2012～2016年军队乙型肝炎流行特征分析及疫情预测研究

摘要

研究目的：
　　本文拟通过2012～2016年军队乙型肝炎发病数据的分析，从时间、空间、人群等角度探索军队乙型肝炎发病的特征和规律，并对相关影响因素进行探讨，对防控策略提出建议，为军队乙型肝炎的研究和防控提供参考。同时，通过构建ARIMA时间序列模型，对2017年军队乙型肝炎发病进行预测，为军队乙型肝炎防控策略的及时调整提供参考资料。
　　研究方法：
　　通过文献综述研究了解乙型肝炎的病原学和流行病学特征以及防治现状。通过中国人民解放军突发公共卫生事件和传染病疫情报告信息系统收集整理2012～2016年军队乙型肝炎发病的数据资料，利用EXCEL、SPSS22.0等工具手段进行流行病学数据整理与分析，通过描述性研究对2012～2016年军队乙型肝炎流行特征进行分析。利用SAS9.1.3构建2012～2016年军队乙型肝炎发病时间序列，并使用自相关法、偏自相关法、差分处理、极大似然估计、最小二乘法估计等手段逐步处理时间序列，构建ARIMA时间序列模型，对2017年军队乙型肝炎发病情况进行预测。
　　研究结果：
　　2012～2016年军队共报告乙型肝炎发病病例1401例，其中2012年、2013年、2014年、2015年、2016年发病病例分别为394例、313例、264例、259例和171例，乙型肝炎发病病例数呈逐年下降趋势。2016年相较于2015年下降33.98％，下降幅度最大；2013年较2012年下降约20.56%，2014年较2013年下降约15.65%，下降幅度较大；而2015年较2014年小幅下降，下降约1.89%。
　　乙型肝炎发病病例全年都存在，从2012～2016年五年的月累计发病数据看，5月病例最多，占总病例的构成比为11.78%，其次分别为3、4、6月，构成比分别为9.99%、9.85%和8.78%。其他各月报告病例占总病例的构成比均在7%上下，相对比较平稳。而以3、4、5、6四个月报告病例相对较多。
　　本研究1401例乙型肝炎病例中，男性占94.2%，女性占5.8%。平均年龄为39.73±17.24岁，从病例的年龄段来看，以20～29岁年龄段为最多，病例数为409例，其次分别为30～39、40～49、50～59岁年龄段，病例数分别为355、250、172例。20～49岁年龄段发病数占总病例的72.37%。
　　从职别分布看，以现役干部和士兵为最多，分别为612例和559例，各占报告病例总数的43.68%和39.90%。其次为离退人员，共计有189例，占报告病例总数的13.49%。对现役干部和士兵这两类乙型肝炎发病数较多的人群，从其年龄构成来看，30岁以下人群中现役干部52人，士兵392人，士兵占主体；而30岁以上人群中现役干部560人，士兵167人，现役干部占主体。
　　2012～2016年五年间，现役干部、士兵、离退人员的发病数均呈下降态势，离退人员发病下降态势较平稳，以士兵发病下降态势最为明显，下降幅度最大。现役干部、士兵乙型肝炎发病数随月份波动变化十分明显，变化规律十分一致，均在5月达到发病数的最高点，其中，战士的发病数随月份变化更大。
　　从地域来看，本研究乙型肝炎累计发病数以中部战区为最多，占军队总发病数的构成比为34.90%；其次为西部，占构成比为26.77%；南部、北部相互之间差别不大，构成比为16.99%和15.49%；东部发病数最低，仅占军队总发病数的5.85%。
　　从发病及诊断时间看，以入伍后5年内乙型肝炎发病人数最多，而88.15%的人群在发病后一个月内被诊断出，而64.60%的人群在发病后一周内被诊断出。
　　提取2012～2016年间军队乙型肝炎月发病数共60个数据，创建时间序列，以建立ARIMA时间序列模型。平稳性检验结果表明，该序列为非平稳性时间序列，具有很显然的趋势性和季节性，在对序列进行6步差分和1次差分后，消除了序列的长期趋势性影响和季节性趋势影响，并通过平稳性检验、白噪声检验、模型构建、参数估计和模型检验，最终确定出ARIMA(0,1,1)?(0,1,1)6模型，残差的白噪声检验显示为白噪声序列，说明模型建立比较成功，具有较好的拟合度。
　　使用ARIMA(0,1,1)?(0,1,1)6模型对军队2017年1～12月乙型肝炎发病情况进行预测，预测结果显示，预测的2017年各月发病数相较于2016年的实际发病数均有较大程度的下降，2017年4、5、6三个月预测发病数高于其他各月，其中以5月的预测发病数为最多。总体来看，预测2017年军队乙型肝炎发病继续保持下降趋势，且仍存在一定的季节性差异。已掌握的2017年1～4月报告病例数据与预测结果较为接近，且均位于置信区间，显示出较好的预测效果。
　　研究结论：
　　军队乙型肝炎发病总体呈下降态势，以2016年下降幅度最大，士兵群体是乙型肝炎发病下降最为明显的群体。军队肝炎发病以现役干部和士兵为主，在5月及其前后发病较多，体现出较为明显的季节性差异，发病多为20～49岁青壮年人群，中西部战区发病高于其他区域，而以东部战区发病最低。ARIMA(0,1,1)?(0,1,1)6模型预测2017年军队乙型肝炎发病呈继续下降趋势，并带有一定的季节性差异。
　　乙型肝炎疫苗在军队乙型肝炎的防控中起到了重要的作用，需继续加强易感人群和免疫失效人群的及时接种和补种，加强疫情监测、传染源管控和乙型肝炎防治培训教育。加强对乙型肝炎患者的积极治疗干预和监督管控，以及对部队卫生机构乙型肝炎诊疗技术培训，以便及时诊断并展开有针对性的治疗。充分利用ARIMA时间序列模型进行疫情预测，提高军队乙型肝炎防控能力，及时调整军队乙型肝炎防控策略。

