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    基于灰色GM(1,1)模型的我國肺結(jié)核發(fā)病率的預(yù)測分析

    2018-05-14 15:20:36龔潔莎趙大仁
    中國衛(wèi)生產(chǎn)業(yè) 2018年15期
    關(guān)鍵詞:灰色肺結(jié)核發(fā)病率

    龔潔莎 趙大仁

    [摘要] 目的 通過收集2008—2012年中國肺結(jié)核發(fā)病率情況數(shù)據(jù),構(gòu)建模型進行預(yù)測,為控制肺結(jié)核疾病提供數(shù)據(jù)參考。方法 通過Excel建立數(shù)據(jù)庫,利用灰色GM(1,1)模型進行預(yù)測。結(jié)果 2008—2020年的的肺結(jié)核疾病發(fā)病率情況呈逐年下降趨勢;2008—2015年肺結(jié)核疾病預(yù)測結(jié)果也呈下降趨勢,預(yù)測結(jié)果的誤差值均在3.00%以下,平均誤差為1.45%。結(jié)論 預(yù)測結(jié)果良好。

    [關(guān)鍵詞] 灰色GM(1,1)模型;肺結(jié)核疾??;預(yù)測

    [中圖分類號] R195.1 [文獻標識碼] A [文章編號] 1672-5654(2018)05(c)-0175-02

    [Abstract] Objective By collecting data on the incidence of tuberculosis in China during the period from 2008 to 2012, a model was constructed to predict and provide data for the control of tuberculosis. Methods The database was built by EXCEL and forecasted using the grey GM(1,1) model. Results The incidence of tuberculosis disease from 2008 to 2020 has been declining year by year; the forecast results of tuberculosis disease have also shown a downward trend from 2008 to 2015. The error of prediction results is below 3.00%, and the average error is 1.45%. Conclusion The forecast result is good.

    [Key words] Gray GM (1,1) model; Pulmonary tuberculosis disease; Prediction

    近年來,隨著我國城鎮(zhèn)化的加速、人口流動的加劇以及TB/HIV雙重感染患者人數(shù)持續(xù)增加以及耐多藥肺結(jié)核危害日益凸顯,使得結(jié)核病發(fā)病和流行模式也變得更加復(fù)雜[1-2]。因此,肺結(jié)核疾病的監(jiān)測與預(yù)測對于其有效控制就顯得意義重大。同時,肺結(jié)核疾病的經(jīng)濟負擔及其給個人、社會乃至國家?guī)淼膿p失非常的巨大。為此,該研究通過收集2008—2012年中國肺結(jié)核發(fā)病率情況,利用EXCEL建立數(shù)據(jù)庫,運用灰色GM(1,1)進行預(yù)測,為控制肺結(jié)核疾病提供數(shù)據(jù)參考。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料

    該研究數(shù)據(jù)來源于2009—2016年《中國衛(wèi)生和計劃生育委員會統(tǒng)計年鑒》中“疾病與公共衛(wèi)生”章節(jié)數(shù)據(jù)。

    1.2 研究方法

    公式中的a,u為待定系數(shù),通過累加生成、計算均值、建立模型、后驗差比值( C 值)和小誤差概率(P值)以及回代外推預(yù)測等步驟進行預(yù)測?;疑獹M(1,1)模型擬合與效果的精確度用后驗差比值(C值)和小誤差概率(P值)來判斷,其標準[5]見表1。

    2 結(jié)果分析

    2.1 2008—2015年我國肺結(jié)核發(fā)病率情況

    2008—2015年我國肺結(jié)核發(fā)病率情況見表2。可以看出,2008—2015年我國肺結(jié)核發(fā)病率呈逐年遞減的趨勢。這說明近年來,隨著我國疾病預(yù)防控制網(wǎng)絡(luò)體系的建設(shè)和預(yù)防措施不斷加強,肺結(jié)核疾病的發(fā)病率呈下降趨勢。

    2.2 預(yù)測情況

    2.2.1 預(yù)測模型建立 原始數(shù)據(jù)x(0)={x(0)(1),x(0)(2),x(0)(3)……..x(0)(10)},即x(0)={88.52 81.09,74.27,71.09,70.62, 66.8,65.63,63.42},通過對x(0)進行一次累加(1—AGO)建立新數(shù)列,緊接著通過計算均值等步驟,建立預(yù)測模型。計算出α=0.038 3、u=83.655 6,預(yù)測的公式為:-2095.5944e-0.038302k+2184.1144。

