簡介：CLASSIFIEDINDEX85131CONFIDENTIALYES／NONOCODE10224NO1114014DISSERTATIONFORTHEPROFESSIONALMASTERDEGREETHEDEVELOPMENTANDAPPLYINGOFANIMALEPIDEMICREPORTINGSYSTEMCANDIDATEXUELIANGSUPERVISORWANGHONGBINZHANGJUNFENGDEGREECATEGORYMASTEROFVETERINARYCOLLEGENORTHEASTAGRICULTURALUNIVERSITYRESEARCHFIELDCLINICALVETERINARYMEDICINESTUDYMODEFULLTIMEHARBINCHINAJUNE2013一一東北農(nóng)業(yè)大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文42疫情數(shù)據(jù)管理I421疫情上報20422免疫情況登記20423應(yīng)激因素2；2424疫源地分析22425已報查詢2243用戶管理23431權(quán)限管理23432登陸管理245動物疫情上報系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)2551客戶端與數(shù)據(jù)庫的連接2552基本信息管理25521養(yǎng)殖場登記25522飼養(yǎng)管理2553疫情數(shù)據(jù)上報26531疫情數(shù)據(jù)26532免疫情況26533應(yīng)激因素26534疫源地分析27535已報數(shù)據(jù)查詢296討論3461本系統(tǒng)的特點(diǎn)。346。11動物疫情上報規(guī)范化34612可操作性強(qiáng)3462本系統(tǒng)尚未解決的問題。34621系統(tǒng)的統(tǒng)計分析34622地理信息技術(shù)的應(yīng)用3563動物疫情上報系統(tǒng)的發(fā)展方向357結(jié)論36致謝37參考文獻(xiàn)38動物疫情信息上報系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)規(guī)范附錄40攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文41

簡介：目的1闡述疫苗后時期麻疹的流行特征。2分析疫苗后時期麻疹人群易感性年齡分布特點(diǎn)及其變化規(guī)律。3探索疫苗后時期麻疹疫情反彈原因，為完善消除麻疹免疫策略提供理論依據(jù)。方法1通過我國法定傳染病疫情報告系統(tǒng)，收集東莞市2005～2011年麻疹疫情資料，包括個案流行病學(xué)調(diào)查資料和實(shí)驗(yàn)室檢測信息，描述疫苗后時期麻疹流行特征。2通過多階段隨機(jī)抽樣，抽取東莞地區(qū)不同年齡段人群血清樣本，應(yīng)用酶聯(lián)免疫吸附ENZYMELINKEDIMMUNOSBENTASSAY，ELISA法檢測麻疹I(lǐng)GG抗體水平，確定麻疹易感年齡段，并分析疫苗后時期麻疹疫苗激發(fā)抗體衰減情況通過系列病例連續(xù)收集東莞厚街醫(yī)院婦產(chǎn)科一定時間段內(nèi)分娩母嬰血清樣本，檢測分析母體抗體水平對胎傳抗體影響。3為論證疫苗接種對人群易感年齡結(jié)構(gòu)模式變化的影響，對東莞地區(qū)不同年齡段人群血清樣本進(jìn)行麻疹抗體檢測的同時進(jìn)行了人群風(fēng)疹抗體水平檢測分析，利用我國兩種疫苗推廣接種時間差，比較分析疫苗對人群易感性年齡分布的影響。4采用回顧性病例對照研究設(shè)計，通過從全國兒童免疫接種監(jiān)測信息管理系統(tǒng)獲取深圳市9～24月齡兒童麻疹疫苗接種信息，根據(jù)是否在國家免疫程序規(guī)定接種時間1月內(nèi)完成接種將兒童分為及時與不及時接種兩組，評價麻疹疫苗首劑次FIRSTDOSEMEASLESCONTAININGVACCINE，MCV1不及時接種率，并分別隨機(jī)抽取兩組調(diào)查對象，電話調(diào)查兒童家長監(jiān)護(hù)人，收集麻疹疫苗不及時接種影響因素。5應(yīng)用EPIDATA30軟件建立數(shù)據(jù)庫，雙重錄入數(shù)據(jù)并檢錯，應(yīng)用SPSS150進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。單因素分析主要根據(jù)資料的類型采用非參數(shù)檢驗(yàn)或單因素LOGISTIC回歸分析經(jīng)單因素分析初步篩選出有統(tǒng)計學(xué)差異的研究因素，二分類變量按1、2賦值，對多分類變量進(jìn)行啞變量處理，納入多因素LOGISTIC回歸模型進(jìn)行多因素分析，并計算各研究因素與麻疹疫苗不及時接種的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度ODDSRATIO，及其95％可信區(qū)間95％CONFIDENCEINTERVAL，95％CIP＜005視為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。結(jié)果1疫苗后時期麻疹流行特征研究東莞市2005～2011年共報告麻疹病例7923例，死亡病例2例各年發(fā)病率分別為315710萬、182410萬、323510萬、256410萬、36910萬、12610萬和07510萬每年4～7月為高發(fā)季節(jié)，期間報告病例4646例，占總病例數(shù)的5864％病例大部分為外省戶籍7781％病例職業(yè)構(gòu)成以散居兒童最多5502％，其后依次為工人1739％、學(xué)生814％＜5歲年齡組發(fā)病率最高18132810萬，15～19歲和20～24歲兩個年齡段病例數(shù)自2009年后顯著增加。2人群麻疹易感性血清流行病學(xué)調(diào)查人群麻疹血清學(xué)共調(diào)查1960名東莞居民（年齡在0～60歲）和315對母嬰進(jìn)行了研究麻疹抗體陽性率為934％人群中，可能接種麻疹疫苗的1～29歲年齡組隨年齡增長麻疹抗體血清陽性的有一個下降趨勢，1～4歲年齡組從986％降至857％，差異有統(tǒng)計學(xué)意義P＜00001沒有接種麻疹疫苗的30～39年齡組和≥40年齡組陽性率接近或＞95％年齡和性別是血清陽性相關(guān)的獨(dú)立因素孕婦和新生兒陽性率分別為870％和841％。3人群風(fēng)疹易感性血清流行病學(xué)調(diào)查人群風(fēng)疹血清流行病學(xué)共調(diào)查1017名東莞市居民（年齡在0～60歲），使用ELISA檢測血清風(fēng)疹I(lǐng)GG抗體水平904名889％血清風(fēng)疹抗體陽性有兩個年齡組人群陽性率＜90％，分別是20～29歲與≥40歲年齡組和＜20歲人群相比，≥20歲人群的陽性率較高，差異有統(tǒng)計學(xué)意義832％VS937％，X228063，P＜0000120～29歲年齡組中女性的陽性率最低，僅有638％多因素分析結(jié)果顯示只有性別和年齡與風(fēng)疹血清抗體陽性有關(guān)。4兒童首劑麻疹疫苗不及時接種影響因素調(diào)查麻疹疫苗不及時接種研究共調(diào)查854名兒童，其中男童458名，女童396名及時接種者424名，不及時接種者430名本地戶籍兒童占495％，非本地戶籍兒童占505％多因素分析顯示，性別男480，95％CI1026～2136、非本地戶籍4119，95％CI2852～5949、父親是企事業(yè)單位管理人員5089，95％CI2357～10991、其他疫苗不及時接種1838，95％CI1262～2676、兒童健康狀況不佳2045，95％CI1310～3195、家長對疫苗接種不重視3356，95％CI1887～5969、前往接種門診交通時間短與＞10分鐘相比0分鐘～5分鐘3327，95％CI2058～53796～10分鐘1786，95％CI1118～2854、接種門診等候時間長與0～5分鐘相比，超過20分鐘3015，95％CI1824～4984是影響深圳市兒童麻疹疫苗及時接種的危險因素而母親是企事業(yè)單位技術(shù)人員0201，95％CI0083～0490是兒童麻疹疫苗及時接種的保護(hù)因素。