一、26例流行性腮腺炎流行病学分析（论文文献综述）
贾敏,何微,李红兵,赖专华,梁文革,田辉,李小东[1]（2022）在《2008—2019年宝鸡市流行性腮腺炎时空聚集性分析》文中研究表明目的了解2008—2019年宝鸡市流行性腮腺炎时空聚集情况,为流行性腮腺炎预防和控制提供科学依据。方法应用ArcGIS 10.1软件和SaTScan 9.0软件对中国传染病报告信息管理系统中2008—2019年宝鸡市的流行性腮腺炎病例进行时空分析。结果 2008—2019年宝鸡市共报告流行性腮腺炎病例12 154例,年平均发病率为26.92/10万。每年4—7月出现第一个发病高峰,11月—次年1月有一个小的发病高峰,呈现明显的季节性、周期性变化。2008—2012年发病趋势不明显,上下波动,2012年达最高峰,随后总体发病趋势逐年下降,2014—2019年维持在较低水平。时空扫描发现宝鸡市流行性腮腺炎发病有时空聚集性,凤县、太白县、金台区、渭滨区为高发聚集区。结论 2008—2019年宝鸡市流行性腮腺炎发病有明显的时空聚集性,应根据流行性腮腺炎发病时空分布特点制定相应的防制措施。
刘春,徐勇,朱永义,杨俊,余华,谢丹[2]（2022）在《扩大国家免疫规划前后内江市流行性腮腺炎流行病学特征分析》文中指出目的分析内江市扩大国家免疫规划实施前后流行性腮腺炎流行病学特征,为防控流行性腮腺炎提供科学依据。方法采用描述流行病学方法,对扩大国家免疫规划实施前后（2004—2010年和2011—2020年）,内江市流行性腮腺炎流行病学特征进行分析。结果扩大国家免疫规划实施前后,年均报告发病率分别为13.05/10万和12.28/10万,差异有统计学意义(χ2趋势=2 647.68,P<0.05);2004—2020年每年各月均有病例报告,1月、5月、6月和12月为高发月份,其中4—7月为发病高峰,扩大国家免疫规划实施前后,发病高峰病例数占比分别为53.39%和51.07%;扩大国家免疫规划实施后,全市4个县（市、区）（占80.00%）年均报告发病率较实施前有一定程度的下降;扩大国家免疫规划实施前后,发病前三位的职业均为学生、幼托儿童和散居儿童,占比分别为94.58%和93.25%;扩大国家免疫实施前后,15岁以下病例数占比分别为92.98%和91.99%,差异有统计学意义（χ2=563.26,P<0.05）。结论扩大国家免疫规划实施后,内江市流行性腮腺炎发病率呈下降趋势。但2014年后持续下降的趋势不明显,且14岁以下儿童发病率仍维持在较高水平,建议对适龄儿童开展2剂次含麻腮风疫苗接种,进一步降低流行性腮腺炎发病率。
姚亚萍,严睿,陶明勇,邓璇,何寒青,吕华坤[3]（2022）在《2008—2019年浙江省流行性腮腺炎时空分布特征》文中进行了进一步梳理目的分析2008—2019年浙江省流行性腮腺炎的时空分布特征,为疫情精准防控提供依据。方法通过中国疾病预防控制信息系统收集2008—2019年浙江省流行性腮腺炎报告病例资料,描述性分析不同时间和地区流行性腮腺炎病例的发病率分布;采用全局和局部空间自相关分析、时空扫描分析流行性腮腺炎发病的时间和空间聚集性特征。结果 2008—2019年浙江省共报告流行性腮腺炎病例167 196例,发病率从2008年的56.08/10万至2019年的11.35/10万,下降了79.76%。2017年后,流行性腮腺炎报告发病的季节性不再明显。2008年、2011年和2012年流行性腮腺炎发病存在空间自相关,Moran’s I值分别为0.16、0.18和0.16（P<0.05）。2008年、2011年和2012年流行性腮腺炎发病存在时空聚集性,共识别5个聚集区,1个一类聚集区以温州市苍南县为核心,覆盖17个县（市、区）,聚集时间为2008年1月15日—2009年2月28日;4个二类聚集区的核心分别是嘉兴市平湖市、衢州市开化县、杭州市富阳区和绍兴市诸暨市,聚集时间为2008年1月15日—2012年6月30日。结论 2008—2019年浙江省流行性腮腺炎发病水平呈下降趋势,部分地区时有反弹,2017年后季节性规律不再明显;2008年、2011年和2012年发病呈温州市、嘉兴市等地为核心的空间聚集性,2012年后未再发现空间聚集。
