【摘 要】
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目的利用产超广谱β-内酰胺酶(ESBLs)大肠埃希菌监测数据建立求和自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型,分析并预测ESBLs大肠埃希菌流行趋势。方法使用2010—2016年浙江医院产E
【基金项目】
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浙江医院医药卫生科学研究基金项目(2015YJ008)
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目的利用产超广谱β-内酰胺酶(ESBLs)大肠埃希菌监测数据建立求和自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型,分析并预测ESBLs大肠埃希菌流行趋势。方法使用2010—2016年浙江医院产ESBLs大肠埃希菌感染的逐月检出例数拟合ARIMA乘积季节模型,以平均绝对百分误差(MAPE)及贝叶斯信息准则(BIC)评价模型的可行性。以2017—2018年2月产ESBLs大肠埃希菌感染的逐月检出例数作为评估模型的样本,验证模型的预测效果。结果筛选出的最优模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,MAPE为14.76,BIC为2.01,模型残差序列的Ljung-Box统计量Q=16.79(P=0.40),模型拟合良好。所选模型预测的2017—2018年2月产ESBLs大肠埃希菌感染检出例数与实际值的平均相对误差为14.08%,实际值均在预测值95%CI内。结论 ARIMA乘积季节模型对产ESBLs大肠埃希菌感染检出例数的拟合情况较好,可用于产ESBLs大肠埃希菌感染的短期预测和动态分析。
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