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目的 基于对中国疾病预测研究的发展沿革、预测方法及研究瓶颈分析,旨在通过优化慢性病趋势预测模式为中国慢性病防治提供一定的理论依据.方法 通过文献荟萃分析,系统梳理中国慢性病预测发展现状及瓶颈,分析优化预测模式.结果 中国慢性病预测重视度不足,人群发病率预测较匮乏,方法学应用仍停留在线性或多元回归层面.从人口、经济、社会3个范畴筛选出影响因素变量构建状态空间模型,该优化模式比其他的时间序列自回归模型的拟合优度更高.结论 状态空间模型用于构建特定区域的慢性病趋势预测模型,可大大提高长期预测的精度和灵敏性,为循证决策提供强有力支撑.

作者:刘蕊;石建伟;于德华;庄淑卿;董贞彬;肖月;刘娜娜;王朝昕

来源:中国公共卫生 2017 年 33卷 11期

知识库介绍

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作者:
刘蕊;石建伟;于德华;庄淑卿;董贞彬;肖月;刘娜娜;王朝昕
来源:
中国公共卫生 2017 年 33卷 11期
标签:
慢性病 趋势预测 瓶颈 优化模式 chronic disease trend prediction bottleneck optimization model
目的 基于对中国疾病预测研究的发展沿革、预测方法及研究瓶颈分析,旨在通过优化慢性病趋势预测模式为中国慢性病防治提供一定的理论依据.方法 通过文献荟萃分析,系统梳理中国慢性病预测发展现状及瓶颈,分析优化预测模式.结果 中国慢性病预测重视度不足,人群发病率预测较匮乏,方法学应用仍停留在线性或多元回归层面.从人口、经济、社会3个范畴筛选出影响因素变量构建状态空间模型,该优化模式比其他的时间序列自回归模型的拟合优度更高.结论 状态空间模型用于构建特定区域的慢性病趋势预测模型,可大大提高长期预测的精度和灵敏性,为循证决策提供强有力支撑.