基于ARIMA与NNAR模型的中国慢性阻塞性肺疾病疾病负担预测研究

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背景中国是慢性阻塞性肺疾病(COPD)疾病负担较为严重的国家之一,COPD已成为中国的第三大致死病因,其在全部疾病伤残调整寿命年(DALYs)排名中位居第三位。基于患病率、死亡率和DALYs率实现对COPD疾病负担的有效预测,可为预防和控制措施的制定提供理论支持。目的 描述和分析1990—2019年中国COPD疾病负担状况及其变化趋势,并预测2020—2024年中国COPD疾病负担,旨在为中国COPD科学防控提供依据。方法 于2021年12月,从2019年全球疾病负担(GBD 2019)中提取1990—2019年中国COPD患病率、死亡率及DALYs率等疾病负担指标的数据,采用平均年度变化百分比(AAPC)分析其变化趋势。基于1990—2016年数据(训练集)建立COPD患病率、死亡率及DALYs率的自回归移动平均(ARIMA)模型和神经网络自回归(NNAR)模型,利用2017—2019年数据(测试集)进行模型评价。采用预测值与实际值的相对误差、平均绝对百分误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)比较模型的拟合和预测效果,运用最佳模型预测2020—2024年中国COPD疾病负担。结果 1990—2019年:(1)中国全人群COPD患病率从2 344.40/10~5增长至3 175.37/10~5,年均增长1.04%;男性和女性的COPD患病率平均每年分别增长0.92%和1.13%。(2)中国全人群COPD死亡率由10~5.09/10~5下降至72.94/10~5,年均降幅为1.29%;男性和女性的COPD死亡率均呈下降趋势,平均每年分别下降0.83%和1.83%;(3)中国全人群DALYs率从2 206.55/10~5下降至1 400.71/10~5,年均下降1.56%;男性和女性的COPD DALYs率均呈下降趋势,平均每年分别下降1.37%和1.86%。ARIMA和NNAR模型预测值的动态趋势与实际情况基本一致,但ARIMA模型的预测值与实际值相对误差、MAPE、MAE和RMSE更小,预测精度更高。经ARIMA模型预测得到2020—2024年中国COPD患病率分别为3 229.77/10~5,3 262.44/10~5,3 292.38/10~5,3 322.31/10~5,3 352.25/10~5;死亡率分别为74.50/10~5,75.49/10~5,76.11/10~5,76.50/10~5,76.75/10~5;DALYs率分别为1 429.56/10~5,1 452.07/10~5,1 469.64/10~5,1 483.35/10~5,1 494.05/10~5。结论 2020—2024年中国COPD疾病负担呈现上升趋势,ARIMA模型在拟合中国COPD疾病负担应用中具有良好的拟合效果和精度,可为COPD疾病负担短期预测提供借鉴与参考。
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