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武冈市农村地区心脑血管住院病例的时间序列预测分析

吴玉攀 韦柳意 王双 陆姗 胡博睿 他福慧 陈磊 毛宗福

吴玉攀, 韦柳意, 王双, 陆姗, 胡博睿, 他福慧, 陈磊, 毛宗福. 武冈市农村地区心脑血管住院病例的时间序列预测分析[J]. 中华疾病控制杂志, 2019, 23(2): 222-226. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.02.020
引用本文: 吴玉攀, 韦柳意, 王双, 陆姗, 胡博睿, 他福慧, 陈磊, 毛宗福. 武冈市农村地区心脑血管住院病例的时间序列预测分析[J]. 中华疾病控制杂志, 2019, 23(2): 222-226. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.02.020
WU Yu-pan, WEI Liu-yi, WANG Shuang, LU Shan, HU Bo-rui, TA Fu-hui, CHEN Lei, MAO Zong-fu. A time-series prediction and analysis on rural inpatient with cardio-cerebrovascular disease in Wugang[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2019, 23(2): 222-226. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.02.020
Citation: WU Yu-pan, WEI Liu-yi, WANG Shuang, LU Shan, HU Bo-rui, TA Fu-hui, CHEN Lei, MAO Zong-fu. A time-series prediction and analysis on rural inpatient with cardio-cerebrovascular disease in Wugang[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2019, 23(2): 222-226. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.02.020

武冈市农村地区心脑血管住院病例的时间序列预测分析

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.02.020
基金项目: 

中组部全国党建研究会、原国家卫计委基层卫生司联合委托重点课题 (2017) 53

详细信息
    通讯作者:

    毛宗福, E-mail: zfmao@126.com

  • 中图分类号: R45;R13

A time-series prediction and analysis on rural inpatient with cardio-cerebrovascular disease in Wugang

Funds: 

The National Party Building Research Association of the Central Organization Department and the Primary Health Department of the former National Health and Family Planning Commission jointly commissioned a key project (2017) 53

More Information
  • 摘要:   目的  建立武冈市农村地区心脑血管疾病(cardio-cerebrovascular disease,CVD)住院病例的预测模型,并对CVD住院病例的变化趋势进行预测分析,为医院合理配置CVD科室医疗资源提供参考依据。  方法  利用Stata 14.0软件对武冈市2013年1月~2016年12月农村地区CVD住院人次月度数据构建季节性自回归移动平均混合模型(seasonal autoregressive integrated moving average model,SARIMA),并对2017年武冈市农村地区CVD住院病例进行预测分析。  结果  通过模型构建最终拟合的CVD住院病例预测模型为SARIMA(2,1,1)x(0,1,0)12。Ljung-Box Q检验结果显示残差序列为白噪音序列(Q=11.12,P=0.680),说明所建模型拟合度较好,且2017年的预测结果与观测结果基本一致,总体相对误差在-1.2%左右。预测结果显示,夏季为每年CVD住院高峰期。  结论  SARIMA模型可以对武冈市CVD住院病例进行较准确的短期预测,医院可以根据不同月份CVD就医需求合理配置院内CVD科室医疗资源。
  • 图  1  武冈市2013-2016年心脑血管住院病例的时间分布序列图

    Figure  1.  The series diagram of cardio-cerebrovascular inpatients in Wugang from 2013 to 2016

    图  2  原始序列作周期为12的一阶季节性差分后的自相关图、偏自相关图

    Figure  2.  Autocorrelation figure and partial autocorrelation figure of the sequence after two times differencing

    图  3  武冈市2013-2017年心脑血管住院病例数拟合和预测情况

    Figure  3.  The observations and predicted values of cardio-cerebrovascular inpatients in Wugang from 2013 to 2017

    表  1  备选模型的参数估计

    Table  1.   The estimation of model parameters

    SARIMA(2,1,1)(0,1,0)12 SARIMA(2,1,0)(0,1,0)12
    B值 Z P B值 Z P
    AR1 -0.67 -3.68 <0.001 -0.91 -5.20 <0.001
    AR2 -0.57 -3.44 0.001 -0.65 -4.30 <0.001
    Ma1 -0.99 -3.09 0.002 - - -
    下载: 导出CSV

