目的:探讨时间序列模型在上海市肿瘤患者医院感染发病率预测中的应用，为医院感染的早期预警和防控提供参考。方法:基于2013年至2018年上海市某三级甲等肿瘤专科医院住院患者的医院感染发病率数据，应用SPSS 22.0统计软件构建自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average，ARIMA)模型和指数平滑模型，通过比较两种模型的拟合精度，确定最优拟合模型。以2019年1月至6月的医院感染发病率数据作为验证数据集，评价模型的预测效果。结果:2013年至2018年共监测379 477例住院患者，其中3 170例发生医院感染，总感染率为0.84%。霍尔特-温特相加法模型为拟合最优模型( R2＝0.82)。应用霍尔特-温特相加法模型预测2019年1月至6月的医院感染发病率，预测值和实际值动态趋势较一致，平均相对误差为15.22%。 结论:霍尔特-温特相加法模型能较好地拟合和预测肿瘤患者医院感染的发生趋势，可为肿瘤专科医院感染的监测预警提供依据。

手足口病是由肠道病毒感染所导致的传染病，其主要患病人群为5岁以下的儿童。手足口病预测模型可以对未来一段时间的手足口病发病率进行预测，为相关部门合理的安排医疗卫生资源进行防控提供参考。本文旨在介绍近年来国内外应用于手足口病预测的主要模型，包括求和自回归移动平均模型、灰色预测模型、BP神经网络模型、贝叶斯网络模型，指出这些模型的优缺点，为研究者们对手足口病发病率进行预测时选择模型提供参考。

目的:探讨时间序列模型中的自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型，预测成都市辐照悬浮红细胞临床供应量的应用。方法:选择2010年1月至2019年12月，成都市血液中心的辐照悬浮红细胞临床月供应量数据( n＝108)为研究对象。其中，2010年1月至2019年6月的辐照悬浮红细胞临床月供应量数据( n＝102)，用于ARIMA模型拟合；2019年7月至12月的临床月供应量数据( n＝6)，用于验证所建立ARIMA模型的预测效果。采用Eviews 9.0统计学分析软件，对ARIMA模型进行拟合、参数估计及诊断。采用ARIMA模型预测2019年7月至12月成都市血液中心辐照悬浮红细胞的临床月供应量，并将预测值与实际值进行比较，从而对模型进行验证。 结果:①根据2010年1月至2019年6月成都市血液中心的辐照悬浮红细胞临床月供应量数据，构建的时间序列模型为ARIMA(3，1，1)(1，1，1) 12。该模型对成都市血液中心辐照悬浮红细胞临床月供应量的拟合良好[AR(1)＝-0.848、 t＝-4.340、 P<0.001，MR(1)＝-0.474、 t＝2.006、 P＝0.048，MR(2)＝-0.369、 t＝-2.723、 P＝0.008]，残差序列为白噪声( Q＝22.24， P＝0.163)。②采用ARIMA(3，1，1)(1，1，1) 12模型，预测2019年7至12月成都市血液中心辐照悬浮红细胞临床月供应量的预测值，与其实际值的相对误差分别为5.02%、0.34%、4.98%、0.48%、1.26%和2.07%，平均相对误差为2.36%。 结论:本研究建立的ARIMA(3，1，1)(1，1，1) 12模型，能较好地拟合成都市血液中心辐照悬浮红细胞临床供应量变化趋势。该模型适用于辐照悬浮红细胞临床供应量的短期预测，并且为采供血机构辐照悬浮红细胞库存量管理提供依据。

目的:了解突发公共卫生应急响应对其他感染性腹泻发病的预防保护作用。方法:选取《中国疾病预防控制信息系统》中杭州市上城区2010—2021年其他感染性腹泻报告数据，使用圆形分布法对上城区2010—2019年5岁以下和5岁及以上群体其他感染性腹泻发病时间聚集性进行分析。运用描述性流行病学法分析2020—2021年突发公共卫生应急响应状态下上城区5岁以下和5岁及以上群体其他感染性腹泻发病高峰变化。根据2010—2019年发病数据构建最优求和自回归移动平均（ARIMA）乘积季节模型对上城区2020年非应急响应状态下其他感染性腹泻发病情况进行预测，将预测结果与2020年同期真实发病数据进行比较。结果:2010—2019年，上城区5岁以下和5岁及以上群体其他感染性腹泻发病均为单峰分布，高峰日期分别为12月17日和7月28日。2020—2021年COVID-19疫情突发公共卫生应急响应后，5岁及以上群体发病无明显高峰，5岁以下儿童发病高峰较往年明显推迟。最优ARIMA模型分析显示，2020年5岁以下和5岁及以上群体其他感染性腹泻实际发病率较预测发病率分别下降63.76%和41.74%。结论:突发公共卫生应急响应采取的各项防控措施或对预防其他感染性腹泻的发病有一定的保护作用。

