《基於貝葉斯時空模型估算流感相關疾病負擔》是依託復旦大學，由王錫玲擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於貝葉斯時空模型估算流感相關疾病負擔
- 依託單位：復旦大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：王錫玲
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
背景 流感疾病負擔的準確估算是合理制訂流感防控措施的重要前提。流感監測網路報告病例是估算流感疾病負擔較為簡便的方法，但因患者就醫習慣、臨床醫生判斷、實驗室檢測負荷等因素影響，其並不能準確量化流感疾病負擔。統計建模方法可以改進流感監測網路報告病例存在的高估或低估疾病負擔的問題。但目前廣泛套用的時間序列模型主要探討流感疾病負擔在時間維度上的變化，而其在空間維度的分布尚缺乏研究。.方法 本項目擬採用貝葉斯時空回歸模型，估算2010至2015年上海市各區縣與各型別流感病毒相關的超額死亡、重症住院、普通住院及門診訪問率，從而構建流感相關疾病負擔金字塔，並進一步估算流感門診-入院、入院-重症及重症-死亡風險。.結果與意義 本項目預期得到上海市各區縣流感疾病負擔時空分布，以指導醫療資源配置；構建的流感疾病負擔金字塔將為疾病負擔的實時估算奠定基礎；採用的貝葉斯時空模型將為其他地區估算流感疾病負擔提供參考。
結題摘要
背景 流感疾病負擔的準確估算是合理制訂流感防控措施的重要前提。流感監測網路報告病例是估算流感疾病負擔較為簡便的方法，但因患者就醫習慣、臨床醫生判斷、實驗室檢測負荷等因素影響，其並不能準確量化流感疾病負擔。統計建模方法可以改進流感監測網路報告病例存在的高估或低估疾病負擔的問題。但目前廣泛套用的時間序列模型主要探討流感疾病負擔在時間維度上的變化，而其在空間維度的分布尚缺乏研究。主要研究內容 本項目整合了多源異構流感相關的資料庫，建立了貝葉斯時空回歸模型，估算2010-2017年上海市16個區縣各型別流感病毒相關的超額死亡、住院及門診就診率，繪製了上海市流感疾病負擔時空分布圖，評估了流感疾病負擔的空間異質性。基於流感的疾病負擔，估算了流感門診-入院、入院-死亡風險，並構建了流感相關疾病負擔金字塔。參與了國家流感疾病負擔時空分布的研究，具體包括估計了2010-15年中國省級和國家級流感相關的超額呼吸道死亡率和2006-2015年中國省級和國家級超額流感樣病例門診就診率。重要結果和關鍵數據 本項目構建的貝葉斯時空回歸模型在傳統的時間序列模型基礎上同時考慮了空間維度的分布。上海市流感相關的超額呼吸道死亡率為0.5每十萬人，超額住院率為32.76每十萬人，超額流感樣病例門診就診率為8.2每千人。各流感亞型中，甲型A(H3N2)和乙型流感B造成的死亡負擔高於甲型A(H1N1)，乙型流感B相關的超額住院率高於甲型A(H1N1)和A(H3N2)，A(H3N2)相關的門診就診率高於甲型A(H1N1)和乙型流感B。上海市流感相關疾病負擔存在時空異質性，疾病負擔最高的是普陀區。流感的門診-入院風險為5% (95% CI: 1%, 9% )，住院-死亡風險為1% (95% CI: 0%, 2% )。科學意義 圍繞上海市國民經濟與社會發展中亟需解決的流感防控這個公共衛生安全問題，本項目估計並繪製了上海市流感疾病負擔空間分布圖，揭示了流感負擔的顯著地理差異，為上海市各區縣流感防控資源的合理配置提供了科學依據。流感疾病負擔金字塔的構建和金字塔各層參數的量化，為流感疾病負擔估計提供了一種準確而快速的方法。
