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。     

2014—2019年湖北省某市慢性病死亡率及早死概率分析

目的 分析湖北省钟祥市慢性病死亡率及早死概率的变化趋势,为当地制定慢性病防控规划提供依据。 方法 采用2014—2019年钟祥市居民死因监测资料,用寿命表法的原理计算慢性病早死概率,使用SPSS 20.0软件进行率的趋势χ²检验,利用Joinpoint 4.7.0.0软件计算死亡率及早死概率的年度变化百分比(annual percent change,APC)。 结果 2014—2019年湖北省钟祥市慢性病粗死亡率为495.02/10万,标化死亡率为448.27/10万,四类慢病粗死亡率为457.77/10万,标化死亡率为400.04/10万。男性(APC=-6.60%,t=-8.18,P=0.001)、女性(APC=-7.04%,t=-3.04,P=0.039)、总人群(APC=-6.23%,t=-4.78,P=0.009)心脑血管疾病的标化死亡率呈下降趋势,变化趋势有统计学意义(P<0.05)。慢性病早死概率为14.55%,四类慢病早死概率为13.17%。男性心脑血管疾病早死概率(APC=-2.53%,t=-2.78,P=0.049)呈下降趋势,变化趋势有统计学意义(P<0.05)。糖尿病的早死概率(APC=22.05%,t=2.84,P=0.048)趋势分析上升态势明显,变化趋势有统计学意义(P<0.05)。 结论 湖北省钟祥市四类慢病早死概率为13.17%,2014—2019年上升0.01%,趋势分析无统计学意义,与“健康中国2030”目标仍有不小差距。男性四类慢病早死概率均高于女性,男性为未来慢病干预的重点人群。糖尿病早死概率上升幅度较大,应优先对糖尿病进行综合干预。