簡介：點擊查看更多1991-2003年武進區(qū)居民結核病疫情趨勢與疫情預測.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：點擊查看更多氣象因素對干旱地區(qū)常見傳染病疫情的影響及發(fā)病預測研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：研究背景麻疹危害嚴重發(fā)病率及病死率居兒童傳染病首位是嚴重影響人群身體健康的主要傳染病之一。麻疹疫苗MV使用前的1950～1965年全國麻疹發(fā)病呈高位運行報告發(fā)病率波動在158143210萬之間年平均發(fā)病率為76610萬。1965年我國開始實施麻疹疫苗免疫接種麻疹發(fā)病率和死亡率大幅度下降麻疹發(fā)病率降至10010萬以下特別是1978年開展實施計劃免疫隨著麻疹疫苗初免成功率、全程接種率的提高麻疹發(fā)病呈直線下降1987年以后全國每年的報告發(fā)病率控制在1010萬以內(nèi)2001年開始實施免疫規(guī)劃2001～2004年麻疹發(fā)病率維持在510萬左右達到歷史最低水平麻疹防控工作取得顯著成效。但是由于受多種因素的影響近幾年麻疹發(fā)病明顯反彈。2005年全國通過疫情網(wǎng)絡直報系統(tǒng)共報告麻疹發(fā)病數(shù)123136例麻疹死亡病例55例2008年報告麻疹病例131441例發(fā)病率為99510萬達近十年來麻疹發(fā)病最高水平。近幾年山東省麻疹疫情也不容樂觀。2008年山東省共報告麻疹確診病例9441例發(fā)病率為100810萬為近20余年來發(fā)病最高水平。聊城市自2005年以來麻疹發(fā)病也呈上升趨勢2008年和2010年全市麻疹發(fā)病率分別為133010萬和93110萬明顯高于20012004年平均發(fā)病率08610萬2008年達近二十年來麻疹發(fā)病最高水平2010年麻疹發(fā)病居山東省首位。可見控制麻疹工作形勢十分嚴峻已成為我國免疫規(guī)劃工作一項難點工作。為保障廣大人民群眾的身體健康2006年衛(wèi)生部制定2006～2012年全國消除麻疹行動計劃提出了消除麻疹的工作目標并給出了以提高麻疹疫苗常規(guī)免疫接種率、開展病例監(jiān)測為主的綜合性消除麻疹策略。為此為加速消除麻疹進程確保聊城市如期實現(xiàn)消除麻疹目標提高人群健康水平有針對性地對重點人群采取預防控制措旌本研究分析了聊城市1963～2010年麻疹的流行趨勢、麻疹流行現(xiàn)狀以及現(xiàn)階段健康人群麻疹抗體的免疫水平探討近年來麻疹疫情反彈的可能原因和麻疹防控重點人群提出改進聊城市防控麻疹的建議為進一步控制和消除麻疹提供科學依據(jù)。第一部分聊城市1963～2010年麻疹流行趨勢分析。研究目的了解聊城市1963～2010年麻疹流行病學特征探討麻疹流行現(xiàn)狀及麻疹防控的重點人群為進一步控制和消除麻疹提供科學依據(jù)。研究對象與方法收集整理聊城市1963～010年麻疹歷史疫情資料包括所有麻疹病例的年齡、性別、住址、職業(yè)、免疫史等1973～2010年麻疹疫苗免疫資料包括麻疹疫苗的免疫程序、常規(guī)和加強免疫的應種人數(shù)和實種人數(shù)1985～2010年人口資料。利用EXCEL2007自行設計質(zhì)控數(shù)據(jù)庫錄入數(shù)據(jù)。運用EXCEL2007、SPSS180、MAPLNFOPRO70等進行數(shù)據(jù)整理與分析。采用描述流行病學方法對1963～2010年麻疹疫情資料進行時間、地區(qū)、人群包括年齡、性別、職業(yè)、免疫史、暴發(fā)情況等分布進行描述統(tǒng)計。圖和表的制作運用EXCEL2007來完成。采用LOGISTIC回歸分析以各年度發(fā)病數(shù)、發(fā)病率為因變量以年份為自變量建立簡單線形回歸模型回歸系數(shù)采用T檢驗。采用CROSSTABS交叉表對不同地區(qū)之間、不同年齡之間、不同性別之間的發(fā)病情況進行Χ2檢驗。結果1聊城市1963～2010年麻疹流行趨勢聊城市1963～2010年麻疹發(fā)病概況共報告麻疹病例201104例死亡429例年平均發(fā)病率和死亡率分別為882710萬、01910萬。在1973年以前麻疹發(fā)病呈高位運行發(fā)病率和死亡率最高分別達9089510萬、33610萬自1973年開始使用MV后麻疹發(fā)病率直線下降至30010萬以下死亡率保持在210萬以下1979年實施計劃免疫麻疹發(fā)病率繼續(xù)控制在5010萬以內(nèi)已罕見因麻疹而死亡者2001年開始實施免疫規(guī)劃2001～2004年麻疹發(fā)病率維持在110萬以下降至歷史最低水平但2005年以來麻疹疫情出現(xiàn)明顯反彈2008年發(fā)病率為133010萬達近20年來最高水平2010年發(fā)病率為93110萬居山東省首位。