基于ARIMA模型的海南省流感样病例发病趋势预测研究

目的应用自回归积分移动平均模型(ARIMA)对海南省流感样病例就诊百分比(ILI%)情况进行预测,以期为流感预防控制措施的制定和卫生资源的合理分配提供科学依据。方法收集2015-2019年海南省6家国家级哨点监测医院的流感样病例每周的数据,使用R软件基于2015年第1周-2019年第26周的流感样病例就诊百分比(ILI%)建立ARIMA模型,并用2019年第27周-第52周的数据作为验证集,对模型的预测能力进行评估和验证。结果海南省6家国家监测哨点医院累计报告门急诊就诊病例总数为6244159例,其中流感样病例数为188143例,流感样病例就诊百分比(ILI%)为3.01%。最优预测模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)52模型,该模型的赤池信息量准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)分别为264.10、273.69,提示该模型拟合较好。运用该模型预测2019年第27周-第52周的ILI%,实际值均落在预测值的95%置信区间范围内。结论ARIMA(0,1,1)(0,1,1)52模型对海南省流感样病例就诊百分比的拟合效果较好,可用于海南省流感的短期预测和动态分析,具有较好预测、预警价值。

和谐社会视角下非政府组织的发展——以安徽省的经验做法为例

对行业协会、农村专业经济协会和社区民间组织进行个案剖析,分别从营造非政府组织发展的宏观社会环境;完善非政府组织的制度法律环境,建立健全非政府组织的管理、监督、评价等相关制度体系;以及完善非政府组织的内部治理结构和规章制度,提高非政府组织的自我组织能力等三大方面,提出了促进非政府组织和谐发展的思路。

民办高校亟待规范和发展——安徽省民办高校年检情况的调查

为贯彻十七大精神,推进积极的民政政策,积极主动、开拓创新地做好社会组织的登记管理工作,今年安徽省民政厅、教育厅率先在全省民办高校中试行上门年检,实地考察检查,并抽调有关人员组织成5个检查组,集中时间分别对14所民办高校、7所民办非学历高等教育机构,进行了年检督查.

2009-2022年海南省人间布鲁氏菌病流行病学特征分析

目的 分析海南省2009-2022年人间布鲁氏菌病(布病)的流行病学特征,为制定针对性的布病预防控制策略提供依据。方法 收集中国疾病预防控制信息系统中海南省2009-2022年人间布病报告数据和各监测点血清学监测数据,进行描述性流行病学分析。结果 2009-2022年海南省共报告布病140例,年均发病率为0.11/10万,发病率呈逐年上升趋势(χ^(2)=164.602,P<0.001)。发病以3-8月为主。全省17个市(县)(17/19,89.47%)有布病病例报告,以东方市、昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、乐东黎族自治县、临高5个邻近的市(县)发病水平最高,发病市(县)数呈逐年增加趋势。男性年均报告发病率为0.13/10万,女性年均报告发病率为0.07/10万,差异有统计学意义(χ^(2)=21.174,P<0.001)。以30~69岁人群为主,占全部病例的77.85%。职业分布以农民为主,占53.57%。共开展重点职业人群血清学监测13 175人,检出阳性161例(阳性率1.22%)。养殖牛、羊、猪等家畜,肉类加工及屠宰等直接接触病畜及污染物等为感染的主要原因,占95.00%,食源性感染占2.86%。77.14%的病例在发病30 d内就诊。结论 海南省人间布病的发病率呈逐年上升的趋势,迅速扩散到多个市(县),建议相关部门加强联防联控,根据流行病学特征,采取适当的控制措施。

应用R软件制作新型冠状病毒肺炎动态交互地图

目的介绍使用R软件leaflet程序包制作疾病动态交互地图的方法和具体步骤,为展示疾病的地区分布、疫情的分析和现场处置提供帮助。方法通过传染病信息报告系统收集海南省截至2020年8月30日新型冠状病毒肺炎确诊病例和无症状感染者地址、病例分类、发病日期等资料。将病例地址录入高德地图坐标拾取系统,获取病例地址的经纬度坐标。利用R软件leaflet程序包调用高德地图、Esri卫星地图做为底图,添加病例标记,病例聚合功能及测量工具。结果R软件制作的海南省新冠病毒动态交互地图可以实现放大、缩小、拖拽等操作,可以切换行政区划地图和卫星地图,点击病例可以显示病例序号,现住址和发病日期等信息,可将地图以html文件方式分享给相关研究人员,并可以测量病例间或病例与可疑暴露地点间的距离。结论软件作为一款免费、开源的软件,可以简便、灵活的制作疾病动态交互地图,直观、全面的展示疾病的地区分布,对于分析传染病的传播过程、疫情的现场处置起到很好的辅助作用,在流行病学调查研究中值得推广应用。