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目的 探索四川省肺结核疫情时间分布特征,为制定全省结核病防控策略提供依据.方法 从中国疾病预防控制信息系统的子系统传染病监测系统导出2018-2022年各季度四川省肺结核报告发病数.用基于Kendall τ系数的检验法对时间序列做趋势检验.对时间序列进行移动平均处理,用Kruskal-Wallis检验法对处理结果进行季节性检验.如果通过检验,用加法模型进行季度建模,并评价模型拟合四川省肺结核报告发病数季度分布特征的科学性,使用Excel 2013软件建模,检验水准α=0.05.结果 经过Kendall τ系数的检验(r=-0.505,P=0.001),提示季度序列具有向下的线性趋势.经处理的时间序列按照Kruskal-Wallis检验(H=11.71,P=0.0084),有充分的迹象表明其带有季节分量.季度建模方程为:(z)t=13 273-136.68t+(S)*t,计算平均绝对百分数误差(MAPE)为2.80,未超过10,提示预测方程与时间数据拟合程度高.结论 四川省肺结核报告发病数具备季度分布特征,制定防控策略时应关注这一点.

作者:王丹霞;夏岚;李婷;逯嘉;刘双;程钎钎;夏勇

来源:预防医学情报杂志 2024 年 40卷 4期

知识库介绍

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作者:
王丹霞;夏岚;李婷;逯嘉;刘双;程钎钎;夏勇
来源:
预防医学情报杂志 2024 年 40卷 4期
标签:
肺结核 发病 时间序列分析 四川省 pulmonary tuberculosis morbidity analysis of time series Sichuan province
目的 探索四川省肺结核疫情时间分布特征,为制定全省结核病防控策略提供依据.方法 从中国疾病预防控制信息系统的子系统传染病监测系统导出2018-2022年各季度四川省肺结核报告发病数.用基于Kendall τ系数的检验法对时间序列做趋势检验.对时间序列进行移动平均处理,用Kruskal-Wallis检验法对处理结果进行季节性检验.如果通过检验,用加法模型进行季度建模,并评价模型拟合四川省肺结核报告发病数季度分布特征的科学性,使用Excel 2013软件建模,检验水准α=0.05.结果 经过Kendall τ系数的检验(r=-0.505,P=0.001),提示季度序列具有向下的线性趋势.经处理的时间序列按照Kruskal-Wallis检验(H=11.71,P=0.0084),有充分的迹象表明其带有季节分量.季度建模方程为:(z)t=13 273-136.68t+(S)*t,计算平均绝对百分数误差(MAPE)为2.80,未超过10,提示预测方程与时间数据拟合程度高.结论 四川省肺结核报告发病数具备季度分布特征,制定防控策略时应关注这一点.

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