結(jié)論1東莞市2005～2011年麻疹發(fā)病呈先高后低趨勢，發(fā)病仍屬小年齡組人群發(fā)病模式，年輕成人病例構(gòu)成有上升趨勢。今后有必要對一些新出現(xiàn)易感年齡段人開展針對性地強(qiáng)化免疫活動。2人群麻疹血清學(xué)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)年齡和性別是血清陽性相關(guān)的獨(dú)立因素麻疹疫苗誘發(fā)的免疫減弱是年輕人和嬰兒血清學(xué)易感性增加的主要原因。針對年輕人額外的接種策略，對于消除麻疹是非常重要的。3人群風(fēng)疹血清學(xué)調(diào)查結(jié)果中發(fā)現(xiàn)性別和年齡是抗體陽性的影響因素20～29歲年齡組和≥40歲年齡組人群風(fēng)疹血清陽性率較低育齡期婦女是風(fēng)疹的易感人群，對于易感年輕人應(yīng)考慮接種風(fēng)疹疫苗，尤其是在育齡期婦女。4兒童麻疹疫苗不及時接種的主要影響因素有性別、戶籍、兒童健康狀況、其他疫苗不及時接種史、父母親職業(yè)、家長對接種疫苗的態(tài)度、前往接種門診交通時間、門診等候時間。有必要建立及時接種MCV1的評價標(biāo)準(zhǔn)，并將其納入國家免疫信息監(jiān)控系統(tǒng)NATIONALIMMUNIZATIONINFMATIONSUPERVISYSYSTEM，NIISS進(jìn)行評估，以改善MCV1的及時接種率。

簡介：第一部分我國部分地區(qū)男男性行為人群HIV感染者抗病毒治療及死亡影響因素初步分析背景我國于1985年出現(xiàn)首例感染人類免疫缺陷病毒HUMANIMMUNODEFICIENCYVIRUS，HIV感染者，發(fā)展至今，艾滋病已經(jīng)成為世界上最嚴(yán)重的公共衛(wèi)生問題之一。我國政府于2003年出臺了“四免一關(guān)懷”政策，為我國的HIV感染者提供免費(fèi)的抗病毒治療（ANTIRETROVIRALTHERAPY，ART）。截至2016年6月底，全國報告存活HIV感染者AIDS病人PEOPLELIVINGWITHHIV，PLHIV6270萬例，報告死亡1944萬例。全國累計5220萬例成年HIV感染者AIDS病人接受了ART，正在治療有4219萬例，占累計治療人數(shù)的808％。但以往有關(guān)ART效果的研究大多局限于較小樣本量的短期隨訪，而治療效果研究需要長期隨訪的大樣本研究。目的根據(jù)患者基線CD4T細(xì)胞數(shù)量，文化程度，婚姻狀況等信息，對男男性行為MENWHOHAVESEXWITHMEN，MSM人群HIVAIDS患者參加抗病毒治療和死亡進(jìn)行影響因素分析，為研究MSM人群中HIV感染者遠(yuǎn)期預(yù)后和治療策略的完善提供參考。方法回顧性收集國家“艾滋病綜合防治信息化系統(tǒng)管理”數(shù)據(jù)，將2000年6月到2015年6月的數(shù)據(jù)納入研究。對6710例MSM人群中的HIVAIDS患者基本信息進(jìn)行統(tǒng)計描述，利用COX比例風(fēng)險模型分析抗病毒治療和死亡的相關(guān)影響因素，采用KAPLANMEIER曲線估計HIV感染者AIDS病人生存率。結(jié)果本次研究共納入6710例MSM人群HIVAIDS患者，中位隨訪次數(shù)為10次，中位隨訪時間為31個月。隨訪期間，ART的覆蓋率達(dá)到了735％，而病死率為004，接受ART的患者病死率為0036，未接受治療的病死率為0095。COX比例風(fēng)險模型分析顯示基線CD4T細(xì)胞計數(shù)在100個ΜL至199個ΜL之間AHR125，95％CI105151較基線CD4T細(xì)胞計數(shù)小于等于99個ΜL的HIV感染者更易接受抗病毒治療。接受ART（AHR01895％CI013025）相較于未接受ART的HIV感染者是死亡的保護(hù)因素?；€CD4T細(xì)胞計數(shù)在100個ΜL至199個ΜL之間AHR016，95％CI010024，200個ΜL至349個ΜL之間HR005，95％CI003008和大于等于350個ΜLHR040，95％CI021074相較于基線CD4T細(xì)胞計數(shù)小于等于99個ΜL的HIV感染者是死亡的保護(hù)因素。MSM人群中接受抗病毒治療且CD4T細(xì)胞計數(shù)大于等于350個ΜL的患者累計生存率較其他組高。結(jié)論基于中國政府提供的醫(yī)療服務(wù)和ART的推廣，患者的死亡率較低，患者基線狀態(tài)對治療效果及死亡有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)，提示在今后工作中要更好地控制艾滋病，迫切需要加快擴(kuò)大抗病毒治療范圍以及它的及時性。第二部分構(gòu)建動力學(xué)模型預(yù)測中國男男性行為人群艾滋病疫情背景目前我國HIV感染者中經(jīng)性行為感染的比例最高，2016年全年新發(fā)現(xiàn)的1246萬例HIV感染者AIDS病人中，異性性傳播占671％，同性性傳播占276％。2008年以來年，新發(fā)感染中，MSM人群所占的比例越來越高，隨著抗病毒治療的深入開展，耐藥發(fā)生率也越來越高。由于MSM人群的特殊性，目前HIVAIDS病例報告數(shù)與實(shí)際感染數(shù)差距較大，很有必要對艾滋病疫情進(jìn)行估計和預(yù)測，傳染病動力學(xué)模型可以針對MSM人群的高危行為和治療情況進(jìn)行分析，以此了解疫情的發(fā)展趨勢以及影響因素。目的預(yù)測我國MSM人群2005到2025年的艾滋病疫情，抗病毒治療以及耐藥發(fā)生的變化情況，分析不同干預(yù)措施以及同一措施不同水平對疫情的影響，為我國MSM人群的艾滋病防治工作提供可靠理論依據(jù)。方法構(gòu)建傳染病動力學(xué)模型模擬MSM人群中的艾滋病疫情，根據(jù)既往文獻(xiàn)、META分析以及已有數(shù)據(jù)庫確定模型中需要的基線參數(shù)和變量初始值，并利用再生矩陣計算基本再生數(shù)R0。分析在不同的參數(shù)取值（及干預(yù)措施力度不同）的情況下總感染人數(shù)、AIDS期總?cè)藬?shù)以及總耐藥人數(shù)等的變化情況。利用MATLAB70THEMATHWKSINCUS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)模擬以及圖形繪制。結(jié)果基本再生數(shù)R0為34863，即當(dāng)所有MSM人群均易感時，引入一個患者平均感染的人數(shù)為349人。2025年，HIV總感人數(shù)約為126106例，AIDS期總?cè)藬?shù)約為401105例，接受抗病毒治療的總?cè)藬?shù)約為420105例，耐藥總?cè)藬?shù)約為163105例，總耐藥者占總治療者的比例約為039。改變各項參數(shù)條件后的模擬結(jié)果顯示，干預(yù)措施力度加強(qiáng)可以減緩HIV總感染人數(shù)增加趨勢，當(dāng)傳播系數(shù)Β0取值為06時，HIV總感染人數(shù)開始下降。治療覆蓋率擴(kuò)大HIV總感染人數(shù)隨之增加。干預(yù)措施力度加強(qiáng)以及治療覆蓋率擴(kuò)大可以減緩AIDS期總?cè)藬?shù)增長趨勢，當(dāng)傳播系數(shù)Β0取值04，HIV感染者三階段的治療覆蓋率分別為06，08，1時，AIDS期總?cè)藬?shù)都開始呈下降趨勢。耐藥發(fā)生率降低至003時，總耐藥人數(shù)開始呈下降趨勢。結(jié)論目前我國MSM人群中艾滋病沒有完全消除，并將會繼續(xù)蔓延，HIV總感染人數(shù)、AIDS期總?cè)藬?shù)以及耐藥總?cè)藬?shù)到2025年仍呈上升趨勢，不安全性行為是MSM人群中艾滋病流行的主要因素。提示面臨我國MSM人群艾滋病防治的嚴(yán)峻形勢，應(yīng)加大干預(yù)措施力度，推廣安全套使用，擴(kuò)大治療覆蓋率，提高患者治療的依從性，以此控制MSM人群的艾滋病疫情發(fā)展。