目录

声明

缩略词表

前言

1 乙型肝炎基本知识

2 全球乙型肝炎流行动态

3 中国乙型肝炎流行动态

4 军队乙型肝炎流行情况

5 本研究的目的和意义

第一部分 2012～2016年军队乙型肝炎流行特征分析

1 研究背景

2 对象和方法

2.1 资料来源

2.2 研究内容

2.3 研究方法

2.4 质量控制

3 结果

3.1 2012～2016年军队乙型肝炎发病的时间分布

3.2 2012～2016年军队乙型肝炎发病的人群分布

3.3 2012～2016年军队乙型肝炎发病的地区分布

3.4 2012～2016年军队乙型肝炎病例发病与入伍时间间隔

3.5 2012～2016年军队乙型肝炎病例发病至诊断时间间隔

3.6 感染地点等其他统计分析

4 讨论

4.1 军队乙型肝炎流行总体趋势

4.2 军队乙型肝炎流行的季节性分布

4.3 军队乙型肝炎流行的性别年龄分布

4.4 军队乙型肝炎流行的职别分布

4.5 军队乙型肝炎流行的地区分布

4.6 军队乙型肝炎诊断现状

4.7 研究的局限性

4.8 建议与对策

第二部分 时间序列分析法对军队乙型肝炎预测研究

1 研究背景

2 对象和方法

2.1 研究内容

2.2 研究方法

3 结果

3.1 2012～2016年军队乙型肝炎发病动态

3.2 以ARIMA时间序列模型进行乙型肝炎发病趋势预测

4 讨论

4.1 乙型肝炎发病增长速度

4.2 时间序列模型估计和构建

4.3 乙型肝炎疫情预测情况

4.4 本次建模的局限

4.5 意义与展望

结论

参考文献

个人简历

致谢