雷敢[4]（2021）在《2005—2020年北京市大兴区亦庄社区流行性腮腺炎回顾性分析》文中提出目的分析北京市大兴亦庄社区2005—2020年流行性腮腺炎流行特征,为制定有效防治策略提供科学依据。方法收集北京市大兴亦庄社区2005—2020年报告的流行性腮腺炎报告卡信息,应用描述流行病学方法,分析流行性腮腺炎的流行病学特征。结果 2005—2020年北京市大兴区亦庄社区累计报告流行性腮腺炎302例,报告发病率为23.22/10万。发病数最高在5月（36.23/10万）,最低在12月（16.57/10万）;发病主要集中于5月及9月,占全部的23.2%,春、秋季高发。男女报告发病率之比为1.74∶1,男性发病率高于女性,差异有统计学意义（P<0.05）;学生和幼托散居儿童是主要发病群体,占70.53%。结论在加强腮腺炎监测的同时采取合理的预防接种方案,建议对托幼学校机构的学生进行麻腮风疫苗查漏补种。
郑琳,陈俊东,熊艳云[5]（2021）在《2016—2020年光山县流行性腮腺炎流行病学特征》文中进行了进一步梳理目的分析2016—2020年光山县流行性腮腺炎发病趋势和流行病学特征,评价"十三五"期间光山县流行性腮腺炎控制效果,为"十四五"期间制定流行性腮腺炎防控计划提供依据。方法数据来源于"全民健康保障信息化工程传染病监测系统",采用描述性流行病学方法对2016—2020年光山县流行性腮腺炎相关流行病学资料进行分析。结果 2016—2020年光山县共报告流行性腮腺炎确诊病例682例,年均报告发病率为22.40/10万,其中男447例,女235例,男女比例为1.9∶1,发病率呈逐年下降趋势。发病年龄集中在5～10岁年龄段,以学生为主（57.62%）,其次为托幼儿童（21.41%）。结论 2016—2020年光山县流行性腮腺炎发病率呈下降趋势,为进一步降低腮腺炎发病率,应继续提高2剂次含腮腺炎成分疫苗接种率。
凯丽比努尔·吾买尔[6]（2020）在《新疆兵团垦区流行性腮腺炎流行特征分析及流行趋势预测研究》文中提出目的:阐述新疆兵团垦区2010-2018年流行性腮腺炎的流行特征,探讨其发病趋势。通过建立时间序列预测模型,对流行性腮腺炎的月发病数进行预测,以便相关部门提前制定流行性腮腺炎的防控措施提供依据。方法:收集新疆兵团垦区2010年1月至2018年12月的流行性腮腺炎疫情数据,通过相关指标对流行性腮腺炎监测数据进行描述性分析。以2010年1月至2018年12月流行性腮腺炎月发病例数作为训练集,2019年1-12月流行性腮腺炎月发病例数作为验证集,用训练集建立求和自回归移动平均模型（ARIMA）,筛选出相对最优模型,依据筛选对2020年新疆兵团垦区流行性腮腺炎发病情况进行预测。结果:新疆兵团垦区2010-2018年累计报告流行性腮腺炎病例数为6 375例,年平均报告发病率为26.08/100 000,年发病率呈现单高峰。2012年发病率最高、为73.00/100 000,2018年发病率最低,为7.52/100 000。全年每月均有病例出现且发病具有明显的季节性特点,4-6月份和11月-次年1月份为两个发病高峰。十四个师均有病例报告,第八师报告病例数最多,第九师报告病例数最少。病例主要集中在4-14岁年龄段,其中5-9岁年龄段的发病数最高。病例中男女性别比为1.39:1。建立时间序列模型,得出流行性腮腺炎月发病例数的相对最优模型为ARIMA（2,1,2）（0,1,1）12,此模型训练集平均绝对百分比误差为36.12,验证集平均绝对百分比误差为29.82。预测得到新疆兵团垦区2020年全年一共可能有233例流行性腮腺炎病例发生。结论:新疆兵团垦区流行性腮腺炎发病情况整体呈下降趋势。通过构建ARIMA模型预测新疆兵团垦区流行性腮腺炎的发病趋势是可行的。应加强重点人群宣教,针对高发地区及高发季节进一步加强流行性腮腺炎的监测及防治工作。
