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。

目的:探讨肺炎链球菌流行的分布特征及其耐药性的变化趋势，为临床合理使用抗菌药物提供依据。方法:回顾性分析2010年1月至2017年12月苏州大学附属儿童医院收集的呼吸道感染患儿痰标本中肺炎链球菌检出情况及其药物敏感试验结果。分别比较不同性别、年龄、年份和季节的肺炎链球菌检出率。采用Mann-Kendall趋势检验法分析肺炎链球菌年检出率及其对青霉素、阿莫西林和头孢噻肟的药物敏感性的变化趋势，采用季节性时间序列分解法分析肺炎链球菌检出率与季节的相关性。计数资料比较采用 χ2检验。 结果:2010年至2017年共采集痰标本88 480份，肺炎链球菌检出率为10.3%(9 081/88 480)。0～<0.5岁组、0.5～<2岁组、2～<3岁组、3～<5岁组、5～<15岁组患儿的肺炎链球菌检出率分别为4.2%(1 407/33 224)、13.1%(3 191/24 390)、14.9%(2 417/16 252)、17.9%(1 474/8 246)、9.3%(592/6 368)，各年龄组间肺炎链球菌检出率差异有统计学意义( χ2＝2 421.6， P<0.01)。根据季度分组，1月至3月的检出率为8.1%(1 321/16 306), 4月至6月为10.9%(2 194/20 207), 7月至9月为8.5%(2 141/25 058), 10月至12月为12.7%(3 425/26 909)，比较差异有统计学意义( χ2＝311.5， P<0.01)。每年肺炎链球菌流行均有2个高峰和2个低谷。2010年至2017年检出的肺炎链球菌对青霉素、阿莫西林、头孢噻肟的耐药率呈逐年下降趋势，差异均有统计学意义(tau＝-0.93、-0.93、-0.71,均 P<0.05)。 结论:呼吸道感染儿童痰标本中肺炎链球菌的检出率可能存在季节性规律，不同年龄患儿检出率不同。肺炎链球菌对β-内酰胺类抗菌药物的耐药率有所下降。

目的 评估基本医疗保险支付方式改革在控费、规范医疗行为和缓解患者负担方面的效果,为完善支付方式改革提供参考.方法 采用中断时间序列分析支付方式改革前后当天再入院率、次均住院费用和自付比例的变化,采用利益相关者定性访谈深入了解变化可能的原因和改革建议.结果 参保患者次均住院费用、自付比例改革初期有显著下降,后呈上升趋势,住院人次增幅减缓、当天再入院率降幅减缓.中断时间序列分析结果显示,支付方式改革后参保患者住院总人次增长速度由原来的 600 人次/月下降为 20 人次/月;当天再入院率在改革后短期内上升 0.237%,但长期呈下降趋势,下降速度由改革前的 0.014%/月变为 0.003%/月.在改革后短期内,参保患者次均住院费用下降786.360元,自付比例下降 2.089%.结论 长沙市城镇职工基本医疗保险支付方式改革初期,控费、缓解患者就医负担的效果明显,但需要加强远期的监管,尤其是对于分解住院和患者负担的控制.

目的:分析我国2012―2021年4种病毒性肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势,探讨适合肝炎发病预测的时间序列模型,为科学防控肝炎提供参考依据和建议.方法:对我国2012年1月—2021年12月甲型、乙型、丙型和戊型肝炎的月发病例数进行时间序列的季节性分解,建立季节自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)和季节指数平滑模型(exponential smoothing model,ES),并对2022年1―8月4种肝炎的发病例数进行预测,并比较预测效果.结果:每年3月份是各类肝炎发病的高发期,10年期间,甲型肝炎总体保持下降趋势,乙型肝炎总体趋势有升有降,近年来有上升趋势;丙型肝炎总体呈上升趋势;戊型肝炎总体保持平稳趋势.乙型、丙型和戊型肝炎月平均发病例数分别为甲型肝炎的57.06倍、11.50倍、1.35倍.季节ES模型的预测效果要优于季节ARIMA模型.结论:我国乙型和丙型肝炎发病人数众多,要加强重点防控.时间序列的季节性分解可用于分析肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势,季节指数平滑模型中水平、趋势和季节3个参数,能体现肝炎发病的流行规律,在肝炎发病预测中,具有模型简单、计算简便、预测精度高的优点.

