论文部分内容阅读
目的:研究山西省2010-2016年度流感在流行病学、病原学两方面的特征,了解山西省流感的流行分布特征、流行趋势、优势毒株;根据流感流行特征分析结果,建立ARIMA模型、小波-ARIMA模型,并进行短期预测,比较两种模型的预测效果,探讨有效、合理的预测模型,为山西省流感防控提供有效的理论支持。方法:收集整理2010-2016年度山西省17家哨点医院和12家网络实验室的流感监测数据,分析其流行分布特征、病原学特征;利用山西省各哨点医院2010年第14周~2016年第13周的流感样病例占门急诊就诊病例的百分比(ILI%),建立小波-ARIMA模型,以2016年第14周~2017年第13周数据评价两种模型的预测效果。结果:1.2010-2016年度山西省17家哨点医院累积监测门急诊就诊病例16,005,008例,流感样病例288,627例,在门急诊就诊病例中流感样病例占1.87%。2010-2016年度流感样病例占门急诊就诊病例的百分比(ILI%)有下降的趋势(趋势=6868.846,P<0.001);不同监测年份流感样病例年龄组构成不同(~2(28)5302.203,P<0.001),0~岁组流感样病例数最多(54.3%),60~岁组最少(3.4%)。2.2010-2016年度山西省12家流感监测网络实验室共检测送检标本56,643份,其中阳性标本9637份,阳性检出率为17.01%。不同年度的流感病毒分离阳性检出率不同(=341.367,P<0.001);不同年度流感病毒亚型构成不同(~2(28)12398.105,P<0.001),2010-2016年度优势毒株分别为甲型H3N2、B型(未分型)、甲型H3N2、新甲型H1N1、甲型H3N2、Victoria系、甲型H3N2;不同年龄段流感病毒阳性检出率不同(=479.757,P<0.001),5~岁组阳性检出率最高(21.18%);不同性别之间流感病毒阳性检出率差异无统计学意义(=1.706,P=0.192);不同地区流感病毒阳性检出率不同(=669.385,P<0.001)。3.小波-ARIMA模型与ARIMA模型的建模性能比较,一致性指标提高了11.3%;平均绝对误差减少了44.4%;平均相对误差减少了44.9%;均方误差减少了64.7%;均方根误差减少了40.4%。当预测时间为一个月时,与ARIMA模型的预测性能相比较,平均绝对误差减少了75%、平均相对误差减少了77.0%、均方误差减少了90%、均方根误差减少了71.0%,同时一致性指标提高了51.7%。结论:山西省2010-2016年度流感样病例在门急诊就诊病例中所占比例整体上呈现逐年下降的趋势,高峰期主要集中在冬春季;不同年度主要流行的优势毒株不同。利用小波-ARIMA模型、ARIMA模型对山西省流感监测数据进行短期预测,联合模型的建模、预测性能优于ARIMA模型。