中國農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率預測分析

劉濤1，胡冰雪，朱亞鑫

（1.沈陽市兒童醫院遺尿門診，沈陽 110032；2.中國醫科大學醫學教育研究中心，沈陽 110122）

中國農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率預測分析

Forecasting Analysison CongenitalHeart Disease Mortality ofChildren under One Year Old in RuralChina

劉濤1，胡冰雪2，朱亞鑫2

（1.沈陽市兒童醫院遺尿門診，沈陽 110032；2.中國醫科大學醫學教育研究中心，沈陽 110122）

利用灰色預測模型對2005至2013年中國農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率進行分析及預測，結果表明，灰色預測模型擬合效果較好，預測2014年和2015年我國農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率分別為5.67/10萬和5.36/10萬，將維持在較低水平，有關部門應繼續加大干預力度，進一步降低1歲以下兒童先天性心臟病死亡率。

先天性心臟病；1歲以下，兒童；預測分析

先天性心臟病是由胎兒期心臟及大血管發育異常所致，是最常見的出生缺陷，也是嬰幼兒死亡或致殘的主要原因。該疾病對患病嬰幼兒的身心健康、生活質量及其家庭乃至社會都造成很大影響［1，2］。據統計，近年來我國每年約有10～15萬患有先天性心臟病的嬰兒出生，如果沒有及時、正確且有效的治療，患兒很快就會死亡［3］。因此，了解嬰幼兒心臟病死亡率的變化特征并建立預測模型，有針對性地提出預防干預措施有重要的意義。本研究利用灰色預測模型［4］對2005～2013年中國農村1歲以下兒童心臟病死亡率進行分析及預測，以期為相關部門的防治工作提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 資料來源

本數據來自于2006-2013年《中國衛生統計年鑒》及2014年《中國衛生和計劃生育統計年鑒》，具體數據見表1。

表1 2005至2013年全國農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率（1/10萬）

1.2 統計學處理

灰色預測模型是對原始數據進行累加，生成具有一定規律的序列，然后建立相應的微分方程模型來預測系統的動態發展過程。本研究利用GM（1，1）灰色預測模型對我國農村2005至2013年1歲以下兒童先天性心臟病死亡率數據進行擬合，并利用SPSS16.0對數據進行統計分析。

2 結果

2.1 我國農村2005至2013年1歲以下兒童先天性心臟病死亡率分析

結果顯示，我國農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率整體呈下降趨勢，從2005年的12.68/10萬直降至2013年的3.63/10萬，2005至2006年死亡率下降幅度較大，2006至2010年死亡率較平穩，在7/ 10萬～9/10萬之間波動，2010年后下降趨勢較明顯，2013年死亡率最低，見圖1。

圖1 2005至2013年全國農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率變化趨勢

2.2 灰色預測模型的擬合及預測

將2005至2013年全國農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率數據進行擬合，預測模型為：x（1）（t+ 1）=-162.84e-0.056t+175.517 86。結果顯示：實測值與模型回代擬合值基本重合，模型擬合效果較好，實測誤差標準差Sx=2.44，擬合誤差標準差Se= 1.43。模型擬合精度為二級。預測結果顯示，2014年和2015年我國農村1歲以下兒童心臟病死亡率分別為5.67/10萬和5.36/10萬，即農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率較穩定，呈現出逐年下降的趨勢。

3 討論

目前，疾病發病和死亡趨勢預測的統計學方法有很多，如：灰色預測模型、自回歸滑動平均混合模型和小波預測模型等［4］。灰色預測模型GM（1，1）許多優點，如適用性較強、進行預測所需原始數據少、建模的精度較高和預測性能好等，因而在各個領域都得到了廣泛的應用［5］。周瑞平［6］利用GM（1，1）對城市人口規模進行了預測，研究結果表明模型具有較高精度。張喜紅等［7］利用該模型進行了猩紅熱發病率的預測，結果表明灰色預測模型GM（1，1）在疾病預測中具有較好的擬合精度。張立［8］利用該模型對人力資源需求進行了預測研究，結果表明灰色預測模型可以進行中長期預測。

據WHO統計，每年全球約有150萬兒童出生時伴有先天性心臟病［9］。由于該病難于提前診斷、病情嚴重及治療復雜等原因死亡率較高。本研究基于2005至2013年全國農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率的數據，利用灰色預測模型GM（1，1），進行擬合和預測。結果表明，模型擬合效果較好，2014年和2015年我國農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率分別為5.67/10萬和5.36/10萬。結果提示我國農村1歲以下兒童先天性心臟病死亡率呈現平穩下降的趨勢。

綜上所述，雖然研究結果未提示死亡率有上升的趨勢，但對該病的預防也不應放松警惕，建議相關部門繼續加大干預力度，采取有針對性的措施，進一步降低1歲以下兒童先天性心臟病死亡率。

［1］劉小清，李河，麥勁壯，等.先天性心臟病流行病學研究概況［J］.嶺南心血管病雜志，2009，15（3）：163-164；166.

［2］鄭莉娟，朱小梅，盧雪珍，等.先天性心臟病流行病學調查分析及干預對策［J］.中國婦幼保健，2008，26（23）：3754-3756.

［3］薛正龍.1歲內先天性心臟病的外科治療分析［D］.河北醫科大學，2013.

［4］劉文東，吳瑩，梁祁，等.新陳代謝GM（1，1）模型在中國HIV/ AIDS流行趨勢預測中的應用［J］.中國衛生統計，2013，30（6）：821-823；828.

［5］吳偉，關鵬，郭軍巧，等.GM（1，1）灰色模型和ARIMA模型在HFRS發病率預測中的比較研究［J］.中國醫科大學學報，2008，37（1）：52-55.

［6］周瑞平.GM（1，1）模型灰色預測法預測城市人口規模［J］.內蒙古師范大學學報（自然科學漢文版），2005，34（1）：81-83.

［7］張喜紅，劉雁靈，杜中強，等.灰色預測模型GM（1，1）在猩紅熱發病率預測中的應用［J］.數理醫藥學雜志，2011，24（3）：347-349.

［8］張立.基于灰色預測模型GM（1，1）的人力資源需求預測研究［J］.人力資源管理，2011，55（4）：234-235.

［9］Arias LI，Martínez TE，Campo SF，et al.Incidence and clinical characteristics of congenital heart disease in Badajoz Province，Spain［J］. An Pediatr（Barc），2008，69（1）：23-27.

（編輯武玉欣）

R174+.6

A

0258-4646（2015）03-0274-02

遼寧省教育廳課題（L2010577）

劉濤（1975-），女，副教授，碩士.

E-mail：hubingxuehubingxue@163.com

2014-10-08

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