2011-2020年乌鲁木齐市手足口病流行病学特征分析及SARIMA预测模型构建

目的分析2011-2020年乌鲁木齐市手足口病(HFMD)流行病学特征,构建SARIMA模型预测发病趋势,为完善防控举措提供依据。方法对2011-2020年乌鲁木齐市HFMD病例数据进行描述性流行病学特征分析,建立SARIMA模型。结果乌鲁木齐市2011-2020年HFMD年均发病率为68.60/10万,重症32例,死亡4例;2011-2019年呈隔年高发趋势,2018年发病率为近10年最高(105.69/10万),季节性明显,呈双峰流行。HFMD年均发病率最高的区县为经开区(头区),达到107.35/10万。男性年均发病率为80.55/10万,女性为56.12/10万,男女比为1.50∶1.00,2011-2019年男性发病率高于女性,差异有统计学意义(P<0.05),2020年男女发病率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。发病最小年龄为1 d,最大为67岁,5岁以下儿童病例数占比最高(85.82%);主要为托幼和散居儿童。2011-2020年共检测HFMD标本7778份,阳性率为81.15%,以其他肠道病毒占比最高(46.28%)。SARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型为最优模型。结论乌鲁木齐市HFMD有周期性、季节性、性别、年龄差异,应持续做好监测,加强重点人群防控工作;SARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型拟合较好,与实际发病情况趋势一致,可用于预测乌鲁木齐市HFMD未来发病情况,对指导乌鲁木齐市HFMD防控存在一定理论价值;关注病原分布和变化情况,完善实验室病毒分型。

SARIMA等模型在乌鲁木齐市其他感染性腹泻病发病预测中的应用

目的构建乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的时间序列模型,比较季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型、霍尔特温特斯(Holt-Winters)模型和先知(Prophet)模型的预测能力,为乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的防控提供理论参考。方法根据2010年1月至2021年12月乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的发病率分别建立SARIMA模型、Holt-Winters模型和Prophet模型,比较三种模型的拟合效果,以均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、决定系数(coefficient of determination,R^(2))作为评价指标选取最优模型。结果季节指数显示,5~10月为乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的流行季节;SARIMA(0,0,3)(0,1,1)12模型拟合RMSE为2.54、MAE为1.56、MAPE为0.28、R^(2)为0.71;Holt-Winters模型拟合RMSE为3.32、MAE为2.06、MAPE为0.33、R^(2)为0.54;Prophet模型拟合RMSE为3.37、MAE为2.15、MAPE为0.44、R^(2)为0.48;SARIMA(0,0,3)(0,1,1)12模型预测RMSE为4.26、MAE为3.64、MAPE为0.46。结论三种模型中SARIMA(0,0,3)(0,1,1)12模型拟合效果最好,能较好的捕捉乌鲁木齐市其他感染性腹泻病发病趋势,对乌鲁木齐市其他感染性腹泻病科学防控具有一定指导价值。

2006—2020年乌鲁木齐市流行性腮腺炎流行病学特征分析和预测模型构建

目的分析2006—2020年乌鲁木齐市流行性腮腺炎流行病学特征,建立乌鲁木齐市流行性腮腺炎预测模型,为流行性腮腺炎的科学防控提供参考依据。方法运用描述流行病学方法对2006—2020年乌鲁木齐市流行性腮腺炎疫情资料进行分析,应用时间序列分析方法建立求和自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA),预测2021年上半年发病数。结果2006—2020年乌鲁木齐市累计报告流行性腮腺炎病例23648例,年均发病率为51.91/10万,各年发病率总体呈下降趋势(χ_(趋势)^(2)=390.101,P<0.05)。全年均有病例报告,发病高峰为每年4—6月和11月—次年1月;病例主要集中在5~<10岁年龄段;男女发病比为1.46∶1;学生、托幼儿童、散居儿童占发病总数的91.18%。拟合的最优模型为ARIMA(0,1,0)(0,1,1)_(12),模型对2021年上半年发病数预测结果显示,实际值均在预测值的95%可信区间内。结论乌鲁木齐市流行性腮腺炎各年发病率总体呈下降趋势,应加强学校、幼托机构等集体单位流行性腮腺炎的监测和防控。ARIMA模型能够较好地拟合乌鲁木齐市流行性腮腺炎发病情况,可用于乌鲁木齐市流行性腮腺炎短期预测。