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J-GLOBAL ID：201902247546313586   整理番号：19A0493472

2006~2014年の中国,Ningboにおけるインフルエンザ罹患率の疫学的特徴と予測モデル分析【JST・京大機械翻訳】

Epidemiological Features and Forecast Model Analysis for the Morbidity of Influenza in Ningbo, China, 2006-2014

著者 (10件)： Wang Chunli (Department of Chronic Diseases and Community Health, Fenghua Municipal Center for Disease Control and Prevention, Ningbo 315500, China) ,  Li Yongdong (Department of Virus Research, Ningbo Municipal Center for Disease Control and Prevention, Ningbo 315010, China) ,  Feng Wei (Department of Chronic Diseases and Community Health, Fenghua Municipal Center for Disease Control and Prevention, Ningbo 315500, China) ,  Liu Kui (Department of Science Research and Information Management, Zhejiang Provincial Center for Disease Control and Prevention, Hangzhou 310051, China) ,  Zhang Shu (Department of Virus Research, Ningbo Municipal Center for Disease Control and Prevention, Ningbo 315010, China) ,  Hu Fengjiao (Department of Virus Research, Ningbo Municipal Center for Disease Control and Prevention, Ningbo 315010, China) ,  Jiao Suli (Department of Virus Research, Ningbo Municipal Center for Disease Control and Prevention, Ningbo 315010, China) ,  Lao Xuying (Department of Virus Research, Ningbo Municipal Center for Disease Control and Prevention, Ningbo 315010, China) ,  Ni Hongxia (Department of Virus Research, Ningbo Municipal Center for Disease Control and Prevention, Ningbo 315010, China) ,  Xu Guozhang (Department of Virus Research, Ningbo Municipal Center for Disease Control and Prevention, Ningbo 315010, China)
資料名： International Journal of Environmental Research and Public Health (Web)  (International Journal of Environmental Research and Public Health (Web))
巻： 14  号： 6  ページ： 559  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7208A  ISSN： 1660-4601  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,循環インフルエンザウイルス株と脆弱な集団群を同定し,中国寧波におけるインフルエンザウイルスの分布と季節性を調査することを目的とした。次に,予測のための自己回帰統合移動平均(ARIMA)モデルを確立した。2006~2014年のインフルエンザ監視データを,中国,寧波の疾病管理およびウイルス監視システムのための都市センターからのインフルエンザ様疾患(ILI)(n=129,528)の症例に対して得た。ARIMAモデルを,2015年1月から2015年12月まで予測された罹患率事例を予測するために提案した。13294の標本のうち,インフルエンザウイルスは,951(82.84%)インフルエンザA型および197(17.16%)インフルエンザB型ウイルスを含む1148(8.64%)サンプルで検出された。インフルエンザウイルス分離率は,全体の研究期間(r=0.20,p<0.05)の間,ILIの比率と強く相関した。ARIMA(1,1,1)(1,1,0)12モデルは,寧波におけるILI発生率を予測するために使用することができた。寧波におけるインフルエンザ活性の季節的パターンは雨季と冬の間にピークになる傾向があった。これらの結果から,著者らが確立したモデルはインフルエンザ関連罹患率の傾向を効果的に予測することができ,研究地域における将来のインフルエンザ監視と制御戦略のための方法論的基礎を提供した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *疫学 ,  インフルエンザウイルス ,  *罹患率 ,  *インフルエンザ ,  雨季 ,  監視装置 ,  症例報告 ,  都市 ,  *予測モデル ,  *予測
準シソーラス用語： A型インフルエンザ ,  インフルエンザ様疾患 ,  ARIMAモデル ,  自己回帰 ,  季節性 ,  脆弱性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ARIMAモデル ,  インフルエンザ ,  インフルエンザ様疾患 ,  予測

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

引用文献 (28件)：

• Russell, C.A.; Jones, T.C.; Barr, I.G.; Cox, N.J.; Garten, R.J.; Gregory, V.; Gust, I.D.; Hampson, A.W.; Hay, A.J.; Hurt, A.C.; et al. The global circulation of seasonal influenza A(H3N2) viruses. Science 2008, 320, 340-346.
• Kang, M.; Zhong, H.; He, J.; Rutherford, S.; Yang, F. Using Google Trends for influenza surveillance in South China. PLoS ONE 2013, 8, e55205.
• Laguna-Torres, V.A.; Gómez, J.; Ocaña, V.; Aguilar, P.; Saldarriaga, T.; Chavez, E.; Perez, J.; Zamalloa, H.; Forshey, B.; Paz, I.; et al. Influenza-like illness sentinel surveillance in Peru. PLoS ONE 2009, 4, e6118.
• Olsson, G.E.; Hjertqvist, M.; Lundkvist, A.; Hornfeldt, B. Predicting high risk for human hantavirus infections, Sweden. Emerg. Infect. Dis. 2009, 15, 104-106.
• Hattaf, K.; Yousfi, N. Mathematical Model of the Influenza A (H1N1) Infection. Adv. Stud. Biol. 2009, 8, 383-390.

タイトルに関連する用語 (6件)： 中国 ,  インフルエンザ ,  罹患率 ,  疫学 ,  予測モデル ,  分析