2麻疹發(fā)病年齡、性別、職業(yè)變遷聊城市19852010年由于19631984年麻疹疫情資料未分年齡、性別和職業(yè)故僅對1985～2010年資料進行分析共確診麻疹病例4443例年齡發(fā)病以5歲以下嬰幼兒發(fā)病為主占59以上2005年以來O歲和1539歲年齡組發(fā)病呈上升趨勢1～14歲年齡組發(fā)病呈下降趨勢。職業(yè)發(fā)病以散居兒童為主占60以上2005年以來工人和農(nóng)民發(fā)病呈上升趨勢。性別發(fā)病男性高于女性。結論聊城市1963～2010年麻疹發(fā)病大幅度下降麻疹防控工作取得顯著成效。2005年以來年麻疹發(fā)病出現(xiàn)明顯反彈發(fā)病年齡出現(xiàn)0歲小年齡組和15～39歲組發(fā)病明顯增多的“兩極分化”現(xiàn)象。第二部分聊城市現(xiàn)階段健康人群麻疹免疫水平調(diào)查。研究目的了解現(xiàn)階段聊城市健康人群麻疹血清抗體水平分析不同人群麻疹抗體水平與發(fā)病之間的聯(lián)系探討麻疹防控工作的重點人群為進一步控制和消除麻疹提供科學依據(jù)。研究對象與方法采用橫斷面血清流行病學研究的方法分析聊城市現(xiàn)階段健康人群麻疹IGG抗體陽性率和抗體水平并比較2006年和2011年聊城市健康人群麻疹IGG抗體陽性率和抗體水平。采用分層整群抽樣的方法按照＜2歲、2～歲、5～歲、8～歲、11～歲、15～歲、20～歲和≥40歲8個年齡組抽取東昌府區(qū)、茌平縣、陽谷縣和冠縣健康人群400人運用統(tǒng)一設計的流行病學調(diào)查表進行個案調(diào)查并同時進行血清標本的采集。采用酶聯(lián)免疫吸附試驗ELISA間接法檢測血清樣本麻疹IGG抗體。所有資料經(jīng)核查后統(tǒng)一錄入計算機用EXCEL～2003建立數(shù)據(jù)庫運用SPSS180軟件進行資料分析分析方法為描述性分析、Χ2檢驗、方差分析和秩和檢驗等統(tǒng)計方法。結果12011年共調(diào)查387人陽性人數(shù)379人陽性率9793血清麻疹IGG抗體GMT為165198SD為309。2與其他年齡組相比＜2歲和15～39歲年齡組麻疹抗體陽性率和GMT偏低。32011年聊城市健康人群麻疹IGG抗體陽性率和GMT均高于2006年的。結論聊城市現(xiàn)階段健康人群麻疹抗體處于較高水平。與其他年齡組相比＜2歲和1539歲年齡組麻疹抗體免疫水平偏低。應制定切實可行的成人免疫程序。

簡介：中南大學碩士學位論文空間統(tǒng)計學方法在某市淋病疫情時空聚集性特征研究中的應用姓名羅珍胄申請學位級別碩士專業(yè)流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學指導教師劉愛忠馮鐵建20100501中南大學碩士學位論文中文摘要頭街道，2009年為深圳西南部的南山和南頭街道；單純時間掃描分析顯示深圳2005和2007年的淋病發(fā)病聚集時間段為11～12月，2006年聚集時間段為10““11月，2008年和2009年聚集時間分別為7“9月和5～7月；時空掃描分析顯示深圳市粵海、南頭、南山和沙河街道的淋病發(fā)病在2005年3～7月有聚集性LLR84．06，砌P2．40，南山、南頭、粵海、招商和蛇口街道的淋病發(fā)病在2006年4“6月有聚集性LLIB869．75，RR8．87，南頭、南山、粵海和新安街道的淋病發(fā)病在2007年4“6月有聚集性LLR645．47，砌P6．45，南頭、南山、粵海、招商和蛇口街道的淋病發(fā)病在2008年4“6月有聚集性LLR959．05，RR7．65，新安、西麗、南頭、西鄉(xiāng)、粵海和南山街道的淋病發(fā)病在2009年4“6月有聚集性LLR1157．85，腓6．78。結論以街道為基本單元的深圳市淋病病例和淋病發(fā)病率在時間、空間和時空分布上均存在聚集性。2005“2009年淋病的高發(fā)病率聚集區(qū)位于深圳西南部，低發(fā)病率聚集區(qū)位于深圳東北部。深圳市淋病病例空間聚集區(qū)主要位于西北部和西南部；淋病發(fā)病的聚集時間段有從第四季度向前推移的趨勢；時空聚集特點為每年第二季度左右在深圳西南部聚集。空間自相關和空間掃描統(tǒng)計等空間統(tǒng)計方法能夠用于揭示深圳市淋病疫情時空聚集性分布特征，并確定淋病防控的重點區(qū)域。關鍵詞淋病，空間統(tǒng)計學，空間自相關，掃描統(tǒng)計N

