简介：摘要目的比较差分自回归移动平均模型和指数平滑模型在全国甲肝发病情况预测中的效果，为甲肝监测预警提供合适的数学模型。方法从公共卫生科学数据中心收集2010—2020年全国甲肝逐月发病数据，分别用差分自回归移动平均模型和指数平滑模型进行拟合，筛选出最优的差分自回归移动平均模型和指数平滑模型，再用最优模型分别预测2021年1—10月全国甲肝发病数，并比较预测精度。结果ARIMA（1，1，0）（1，0，0）12是最优的差分自回归移动平均模型，Holt-winters乘法模型是最优的指数平滑模型，两种模型预测的平均绝对百分比误差分别为15.64%和13.08%，平均绝对误差分别为144和124。结论Holt-winters乘法模型在全国甲肝逐月发病数预测中的精度更高，可用于数据波动不大时间序列的拟合预测。

简介：摘 要 由严重急性呼吸道综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）所引起的2019冠状病毒（CoVid-19）疫情正在席卷全球。为了使人们更好地了解、评估和控制此次疫情，本文通过构造了一系列衡量疫情严重程度的时间序列数据，并利用逐步聚类及降维算法及最小二乘法回归分析等方法，对疫情已爆发的国家在疫情爆发期内的数据进行了时间序列和横截面的处理，构造了能够准确量化这些国家在疫情爆发后的疫情走势的疫情相对严重程度指标（Relative Severity Score）。在此基础上，通过对该指标和地理、人文和社会因素做回归分析，本文发现人口平均年龄、湿度、平均气温和风速对疫情爆发的相对严重程度具有显著的统计学意义。最后，通过将该指标带入到机器学习模型中使用回归分析对数据进行拟合，本文对疫情正在爆发的国家的未来疫情发展趋势进行了预测。

简介：【摘要】目的 研究时间序列分析在肺结核发病趋势预测中的应用，分析新冠肺炎疫情对模型发病趋势预测的影响，为肺结核防制策略制定提供科学参考依据。方法 以2010-2019年南京市建邺区肺结核月报告发病数建立时间序列模型，原始序列经平稳化处理和季节差分后，对模型参数定阶并估计参数，建立ARIMA模型进行拟合验证和外推预测。结果

简介：摘要目的比较常见时间序列模型应用于新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情预测的效果。方法收集2020年4月1日至9月30日美国、印度和巴西3个国家COVID-19每日确诊病例数，分别建立差分自回归移动平均（ARIMA）模型和循环神经网络（RNN）模型，使用平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）等指标，比较不同模型预测9月21-30日确诊病例的表现。结果应用ARIMA模型预测美国、印度和巴西疫情的MAPE分别为13.18%、9.18%和17.30%，RMSE分别为6 542.32、8 069.50和3 954.59；应用RNN模型预测美国、印度和巴西疫情的MAPE分别为15.27%、7.23%和26.02%，RMSE分别为6 877.71、6 457.07和5 950.88。结论ARIMA和 RNN模型的COVID-19预测效果存在地区差异，ARIMA模型的预测效果在美国和巴西较优，而RNN模型的预测效果在印度较优。

简介：摘要目的探讨时间序列模型在上海市肿瘤患者医院感染发病率预测中的应用，为医院感染的早期预警和防控提供参考。方法基于2013年至2018年上海市某三级甲等肿瘤专科医院住院患者的医院感染发病率数据，应用SPSS 22.0统计软件构建自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average，ARIMA)模型和指数平滑模型，通过比较两种模型的拟合精度，确定最优拟合模型。以2019年1月至6月的医院感染发病率数据作为验证数据集，评价模型的预测效果。结果2013年至2018年共监测379 477例住院患者，其中3 170例发生医院感染，总感染率为0.84%。霍尔特-温特相加法模型为拟合最优模型(R2＝0.82)。应用霍尔特-温特相加法模型预测2019年1月至6月的医院感染发病率，预测值和实际值动态趋势较一致，平均相对误差为15.22%。结论霍尔特-温特相加法模型能较好地拟合和预测肿瘤患者医院感染的发生趋势，可为肿瘤专科医院感染的监测预警提供依据。