    表  2  2017年武冈市农村心脑血管住院病例实际值与预测值的结果比较

    Table  2.   Comparison between predicted and actual values of rural cardio-cerebrovascular inpatients in Wugang in 2017

    月份 实际值 预测值 绝对误差 相对误差
    1 741 808 67 0.090
    2 84 731 -114 -0.135
    3 1 007 938 -69 -0.069
    4 980 899 -81 -0.083
    5 902 989 87 0.096
    6 1 044 979 -65 -0.062
    7 1 112 1 065 -47 -0.042
    8 991 939 -52 -0.052
    9 879 1 016 137 0.156
    10 911 938 27 0.030
    11 968 954 -14 -0.014
    12 915 982 67 0.073
    合计 11 295 11 240 -55 -0.012
    下载: 导出CSV
  • [1] 王妮, 吴炳义, 武继磊, 等. 2012年山东省心脑血管疾病死亡状况及去死因期望寿命研究[J]. 中华疾病控制杂志, 2017, 21(09): 917-920. DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.09.014.

    Wang N, Wu BY, Wu JL, et al. Distribution of cardiocerebral vascular disease death and its life expectancy eliminating causes of death in Shandong Province in 2012[J]. Chin J Dis Control Prev, 2017, 21(09): 917-920. DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.09.014.
    [2] World Health Organization. World health statistics 2018[EB/OL]. (2018-3-28)[2018-12-15] http://www.who.int/iris/bistream/handle/10665/272596/9789241565585eng.pdf?ua=1.
    [3] 陈伟伟, 高润霖, 刘力生, 等. 《中国心血管病报告2017》概要[J]. 中国循环杂志, 2018, 33(1): 1-8. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3614.2018.01.001.

    Chen WW, Gao RL, Liu LS, et al. Summary of China Cardiovascular Disease Report 2017[J]. Chin Circul J, 2018, 33(01): 1-8. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3614.2018.01.001.
    [4] 李小升, 马春柳, 雷海科, 等. SARIMA模型在医院门诊量预测中的应用[J]. 中国病案, 2013, 14(3): 37-40. DOI: 10.3969/j.issn.1672-2566.2013.03.019.

    Li XS, Ma CL, Lei HK, et al. Applications of SARIMA Model on Predicting Outpatients Quantity[J]. Chinese Medical Record, 2013, 14(3): 37-40. DOI: 10.3969/j.issn.1672-2566.2013.03.019.
    [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. DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.02.005.

    Ma CR, Yang J, Yu XJ, et al. The fall injury cases of urban and rural areas for minors in Jiangsu Province: a time-series prediction and analysis, 2006-2014[J]. Chin J Dis Control Prev, 2018, 22(2): 122-125, 137. DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.02.005.
    [6] 易静, 杜昌廷, 王润华, 等. 自回归求和移动平均季节乘积模型在结核病发病率预测中的应用[J]. 中华预防医学杂志, 2007, 41(2): 118-121. DOI: 10.3760/j.issn:0253-9624.2007.02.009.

    Yi J, Du CT, Wang RH, et al. Applications of multiple seasonal autoregressive integrated moving average (ARIMA) model on predictive incidence of tuberculosis[J]. Chin J Prev Med, 2007, 41(02): 118-121. DOI: 10.3760/j.issn:0253-9624.2007.02.009.
    [7] 王芳, 柴宗举, 刘雯, 等. 出血性脑卒中发病趋势及时间序列分析[J]. 中国老年学杂志, 2013, 33(17): 4128-4130. DOI: 10.3969/j.issn.1005-9202.2013.17.012.

    Wang F, Chai ZJ, Liu W, et al. Incidence trend and time series analysis of hemorrhagic stroke[J]. Chin J Ger, 2013, 33(17): 4128-4130. DOI: 10.3969/j.issn.1005-9202.2013.17.012.
    [8] 谷少华, 陆蓓蓓, 边国林, 等. 大气可吸入颗粒物对心血管疾病急救人次的短期影响[J]. 环境与职业医学, 2016, 33(10): 965-969. DOI: 10.13213/j.cnki.jeom.2016.16140.