簡介：點擊查看更多一起飲用水源污染引起的細菌性痢疾暴發(fā)疫情現(xiàn)場調(diào)查控制分析.pdf精彩內(nèi)容。

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簡介：點擊查看更多西部地區(qū)鼠疫疫情趨勢分析及鼠疫桿菌F1抗原表位特征預測.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：目的分析湖北省本地瘧疾發(fā)病的時空分布特征，識別瘧疾流行的高危風險區(qū)域和高危時段。評價氣象因素在湖北省本地瘧疾流行中的作用，建立瘧疾流行的氣象預測模型。探討ARIMA模型預測湖北省本地瘧疾發(fā)病率的可行性，預測瘧疾發(fā)病趨勢。本研究可以為湖北省本地瘧疾疫情的監(jiān)測和預測提供決策支持，最終為指導瘧疾的防控，合理的分配衛(wèi)生資源提供科學的參考依據(jù)和理論指導。方法1采用COCHRANARMITAGE趨勢檢驗分析20042011年湖北省本地瘧疾疫情發(fā)展變化的長期趨勢。繪制20042011年湖北省各縣市、區(qū)本地瘧疾年度發(fā)病率分布圖。2采用ARCGIS101軟件的全局MAN’SI空間自相關分析整個研究區(qū)域瘧疾發(fā)病是否存在空間自相關。采用ARCGIS101局部MAN’SI空間自相關分析方法和單純空間掃描統(tǒng)計方法兩種局部空間聚集性研究方法來確定20042011年湖北省本地瘧疾流行的高風險區(qū)域。利用單純時間掃描，時空掃描研究瘧疾發(fā)病的時間和時空分布特點，確定發(fā)病的高風險時段和高風險區(qū)域。3運用SPEARMAN等級相關分析不同區(qū)域尺度瘧疾發(fā)病率與氣象因素相關性。采用多元回歸逐步回歸分析法篩選影響瘧疾發(fā)病率氣象因素，利用氣象因素對瘧疾發(fā)病變化進行回歸擬合。4本研究將棗陽市瘧疾流行程度按月病人數(shù)占全年病人總數(shù)的構成比，分為低發(fā)月、中發(fā)月、高發(fā)月。應用逐步判別分析方法利用氣象因素對棗陽市未來瘧疾流行程度進行判別。5采用20042009年湖北省本地瘧疾發(fā)病率構建ARIMA模型，2010年112月的數(shù)據(jù)用于檢驗模型，并評價模型的擬合及預測效果。結果1湖北省20042011年不同年份瘧疾發(fā)病率整體上呈顯著下降的趨勢。全局空間自相關分析結果提示湖北省的本地瘧疾發(fā)病具有一定的空間聚集性。20042011年，局部MAN’SI空間自相關發(fā)現(xiàn)11個瘧疾發(fā)病高危縣，高危縣瘧疾發(fā)病率的中位數(shù)從2004年58110萬降至2011年07910萬；單純空間掃描分析結果發(fā)現(xiàn)20042011年湖北省有11個聚集地區(qū)，其中一級聚集區(qū)8個，二級聚集區(qū)3個；時空聚集性分析結果發(fā)現(xiàn)一級聚集區(qū)域，其中一級聚集區(qū)域13個縣，聚集時段從2004年4月2007年11月。2湖北省與棗陽市兩種區(qū)域尺度上20042009年的瘧疾發(fā)病率周期性變化與年中氣候的周期變動明顯相關，與氣溫相關指標和降雨量的相關性較為顯著，相關系數(shù)多在07左右。湖北省每個月瘧疾發(fā)病率的變動781％可歸因于當月和前一個月平均氣溫MEANT01和之前2個月的平均最低氣溫MINT2；棗陽市每個月瘧疾發(fā)病率的變動678可歸因于當月和前一個月平均最高氣溫MAXT01。3本研究利用氣象因素建立判別函數(shù)對棗陽市瘧疾流行程度進行判別，首先對32個氣象因子進行逐步判別，最終引入判別方程的氣象因子有MINT0、MAXT0和D012。判別函數(shù)的準確率為7361，具有一定的判別效果。4利用湖北省20042009年的每月本地瘧疾發(fā)病率建立模型，結果顯示ARIMA1，L，11，L，012模型擬合效果相對最優(yōu)，預測發(fā)病變動趨勢與實際發(fā)病趨勢完全一致，實際值均在預測值的95可信區(qū)間范圍，表明模型預測值與實際情況基本一致，擬合效果好。結論120042011年，研究發(fā)現(xiàn)湖北省本地瘧疾發(fā)病率呈顯著下降的趨勢。湖北省的瘧疾發(fā)病具有空間聚集性，高危風險地區(qū)仍然存在，高危風險地區(qū)主要位于嗜人按蚊和中華按蚊復媒瘧區(qū)。2利用氣象因素擬合全省和瘧疾高發(fā)縣的瘧疾發(fā)病率取得較好的效果，構建的判別函數(shù)能較準確預測棗陽市瘧疾流行狀況。3構建的ARIMA模型對湖北省瘧疾發(fā)病情況的擬合結果滿意，預測效果良好，可用于預測湖北省未來瘧疾的變動趨勢。

