【摘 要】
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目的分析青海省2014-2019年肺结核流行特征,根据青海省肺结核发病资料建立模型,进行预测模型比较研究。方法采用描述流行病学方法分析青海省2014-2019年肺结核发病三间分布特征,利用青海省2014-2018年肺结核月发病数和年发病数分别建立自回归滑动平均混合模型（autoregressive integrated moving average model, ARIMA）和灰色模型（gray
【基金项目】
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国家自然科学基金地区科学基金项目—青海地区结核病流行的时空特征及影响因素研究（81860593）； 青海省高端创新人才千人计划项目（2017-2）；
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目的分析青海省2014-2019年肺结核流行特征,根据青海省肺结核发病资料建立模型,进行预测模型比较研究。方法采用描述流行病学方法分析青海省2014-2019年肺结核发病三间分布特征,利用青海省2014-2018年肺结核月发病数和年发病数分别建立自回归滑动平均混合模型（autoregressive integrated moving average model, ARIMA）和灰色模型（gray forecast model）GM（1,1）,通过回代拟合分别计算两模型的拟合优度（R~2）和平均误差率（mean error rate, MER）评价拟合效果,并通过2019年肺结核实际发病数验证预测效果,从而选择最优模型。结果青海省2014-2019年肺结核报告发病22 677例,平均发病率为63.9/10万,6年间肺结核发病率呈上升趋势（Z=2.287,P＜0.05）,肺结核发病高峰为3、4月;肺结核病例主要以男性（54.6%）、＞15～55岁（63.9%）、藏族居民（51.8%）和农民（46.7%）、牧民（24.9%）为主;玉树和果洛藏族自治州为肺结核高发病率地区,且三维趋势分析显示肺结核发病率在空间上呈现由南向北逐渐降低、东西方向上中间高两边低的弧形趋势;建立模型为ARIMA（0,1,2）（0,1,0）12和GM（1,1）模型Y（k+1）=15 358.587 5e0.165 34k-12 859.587 5,两模型的拟合优度（R~2）为0.80和0.90,平均误差率为5.74%和2.60%,2019年肺结核实际发病数与两模型预测发病数的残差分别为657和379。结论青海省2014-2019年肺结核发病率呈现上升趋势,应加强高危人群和高发病率地区的肺结核防控。GM（1,1）模型优于ARIMA模型,可用于今后肺结核发病趋势预测研究中。
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