SARS病程分析及日发病率预测方法探讨

发布时间：2020-09-26 21:36

　　 目的通过对SARS病程中潜伏期、发病时间和临床期中一些重要临床指标的回顾性分析,寻找SARS流行过程中的一些规律,并针对这些规律提出相应的对策,为应对突如其来的不明病原体感染的传染病如SARS提供参考依据。 方法对我国所有SARS患者的潜伏期、发病时间和临床期中的一些重要临床指标进行描述性分析。使用ARIMA模型拟合中国内地SARS新发病例时间序列。 结果通过对单源一次暴露的SARS患者的接触史进行研究,发现SARS潜伏期的中位数为4天,95%SARS患者的潜伏期为0～14天。2002年10月1日第一例SARS发病至2004年1月7日最后一例,历时464天。2003年2月4日前后出现第一个发病高峰,第二个高峰在2003年4月23日前后出现,其后发病数急剧下降。在SARS发病的1～3天,96.87%的患者出现发热,82.80%的患者胸片发现异常。体温在发病前两周基本降至正常。白细胞计数在第一周降到最低,第三周基本恢复到正常水平。胸闷发生率在第三周之后会有所缓解。呼吸频率呈一个缓慢上升的过程,直到出院也没有恢复到正常水平。模型ARIMA(1, 1, 0)成功拟合了中国内地SARS每日新发病例序列。 结论SARS潜伏期的P95为14天,可以认为在SARS的防控中,对密切接触者的检疫或医学观察期限定为14天是合理的。从SARS流行过程看,SARS在第二个发病高峰后,日发病数量在一个潜伏期内迅速下降,可能与国家强有力的防治措施有关。发热和胸片异常是SARS早期最主要和最明显的表现,发病后后一周内白细胞数量的下降可以作为与细菌性肺炎等常见病进行鉴别的手段。呼吸频率和胸闷发生率的不断上升提示SARS患者的肺部损害在短时期内不可恢复。模型ARIMA(1, 1, 0)成功地拟合了中国内地SARS每日新发病例序列,表明时间序列模型可以为传染病提供及时的预测。
【学位单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2008
【中图分类】：R511.9
【部分图文】：

图 17 对数变换后 SARS 每日新发病例时间序列的自相关和偏自相关图4.4 一阶差分后序列的识别-1.5-1-0.500.511.5一阶差分后的新发病例

【参考文献】

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本文编号：2827518