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目的 研究厦门市翔安区手足口病的流行特征并探讨SARIMA模型拟合手足口病发病趋势预测的可行性.方法 利用SPSS软件对翔安区手足口病的发病情况进行流行病学分析,通过取自然对数、差分等方法对手足口病月发病数序列进行平稳化,然后进行模型参数的估计、检验,最优模型的筛选,最后进行预测分析.结果 2011-2014年,翔安区手足口病的年平均发病率为231.40/10万,4-7月份和9月份有两个发病高峰,病例主要分布于5岁以下儿童,占所有病例数的93.89%;病原构成以其他肠道病毒为主,占43.8%,其次为CoxA16占31.4%,EV71仅占27.8%;SARIMA(0,1,0)(1,1,0)12较好地拟合了厦门市翔安区手足口病的月发病数据,预测效果良好.结论 厦门市翔安区手足口病的发病率较高,可以用SARIMA模型进行短期预测,进而指导各项防控措施.

作者:叶永同;颜玉炳

来源:实用预防医学 2016 年 23卷 2期

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作者:
叶永同;颜玉炳
来源:
实用预防医学 2016 年 23卷 2期
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时间序列分析 SARIMA模型 手足口病 Time series analysis SARIMA model Hand-foot-mouth disease
目的 研究厦门市翔安区手足口病的流行特征并探讨SARIMA模型拟合手足口病发病趋势预测的可行性.方法 利用SPSS软件对翔安区手足口病的发病情况进行流行病学分析,通过取自然对数、差分等方法对手足口病月发病数序列进行平稳化,然后进行模型参数的估计、检验,最优模型的筛选,最后进行预测分析.结果 2011-2014年,翔安区手足口病的年平均发病率为231.40/10万,4-7月份和9月份有两个发病高峰,病例主要分布于5岁以下儿童,占所有病例数的93.89%;病原构成以其他肠道病毒为主,占43.8%,其次为CoxA16占31.4%,EV71仅占27.8%;SARIMA(0,1,0)(1,1,0)12较好地拟合了厦门市翔安区手足口病的月发病数据,预测效果良好.结论 厦门市翔安区手足口病的发病率较高,可以用SARIMA模型进行短期预测,进而指导各项防控措施.