目的 应用时间序列分析探讨秋冬型恙虫病的时间分布特征及趋势.方法 基于山东省疾病报告信息系统2006-2011年恙虫病监测数据,对以年为单位的监测数据采用频谱分析、移动平均分析,预测2012-2014年该病发病数；以月为单位的数据进行乘法季节效应分析,进行差分自回归移动平均模型(ARIMA)建模拟合,预测2011年11、12月秋冬型恙虫病发病情况,并与实际发病数进行比较.结果 频谱分析结果显示秋冬型恙虫病流行周期为3年；移动平均分析表明其流行强度将持续增强,2012-2014年各年预测发病数分别为310、337、366例,年增长率约9％.乘法季节效应分析显示该病符合秋冬型流行特点,10、11月季节效应指数分别为8.454、2.230,其他月份指数均＜ 1.000; ARIMA(0,1,1)(0,1,0)12模型为(1-B)(1 -B12)Xt=(1-0.811B)ut,残差序列为白噪声,Box- Ljung统计量为3.116,P=0.999,模型拟合效果良好.应用该模型预测2011年11、12月发病数,预测值与实际发病数相符,实际观测值均在预测值的95％CI内.结论 秋冬型恙虫病流行可能具有周期性,总体流行强度将持续增强,2012-2014年该病年增长率约为9％；每年以10月流行最严重,应用ARIMA(0,1,1)(0,1,0)12模型可较好地预测发病情况.
作者：丁磊；丁淑军；张萌；王显军；李忠；赵仲堂
来源：中华流行病学杂志 2012 年 33卷 7期
