疾病监测

作者：梁建国,冯永亮,董丽,范月玲,高建伟,王素萍,董永康

关键词：自回归移动平均乘积季节模型, 预测, 结核病

  目的  应用自回归移动平均（ARIMA）乘积季节模型对山西省2022和2023年结核病发病率进行预测，为结核病防控提供参考依据。  方法  收集《中国疾病预防控制信息系统-结核病管理信息系统》2010—2021年山西省结核病月发病率数据，进行模型构建和检验。 基于2010—2020年结核病月发病率数据使用R 4.1.0软件构建ARIMA乘积季节模型，并用2021年月发病率检验模型，同时预测山西省2022和2023年结核病流行趋势。   结果  2010—2021年山西省共报告结核病患者191517例，发病率由68.29/10万下降到23.74/10万，总体呈下降趋势。 每年的1、2、10月发病率较低， 3—6月发病率较高，尤其以冬春交替之际发病率最高。根据2010年1月至2020年12月结核病月发病率拟合出ARIMA（0，1，1）（1，1，1）12模型，该模型的赤迟信息量准则、均方根误差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差分别为202.07、0.49、9.19、0.33。 通过检验发现该模型的平均绝对百分比误差为11.34%，预测2022年山西省结核病发病率在0.51/10万～2.12/10万，2023年在0.18/10万～1.81/10万，呈下降趋势。  结论  ARIMA（0，1，1）（1，1，1）12模型对山西省结核病的预测效果较好，在结核病的防控中具有现实意义。

来源：2023年第3期

《疾病监测》期刊编辑部

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