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上海市某农村社区健康教育处方征订病种和数量预测
目的：了解上海市某农村社区医院患者的单病种疾病顺位，并预测2015年的患者人数，为订制健康教育处方提供参考依据。方法收集整理近年来上海市某农村社区卫生服务中心门诊患者的诊疗信息，计算单病种的构成比并排列疾病顺位。采用时间序列模型预测2015年门诊患者的人数。结果全院以门诊患者为主，门诊单病种疾病顺位的前10位占到了63.7％～88％，且以慢性病为主。2014年平均每位常住人口在社区医院的门诊出现了3.9次（324614／83362），2015年预测将会有4.4次（363327／83362）。结论通过研究，了解了本社区医院患者单病种的疾病顺位和2015年患者的预计人数，为订制健康教育处方提供了很好的参考依据。
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应用时间序列模型分析杭州市艾滋病与梅毒流行趋势
目的 探析GM(1,1)灰色模型预测杭州市艾滋病与梅毒报告人数的适用性.方法 对杭州市2006-2015年艾滋病与梅毒报告人数时间序列进行描述性分析,运用GM(1,1)建模方法分别对艾滋病和梅毒的报告人数进行模型拟合,并对未来五年报告人数进行预测.结果 2006-2015年,杭州市艾滋病(r=1,P＜0.05)和梅毒(r=0.6,P＜0.05)报告人数均呈上升趋势,年平均增长速度分别达到30.65％和4.76％.对艾滋病和梅毒报告人数建立的GM(1,1)模型分别为(X)(1)(k+1)=1 181.8e02023k-1 069.8和(a)(1)(k+1)=313.9e0.0267k-307.2.未来五年,杭州市艾滋病与梅毒年平均增长速度将分别为22.42％和2.71％.结论 2006-2015年,杭州市艾滋病与梅毒报告人数均成上升趋势.GM(1,1)灰色模型为拟合和预测杭州市艾滋病与梅毒报告人数的理想模型.
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时间序列模型在流感症状监测信息分析中的应用
通过对石家庄市流感流行规律分析[1,2],以实际效果和统计学原理论证了以药房药物销售量为代表的流感症状监测信息能够有效的服务于流感监测,症状监测与传统监测相结合是流感监测体系建设发展的目标[3,4].为了进一步了解流感症状监测信息,对2004年11月至2008年11月的门诊就诊量、药物销售量和学校缺勤率分别构建时间序列模型.
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日均温度对美国5个城市居民肾结石患病率影响的时间序列分析
室外环境温度高是肾结石患病的危险因素，但这一说法尚缺乏有效的证据。近期研究者对于日平均温度与肾结石患病率的关系进行了研究。Gregory 等使用了时间序列模型以及分布滞后非线性模型计算了不同日均温度对肾结石患病的影响，并计算了之后20 d 的累积RR 值。本次研究共收集了2005至2011年来自亚特兰大、芝加哥、达拉斯、洛杉矶、费城5个城市的60433例患者的数据。结果表明，日均温度和肾结石患病率不是简单的线性关系，而是呈多样的暴露-反应曲线。以日均温度为10℃时的患病率作为参考，日均气温达到30℃时，滞后20 d 的条件下，亚特兰大、芝加哥、达拉斯、洛杉矶、费城肾结石患病率的累积RR（95％CI）值分别为1.38（1.07～1.79）、1.37（1.07～1.76）、1.36（1.10～1.69）、1.11（0.73～1.68）、1.47（1.00～2.17）。同时在亚特兰大日均温度＜2℃时以及芝加哥、费城温度＜10℃时，肾结石患病率与温度联系较强。在日均温度为30℃，滞后时间≤3 d 的情况下，温度对肾结石的患病率的影响较大。
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ARIMA模型在流感发病预测中的应用
目的：探讨时间序列模型在流感病例发病预测方面的可行性。方法通过国家疾病报告管理系统收集本市医疗机构2004~2012年的流感月发病数资料,用Eviews软件对流感月发病数据建模,用单位根检验法对模型的适应性进行检验,并回代的方法验证其有效。结果流感月发病数时间序列的自相关分析图显示数据不平稳,所以进行一阶差分,并建模,终模型为ARIMA(0,2,0)(0,2,0)7,所建模型差异有统计学意义。结论 ARIMA(0,2,0)模型可用于流感发病的预测。
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基于区域卫生信息平台的高血压居民就诊行为大数据分析
目的:分析浦东新区高血压居民就诊行为在时间维度和地域维度的特点.方法:基于区域卫生信息平台中的高血压就诊数据,采用时间序列模型来预测高血压就诊人次数,采用聚类模型来分析不同地域的就诊人次特点.使用SPSSModelerl4.1作为建模软件.结果:时间维度获得了高血压居民就诊人次数的时间预测模型,并验证了模型的准确性;地域维度获得了不同社区就诊人次数特点.结论:研究基于大数据分析,获得了高血压居民就诊行为在时间维度和地域维度的规律和特点,研究结果可为医疗资源配置和卫生管理提供参考.
