论文部分内容阅读
目的:1.收集辽宁省2006-2016年人间布鲁氏菌病监测数据,从人群分布和时空分布的角度描述辽宁省人间布病的流行病学特征;2.结合数据的时间趋势和季节趋势,构建ARIMA模型,探讨其在预测辽宁省布病发病方面的应用效果。方法:1.收集辽宁省2006-2016年人间布病监测资料,按照性别、年龄、职业、地区、年份进行分类整理,使用SPSS 20.0对监测数据进行分析和制图,描述辽宁省人间布病监测数据分布特征;2.通过SPSS 20.0建立ARIMA模型。步骤包括:序列平稳化、模型识别、参数估计和模型诊断、预测。以2012年1月-2016年12月辽宁省人间布病数据建立时间序列,短期预测2017年1-6月的发病情况,与实际报告发病数进行比较,探讨预测效果。结果:1.2006-2016年间辽宁省共报告人间布病15314例,其中报告数最多的年份是2015年,共2948例,病例主要集中在41-50岁和51-60岁年龄组,报告发病男性较多,男女比例约为3.17:1,农民是主要人群,占全部报告病例的78.5%,其次为家务及待业人群（含离退休人员）,发病地区集中于葫芦岛、锦州、沈阳、阜新以及朝阳市,疫情较其它城市突出。病例主要集中于每年的3-7月份,2月和8月次之,春夏两季,存在明显的季节性。2.经过对数转换,一次差分和一次季节差分后的布病月发病数序列图趋于平稳,经过粗筛选得到4种备选模型,均为白噪声序列,通过比较贝叶斯准则（BIC）值,最终确定ARIMA（0,1,0）（1,1,0）12为预测模型。应用该模型对辽宁省2012-2016年人间布病月发病报告数进行拟合预测,结果显示2017年1-6月的观测值和拟合值都在预测值的95%可信区间内,绝对误差和相对误差整体较小,预测效果良好,精确度较高。结论:1.辽宁省2006-2016年间人间布病发病率总体呈波动上升趋势,且存在季节性,每年的3-7月为发病高峰,半农半牧地区的农民为高危险人群;2.葫芦岛、锦州、沈阳、阜新和朝阳市是辽宁省人间布病发病的高危地区,对研究布病危险因素及干预措施有重要意义;3.ARIMA模型对存在时间和季节性趋势的人间布病的短期预测应用效果较好。