手足口病发病趋势预测及传播动力学模拟研究.docx

手足口病发病趋势预测及传播动力学模拟研究.docx

ID:61722409

大小:70.68 KB

页数:4页

时间:2021-03-11

手足口病发病趋势预测及传播动力学模拟研究.docx_第1页
手足口病发病趋势预测及传播动力学模拟研究.docx_第2页
手足口病发病趋势预测及传播动力学模拟研究.docx_第3页
手足口病发病趋势预测及传播动力学模拟研究.docx_第4页
资源描述:

《手足口病发病趋势预测及传播动力学模拟研究.docx》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、手足口病发病趋势预测及传播动力学模拟研究目的深入研究和了解手足口病的流行病学特征和病毒分布特征及危险因素,预测和掌握该病的流行趋势及规律,对于更好的防控手足口病,保护学龄前儿童身心健康,完善防控手段和制定防控策略具有重要意义。方法1.利用GIS软件绘制县级地区发病率分布情况图。利用Geocoding软件对所有报告病例进行经纬度定位,再导入GIS软件开展核密度分析,绘制核密度和点密度图。2.开展个体危险因素和群体危险因素现场调查,利用Epidata软件建立数据库,再利用SAS统计软件进行多因素Logistic逐步回归分析,并计算相关危险因素的OR值

2、及95%可信区间,筛选个体及群体危险因素。3.依据2008年~2016年手足口病各月发病率数据,利用ARIMA模型进行建模和预测,产出线性预测序列和残差序列。依据残差数据序列,利用NARNN模型进行建模和预测,进一步产出残差预测序列。再将两者结果进行综合,最终形成发病率预测结果序列。4.根据2008~2016年各月发病率特征,按照发病率高低将手足口病月发病率(1/10万)划分为3个状态(发病率<7.5;7.5≤发病率<10;发病率≥10)。再建立马尔科夫链模型计算预测区间转移概率,得出2017年各月发病率所处状态预测结果。5.利用传播

3、动力学方法建立SIR模型,结合全局敏感性和不确定性分析考察各因素间影响程度,利用Matlab软件实现疫情模拟计算过程,从而判断疫情走势。结果1.流行特征方面:宜昌市2008~2016年间共报告手足口病病例37988例,报告发病率总体呈锯齿状,偶数年发病率较高而奇数年较低。全年发病呈4~6月和11~12月双高峰。长江水系流经乡镇和非流经乡镇的月累计报告发病数差异有统计学意义(X2=117.93,P<0.0001)。报告病例点密度分析集中趋势同各县级累计报告病例数占总病例数的百分比结果一致,排名前三位的地区为西陵区、夷陵区

4、和宜都市。人群不同性别(X2=30.90,P<0.0001)、类别(X2=52.99,P<0.0001)和年龄(X2=4.06,P=0.0440)分布差异具有统计学意义。九年间检测阳性3162例,其中EV71病毒感染2226例,占实验室检测病例数的70.40%;CoxA16病毒感染454例,占14.36%;其他肠道病毒感染482例,占15.24%。EV71病毒检测阳性病例核密度分布主要集中于宜昌市城区和夷陵区晓溪塔街道。其他肠道病毒检测阳性病例主要集中于秭归县茅坪镇和长

5、阳县龙舟坪镇。CoxA16病毒分布范围较EV71病毒最广,主要集中于宜昌市城区和兴山县古夫镇。2.个体危险因素分析方面:居住在低层(1~3层)为患病者的保护因素(OR=0.698)。居住地周边有公共厕所是患病者的危险因素(OR=1.294)。通过传统媒体了解疫苗信息(OR=2.785),手足口病知识知晓情况评分为0分是不患病者的危险因素(OR=2.535)。人工喂养方式(OR=1.837),身体状况良好(OR=3.573)是不患病者的危险因素。参加课外学习班,能独立排便者,有家族史者,有过敏史者,共用水杯者,啃咬手指者,最近10天去过长途汽车或者

6、火车站者以及最近10天去过商场超市者是手足口病不患病者的保护因素,其OR值分别为0.648、0.473、0.315、0.568、0.670、0.566、0.492和0.802。3.群体危险因素分析方面:教职工人数与幼儿数配比高于1:5标准,教职工人数与幼儿数配比在1:5~1:7标准范围内,幼儿园配备医务室以及幼儿园有专车接送学生者是手足口病发病率较低地区的保护因素,其OR值分别为0.079、0.193、0.175和0.101。公共厕所有灭蝇蛆措施和粪池加盖者是手足口病发病率较低地区的危险因素,其OR值分别为14.346和10.629。4.预测和模

7、拟方面:根据拟合优度(BIC=3.022)和LB统计量(P=0.334)选定最优模型为ARIMA(1,0,5)×(1,1,0)12。ARIMA模型预测结果同实际值之间存在一定差异,但对发病高峰等基本趋势预测相符。根据均方误差、相关系数(R=0.89251)最终确定隐含层神经单元数为15,时延数为5时的NARNN模型最优。ARIMA-NARNN组合模型预测结果进一步显示发病呈总体下降趋势。从马尔科夫模型对2017年发病率状态预测结果看,各月发病率落在低发病率状态区间的概率较大。不确定性分析结果显示在k~β(2,7)时,理想状态

8、下和考虑群体影响因素时疫情会持续蔓延的可能性分别约为98.75%和98.44%;k~β(0.5,10)时可能性约为78.75%和80.3

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。