某醫(yī)院2010年至2014年超聲診斷的六大類致死性畸形發(fā)病情況及ARIMA預(yù)測模型的建立*

樊 慧,栗河舟,郝長付

1)鄭州大學(xué)第三附屬醫(yī)院超聲科 鄭州 450052 2)鄭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院勞動衛(wèi)生與職業(yè)病學(xué)教研室 鄭州 450001

某醫(yī)院2010年至2014年超聲診斷的六大類致死性畸形發(fā)病情況及ARIMA預(yù)測模型的建立*

樊 慧1),栗河舟1),郝長付2)#

1)鄭州大學(xué)第三附屬醫(yī)院超聲科 鄭州 450052 2)鄭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院勞動衛(wèi)生與職業(yè)病學(xué)教研室 鄭州 450001

#通信作者，男，1979年10月生，博士，副教授，研究方向：預(yù)防醫(yī)學(xué)，E-mail：haochangfu@126.com

致死性畸形；超聲；發(fā)病率；時間序列分析

目的：分析某醫(yī)院2010年至2014年超聲診斷的六大類致死性畸形發(fā)病情況，并應(yīng)用自回歸移動平均模型(ARIMA) 建立發(fā)病預(yù)測模型。方法：收集某醫(yī)院2010年1月至2014年12月采用四維超聲系統(tǒng)篩查發(fā)現(xiàn)的六大類致死性畸形病例資料，分析其發(fā)病規(guī)律；采用2010年1月至2013年12月的數(shù)據(jù)擬合ARIMA 模型，并用該模型對2014 年1月至12月的發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果：2010年1月至2014年12月共檢查86 018例，篩查出六大類致死性畸形胎兒1 063例，總發(fā)病率為12.36‰，其中發(fā)病率最高的為嚴(yán)重開放性脊柱裂(3.67‰)，其后依次為單腔心(3.39‰)、腹壁裂-內(nèi)臟外翻(2.06‰)、無腦兒(1.77‰)、致死性骨發(fā)育不良(0.79‰)、嚴(yán)重腦膨出(0.67‰)。ARI(1，0)模型能夠較好地預(yù)測六大類致死性畸形月發(fā)病率，具有較高的預(yù)測精度(MAD為0.381 7，MAPE為28.01%，MSE為0.061 8)。結(jié)論：六大類致死性畸形的發(fā)病率仍較高，ARI(1,0)模型能較好地用于其發(fā)病率的預(yù)測。

胎兒先天性畸形又稱胎兒出生缺陷，發(fā)生率占新生兒的4.0‰～6.0‰[1]。由于我國人口基數(shù)大，每年出生的缺陷兒總數(shù)可高達(dá)(80～120)萬人。這不僅給人民健康水平帶來巨大壓力，也給社會、經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成了沉重負(fù)擔(dān)。超聲檢查是目前常規(guī)的產(chǎn)前檢查手段，其具有操作簡便、重復(fù)性好、對胎兒及孕婦無創(chuàng)、花費(fèi)低等特點(diǎn)，已成為胎兒先天性畸形診斷的首選方法[2]。該研究以某醫(yī)院近5年來衛(wèi)計(jì)委規(guī)定的六大類致死性畸形(無腦兒、嚴(yán)重腦膨出、嚴(yán)重開放性脊柱裂、腹壁裂-內(nèi)臟外翻、單腔心、致死性骨發(fā)育不良)的產(chǎn)前超聲診斷情況為依據(jù)，對這六大類畸形的發(fā)病情況進(jìn)行回顧性分析，并應(yīng)用自回歸移動平均模型(auto-regressive integrated moving average，ARIMA) 建立六大類致死性畸形發(fā)病率的預(yù)測模型，旨在了解胎兒先天性畸形的發(fā)病情況，并為制定相應(yīng)的防控措施提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源 收集2010年1月至2014年12月在某醫(yī)院進(jìn)行四維彩超系統(tǒng)篩查的孕婦資料，共86 018例，孕婦年齡16～49歲，孕周16～40周，共篩查出六大類致死性畸形胎兒1 063例, 診斷結(jié)論至少被2～3家市級以上醫(yī)院認(rèn)同，所有診斷結(jié)果均經(jīng)隨訪證實(shí)。檢查儀器為高分辨率彩色多普勒超聲儀，包括GE-Voluson 730 Expert四維彩超診斷儀、GE-Voluson 730 Prov四維彩超診斷儀、GE-Voluson E8四維彩超診斷儀，探頭頻率3.5～5.0 MHz。診斷標(biāo)準(zhǔn)參考相關(guān)著作[3-6]的有關(guān)內(nèi)容。

