从2010年到2023年在中国新疆使用BEAST算法检测布鲁塞洛सिस时间序列的变化点
Liping Yang1, Chunxia Wang2, Pan Zhou2
1College of Public Health, Xinjiang Medical University, Urumqi, 830017, China.
Scientific reports
|January 30, 2025
概括
这项研究确定了新疆的重大变化点.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 传染性疾病 传染性疾病
- 时间序列分析时间序列分析
背景情况:
- 血病是一个全球性的健康挑战.
- 关于新疆病的流行病学研究有限,特别是从变化点的角度来看.
研究的目的:
- 为了确定新疆菌病发病率的显著变化点.
- 用序列分解分析时间模式.
主要方法:
- 利用新疆疾病预防和控制信息系统 (2010-2023) 的数据.
- 采用贝叶斯进化分析采用采样技术 (BEAST) 算法进行时间序列分解.
- 鉴定了菌病数据的季节性和趋势组成部分的变化点.
主要成果:
- 在季节性成分中检测到四个显著的变化点 (2013年8月,2017年8月,2022年2月,2023年5月).
- 在趋势组件中确定了五个重大变化点 (2013年3月,2015年8月,2017年7月,2017年2月2020年5月2023年).
结论:
- 变化点分析对流行病学调查有价值.
- 这些发现为新疆的菌病监测和早期预警系统提供了关键的见解.


