三种预测模型在主要传染病发病率预测中的应用

发布时间：2016-12-22 09:07

  本文关键词：三种预测模型在主要传染病发病率预测中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

《浙江大学》 2010年

三种预测模型在主要传染病发病率预测中的应用

王平  

【摘要】：背景 传染病是由病原微生物和寄生虫感染人体后所致的具有传染性的疾病,迄今为止传染病仍是严重危害人类健康的疾病之一。特别是近年来各种新发传染病的出现,如严重急性呼吸综合症、人感染高致病性禽流感等,都为人类在21世纪防控传染病提出了更高的挑战。80年代以来,我国传染病预测理论及其应用得到了迅速发展,并日臻完善,逐渐成为疾病监测工作中的热点。疾病的预测可以及早发现疾病的发展趋势,为深入开展疾病的预警奠定基础,也为制定防制策略及措施提供理论依据。因此,有必要研究主要传染病发病的流行规律,并用不同的模型预测其发病率,通过比较选择适合主要传染病的预测模型,预测其发病趋势,评价预防控制措施的效果。 资料与方法 本研究利用嘉善县1951-2009年17种法定传染病疫情报表资料,进行以下研究：①应用描述性流行病学方法分析嘉善县17种法定传染病总发病率的流行趋势以及三种主要传染病(病毒性肝炎、痢疾、麻疹)的流行趋势及其季节分布特征；②分别用指数曲线模型、灰色GM(1,1)模型及ARIMA模型拟合预测三种主要传染病的发病率；用平均误差率(MER)及决定系数(R2)两个指标对模型拟合效果进行评价和比较；对于点预测,则采用残差进行预测准确性的比较。通过比较,选择拟合和预测效果最好的模型对主要传染病未来发病率进行预测。 结果 1嘉善县1951～2009年17种法定传染病发病概况 嘉善县17种法定传染病年总发病率在50年代后半期和60年代前半期较高,在70年代和80年代比较稳定,直至90年代初明显下降,且维持在较低水平。总平均发病率由最高峰的4938.73/10万(60年代)下降至90.27/10万(2000年代)。 嘉善县17种法定传染病在不同年代前5位传染病疾病谱发生了改变,由50年代的麻疹、痢疾、百日咳、疟疾和流脑转变为2000年代的病毒性肝炎、痢疾、麻疹、伤寒和疟疾,但伤寒和疟疾发病率仅为4.36/10万和0.35/10万,发病率仍较高且居前三位的病毒性肝炎、痢疾及麻疹列为嘉善县目前主要的传染病。 2三种模型在病毒性肝炎发病率预测中的应用 甲肝的发病率呈连续下降趋势,从1990年最高214.13/10万降至2009年的0.15/10万；乙肝发病率从1990年(47.74/10万)至2003年(56.97/10万)处于波动状态,此后发病率一直下降,至2009年乙肝发病率达最低(16.56/10万)；甲肝发病具有明显的季节波动性,冬春季发病明显高于其它月份；乙肝发病季节波动性不明显,1月份发病稍高于其他月份。 三种模型预测乙肝发病率情况为：GM(1,1)模型不能用于乙肝发病率的预测,指数曲线模型和ARIMA模型可以用来预测乙肝发病率。指数曲线模型和ARMA(0,1,1)×(0,1,1)4模型对乙肝发病率拟合的MER分别为16.40%、10.10%,R2分别为0.21、0.71；两种模型预测2009年乙肝发病率分别为28.13/10万、20.16/10万,2009年乙肝实际发病率为16.56/10万,点预测残差分别为11.57/10万、3.60/10万。运用最优模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)4模型预测2010年、2011年乙肝发病率,分别为15.30/10万及13.34/10万。 3三种模型在痢疾发病率预测中的应用 痢疾在50年代平均发病率(224.40/10万)高于60年代(110.55/10万),70～80年代达到最高峰(大于500/10万),80年代后期逐渐下降,2000年代达最低(20.56/10万)；不同年代痢疾发病均呈现一定的季节性,发病高峰在夏秋季。 三种模型预测痢疾发病率情况为：指数曲线模型、GM(1,1)模型以及ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)4模型均可以对痢疾发病率进行拟合预测。三种模型对痢疾发病率拟合的MER分别为44.21%、28.00%、19.87%,R2分别为0.76、0.94、0.93；三种模型预测2009年痢疾发病率分别为8.09/10万、1.45/10万、5.93/10万,2009年痢疾实际发病率为3.92/10万,点预测残差分别为4.17/10万、2.47/10万、2.01/10万。运用最优模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)4模型预测2010年、2011年痢疾发病率,分别为1.67/10万及0.98/10万。4三种模型在麻疹发病率预测中的应用 麻疹发病率在未使用疫苗时期(1951～1965年)、小规模使用疫苗时期(1966～1969年)、按年接种时期(1970～1983)及按月甸接种时期(1984～2009)平均发病率分别为871.10/10万、264.76/10万、80.54/10万、8.82/10万；麻疹发病在四个时期均有一定的季节性。 三种模型预测麻疹发病率情况为：指数曲线模型和GM(1,1)模型不能用来预测麻疹发病率；ARIMA(1,1,0)模型理论上可以用来预测麻疹发病率。ARIMA(1,1,0)模型对麻疹发病率拟合的MER为75.03%,R2为0.09；预测2009年发病率为13.61/10万,2009年麻疹实际发病率为4.21/10万,点预测残差为9.40/10万,相对误差为223.28%。ARIMA(1,1,0)模型拟合效果差,预测准确性也差,不能用于麻疹发病率的预测。 结论 1指数曲线模型对发病率基本呈现持续下降趋势、呈指数函数变化的痢疾预测效果较好；对发病率先小幅波动后呈下降趋势的乙肝预测效果不理想；对发病率波动性较大的麻疹不能进行预测。 2 GM(1,1)模型对发病率基本呈现持续下降趋势、呈指数函数变化的痢疾预测效果较好；对发病率先小幅波动后呈下降趋势的乙肝以及发病率波动性较大的麻疹不能进行预测。 3 ARIMA模型能对发病率先小幅波动后呈下降趋势的乙肝作出较好的预测；也能较好的预测发病率基本呈现持续下降趋势的痢疾；对发病率波动性较大但数据量不足的麻疹不能作出预测。用于一维时间序列传染病发病率预测的常用模型中ARIMA模型拟合效果最好,预测出未来乙肝发病仍呈缓慢下降趋势,痢疾发病在较低水平下仍呈下降趋势。 4预测模型虽然可以对传染病发病趋势进行预测,但应用也存在着一定的局限性,指数曲线模型和GM(1,1)模型不适宜对存在较大波动的传染病进行预测,ARIMA模型不适宜对存在较大波动而且数据量不足的传染病进行预测。

【关键词】：
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：R183
【目录】：

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本文编号：223220