马玉贞[7]（2020）在《2008-2017年同心县主要传染病流行特征及空间聚集性分析》文中认为目的:研究宁夏回族自治区同心县法定传染病流行情况,分析影响该县居民健康的主要传染病的流行特征和空间聚集性,为该县制定传染病防治策略和提高人民群众健康水平提供科学依据。方法:2008-2017年同心县法定传染病数据来源于同心县疾病预防控制中心,人口资料来源于同心县公安局,行政区划电子地图来源于同心县政府。研究方法主要包括:（1）采用一般描述性分析该县法定传染病流行概况及5种主要传染病的时间、性别、年龄、职业、地区分布特征。（2）采用Moran’s I、LiSA值分析主要传染病的全局自相关性和局部区域发病率的分布模式。（3）采用回顾性离散型Poisson时空扫描统计量探测主要传染病聚集区域、范围和聚集时间,并对聚集区域的危险度进行定量评价。结果:2008-2017年间,同心县累计报告法定传染病21种10015例,年均发病率为259.59/10万。其中无甲类传染病报告;乙类传染病累计报告14种5701例,年均发病率为147.77/10万;丙类传染病累计报告7种4314例,年均发病率为111.82/10万。病毒性肝炎、肺结核、流行性腮腺炎、其他感染性腹泻、布鲁氏菌病年均发病率居前5位,是影响该县居民健康的主要传染病。（1）病毒性肝炎:2008-2017年间,该县累计报告病毒性肝炎病例1792例,年均发病率为47.02/10万。无明显季节性特征。患者中男性占比50.08%,男女性别比为1.15:1。15-34岁年龄段人群发病最多（48.28%）。农民患者最多（84.04%）。10年间,兴隆乡（80.37/10万）、河西镇（66.30/10万）和丁塘镇（63.20/10万）年均发病率位居全县前三。2011年、2014-2016年发病率存在正向全局自相关性（全局Moran’s I在0.4612-0.5884之间,P<0.05）。High-High分布模式主要位于该县西部,涉及兴隆乡、丁塘镇、河西镇、豫海镇和石狮管委会。Low-Low分布模式主要集中在东部的下马关镇和中部的预旺镇。时空扫描探测到3个聚类区域,一级聚集区（LLR=159.236761,RR=3.73）以河西镇为中心,半径为13.85Km,聚集时间为2015-2016年,涉及乡镇包括丁塘镇,部分地区与局部空间自相关分析的热点区域吻合。（2）肺结核:2008-2017年间,累计报告1479例,年均发病率38.37/10万,12月至次年2月发病较多。男性年均发病率（42.84/10万）明显高于女性（33.74/10万）,患者男女性别比为1.15:1。发病人群以60-79岁年龄段最多。农民群体发病最多,占比86.69%。10年间,田老庄无病例报告,窑山管委会（150.70/10万）年均报告率最高。2012-2016年该县肺结核发病率存在负向全局自相关性（全局Moran’s I的绝对值在0.4251-0.7251之间,P<0.05）,呈分散性分布。High-Low分布模式区域主要位于窑山管委会。Low-High聚集区主要分布在田老庄乡、河西镇和韦州镇。时空扫描探测到2个聚类区域,其中一级聚集区位于窑山管委会（LLR=19.3652811,RR=2.87）,聚集时间为2012-2016年,与局部空间自相关分析的热点区域基本吻合。（3）流行性腮腺炎:2008-2017年间,累计报告1486例,年均发病率为37.92/10万。5-7月高发。报告病例中男性占比63.32%,男女性别比为1.70:1,男性年均发病率（47.15/10万）明显高于女性（28.34/10万）;0-14岁年龄段高发,占比94.95%;学生和散居儿童群体患者居多,累计占比88.10%。