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时间序列模型在月平均住院日预测中的应用及评价
目的:对某综合医院的月平均住院日建立时间序列模型,利用指数平滑法和ARIMA模型对其进行模拟评价及短期预测.方法:在某综合医院统计报表中提取2014年1月—2017年12月的月平均住院日,其中2014年1月—2017年6月的数据用于创建时间序列,利用SPSS20.0进行统计分析,分别采用指数平滑法和ARIMA对创建的时间序列拟合模型,评价模型效果,并对2017年7月—2017年12月的平均住院日进行预测,比较实际值与预测值间的符合程度.结果:指数平滑法模型:平稳的R方为0.814,表明拟合程度较好.白噪声序列的Ljung-Box检验无统计学意义(Q18=18.730,P=0.226).模型参数估计中平滑参数Alpha的估计值为0.200,且参数检验结果有统计学意义(T=2.106,P=0.042).ARIMA模型:平稳的R方为0.361,Ljung-Box检验无统计学意义(Q18=15.215,P=0.580).AR的参数检验有统计学意义(T=-4.652,P<0.001),为-0.654.两模型实际值与预测值间的相对误差绝对值均小于5％.结论:指数平滑模型比ARIMA拟合及预测效果更好,是某综合医院月平均住院日的首选预测模型,为医院管理决策提供科学依据.
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2005~2013年北京地区肺结核病时间流行特征及预测
目的：分析2005~2013年北京地区肺结核发病数的时间流行特征,预测发病人数,为肺结核病的防控提供参考。方法利用时间序列模型对2005~2013年北京地区结核病发病数的数据进行趋势分析,并对数据的平稳性进行检验,对处理后的数据构建自回归移动平均( autoregressive moving average,ARMA)模型,并预测未来发病数据。结果 ARMA(4,0)模型Bayesian信息标准(bayesian information criterions,BIC)值小,模型优。经过对2013年7~12月肺结核发病数的预测效果很好,平均预测误差为34.76%,在接受范围内。结论在肺结核病发病数的近期预测时,采用时间序列的ARMA模型预测,能有效的预测发病数并指导有关部门制定肺结核病的防控措施。
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2005-2015年天津市河西区丙型肝炎疫情分析
目的 通过描述2005-2015年天津市河西区丙型肝炎流行状况,探讨河西区丙肝的发病状况,为防控丙肝工作提供科学依据.方法 依据法定传染病监测系统资料,采用描述流行病学方法进行疫情分析.结果 2005-2015年河西区累计报告丙肝病例517例,2006年和2007年为发病高峰,达7.302 1/10万和8.747 6/10万,以后逐年平稳下降,至2014年降低为2.913 5/10万,总体上呈平稳下降趋势.建立时间序列模型图,季节性不显著.男女比为1.12∶1.经U检验,男、女发病率无显著性差别(P＞0.05).结论 河西区丙肝发病率呈平稳下降趋势,加强疫情报告管理,多部门共同参与,综合治理,做好健康知识的普及,提高大众对丙肝的认知水平,可有效阻止丙肝的自然蔓延.
