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作者：艾敏大理大学

学位级别：硕士

目的描述分析1999—2015年玉溪市红塔区及其乡镇伤寒与副伤寒(Typhoid and Paratyphoid Fever,简称TPF)病例的时间、区域和人群的分布特征;建立Gompertz模型,探索红塔区及其乡镇TPF病例时空变化节点与过程;建立红塔区及其乡镇灰色模型(G... 详细信息

目的描述分析1999—2015年玉溪市红塔区及其乡镇伤寒与副伤寒(Typhoid and Paratyphoid Fever,简称TPF)病例的时间、区域和人群的分布特征;建立Gompertz模型,探索红塔区及其乡镇TPF病例时空变化节点与过程;建立红塔区及其乡镇灰色模型(GM(1,1)模型)和差分自回归滑动模型(ARIMA模型),预测2016年1—12月TPF月病例数,检验模型拟合效果和预测精度;对比分析三种模型应用特征,为今后TPF流行强度监测、数据化预警、精准控制和模型的选择提供依据与借鉴。材料与方法1.研究对象:持续三天以上发热(体温≥37.5℃)、无明显上呼吸道或泌尿道感染以及外伤或其它诊断发热原因,符合确诊或临床诊断TPF病例诊断标准的病例。2.研究区域:红塔区位于云南省中部、玉溪市西北部,是云南省经济发达地区和玉溪市政治、经济、文化中心,辖区内有9镇2乡。3.资料来源:TPF数据来源于中国疾病预防控制信息系统(CISDCP)疾病监测网络报告1999—2015年中国红塔区TPF临床诊断和确诊病例;人口资料来源于2010年全国第六次人口普查公报。4.描述性流行病学方法:分别描述统计1999—2015年红塔区TPF病例在不同时间(年、月、周期性)、人群(职业、性别、年龄)和区域(城区、乡镇)的分布特征,采用Excel 2016绘制图表。5.统计学方法:采用SPSS 19.0对月病例数进行年度聚类分析,将1999—2015年17个年度聚为高发年和低发年两类。χ2检验用于比较组间差异,P化曲线,对符合Gompertz曲线变化的时段建立Gompertz模型,确定拐点坐标(病例时空变化节点);分别建立红塔区、州城、其他乡镇的GM(1,1)模型和ARIMA模型,预测2016年1月—12月TPF月病例数,检验模型拟合效果和预测精度。结果1.1999—2015年红塔区报告TPF病例8 398例,年发病率范围6.26/10万～355.11/10万,6—10月发病高峰病例数占总病例数57.76%。2001、2004、2006、2007、2009年为五个高发年,合计病例数5 361例,发病率范围170.80/10万～355.11/10万,形成三个流行周期,周期范围19～39月;其余十二个低发年合计病例数3037例,发病率范围6.26/10万～130.91/10万。总高发年6—10月平均发病率130.59/10万,2001年6—10月病例数占当年总病例数63.89%;总低发年6—10月平均发病率65.33/10万,2003年6—10月病例数占47.24%。病例职业分布以农民(29.88%)、学生(20.22%)和工人(13.73%)为主,年龄主要集中在15～39岁(65.25%),该年龄组年发病率范围112.67/10万～240.66/10万;男性、女性年均发病率分别为52.12/10万、47.65/10万(χ2=33.699,P<0.05);州城累计病例数和发病率分别为5404(64.35%)例和 155.44/10 万。2.1999—2015年州城报告TPF病例5 404例,年发病率范围5.38/10万～440.08/10万,6—10月发病高峰病例数占总病例数56.81%。2001、2004、2006、2007、2009年为五个高发年,合计病例数3 503例,发病率范围204.88/10万～440.08/10万,形成三个流行周期,周期范围19～39月;其余十二个低发年合计病例数1 902例,发病率范围5.38/10万～158.92/10万。总高发年6—10月平均发病率205.86/10万,2001年6—10月病例数占当年总病例数65.27%;总低发年6—10月平均发病率94.37/10万,2003年6—10月病例数占48.31%。3.1999—2015年其他乡镇报告TPF病例2 994例,年发病率范围4.13/10万～167.92/10万,6—10月发病高峰病例数占总病例数59.67%。2001、2004、2006、2007、2009年为五个高发年,合计病例数1 858例,发病率范围101.85/10万～167.92/10万,形成三个流行周期,周期范围18～38个月;其余十二个低发年合计病例数985例,发病率范围4.13/10万～58.50/10万。总高发年6—10月平均发病率122.57/10万,2001年6—10月病例数占当年总病例数61.48%;总低发年6—10月平均发病率38.61/10万,2003年6—10月病例数占60.53%。4.建立1999—2015年红塔区总

关键词：伤寒与副伤寒分布特征 Gompertz模型 GM(1,1)模型 ARIMA模型数据化预警

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1999—2015年玉溪市红塔区伤寒与副伤寒时间分布特征及Gompertz模型分析

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应用预防医学 2019年第5期25卷 407-412页

作者：艾敏闫梅英王树坤吴强张红强杨汝松左顺武大理大学公共卫生学院云南671000 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所基因工程室玉溪市疾病预防控制中心传染病控制科

目的了解1999—2015年玉溪市红塔区伤寒与副伤寒(typhoid and paratyphoid fever, TPF)疫情变化情况,为TPF监测、调查和控制提供科学依据。方法 TPF数据来源于1999—2015年玉溪市红塔区TPF临床诊断和实验室确诊病例,人口资料来源于红塔... 详细信息

目的了解1999—2015年玉溪市红塔区伤寒与副伤寒(typhoid and paratyphoid fever, TPF)疫情变化情况,为TPF监测、调查和控制提供科学依据。方法 TPF数据来源于1999—2015年玉溪市红塔区TPF临床诊断和实验室确诊病例,人口资料来源于红塔区统计年鉴。采用流行病学、统计学和数学模型方法,描述分析TPF病例年月分布特征与规律,建立相应Gompertz模型并计算其参数。结果 6—10月为发病高峰,报告病例数占总病例数57.76%(4 851/8 398)。2001、 2004、 2006、 2007、 2009年合计病例数5 361例,呈现5个高发年和3个流行周期,周期范围19~40个月;其余12个低发年合计病例数3 037例。总高发年6—10月平均发病率130.59/10万,高发年2001年6—10月病例数占当年总病例数63.89%(862/1 349);总低发年6—10月平均发病率65.36/10万,低发年1999年6—10月病例数占当年总病例数43.48%(10/23)。Gompertz模型分析结果显示,总流行时段、总高发年、总低发年模型病例数饱和值K分别为146、 160、 27,拐点坐标(t_0, y_0)分别为(3.61, 72.94)、(3.60, 80.08)、(3.56, 13.55);高发年2001、2007年K值分别为502、 125,(t_0, y_0)分别为(9.92, 251)、(5.05, 62.70);低发年2003、 2005、 2010、 2011、2013年K值分别为42、 64、 111、 37、 24,(t_0, y_0)分别为(5.16, 20.93)、(5.16, 31.83)、(9.26, 55.87)、(5.13, 18.69)、(4.38, 12.10)。结论 1999—2015年红塔区TPF具有病例多、发病率高、季节性升降、周期性波动、长期趋势的流行特征;三个总模型t_0有趋同性,高发年各参数值较大,低发年各参数值随年度发病率降低有减小趋势;TPF年、月流行特征和模型参数可联合用作分析评价TPF疫情变化时间与空间节点、数据化预警、风险评估、精准控制与防控效果。

关键词：伤寒与副伤寒病例分布流行特征 Gompertz模型数据化预警

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