10年间,豫海镇（190.00/10万）、兴隆乡（81.10/10万）和马高庄乡（70.84/10万）年均发病率位于前三位,下马关镇最低（9.82/10万）。2017年该县流行性腮腺炎发病率存在正向全局自相关性（全局Moran’s I=0.3444,P<0.05）,在全县范围内呈聚集性分布。其余年度空间相关不明显,呈随机分布。High-High分布模式区域主要位于兴隆乡、丁塘镇和河西镇。Low-Low聚集区主要集中在下马关镇和窑山管委会。时空扫描探测到4个聚类区域,一级聚集区（LLR=159.236761,RR=3.73）以兴隆乡为中心,半径为13.85Km,聚集时间为2015-2016年,涉及乡镇包括豫海镇,与局部空间自相关分析的热点区域吻合。（4）其他感染性腹泻:2008-2017年间,累计报告1059例,年均发病率为27.50/10万。6-9月发病最多;男性患者占比60.84%,性别比为1.55:1,男性年均发病率（32.76/10万）明显高于女性（22.03/10万）;0-4岁年龄段高发,占比52.12%;学生和散居儿童群体患者居多,累计占比88.49%。10年间,河西镇（48.31/10万）、王团镇（42.17/10万）、窑山管委会（41.96/10万）和兴隆乡（38.14/10万）年均发病率较高,韦州镇最低（1.18/10万）。2008-2017年发病率全局空间相关不明显,为随机分布。High-High-聚集区主要位于该县西部丁塘镇、石狮管委会和豫海镇。Low-Low聚集区主要集中在下马关镇。时空扫描探测到4个聚类区,涉及该县一半以上乡镇,且聚集时间不一致,与空间自相关结果一致。（5）布鲁氏菌病:2008-2017年间,累计报告946例,年均发病率为25.07/10万。男性患者年均发病率（35.23/10万）明显高于女性（14.49/10万）,男女性别比为2.54:1。4-7月发病最多,占比50.26%。以青壮年居多,25-54岁年龄段患者占比63.01%。报告病例中农民占比90.52%。10年间,田老庄乡（58.13/10万）、张家垣乡（33.34/10万）和王团镇（32.30/10万）年均报告率位居全县前三位。2008年、2012年和2015年报告发病率存在正向全局自相关性（全局Moran’s I>0,P<0.05）。High-High聚集区位于窑山管委会、预旺镇和下马关镇。Low-Low聚集区主要集中在该县西部的兴隆乡、河西镇。时空扫描探测到2个聚类区,一级聚集区（LLR=110.77452,RR=2.12）以窑山管委会为中心,半径为19.89Km,聚集时间为2015-2016年,涉及乡镇包括丁塘镇、田老庄乡和石狮管委会,部分地区与局部空间自相关分析的热点区域吻合。结论:2008-2017年间,该县法定传染病发病较以往有所改善,传染病防控效果良好。病毒性肝炎、肺结核、流行性腮腺炎、其他感染性腹泻和布鲁氏菌病是危害该县居民健康的主要法定传染病。（1）流行趋势:除布鲁氏菌病、流行性腮腺炎外的三种主要传染病年均发病率均低于同期其他省市水平。（2）流行特征:时间、人群分布特征与国内相关结果基本一致,空间分布具有明显区域差异性,应因地因病精准施策,分区分类重点防治。
梁素兰[8]（2020）在《儿童呼吸道传染病临床流行病学特征及重型危险因素分析》文中提出目的:通过比较儿童常见呼吸道传染病临床流行病学资料,探讨不同病原体所致儿童呼吸道传染病临床流行病学特征及重型危险因素,为儿童常见呼吸道传染病预防及临床病情判断提供理论依据。方法:回顾性收集2008年01月01日至2018年12月31日新疆医科大学第一附属医院感染科收治的年龄在0-18岁常见呼吸道传染病（包括流行性腮腺炎、水痘、猩红热、手足口病、麻疹）总共1063例,根据病原学种类不同分为细菌类和病毒类,先分别分析每个疾病临床流行病学资料,然后综合分析细菌组和病毒组流行病学、检验相关资料及重型危险因素,结果采用SPSS25.0进行统计学处理,以P<0.05认为差异有统计学意义。结果:1.