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我国2009-2018年病毒性肝炎的发病趋势分析和预测研究
引用本文:汪业胜,王胜难,潘金花,王伟炳.我国2009-2018年病毒性肝炎的发病趋势分析和预测研究[J].中华流行病学杂志,2020,41(9):1460-1464.
作者姓名:汪业胜  王胜难  潘金花  王伟炳
作者单位:复旦大学公共卫生学院流行病学教研室, 公共卫生安全教育部重点实验室, 上海 200032;上海市普陀区疾病预防控制中心 200333
基金项目:国家科技重大专项(2017ZX10201302);国家自然科学基金(81673233)
摘    要:目的 探讨我国5种病毒性肝炎(肝炎)的时间序列特征,并通过有效的模型预测其发病率。方法 按照甲型肝炎、乙型肝炎、丙型肝炎、戊型肝炎和未分型肝炎5种不同类型肝炎分类方式收集2009-2018年的月度发病数据,进行描述性和时间序列研究,采用趋势分解法以季节指数形式表示时间序列中的季节性,以线性回归模型表示其长期趋势,为每种肝炎建立差分自回归移动平均(ARIMA)模型。结果 2009-2018年报告肝炎14 856 990例,5种肝炎季节指数的极差均<1,戊型肝炎的季节性特征较为显著,其发病呈单峰型,其余4种肝炎的季节性特征一般。甲型肝炎、戊型肝炎和未分型肝炎的发病基本趋于平稳,在一个较低的水平上呈缓慢下降趋势,乙型肝炎发病数在5种肝炎中占比最高(79.59%,11 824 262/14 856 990),但其下降趋势也为各型肝炎中最快(-0.01/10万)。丙型肝炎发病呈不断上升的趋势,上升速率一直保持稳定(0.005/10万)。ARIMA模型拟合的2009年1月至2018年12月的预测值与实际值较一致,平均绝对误差百分比范围为3.756 8~8.068 3。结论 对于法定报告传染病监测数据的时间序列分析有助于更好地了解我国肝炎的发病特征,ARIMA模型可用于我国肝炎的短期预测,具有较好的应用价值。

关 键 词:病毒性肝炎  时间序列分解  季节性  长期趋势  预测
收稿时间:2019/10/24 0:00:00

Trend analysis and prediction of viral hepatitis incidence in China, 2009-2018
Wang Yesheng,Wang Shengnan,Pan Jinhu,Wang Weibing.Trend analysis and prediction of viral hepatitis incidence in China, 2009-2018[J].Chinese Journal of Epidemiology,2020,41(9):1460-1464.
Authors:Wang Yesheng  Wang Shengnan  Pan Jinhu  Wang Weibing
Institution:Department of Epidemiology, School of Public Health, Key Laboratory of Public Health Safety of Ministry of Education, Fudan University, Shanghai 200032, China;Shanghai Putuo District Center for Disease Control and Prevention, Shanghai 200333, China
Abstract:
Keywords:Viral hepatitis  Decomposition methods  Seasonality  Long-term trend  Prediction
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