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新型冠状病毒肺炎疫情前后我国4种肝炎发病趋势的时间序列分析
被引量：
1
1
作者
陈静
瞿怀荣
+2 位作者
赵巍
冯永华
丁勇
《南京医科大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期334-345,共12页
目的:探讨2019—2023年新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease-2019,COVID-19)疫情前后我国4种肝炎(甲肝、乙肝、丙肝和戊肝)发病趋势的变化规律性,为疫情后肝炎防治提供参考依据。方法:通过我国2012—2023年4种肝炎时间序列的描述统计...
目的:探讨2019—2023年新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease-2019,COVID-19)疫情前后我国4种肝炎(甲肝、乙肝、丙肝和戊肝)发病趋势的变化规律性,为疫情后肝炎防治提供参考依据。方法:通过我国2012—2023年4种肝炎时间序列的描述统计和季节性分解,对2019—2023年COVID-19疫情前后肝炎月发病数以及时间序列的长期趋势、季节因子和方差贡献率的动态变化进行比较和分析。结果:COVID-19疫情期间的2020—2022年,4种肝炎的平均月发病数低于疫情前的2019年,每种肝炎都出现2012年以来的历史最低值,疫情后的2023年月发病数都出现上升趋势。时间序列的分解表明,甲肝、乙肝、丙肝和戊肝,2012—2019年与2012—2023年的季节因子高度相关,相关系数分别为0.964、0.964、0.947和0.977(P均<0.001)。2012—2019年、2012—2020年、2012—2021年、2012—2022年及2012—2023年4种肝炎的时间序列的方差呈上升趋势,长期趋势的方差贡献率呈上升趋势,与方差的相关系数分别为0.979、0.981、0.890和0.938(P均<0.05),季节因子的方差贡献率呈下降趋势,与方差的相关系数分别为-0.978、-0.986、-0.954和-0.936(P均<0.05)。结论:时间序列分解有助于研究肝炎长期趋势变化和周期性波动的规律性。甲肝和乙肝时间序列图的长期趋势变化特征明显,丙肝、戊肝时间序列图的周期性波动特征明显。疫情防控减少了4种肝炎的月发病数,对月发病数的长期趋势有较大影响,未改变发病低谷期和高峰期的周期性特征。面临疫情后肝炎发病数上升的挑战,要加强疫情后肝炎的监测工作,研究肝炎发病规律性,做好防控和治疗工作。
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关键词
肝炎
时间序列
长期趋势
季节因子
新型冠状病毒肺炎
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职称材料
我国2012—2021年4种肝炎流行趋势的时间序列分析和预测
被引量：
9
2
作者
马一鸣
丁勇
《南京医科大学学报（自然科学版）》
北大核心
2024年第1期72-79,共8页
目的:分析我国2012?2021年4种病毒性肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势,探讨适合肝炎发病预测的时间序列模型,为科学防控肝炎提供参考依据和建议。方法:对我国2012年1月—2021年12月甲型、乙型、丙型和戊型肝炎的月发病例数进行时间...
目的:分析我国2012?2021年4种病毒性肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势,探讨适合肝炎发病预测的时间序列模型,为科学防控肝炎提供参考依据和建议。方法:对我国2012年1月—2021年12月甲型、乙型、丙型和戊型肝炎的月发病例数进行时间序列的季节性分解,建立季节自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)和季节指数平滑模型(exponential smoothing model,ES),并对2022年1?8月4种肝炎的发病例数进行预测,并比较预测效果。结果:每年3月份是各类肝炎发病的高发期,10年期间,甲型肝炎总体保持下降趋势,乙型肝炎总体趋势有升有降,近年来有上升趋势;丙型肝炎总体呈上升趋势;戊型肝炎总体保持平稳趋势。乙型、丙型和戊型肝炎月平均发病例数分别为甲型肝炎的57.06倍、11.50倍、1.35倍。季节ES模型的预测效果要优于季节ARIMA模型。结论:我国乙型和丙型肝炎发病人数众多,要加强重点防控。时间序列的季节性分解可用于分析肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势,季节指数平滑模型中水平、趋势和季节3个参数,能体现肝炎发病的流行规律,在肝炎发病预测中,具有模型简单、计算简便、预测精度高的优点。
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关键词
病毒性肝炎
时间序列
季节性分解
预测
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职称材料
题名
新型冠状病毒肺炎疫情前后我国4种肝炎发病趋势的时间序列分析
被引量：
1
1
作者
陈静
瞿怀荣
赵巍
冯永华
丁勇
机构
南京医科大学康达学院医学信息工程学部
连云港市第一人民医院
信息
部
出处