簡介：瘧疾是由人體瘧原蟲引起并經(jīng)蚊子傳播的一種古老的自然地方性傳染病，至今全球仍有97個國家和地區(qū)，32億人面臨感染瘧疾的風(fēng)險。我國瘧疾由來已久，一直是重要的公共衛(wèi)生問題之一，其中海南地區(qū)的瘧疾發(fā)病率自2000年以來一直穩(wěn)居全國前兩位，2004年報告病例占全國244％，為我國瘧疾防控的重點(diǎn)區(qū)域。近年來由于國家瘧疾防治工作取得的巨大成績，海南地區(qū)的瘧疾也得到了較好的控制，但不可忽視的是瘧疾的發(fā)病具有傳播快、易反復(fù)的特點(diǎn)，瘧疾疫情仍有回升和暴發(fā)的可能，監(jiān)測防控工作仍不能松懈。海南地區(qū)具有重要的經(jīng)濟(jì)及軍事地位。本研究組利用國家疫情監(jiān)測信息、國家氣象監(jiān)測信息、地理信息系統(tǒng)GIS、遙感衛(wèi)星地圖等，借助疫情監(jiān)測、氣象監(jiān)測大數(shù)據(jù)以及分類細(xì)致的地理描述信息開展該地區(qū)瘧疾分布特征、影響因素及疫情模擬預(yù)測研究。以期驗(yàn)證這些綜合技術(shù)分析的有效性，有利于將空間流行病學(xué)技術(shù)引入該地區(qū)瘧疾現(xiàn)場流行病學(xué)調(diào)查和軍隊衛(wèi)生流行病學(xué)偵查中。方法1從海南省疾病控制中心和中國疾病預(yù)防控制信息系統(tǒng)收集整理19932012年海南地區(qū)瘧疾疫情監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用描述性流行病學(xué)方法分析海南地區(qū)瘧疾三間分布特征，利用ARCGIS制圖展示20042012年海南地區(qū)瘧疾的空間分布特征。2從NASA的LAADS存儲網(wǎng)站和SRTM數(shù)據(jù)集獲取我國海南地區(qū)20042008年的遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品，利用HEG軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、轉(zhuǎn)換與投影，再利用ARCGIS軟件提取各市縣15種土地利用覆蓋類型比例、海拔高度、NDVI、LSTD和LSTN數(shù)據(jù)，并制作相應(yīng)的專題地圖從中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)獲取相應(yīng)氣象數(shù)據(jù)，包括月降水量、平均風(fēng)速、平均氣溫、平均最低氣溫、平均最高氣溫、平均相對濕度、日照百分率、日照時數(shù)，并對其進(jìn)行描述分析。3分別利用SPEARMAN等級相關(guān)分析、LOGISITIC回歸模型、面板數(shù)據(jù)模型等方法，分析發(fā)病率與各環(huán)境因素間的相關(guān)關(guān)系，土地利用覆蓋類型和海拔高度對瘧疾的影響，氣象因素與NDVI、LSTD、LSTN等環(huán)境因素對瘧疾的影響。4利用20042008年各市縣的土地利用覆蓋類型比例和海拔高度對建立的LOGISTIC回歸方程進(jìn)行驗(yàn)證，對各市縣的發(fā)病強(qiáng)度進(jìn)行判別。結(jié)果119932012年海南省瘧疾的構(gòu)成以間日瘧為主，占60％，惡性瘧占19％，未分型占21％瘧疾發(fā)病率出現(xiàn)過三次高峰，分別是1994年的1104010萬，1998年的714510萬和2004年的112910萬。20042008年發(fā)病率呈現(xiàn)下降趨勢，具有明顯的季節(jié)性，發(fā)病高峰集中在510月。由于“全球基金瘧疾項目”在海南省的成功實(shí)施，2008年后發(fā)病率迅速降低，季節(jié)特征已不明顯。220042008年海南地區(qū)瘧疾發(fā)病男女比例為26∶1，以3059歲年齡組為主，占總報告病例數(shù)的5504％。農(nóng)民和民工為瘧疾發(fā)病的主要職業(yè)人群，分別占到總病例報告的36％和35％。3GIS從衛(wèi)星地圖提取2種（土地覆蓋類型、土地利用類型）、15個亞類（林地、作物、城市等）地理特征的定量信息氣象數(shù)據(jù)包括降水量、氣溫、日照等8種因素相關(guān)分析顯示，與瘧疾發(fā)病呈正相關(guān)的因素為常綠闊葉林、落葉針葉林、落葉闊葉林、混交林、密閉灌叢和海拔與瘧疾發(fā)病呈負(fù)相關(guān)的因素為水、常綠針葉林、木本熱帶草原、熱帶草原、草原、永久濕地、作物、城市和建成區(qū)降水量、日照、氣溫、NDVI及其一月滯后值與發(fā)病率呈正相關(guān)關(guān)系LSTD、LSTN及其一月滯后值呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。4利用GIS提取地理信息，針對20042008年間開展地理空間分布特征分析，瘧疾發(fā)病呈現(xiàn)明顯的西南部高發(fā)、東北部低發(fā)的地區(qū)分布規(guī)律。西南部地區(qū)（白沙、昌江、樂東、陵水、保亭、瓊中、五指山、東方、萬寧）具有林地覆蓋為主的地理景觀特點(diǎn)東北部地區(qū)（海口、文昌、臨高、澄邁、定安、儋州、屯昌、瓊海）具有草原和作物覆蓋為主的地理景觀特點(diǎn)。多因素分析結(jié)果顯示，常綠闊葉林地帶平均海拔743M是瘧疾發(fā)病的危險因素，而針葉林地帶平均海拔63M、作物地帶（平均海拔263M）是保護(hù)因素。5多因素面板數(shù)據(jù)分析顯示，海南地區(qū)瘧疾發(fā)病增加與NDVI指數(shù)增高、LSTD降低、日照時間增長相關(guān)NDVI指數(shù)每增高1個單位，IRR515（95％CI304870）LSTD每增高1℃，IRR08795％CI085089前一個月的LSTD每增高1℃，IRR08995％CI087091日照時數(shù)每增加1個小時，IRR10595％CI104105前一個月的日照時間每增長1小時，IRR10395％CI103104P000。6對海南地區(qū)瘧疾發(fā)病強(qiáng)度的LOGISTIC回歸方程表達(dá)式LOGITP11481259“常綠針葉林”050“常綠闊葉林”091“作物”006“海拔”進(jìn)行驗(yàn)證，最終20042008年各市縣發(fā)病強(qiáng)度判別結(jié)果的符合率為8777％。結(jié)論1海南地區(qū)瘧疾防控工作效果明顯，但有利于瘧疾傳播的環(huán)境條件依然存在，瘧疾防控工作仍需繼續(xù)加強(qiáng)。2瘧疾疫情的長期監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，海南地區(qū)瘧疾疫情分布具有明顯的地域性（西南部高發(fā)、東北部低發(fā)）和周期性（夏秋季高發(fā)，冬春季低發(fā)），中青年男性農(nóng)民和民工是感染瘧疾的高危人群，應(yīng)針對上述人群和分布特征采取相應(yīng)措施。3NDVI指數(shù)、日間地表溫度和日照時數(shù)是影響瘧疾發(fā)病的重要環(huán)境因子，其變化規(guī)律可為監(jiān)測瘧疾疫情的變化提供線索。4利用GIS的空間流行病學(xué)技術(shù)可快速、準(zhǔn)確提取海南地理特征信息。其中植被類型、土地覆蓋和利用類型與疫情發(fā)生強(qiáng)度有關(guān)聯(lián)，可作為預(yù)測自然因素作用下瘧疾疫情的重要依據(jù)。