检验方面:无论是细菌感染还是病毒感染,白细胞计数、降钙素原、C反应蛋白在有无并发症组之间P<0.05,差异有统计学意义。2.流行病学方面:（1）儿童常见呼吸道传染病整体男性发病例数所占百分比大于女性。（2）麻疹、手足口病发病年龄高峰分别为0-1岁及1-3岁,流行性腮腺炎、水痘、猩红热发病年龄高峰均为3-7岁。儿童常见呼吸道传染病发病年龄高峰集中在1-7岁。（3）除手足口病外,其余4种疾病均有两次发病高峰,主要集中于6月份及12月份左右。3.临床重型危险因素:年龄、民族、有无基础疾病、有无并发症、最高体温、白细胞、C反应蛋白、热程、肝功能及心肌酶有无异常在临床轻型与重型之间P<0.05,差异有统计学意义。结论:1.检验方面:无论是细菌感染还是病毒感染,白细胞计数、降钙素原、C反应蛋白有并发症组均高于无并发症组。2.流行病学方面:儿童常见呼吸道传染病整体男性发病百分比大于女性,手足口病除外。发病年龄主要集中于1-7岁,麻疹除外。发病时间高峰呈双峰型,分别为6月份及12月份左右,手足口病除外。3.临床重型危险因素:有基础疾病、热程长、白细胞高、C反应蛋白高是临床重型的独立危险因素。
石亚锋,顾永权,史珊珊[9]（2020）在《余姚市2008—2018年流行性腮腺炎流行病学分析》文中提出目的了解余姚市流行性腮腺炎发病情况,为流行性腮腺炎预防和控制提供科学依据。方法采用描述性流行病学方法,对中国传染病报告信息管理系统中2008—2018年余姚市的流行性腮腺炎病例进行分析,并建立SARIMA模型对2019年余姚市流行性腮腺炎发病趋势进行预测。结果 2008—2018年共报告流行性腮腺炎3 983例,年均发病率35. 96/10万,从2008年开始,每年发病率呈下降趋势（χ2趋势=986. 762,P <0. 05）。发病数每年从2月份开始增加,4月份达到发病高峰,再逐渐下降,10—11月又有一小高峰,次年2月降到发病最低点。山区乡镇（鹿亭乡、大岚镇、四明山镇）年均发病率（7. 15/10万）低于平原乡镇（37. 17/10万）,差异有统计学意义（χ2=108. 072,P <0. 05）。发病主要集中在1～4岁、5～9岁、≥10岁三个年龄段,分别占总病例的21. 89%、49. 69%、17. 93%。以学生、幼托儿童、散居儿童为主,分别占总病例的48. 88%、32. 04%、11. 08%。男性年均发病率（45. 26/10万）高于女性（26. 46/10万）,差异有统计学意义（χ2=272. 288,P <0. 05）。预测2019年1月—12月余姚市流行性腮腺炎月发病数分别为10例、6例、16例、27例、26例、25例、26例、16例、17例、16例、15例、13例。发病数3月份开始上升,4—7月份维持在一个发病高峰,再平稳下降,总体略高于2018年发病数。结论 2008—2018年余姚市流行性腮腺炎年均发病率为35. 96/10万,每年发病率呈下降趋势,2014—2018年余姚市流行性腮腺炎一直处于较低的发病水平,但预测显示2019年发病数略高于2018年,应采取有效防控措施,避免疫情反弹。
蒙婞婞[10]（2019）在《南宁市江南区2008-2018年流行性腮腺炎疫情分析及ARIMA模型预测》文中研究说明目的描述南宁市江南区2008-2018年流行性腮腺炎的流行病学特征,分析其发病趋势。通过建立流行性腮腺炎的ARIMA预测模型,对流行性腮腺炎的月发病率进行预测,为提早制定流行性腮腺炎的防控策略提供科学依据。方法1、通过中国疾病预防控制信息系统,收集、整理南宁市江南区2008年1月1日2018年12月31日的疫情数据,通过发病率、构成比等指标对江南区腮腺炎疫情进行描述分析,应用Excel2010和SPSS 20.0统计软件对其进行数据处理和统计分析。2、应用SPSS20.0软件对20082017年流行性腮腺炎月发病率建立ARIMA预测模型,然后根据最优模型对2018年南宁市江南区流行性腮腺炎发病率进行预测,并将2018年腮腺炎实际月发病率与模型预测的结果进行比较分析,最后应用确定的最优模型,对2019年流行性腮腺炎的发病情况进行预测。