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我国1992-2022年乙型肝炎发病变化趋势及预测模型研究

Changing trend and forecasting model in hepatitis Bmorbidity in China from 1992 to 2022

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目的 了解我国1992-2022年乙型肝炎(乙肝)流行特征,探讨贝叶斯结构时间序列(BSTS)模型在预测疫情变化趋势中的应用价值.方法 收集1992年1月—2022年9月我国乙肝发病监测数据,采用BSTS模型预测疫情变化趋势,并与自回归滑动平均混合(ARIMA)模型预测性能进行比较.结果 1992年1月—2022年9月共报告乙肝27 633 674例(年均发病率为67.99/10万),年均上升百分比(AAPC)为4.64％(95％CI:3.25％～6.04％,P＜0.01),每年1月和2月的季节指数(SI)最小(0.85、0.81),7月和8月的最大(1.10、1.11).在向前93、69、33、9步预测中,模型产生的平均绝对误差(MAD)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、均方根百分比误差(RMSPE)和平均误差率(MER),BSTS模型均小于ARIMA模型,其中向前93、69、33步预测结果DM检验差异均有统计学意义(P值均＜0.05).使用BSTS预测的2023-2030年我国乙肝新发病为 10 023 679(95％CI:5 937 860～13 874 521)例,年均发病 1 252 960(95％CI:742 232～1 734 315)例.结论 我国乙肝疫情总体呈上升趋势,BSTS模型预测性能明显优于ARIMA,在乙肝疫情趋势预测方面有较高应用价值.

Hepatitis BMorbidityBayesian structural time seriesAutoregressive integrated moving averageTrendForecasting

田珍榛、刘星言、赵蕊婷、王永斌、李言言、李继贞

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郑州市第九人民医院,河南郑州450052

新乡医学院公共卫生学院

乙型肝炎 发病率 BSTS模型 ARIMA模型 发病趋势 预测

2023

10.13668/j.issn.1006-9070.2023.03.012

江苏预防医学
江苏省疾病预防控制中心 江苏省预防医学会

江苏预防医学

影响因子：1.319
ISSN：1006-9070
年,卷(期)：2023.34(3)
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