目的分析2016-2020年乌鲁木齐市新市区全民健康体检人群血脂异常检出情况及影响因素,运用ARIMA时间序列模型对血脂异常情况进行拟合和预测。方法获取2016-2020年新市区年龄≥18岁全民健康体检人群血脂异常的相关数据及报表,分析5年间健...目的分析2016-2020年乌鲁木齐市新市区全民健康体检人群血脂异常检出情况及影响因素,运用ARIMA时间序列模型对血脂异常情况进行拟合和预测。方法获取2016-2020年新市区年龄≥18岁全民健康体检人群血脂异常的相关数据及报表,分析5年间健康体检人群血脂异常的检出情况,以及血脂异常的影响因素,利用时间序列ARIMA模型对2016年1月-2019年12月的血脂异常检出率进行建模,选出最优模型对2020年1-12月血脂异常的检出率进行拟合及预测。结果年龄、性别(除2016年)、吸烟情况(除2019年)、饮酒频次(除2019年)、文化程度和体质指数是乌鲁木齐市新市区健康体检人群血脂异常的影响因素(P均<0.05)。在18~69岁年龄区间,血脂异常检出率随着年龄的增大而升高;除2016年外,男性的血脂异常检出率高于女性;有吸烟史者的血脂异常检出率较不吸烟者高;每天饮酒者的血脂异常检出率较高;文化程度大专及以上者的血脂异常检出率较低;超重和肥胖者的血脂异常检出率升高。通过赤池信息量(Akaike information criterion,AIC)和贝叶斯信息量(Bayesian information criterion,BIC)最小原则得出,ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12为最优模型。该模型对2020年1-12月的血脂异常预测的平均绝对百分比误差为15.84%,除外疫情影响的月份,实际检出率均在95%的置信区间。结论2016-2020年新市区全民健康体检人群中男性、40岁以上、有吸烟史、每天饮酒、文化程度较低、超重和肥胖者血脂异常的检出率较高。ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12模型能较好地对血脂异常的检出率进行拟合和短期预测,对新市区血脂异常防治有一定的指导意义。展开更多
文摘目的分析2016-2020年乌鲁木齐市新市区全民健康体检人群血脂异常检出情况及影响因素,运用ARIMA时间序列模型对血脂异常情况进行拟合和预测。方法获取2016-2020年新市区年龄≥18岁全民健康体检人群血脂异常的相关数据及报表,分析5年间健康体检人群血脂异常的检出情况,以及血脂异常的影响因素,利用时间序列ARIMA模型对2016年1月-2019年12月的血脂异常检出率进行建模,选出最优模型对2020年1-12月血脂异常的检出率进行拟合及预测。结果年龄、性别(除2016年)、吸烟情况(除2019年)、饮酒频次(除2019年)、文化程度和体质指数是乌鲁木齐市新市区健康体检人群血脂异常的影响因素(P均<0.05)。在18~69岁年龄区间,血脂异常检出率随着年龄的增大而升高;除2016年外,男性的血脂异常检出率高于女性;有吸烟史者的血脂异常检出率较不吸烟者高;每天饮酒者的血脂异常检出率较高;文化程度大专及以上者的血脂异常检出率较低;超重和肥胖者的血脂异常检出率升高。通过赤池信息量(Akaike information criterion,AIC)和贝叶斯信息量(Bayesian information criterion,BIC)最小原则得出,ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12为最优模型。该模型对2020年1-12月的血脂异常预测的平均绝对百分比误差为15.84%,除外疫情影响的月份,实际检出率均在95%的置信区间。结论2016-2020年新市区全民健康体检人群中男性、40岁以上、有吸烟史、每天饮酒、文化程度较低、超重和肥胖者血脂异常的检出率较高。ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12模型能较好地对血脂异常的检出率进行拟合和短期预测,对新市区血脂异常防治有一定的指导意义。