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基于时间序列模型的我国中药出口预测分析
利用1994-2016年我国中药出口数据预测未来几年我国中药出口的走势,并从供需角度分析我国中药出口现状.基于时间序列ARIMA模型研究方法,通过序列平整性检验、模型识别、验证、预测等步骤,建立优模型.ARIMA(3,2,3)模式是预测中药出口趋势的优模型,利用该模型得出我国2017-2020年的中药出口额的预测额分别是36.87、43.63、48.50、49.65亿美元.后分析我国的中药出口供给份额、结构上存在的问题,我国的中药供给没有正确认识国际市场的需求,并提出我国的中药出口应抓住“大健康”环境与“一带一路”倡议的机遇.
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流行性腮腺炎疫情时间序列模型建立与应用
时间序列是指观察或记录到的一组按时间顺序排列的数据.由于时间序列展示了研究对象在一定时期内的发展变化过程,因此可以从中分析寻找出其变化特征、趋势和发展规律的需要信息.时间序列预测实质上就是根据现在与过去的随机序列的样本取值,对未来某一个时刻的随机变量进行估计[1].时间序列分析是专门用于分析这种时间序列资料的统计模型,它主要分析的是变量间的因果关系,重点观察变量随时间变化的发展规律[2].时间序列分析方法可以分成两大类:时域和频域,前者将时间序列看成是过去一些点的函数,具有随时间系统变化的趋势,可以用参数来加以描述,并可通过差分、周期等还原成随机序列,而后者认为时间序列是由数个正弦波成份叠加而成[2].
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时间序列模型拟合艾滋病发病趋势预测
疾病预测技术可以及早发现疾病发展趋势,提醒流行病学专家和工作人员及时采取控制对策.流行病学数学模型是在已知某疾病的流行过程、影响的主要因素及其相互关系的基础上,用数学表达式定量地阐述流行过程的特征,是反映疾病生态学的量的制约关系的数学关系式,是疾病传播过程的数学模拟.本文应用时间序列模型对艾滋病的发病趋势进行了拟合研究和预测,为深入开展疾病预警预测奠定基础,也为制定防制策略及措施提供理论依据.结果报告如下.
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某医院普外科住院病例时间序列分析
目的 了解2010-2014年某医院普外科住院病例情况,探索时间序列模型在普外科住院病例中的应用,为医院管理决策服务.方法 在北京市某三级医院统计室导出2010年1月-2015年9月普外科住院病例资料,其中2010-2014年数据用于建立时间序列模型,2015年1到9月数据用于验证所建立的模型,具体统计过程借助SPSS 18.0完成.结果 2010-2014年普外科住院治疗人数逐年增加,从3614例上升至6841例,Winters可加性模型可对普外科住院病例进行较好拟合,R2 =0.907,总体相对误差为-5.19％.结论 时间序列分析可应用于临床,为资源和人员配置提供数据支持.
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某市手足口病发病数预测三种方法比较
手足口病是由肠道病毒引起的传染病,该病传染性强,可在短时间内造成较大规模流行(1),常在托幼机构聚集发病.手足口病自2008年5月2日被列入法定丙类传染病管理以来,发病呈上升趋势(2),成为影响儿童健康的主要传染病之一.准确、科学的预测手足口病未来的发病趋势,对制定科学的防治规划,争取佳防治效果极其重要.本文用时间序列模型、多元线性回归模型及BP人工神经网络模型,根据某市2008年5月至2009年5月手足口病发病资料对其发病趋势作预测分析,并比较三种方法的预测精确度,以便寻求预测手足口病发病趋势的佳方法.
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SARIMA模型在医院住院人次预测中的应用
住院量是评价一个医院医疗工作的重要指标,直接或间接地反映出一个医院的规模、医疗质量及医疗水平[1].因此,了解住院量的变化情况,对于合理安排资源,提高医疗工作效率意义重大.要了解住院量的情况,就要对其进行预测.目前预测的模型及方法主要有线性回归模型、神经网络模型、灰色预测模型、马尔科夫链模型以及时间序列模型等[2].针对住院量数据的特殊性,本文选用季节自回归滑动平均模型(seasonal auto regressive integrated moving average model,SARIMA模型),分析2000-2011年住院量的历史数据,探讨其发生发展的规律并预测未来半年医院住院量的情况,为医院规划自身发展提供科学的依据.
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基于ARIMA-GRNN组合模型的传染病发病率预测
现实世界中传染病发病率受多种因素影响,具有不规则、混沌等非线性特征,因此单纯利用传统的时间序列模型有时难以对系统进行理想的拟合.