目的 分析中国居民1990-2019年伤害疾病负担变化趋势并对2020-2025年伤害的标化发生率、标化死亡率和标化伤残调整寿命年(DALY)率进行预测,为我国居民伤害的预防控制提供参考依据.方法 收集2019年全球疾病负担(GBD2019)研究中1990-2019年中国、亚洲和全球居民伤害疾病负担的相关数据,采用发生率、标化发生率、死亡率、标化死亡率、伤残寿命损失年(YLD)率、标化YLD率、死亡寿命损失年(YLL)率、标化YLL率、DALY率和标化DALY率等指标进行描述性分析,采用Joinpoint回归模型分析中国居民1990-2019年中国、亚洲和全球居民伤害疾病负担指标的平均年度变化百分比(AAPC),并应用构建求和自回归移动平均(ARIMA)模型预测中国居民2020-2025年伤害的标化发生率、标化死亡率和标化DALY率.结果 中国居民1990-2019年伤害发生率、标化发生率、YLD率和标化YLD率分别从1990年的5 976.31/10万、5 863.81/10万、461.57/10 万和 511.58/10 万上升至 2019 年的 6 328.60/10 万、6 138.73/10 万、679.01/10 万和 534.88/10 万,总变化率分别为5.89％、4.69％、47.11％和4.56％,增幅均高于亚洲和全球居民;中国居民1990-2019年伤害死亡率、标化死亡率、YLL率、标化YLL率、DALY率和标化DALY率分别从1990年的74.34/10万、83.03/10万、4 215.54/10万、4 204.05/10 万、4 677.11/10 万和4 715.63/10 万上升至2019 年的49.67/10 万、44.20/10 万、1 825.22/10 万、1 787.50/10 万、2 504.23/10 万和 2 322.38/10 万,总变化率分别为-33.19％、-46.76％、-56.70％、-57.48％、-46.46％和-50.75％,降幅均高于亚洲和全球居民;Joinpoint回归模型分析结果显示,中国居民1990-2019年伤害标化发生率和标化YLD率总体均呈上升趋势(AAPC=0.15％,P=0.006),伤害标化死亡率、标化YLL率和标化DALY率总体均呈下降趋势(AAPC=-2.28％、-2.62％和-3.07％,均P＜0.01);1990年和2019年居于中国居民伤害疾病负担首位的伤害类型均为道路伤害,DALY分别为1 373.95万人年和1 325.77万人年,标化DALY率分别为1 232.72/10万和859.58/10万;中国居民2020-2025年伤害预测标化发生率为6 293.79/10万～6 492.15/10万,预测标化死亡率为 41.50/10 万～48.38/10 万,预测标化 DALY 率为 1 850.11/10 万～2234.51/10 万,2020-2025 年伤害预测标化发生率持续上升,而预测标化死亡率和预测标化DALY率均持续下降(均P＜0.05).结论 中国居民1990-2019年伤害标化发生率和标化YLD率总体均呈上升趋势,而标化死亡率、标化YLL率和标化DALY率总体均呈下降趋势;2020-2025年伤害预测标化发生率持续上升,而预测标化死亡率和预测标化DALY率均持续下降.

[目的]分析上海市杨浦区2005-2022年的水痘流行病学特征,预测杨浦区2023年水痘疫情趋势,为防制水痘疫情暴发提供参考依据.[方法]通过中国疾病预防控制信息系统提取上海市杨浦区2005-2022年报告的水痘病例信息,描述水痘流行病学特征.使用2005-2021年每月发病例数建立自回归求和移动平均(ARIMA)模型,以2022的水痘发病情况评价ARIMA模型拟合效果,并预测杨浦区2023年水痘疫情趋势.[结果]2005年1月—2021年12月,上海市杨浦区共报告水痘病例11 527例,剔除因重复和临床诊断后排除者114例,最终纳入分析11 413例.年均发病率为51.87/10万,发病年龄集中在20岁以下年龄组(66.5%),以学生为主(49.7%).构建的模型为ARIMA(1,1,0)×(0,1,1)12,以2022年水痘月发病数据进行模型拟合,拟合效果较好.预测显示2023年杨浦区报告水痘病例数为1 089例.[结论]2023年杨浦区水痘报告病例数预测有上升趋势,建议持续推进水痘疫苗延迟补种,提高疫苗接种率;在疫情高峰期到来之前加强对水痘相关知识的健康宣教,强化疫情防控措施,避免水痘疫情暴发.

