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利用两种线性回归模型估计大连市1991-2008年流感相关超额死亡
目的 估计大连市1991-2008年流感相关超额死亡率,并比较两种模型估计结果.方法 收集大连市5个市辖区的死因监测数据、我国北方地区2003-2008年流感病原学监测数据,分别采用Serfling回归模型和负二项回归模型分年龄组估计流感相关超额死亡.结果 1991-2008年,大连市年均观察死亡率为605.2/105(538.1/105-658.6/105),其中呼吸及循环系统疾病死亡占47.2％.1991-1992至2002-2003年度,流感相关的呼吸及循环系统疾病年均超额死亡率为8.5/105 (4.2/105-12.8/105).2002-2003至2007-2008年度,Serfling回归模型估计流感相关的呼吸及循环系统疾病的年均超额死亡率为5.7/105 (2.3/105-9.0/105),负二项回归模型估计结果为5.6/105(1.7/105-27.7/105).结论 两种模型估计结果一致,表明模型的可靠性.大连市流感超额死亡平均水平较低,但≥65岁年龄组所占死亡比例仍维持在90％以上,老年人群仍然是流感防控和疫苗接种的优先人群.
关键词： 流感 超额死亡 Serfling回归模型 负二项回归模型 -
应用Serfling回归模型估计北京市流行性感冒相关超额流感样病例数
目的 构建Serfling回归模型,估计北京市2007-2011年流行性感冒(简称流感)相关的超额流感样病例数.方法 使用“北京市医疗机构传染病监测预警系统”中二级以上医院流感样病例周数据,拟合Seffling回归模型,估计超额流感样病例数.结果 2007/2008、2008/2009、2009/2010和2010/2011年度各有6、3、19和8个流行周,包括有2007/2008年度第524周、2008/2009年度第51-1周、2009/2010年度第37-38周和第42-6周、2010/2011年度第48-3周.2007/2008、2008/2009、2009/2010和2010/2011年度流行周的超额流感样病例数分别为41905(95％ CI:21541～62265)、17936(95％ CI:7747～28124)、226150(95％ CI:162531 ～289768)和40083(95％ CI:13013～67154)人,占同期全部流感样病例数的44.75％ (95％ CI:23.00 ～ 66.49％)、37.93％ (95％ CI:16.38～58.47％)、50.01％ (95％ CI:35.94 ～64.08％)和27.89％ (95％ CI:8.05 ～46.73％).结论 应用本模型估算,北京市每年在流感季节性流行期间和大流行期间,流感病毒均可造成数万至数十万的超额流感样病例和超额门诊就诊量.
关键词： 流感 流感样病例 疾病负担 Serfling回归模型 -
2001-2008年山东省青岛市流行性感冒超额死亡估计
目的 建立城市水平的Serfling同归模型,估计青岛市2001-2002至2007-2008年度的流行性感冒(流感)超额死亡,为中国北方温带地区估计流感死亡负担奠定基础.方法 使用根本死因为呼吸及循环系统疾病(R&C)和全死因(AC)两类死亡数据,分全年龄组、<65岁和≥65岁年龄组,分别拟合Serfling回归模型,估计青岛市2001-2008年的流感超额死亡数和超额死亡率.结果 2001-2002至2007-2008年度,使用R&C估计的青岛市全年龄组、<65岁和≥65岁年龄组的流感超额死亡数分别为平均每个年度1018(95%CI:484～1552)、77(27～127)和853(424～1282),超额死亡率分别为13.8/10万人年(95%CI:6.6/10万～21.1/10万)、1.2/10万人年(95%CI:0.4/10万～1.9/10万)和108.4/10万人年(95%CI:53.8/10万～162.9/10万).结论 2001-2008年,青岛市每年流感超额死亡估计超过1000人,其中≥65岁老年人占90%以上,提示老年人为流感疫苗接种的重点人群.
