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1991-2003年武进区居民结核病疫情趋势与疫情预测

目的了解武进区过去13 年间(1991-2003 年)结核病疫情趋势和流行病学特征,并依据发病率预测2004~2008 年结核病疫情,为制订武进区结核病防治措施提供依据。方法采用回顾性调查分析方法对1991-2003 年武进区结核病资料进行研究分析,疫情预测采用灰色模型GM(1,1)、指数曲线模型和三次曲线模型三种方法。结果武进区居民过去13年中结核病发病率维持在42.21/10万-61.96/10万之间,年平均发病率49.28/10 万;男性年平均发病率71.68/10 万,女性年平均发病率26.47/10 万,两者差异有统计学意义(χ~2=1573.53, P0.01)。年龄组发病率中以50岁以上各年龄组高发;结核病分型中Ⅲ型占89.54%、Ⅴ型占7.44%、其它三型占3.02%。职业分布中以农民为主占83.24%,新发病例痰结核菌检查率85.86%,结核菌阳性检出率21.73%。用灰色模型预测2004~2008 年结核病发  (本文共42页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖南大学
湖南大学

流感疫情预测技术研究与主动监控系统的实现

流感是由流感病毒引起的急性呼吸道感染疾病,具有传染性强、传播速度快的特点。近年来H1N1、H5N1、H7N9等多种流感病毒在我国多个地区暴发,对公众的健康造成严重的威胁。目前的流感监控主要是通过遍布全国的流感监控网络,不仅费时费力,而且疫情信息的发布具有一定的延迟性,而流感疫情的暴发却往往非常迅速,另外这种监控方式只能监控在哨点医院进行治疗的病人,对于整个人群的流感感染程度反映得不够全面。针对目前的这种流感监控方式,本工作主要内容有两点。(1)针对国家流感中心公布流感疫情的延迟性,通过研究流感样病例(ILI)数据和好搜指数的相关性,给出基于多元线性回归模型的流感流行趋势预测方法。选择中国大陆地区三个具有代表性的省份/城市(北京、上海、广东)建立模型,使用真实数据对模型的准确性做出评估,实验结果表明预测值集合和真实值集合的皮尔森相关系数接近0.8,两者呈现出极强的相关性,达到了理想的预测结果。进而整合过去7天的流感疫情数据对该疫情...  (本文共68页) 本文目录 | 阅读全文>>

《第二军医大学学报》1981年04期
第二军医大学学报

流行性脑脊髓膜炎疫情预测方法的初步探讨

在流行性脯脊髓膜炎(以下简称流脑)防治的研究中,疫情预测是一个重要的课题。目前虽然已经有了一些可供采用的预测方法[¨,但因流脑的流行受着复杂的社会因素、自然因素和生物因素的影响,故要对未来的疫情作出准确的预报也是困难的。为了促进我军流脑预防工作的开展,本文仅以某地17年疫情资料为例,对两种流脑疫情预测方法作一初步探讨。 资料概况 一、发病率及其变化趋势17年平均发病率为22.33/10万。大流行前的196l~1965年平均为26.2/10N‘,大流行后的1968~1977年平均为6.2/10万;两者差别显著。按照国内贯用的划分流行类型的标准,可将17年分为三种流行类型:非流行年:年发病率100/10万。各年发病率及流行类型详见表l。 二、季节性对17年月发病率作了游程检验,发现本病有明显的季节性(P0.05)。自1967年大流行后平均发病年龄明显后移。1967年平均发病年龄为9.06岁,1977 表1 某地(1961~197T)...  (本文共4页) 阅读全文>>

《人民军医》1985年08期
人民军医

部队怎样进行疫情预测

传染病的疫情预测是对传染病的流行情况及其可能出现的变化所作的事前的推论和判断。根据传染病流行过程的客观规律性、影响因素和条件为依据,科学地预见某些传染病在一定地区和时间是否出现流行及流行的速度、规模,以便有计划地采取预防措施,控制流行,减少发病与死亡。国内外在这方面进行了广泛的研究,并已应用病原分离、分型、血清测定、数学模型等进行预测。根据部队的特点和实际情况,目前还不能广泛运用上述技术。因此,从流行病学基本理论进行疫情预测将是一种可行的简便方法。 一、从3个流行环节进行预测 1.从传染源的数量进行预浏:从传染源的数量迸行疫情预测的方法,一般来说,适用于呼吸道传染病和节肢动物媒介传播的疾病。传染原数量的多少,对于传播此种疾病有重要意义,这可能与传染深排出病原体的频度和数量有关。传染源数量多,排出病原体的数量大,污染面积广,人群感染的机会亦增多,所以容易造成疾病的发生和流行。以流行性脑脊髓膜炎(简称流脑)为例,在流行年的流行前期在...  (本文共3页) 阅读全文>>

《哈尔滨理工大学学报》1980年20期
哈尔滨理工大学学报

疫情预测的一种动态方法

@王铭君@孔繁亮¥哈尔滨理工大学探讨了疫情预测的一种动态方法.该方法以时序分析的观点、动态数据处理的手段,把疫情预测分为两部分,即疫情的参数预测和以参数的预测值为基础的疫情状态预测.经实例计算效果良好,提高了预测精度.疫情预测;时变参数;跟踪公式;数学模型疫情预测是疾病监测的重要课题[1].目前所采用的疫情预测方法都存在较大的预测误差,而且随着时间的推移,这种误差愈来愈大.其原因在于该过程的时变性与其数学模型参数的非时变性之间存在差异,即预测时把动态过程当作了静态过程.为了克服这些缺点,本文结合实例探讨了疫情预测的一种动态方法.1原理与方法设预测对象的数学模型为[2]y(t)=f[yt-1,ut,Θt,t]+e(t)(1)其中:yt-1={y(0),y(1),…,y(t-1)};ut={u(0),u(1),…,u(t)}为预测因子;Θt为时变待定参数;t为时间变量;e(t)为随机噪声.对时变参数的Θt的辨别是由以下的参数估计与预...  (本文共4页) 阅读全文>>

《遥感学报》2003年04期
遥感学报

SARS疫情预测预报中的分段非线性回归方法

1 引 言SARS(SevereAcuteRespiratorySyndrome ,简称非典 )是一种通过近距离飞沫、粪便、接触病人分泌物等途径传染 ,具有很强传染性的严重急性呼吸道疾病 ,它给人民的身体健康 ,生命安全带来严重威胁。这是一种新的突发传染病 ,人类对它的防治还处于初步摸索阶段。为了进一步认识这一疾病 ,弄清SARS疫情目前在中国大陆范围内的形势 ,特别是首都北京的SARS疫情的趋势 ,克服人们的恐惧心理 ,采取客观冷静的态度 ,科学地进行防治 ,我们对北京SARS疫情数据进行了统计分析 ,建立了非线性回归模型的整体和分时间段的预测预报 ,获得良好效果(所用数据来自中国卫生部网站[1] 和世界卫生组织网站 (WHO) [2 ] )。2 SARS预测预报非线性回归模型及其机理  自SARS从中国广东省、香港向北京及周边地区蔓延时 ,我们对世界和中国SARS疫情的数据进行统计分析 ,并通过分别观察加拿大、新加坡、中国香...  (本文共6页) 阅读全文>>