脑灌注CT成像需要对患者头部进行连续反复扫描,相应的X射线辐射剂量较常规CT显著增加.为减少X射线辐射剂量,提出一种基于非局部低秩稀疏矩阵分解的低剂量脑灌注CT统计迭代重建方法.首先对脑灌注CT序列图像进行分块,然后构建非局部低秩稀疏矩阵分解模型,最后求解相应的目标函数重建出脑灌注CT序列图像.与滤波反投影算法和基于低秩稀疏矩阵分解的惩罚加权最小二乘方法相比,本文方法得到的脑血容参数图像的结构相似性指标分别提高38.07%和5.61%、特征相似性指标分别提高13.17%和2.47%;平均通过时间参数图像的结构相似性指标分别提高59.73%和0.28%、特征相似性指标分别提高20.26%和0.70%.本文方法能在去除低剂量脑灌注CT图像噪声和伪影的同时保持图像的边缘结构信息,并且获得更准确的脑血流动力学参数图像.

目的 分析广东省广州市流行性感冒(流感)病毒季节性流行特征和各病原型别的变迁规律,为制定适宜本地流行病学的防控措施提供依据.方法 选取中国流感监测信息系统中2015-2022年广州市每周流感病原学监测数据,利用基于局部加权回归的季节性分解将流感病毒总阳性率及各型别阳性率序列分解成趋势分量、季节分量及剩余分量,通过计算协方差,分析所得分量序列对阳性率序列波动的贡献率.结果 共检测样本39 198份,流感病毒核酸阳性3 632份,总体阳性率9.27％.趋势序列显示2015-2019年总阳性率呈轻微波动上升(4.57％～16.07％),2020-2022年经历"U"形低谷后趋水平.季节性序列显示流行高峰有冬春季和春夏季.剩余序列显示2022年剩余分量波动峰值达48.96％,较以往年份有明显增大.A(H3N2)型流行峰型与B(Victoria)型相似,可有冬季和夏季高峰,但夏季高峰晚于B(Victoria)型.A(H1N1)pdm09型与B(Yamagata)型峰型和流行时间相似,呈单峰流行,集中在冬春季.剩余成分是总阳性率波动的主要贡献因素,占59.16％(80.81/136.60),其次是季节成分和趋势成分,分别占25.19％(34.41/136.60)和15.65％(21.38/136.60).结论 流感季节性高峰和持续时间与流行的病原型别有关,不同亚型流感具有型别特异的流行特征和变化趋势.流感流行模式不仅受长期趋势和季节效应影响,随机波动效应起着更重要作用.

基于临界慢化模型,利用长时间序列叶面积指数(GLASS LAI)数据,进行时间序列分解后,计算了 LAI及其时间自相关指数作为指标,对三峡库区植被及其恢复力进行监测,通过案例模型对临界慢化模型精度进行了验证,分析了三峡库区植被及其植被恢复力的时空分布特征,探索基于临界慢化模型的植被恢复力遥感定量估算方法的适用性.结果表明:(1)2000-2018年三峡库区LAI平均值为3.4,重庆段LAI较低,湖北段LAI较高;三峡库区LAI整体呈上升趋势,重庆段LAI呈现降低趋势,显著下降区域占重庆段面积的21.75％,湖北段LAI呈现升高趋势,显著上升区域占湖北段面积的21.22％;(2)2000-2018年三峡库区重庆市北碚区、大渡口区、渝北区植被恢复力较低,宜昌市兴山县、夷陵区、点军区植被恢复力较高;(3)模型精度方面,在两个地质灾害扰动事件中案例模型结果与临界慢化模型结果呈现较高的一致性.本文对三峡库区2000-2018年的植被恢复力进行了定量估算,同时通过案例模型对临界慢化模型在恢复力监测上的有效性进行了验证,为三峡库区制定相应生态环境管理决策提供理论基础,为保障西南地区生态安全提供决策依据.

