基于ARIMA时间序列的四川省艾滋病趋势分析

目的分析2004—2020年四川省艾滋病监测数据,了解四川省艾滋病发病现状;构建ARIMA时间序列模型,描述四川省艾滋病报告发病数的时空流行病学分布特征,预测其短期内的变化趋势。方法收集2004—2020年四川省艾滋病报告发病资料,构建艾滋病发病时间序列ARIMA模型,分析艾滋病流行趋势并进行短期预测。结果四川省艾滋病报告发病患者主要集中在四川省西南区域,大多数病例集中分布于成都市及凉山州地区;四川省2004—2020年艾滋病报告发病人数持续增长,且增长幅度不断增大,全年呈上升趋势。结论ARIMA时间序列模型模拟的2021年四川省艾滋病发病数预测值与实际值基本符合,该模型能较好地对四川省艾滋病报告发病人数进行拟合和预测。

预防艾滋,这3点很重要

1991年,英国著名演员和导演托尼·理查德森因为艾滋病死亡,他曾于1963年因执导电影《汤姆·琼斯》获得奥斯卡最佳影片和最佳导演奖;美国男星安东尼博金斯曾主演《惊魂记》中的Norman Bates,一个善良、清秀、神经质的双重人格疯子,也于1992年死于艾滋病……艾滋病是一种让人闻之色变的疾病,自从人们发现它之后,这种疾病就以十分快速的方式蔓延到了世界的每个角落。艾滋病,全称“获得性免疫缺陷综合征”。它是一种危害性极大的传染病,由感染艾滋病病毒(HIV病毒)引起。HIV是一种能攻击人体免疫系统的病毒,它把人体免疫系统中最重要的CD4+T淋巴细胞作为主要攻击目标,大量破坏该细胞,使人体丧失免疫功能。

四川省部分地区50岁及以上HIV感染者疾病感知与失能关联研究

目的探索四川省≥50岁HIV感染者疾病感知与失能的关联,以及疾病感知条目对失能状况影响的重要程度。方法本研究采用多阶段整群抽样,基于2018-2021年在四川省5个区(县)建立的≥50岁HIV感染者队列的基线数据,失能状况调查采用工具性日常生活活动能力(IADL)量表,疾病感知调查采用简明疾病感知量表;构建广义加性模型和广义线性模型,分析≥50岁HIV感染者疾病感知与失能之间的关系;构建加权分位数和回归模型,分析疾病感知各条目在疾病感知与失能之间关联中的重要程度。采用R软件进行统计学分析。结果共纳入年龄≥50岁HIV感染者1587例。≥50岁HIV感染者失能患病率为26.1%(414/1587),疾病感知评分中位数为33分。≥50岁HIV感染者疾病感知评分与IADL评分呈显著负相关(β=-0.15,P<0.001),且当疾病感知评分增加至38分时,对IADL得分的效应显著为负(P<0.05)。个人可控性(32.98%)、疾病后果(22.50%)两个条目对IADL评分影响的贡献率超过了平均贡献率(12.50%)。结论四川省≥50岁HIV感染者失能患病率较高。当≥50岁HIV感染者疾病感知评分过高时,可重点从个人可控性和疾病后果感知两个方面进行干预,来减少老年HIV感染者失能的发生发展。

四川省泸州市流行性腮腺炎时空流行病学特征

目的描述2010—2020年泸州市流行性腮腺炎的时间和空间流行病学特征,构建时间序列ARIMA模型进行短期预测,为泸州市流行性腮腺炎的综合防控提供参考依据。方法采用Microsoft Excel 2020整理疫情数据并绘制统计图,ArcGIS 10.6构建空间分布地图并进行空间自相关分析,Eviews 10构建月度发病数ARIMA时间序列模型,对泸州市2010—2020年流行性腮腺炎进行时空流行病学特征分析和发病趋势短期预测。结果2010—2020年泸州市7个区县均有流行性腮腺炎病例报告,每年的高发区县不相同,各年份均不存在空间自相关性;年均报告发病率22.17/10万,高发年份为2012年(37.51/10万)、2013年(35.72/10万)和2019年(31.80/10万),发病低谷在2015年(10.90/10万);整体上有4—7月和11月至次年1月两个季节高峰,以4—7月为主;构建的ARIMA(1,1,1)(1,1,2);模型是最佳模型,预测2021年4—12月报告发病数稍低于2020年同期。结论2010—2020年泸州市流行性腮腺炎发病率总体呈下降趋势,不存在空间聚集性,ARIMA(1,1,1)(1,1,2);模型能够较好地进行时间序列拟合和短期预测,呈现的时空分布特征及其发病趋势能够为疾病预防控制工作提供参考。

艾滋病,已从绝症转为慢性病

从1981年发现第一例患者,到如今成功抗病毒治疗;从最开始的谈"艾"色变,到临床治疗研究不断深入,艾滋病防控及诊治领域在近三十年实现了巨大飞跃。您对它的印象,可能也需要一些转观。需正视"两头翘"现象国家卫健委2019年11月30日发布的数据显示,截至2019年10月底,全国共报告存活的艾滋病感染者95.8万人,整体疫情持续处于低流行水平。