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目的 通过分析2011-2022年广元市流行性腮腺炎(简称流腮)流行特征,并结合构建模型对该病发病趋势进行短期预测,为广元市流腮防控工作提供决策依据.方法 收集2011-2022年广元市流腮发病资料,运用ArcGIS绘制分布地图并进行空间自相关分析,利用Moran's Ⅰ指数评估该病在各区县之间的聚集趋势,运用SPSS 26.0软件构建时间序列模型进行发病趋势短期预测,并数据进行预测结果的评价.结果 2011-2022年广元市流腮年均报告发病率为26.85/10万;季节性聚集特征较为明显,发病呈现双峰分布(3至7月、11月至次年1月),以春末夏初为主;全局自相关分析结果显示各年份均不存在空间自相关;男性流腮发病率高于女性(x2=146.13,P<0.01),发病年龄主要集中在5~9岁年龄组;时间序列模型拟合较好的最优模型为ARIMA(2,1,2)(1,1,1)12,其中平稳R2=0.788,所得到的拟合值与实际值趋势基本一致,且各月实际发病率均位于预测发病率的95%可信区间内.结论 广元市流腮的发病和传播主要与学校学生聚集有关,建议继续加强学校流腮疫情综合防控及适龄儿童2剂次腮腺炎疫苗接种工作,ARIMA模型在广元市流腮时间序列中能很好地拟合和预测,能为流腮风险预测和科学防控提供依据.

作者:徐莉娟;李德鑫

来源:预防医学情报杂志 2023 年 39卷 10期

知识库介绍

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作者:
徐莉娟;李德鑫
来源:
预防医学情报杂志 2023 年 39卷 10期
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流行性腮腺炎 分布 时间序列 模型预测 mumps distribution time series model prediction
目的 通过分析2011-2022年广元市流行性腮腺炎(简称流腮)流行特征,并结合构建模型对该病发病趋势进行短期预测,为广元市流腮防控工作提供决策依据.方法 收集2011-2022年广元市流腮发病资料,运用ArcGIS绘制分布地图并进行空间自相关分析,利用Moran's Ⅰ指数评估该病在各区县之间的聚集趋势,运用SPSS 26.0软件构建时间序列模型进行发病趋势短期预测,并数据进行预测结果的评价.结果 2011-2022年广元市流腮年均报告发病率为26.85/10万;季节性聚集特征较为明显,发病呈现双峰分布(3至7月、11月至次年1月),以春末夏初为主;全局自相关分析结果显示各年份均不存在空间自相关;男性流腮发病率高于女性(x2=146.13,P<0.01),发病年龄主要集中在5~9岁年龄组;时间序列模型拟合较好的最优模型为ARIMA(2,1,2)(1,1,1)12,其中平稳R2=0.788,所得到的拟合值与实际值趋势基本一致,且各月实际发病率均位于预测发病率的95%可信区间内.结论 广元市流腮的发病和传播主要与学校学生聚集有关,建议继续加强学校流腮疫情综合防控及适龄儿童2剂次腮腺炎疫苗接种工作,ARIMA模型在广元市流腮时间序列中能很好地拟合和预测,能为流腮风险预测和科学防控提供依据.

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