簡介：點(diǎn)擊查看更多我國大眾傳媒與政府危機(jī)傳播研究——以2003年SARS疫情報道為例.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：目的（1）對鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)九江區(qū)域血吸蟲病疫情狀況及變化趨勢進(jìn)行分析，為下一步制定血吸蟲病防治目標(biāo)和調(diào)整防治策略提供參考依據(jù)。（2）探索應(yīng)用灰色模型預(yù)測該區(qū)域血吸蟲病疫情的可行性，為建立鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)血吸蟲病預(yù)警體系提供方法學(xué)依據(jù)。方法（1）收集20032015年九江區(qū)域血吸蟲病防治工作年報資料，采用趨勢卡方檢驗(yàn)等統(tǒng)計學(xué)方法分析人、畜病情和釘螺情況數(shù)據(jù)資料。（2）以20052014年血吸蟲病疫情數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用灰色系統(tǒng)GM11模型建立原始模型，運(yùn)用等維灰數(shù)遞補(bǔ)動態(tài)預(yù)測模型對20152020年血吸蟲病疫情發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，引進(jìn)環(huán)境干涉因子修正預(yù)測結(jié)果，并將2015年的血吸蟲病疫情指標(biāo)的實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)測值進(jìn)行對比分析，評價模型的預(yù)測效果。結(jié)果（1）20032015年，鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)九江區(qū)域傳播阻斷縣由2個增至4個，傳播控制縣由5個增至9個，未達(dá)到傳播控制的縣數(shù)減少到0。人群血檢和糞檢陽性率明顯下降，人群血吸蟲感染率大幅度下降（均降至001％以下），急性感染病例數(shù)由49例快速下降為0，20032010年晚期血吸蟲病新發(fā)例數(shù)逐漸增加，2011年以后下降，晚期血吸蟲病新發(fā)率呈波動下降趨勢。耕牛陽性率由2003年的374下降至2015年的007，下降了9813。釘螺面積在20052015年期間維持在2400024800HM2之間，并有緩慢增加趨勢，滅螺面積增加了5954。（2）對人群血吸蟲感染率、耕牛陽性率及釘螺面積建立了預(yù)測模型，擬合效果較好。中長期預(yù)測結(jié)果顯示，20162020年人群血吸蟲感染率預(yù)測值分別為00078、00021、00003、00003、00002，耕牛陽性率預(yù)測值分別為01466、00580、00208、00214、00249，釘螺面積預(yù)測值分別為2485069HM2、2491583HM2、2497410HM2、2503061HM2、2512446HM2。人群血吸蟲感染率及耕牛陽性率未來幾年總體呈下降趨勢，釘螺面積有緩慢增長趨勢。結(jié)論鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)九江區(qū)域血吸蟲病疫情整體呈下降趨勢，但釘螺面積有回升可能；灰色預(yù)測模型對該地區(qū)血吸蟲病疫情預(yù)測效果較好，可用于血吸蟲病疫情的中長期預(yù)測分析。

簡介：延邊大學(xué)碩士學(xué)位論文韓登舉抗擊日、俄侵略的斗爭姓名于文萍申請學(xué)位級別碩士專業(yè)專門史指導(dǎo)教師姜龍范20070520做談判后盾，彌補(bǔ)了清政府兵力的不足，為維護(hù)我國東疆主權(quán)做出了歷史性貢獻(xiàn)。在中國東北近代史上存在了八十年的“韓邊外”，雖有鎮(zhèn)壓農(nóng)民起義、窩匪、種植大煙、犧牲革命黨人林趾仁以換取家族的穩(wěn)定，以及后期的家風(fēng)腐敗等負(fù)面影響，但在東北近代史上所起的推動歷史發(fā)展和促進(jìn)社會進(jìn)步的作用應(yīng)是主流。其中第三代韓登舉保家衛(wèi)國的愛國義舉，可謂是功昭日月。關(guān)鍵詞柳條邊；韓邊外；韓登舉；抗擊日、俄侵略II

簡介：目的了解20042015年天津市和平區(qū)細(xì)菌性痢疾流行特征，應(yīng)用20042015年菌痢疫情數(shù)據(jù)，預(yù)測2016年和平區(qū)菌痢月發(fā)病率，掌握菌痢疫情變化趨勢，為制定和平區(qū)菌痢防控措施提供可參考的理論依據(jù)。方法從中國疾病預(yù)防控制信息系統(tǒng)和中國疾病預(yù)防控制基本信息系統(tǒng)中收集20042015年天津市和平區(qū)菌痢發(fā)病情況和人口學(xué)資料，分析菌痢流行特征。另外，在和平區(qū)開設(shè)腸道門診醫(yī)院中選取1家監(jiān)測點(diǎn)醫(yī)院，將該醫(yī)院20092014年間腸道門診就診的所有菌痢患者作為調(diào)查對象。全部研究對象均使用統(tǒng)一的流調(diào)表進(jìn)行流行病學(xué)調(diào)查，內(nèi)容包括一般情況、發(fā)病情況、臨床資料、流行病學(xué)調(diào)查、用藥情況、經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)及家庭負(fù)擔(dān)等項目。臨床資料和實(shí)驗(yàn)室檢查數(shù)據(jù)摘自門診日志。20092014年間，監(jiān)測點(diǎn)醫(yī)院腸道門診共接診腹瀉患者7467例，其中菌痢患者342例，占458％。共收集菌痢患者流行病學(xué)調(diào)查表342份，將收集的數(shù)據(jù)應(yīng)用EPIDATA建立數(shù)據(jù)庫。分析采用描述性流行病學(xué)方法，其中計數(shù)資料主要計算率或構(gòu)成比，組間比較應(yīng)用Χ2檢驗(yàn)。和平區(qū)2016年菌痢各月發(fā)病率預(yù)測主要應(yīng)用自回歸求和移動平均模型（ARIMA模型），通過對2004至2015年菌痢的發(fā)病情況進(jìn)行擬合，建立ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果1、20042015年和平區(qū)共報告菌痢2423例，男性1375例，女性1048例，年均發(fā)病率是603510萬，2005年菌痢發(fā)病率（1280410萬）最高，此后呈下降趨勢。男、女性菌痢平均發(fā)病率分別為691910萬和516910萬；菌痢發(fā)病率最高的是09歲兒童，隨著年齡增高，菌痢發(fā)病率呈下降趨勢；菌痢病例集中出現(xiàn)在78月；按年齡、性別進(jìn)行標(biāo)化后，白樓街菌痢年平均標(biāo)化發(fā)病率最高。菌痢患者中居前三位的職業(yè)為學(xué)生（2390）、干部職員（1478）和離退休人員（1222）。2、菌痢患者流行病學(xué)調(diào)查結(jié)果20092014年間，監(jiān)測點(diǎn)醫(yī)院腸道門診共接診腹瀉患者7467例，其中菌痢患者342例（458），其他感染性腹瀉患者3307例（4428），非感染性腹瀉患者3818例（5114）。調(diào)查342例菌痢患者，男性169例，女性173例，年齡中位數(shù)為40歲。病例集中出現(xiàn)在59月，8363患者就診前未服藥，臨床癥狀以腹瀉、乏力、食欲不振、腹脹、發(fā)熱等為主，同時，就診病例便標(biāo)本以水樣便和粘液便為主。