、85岁及以上年龄组;职业以农民、学生、散居儿童、工人、家务及待业为主,其合计占发病总数的77.49%。结论传染病报告总发病率是自2004年网报工作开展以来首次较大幅度回落,发病率、死亡率、病死率均呈下降态势。四川省传染病防控工作主要以霍乱、艾滋病、血吸虫病、肺结核、乙肝等传染病为主;地区防控重点关注凉山州、成都市、南充市等;主要防控季节为春夏季;人群分布性别以男性为主,主要传染病为肺结核、乙肝等;年龄以0～5岁、85岁及以上组人群为主,0～5岁组主要疾病为痢疾、麻疹等,85岁及以上组人群主要疾病为痢疾、梅毒等;职业分布重点关注农民、学生和儿童,农民主要疾病为肺结核、乙肝;学生和儿童主要疾病为呼吸道传染病和肠道传染病。     

2011年大邑县法定报告传染病监测

目的分析大邑县2011年传染病疫情特征,为有效防治传染病提供科学依据。方法应用描述性流行病学方法对大邑县2011年法定报告传染病疫情资料进行统计分析。结果 2011年共报告乙丙类传染病16种,179例,报告发病率为268.79/10万,病死率为0.65/10万,流行性腮腺炎、手足口病、肺结核、梅毒、丙肝发病数位居前5位。结论今后大邑县的传染病防治工作应当加强对流行性腮腺炎、手足口病、肺结核、梅毒、丙肝等多发病、重点疾病的预防控制,并加强对幼儿、学生、农民、学校等重点职业（人群）和场所的传染病防控制工作。     

传染性疾病突发事件的护理应急管理方式构建

目的：对传染性突发事件的护理应急管理方式及实施效果进行分析探讨。方法在2013年1月-2014年12月期间,该院建立传染性突发事件护理应急管理体系,并严格实施,观察总结传染性疾病突发事件的救护经验及应急管理模式的实施效果。结果从2013年-2014年12月期间,该院救治成功人猪链球菌患者共33例,2例高致病性禽流感感染患者,甲型H1N1流感患者544例,手足口病患者1683例。无1例院内患者及医务人员交叉感染病例,无1例职业暴露事件。结论护理应急管理模式的建立和严格、有效的实施,能够将传染性疾病突发事件的应急处理能力有效提高。     

某新建传染病医院污水处理工程分析

围绕某传染病医院污水处理工程进行分析,该工程对污水、污泥、废气、废渣实施分类处理、综合控制,杜绝了二次污染,在新冠肺炎疫情期间发挥了重要的辅助作用.     

传染病预警模式的应用探讨

目的联合应用时间序列ARIMA模型以及控制图原理对传染病监测数据进行分析,探讨切实可行的传染病预警模式,实现对传染病的流行趋势进行预测,以期指导传染病的预防控制工作。方法收集筛选传染病的历史数据,利用时间序列ARIMA模型以及控制图原理,绘制控制图曲线,计算预警界值,预测疾病的流行趋势。结果利用建立的ARIMA模型初步确定疾病的年发病趋势后,可进一步根据绘制的控制图来确定实际疫情的流行趋势,综合传染病的严重性、危害性及可控制性及时作出反应。结论ARIMA模型与控制图法的联合应用,预警精度较高,是较好的传染病疫情预警模式。     

感染性疾病医院监控系统研究

目的在医院信息系统平台上,构建感染性疾病医院监控系统,研究感染性疾病在医院的早期发现、早期报告、早期治疗和早期控制,提高医院对感染性疾病的防治能力,全面提高医疗质量。方法利用计算机技术对患者的所有信息进行自动化收集、存储、加工处理。结果达到信息资源共享,起到了实时有效的监控作用,为医疗、科研、教育和管理提供基本信息。结论实现了医院感染性疾病管理的科学化、标准化、系统化、规范化,成为整个医院信息系统的一个重要组成环节与医院医疗质量控制系统。     

传染病链二项分布资料的Poisson回归模型

目的 本文旨在介绍Poisson回归模型在具有链结构的传染病资料分析中的应用。方法 借助极大似然法,对五口之家的普通感冒资料分别拟合五种Poisson回归模型,其中“代数”以亚变量的形式进入模型,而“已感染者数”以连续性指示变量进入模型。结果 本文介绍的模型以Greenwood和Reed—Frost链二项分布模型为特例,Poisson回归模型与相应的链二项分布模型分析结果往往非常近似。结论 用Poisson回归模型处理和分析传染病链二项分布资料更简便易行,必要时可同时分析协变量的作用。