《南京医科大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期334-345,共12页
基金
南京医科大学康达学院第二期品牌专业建设工程资助项目(JX206000302)
南京医科大学康达学院医学信息模拟及预测科研团队资助项目(KD2022KYCXTD003)。
文摘
目的:探讨2019—2023年新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease-2019,COVID-19)疫情前后我国4种肝炎(甲肝、乙肝、丙肝和戊肝)发病趋势的变化规律性,为疫情后肝炎防治提供参考依据。方法:通过我国2012—2023年4种肝炎时间序列的描述统计和季节性分解,对2019—2023年COVID-19疫情前后肝炎月发病数以及时间序列的长期趋势、季节因子和方差贡献率的动态变化进行比较和分析。结果:COVID-19疫情期间的2020—2022年,4种肝炎的平均月发病数低于疫情前的2019年,每种肝炎都出现2012年以来的历史最低值,疫情后的2023年月发病数都出现上升趋势。时间序列的分解表明,甲肝、乙肝、丙肝和戊肝,2012—2019年与2012—2023年的季节因子高度相关,相关系数分别为0.964、0.964、0.947和0.977(P均<0.001)。2012—2019年、2012—2020年、2012—2021年、2012—2022年及2012—2023年4种肝炎的时间序列的方差呈上升趋势,长期趋势的方差贡献率呈上升趋势,与方差的相关系数分别为0.979、0.981、0.890和0.938(P均<0.05),季节因子的方差贡献率呈下降趋势,与方差的相关系数分别为-0.978、-0.986、-0.954和-0.936(P均<0.05)。结论:时间序列分解有助于研究肝炎长期趋势变化和周期性波动的规律性。甲肝和乙肝时间序列图的长期趋势变化特征明显,丙肝、戊肝时间序列图的周期性波动特征明显。疫情防控减少了4种肝炎的月发病数,对月发病数的长期趋势有较大影响,未改变发病低谷期和高峰期的周期性特征。面临疫情后肝炎发病数上升的挑战,要加强疫情后肝炎的监测工作,研究肝炎发病规律性,做好防控和治疗工作。
关键词
肝炎
时间序列
长期趋势
季节因子
新型冠状病毒肺炎
Keywords
hepatitis
time series
long-term trend
seasonal factors
COVID-19
分类号
R512.6 [医药卫生—内科学]
R181.3 [医药卫生—流行病学]
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题名
我国2012—2021年4种肝炎流行趋势的时间序列分析和预测
被引量：
9
2
作者
马一鸣
丁勇
机构
南京医科大学康达学院医学信息工程学部
出处
《南京医科大学学报（自然科学版）》
北大核心
2024年第1期72-79,共8页
基金
南京医科大学康达学院第二期品牌专业建设工程资助项目(JX206000302)
南京医科大学康达学院医学信息模拟及预测科研团队资助项目(KD2022KYCXTD003)。
文摘
目的:分析我国2012?2021年4种病毒性肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势,探讨适合肝炎发病预测的时间序列模型,为科学防控肝炎提供参考依据和建议。方法:对我国2012年1月—2021年12月甲型、乙型、丙型和戊型肝炎的月发病例数进行时间序列的季节性分解,建立季节自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)和季节指数平滑模型(exponential smoothing model,ES),并对2022年1?8月4种肝炎的发病例数进行预测,并比较预测效果。结果:每年3月份是各类肝炎发病的高发期,10年期间,甲型肝炎总体保持下降趋势,乙型肝炎总体趋势有升有降,近年来有上升趋势;丙型肝炎总体呈上升趋势;戊型肝炎总体保持平稳趋势。乙型、丙型和戊型肝炎月平均发病例数分别为甲型肝炎的57.06倍、11.50倍、1.35倍。季节ES模型的预测效果要优于季节ARIMA模型。结论:我国乙型和丙型肝炎发病人数众多,要加强重点防控。时间序列的季节性分解可用于分析肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势,季节指数平滑模型中水平、趋势和季节3个参数,能体现肝炎发病的流行规律,在肝炎发病预测中,具有模型简单、计算简便、预测精度高的优点。
关键词
病毒性肝炎
时间序列
季节性分解
预测
Keywords
viral hepatitis
time series
seasonal decomposition
forecast
分类号
R512.6 [医药卫生—内科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
新型冠状病毒肺炎疫情前后我国4种肝炎发病趋势的时间序列分析
陈静
瞿怀荣
赵巍
冯永华
丁勇
《南京医科大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
1
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职称材料
2
我国2012—2021年4种肝炎流行趋势的时间序列分析和预测
马一鸣
丁勇
《南京医科大学学报（自然科学版）》
北大核心
2024
9
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