【摘 要】
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目的:掌握沈阳市流感样病例（influenza-like illness,ILI）的流行概况,探讨气象因素与沈阳市流感样病例的关系及滞后效应。通过时间序列模型预测流感的发病趋势,为降低流感带来的损失提供一定的理论支持。方法:从沈阳市18家哨点医院收集2010-2019年沈阳流感样病例数据,同时从国家气象数据共享中心（http://www.cma.gov.cn）收集同时期的气象因素资料。采用描述性流
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目的:掌握沈阳市流感样病例（influenza-like illness,ILI）的流行概况,探讨气象因素与沈阳市流感样病例的关系及滞后效应。通过时间序列模型预测流感的发病趋势,为降低流感带来的损失提供一定的理论支持。方法:从沈阳市18家哨点医院收集2010-2019年沈阳流感样病例数据,同时从国家气象数据共享中心（http://www.cma.gov.cn）收集同时期的气象因素资料。采用描述性流行病学方法对疾病资料和气象资料进行特征描述和分析。采用分布滞后非线性模型（Distributed lag non-linear model,DLNM）评价气象因素对流感样病例的影响。通过将气象变量的第90或第10百分位数与中位数进行比较来量化极端天气对流感样病例的影响,并采用季节性差分自回归滑动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA）对沈阳地区2020年每月的流感样病例百分比（ILI%）进行预测。结果:（1）沈阳市2010-2019年流感样病例共887346例,流感样病例百分比为3.21%。流感在全年出现两个高发峰值,冬春季和夏季,病例人数明显高于其他季节。患病人群主要是老人和儿童,其中年龄小于4岁的儿童发病率最高。（2）气象因素中的高温、高气压、高湿度、低湿度和长时间日照为危险因素,增加流感样病的发病风险,在选定的滞后期内最大的RR值分别为（lag:7 RR=1.13,95%CI:1.05～1.20）、（lag:14 RR=1.31,95%CI:1.21～1.41）、（lag:14 RR=1.12,95%CI:1.05～1.21）、（lag:14 RR=1.13,95%CI:1.06～1.21）、（lag:14 RR=1.30,95%CI:1.21～1.38）。低温为保护效应,最小RR值为（lag:5 RR=0.88,95%CI:0.83～0.95）。（3）以月为单位构建模型SARIMA（1,1,1）（1,1,1）12,对2020年每月ILI%进行预测。结论:（1）沈阳市流感为季节性流行特点,呈冬春和夏季双峰高发,儿童老人为易感人群。（2）气象因素与流感样病例之间存在非线性滞后关联,其中高温,高压,高湿度、低湿度,长时间日照增加了流感的发病风险,并存在累积效应。低温对流感样病的发病具有保护作用。（3）SARIMA模型拟合预测效果与真实值有一定的差异。
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