    2.2.2 模型檢驗 該次模型擬合與效果的精確度用后驗差比值(C 值)和小誤差概率(P值)來判斷。根據(jù)公式計算出的結(jié)果為:S1=0.737 5、S0=7.913 3,C=0.093 2,P=100%,根據(jù)判斷標準,模型的精度為1級,可以進行外推預(yù)測。

    2.2.3 預(yù)測結(jié)果 預(yù)測結(jié)果見表3。2008—2020年的的肺結(jié)核疾病發(fā)病率情況呈逐年下降趨勢。從2017年開始,肺結(jié)核的發(fā)病率開始下降至57.96 /10萬(低于60.00 /10萬)。2008—2015年預(yù)測結(jié)果的誤差值均在3.00%以下,平均誤差為1.45%??梢姡A(yù)測的精準度較好。

    3 討論

    灰色GM(1,1)是一種廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)的預(yù)測模型,目前在醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域,尤其是在疾病發(fā)病的預(yù)測方面應(yīng)用較為廣泛,因為其不受數(shù)據(jù)類型以及樣本量的限制,無論是短期預(yù)測還是長期預(yù)測,都具有較好的適用性[6-8]。從該次研究數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)分布等條件,均能滿足灰色GM(1,1)的適用條件,同時按照預(yù)測步驟,該次預(yù)測模型的擬合情況,S1=0.737 5、S0=7.913 3,C=0.093 2,P=100%,因此灰色GM(1,1)預(yù)測模型的精度為1級。從預(yù)測結(jié)果來看,2008—2015年預(yù)測結(jié)果的誤差值均在3%以下,平均誤差為1.45%,綜上說明預(yù)測精準性較好。因此,預(yù)測結(jié)果對于結(jié)核病的防治具有一定現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

    從2008—2015年肺結(jié)核的發(fā)病率實際值來看,肺結(jié)核發(fā)病率呈逐年下降趨勢,結(jié)合該次預(yù)測結(jié)果,肺結(jié)核發(fā)病率預(yù)測結(jié)果的趨勢與實際值類似,這與國內(nèi)其他學(xué)者[2-5]關(guān)于肺結(jié)核疾病預(yù)測研究結(jié)果類似。因此,建議相關(guān)部門應(yīng)進一步完善肺結(jié)核疾病防治體系,大力推行( DOTS)策略,加強肺結(jié)核患者的發(fā)現(xiàn)、治療、管理、隨訪等措施,同時完善農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)直報信息平臺的建設(shè),加強肺結(jié)核病人的追蹤和治療管理。此外,還需加強醫(yī)療機構(gòu)治療的規(guī)范性[9],加強醫(yī)護人員的培訓(xùn),對疑似患者做好追蹤管理,重在預(yù)防,對涂陽病人密切監(jiān)測與管理。

    [參考文獻]

    [1] 馬靜,郝利新,羅會明,等.中國2008-2009年風(fēng)疹流行病學(xué)特征分析[J].中國疫苗和免疫,2010(4):322-324.

    [2] 林勇明,林建,陳求揚,等.福建省肺結(jié)核發(fā)現(xiàn)任務(wù)完成情況與登記發(fā)病率預(yù)測分析[J].預(yù)防醫(yī)學(xué)論壇,2014(3):189-192.

    [3] 張瑞華,趙大仁,何思長,等.基于灰色GM(1,1)模型與ARIMA模型的四川省衛(wèi)生人力資源預(yù)測探討[J].現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué),2017(7):1242-1247.

    [4] 范引光,呂金偉,戴色鶯,等.ARIMA模型與灰色預(yù)測模型GM(1,1)在HIV感染人數(shù)預(yù)測中的應(yīng)用[J].中華疾病控制雜志,2012(12):1100-1103.

    [5] 錢建東,陳鳴,張靳冬,等.灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型預(yù)測常州市肺結(jié)核發(fā)病趨勢[J].公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué),2012(5):7-8.

    [6] 李向云,劉曉冬,馬麗敏,等.GM(1,1)灰色模型在擬合我國嬰兒死亡率中的應(yīng)用[J].中國醫(yī)院統(tǒng)計,2009(1):33-35.

    [7] 趙大仁,何思長,劉志會,等.四川省社區(qū)衛(wèi)生人力資源變化及預(yù)測研究[J].中國初級衛(wèi)生保健,2016,30(6):14-16.

    [8] 張瑞華,趙大仁,劉志會,等.四川省衛(wèi)生人力資源配置現(xiàn)狀與預(yù)測[J].醫(yī)學(xué)與社會,2016,29(7):58-61.

    [9] 楊人貴.結(jié)核病防治現(xiàn)狀及預(yù)防控制策略[J].中國衛(wèi)生產(chǎn)業(yè),2017,23(3):177-178.

    (收稿日期:2018-02-07)

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