有接觸史病例占234，飲食情況上8012病人發(fā)病前曾半生吃海水產(chǎn)品。治療用藥以諾氟沙星為主。醫(yī)療費(fèi)用平均286元，對家庭影響較輕。3、將20042015年和平區(qū)菌痢各月發(fā)病資料擬合ARIMA模型，效果較好。應(yīng)用該模型對2016年菌痢月發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果為和平區(qū)2016年1～12月菌痢發(fā)病呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性，發(fā)病高峰出現(xiàn)在7月，發(fā)病率峰值為41710萬，2016年和平區(qū)菌痢發(fā)病整體處于穩(wěn)定的較低水平，發(fā)病趨勢與20042015年菌痢發(fā)病趨勢基本一致，不會出現(xiàn)較大的流行。結(jié)論和平區(qū)20042015年12年間菌痢發(fā)病呈現(xiàn)出逐漸下降的趨勢，近幾年菌痢發(fā)病率已處于較低水平，波動較?。痪“l(fā)病呈季節(jié)性變化，夏季高發(fā)；好發(fā)人群為兒童；菌痢患者臨床表現(xiàn)以腹瀉癥狀為主，糞便性狀多為水樣便或粘液便，多數(shù)患者有不良飲食習(xí)慣；在菌痢發(fā)病率預(yù)測中ARIMA模型顯示了較好的精度。

簡介：研究目的描述重慶市艾滋病高危人群的HIVAIDS流行現(xiàn)況，評價重慶市針對靜脈注射吸毒人群的艾滋病疫情采取的干預(yù)措施效果，建立SIR模型模擬并預(yù)測重慶市靜脈注射吸毒人群艾滋病疫情趨勢。研究方法采用SIR模型模擬重慶市靜脈注射吸毒人群的艾滋病流行情況。在模型中加入種群動力學(xué)因素、針具交換因素、美沙酮維持治療因素和抗病毒治療因素，分析各干預(yù)因素對疫情的影響。模型中的相關(guān)參數(shù)提取自20072012年重慶市艾滋病防治工作年報，某些參數(shù)采用蒙特卡羅模擬方法和文獻(xiàn)研究進(jìn)行估計。以模型中的基本再生數(shù)R0為評價艾滋病疫情發(fā)展趨勢的主要指標(biāo)。主要應(yīng)用軟件包括SIR模型的公式推導(dǎo)以WOLFRAMMATHEMATICA9軟件實(shí)現(xiàn)，蒙特卡羅模擬編程通過R軟件實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)的整理分析以EXCEL2010和SPSS190實(shí)現(xiàn)。研究結(jié)果20062012年重慶市艾滋病感染的主要途徑為異性性途徑、同性性途徑和靜脈注射吸毒。20062012年，重慶市靜脈注射吸毒者的HIV年平均感染率為842％95％CI782％～903％。通過SIR模型模擬重慶市靜脈注射吸毒人群的艾滋病傳播特征，研究中有以下結(jié)果在未開展針具交換、美沙酮維持治療和抗病毒治療時，基本再生數(shù)R0為205當(dāng)針具交換覆蓋率為0時，HIV陽性的靜脈注射吸毒人群的美沙酮維持治療覆蓋率由0上升至005，基本再生數(shù)R0減小05當(dāng)HIV陽性的靜脈注射吸毒人群的堅持抗病毒治療率從0上升至005，基本再生數(shù)R0下降05而當(dāng)HIV陽性的靜脈注射吸毒人群的美沙酮維持治療覆蓋率和堅持抗病毒治療率為0時，針具交換覆蓋率由0上升至02，基本再生數(shù)R0減少幅度小于05。結(jié)合實(shí)際情況和模型模擬，最佳的干預(yù)措施策略是美沙酮維持治療覆蓋率為0105且抗病毒治療覆蓋率為005時，基本再生數(shù)R0小于1。模型模擬的靜脈注射吸毒人群的HIV感染率與實(shí)際的擬合，相關(guān)系數(shù)為077P＜005。研究結(jié)論本研究描述了重慶市各類艾滋病高危人群的HIVAIDS流行現(xiàn)況，建立了SIR模型模擬并預(yù)測重慶市靜脈注射吸毒人群的艾滋病疫情趨勢。在模型中加入重慶市針對IDUS的HIV疫情采取的干預(yù)措施（針具交換項目、美沙酮維持治療項目和抗病毒治療項目）后，通過模型模擬可知不同的干預(yù)項目和干預(yù)力度對疫情的影響大小。通過模型模擬情況與現(xiàn)實(shí)可行性，本研究提出了最佳可實(shí)現(xiàn)的干預(yù)措施策略。本研究的SIR模型的模擬數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)的擬合度高，這表明SIR模型對艾滋病傳播規(guī)律的分析有良好的效果，相比其他艾滋病疫情模型，SIR模型能直接體現(xiàn)各行為因素和干預(yù)因素對疫情的影響，且模型中有基本再生數(shù)來預(yù)測艾滋病疫情的發(fā)展趨勢。

簡介：目的了解貴州省鼠類宿主動物鉤端螺旋體（簡稱鉤體）帶菌情況、菌型分布、分子流行病學(xué)特征及其與人間鉤體病疫情的相關(guān)性，為貴州省鉤體病的預(yù)防和控制提供科學(xué)依據(jù)。方法1對2010～2014年對貴州省黔東南州鉤體疫源地采用夜夾捕鼠法捕獲鼠類。無菌操作取鼠腎臟于EMJH培養(yǎng)基中培養(yǎng)分離鉤體。2采用致病性鉤體特異的PCR引物對分離的鉤體菌株進(jìn)行鑒定，進(jìn)一步運(yùn)用血清群PCR技術(shù)對其進(jìn)行血清群鑒定，并采用傳統(tǒng)的顯微鏡凝集試驗(yàn)對分群結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。3選擇7個串聯(lián)重復(fù)序列VNTR位點(diǎn)，運(yùn)用MLVA方法對分離的致病性鉤端螺旋體DNA進(jìn)行PCR擴(kuò)增，將擴(kuò)增產(chǎn)物采用2％瓊脂糖凝膠進(jìn)行電泳，凝膠成像系統(tǒng)成像拍照并計算出各VNTR位點(diǎn)的擴(kuò)增長度，分析菌株各VNTR位點(diǎn)的重復(fù)數(shù)目，采用聚類分析法分析分離株與參考菌株間的聚類關(guān)系。4采用7個管家基因位點(diǎn)的MLST方法對分離菌株各管家基因位點(diǎn)進(jìn)行雙向測序，7個管家基因位點(diǎn)序列與參考序列進(jìn)行比對，獲得每株菌的等位基因譜并確定序列ST型，將分離菌株等位基因譜與參考菌株構(gòu)建系統(tǒng)進(jìn)化樹，觀察菌株間親緣進(jìn)化關(guān)系。5收集2010～2014年的貴州省病例報告數(shù)據(jù)，利用描述性流行病學(xué)方法進(jìn)行分析?？偨Y(jié)鉤體病人的血清學(xué)檢測、培養(yǎng)結(jié)果，并分析其與宿主動物鉤體菌株間的相關(guān)性及貴州省鉤體病的流行情況。結(jié)果12010～2014年貴州省鉤體監(jiān)測點(diǎn)布夾數(shù)6750夾次，共捕鼠646只鼠密度為957，以黑線姬鼠最多（240只），占總數(shù)的3715。共培養(yǎng)出鉤端螺旋體菌株56株，鼠類鉤體帶菌率為867。黑線姬鼠帶菌率最高，達(dá)2333。2PCR鑒定結(jié)果顯示，56株鉤體菌株均為致病性鉤端螺旋體。血清群PCR鑒定結(jié)果顯示56株菌株均為黃疸出血群菌株，顯微凝集試驗(yàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與PCR方法鑒定結(jié)果一致。3MLVA分析顯示，56株菌有VNTR4、VNTR36、VNTR50位點(diǎn)出現(xiàn)重復(fù)數(shù)目差別，56株菌被分為6個MLVA型。聚類分析顯示，56株菌株與參考菌株黃疸出血群56601株聚類關(guān)系最近。4MLST分型結(jié)果顯示，56株鉤體菌株的7個MLST位點(diǎn)完全一致，均為ST1型。聚類分析顯示，56株菌株與參考菌株黃疸出血群56601株聚類關(guān)系最近。5貴州省2010～2014年報告的病例數(shù)共計73例，死亡8例，病死率1096。病例地區(qū)分布主要集中在黔東南州。病例以男性為主（9589）；職業(yè)以農(nóng)民為主。9月份為貴州省鉤體病的高發(fā)季節(jié)。病人血清抗體陽性率為3889，均為抗黃疸出血群鉤體抗體。病原學(xué)檢測從送檢的7份患者血液和尿液標(biāo)本中未檢出鉤體。結(jié)論黑線姬鼠為貴州省鉤體主要的帶菌鼠種，且2010～2014年間黑線姬鼠密度呈上升趨勢，是貴州省鉤體病疫區(qū)潛在的傳染源；黃疸出血群鉤體是貴州省鼠間流行的主要菌型；貴州省鉤端螺旋體MLVA型別具有多樣性，菌株之間具有明顯的地域相關(guān)性，MLST型別一致；人間鉤體病的流行與鼠間鉤體的帶菌情況有一定的相關(guān)性。

