目的 利用时间序列干预分析模型研究新型冠状病毒感染疫情对乙类呼吸道传染病时间序列数据的具体影响.方法 以新型冠状病毒感染疫情和季节因素为干预变量,对2017-2021年北京市乙类呼吸道传染病的时间序列进行干预分析,利用R语言TSA包中的arimax函数定量分析新型冠状病毒感染疫情对乙类呼吸道传染病的影响及预测.结果 根据X11季节调节模型构建季节指数得出,2017-2021年北京市乙类呼吸道传染病的波峰在5-6月和11-12月.干预分析模型考虑新型冠状病毒感染疫情和季节因素建立回归模型,选取最优拟合模型,新型冠状病毒感染疫情后乙类呼吸道传染病报告发病数较之前下降了 35.5％.在新型冠状病毒感染疫情和季节因素不变的情况下,模型预测未来一年报告发病数.结论 新型冠状病毒感染疫情影响了乙类呼吸道传染病时间序列,致使北京市其他乙类呼吸道传染病病例报告数降低.干预分析可以较好地处理事件发生前后影响的时间序列问题.
作者：周滢；李刚；王超；史芸萍；虎霄；刘洋；李伟；高燕琳
来源：首都公共卫生 2023 年 17卷 1期