簡介：山西醫(yī)科大學碩士學位論文晉城煤業(yè)集團法定傳染病疫情分析及其時間序列模型預測姓名周志明申請學位級別碩士專業(yè)流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學指導教師余紅梅劉毅堅20100516山西醫(yī)科大學碩士學位論文ANALYSISTHEINCIDENCETENDENCYOFMAINLEGAIINF．ECTIOUSDISEASESINJINCHENGCOALMININ2GROUPCO．LTDANDDREDICTINCIDENCEOFJLNCHENGCOALMLNLNGGROUPC0．LTDANDPREDLCTINCIDENCE0TDYSENTERYWITHTIMESERIESMODEIABSTRACTOBJECTIVEWITHTHEPROGRESSOFSCIENCETECHNOLOGY，THEIMPROVEMENTOFPEOPLE’SLIVINGCONDITIONSAILDMEIMPIEMENTATIONOFEPI，MANYINFECTIOUSDISEASESHAVEBEENE虢CTIVELYCONTROLLED，BUTINRECENTYEARS，ANUMBEROFINFECTIOUSDISE2LSES，SUCHASTUBERCULOSIS，VIRALHEPATITISHAVESTARTEDTOSPREADAGAIN．ITISTHEORETICALLYANDPRACTICALLYIMPORTAILTT0CO耐I衄THEINCIDENCETENDENCY，TOFINDOUT也E廿LEORETICALEPIDEMICMLES，PREESTIMATETILEDEVELOPMENTAILDADOPTTHEEFFECTIVEINTERVENTIONME嬲URES．THERESEARCHOFEPIDEMIOLO酉CALMATLLEMATICALMODELSHASBEEN州DELYCONCEMED．TOPROVIDEMEORETICALEVIDENCESTOCONSTITUTETHEPREVEMIONAILDCUREMEASURESREASONABLYANDE腩CTIVELY，、ⅣEBUILTDYN鋤ICMODELSOFTHEEPIDEMICSITULATIOLLSOFDYSENTER，ANDEXPLO似LTHE印PLICATIONVALUEOFTTLEMODELSINDISEASECO嘶OLALLDPROPHYLAXISINTLLISC時．METHODSWECOLLEC刷THEI疵CTIOLLSDISEASESAJLDDEM0鯽LLICDATA舶ML994T02003OFJINCHENGC02LLMIRLINGGROUPCO．LTD，ANDDESC曲EDTHEINCIDENCERATEOFSOME訕FECTIOUSDISEASESANDⅡLEIRDISTRIBUTIOILSTOLEANLT11EDYLLAMICCONDITIONOFMEMAILLINFECTIOUSDISE嬲ESD戚NGTLLETI髓YEARSINJINCHENGC02ILMIILINGGROUPCO．【，TD．AⅪMAMODELBASEDONⅡLEILLCIDENCERATEOFDYSENTEDRW嬲FITTED鋤DEVALUATEMEDYSEMED，INCIDENCELEVELOFJILLCHENGCOALMINING伊OUPCO．LTD、ⅣINLTHISMODEL．RESULTS2898C笛ESOF讎LEGAJI旅施OLISDISEASEWEREREPORTED舶M1998TO2007，觚DMEAVE捌薩AILILUALIILCIDENCEW硒“2．83／L00000．NOCLASSAI疵CTIOUSDISEA∞SWEREREPONED觚D18L【INDSOFCLASSBANDC證FECTIOUSWEREREPONED．1KTOTALIILCIDENCEOFLEGALCOMMLLILICDBLEDISEASEWAS2LSCEND鋤IILJIILCHENGCOALMIILINGGROUPCO．LTDDILRINGTHEPASTLOYEARS．1KINCIDENCESHOWED2PEAL【SIN2000，2004，BEINGHIGHESTIIL2007謝TLL缸INCIDENCEOF1024．59／100000．111ECOMPOSITIONOFINF．ECTIOUSDISE嬲EAPPARENTLYCHLGED鋤DENTOMOPLLILOUSINFECTIOUSDISEASES、ⅣEREMARKEDLYREDUCED．THEF犯CAL．OML們ILSMINEDDISEASES鋤DTHESEXUALIYTRAILSMITTEDDISEA∞SINCREA∞MOSTDISTINCTLY．