简介：目的探讨皖北疟疾的发病率与地表温度（landsurfacetemperature,LST）、归一化植被指数（normalizeddifferencevegetationindex,NDVI）的关联性,评价用LST、NDVI对疟疾发病率自回归移动平均模型（autoregressiveintegratedmovingaveragemodel,ARIMA）预测结果进行校正的效果。方法以皖北五县为研究现场,收集各县2004-2011年的疟疾疫情数据及LST、NDVI等遥感图像资料,提取、合成遥感相关指标;运用SPSS17.0软件进行统计学处理。结果ARIMA模型对2010年各月份的预测结果较报告发病率高（平均误差=0.721/10万）。多因素分析结果显示,当地的疟疾发病率与近三个月的平均LST（lst_（_012）,β=0.295）及之前两个月的平均NDVI（ndvi_（_12）,β=0.280）有关联（P〈0.001）;将二者作为校正因子（相对贡献为2∶1时）对2010年的预测结果进行校正,平均误差缩小为0.018/10万。以2004-2010年的发病率数据再次拟合并筛选ARIMA模型,并以2011年的疟疾报告发病数据为参照,再次评价lst_（_012）与ndvi_（_12）对模型预测结果的校正效果;发现校正后的预测误差（〈0.001/10万）低于校正前的误差（0.293/10万）。结论ARIMA模型能较好地用于该地疟疾发病率的拟合与预测,环境遥感替代指标LST、NDVI可在一定程度上改善ARIMA模型的预测效果。

简介：摘要目的分析用血趋势，建立红细胞供应量预测模型。方法收集厦门市中心血站2008-2017年各血液成分供应量，做趋势分析，建立红细胞的预测模型。结果2008-2017年厦门市各血液成份供应量红细胞年平均增加12.7%，单采血小板年平均增加26%，冷沉淀年平均增加29%。A型、B型、O型、AB型红细胞月供应量预测模型分别为ARIMA（1，1，1）（1，2，1）12，简单季节性，简单季节性，ARIMA（1，1，1）（2，1，2）12。结论厦门市血液制品供应量总体呈增加趋势，时间序列分析可用于红细胞的月供应量建模，为采供血管理提供支持。

简介：目的应用时间序列模型分析与预测湖南省君山区血吸虫病疫情变化趋势,为湖沼型血吸虫病的控制与消除提供科学依据.方法收集1996-2016年湖南君山区的血吸虫的疫情数据,绘制湖南省君山区20年来的人群、家畜血吸虫感染率的时序图,对君山区的人群、家畜血吸虫感染率进行ARIMA模型拟合,并预测2017-2020年人群、家畜血吸虫感染率的变化趋势.结果君山区1996-2016年疫情呈下降趋势,人群感染率下降94.86%;家畜感染率波动大,至2016年家畜感染率降为0.时间序列分析显示,人群血吸虫感染率最优拟合模型为ARIMA（0,1,0）模型,家畜血吸虫感染率最优拟合模型为ARIMA（1,0,0）模型,两个模型实际值均处于预测值95%CI内,拟合模型具有统计学意义（P〈0.05）.2017-2020年预测值显示,人群感染率持续维持在低流行状态,而家畜感染率呈现反弹上升.结论君山血吸虫病疫情处于历史最低水平,但需持续加强传染源控制,严防疫情反弹.

简介：美国科学家声称发现了一种特别的基因，不仅能够确定你能否成为一个早起的人，而且能够将你可能去世的时间预测到上午还是下午。这种特别基因控制着人体生理节律，或许是当人接近死亡的时候，身体会还原到一种更加自然的生理节律。

简介：摘要磁共振成像具有良好的软组织分辨率同时不存在电离辐射，被广泛地应用于人体多个部位的检查，但人体存在一些T2值超短的物质，如骨皮质、肌腱、韧带、肺组织等，使用常规磁共振成像序列无法对这类组织进行成像。随着磁共振成像技术的发展，磁共振超短回波时间(magnetic resonance imaging ultrashort echo time，MRI-UTE)序列的应用使短T2组织成像成为可能，本文就近年来MRI-UTE序列应用进展进行综述。