结果1、南宁市江南区2008-2018年流行性腮腺炎报告病例数为2595例,病例以散发为主,无死亡病例。流行性腮腺炎年平均发病率为49.44/10万,其中,2008年至2011年发病率呈急剧上升趋势,2011年发病率达到最高峰,为118.32/10万,此后大幅下降,2017年发病降至最低水平,为19.65/10万;全年各月份均有发病,具有明显的季节性分布特征,主要集中在47月发病,呈6月高发的周期性波动。8个街道及乡镇均有病例报告,城区和乡镇累计报告病例数分别占总报告病例数的82.66%、17.34%。病例中男、女性别比为:1.6:1,病例主要集中在中小学生和学龄前儿童,发病以115岁人群为主,占总报告病例数的83.55%。2、ARIMA（0,1,1）（0,1,1）12为拟合原序列获得的最佳模型,当拟合优度指标R2=0.436,BIC=1.984时,模型拟合效果最好。应用ARIMA（0,1,1）（0,1,1）12模型对2018年发病率进行预测,预测值与2018年真实值进行比较,各个月份的预测发病率和实际发病率均在95%置信区间范围内,平均绝对百分比误差为31.24%,模型的预测效果良好。应用模型预测2019年发病情况,结果显示,2019年总体发病有小幅度升高趋势,但仍处于较低发病水平。结论1、南宁市江南区2008-2018年流行性腮腺炎报告病例数共2595例,流腮年平均发病率为49.44/10万,发病率属于较高水平;发病具有明显季节周期性特征,每年主要集中在47月发病,呈6月高发的周期性波动;发病人群主要为114岁的青少年和儿童,男、女性别比为:1.6:1,青少年和儿童仍是重点高危人群。2、ARIMA（0,1,1）（0,1,1）12为拟合原序列获得的最佳模型,模型拟合参数均具有统计学意义,模型预测效果良好,可用于预测南宁市江南区流行性腮腺炎发病趋势。
二、26例流行性腮腺炎流行病学分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、26例流行性腮腺炎流行病学分析（论文提纲范文）
（1）2008—2019年宝鸡市流行性腮腺炎时空聚集性分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 统计分析 |
| 2 结 果 |
| 2.1 发病概况 |
| 2.2 时间分布 |
| 2.3 空间分布 |
| 2.4 人群特征 |
| 2.5 全局自相关 |
| 2.6 时空扫描统计结果 |
| 3 讨 论 |
（2）扩大国家免疫规划前后内江市流行性腮腺炎流行病学特征分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.1.1 疫情数据 |
| 1.1.2 人口数据 |
| 1.2 统计学分析 |
| 2 结 果 |
| 2.1 流行概况 |
| 2.2 时间分布 |
| 2.3 地区分布 |
| 2.4 人群分布 |
| 2.4.1 性别分布 |
| 2.4.2 年龄分布 |
| 2.4.3 职业分布 |
| 3 讨 论 |
（3）2008—2019年浙江省流行性腮腺炎时空分布特征（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 一般流行病学分析 |
| 1.2.2 空间自相关分析 |
| 1.2.3 时空扫描分析 |
| 1.3 统计分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 时间分布 |
| 2.2 地区分布 |
| 2.3 空间自相关分析结果 |
| 2.3.1 全局空间自相关分析 |
| 2.4 时空扫描分析结果 |
| 3 讨论 |