簡介：目的流行性感冒簡稱流感，是由流感病毒引起的急性呼吸道傳染性疾病，具有起病急、傳播快、感染性強(qiáng)等特點(diǎn)。僅20世紀(jì)以來，人類就經(jīng)歷了五次世界性的流感大流行，它們分別是1918年的“西班牙流感”、1957年的“亞洲流感”、1968年的“香港流感”、1977年的“俄羅斯流感”和2009年的甲型H1N1流感，每一次大流行都造成了巨大經(jīng)濟(jì)損失，嚴(yán)重的社會恐慌，并對人類健康產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅。在全世界范圍內(nèi)，每年約有25～50萬人死于流感。目前，根據(jù)預(yù)測模型自變量的不同，流感疫情預(yù)測的方法主要分為三大類一類是不考慮氣象等因素，僅依賴歷史流感發(fā)病數(shù)據(jù)的流感疫情預(yù)測；另一類是傳統(tǒng)的使用氣象因素作為自變量預(yù)測流感疫情；最后一類是基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的流感疫情預(yù)測，主要是基于流感相關(guān)核心詞的谷歌趨勢，百度指數(shù)等互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)的流感疫情預(yù)測。又根據(jù)預(yù)測因變量的不同流感發(fā)病率或基于發(fā)病率的發(fā)病率等級，預(yù)測模型分為預(yù)測發(fā)病率的回歸模型和是否暴發(fā)流行的分類模型。同時機(jī)器學(xué)習(xí)的算法也被廣泛應(yīng)用于流感疫情預(yù)測的回歸和分類模型中。雖然有多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于流感疫情預(yù)測，且都有不錯的預(yù)測效果，但并沒有對各種預(yù)測模型預(yù)測性能進(jìn)行系統(tǒng)的比較。香港位于中國華南沿海地區(qū)，是全世界人口密度最高的地區(qū)之一；僅自1968年以來，香港就暴發(fā)了三次流感暴發(fā)流行，分別是1968年的有H3N2病毒引起的“香港流感”，2009年的由甲型H1N1引起的香港流感暴發(fā)流行以及2015年的香港流感暴發(fā)流行，每次流感暴發(fā)流行都對香港地區(qū)的造成了較大的經(jīng)濟(jì)損失并對人們的健康產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅，流感疫情的預(yù)測有利于降低和控制流感對社會的危害。本研究中，我們以香港地區(qū)為例，基于氣象因素和流感搜索指數(shù)分別構(gòu)建了多種回歸和分類預(yù)測模型預(yù)測流感疫情，并評價各模型的預(yù)測性能，挑選最佳的預(yù)測模型，用于流感疫情預(yù)測。方法香港地區(qū)2011年7月1日至2016年8月27日，共270周的流感樣病例周求診率從香港衛(wèi)生署衛(wèi)生防護(hù)中心的官方網(wǎng)站獲得；我們從香港天文臺官方網(wǎng)站獲取了同時期香港地區(qū)的氣象變量的數(shù)據(jù)；同時，我們分別收集了同時期香港流感相關(guān)的谷歌核心詞的谷歌趨勢和百度核心詞的百度指數(shù)。我們計算所有氣象因素、流感相關(guān)核心詞的谷歌趨勢和百度指數(shù)與香港流感樣病例周求診率的交叉相關(guān)系數(shù)，篩選出最大絕對交叉相關(guān)系數(shù)大于等于03的氣象因素和流感相關(guān)核心詞；我們將篩選出來的流感相關(guān)的谷歌核心詞和百度核心詞分別構(gòu)建谷歌流感搜索指數(shù)和百度流感搜索指數(shù)；然后我們分別以滯后08周的氣象因素和流感搜索指數(shù)（谷歌流感搜索指數(shù)和百度流感搜索指數(shù)）為自變量，構(gòu)建多種回歸（ARIMA，多元逐步線性回歸，LASSO線性回歸，支持向量回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和分類預(yù)測模型（條件推理樹，K近鄰算法，LOGISTIC回歸，樸素貝葉斯，支持向量機(jī)，BAGGING決策樹，BOOSTING決策樹和隨機(jī)森林）；在構(gòu)建分類預(yù)測模型時，我們分別以香港流感樣病例周求診率的第75百分位數(shù)（P75）和第90百分位數(shù)（P90）為分界點(diǎn)，將香港流感樣病例周求診率轉(zhuǎn)化為兩個二分類變量是否流感“暴發(fā)流行”（我們假定香港流感樣病例周求診率大于等于P75或P90會發(fā)生流感“暴發(fā)流行”，小于P75或P90不會發(fā)生流感“暴發(fā)流行”）。對于回歸模型，我們采用了平均絕對百分比誤差和均方根誤差來評價模型的預(yù)測性能；對于分類模型，我們采用了準(zhǔn)確率，靈敏度，特異度，陽性預(yù)測值，陰性預(yù)測值和約登指數(shù)這六個統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)評價分類模型的預(yù)測效果。結(jié)果無論是在基于滯后的氣象因素還是流感搜索指數(shù)的回歸預(yù)測模型中，五種回歸預(yù)測模型的預(yù)測誤差從小到大的順序均是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)論氣象因素和流感相關(guān)核心詞的互聯(lián)網(wǎng)搜索量均與流感疫情關(guān)系密切，它們的變化能從側(cè)面反映流感疫情的變化。使用氣象因素和流感相關(guān)核心詞的谷歌趨勢和百度指數(shù)均能較好地預(yù)測香港流感疫情；同時，基于互聯(lián)網(wǎng)流感搜索指數(shù)的流感疫情預(yù)測模型的預(yù)測性能均優(yōu)于基于氣象因素的流感疫情預(yù)測模型。獲取百度指數(shù)核心詞過程中開發(fā)的百度指數(shù)獲取軟件BAIDUINDEXCRAWLER能迅速地獲取核心詞的百度指數(shù)，以便今后開展基于包括流感在內(nèi)的傳染病相關(guān)核心詞百度指數(shù)的傳染病疫情預(yù)測。基于流感相關(guān)核心詞的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)谷歌趨勢和百度指數(shù)能很好地預(yù)測流感疫情，這為包括流感在內(nèi)的傳染病的預(yù)防控制提供了新的思路和方法，可作為傳統(tǒng)傳染病的監(jiān)測系統(tǒng)的補(bǔ)充。未來需要開展更多基于傳染病相關(guān)核心詞的谷歌趨勢，百度指數(shù)等互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的傳染病疫情預(yù)測研究，以進(jìn)一步研究互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)與傳染病疫情的關(guān)系，為傳染病的預(yù)測控制提供參考依據(jù)，減少傳染病對人類社會的危害。