关键词： 流感 超额死亡 Serfling回归模型 -
应用改良的serfling回归模型对北京市房山区其他感染性腹泻的监测预警研究
目的 探讨改良的serf ling回归模型在北京市房山区感染性腹泻监测预警中的应用.方法 建立房山区其他感染性腹泻serfling回归模型,应用迭代回归方法对其他感染性腹泻serfling回归模型进行改良,并与传统serfling回归预警方法进行比较.结果 改良的serfling回归模型为Y=24.588+7.167 10-8l3-10.596 sin(2π d52)-20.579 cos(2π t/52)+2.2sin(4π t/52)+8.777cos(4π t/52)(F=430.185,P＜0.05),拟合优度检验R2=0.944.预警的信号优于传统方法.结论 改良的serfling回归模型能够很好地拟合房山区其他感染性腹泻周发病数据,可用于房山区其他感染性腹泻的监测预警,为下一步采取针对性防控措施提供科学依据.
关键词： 其它感染性腹泻 Serfling回归模型 预警 -
北京市顺义区2010－2015年流行性感冒相关超额流感样病例数估计
目的：估计北京市顺义区2010－2015年流行性感冒相关超额流感样病例数。方法使用“北京市医疗机构传染病监测预警系统”中顺义区一级以上医疗机构流感样病例周数据，分年龄组拟合Serfling回归模型，估计超额流感样病例数。结果2010－2015年，北京市顺义区全人群每年度流感流行平均周数为7，平均每年度流感相关超额流感样病例数为1752（95％CI：970～2169），占该年度全部流感样病例数的18.7％（95％CI：10.4～23.2％）。0～14岁、15～59岁、≥60岁年龄组平均每年度流感相关超额流感样病例数分别为483（95％CI：247～604）、1128（95％CI：600～1364）和59（95％CI：21～69），占该年度全部流感样病例数的17.7％（95％CI：9.0～22.1％）、19.2％（95％CI：10.2～23.2％）和7.8％（95％CI：2.8～9.2％）。0～14岁、15～59岁年龄组超额流感样病例百分比高于60岁及以上年龄组（P＜0.01）。结论北京市顺义区流感流行每年度可造成大量的超额流感样病例数和超额门诊就诊量，对0～14岁和15～59岁年龄组影响程度高于≥60岁年龄组。
关键词： 流感 流感样病例 疾病负担 Serfling回归模型 -
广州市2011-2016年流感相关的超额流感样病例数估计
目的 拟合Serfling回归模型,估计广州市2011-2016年流感相关的超额流感样病例(ILI)数.方法 收集“广州市突发公共卫生事件监测与预警系统”中2011-2016年的ILI监测数据与“国家传染病报告信息管理系统”的流感病例网报数据,分析2种数据的相关关系;同时拟合Serfling回归模型,估计超额ILI数.结果 2011年第9周至2016年第29周广州市流感病例网报数为57 642例,同期,全市19所哨点医院报告ILI监测数为2 242 332例;广州市ILI监测数与流感病例网报数呈正相关(r =0.57,P＜0.01).回归模型显示282周中共有84个流行周,超额ILI监测数总计为322 509(95％ CI:204 346 ～ 440 672)例,各年度超额ILI监测数分别为37 197(95％ CI:14 547 ～59 846)、52 432(95％ CI.29 980 ～74 885)、21 846(95％ CI:9 244 ～34 448)、74 880(95％CI:46867～102 893)、75 138(95％ CI:59 705 ～90 570)和61 016(95％ CI:44 003 ～78 030)例,占同期实际ILI监测数的10.88％ (95％ CI:4.26％ ～ 17.51％)、13.31％(95％CI:7.61％ ～ 19.01％)、5.87％(95％CI:2.49％ ～ 9.26％)、17.35％ (95％ CI:10.86％ ～ 23.84％)、16.56％ (95％ CI:13.16％～19.96％)和24.47％(95％CI:17.65％ ～31.30％).＜15岁年龄组及≥15岁年龄组超额ILI监测数分别占同期ILI监测数的13.23％和19.63％.结论 2011-2016年广州市每年流感流行周均能造成数万例超额ILI,由于≥15岁年龄组超额ILI监测数比例较高,可造成较高的疾病负担.
关键词： 流感 流感样病例 Serfling回归模型 疾病负担