THETOP3INFECTIOUSDISE船ESININCIDENCEWEREVIRALH印ATITIS，PULMOMI巧TUBERCLLLOSISANDDYSENTERY．ARER位MSFONILATIONOFTHENA_TURAIIOGARITLLIIL，恤FININGE儂CTOFAⅪMA1，0，0O，1，1ISGOOD，ITCAILPROVIDE恤ACCUL疵FORECASTF．0RTLLEINCIDENCERATEOFDYSENTE巧．CONCIUSIONNLEEPIDEMICST乏咖SOFNOTIFIABLEDISE雒EOFJINCHENGCOALMININGGROUPCO．LTDWAUS∞RIOLLS．NISNECESSA巧T0C0刪LYENHAILCEMEPREVENTIONOFALLL【IILDSOFIILFTIOUS

簡介：目的本研究嘗試以傳染病季節(jié)流行現(xiàn)象ZD現(xiàn)象、ARIMA模型為基本方法，以19502002年遼寧省傳染病疫情為基礎資料，定性、定量的描述遼寧省重點防制傳染病的流行規(guī)律，評價我省傳染病的流行形勢和預防控制措施效果，建立動態(tài)模型，對傳染病疫情的發(fā)生、發(fā)展做出定性、定量的預測預報，并應用負二項分布模型擬合實際的發(fā)生過程來分析傳染病暴發(fā)的家庭聚集性特點，探討其應用價值，從理論角度為制定科學、有效的防制措施提供依據(jù)。方法1應用傳染病季節(jié)流行現(xiàn)象ZD現(xiàn)象對猩紅熱時間序列進行分析并作出定性預測。2應用ARIMA模型對遼寧省流腦發(fā)病率進行分析和定量預測。3應用負二項分布對傳染病暴發(fā)時家庭聚集性分布進行擬合。結論1本研究利用遼寧省19502002年全部傳染病疫情資料，資料具有完整性和連續(xù)性。在實際工作中，定性、定量的預測傳染病的發(fā)生發(fā)展趨勢和強度對于實際工作具有指導意義。2依據(jù)本年度猩紅熱的疫情資料，對下一流行年的疫情發(fā)生情況作出定性預測，為控制猩紅熱暴發(fā)流行提供了理論依據(jù)。3ARIMA模型應用于傳染病發(fā)病率的動態(tài)分析，根據(jù)對未來值的定量預測，可為制定防治措施提供理論依據(jù)。4負二項分布適用于罹患率較低的傳染病暴發(fā)家庭聚集性的擬合，有助于查明傳播途徑和制定有效防治措施。

簡介：學院代號10716學號010090310253專業(yè)代碼100503密級陜西中醫(yī)學院SHAANXIUNIVERSITYOFCHINESEMEDICINESHAANXIUNIVERSITYOFCHINESEMEDICINE碩士學位論文碩士學位論文陜西古代疫情研究陜西古代疫情研究學位申請人學位申請人王曉琳專業(yè)名稱專業(yè)名稱中醫(yī)醫(yī)史文獻申請學位類型申請學位類型醫(yī)學碩士學位指導教師姓名指導教師姓名辛智科論文提交日期論文提交日期2013年4月中文摘要本文通過查閱陜西古代地方志、各類正史、醫(yī)著及其他相關資料文獻等近300種，收錄整理出陜西古代335縣次疫情及與之有關的自然災害、社會變動。以現(xiàn)代流行病學方法為指導，對這些文獻資料進行整理，力求能對現(xiàn)代防疫工作的進展和現(xiàn)代醫(yī)學的進行提供有價值的參考資料和可以直接利用的數(shù)據(jù)圖表。本次工作對陜西古代疫情的流行情況及相關因素加以初步探討研究，并且從陜西古代疫情研究出發(fā)，初步總結了古代政府應對疫情的主要手段，簡單分析了古代疫情的發(fā)生流行對于今人的啟示，其結果如下陜西古代疫情主要集中在明清兩代，最早的疫情記錄可以追溯到公元前369年的周烈王時期，從公元前369年到1902年，關于疫情的記錄幾乎在每朝每代都可見到。其中春秋戰(zhàn)國時期、漢代及元代記錄較少；唐代的陜西作為全國的政治中心，關中地區(qū)人口眾多、文化繁榮，為疫病的流行提供了條件，且唐代載入正史的疫情占大多數(shù)；明清時期疫情記錄明顯增多，且以清朝更甚。明代陜西大地震的發(fā)生、清代大范圍旱災、饑荒、回漢沖突、人口流動，各種天災人禍相繼伴隨，陜西人民的生產(chǎn)生活遭到很大破壞，地震、災荒導致疫病的產(chǎn)生，戰(zhàn)爭、人口遷徙又加劇了瘟疫的傳播，在季節(jié)分布上，陜西古代疫情主要發(fā)生在夏季及秋季。陜西古代疫情發(fā)生的地理特點是主要分布在關中平原地區(qū)，疫情發(fā)生呈現(xiàn)出由關中平原向陜北高原及陜南秦巴山地地區(qū)遞減趨勢。分析其原因，主要是關中平原地勢平坦，人口眾多，多個朝代建都于此，高密度的居住人口使得發(fā)生疫情的幾率也高。而陜北高原和陜南地區(qū)相對而言多為山地，交通閉塞，自然環(huán)境惡劣，人口相對稀少，發(fā)生大疫的幾率自然也就降低。陜西古代疫情與旱災、水災、凍災、風災、蟲災等各種自然災害及社會變動都有關系，其中與旱災的關系最為密切。戰(zhàn)爭雖不是影響陜西古代瘟疫流行的主要因素，但對瘟疫的傳播起到了推波助瀾的作用。陜西古代能確定疫種的疫情很少，以霍亂、白喉、鼠疫為最多，其中鼠疫主要發(fā)生在陜北地區(qū)。古代人民在與疫病進行漫長斗爭的過程中，積累了很多豐富的經(jīng)驗，其中很多民間土方法至今仍在沿用，并對今天疫病的預防與治療起到很

