ARIMA乘积季节模型在山西省结核病预测中的应用

目的 应用自回归移动平均(ARIMA)乘积季节模型对山西省2022和2023年结核病发病率进行预测,为结核病防控提供参考依据.方法 收集《中国疾病预防控制信息系统-结核病管理信息系统》2010-2021年山西省结核病月发病率数据,进行模型构建和检验.基于2010-2020年结核病月发病率数据使用R 4.1.0软件构建ARIMA乘积季节模型,并用2021年月发病率检验模型,同时预测山西省2022和2023年结核病流行趋势.结果 2010-2021年山西省共报告结核病患者191 517例,发病率由68.29/10万下降到23.74/10万,总体呈下降趋势.每年的1、2、10月发病率较低,3-6月发病率较高,尤其以冬春交替之际发病率最高.根据2010年1月至2020年12月结核病月发病率拟合出ARIMA(0,1,1)(1,1,1)12模型,该模型的赤迟信息量准则、均方根误差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差分别为202.07、0.49、9.19、0.33.通过检验发现该模型的平均绝对百分比误差为11.34％,预测2022年山西省结核病发病率在0.51/10万～2.12/10万,2023年在0.18/10万～1.81/10万,呈下降趋势.结论 ARIMA(0,1,1)(1,1,1)12模型对山西省结核病的预测效果较好,在结核病的防控中具有现实意义.