简介：摘要目的探讨惠州市气温对湿疹门诊人次的影响。方法从惠州市皮肤病防治所收集2016年1月1日至2019年12月31日湿疹门诊数据，同期气象因素（日均气温、相对湿度）数据源自广东省气候中心的86个气象站点。采用分布滞后非线性模型评估环境温度暴露对湿疹的滞后效应，采用自然平滑样条函数控制湿度的非线性混杂。结果惠州市皮肤病防治所4年内共报告湿疹门诊254 053人次，日均就诊173.89人次。日均气温与湿疹日就诊人次呈“U”型关联。低温段温度每降低1 ℃，湿疹发病风险上升2.20%（1.19%~3.21%），高温段温度每升高1 ℃，湿疹发病风险上升2.35%（1.24%~3.5%）。全人群中有1.60%（0.44%~2.68%）的湿疹门诊次归因于低温天气，即归因人次为4 065（1 128~6 798）；6.33%（1.40%~10.87%）的湿疹门诊人次归因于高温天气，即归因人次为16 082（3 557~27 616）。结论高温和低温暴露均与湿疹就诊风险增加有关。

简介：摘要目的基于2005—2020年深圳市淋病疫情监测数据，构建自回归移动平均（ARIMA）模型以预测深圳市淋病报告发病率的时间趋势。方法采用R3.5.0软件建立ARIMA模型，包括模型识别、参数检验和诊断三个步骤。将时间序列分为训练集和验证集，其中2005年1月—2020年5月作为训练集进行模型的建立，2020年6—11月作为验证集进行模型的评估。对比模型的BIC值选择拟合最优的模型，并以平均绝对百分误差（MAPE）为评价标准。结果根据训练集得出最优模型为ARIMA（0，1，1）（2，1，1）12模型（BIC=370.51），应用模型预测2020年6—11月深圳市淋病发病率，发现有周期性波动以及继续下降的趋势，与真实值的发病率趋势相符。该模型MAPE值为18.35%，2020年6—11月的真实值均在预测值的95%CI内。结论ARIMA（0，1，1）（2，1，1）12模型可很好地拟合周期波动和长期趋势，能够应用于预测深圳市淋病发病趋势。

简介：摘要目的探讨基于CT的皮罗氏序列征患儿喉镜暴露困难的预测模型的建立方法及应用。方法回顾性分析2016年6月至2018年6月广州市妇女儿童医疗中心行下颌骨牵引术的皮罗氏序列征患儿50例资料，获取术前CT扫描图像进行三维重建，测量相关解剖学参数包括：上中切牙至会厌根部距离(D1)、会厌根部至声门中点距离(D2)、下颌骨下缘至声门中点(D3)、下颌骨长度(D4)、悬雍垂到咽后壁之间的距离(D5)、舌根到咽后壁之间的距离(D6)、会厌到咽后壁之间的距离(D7)、会厌长度(D8)；下颌升支长度(D9)、下颌骨体的长度(D10)、总下颌长度(D11)；上切牙下牙槽嵴、会厌根部、声门中点三者以会厌根部为交点所成角的度数(角1)、会厌根部、上切牙下牙槽嵴、声门中点三者以上切牙下缘为交点所成角的度数(角2)、下切牙上牙槽嵴、下颌骨下缘最远端、声门中点三者以下颌骨下缘最远端为交点所成角的度数(角3)、上切牙下牙槽嵴、硬腭后缘与会厌根部三者以硬腭后缘为交点所成角的度数(角4)、两侧下颌角的度数(角5)、下颌角两侧的下颌角点与颏部的颏顶点以颏顶点为交点所成角的度数(角6)；会厌尖端的气道截面积、口腔容积、腭咽腔容积、舌咽腔容积。上中切牙牙槽嵴至会厌根部距离、会厌根部至声门中点距离、下颌骨下缘至声门中点距离及上中切牙牙槽嵴、会厌根部、声门中点三者分别以会厌根部和上中切牙牙槽嵴为交点所成角的度数、会厌尖端的气道截面积和腭咽腔容积、舌咽腔容积等指标。根据Cormack-Lehane分级分为2组，喉镜暴露正常组20例，喉镜暴露困难组30例，建立喉镜暴露困难的决策树预测模型。结果比较2组CT测量指标值，发现D4、D8、D10、D11、角3、角6以及口腔容积组间比较差异无统计学意义(P≥0.05)，其他指标组间比较差异有统计学意义(P<0.05)。会厌尖端气道截面积和腭咽腔容积对鉴别诊断皮罗氏序列征患儿喉镜暴露困难意义较大，并以此建立决策树模型。结论采用会厌尖端气道截面积和腭咽腔容积建立的决策树模型，有潜力预测皮罗氏序列征患儿喉镜暴露困难。