（4）2005—2020年北京市大兴区亦庄社区流行性腮腺炎回顾性分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 流行性腮腺炎总体发病情况 |
| 2.2 流行性腮腺炎发病的月份分布特征 |
| 2.3 流行性腮腺炎不同人群的发病特征 |
| 2.3.1 职业分布 |
| 2.3.2 性别及年龄分布 |
| 3 讨论 |
（5）2016—2020年光山县流行性腮腺炎流行病学特征（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 方法 |
| 1.3 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 发病率 |
| 2.2 流行病学特征 |
| 2.2.1 地区分布 |
| 2.2.2 年龄、性别分布 |
| 2.2.3 职业分布 |
| 2.2.4 发病时间分布 |
| 3 讨论 |
（6）新疆兵团垦区流行性腮腺炎流行特征分析及流行趋势预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 内容与方法 |
| 1. 资料来源 |
| 2. 研究方法 |
| 3. 流行病学分析 |
| 4. 时间序列原理 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.3 平稳性检验 |
| 4.4 纯随机检验 |
| 4.5 ARIMA模型 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学位论文 |
| 导师评阅表 |
（7）2008-2017年同心县主要传染病流行特征及空间聚集性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 传染病流行与防控 |
| 1.1.2 地理信息系统与传染病防控 |
| 1.1.3 同心县概况 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.1.1 病例资料 |
| 2.1.2 人口资料 |
| 2.1.3 行政区划资料 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 描述性分析 |
| 2.2.2 空间自相关分析 |
| 2.2.3 时空扫描分析 |
| 2.2.4 软件实现 |
| 2.3 质量控制 |
| 第三章 结果 |
| 3.1 疫情概况 |
| 3.1.1 流行趋势 |
| 3.1.2 病种构成 |
| 3.1.3 发病顺位 |
| 3.2 病毒性肝炎 |
| 3.2.1 流行趋势 |
| 3.2.2 一般流行特征 |
| 3.2.3 空间聚集性 |
| 3.3 肺结核 |
| 3.3.1 流行趋势 |
| 3.3.2 一般流行特征 |
| 3.3.3 空间聚集性 |
| 3.4 流行性腮腺炎 |
| 3.4.1 流行趋势 |
| 3.4.2 一般流行特征 |
| 3.4.3 空间聚集性 |
| 3.5 其他感染性腹泻病 |
| 3.5.1 流行趋势 |
| 3.5.2 一般流行特征 |
| 3.5.3 空间聚集性 |
| 3.6 布鲁氏菌病 |
| 3.6.1 流行趋势 |
| 3.6.2 一般流行特征 |
| 3.6.3 空间聚集性 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 传染病疫情分析 |
| 4.2 主要传染病 |
| 4.2.1 流行趋势 |
| 4.2.2 流行特征 |
| 4.2.3 空间聚集性 |
| 4.3 对策及建议 |
| 第五章 结论 |
| 第六章 不足与展望 |
| 6.1 不足 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的科研成果 |
