摘要
目的分析2014—2018年杭州市富阳区成人伤害的时间分布,并预测2019年成人伤害趋势。方法收集杭州市富阳区三家医疗机构2014—2018年成人伤害病例资料,建立时间序列求和自回归滑动平均模型(ARIMA)进行分析,并预测2019年富阳区成人伤害趋势。结果 2014—2018年杭州市富阳区3家医疗机构每月成人伤害接诊例数随时间变化较平稳,建立ARIMA (1,0,0)模型,Ljung-Box Q检验无统计学意义(P>0.05),预测2019年1—12月成人伤害接诊病例数以7月最多,1 540例占9.76%。2019年1—4月模型预测值与实际观测值相对误差为0.13。结论 2019年1—12月杭州市富阳区成人伤害病例数呈上升趋势,且在7月达到最大值。
引文
[1]王黎君,刘韫宁,刘世炜,等.1990年与2010年中国人群伤害疾病负担分析.中华预防医学杂志,2015,49(4):351-356.
[2]段蕾蕾,王海东.全面评价伤害疾病负担,完善伤害预防证据体系.中华流行病学杂志,2017,38(10):1305-1307.
[3]朋文佳,朱玉,何倩,等.ARIMA乘积季节模型在细菌性痢疾月发病率预测中的应用[J].中国卫生统计,2011,28(6):645-647.
[4]刘晓冬,景睿,孟祥臻,等.ARIMA模型对中国人口死亡率预测的研究[J].中国卫生统计,2008,25(6):630-631.
[5]马翠荣,杨婕,余小金.江苏省2006-2014年城乡未成年人跌倒病例的时间序列预测分析[J].中华疾病控制杂志,2018,22(2):122-125,137.
[6]KRYCIA C,ELIZABETH A S,RONI A N,et al.World Trade Organization membership and changes in noncommunicable disease risk factors:a comparative interrupted time-series analysis,1980-2013[J].Bull World Health Organ,2019,97(2):83-96.
[7]陆蓓蓓,王钢,王爱红,等.宁波市中心城区道路交通伤害时间序列分析.中国预防医学杂志,2018,19(4):276-280.
[8]高景宏,朱瑶,熊黎黎,等.汕头市某三甲医院2002-2012年交通伤害病例的时间序列分析[J].中华疾病控制杂志,2014,18(10):917-921.
[9]陶庄,金水高.时间序列分析简明攻略[J].中国卫生统计,2003,20(3):151-153.
[10]罗艳,陈芳,张兴亮,等.应用时间序列模型分析杭州市艾滋病与梅毒流行趋势.中国预防医学杂志,2017,18(12):881-884.
[11]刘继恒,徐勇,刘军,等.应用时间序列模型预测宜昌市甲型病毒性肝炎发病率[J].公共卫生与预防医学,2017,28(2):10-13.
[12]庞媛媛,张徐军,涂志斌,等.自回归移动平均混合模型在中国道路交通伤害预测中的应用[J].中华流行病学杂志,2013,34(7):736-739.
[13]张孟媛,张强,罗佳伟,等.重庆市艾滋病发病人数的ARIMA时间序列分析[J].中国卫生统计,2018,35(5):650-654.
[14]乔晓,贾玉娟,侯玉立.时间序列分析在医药卫生行业的应用.世界最新医学信息文摘(电子版),2018,18(38):82-83.
[15]薛芳静,黄灏,许碧云,等.时间序列数据中的干预分析模型及SAS实现[J].中国卫生统计,2017,34(3):509-511,514.
[16]曹莉莉,汤红梅,张晓娟,等.2010-2012年上海市闵行区住院伤害病例特征及疾病负担分析[J].中华疾病控制杂志,2014,18(10):922-925.