简介：摘要：目的：旨在调查超声科的患者检查状况，建立患者超声检测排队时间的预测模型，优化医疗资源的合理分配，提高超声检查的效率。方法：基于超声科２０１９年的数据结果，医院超声科每天进行２６０次检查，主要针对心脏、肝胆、肾脏、妇科等相关检查，采用描述性统计方法对患者的就诊情况进行分析，然后通过人工神经网络建立排队时间预测模型并进行验证患者的等待时间。结果与结论：对患者超声科的就诊情况进行分析和排队预测，有助于合理地分配资源，优化治疗过程并提高患者满意度。

简介：目的研究极端低温对人群呼吸系统疾病发病住院的影响,以及不同地区和人群对该影响的效应修饰作用。方法收集广东省经济发达地区广州市番禺区和欠发达地区梅州兴宁市2006—2011年的呼吸系统疾病住院病例数的时间序列资料和相应的气象资料,运用分布滞后非线性模型分析2个地区极端气温（低于日均气温分布的第5百分位）与呼吸系统疾病住院人数的关系,并按不同性别和年龄进行分层分析。结果2006—2011年番禺地区的日均气温的均值为22.7℃,共有24216人次因呼吸系统疾病而在番禺区中心医院住院,平均每天有11.1人次。兴宁地区日均气温的均值为21.9℃,共有19934人次在兴宁市人民医院住院,平均每天有9.1人次。日均气温与呼吸系统疾病住院人数间呈非线性关系,低温对2个地区的呼吸系统疾病发病住院影响有明显的滞后,兴宁在6.4℃、滞后13d时RR值达到最大,为1.04（95%CI：1.02～1.06）;番禺在9.9℃、滞后10d时RR值最大,为1.03（95%CI：1.02～1.04）。滞后25d内的累计效应中,番禺区在研究期气温分布的第5%（10.9℃）、10%（14.3℃）和25%（18.2℃）处对应的RR值分别为1.48（95%CI：1.13～1.94）、1.45（95%CI：1.12～1.82）和1.29（95%CI：1.10～1.51）;兴宁市在研究期气温分布的第5%（9.8℃）、10%（11.7℃）和25%（17.1℃）处对应的RR值则分别为1.61（95%CI：1.17～2.21）、1.45（95%CI：1.08～1.96）和1.11（95%CI：0.94～1.35）。极端低温对各人群影响效应（RR值）随滞后日的变化呈现比较一致的趋势,在暴露后2～4d才出现效应,之后效应慢慢增大,达到一定高峰后慢慢回落,为倒＂U＂型的分布形状。经济欠发达地区兴宁市的老年人群受极端低温的影响最大,其RR值达1.86（95%CI：1.04～3.31）。结论极端低温对人群呼吸系统疾病发病住院有显著影响,其中对经济欠发达地区的老年人群影响更加�

简介：

简介：摘要目的探讨基于多序列磁共振成像(MRI)影像组学和临床特征的模型对儿童髓母细胞瘤(MB)分子亚型的预测价值。方法回顾性分析2011年1月至2020年1月郑州大学第一附属医院100例原发性MB患儿的MRI及临床资料，简单随机抽样选出50例患儿作为训练集，另外50例患儿作为测试集。训练集包括5例WNT激活型MB(WNT)，5例SHH激活型MB(SHH)，28例非WNT/SHH激活型Group3型MB(Group3)，12例非WNT/SHH激活型Group4型MB(Group4)，测试集包括11例WNT，3例SHH，24例Group3，12例Group4。从5 929个在人工勾画的肿瘤区域提取的三维影像组学特征中选择稳健、非冗余的特征，进一步采用Boruta算法选择最优特征，将筛选出的影像组学特征基于训练集(50例)建立随机森林预测模型，并在测试集(50例)进行评估。结合影像组学特征与临床特征，建立随机森林联合预测模、临床-影像组学模型。结果包含13个最优影像组学特征的影像组学模型对分子亚型进行预测，在测试集中，WNT的受试者工作特征曲线下面积(AUC)值为0.923 1，SHH、Group3、Group4的AUC值分别为0.673 7、0.519 2、0.705 0，在加入临床特征后，测试集中WNT和SHH的AUC值提升至0.944 1和0.819 1。结论多序列临床-影像组学模型对儿童MB WNT和SHH分子亚型具有较高的预测价值，可以为患儿个性化诊疗提供决策支持。

简介：目的探讨宁波市大气颗粒物中可吸入颗粒物（inhalableparticulatematter,PM10）及细颗粒物（fineparticulatematter,PM2.5）的浓度对流感样病例发病的影响。方法应用分布滞后非线性模型对2014-2016年的大气颗粒物PM10及PM2.5的浓度与同期流感样病例的时间序列进行研究,分析两者之间的关联性,计算相应归因危险度百分比（attributableriskproportion,AR%）以评估污染物对流感样病例发病的急性效应。结果两种颗粒物浓度均与流感样病例发病数呈正相关,单污染物分析中,两种大气颗粒污染物均会造成短期内的流感样病例发病的增加,且产生的影响表现出滞后性和收获效应,其中PM10产生的效应AR%值要高于PM2.5,滞后0-7d的累积AR%值分别为5.13%（95%CI：2.94%-7.37%,P〈0.001）和2.52%（95%CI：-0.75%-5.90%,P=0.139）。而双污染物分析中,调整其他气态污染物后,PM10与流感样病例之间的关联强度发生改变,PM2.5仅在纳入二氧化氮（nitrogendioxide,NO2）后引起滞后0-7d的流感样病例发病的增加。结论颗粒物PM10及PM2.5浓度的升高会引起同期流感样病例发病的增加。

简介：摘要目的探讨基于MR平扫多序列的影像组学模型在预测宫颈鳞癌组织分型的价值。材料与方法回顾性收集103例经病理证实子宫颈鳞癌患者，角化型48例，非角化型55例，按3︰1比例随机分成训练集和测试集。所有患者均在治疗前行常规磁共振平扫成像，经预处理后，逐个序列图像手动勾画三维肿瘤感兴趣区，提取并筛选影像组学特征，在训练集中，分别基于T1、T2、T2抑脂序列图像特征及联合以上多序列图像特征，构建朴素贝叶斯预测模型，并在测试集中进行预测和评价。结果训练集中T1、T2、T2抑脂及联合多序列模型ROC曲线AUC值分别为0.718、0.705、0.756和0.863(P <0.001)，组间ROC曲线Delong test检验中显示联合模型ROC曲线与T2、T1模型ROC曲线存在统计学差异，P值分别为0.004和0.018；测试集中联合多序列预测非角化型结果最佳，ROC曲线的AUC值为0.860，P=0.003，准确率为0.720，召回率0.900；组间ROC曲线比较仅发现联合模型ROC曲线与T1模型ROC曲线存在统计学差异，Z=2.200 ，P=0.027。结论基于MR多序列的影像组学模型能够预测宫颈鳞癌非角化型，并且联合多序列的预测模型预测效果最好。

简介：摘要时间序列和病例交叉是环境流行病学研究常用的两种方法，由于两种方法在设计原理和模型构建等方面存在差异，所得出的结论可能并不完全一致。本文以南京市气象和人群心血管病死亡数据为基础资料，分别应用时间序列和病例交叉方法分析寒潮对心血管病死亡的短期效应，为今后在环境与健康研究中选择合适的研究方法提供参考。