天津市流行性感冒流行特征及与气象因素关系研究

天津市流行性感冒流行特征及与气象因素关系研究

论文摘要

目的:本研究通过分析2006~2009年四年的天津市流感监测哨点医院报告的数据以及实验室病原学检测结果,按描述性流行病学方法结合趋势分析和时间序列研究,分析天津市流行性感冒的流行特征。同时获得同期气象资料,探讨流感的流行与气象因素的关系,利用时间序列分析法建立预测模型,开展流感流行状况的预测和预警,为流感的防控提供依据。方法:通过哨点医院监测,收集天津市2006年1周至2009年52周的流感样病例(ILI)发病资料,并采集ILI样本进行实验室检测,对所有流行病学资料和病原学检测结果进行描述性分析。利用以上流感资料,通过统计汇总用SPSS统计软件对流感的月发病数建立ARIMA模型,并对模型的适应性进行检验,并用组外回代方法检验其预测精度。将气象资料与流感发病资料结合,进行相关性分析,建立预测模型,并对其进行验证。结果:天津市地区流感全年均有发生,以每年第48周至次年第8周形成ILI%高峰。2009年高峰时间提前,出现在第44周。各年龄组ILI所占比例由高至低为0-岁组、5~岁组、25-岁组、15~岁组、60~岁组。低年龄组(0~岁组、5~岁组)所占比例为77.31%,属高发人群。流感病毒流行株型别优势明显,呈A型、B型交替出现或同为A型的H1型、H3型交替出现。流感病毒分离率冬季最高,春秋季次之,夏季最少,有些周甚至为0。说明流感病毒对气象条件具有一定敏感性,通过分析得出,当平均温度在-5-10℃、平均相对湿度60-80%、平均气压1020~1040hPa的条件下,病毒分离率较高,同时也是ILI%高峰出现的气象条件。天津市的流感样病例与气象要素具有一定相关性,且气温、相对湿度可超前影响后期ILI%。建立ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12模型能较准确预测本市ILI%数值,模型表达式为:(1-B)(1-B12)Zt=(1-0.711B)(1-0.953B12)at结论:天津市流感发病高峰出现在冬季,应加强流感疫苗接种,推荐流感疫苗最佳接种时间为秋季(39周至42周),老人和儿童属重点接种人群。加强夏季呼吸道疾病的鉴别诊断,尽量避免误诊。每年39周至次年13周加强流感病毒的分离工作,及早发现毒株变异,当优势株出现变化时应警惕ILI流行高峰的出现。当天气多变、周温差幅度较大的气候条件出现时会造成流感样病例增加。今后应进一步完善预警方法和开发数据源,为建立高效的流感早期预警模型提供实践依据。

论文目录

  • 中文摘要
  • Abstract
  • 缩略语/符号说明
  • 前言
  • 材料与方法
  • 1.1 调查研究内容
  • 1.1.1 资料来源与时间周期
  • 1.1.2 病例的定义
  • 1.1.3 监测对象
  • 1.1.4 病例的登记与报告
  • 1.1.5 建模数据整理
  • 1.2 实验方法
  • 1.2.1 样本的采集与处理
  • 1.2.2 病毒的分离与培养
  • 1.2.3 病毒鉴定
  • 1.3 主要试剂及仪器
  • 1.4 统计分析方法
  • 结果
  • 2.1 天津市2006-2009年流感流行病学监测结果
  • 2.1.1 常规哨点医院流感样病例监测结果
  • 2.1.2 常规监测流感样病例的时间分布
  • 2.1.3 常规检测流感样病例的年龄分布
  • 2.1.4 不同年龄组流感样病例的时间分布
  • 2.1.5 不同年龄组流感样病例构成比的时间分布
  • 2.2 天津市2060-2009年流感病原学监测结果
  • 2.2.1 流感病毒分离情况
  • 2.2.2 不同型别流感病毒分离情况
  • 2.2.3 各年度流感病毒型别的时间分布
  • 2.3 天津市地区流感流行与气象因素的关系
  • 2.3.1 ILI%与气象要素关系的分析
  • 2.3.2 流感病毒分离率与气象要素的关系
  • 2.3.3 ILI%与气象因子的回归方程建立
  • 2.4 时间序列分析法在流感预测中的应用
  • 2.4.1 ARIMA模型建模
  • 2.4.2 序列平文化
  • 2.4.3 模型的识别
  • 2.4.4 模型的参数估计与模型诊断
  • 2.4.5 模型预测应用
  • 讨论
  • 3.1 天津市流感流行的整体特征
  • 3.2 流感的年龄分布特征
  • 3.3 不同年龄人群流感流行的时间分布特征
  • 3.4 天津市地区流感流行的病原学特征
  • 3.5 气象因素对流感流行的影响
  • 3.6 依据统计模型对流感的流行进行预测预警
  • 结论
  • 参考文献
  • 发表论文和参加科研情况说明
  • 综述
  • 综述参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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