唐山地区结核病发病人数时间序列分析

作者：赵俊鹏; 刘海涛; 田杰; 陈子强; 石凤玲; 王丽芳^*

来源：医学动物防制, 2023, 39(02): 120-126.

• 时间序列分析
• 自回归
• 移动平均
• 模型
• 结核
• 新型冠状病毒

目的 通过时间序列分析模型对不同时间唐山地区结核病发病人数进行预测预警，为该地区科学开展结核病疫情防控工作提供参考依据。方法 收集2005年1月至2021年12月唐山地区结核病发病人数，利用季节性自回归综合移动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average model, SARIMA)预测2022年结核病发病人数，同时利用该模型和秩检验，探索2020年新冠肺炎疫情期间该地区结核病发病预测人数与观察人数的差异性。结果 2005年1月至2021年12月，ARIMA(1,1,0)(1,1,2)s模型与实际结核病登记发病人数拟合效果较好(AR=-0.530,ARs=-0.967,MAs=0.861,P<0.05;Stationary R2=0.558,R2=0.634,BIC=7.887;Ljung-Box Q=25.605,P<0.05),每年3、4和12月是结核病发病高峰，2022年发病人数预测值为1 800人。2005年至2019年，ARIMA(1,1,0)(1,1,2)s模型与实际发病人数拟合效果较好(AR=-0.544,ARs=-0.840,MAs=0.697,P<0.05;Stationary R2=0.582,R2=0.621,BIC=7.939;Ljung-Box Q=24.211,P<0.05),每年3、4和12月是发病高峰，2020年发病人数预测值为1 985人，2020年1月至5月结核病发病人数观察值与预测值差异有统计学意义(Z=-2.023,P<0.05)。结论 需提高唐山地区3、4和12月结核病的预警强度，防止该时期结核病疫情流行；同时加强新型冠状病毒肺炎等传染病疫情期间的结核病防治机构工作人员调度协调，完善应急体系，有效保障疫情期间结核病患者登记就诊。

• 单位
  唐山市疾病预防控制中心; 河北省疾病预防控制中心