应用灰色系统对乙型病毒性肝炎发病率的预测研究

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1、应用灰色系统对乙型病毒性肝炎发病率的预测研究作者:唐勤张复新艾维莉韦贞伟【摘要】目的:了解南宁市10年乙型病毒性肝炎发病情况,建立数学模型并进行预测,为预防和控制乙型病毒性肝炎提供科学依据。方法:收集并分析南宁市1996~2005年乙型病毒性肝炎疫情资料,建立发病率(1/10万)灰色系统GM(1,1)模型并进行预测。结果:10年来南宁市乙型病毒性肝炎发病率1999年最低为27.88/10万,2001年最高为52.82/10万。预测南宁市2008年、2010年乙型病毒性肝炎发病率分别为67.73/10万、77.59/10万。结论:针对乙型病毒性肝炎持续高流行态势,应

2、不断加强防治工作力度,开展科学研究,制订防治策略,采取综合措施,积极控制乙型病毒性肝炎的流行与传播。【关键词】乙型病毒性肝炎;灰色系统;预测  乙型病毒性肝炎(以下简称乙肝),是由乙肝病毒(HBV)引起的一种传染病,它分布十分广泛,在全世界各地有不同程度的流行,是已知各型病毒性肝炎中危害最严重的一个型别,已被世界卫生组织列为要加强控制并最终消灭的传染病[1]。它是除吸烟以外导致人类癌症的第二种严重的疾病[2]。乙肝给病人、家庭、社会造成沉重的经济负担,给社会经济发展带来不容忽视的影响,是许多家庭因病致贫、因病返贫的重要原因,同时也引发一系列社会问题,是我国现阶段最

3、为突出的公共卫生问题之一[3]。掌握乙肝的发病趋势,科学有效的预防和控制乙肝的流行和传播,是一个值得探讨的问题。本研究收集广西南宁市1996~2005年乙肝发病情况,建立乙肝发病率(1/10万)灰色系统GM(1.1)模型[4]并进行预测,为制定相应的预防与控制措施提供参考依据。  1材料与方法  1.1资料来源南宁市1996~2005年乙肝统计数据、南宁市人口统计数据。  1.2流行强度1996~2005年南宁市累计报告乙肝发病26572例,年均发病率为40.50/10万,占同期报告病毒性肝炎总例数34414的77.21%。10年来病毒性肝炎年发病数在甲、乙类法定

4、报告传染病中始终居前4位,其中1997~1999年居前4位,1996、2000~2002年居前3位,2003~2005年居前2位。1999年发病率最低为27.88/10万,2001年最高为52.82/10万。结果见表1。  1.3方法根据南宁市1996~2005年乙肝发病率资料,建立灰色系统GM(1.1)模型,预测2008、2010年乙肝流行趋势。  表1南宁市1997~2006年乙肝发病情况(略)  2灰色系统GM(1.1)模型建立  以1996~2005年南宁市乙肝发病率资料计算模型参数。参数计算和预测过程均由Excel2000完成。  2.1模型原理GM模型

5、即是灰色模型(GREYMODEL)。一般模型建立是用数据列建立差分方程,灰色模型的建立则是用原始数据列作累加生成后建立微分方程。灰色系统理论将无规律的原始数据经累加生成后,使其变为较有规律的生成数列再建立模型,所以灰色模型GM实际上是生成数列模型。灰色系统理论通过灰数的不同生成方式,数据的不同取舍,不同级别的残差GM模型,来调整、修正、提高精度,残差是模型计算值与实际值之差。灰色理论的模型在考虑残差GM模型的补充和修正后,变成了差分微分模型。GM(1,1)模型是一阶一个变量的微分方程模型。它是一阶N个变量的微分方程模型GM(1,N)中最基本的模型。  2.2数据处

6、理灰色模型的建模过程是将无规律的原始数据经过累加及求均值等生成过程,统计数据不仅带有较大随机性,而且往往与邻近数据有连带关系,因此对数据进行滑动平均处理,可弱化数据随机性使其成为有规律的生成数据后再建模。  表21996~2005年南宁市乙肝发病率(1/10万)累加生成数据表(略)  发病率曲线如图1-①,经初值化处理修正后的发病率曲线如图1-②,经修正后的累加生成曲线如图2。由图2可见,生成曲线几乎是条直线,以此建立灰色GM=9.94残差绝对值均值和方差:q=3.56s2=3.51  2.5模型精度评价模型精度等级评价见表4。  表4模型精度等级评价表(略)  

7、后验差比值C=s1s1=3.519.94=0.35小误差概率P=P{q(t)-q│<0.6745s1}=0.8对照表4预测模型精度为合格,可用于预测。  2.6模型预测预测值及预测发病率趋势见表5。  表5南宁市乙肝发病率(1/10万)预测(略)  3讨论  病毒性肝炎分布于世界各地,一般呈散发性,无明显季节性,发展中国家发病率较高[5]。由表1可见10年来南宁市乙肝报告发病数占病毒性肝炎的60%以上,乙肝的广泛流行,严重危害人民的健康。1992年~1995年全国病毒性肝炎血清流行病学调查显示,我国人群乙肝病毒感染率为57.6%,乙肝病毒携带率为9.75%,

8、据此推算全

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