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预防医学  2019, Vol. 31 Issue (9): 897-900    DOI: 10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2019.09.008
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传染病综合指数预测研究
尹锡玲, 代文灿, 王松, 周勇, 朱克京, 梁小冬, 李德云, 谭爱军
珠海市疾病预防控制中心,广东 珠海 519000
Application of infectious disease index to prediction of infectious diseases
YIN Xi-ling, DAI Wen-can, WANG Song, ZHOU Yong, ZHU Ke-jing, LIANG Xiao-dong, LI De-yun, TAN Ai-jun
Zhuhai Center for Disease Control and Prevention,Zhuhai,Guangdong 519000,China
全文: PDF(444 KB)  
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摘要 目的 应用自回归移动平均模型(ARIMA)预测传染病风险,计算传染病综合指数(IDI),为公众提供传染病风险预报。方法 收集珠海市2014年第1周至2018年第14周流感样病例、手足口病、其他感染性腹泻资料和2016年第1周至2018年第14周布雷图指数资料,分别建立ARIMA模型预测传染病风险指数,并采用熵权法分析4类传染病权重,计算IDI;以珠海市2018年第15—19周4种传染病指标进行验证。结果 预测期间处于夏季,则IDI=ROUND(0.33×流感样病例比例风险指数+0.47×手足口病发病率风险指数+0.10×其他感染性腹泻发病率风险指数+0.10×布雷图指数风险指数)。预测2018年第15—19周珠海市全市和香洲区IDI均为2(较安全),斗门区和金湾区IDI均为1(安全)。第15—19周全部风险值一致率分别为97.50%、95.00%、97.50%、85.00%和77.50%。结论 IDI模型可用于传染病流行风险的短期预报。
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尹锡玲
代文灿
王松
周勇
朱克京
梁小冬
李德云
谭爱军
关键词 传染病预测自回归移动平均模型熵权法    
AbstractObjective To establish a prediction model for infectious disease index(IDI)by autoregressive integrated moving average(ARIMA),and to provide forcast of infectious diseases to the public. Methods The data of the percentage of influenza-like illness(ILI),the incidence rates of hand-foot-mouth disease(HFMD)and other infectious diarrhea(OID)from the 1st week of 2014 to the 14th week of 2018,and Breteau index(BI)from the 1st week of 2016 to the 14th week of 2018 were collected. ARIMA models were built to predict the risk indicators of ILI,HFMD,OID and BI. The weights of the four indicators were evaluated seasonally by the entropy weight method. Then the IDI was calculated and the data of ILI,HFMD, OID and BI from 15th to 19th week in 2018 was used for verification. Results The forecast was in summer,so IDI=ROUND(0.33×risk index of ILI percentage +0.47×risk index of HFMD incidence +0.10×risk index of OID incidence+0.10×risk index of BI). The predicted IDI would be 2(less safe)in the whole city and Xiangzhou District,and 1(safe)in Doumen District and Jinwan District. The consistency rates of IDI prediction was 97.50%,95.00%,97.50%,85.00% and 77.50% from 15th to 19th week in 2018,respectively. Conclusion It was feasible to use IDI for short-term risk prediction of infectious diseases.
Key wordsInfectious disease    Prediction    Autoregressive integrated moving average model    Entropy weight method
     出版日期: 2019-09-02
ZTFLH:  R181.3  
通信作者: 谭爱军,E-mail:zhtanaijun@gmail.com   
作者简介: 尹锡玲,硕士,主管医师,主要从事疾病预防控制工作
引用本文:   
尹锡玲, 代文灿, 王松, 周勇, 朱克京, 梁小冬, 李德云, 谭爱军. 传染病综合指数预测研究[J]. 预防医学, 2019, 31(9): 897-900.
YIN Xi-ling, DAI Wen-can, WANG Song, ZHOU Yong, ZHU Ke-jing, LIANG Xiao-dong, LI De-yun, TAN Ai-jun. Application of infectious disease index to prediction of infectious diseases. Preventive Medicine, 2019, 31(9): 897-900.
链接本文:  
http://www.zjyfyxzz.com/CN/10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2019.09.008      或      http://www.zjyfyxzz.com/CN/Y2019/V31/I9/897
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