拟除虫菊酯类杀虫剂和阿维菌素、戊唑醇复配对卫生害虫的灭效研究

目的研究拟除虫菊酯类杀虫剂和阿维菌素、戊唑醇复配对常见卫生害虫的杀灭效果。方法比较该复配制剂与不完全组成成分的药效,测定其对常见卫生害虫成虫及幼虫的药效(KT50、LC50)。结果复配制剂完全组成成分较其不完全组成成分对蚊、蝇和蜚蠊的KT50差异具有统计学意义(P<0.001),对淡色库蚊、家蝇、德国小蠊的1h击倒率和24h死亡率均为100%,对淡色库蚊幼虫的LC50为0.025μg/ml,对德国小蠊卵鞘孵化减少率达到94%,对美洲大蠊卵鞘孵化减少率也达到76%。模拟现场杀灭效果对淡色库蚊、家蝇、德国小蠊、美洲大蠊1h击倒率均为100%,对淡色库蚊、家蝇和德国小蠊24h死亡率达到100%,对美洲大蠊48h死亡率达到100%。依据GB/T17322.1的评价标准,该复配制剂对卫生害虫的杀灭效果达到A级。结论复配制剂对常见的卫生害虫具有良好的杀灭作用,并为卫生杀虫和农作物有害生物的联合防治提供了新的方法。

HIV感染者流行病学危险因素的广义判别分析

目的研究口岸检出HIV感染者的流行病学特征和危险因素的独立及交互作用。方法对2004～2008年东部某省口岸在疾病监测中检出的98例HIV感染者进行描述性流行病学分析,用广义判别分析研究危险因素对HIV感染者的独立及交互作用。结果 HIV感染者以男性35～49岁年龄组为主(67.35%),文化程度以中学以上为主(81.63%),职业以劳务(46.94%)为主,有外籍女性性服务工作者和外籍教师各2例(2.04%)。广义判别分析表明文化程度,国籍与文化程度、职业与文化程度、劳务史与文化程度、国籍与性伴侣数、职业与性伴侣数、文化程度与性伴侣数的交互作用,以及国籍、职业、劳务史三者之间的交互作用对HIV感染者判别具有统计学意义(P<0.05),判别函数对HIV感染者的灵敏度为76.53%,阳性预测值为81.52%。结论口岸HIV感染者有其特定的流行病学特征,广义判别分析是研究HIV感染者危险因素交互作用的有效工具。

鼠密度与气象因素的响应面分析研究

目的在相关回归分析的基础上,运用响应面模型分析对影响鼠密度的复合气象因素进行研究。方法连续监测鼠密度与7种气象因子资料,进行相关和线性回归分析,建立气象因子对鼠密度影响的响应面模型。结果线性回归分析表明月平均最低气温、日照时间、降雨量对回归方程的贡献最大,线性回归方程有统计学意义(P<0.030),复相关系数为0.716。响应面分析表明月平均最低气温(P=0.003)、降雨量的二次方(P=0.059)、月平均最低气温与日照的交互作用(P=0.027)是影响鼠密度的气象因素,响应面模型有统计学意义(P<0.013),复相关系数为0.761。结论响应面分析法能够较好地应用于气象因子对鼠密度的影响,建立的响应面模型优于多元线性回归,气象因素对鼠密度的影响是多因素及交互作用的结果。

症状监测预警指标体系概述

随着包括新发传染病在内的各种类型传染性疾病对全球人类健康威胁不断增大,症状监测在包括传染病控制和防范生物恐怖袭击在内的公共卫生领域得到广泛应用。本文概述了目前常用的监测系统其数据源及相关指标。由于监测技术手段的发展和统计处理方法进步,症状监测必将在公共卫生事件预警中发挥更重要作用。