簡介：本系統(tǒng)采用WINDOWS2000PROFESSIONAL作為系統(tǒng)開發(fā)平臺，開發(fā)工具是JSP和DREAMWEAVER，使用的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是SQLSERVER2000。這套麻風病疫情數(shù)據(jù)信息的網(wǎng)絡報告監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)了網(wǎng)上麻風病疫情信息的收集和處理，系統(tǒng)采用瀏覽器服務器BS模式，通過瀏覽器方式采集數(shù)據(jù)。設計了一個基于BS模式的客戶端、應用服務器、數(shù)據(jù)庫服務器三層架構的基于網(wǎng)絡下的數(shù)據(jù)庫遠程維護系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫維護人員只要通過登錄認證，就可以在任何時間、任何地點通過瀏覽器在網(wǎng)上對數(shù)據(jù)庫進行維護。對于遠程維護中的登錄認證和中間件關鍵技術進行了設計實現(xiàn)，中間件采用JAVABEAN技術。在中間件中，采用連接池技術與數(shù)據(jù)庫進行連接，可以對登錄密碼進行驗證，對數(shù)據(jù)庫進行各種操作，包括查詢、插入、更新和刪除操作等，所有這些操作只需要通過接口參數(shù)的設置就可以完成。程序經(jīng)過調(diào)試運行，基本達到了使用要求。

簡介：目的通過比較2005、2006年試點縣區(qū)上報到突發(fā)公共衛(wèi)生事件信息報告網(wǎng)上的痢疾、麻疹暴發(fā)疫情的基本情況與試點縣區(qū)同年該研究傳染病在自動預警系統(tǒng)模擬運行的結果，驗證并評估自動預警系統(tǒng)的效果，以不斷的改進和完善預警系統(tǒng)。方法在對試點縣區(qū)2005、2006年報告到突發(fā)公共衛(wèi)生信息管理系統(tǒng)上的麻疹、痢疾疫情進行分析的基礎上，利用“重點傳染病自動預警信息系統(tǒng)”原理與方法移動百分位數(shù)法，模擬運行，對試點縣區(qū)痢疾、麻疹暴發(fā)疫情回顧驗證分析。結果1、2005、2006年33個試點縣區(qū)報告的麻疹、痢疾突發(fā)公共衛(wèi)生事件共6起，分布于5個縣區(qū)，分別是上海松江區(qū)、遼寧海城市、浙江蕭山區(qū)、廣西平樂縣、靈川縣，其中麻疹3起，痢疾3起。2、根據(jù)5個縣區(qū)相關傳染病的預警控制圖，6起疫情，有4起疫情成功實現(xiàn)預警。4起成功實現(xiàn)預警的疫情在P80閾值水平上平均領先時間75天，P90水平上領先7天，有3起當前周期值從一開始便超過P90水平，一起超過P80；未能實現(xiàn)預警的疫情，即使閾值降到P50，也不能成功預警。通過對個案的研究發(fā)現(xiàn)，未能實現(xiàn)預警的疫情都是集中報告所致。3、系統(tǒng)的預警頻率較高，連續(xù)預警情況嚴重，剔除連續(xù)預警后，預警次數(shù)大大減少。4歷史報病較少的縣區(qū)，當前周期值在很小的情況下就發(fā)出預警信號的情況較多。5、以“實際報告的突發(fā)公共衛(wèi)生痢疾、麻疹疫情事件”為金標準，對靈敏度和特異度進行了分析，結果是各百分位數(shù)閾值上靈敏度無差異，而隨著閾值的上升，特異度也上升。結論及建議通過回顧驗證分析，發(fā)現(xiàn)基于控制圖法原理所建立的“重點傳染病自動預警系統(tǒng)”能夠實現(xiàn)傳染病暴發(fā)的早期察覺，并能直觀地反映出傳染病報告的異常情況，在實際工作中，能夠幫助疫情分析人員高效、便捷地利用現(xiàn)有的傳染病信息報告資源，作為判斷當?shù)匾咔槭欠癖┌l(fā)或者流行異常重要依據(jù)之一，意義很大。與此同時，在研究中也發(fā)現(xiàn)，連續(xù)預警和錯誤預警信號多，在實際工作中會造成工作人員疲于應付，如果處理不好，自動預警系統(tǒng)有可能發(fā)揮不了應有的作用。