目的 分析重庆市丙型病毒性肝炎(丙肝)流行特征,并预测发病趋势,为丙肝防控工作提供科学参考.方法 在中国疾病预防控制信息传染病监测系统中收集2004-2021年现住址为重庆市的丙肝病例资料,分析其时间、人群和地区分布特征,并预测2025年发病率.结果 2004-2021年重庆市共报告丙肝病例59 663例,报告发病率从2004年的1.64/105上升至2021年的19.10/105,报告发病率年均变化百分比为15.50％(95％CI:12.90％～18.20％).病例以25～＜65岁为主,占病例总数的85.59％,年龄构成从2004年以25～＜35岁为主(34.89％)逐渐转变成2021年以45～＜55岁为主(39.04％).病例主要分布在主城区及渝西片区,职业主要为农民(31.23％)、家务及待业(30.72％).报告病例数居前5位的地区为大足区(3 881例)、江北区(3 771例)、渝中区(3 646例)、江津区(3 207例)、沙坪坝区(3 113例).如不采取有效控制措施,预测到2025年重庆市发病率将上升至24.45/105(95％CI:22.24/105～26.66/105).结论 重庆市丙肝疫情呈上升趋势,病例主要为中老年、农民人群,病例主要分布在主城区及渝西片区.如不加强防控,发病率会持续升高,今后应重点针对主城区及渝西片区的中老年、农民人群加强防控.

目的 探讨湛江市5种血源及性传播疾病的发病特征,建立求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测其月发病率,为制定防控策略提供依据.方法 收集湛江市2005-2019年5种血源及性传播疾病的报告病例数,分析其流行特征,并为每种疾病构建ARIMA模型.结果 湛江市2005-2019年累计报告血源及性传播疾病154 477例,年均发病率为148.54/10万,发病率呈长期上升趋势,男性发病数多于女性,主要发生在20～＜40岁年龄段,高发人群为农民,好发于廉江市,2月呈发病低谷期.乙型病毒性肝炎(乙肝)、丙型病毒性肝炎(丙肝)、HIV/AIDS、淋病最优模型均为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,梅毒最优模型为ARIMA(0,1,1)(1,1,1)12,2019年拟合值与真实值的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别为 7.76％、7.58％、9.39％、19.60％、11.48％.结论 2005-2019 年湛江市血源及性传播疾病有较高的发病率,且发病有明显的地区、人群分布特点;ARIMA模型在血源及性传播疾病中有较好的预测性能,可通过模型进行短期预测,为合理配置防控资源提供依据.

目的 分析2006-2022年河南省老年肺结核发病情况,预测2023-2025年河南省老年肺结核流行趋势.方法 收集2006-2022年共17年间"结核病管理信息系统"内的老年肺结核月登记率,建立数据库.应用SPSS 27.0软件"专家建模器"模块筛选最优模型,以2006-2019年老年肺结核月登记率作为建模训练集,以2020-2022年老年肺结核月登记率作为模型验证集,对2023-2025年老年肺结核月登记率进行预测.结果 2006-2022年间河南省老年肺结核年均登记率为147.06/10万,整体呈下降趋势.月登记率时间序列具有长期波动下降趋势和季节性特征,拟合度最好的模型是自回归求和移动平均模型(ARIMA)(1,0,0)(1,0,1)12,平稳R2和R2均为0.857,接近1,统计量Ljung-Box Q(18)值为12.156.每年3-6月和11月为老年肺结核的高发时间.2023-2025年老年肺结核月登记率预测值呈小幅上升的趋势.结论 应用ARIMA模型,预测2023-2025年河南省老年肺结核月登记率将呈小幅上升的趋势,要建立老年肺结核的防控机制,加强早期发现与管理.

[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.