發(fā)布時(shí)間：2019-07-10 16:39

【摘要】：目的建立基于移動(dòng)百分位數(shù)法的流感預(yù)警模型,探討最佳預(yù)警界值。方法采用不同百分位數(shù)P作為候選預(yù)警界值,對(duì)某省2006-2009年流感的周病例報(bào)告數(shù)進(jìn)行分析,篩選最佳預(yù)警界值;采用2010年流感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型的預(yù)警判別效能。結(jié)果流感暴發(fā)流行的最佳預(yù)警界值為P85,靈敏度為94.12%,特異度為88.89%,ROC曲線下面積為0.915(95%CI:0.804~0.974)。實(shí)證研究顯示,在P85的預(yù)警界值下,該模型的靈敏度為73.68%,特異度為93.94%,陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為87.50%,陰性預(yù)測(cè)值為86.11%,ROC曲線下面積為0.838(95%CI:0.710~0.925)。結(jié)論在P85的預(yù)警界值下,基于移動(dòng)百分位數(shù)法的模型具有較好的預(yù)測(cè)判別效能。
[Abstract]:Objective to establish an influenza early warning model based on moving percentile method and to explore the best early warning value. Methods using different percentile P as candidate early warning boundary value, the weekly case report number of influenza in a province from 2006 to 2009 was analyzed, and the best early warning threshold value was selected, and the early warning discriminant effect of the model was verified by influenza surveillance data in 2010. Results the best warning limit value of influenza outbreak was P85, the sensitivity was 94.12%, the specificity was 88.89%, and the area under ROC curve was 0.915 (95%CI:0.804~0.974). The empirical study showed that the sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of the model were 73.68%, 93.94%, 87.50% and 86.11%, respectively, and the area under ROC curve was 0.838 (95%CI:0.710~0.925). Conclusion under the early warning threshold of P85, the model based on moving percentile method has better prediction and discrimination efficiency.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系;河南省疾病預(yù)防控制中心傳染病所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(81001293) 鄭州大學(xué)全國(guó)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(2011cxsy173)
【分類號(hào)】：R181.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2512734