發(fā)布時間：2020-10-08 18:05

　　 目的:本研究一方面為了掌握我市近幾年的流感流行狀況,為制定流感防制策略提供科學依據(jù);另一方面,探討ARIMA模型在傳染病發(fā)病預測方面的應用,以流感、痢疾為代表,對其進行分析、評價,尋求該方法的最佳適用范圍與適用條件。 方法:(1)通過哨點醫(yī)院監(jiān)測和暴發(fā)疫情現(xiàn)場調(diào)查處理,收集我市2004年4月至2006年3月部分地區(qū)的流感樣病例(ILI)發(fā)病資料和全市ILI/流感的暴發(fā)疫情資料,并采集ILI標本進行實驗室檢測,對所有流行病學資料和病原學檢測結果進行描述、分析。(2)通過全市各醫(yī)療機構收集我市2002年1月至2006年12月的流感和痢疾發(fā)病資料,用SPSS統(tǒng)計軟件對流感和痢疾的月發(fā)病數(shù)建立ARIMA模型,用Q統(tǒng)計量檢驗法對模型的適應性進行檢驗,并用組外回代的方法檢驗其預測精度。 結果:(1)2004年4月至2006年3月,我市流感監(jiān)測哨點醫(yī)院ILI就診百分比(ILI%)出現(xiàn)2004年4月和10月、2005年4月和8月和11月、2006年4月和7月幾個高峰,流感病毒分離高峰與ILI%高峰基本一致,稍有滯后。2005年、2006年ILI%夏季高峰高于春季高峰,但病原學檢測沒有顯示在夏季分離到更多的流感病毒。(2)我市流感季節(jié)類型明顯,2004年8月、2005年2月和9月、2006年2月和7月出現(xiàn)優(yōu)勢毒株的變化,隨后1、2個月,出現(xiàn)ILI%高峰。(3)ILI/流感暴發(fā)疫情全年均有,春季和秋季略有增加;疫情發(fā)生地以中小學校為主(占91.20%),尤其是偏遠地區(qū)更易發(fā)生;疫情類型以A型為主,H1N1型與H3N2型引起的暴發(fā)交替出現(xiàn),且與哨點醫(yī)院收集的ILI標本毒株型別變化一致。(4)我市流感月發(fā)病數(shù)時間序列的自相關分析圖顯示:我市流感沒有固定的季節(jié)性,用ARIMA模型法建立預測模型,只能進行3個月以內(nèi)的預測,預測區(qū)間范圍較大,缺乏實際意義。痢疾月發(fā)病數(shù)時間序列的自相關分析圖顯示:我市痢疾具有明顯的季節(jié)性,建立季節(jié)復合模型后預測效果比較理想,可進行至少1年的預測;用48個數(shù)據(jù)建模,6個月預測效果的擬合度R2=0.9733,12個月預測效果的R2=0.8574;36個數(shù)據(jù)和42個數(shù)據(jù)也能取得比較理想的預測效果,但R2比48個數(shù)據(jù)相同時間預測效果的R2要低些。 結論:(1)我市可能存在春季和秋季兩個流感流行高峰,應加強春秋兩季的流感疫苗接種,推薦流感疫苗最佳接種時間為每年2、3月或9、10月;加強我市夏季呼吸道疾病的鑒別診斷,盡量避免誤診;每年2月、8月前后加強我市流感病毒的分離工作,及早發(fā)現(xiàn)毒株變異,當優(yōu)勢毒株出現(xiàn)變化時應警惕ILI流行高峰的出現(xiàn);我市流感暴發(fā)疫情的防控應以農(nóng)村中小學為重點,哨點醫(yī)院監(jiān)測到A型毒株型別出現(xiàn)變化時,應警惕新型毒株引起的暴發(fā)疫情高峰的出現(xiàn)。(2)ARIMA模型法可以對疾病的季節(jié)性進行分析,對不同疾病的預測效果存在較大差異,當疾病發(fā)病比較穩(wěn)定時預測效果可能更好;在用ARIMA模型法進行預測時,應根據(jù)資料選用不同的模型類型,所需建模數(shù)據(jù)可以少于通常要求的50個,但建模數(shù)據(jù)越多預測效果越好,隨著預測時間的推移,預測效果有所降低,因此運用該方法進行預測時應不斷增加新的觀測數(shù)據(jù),重新建立預測模型。
【學位單位】：重慶醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2007
【中圖分類】：R181.3
【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
論文正文
    第一部分 重慶市2004～2006 年流行性感冒流行特征分析
        1 材料與方法
            1.1 資料來源
            1.2 實驗方法與步驟
            1.3 統(tǒng)計方法
        2 結果
            2.1 ILI 流行特征
            2.2 病原學分布特征
            2.3 ILI/流感暴發(fā)疫情流行特征
        3 討論
            3.1 我市流感流行特征分析
            3.2 建議
    第二部分 ARIMA 模型在傳染病發(fā)病預測中的應用
        1 材料與方法
            1.1 資料來源
            1.2 研究方法
            1.3 統(tǒng)計方法
        2 結果
            2.1 疾病流行特征分析
            2.2 建立預測模型
            2.3 對我市2007 年各月的痢疾發(fā)病數(shù)進行預測
        3 結論
            3.1 時間序列分析法的特點
            3.2 ARIMA 模型法的特點
            3.3 ARIMA 模型法對流感與痢疾發(fā)病的預測
            3.4 應用 ARIMA 模型法進行傳染病發(fā)病預測中的幾點體會
            3.5 對我市流感監(jiān)測和痢疾防制工作的建議
小結
文獻綜述
致謝
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【引證文獻】

相關碩士學位論文 前1條

1 周志明;晉城煤業(yè)集團法定傳染病疫情分析及其時間序列模型預測[D];山西醫(yī)科大學;2010年

本文編號：2832575