    Gu SH, Lu BB, Bian GL, et al. Short-Term Effect of Inhalable Particulate Matters on Emergency Ambulance Dispatches for Cardiovascular Diseases[J]. Journal of Environmental & Occupational Medine, 2016, 33(10): 965-969. DOI: 10.13213/j.cnki.jeom.2016.16140.
    [9] 张霞, 刘起勇. 高温热浪对心脑血管病影响研究进展[J]. 中国公共卫生, 2014, 30(2): 242-243. DOI: 10.11847/zgggws2014-30-02-38.

    Zhang X, Liu QY. Research on the effects of high temperature heat waves on cardiovascular and cerebrovascular diseases[J]. Chinese Journal of Public Health, 2014, 30(2): 242-243. DOI: 10.11847/zgggws2014-30-02-38.
    [10] 刘方, 张金良, 陆晨. 北京市气温与脑卒中发病关系的时间序列研究[J]. 中华流行病学杂志, 2004(11): 48-52. DOI: 10.3760/j.issn:0254-6450.2004.11.011.

    Liu F, Zhang JL, Lu C. The relationship of temperature and stroke incidence in Beijing: a time-series study[J]. Chin J Epidemiol, 2004(11): 48-52. DOI: 10.3760/j.issn:0254-6450.2004.11.011.
    [11] 常倩, 叶云杰, 汪庆庆, 等. 南京市大气污染物与居民心脑血管疾病死亡的相关性[J]. 环境与职业医学, 2017, 34(12): 1041-1045. DOI: 10.13213/j.cnki.jeom.2017.17433.

    Chang Q, Ye YJ, Wang QQ, et al. Correlation between air pollutants and cardio-cerebrovascular mortality in Nanjing[J]. Journal of Environmental & Occupational Medine, 2017, 34(12): 1041-1045. DOI: 10.13213/j.cnki.jeom.2017.17433.
    [12] 许安阳, 张丽娟, 李觉, 等. 上海市温度和大气污染对居民心血管疾病门急诊人数的影响[J]. 同济大学学报(医学版), 2017, 38(01): 114-118, 123. DOI: 10.16118/j.1008-0392.2017.01.024.

    Xu AY, Zhang LJ, Li j, et al. Effects of temperature and air pollution on outpatient and emergency visits for cardiovascular diseases in Shanghai[J]. Journal of Tongji University (Medical Science), 2017, 38(01): 114-118, 123. DOI: 10.16118/j.1008-0392.2017.01.024.
    [13] Yang J, Zhou M, Ou CQ, et al. Seasonal variations of temperature-related mortality burden from cardiovascular disease and myocardial infarction in China[J]. Environ Pollut, 2017, 5(224): 400-406. DOI: 10.1016/j.envpol.2017.02.020.
    [14] 顾恺, 何红. 高血压患者夏季和冬季动态血压监测值的差异[J]. 中华高血压杂志, 2016, 24(6): 578-580. DOI: 10.16439/j.cnki.1673-7245.2016.06.019.

    Gu K, He H. Differences between summer and winter ambulatory blood pressure monitoring values in patients with hypertension[J]. Chinese Journal of Hypertension, 2016, 24(6): 578-580. DOI: 10.16439/j.cnki.1673-7245.2016.06.019.
    [15] 吕阳, 王志盟, 陈滨. 室内空气环境与高龄者心脑血管疾病关联性研究进展[J]. 建筑科学, 2018, 34(2): 124-130. DOI: 10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2018.02.21.

    Lv Y, Wang ZM, Chen B. A review of the Relationship between Indoor Air Environment and Cardiovascular and Cerebrovascular Disease in the Elderly[J]. Building Science, 2018, 34(2): 124-130. DOI: 10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2018.02.21.
    [16] 廉恒丽, 俞剑琴, 傅映晖. ARIMA与SARIMA模型在医院门诊人次与出院人次预测中的应用[J]. 中国医院统计, 2017, 24(02): 81-84. DOI: 10.3969/j.issn.1006-5253.2017.02.001.

    Liang HL, Yu JQ, Fu YH. Application of ARIMA and SARIMA model in predicting hospital outpatients and discharges[J]. Chinese Journal of Hospital Statistics, 2017, 24(02): 81-84. DOI: 10.3969/j.issn.1006-5253.2017.02.001.
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-09-17
  • 修回日期:  2018-11-19
  • 刊出日期:  2019-02-10

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