2006-2018年南京市猩红热流行特征分析及疫情预测
发布时间:2022-01-15 16:02
目的了解南京市猩红热流行特征,为制定防制策略提供依据。方法采用"中国疾病监测信息系统"中病例报告系统收集的南京市2006-2018年猩红热病例资料进行描述性流行病学分析。采用SPSS22.0软件建立南京市猩红热月发病率ARIMA模型,并对2019年的月发病率进行预测。结果 2006-2018年共报告猩红热病例1 463例,无死亡病例,无聚集性暴发疫情;年均发病率为1.50/10万。2006-2018年猩红热发病率呈总体上升趋势(r=0.37,P<0. 001);近年南京市猩红热发病时间曲线呈现双峰分布,集中于4~6月和11月~次年1月。城区、近郊和远郊的发病率分别为0.52/10万、4.19/10万、0.85/10万。病例主要集中在4~8岁年龄段,占总病例数的72.11%。以幼托儿童和小学生为多,分别占发病总数的37.59%(559/1 463)和50.99%(746/1 463);男女性别比为1.48:1;预测2019年南京市猩红热年发病数为343,在4~6月和11~12月各有一个发病高峰。结论南京市猩红热发病有逐年增高趋势,预测显示2019年猩红热发病率略高于2018年,应采...
【文章来源】:现代预防医学. 2020,47(03)北大核心
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
2006-2018年南京市猩红热流行趋势图
2006-2018年南京市猩红热发病时间集中度分析M值
2006-2018 年南京市猩红热月发病率时间序列
【参考文献】:
期刊论文
[1]2013-2017年北京市东城区猩红热流行特征分析[J]. 李源菁,张海艳,黄辉. 预防医学情报杂志. 2019(02)
[2]2008-2017年山东省猩红热流行病学特征分析[J]. 刘维量,寇增强,房明,毕振旺. 现代预防医学. 2019(01)
[3]郑州市2007—2016年猩红热流行特征分析[J]. 贾伟华,闫芮,李国伟. 华南预防医学. 2018(02)
[4]营口市2005~2014年猩红热流行特征[J]. 肖岩. 中国实用医药. 2016(34)
[5]2004-2014年江西省猩红热流行特征分析[J]. 潘欢弘,刘晓青,杨梦,袁辉. 现代预防医学. 2016(04)
[6]河南省2005-2014年猩红热流行特征分析[J]. 陈伟,赵晓静,张杰,康锴,郭小芳. 中华疾病控制杂志. 2016(01)
[7]2015年春夏季全国猩红热疫情流行病学特征分析[J]. 秦颖,冯录召,余宏杰. 疾病监测. 2015(12)
[8]北京地区2011-2014年致儿童猩红热A组链球菌emm基因型别变化特征分析[J]. 彭晓旻,杨鹏,吴双胜,卢桂兰,石伟先,赵佳琛,崔淑娟,张代涛,潘阳,郭靖,王全意. 中华流行病学杂志. 2015 (12)
[9]乘积季节自回归积分滑动平均模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用[J]. 惠石生,陈立章,刘富强,欧阳艳昊. 中华预防医学杂志. 2015 (12)
[10]ARIMA模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用[J]. 许阳婷. 华南预防医学. 2015(03)
硕士论文
[1]江苏省猩红热流行病学特征及气象因素对其流行影响研究[D]. 张琪.南京医科大学 2018
本文编号:3590910
【文章来源】:现代预防医学. 2020,47(03)北大核心
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
2006-2018年南京市猩红热流行趋势图
2006-2018年南京市猩红热发病时间集中度分析M值
2006-2018 年南京市猩红热月发病率时间序列
【参考文献】:
期刊论文
[1]2013-2017年北京市东城区猩红热流行特征分析[J]. 李源菁,张海艳,黄辉. 预防医学情报杂志. 2019(02)
[2]2008-2017年山东省猩红热流行病学特征分析[J]. 刘维量,寇增强,房明,毕振旺. 现代预防医学. 2019(01)
[3]郑州市2007—2016年猩红热流行特征分析[J]. 贾伟华,闫芮,李国伟. 华南预防医学. 2018(02)
[4]营口市2005~2014年猩红热流行特征[J]. 肖岩. 中国实用医药. 2016(34)
[5]2004-2014年江西省猩红热流行特征分析[J]. 潘欢弘,刘晓青,杨梦,袁辉. 现代预防医学. 2016(04)
[6]河南省2005-2014年猩红热流行特征分析[J]. 陈伟,赵晓静,张杰,康锴,郭小芳. 中华疾病控制杂志. 2016(01)
[7]2015年春夏季全国猩红热疫情流行病学特征分析[J]. 秦颖,冯录召,余宏杰. 疾病监测. 2015(12)
[8]北京地区2011-2014年致儿童猩红热A组链球菌emm基因型别变化特征分析[J]. 彭晓旻,杨鹏,吴双胜,卢桂兰,石伟先,赵佳琛,崔淑娟,张代涛,潘阳,郭靖,王全意. 中华流行病学杂志. 2015 (12)
[9]乘积季节自回归积分滑动平均模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用[J]. 惠石生,陈立章,刘富强,欧阳艳昊. 中华预防医学杂志. 2015 (12)
[10]ARIMA模型在流行性腮腺炎发病率预测中的应用[J]. 许阳婷. 华南预防医学. 2015(03)
硕士论文
[1]江苏省猩红热流行病学特征及气象因素对其流行影响研究[D]. 张琪.南京医科大学 2018
本文编号:3590910
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