[目的]基于昆山市2006～2015年月度恶性肿瘤发病率,采用X-12自回归移动平均混合模型(ARIMA)建立时间序列模型,并用模型预测未来年份恶性肿瘤发病率,以期为恶性肿瘤的防治工作提供指导.[方法]采用X-12-ARIMA季节调整乘积模型对昆山市2006年1月至2015年12月恶性肿瘤发病率进行趋势成分分解,并自动选择ARIMA季节调整乘积模型,以贝叶斯信息准则(BIC)值最小为最优模型选择标准;以绝对误差值、平均绝对百分比误差及决定系数(R2)来评价模型拟合精度.[结果] X-12选择的最优乘积季节模型为ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12;预测方程为:(1-β)(1-β12)Xt=(1-0.84687β)(1-0.70249β11)εt.建模结果显示2006～2015年恶性肿瘤月度发病率不仅呈现季节波动,而且2007年1月至2018年12月发病率呈现持续上升的长期趋势.精度评价指标绝对误差值、平均绝对百分比误差及决定系数(R2)分别为2.13/10万、7.30％和0.697.[结论]ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12能够应用于预测昆山市恶性肿瘤月度发病率,在过去10年恶性肿瘤发病率上升,并且未来年份继续上升的背景下,提示肿瘤相关疾病负担和未来健康保健资源将大幅增加.

目的 探讨重组agkihpin将来作为抗血栓药物的可能性,为将来把重组agkihpin做成抗血栓药物提供实验依据.方法 用肽指纹图谱验证重组agkihpin分子;以天然agkihpin?生理盐水(NS)或肝素为对照,分别用TAME水解?纤维蛋白平板?SDS-PAGE和纤维蛋白原凝集法检测r-agkihpin-1的精氨酸酯酶?纤溶活性?纤维蛋白原溶解和类凝血酶等生物学活性;以NS或粗毒为对照,用剪尾法和皮下注射法检测r-agkihpin-1的出血活性.结果 r-agkihpin-1中38.7%序列?8个肽段与GenBank中agkihpin氨基酸序列是一致的.r-agkihpin-1体外水解TAME的比活性为8.74 U/mg.4~16μg/mL剂量r-agkihpin-1可形成纤维蛋白溶圈面积0.50~1.10 cm2,NS组不形成溶圈,差异有统计学意义(P<0.01);16μg/mL剂量r-agkihpin-1可使90%α链和70%γ链分解,而NS组中纤维蛋白原不被消化,差异有统计学意义(P<0.01).4~16μg/mL剂量r-agkihpin-1可形成凝块体积0.07~0.23 mm3,高于NS组的0.01 mm3,差异有统计学意义(P<0.05).体内4~16 mg/kg体重剂量的r-agkihpin-1形成血栓干重28.01~22.46 mg/kg体重,低于NS组的35.92 mg/kg体重,差异有统计学意义(P<0.01).上述活性均稍低于相同剂量的天然agkihpin,差异有统计学意义(P<0.05).剪尾法?皮下注射法显示4~16 mg/kg?4~32 mg/kg体重剂量的r-agkihpin-1在小鼠中出血时间和出血活性分别为1.81~11.32 min和0.00~0.01,显著低于1 mg/kg体重剂量粗毒的30.00 min(P<0.01)和7.85(P<0.01).结论 r-agkihpin-1就是agkihpin的重组蛋白,r-agkihpin-1将来有望成为一种新的抗血栓药物.

糖尿病患者的血糖浓度时间序列具有时变、非线性和非平稳的特点,为提高血糖预测精度,提出一种自适应噪声的完整聚合经验模态分解(CEEMDAN)与极限学习机(ELM)相结合的短期血糖预测模型.首先,利用CEEMDAN方法将患者的血糖浓度时间序列进行分解,得到不同频段的血糖分量IMF(本征模态函数)和残余分量,以降低血糖时间序列的非平稳性;然后对各血糖分量1MF和残余分量分别构建极限学习机,并将各极限学习机的预测结果融合,获得患者未来血糖浓度的预测值,提高预测精度;在此基础上,进行低血糖预警.利用从河南省人民医院内分泌科采集的56例患者的数据进行模型检验,结果表明:与ELM模型和EMD-ELM模型相比,CEEMDAN-ELM短期血糖预测模型提前45 min的预测仍可达到较高预测水平(RMSE=0.205 1,MAPE=2.1164％);低血糖预警虚警率和漏警率分别为0.97％和7.55％.血糖预测时间的延长,可以为医生和患者提供充足时间进行血糖浓度控制,提高糖尿病治疗的效果.