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中國痢疾發(fā)病率的時(shí)空分析及短期預(yù)測

作者:張孟媛; 呂媛; 劉桃成; 易尚輝; 查文婷 湖南師范大學(xué)醫(yī)學(xué)院分子流行病學(xué)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 長沙410013

摘要:目的分析我國大陸31個(gè)省、市、自治區(qū)2004-2016年間痢疾發(fā)病率的時(shí)空相關(guān)性,預(yù)測全國痢疾短期發(fā)病率的效果。方法獲取我國2004-2016年痢疾發(fā)病率資料。使用Arcgis10.5和Geoda軟件(2018穩(wěn)定版)制作可視化發(fā)病率分級地圖并分析空間相關(guān)性,使用自回歸移動平均(auto-regressive integrated moving average,ARIMA)模型預(yù)測2017年全國痢疾發(fā)病率并評價(jià)模型效果。結(jié)果我國2004-2016年痢疾發(fā)病率逐年降低,西部地區(qū)痢疾發(fā)病率普遍高于東部地區(qū),但北京、天津發(fā)病率依然較高。發(fā)病率基本不存在全局相關(guān),但存在局部聚集。青海由高高聚集轉(zhuǎn)為低高聚集,內(nèi)蒙古和山西由無局部聚集轉(zhuǎn)為低高聚集,陜西長期呈高高聚集,東南沿海地區(qū)長期處于低低聚集。預(yù)測全國痢疾月發(fā)病率的模型為ARIMA(1,0,0)(2,1,1)12模型,實(shí)際發(fā)病率均落在預(yù)測區(qū)間內(nèi)。結(jié)論2004-2016年痢疾發(fā)病率在空間上沒有明顯的移動性但有聚集性,北京、天津、陜西及西部地區(qū)發(fā)病情況依然嚴(yán)峻。使用ARIMA模型可以很好的預(yù)測短期痢疾月發(fā)病率,應(yīng)根據(jù)發(fā)病趨勢和聚集情況以及短期預(yù)測結(jié)果綜合制定防控措施。

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