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目的 分析海南省淋病流行特征,对未来发病趋势进行定量预测,为进一步有针对性的提出预防控制策略与措施提供依据. 方法 采用描述流行病学方法对海南省2010-2016年淋病流行特征进行分析,运用ARIMA模型法对其未来3年发病趋势进行预测. 结果 2010-2016年海南省淋病发病率及其在甲乙类传染病疾病谱中构成比均呈现上升趋势.发病地区分布不平衡,三亚市为海南省高发地区,超出全省平均发病水平207.94%.人群分布特征为,性别上男性发病数显著多于女性,性别比达5.19∶1.年龄上20~34岁组居多,占62.44%.职业上不详和其它人群最多,占27.41%.根据月发病数创建了模型ARIMA(0,1,1)(0,1,1),预测结果表明,2017-2019年海南省淋病发病水平仍然呈现逐年增长趋势. 结论 海南省防控形势不容忽视,及时调整防控策略与措施,加大防控力度是减少发病的最佳手段.

作者:陈莉;陈棠晖;黎江;邱丽;陈少明;罗艳

来源:实用预防医学 2018 年 25卷 1期

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作者:
陈莉;陈棠晖;黎江;邱丽;陈少明;罗艳
来源:
实用预防医学 2018 年 25卷 1期
标签:
淋病 流行特征 ARIMA模型 预测 gonorrhea epidemiological characteristics ARIMA model forecast
目的 分析海南省淋病流行特征,对未来发病趋势进行定量预测,为进一步有针对性的提出预防控制策略与措施提供依据. 方法 采用描述流行病学方法对海南省2010-2016年淋病流行特征进行分析,运用ARIMA模型法对其未来3年发病趋势进行预测. 结果 2010-2016年海南省淋病发病率及其在甲乙类传染病疾病谱中构成比均呈现上升趋势.发病地区分布不平衡,三亚市为海南省高发地区,超出全省平均发病水平207.94%.人群分布特征为,性别上男性发病数显著多于女性,性别比达5.19∶1.年龄上20~34岁组居多,占62.44%.职业上不详和其它人群最多,占27.41%.根据月发病数创建了模型ARIMA(0,1,1)(0,1,1),预测结果表明,2017-2019年海南省淋病发病水平仍然呈现逐年增长趋势. 结论 海南省防控形势不容忽视,及时调整防控策略与措施,加大防控力度是减少发病的最佳手段.