簡介：從2014年2月開始，在西非幾內(nèi)亞爆發(fā)的埃博拉病，是近40年來爆發(fā)的一次最大規(guī)模的疫情，對西非及其他地區(qū)造成了嚴(yán)重威脅。西非三國（幾內(nèi)亞、利比里亞、塞拉利昂）是全球疫情最嚴(yán)重的區(qū)域，集中了全球999％以上的病例。在世界衛(wèi)生組織及其他醫(yī)療團(tuán)體的幫助下，西非三國疫情防控措施得以有效實(shí)施，為疫情的最終控制起到了關(guān)鍵性作用。本文在已有動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上，建立了符合西非埃博拉病毒傳播實(shí)際情況的傳染病動力學(xué)模型，分別從SEIR相關(guān)模型和具有隔離倉室的模型兩個方面來研究和分析西非三國疫情防控措施的效率。本研究主要內(nèi)容包括①基于SEIR模型，結(jié)合世界衛(wèi)生組織公布的埃博拉數(shù)據(jù)，我們從模型中得到西非三國在埃博拉初期無控制狀態(tài)下的傳染率的取值。通過得到的數(shù)值結(jié)果，進(jìn)而對疫情的發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果體現(xiàn)了埃博拉防控工作的緊迫性和重要性。②鑒于埃博拉疫情不同時段的防控措施強(qiáng)度的差異，我們定義分段函數(shù)T建立新的模型，得到三國控制因子K1和K2的取值。然后，我們對所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向比較，分析結(jié)果所反映的三國防控措施效率的差異，得到結(jié)論利比里亞防控措施強(qiáng)度最大、塞拉利昂次之、幾內(nèi)亞最小，所得結(jié)果與實(shí)際情況相吻合，從而驗(yàn)證了所得結(jié)論的正確性。③基于埃博拉發(fā)病前后所采取的防控手段的不同，我們建立了能夠較好地反映實(shí)際情況的SEGEQEGGIGIQIGGIGQR模型和SEGEQIGIQIGQR模型，得到模型中的未知參數(shù)A1、A2、C1和C2的取值。通過數(shù)據(jù)分析，我們對西非三國在具體分類下的預(yù)防措施和控制措施效果分別進(jìn)行評估和橫向整體比較。然后，我們進(jìn)行綜合評價，得到結(jié)論利比里亞防控措施強(qiáng)度最大、塞拉利昂次之、幾內(nèi)亞最小。最后，我們對參數(shù)的敏感性進(jìn)行了分析。我們從模型得到的結(jié)果與世界衛(wèi)生組織公布的感染數(shù)據(jù)擬合度較高，而且評估結(jié)果也與實(shí)際相吻合，通過定量分析較好的揭示了三國疫情防控工作的效率。

簡介：目的對學(xué)校流感暴發(fā)疫情的流行特征和干預(yù)方式進(jìn)行描述性分析，進(jìn)一步探討學(xué)校流感暴發(fā)疫情的最佳干預(yù)時機(jī)和最佳干預(yù)方式，為學(xué)校流感暴發(fā)疫情的科學(xué)防控提供理論依據(jù)。方法收集發(fā)表于知網(wǎng)、維普和萬方數(shù)據(jù)庫的發(fā)生時間在20042014年的學(xué)校流感暴發(fā)疫情數(shù)據(jù)，建立文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫分析其流行特征，利用多因素分析研究學(xué)校流感暴發(fā)疫情的最佳干預(yù)時機(jī)。利用重慶市疾控中心突發(fā)公共衛(wèi)生事件報告系統(tǒng)的一起發(fā)生在重慶市某小學(xué)的實(shí)際流感暴發(fā)疫情數(shù)據(jù)，使用流感傳播動力學(xué)模型進(jìn)行學(xué)校流感暴發(fā)疫情最佳干預(yù)方式的研究，所研究干預(yù)方式為針對病例的措施（隔離治療），針對環(huán)境的措施（通風(fēng)消毒）和針對暴露者的措施（健康教育晨檢停課預(yù)防服藥疫苗接種），共計3類9種。在不考慮成本時以疫情持續(xù)時間、新發(fā)病例數(shù)、罹患率和罹患率降低百分比作為干預(yù)效果評價指標(biāo)，在考慮成本時以成本效果比作為評價指標(biāo)。結(jié)果⑴文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫累計共納入107篇文獻(xiàn)，包括109起疫情數(shù)據(jù)。⑵20042014年間學(xué)校流感暴發(fā)疫情的流行特征病毒類型以H1N1為主，占比高達(dá)4717％（50起），其次為B型，有32起（3019），H3N2型最少2264（24例）；發(fā)生機(jī)構(gòu)學(xué)校流感暴發(fā)疫情多發(fā)生在小學(xué)，占4706（48起）中學(xué)占3529（36起）次之，高校技校占比1078（11起）最少；南北分布南方發(fā)生82起（7593），北方發(fā)生26起（2407），南方多于北方；城鄉(xiāng)分布城市發(fā)生57起（5481），農(nóng)村發(fā)生47起（4519）；持續(xù)時間疫情最短持續(xù)4天，最長持續(xù)46天，疫情持續(xù)時間＞10天的有7431（81起），其中有18起（1651）疫情持續(xù)時間超過20天；病例數(shù)學(xué)校流感暴發(fā)疫情的病例數(shù)最少10人，最多578人，6789（74起）的病例數(shù)超過50，僅10起（917）病例數(shù)小于等于20；罹患率罹患率最低024，最高60，2752（38起）的累計罹患率超過10，其中19起（1376）罹患率超過20。⑶干預(yù)時機(jī)學(xué)校流感暴發(fā)疫情的持續(xù)時間和病毒類型、學(xué)校規(guī)模、干預(yù)時間和干預(yù)規(guī)模有關(guān)。學(xué)校流感暴發(fā)疫情的病例數(shù)和病毒類型、學(xué)校規(guī)模和干預(yù)規(guī)模有關(guān)。⑷干預(yù)方式各干預(yù)方式使用頻率從高到低依次為隔離、治療患者、健康教育、通風(fēng)、晨檢、消毒、預(yù)防服藥、停課、疫苗。所有疫情均采用了針對病例的干預(yù)方式（隔離治療），5種及以上干預(yù)方式組合干預(yù)的比例達(dá)到944。不考慮成本時綜合而言，學(xué)校流感暴發(fā)疫情所采取干預(yù)方式數(shù)越多，其干預(yù)效果越好。9種方式組合干預(yù)方式（治療隔離健康教育消毒預(yù)防服藥停課暴露前疫苗50通風(fēng)晨檢）為最理想干預(yù)方式，暴發(fā)前接種流感疫苗效果較疫情暴發(fā)后應(yīng)急接種效果更好。6種干預(yù)方式聯(lián)合（治療隔離通風(fēng)晨檢健康教育消毒）干預(yù)較5種方式聯(lián)合（治療隔離通風(fēng)晨檢健康教育）干預(yù)可明顯縮短疫情持續(xù)時間。7種干預(yù)方式聯(lián)合（治療隔離通風(fēng)晨檢健康教育消毒預(yù)防服藥）和8種方式聯(lián)合（治療隔離通風(fēng)消毒晨檢健康教育預(yù)防服藥停課）效果相差不大。在采取8種干預(yù)方式聯(lián)合（治療隔離健康教育通風(fēng)晨檢消毒預(yù)防服藥停課）干預(yù)時進(jìn)一步合并暴發(fā)后應(yīng)急疫苗接種并不能取得更好的防控效果。考慮成本時，綜合而言介入方式數(shù)越少，成本效果比越低，8種方式聯(lián)合干預(yù)（治療隔離健康教育通風(fēng)晨檢消毒預(yù)防服藥停課）成本效果比低于7種方式聯(lián)合干預(yù)（治療隔離健康教育通風(fēng)晨檢消毒預(yù)防服藥）。結(jié)論學(xué)校流感暴發(fā)疫情最佳干預(yù)時間為5天以內(nèi)，最佳干預(yù)規(guī)模為1630例之間，不考慮成本，最理想干預(yù)方式為9種方式組合干預(yù)（治療隔離通風(fēng)晨檢健康教育消毒預(yù)防服藥停課暴露前疫苗50），考慮成本最理想干預(yù)方式為5種方式組合（治療隔離通風(fēng)晨檢健康教育）。綜合考慮，學(xué)校流感暴發(fā)疫情最佳干預(yù)措施為6種方式組合干預(yù)（治療隔離通風(fēng)晨檢健康教育消毒）。

