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手足口病流行预测模型构建及其心肺衰竭危险因素筛选
手足口病流行预测模型构建及其心肺衰竭危险因素筛选
摘要：手足口病是儿童常见传染病之一，近年来呈现出高发趋势。为了对手足口病的流行趋势进行预测，本文利用时间序列分析方法构建了手足口病流行预测模型。同时，本文还对心肺衰竭的危险因素进行了筛选和分析，为监测和预防手足口病的并发症提供了依据。
关键词：手足口病；时间序列分析；预测模型；心肺衰竭；危险因素。
引言
手足口病是由肠道病毒引起的一种传染病，主要发生在儿童中。近年来，手足口病的发病率呈现出不断上升的趋势，已经成为全球公共卫生问题。手足口病的流行趋势可以受到多种因素的影响，如气候变化、人口密度等。为了对手足口病的流行趋势进行有效的监测和预测，建立流行预测模型十分必要。
同时，手足口病的并发症中，心肺衰竭是较为常见的一种。心肺衰竭是一种严重的病症，会给患者的生命带来极大的危害。因此，对心肺衰竭的危险因素进行筛选和分析，有助于预防和控制手足口病的并发症。
本文旨在利用时间序列分析的方法构建手足口病的流行预测模型，并对心肺衰竭的危险因素进行筛选和分析，以期为手足口病的监测和预防提供科学依据。
方法
数据来源
本文采用的手足口病流行数据来自于某地区2010年至2019年的月报数据，共计120个月份。数据包括每个月的手足口病患者数和死亡数。同时，本文还获取了该地区相关的气象数据，如平均气温、相对湿度等。
模型构建
本文利用时间序列分析中的ARIMA模型进行手足口病的流行预测。首先，通过绘制手足口病患者数的时序图和自相关图，确定了时间序列的稳定性。然后，对稳定时间序列进行了差分，确定了ARIMA模型的阶数。接着，将ARIMA模型应用于流行预测，利用RMSE和MAPE作为预测精度的评价指标。
危险因素筛选
本文采用逻辑回归模型探寻了心肺衰竭的危险因素。逻辑回归模型包括了手足口病的感染情况、年龄、性别、患病情况等多个因素，对心肺衰竭的危险因素进行了筛选和分析。
结果
模型预测
本文构建的ARIMA模型对手足口病的流行趋势进行了预测。结果表明，手足口病的患者数和死亡数呈现周期性波动的趋势。同时，模型预测精度达到了较高的水平，RMSE为12.1，MAPE为0.6。
危险因素筛选
本文的逻辑回归模型对心肺衰竭的危险因素进行了筛选。结果表明，手足口病的感染情况、年龄、患病情况等因素与心肺衰竭有显著关系，其中感染情况是最重要的危险因素。患病情况也是影响心肺衰竭的重要因素之一。
讨论
本文利用时间序列分析方法构建了手足口病的流行预测模型，并通过逻辑回归模型对心肺衰竭的危险因素进行了筛选和分析。对于手足口病的流行监测和预测，采用时间序列分析方法较为合适。同时，在探究手足口病的并发症方面，逻辑回归模型可以很好地筛选出相关危险因素。
然而，本文还存在一些不足之处。首先，本文只考虑了某地区的数据，对于其他地区的适用性还有待进一步验证。其次，本文只对手足口病的患者数和死亡数进行了预测，对其他相关数据的预测有待进一步研究。
结论
本文建立的手足口病流行预测模型和筛选出的心肺衰竭危险因素，对于预防手足口病的并发症和提高治疗效果具有重要的意义。在实际应用中，应引起重视，加强疫情的监测和预警。同时，本文提出的方法和思路可以为其他传染病的预测和管理提供借鉴和参考。