支持向量机对艾滋病病毒感染者初筛识别的研究

目的在描述性分析的基础上,应用支持向量机（support vector machines,SVM）建立艾滋病病毒（human im-munodeficiency virus,HIV）感染者的识别模型。方法以2004-2009年某省口岸在出入境人员中检出的133例HIV感染者及非HIV感染者133例组成研究对象,进行流行病学描述性分析。以是否感染HIV为因变量,以年龄、性别、国籍、文化程度、职业、劳务史、会阴部症状史、不洁性生活史、吸毒史、输血史、性伴侣是高危人员、是否有同性性行为、性伴侣数为自变量建立SVM模型,分析预测效果和预测变量的重要性。结果 HIV感染者以35-44岁年龄为主（48.87%）,男性占93.23%,劳务人员占48.12%,性伴侣2人及以上的占51.88%,承认不洁性生活史占39.10%,承认有同性性行为占3.76%。SVM模型识别总体准确率为90.60%（灵敏度90.29%,特异度90.90%）。预测变量重要程度以劳务史为首（0.80）,其次是不洁性生活史（0.04）和性伴侣是高危人群（0.03）。结论口岸HIV感染者有其特定的流行病学特征,HIV感染者SVM识别模型的拟合能力强,能较好地用于评价口岸现场未知样本的初筛。

基于径向基函数神经网络的HIV感染者的识别预测

目的应用径向基函数神经网络,在描述性分析的基础上,建立艾滋病病毒(HIV)感染者的预测模型,分析预测效果。方法在描述性分析的基础上,以患病种类为因变量,以年龄、国籍、文化程度、职业、劳务史、会阴部症状史、不洁性生活史、明确性伴侣有性病、是否有同性性伴侣、合法性伴侣是否是高危人群、性伴侣数为自变量,建立径向基函数神经网络,分析预测效果和预测变量的重要性。结果选择2004-2008年某省口岸出入境人员体检监测中检出的HIV感染者、梅毒患者和非性病人员各98例,HIV感染者以35～49岁男性为主(67.35%),中学以上文化程度占81.63%,职业以劳务(46.94%)和公务(30.61%)为主,有2例外籍女性性服务工作者和2例外教。径向基函数神经网络模型,对训练样本和检验样本的预测总准确率为85.37%和85.00%。用该模型对独立样本进行预测,总准确率为89.66%,对HIV感染者、梅毒患者和非性病患者的准确率分别为83.33%、85.71%和100.00%。三类预测结果ROC(Receiver operating characteristic)曲线下面积都>0.90,年龄、性伴侣数和劳务史是最重要的三个影响因素。结论口岸HIV感染者有其特定的流行病学特征,HIV感染者径向基函数神经网络预测模型的拟合能力强,能较好地用于评价未知样本。

基于径向基函数神经网络的口岸鼠密度动态预测

目的建立口岸鼠密度变化的动态模拟径向基函数神经网络模型,分析预测效果。方法监测鼠密度,分析鼠密度与气象因子相关性,运用多元回归方程分析气象因子对鼠密度的影响,建立鼠密度变化的动态模拟径向基函数神经网络模型,分析模型的准确性。结果建立的模型的训练准确率为91.34%,检验准确率为91.17%,测试准确率为89.03%,平均准确率为90.51%。模型认为自变量的重要性排序依次为月均最低气温、月均相对湿度、日照、降水量。结论径向基函数神经网络技术能够较好地应用到鼠密度动态预测工作中,为口岸鼠类防控提供了科学依据。

输入性甲型H1N1流感疑似病例的调查及分类树判别

目的研究输入性甲型H1N1流感流行特征及分类树判别。方法对260例输入性甲型H1N1流感疑似病例进行流行病学描述性研究，用分类树法（CART）建立判别预测模型。结果260例输入性疑似甲型H1N1流感病例中确诊12例，确诊率为4．62％，以中国籍海外留学生为主。单因素分析表明确诊病例与非确诊病例的年龄、性别、职业、腋下体温、红外线监测体温及主要体征和症状（咳嗽、腹泻、关节或肌肉疼痛、鼻塞、自觉咽痛、咽部或扁桃体红肿、流涕）的构成差异无统计学意义（P〉0．05）。CRAT表明判别预测甲型H1N1流感的重要变量依次为年龄、体温、职业、有流涕、咽部或扁桃体红肿和咳嗽，准确率为95．77％。结论甲型H1N1流感疫情与既往流感大流行特征基本类似，CART判别预测有良好的初筛应用价值。