簡介：目的闡述衡陽市手足口病（HFMD）流行病學(xué)以及病原學(xué)的分布特征，掌握HFMD流行規(guī)律；探討氣象因素對手足口病發(fā)病的影響，并建立基于氣象因素的手足口病發(fā)生的預(yù)警模型，為預(yù)測衡陽市手足口病發(fā)病高風(fēng)險季節(jié)，合理配置醫(yī)療衛(wèi)生資源，有目標(biāo)有重點(diǎn)的開展手足口病防治工作提供科學(xué)依據(jù)，為公眾參與傳染病健康教育活動提供新方法。方法1對衡陽市20092015年手足口病的監(jiān)測數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)采用SPSS180進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。描述其三間分布情況及病原學(xué)特征；其中率的比較采用Χ2檢驗(yàn)，以P＜005代表有統(tǒng)計學(xué)意義。利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，描述其空間分布特征。2收集整理好20112015年衡陽市月度HFMD發(fā)病資料和氣象資料（月最高溫、月最低溫、月平均氣溫、月平均降雨量、月平均濕度、月平均日照時間）進(jìn)行相關(guān)分析。并通過氣象因子的構(gòu)建、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的處理、氣象因素和手足口病發(fā)病數(shù)的相關(guān)性矩陣、層次分析法構(gòu)建預(yù)警模型。3收集整理好20112015年衡陽市月度重癥HFMD發(fā)病資料和同期氣象資料進(jìn)行相關(guān)分析。并通過氣象因子的構(gòu)建、氣象因素和手足口病發(fā)病數(shù)的相關(guān)性矩陣、主成分分析結(jié)合多元線性回歸法提出不同預(yù)警等級，發(fā)布相應(yīng)的預(yù)防控制措施。結(jié)果流行特征描述衡陽市20092015年累計上報62462例手足口病，年均報告發(fā)病率為152310萬，其中重癥病例398例，死亡病例26例，重癥死亡比為675％；；全年四季均有病例報告，除20092010，2015年發(fā)病呈單峰外，20112014年發(fā)病呈雙高峰形態(tài)，主要在47月（34836例，占5692）小尾峰在910月（13741例，占2245）。其中重癥和死亡病例也主要集中出現(xiàn)在46月，占全年發(fā)病的6670（265398），HFMD發(fā)病范圍廣，各縣市區(qū)流行強(qiáng)度不一，但發(fā)病數(shù)最多的主要是衡陽縣、耒陽市、衡南縣，發(fā)病率最高的為蒸湘區(qū)、南岳區(qū)、石鼓區(qū)；其中五個主城區(qū)的發(fā)病率明顯高于七個縣區(qū)，差異有統(tǒng)計學(xué)意義（Χ27596，P氣象因素分析20092015年的手足口病月發(fā)病數(shù)與月平均氣溫相關(guān)程度最高（R0706），與月均日照時間和降雨量呈負(fù)相關(guān)；月均相對濕度對HFMD的發(fā)病無顯著影響利用層次分析法構(gòu)建的手足口病發(fā)病預(yù)警模型提示，我市2015年無紅色預(yù)警月，黃色預(yù)警月份為4、5、6、8月，與既往監(jiān)測數(shù)據(jù)一致。通過主成分分析法提取主要影響因子，指出溫度是重癥數(shù)發(fā)生的重要?dú)庀笾笜?biāo)，其次是日照和濕度，降水的影響最小。并通過結(jié)合多元線性回歸方程構(gòu)建重癥發(fā)病數(shù)與氣象因素的預(yù)警模型設(shè)定預(yù)警等級，并提出相應(yīng)預(yù)防控制措施。結(jié)論1針對衡陽市居高不下的手足口病疫情，應(yīng)在每年47月份，加強(qiáng)對4歲及以下散居兒童HFMD的防控工作，蒸湘區(qū)、南岳區(qū)、石鼓區(qū)更應(yīng)作為防控重點(diǎn)。2衡陽市HFMD重癥及死亡病例多由EV71病毒型引起，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注EV71病原學(xué)監(jiān)測，但其他腸道病毒型的檢測也不容懈怠，需謹(jǐn)防重癥化趨勢的可能。3通過GIS功能，能更直觀地顯示出20092015年間衡陽市手足口病疫情的地區(qū)分布為高發(fā)聚集區(qū)基本不變的特征。4建立了基于氣象因素的手足口病和重癥手足口病的預(yù)警模型，可以用于衡陽市HFMD疫情趨勢的等級預(yù)測，

簡介：目的以甘肅省榆中縣2009年2016年報告的法定傳染病病例為資料，對法定傳染病進(jìn)行描述性研究及趨勢分析，確定榆中縣重點(diǎn)防控的傳染病種類以及高危人群，為提出針對性的傳染病防控措施提供理論依據(jù)。方法從中國疾病預(yù)防控制信息系統(tǒng)中提取法定傳染病資料，核實(shí)原始資料的真實(shí)性。對法定傳染病資料從總體發(fā)病情況（發(fā)病率、發(fā)病順位、構(gòu)成）、死亡情況以及主要法定傳染病三間分布（人群分布，時間分布與地區(qū)分布）等方面進(jìn)行描述性研究及趨勢分析，對其中的計數(shù)資料進(jìn)行X2檢驗(yàn)，A＝005。結(jié)果1總體發(fā)病情況甘肅省榆中縣2009年2016年沒有甲類法定傳染病病例與乙類法定傳染病按照甲類管理的病例報告。8年間報告乙類與丙類法定傳染病共計12765例，年均報告發(fā)病率為3623710萬，總體呈波動性降低態(tài)勢。報告法定傳染病年均發(fā)病率順位依次為病毒性肝炎，肺結(jié)核，細(xì)菌性痢疾，其它感染性腹瀉與流行性腮腺炎。報告病例按照不同傳播途徑分類進(jìn)行統(tǒng)計分析，血源性及性傳播傳染病年均發(fā)病率位居首位，呼吸道傳染病年均發(fā)病率位居第2位，腸道傳染病年均發(fā)病率位居第3位，血源性及性傳播傳染病以病毒性肝炎病例報告病例為主，其報告病例占血源性及性傳播傳染病報告總病例的9394％。2法定傳染病死亡情況榆中縣2009年2016年8年間報告死亡病例共12例，年均報告死亡率為03410萬，病死率為009。3報告病例“三間分布”情況報告病例人群分布情況是，男性患者發(fā)病率高于女性（X2＝655713P＜001），男女性別比為1691；發(fā)病人群主要是轄區(qū)內(nèi)的農(nóng)民與18歲年齡組人群；報告病例時間分布情況以5月、6月、7月法定傳染病多發(fā)；報告病例地區(qū)分布以西南部山區(qū)居民法定傳染病的發(fā)病率高于東北部山區(qū)與中部川區(qū)居民發(fā)病率（X2＝36350P＜001）。4整體發(fā)病情況甘肅省榆中縣2009年2016年8年間報告法定傳染病年均發(fā)病率低于同期國家（4865810萬）與甘肅省（3905710萬）發(fā)病率水平（X2＝189534P＜001），報告年均死亡率亦低于同期國家（12210萬）與甘肅?。?4910萬）死亡率水平（X2＝107957P＜001）。結(jié)論1甘肅省榆中縣法定傳染病報告病例的年均發(fā)病率總體呈波動性降低態(tài)勢；報告年均死亡率與病死率低于同期國家與甘肅省年均死亡率與病死率水平。2甘肅省榆中縣法定傳染病防治的重點(diǎn)人群是18歲年齡組、農(nóng)民與男性居民；5、6、7月份法定傳染病多發(fā)；西南部山區(qū)居民法定傳染病的發(fā)病率高于東北部山區(qū)與中部川區(qū)居民發(fā)病率；病毒性肝炎、肺結(jié)核、細(xì)菌性痢疾、其它感染性腹瀉與流行性腮腺炎是重點(diǎn)防控的法定傳染病。