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误差为平稳m-相依的线性模型的移动区段再抽样法
引言对于一般的线性回归模型Y＝Xβ+ε,假定误差ε独立且服从正态分布,才能进行有效的参数区间估计及假设检验,当ε的分布未知时,若按通常的方法,参数的区间估计与假设检验就不稳健,1981年Freedman将Bootstrap法应用回归模型,提出参数及其方差的Bootstrap估计,1986年Wu又进一步加以改进,使方差的Bootstrap估计达到稳健,假设检验也能够顺利实现.然而,当误差ε或响应变量序列存在一定的相依关系时,上述方法就失效,而误差或响应变量序列为相依情形的线性模型是广泛存在的,比如目前引起卫生统计研究者高度重视的时间序列模型. 1984年Freedman对动态回归模型的Bootstrap法做了深入讨论,假定有自回归模型 Yt=Yt0+Yt-11+…+Yt-mm +Xtβ+εt, t=0,1,2,…,n (1)
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应用时间序列模型预测江苏省钩虫感染率
目的 探讨应用时间序列ARIMA模型预测江苏省钩虫感染率的可行性.方法 以1990-2006年江苏省钩虫感染率数据做为训练数据集,应用SAS 9.0软件对训练数据集进行差分平稳化处理后,采用小信息准则筛选参数,构建全省钩虫病自回归滑动平均模型(ARIMA),预测全省钩虫感染率.结果 初步确定全省钩虫感染率时间序列模型ARIMA(1,2,0),应用该模型预测的全省钩虫病流行趋势与实际感染情况相一致,实际感染率均落在预测值95％可信区间内；模型预测的2007-2011年全省钩虫感染率与实际感染率基本相符,小预测误差仅为9.23％.结论 构建的时间序列模型具有良好的预测效果和一定的防治应用价值.
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基于时间序列模型评估淀粉样蛋白引起的 脑血管内皮功能损伤
建立时间序列模型评估 β-淀粉样蛋白(Aβ)引起的脑血管内皮功能损伤,探讨相关标记物对脑血管内皮功能损伤的影响和贡献程度.将永生化人脑微血管内皮细胞(HCMEC/D3)与2.5μmol/L Aβ 共同孵育,在2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24 h分别测定胞浆Ca2+、线粒体膜电位(MMP)、内皮型一氧化氮合酶(eNOS)活性和细胞活力,借助时间序列模型探讨相关标记物对细胞损伤的影响和贡献程度.脉冲响应分析表明,给胞浆Ca2+一个正冲击后,细胞活力被抑制并持续走低;给eNOS和MMP一个正冲击后,细胞活力上升,并在早期上升速度较快,晚期上升速率有所下降.方差解析表明胞浆Ca2+水平在脑血管内皮细胞损伤中占主要作用,且这种影响随着疾病进程的发展而下降.结合模型研究推断在损伤早期干预Ca2+通道有可能改善Aβ 引起的脑血管内皮功能损伤.
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湖南省君山区血吸虫病疫情的时间序列模型分析与预测
目的 应用时间序列模型分析与预测湖南省君山区血吸虫病疫情变化趋势,为湖沼型血吸虫病的控制与消除提供科学依据.方法 收集1996～2016年湖南君山区的血吸虫的疫情数据,绘制湖南省君山区20年来的人群、家畜血吸虫感染率的时序图,对君山区的人群、家畜血吸虫感染率进行ARIMA模型拟合,并预测2017～2020年人群、家畜血吸虫感染率的变化趋势.结果 君山区1996～2016年疫情呈下降趋势,人群感染率下降94.86%;家畜感染率波动大,至2016年家畜感染率降为0.时间序列分析显示,人群血吸虫感染率优拟合模型为ARIMA(0,1,0)模型,家畜血吸虫感染率优拟合模型为ARIMA(1,0,0)模型,两个模型实际值均处于预测值95%CI内,拟合模型具有统计学意义(P<0.05).2017～2020年预测值显示,人群感染率持续维持在低流行状态,而家畜感染率呈现反弹上升.结论 君山血吸虫病疫情处于历史低水平,但需持续加强传染源控制,严防疫情反弹.