在以后的研究中，需不斷完善系統(tǒng)的參數(shù)設置和預警實現(xiàn)的模式，以提高系統(tǒng)的靈敏度。研究中發(fā)現(xiàn)，不同的傳染病流行水平，系統(tǒng)的表現(xiàn)不同，傳染病流行水平低，預警系統(tǒng)產(chǎn)生的錯誤預警信號相對較多，反之，則較少。因此，認為在預警的病種和閾值的設定上，各試點縣區(qū)應結合當?shù)貍魅静〉牧餍袪顩r，自行設定，在預警當?shù)睾币妭魅静r，控制圖法可能并不是最佳選擇，因此可考慮為固定閾值。此外，當前的數(shù)據(jù)顯示，各百分位數(shù)閾值在預警效果和領先時間上，并沒有太大差異，相對來講，P90錯誤預警信號相對較少，特異度較高。在下一步的試點工作中，建議適當增加試點地區(qū)數(shù)量，擴大監(jiān)測病種范圍，進行進一步研究。

簡介：福建中醫(yī)學院碩士學位論文福建清代疫情資料分析及研究姓名王志良申請學位級別碩士專業(yè)中醫(yī)醫(yī)史文獻指導教師林楠20090501FUJIANEPIDEMICSITUATIONQINGDYNASTYMATERIALANALYZEANDSTUDYABSTRACTTHEEPIDEMICDISEASEISTHATHEALTHTHREATENSTHEMAXIMALDISEASETOHUMANBEING，THEEPIDEMICDISEASEBEINGPOPULARFORISFLOURISHINGBERELATEDTOANATION、SOCIETYISTRANQUIL，THECOUNTRYISTHRIVING，INTHEWORLDEVERYCOUNTRYCOMMONLYTHISPIECEOFGREATEVENTLOOKSONEPIDEMICPREVENTION筋ETERNALATTENTIONTOPICOFCONVERSATIONTHEREFOREINTHEANCIENTTIMESTHEEPIDEMICDISEASEDOCUMENTDATAWASNATURALHISTORYDATAIMPORTANTCOMPONENT，THEANALYSISREINFORCINGTOTHESEPRECIOUSDOCUMENTDATASTUDIES，WILLDEEPENTHESIGNIFICANCEKNOWINGTODOCTOROFTRADITIONALCHINESEMEDICINETHEORY，ALSOHAVINGIMPORTANTSCIENCETOEPIDEMICPREVENTIONDISASTERALLEVIATIONINTHENOWADAYSJOBTHEDOCUMENTARRANGESTHEMAINBODYOFABOOKWITHEPIDEMIOLOGYMETHOD，WITHTHEPLACEFORTHEBASIS，IN1644AREAINVESTIGATESWHETHERANDANALYSESALLROUNDTOFUJIANTIUTHEDOCUMENTIN1911DATAASSUME晦SYSTEM，ASYNTHETICALSTUDYLEADSTOTHECOMEINTOBEINGANDPOPULARVARIOUSPESTILENCEFACTORKNOWSPESTILENCECHARACTERISTICDISCUSSINGTHEFUJIANAREAEPIDEMICDISEASEQINGDYNASTYINTHECLIMATE，GEOGRAPHICALFEATURE，CROWDINEXISTENCE，HAPPENANDPOPULARCONDITION，NATURALFACTORANDSOCIETYBACKGROUNDSCATTERING，BEINGRELATEDTOFROMEPIDEMICDISEASEQUANTITYANDTHEIRSPACETIMEQINGDYNASTYINHISTORYINFUJIANPOPULARFUJIANAREAEPIDEMICDISEASEQINGDYNASTYCONDITIONHASJUDGINGFROMNOWAVAILABLEDATAASFOLLOWSCHARACTERISTICPOPULARTIMEOFEPIDEMICDISEASEHAPPENSMUCHLYINSUMMER；POPULARAREACONCENTRATESANEPIDEMICDISEASEONNORTHFUJIAN，F(xiàn)UJIANMAINLYNEUTRALIZINGTHREESOUTHERNFUJIANAREA；EPIDEMICDISEASEKINDISMUCH；POPULARINTENSITYISSTRONG；NATURALCALAMITIESISNOTBADINITIATEORAGGRAVATETHEEPIDEMICDISEASEBEINGPOPULARFORVARIOUSFACTORSSUCHASEPIDEMICDISEASEBEINGPOPULARFORANDPOLITICALECONOMYMEDICALTREATMENT，NATURALCONDITIONS，SOCIETYCUSTOMHASDIRECTORINDIRECTSOMETHINGTODOTHEMAINBODYOFABOOKISANALYSEDCOMPARATIVELYOBJECTIVELYBYTHEFACTTHATTHEPOPULARFACTORCOMPILINGADOCUMENT，AFFECTINGANEPIDEMICDISEASEBYMANYANGLESTOTHATTIMEDOESAFEWENLIGHTENMENTEXPLORINGSOMEREGULARITYOUTOFONEASPECTWILLFIUINTHEFUJIANAREAEPIDEMICDISEASEQINGDYNASTYDOCUMENTSTUDYINGTHEASPECTBLANKSPACE，THEANCIENTTIMESEPIDEMICDISEASESMALLRANGETOTHEPREHOMINIDINQUIRESINTOANALYSISMETHODHAVINGALSO，ASSUMEDCOMPLEMENTANDHAVINGIMPROVEDANDPERFECTEDUNDERNEWHISTORICALCONDITIONHOWTOCOMBATBESIDESTOUSWITHTHEEPIDEMICDISEASETODAYCUTDOWNBEINGPOPULARFORCOMPLETELYERADICATINGANEPIDEMICDISEASETHEN，CANPROVIDEAFEWSALUTARYLESSOFLSBEYONDDOUBTKEYWORDSFUJIAN／EPIDEMIOLOGY；PESTILENCE／EPIDEMIOLOGY；COMMUNICABLEDISEASES，EMERGING／EPIDEMIOLOGY；HISTORYOFMEDICINE，QINGDYNASTY2

簡介：目的探索應用時間序列求和自回歸移動平均AUTEGRESSIVEINTEGRATEDMOVINGAVERAGEARIMA模型預測本地區(qū)常見呼吸道傳染病的發(fā)病情況。為本區(qū)制定呼吸道傳染病的預防監(jiān)測措施提供決策依據(jù)同時為其它呼吸道傳染病預測模型的研究提供參考。方法利用國家疾病報告管理信息系統(tǒng)的資料應用SPSS130統(tǒng)計軟件、采用ARIMA模型對2007年1月2011年12月合肥市蜀山區(qū)常見6種呼吸道傳染病即麻疹、風疹、流行性腮腺炎、流行性感冒、水痘、流腦逐月的發(fā)病情況進行建模和擬合經(jīng)過參數(shù)估計、模型診斷、模型評價選擇得到最優(yōu)模型并對2012年各月發(fā)病情況進行預測評價模型的預測效果。結果本文研究的6種常見呼吸道傳染病高發(fā)季節(jié)均在35月份、11月份至次年的1月份。經(jīng)過建模、擬合得出ARIMA001001是本地區(qū)常見呼吸道傳染病擬合的最佳模型。模型擬合統(tǒng)計量均方根誤差ROOTMEANSQUAREERRRMSE為20299平均絕對百分位差MEANABSOLUTEPERCENTERRMAPE為41264正態(tài)化的BIC為6226決定系數(shù)R2為0269根據(jù)貝葉斯準則BIC值最小R2最大為最優(yōu)模型LJUNG–BOXQ值為0375即P0375可知殘差屬于白噪聲值說明本模型預測相對適合。建立模型之后對數(shù)據(jù)進行ARIMA分析預測并進一步對2012年本地區(qū)呼吸道傳染病的發(fā)病進行預測結果顯示2012年各月份實際發(fā)病趨勢與預測曲線圖高度吻合說明ARIMA模型擬合精度和預測效果均較好。ARIMA模型對未來12月內(nèi)的預測值在這幾種傳染病發(fā)病情況未發(fā)生顯著變化時能較好地預測這幾種傳染病未來的走勢及發(fā)病數(shù)。結論ARIMA模型對蜀山區(qū)常見呼吸道傳染病擬合的預測效果較為滿意ARIMA模型是針對有季節(jié)性變動和趨勢性分月發(fā)病情況的時間序列提出的建模方法。ARIMA模型對未來12月內(nèi)的預測值在這幾種傳染病發(fā)病情況未發(fā)生顯著變化時能較好地預測這幾種傳染病未來的走勢及發(fā)病數(shù)這將為今后常見呼吸道傳染病的預防和控制提供理論支持。選用相對最優(yōu)的ARIMA模型進行疾病預測并根據(jù)預測結果通過網(wǎng)絡信息化系統(tǒng)發(fā)出預警具有加強傳染病防控工作的實際應用價值。