| 致谢 |
（8）儿童呼吸道传染病临床流行病学特征及重型危险因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 研究内容与方法 |
| 1.研究对象 |
| 1.1 纳入标准 |
| 1.2 排除标准 |
| 1.3 一般临床资料 |
| 2.内容与方法 |
| 3.质量控制 |
| 4.统计方法 |
| 5.技术路线图 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学位论文 |
| 导师评阅表 |
（9）余姚市2008—2018年流行性腮腺炎流行病学分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 统计分析 |
| 1.3 时间序列分析 |
| 1.3.1 SARIMA数学原理 |
| 1.3.2 建模分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 发病概况 |
| 2.2 时间分布 |
| 2.3 地区分布 |
| 2.4 人群分布 |
| 2.4.1 性别分布 |
| 2.4.2 年龄分布 |
| 2.4.3 职业分布 |
| 2.5 SARIMA建模和预测 |
| 2.5.1 平稳化处理 |
| 2.5.2 建立模型 |
| 2.5.3 模型利用 |
| 3讨论 |
（10）南宁市江南区2008-2018年流行性腮腺炎疫情分析及ARIMA模型预测（论文提纲范文）
| 个人简历 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 第一部分 南宁市江南区2008-2018年流行性腮腺炎疫情分析 |
| 1 材料与方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 第二部分 南宁市江南区流行性腮腺炎ARIMA模型预测 |
| 1 材料与方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 小结 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文情况 |
四、26例流行性腮腺炎流行病学分析（论文参考文献）
- [1]2008—2019年宝鸡市流行性腮腺炎时空聚集性分析[J]. 贾敏,何微,李红兵,赖专华,梁文革,田辉,李小东. 医学动物防制, 2022(03)
- [2]扩大国家免疫规划前后内江市流行性腮腺炎流行病学特征分析[J]. 刘春,徐勇,朱永义,杨俊,余华,谢丹. 实用预防医学, 2022(01)
- [3]2008—2019年浙江省流行性腮腺炎时空分布特征[J]. 姚亚萍,严睿,陶明勇,邓璇,何寒青,吕华坤. 预防医学, 2022(01)
- [4]2005—2020年北京市大兴区亦庄社区流行性腮腺炎回顾性分析[J]. 雷敢. 中国当代医药, 2021(30)
- [5]2016—2020年光山县流行性腮腺炎流行病学特征[J]. 郑琳,陈俊东,熊艳云. 河南医学研究, 2021(23)
- [6]新疆兵团垦区流行性腮腺炎流行特征分析及流行趋势预测研究[D]. 凯丽比努尔·吾买尔. 新疆医科大学, 2020(07)
- [7]2008-2017年同心县主要传染病流行特征及空间聚集性分析[D]. 马玉贞. 兰州大学, 2020(01)
- [8]儿童呼吸道传染病临床流行病学特征及重型危险因素分析[D]. 梁素兰. 新疆医科大学, 2020(07)
- [9]余姚市2008—2018年流行性腮腺炎流行病学分析[J]. 石亚锋,顾永权,史珊珊. 中国公共卫生管理, 2020(01)
- [10]南宁市江南区2008-2018年流行性腮腺炎疫情分析及ARIMA模型预测[D]. 蒙婞婞. 广西医科大学, 2019(08)