1.2 ARIMA 模型的建立 ①序列的平穩(wěn)化：通過對已有時間序列原始數(shù)據(jù)進(jìn)行差分或數(shù)據(jù)變換，使該序列滿足零均值且方差不隨時間變化，根據(jù)差分次數(shù)確定d和(或)D。②模型識別和檢驗(yàn)：通過觀察序列的自相關(guān)函數(shù)(auto-correlation function，ACF)和偏自相關(guān)函數(shù)(partial auto-correlation function，PACF)圖，確定模型；然后進(jìn)行殘差檢驗(yàn)。③預(yù)測:以2010年1月至2013年12月的數(shù)據(jù)作為模型擬合點(diǎn)，對2014年1 月至12 月的六大類致死性畸形發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測值與實(shí)際值的平均絕對誤差(mean absolute deviation，MAD)、平均相對誤差絕對值(mean absolute percentage error，MAPE)和預(yù)測誤差的方差(mean square error，MSE)來衡量模型的預(yù)測精度。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 應(yīng)用SPSS 12.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，各畸形年度發(fā)病率的比較采用χ2檢驗(yàn)；建立ARIMA預(yù)測模型并對模型的擬合效果進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 六大類致死性畸形的發(fā)病情況 2010年1月至2014年12月在某醫(yī)院超聲科進(jìn)行四維彩超系統(tǒng)篩查的孕婦共86 018例，共篩查出六大類致死性畸形胎兒1 063例，總發(fā)病率為12.36‰，其中發(fā)病率最高的為嚴(yán)重開放性脊柱裂(3.67‰)，其后依次為單腔心(3.39‰)、腹壁裂-內(nèi)臟外翻(2.06‰)、無腦兒(1.77‰)、致死性骨發(fā)育不良(0.79‰)、嚴(yán)重腦膨出(0.67‰)。各種畸形年度發(fā)病率之間的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，如表1所示。

表1 2010至2014年某醫(yī)院六大類致死性畸形年度發(fā)病情況 例(‰)

2.2 六大類致死性畸形發(fā)病率的時間序列分析

2.2.1 模型識別 2010年1月至2013年12月某醫(yī)院六大類致死性畸形發(fā)病情況見表2，其時間序列圖(圖1)顯示數(shù)據(jù)總體趨于平穩(wěn)，也沒有明顯的周期性變化，呈現(xiàn)出一種近似平穩(wěn)過程，符合ARIMA模型對數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的要求。根據(jù)數(shù)據(jù)序列的ACF及PACF圖(圖2)，可初步判定模型為ARI(1,0)，該模型符合建模要求(Ljung-BoxQ=10.817，P=0.821)。

表2 2010至2013年某醫(yī)院六大類致死性畸形月發(fā)病率 ‰

圖1 2010至2013年某醫(yī)院六大類致死性畸形月發(fā)病率時間序列分布圖

圖2 ACF(上)及PACF圖(下)

2.2.2 模型預(yù)測 以2010年1月至2013年12月的數(shù)據(jù)作為模型擬合點(diǎn)(MAPE為17.72%)，運(yùn)用模型ARI(1,0)對2014年1 月至12月的六大類致死性畸形月發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果(圖3、表3)顯示，該模型對2010年1月至2013年12月的六大類致死性畸形月發(fā)病率數(shù)據(jù)的擬合值和95%可信區(qū)間的動態(tài)趨勢與實(shí)際發(fā)病率基本一致；該模型對2014年1 月至12 月六大類致死性畸形月發(fā)病率的預(yù)測值與實(shí)際值的MAD 為0.381 7，MAPE為28.01%，MSE為0.061 8。

圖3 2010年1月至2014年12月某醫(yī)院六大類致死性畸形月發(fā)病率實(shí)際值與預(yù)測值時序圖

月份實(shí)際值/‰預(yù)測值/‰預(yù)測值95%CI誤差相對誤差/%11.520.830.46～1.200.6945.3921.230.880.46～1.290.3528.4630.881.030.57～1.49-0.15-17.0540.790.920.43～1.41-0.13-16.4651.770.810.29～1.340.9654.2461.230.830.27～1.390.432.5271.281.090.50～1.680.1914.8481.330.990.38～1.610.3425.5691.771.100.46～1.750.6737.85101.371.130.46～1.800.2417.52110.881.170.47～1.86-0.29-32.95121.281.110.39～1.830.1713.28

3 討論

目前，出生缺陷不僅是一個嚴(yán)重的公共衛(wèi)生問題，而且已經(jīng)成為影響人們正常生活和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的社會問題。有效預(yù)防出生缺陷，降低出生缺陷率，不僅可以提高優(yōu)生質(zhì)量和人口素質(zhì)，還具有重要的社會和經(jīng)濟(jì)價值。無腦兒、嚴(yán)重腦膨出、嚴(yán)重開放性脊柱裂、腹壁裂-內(nèi)臟外翻、單腔心和致死性骨發(fā)育不良是六大類嚴(yán)重的致死性畸形，衛(wèi)計(jì)委規(guī)定在產(chǎn)前超聲檢查時必須對其進(jìn)行篩查。

該研究中，通過四維彩超系統(tǒng)篩查共檢出六大類致死性畸形1 063例，總發(fā)病率為12.36‰，其中嚴(yán)重開放性脊柱裂(3.67‰)發(fā)病率最高，其后依次為單腔心(3.39‰)、腹壁裂-內(nèi)臟外翻(2.06‰)、無腦兒(1.77‰)、致死性骨發(fā)育不良(0.79‰)、嚴(yán)重腦膨出(0.67‰)。這與以往報(bào)道的數(shù)據(jù)[1]相比略有增高，可能原因如下。①大氣污染：某醫(yī)院位于河南省鄭州市，該市空氣質(zhì)量指數(shù)經(jīng)常處于污染前列，可能對孕婦造成損害，但需進(jìn)行專門研究。②孕婦來源：該醫(yī)院為省級婦幼專科醫(yī)院，面向全省提供醫(yī)療服務(wù)，檢查對象中的高危孕婦會較一般醫(yī)院集中，可能是畸形檢出率較高的一個重要原因。③技術(shù)原因：該研究中篩查時使用了高分辨率彩色多普勒超聲儀，診斷醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)也較豐富，相對其他研究來說，技術(shù)力量可能更強(qiáng)，因而也會造成疾病檢出率較高。研究還發(fā)現(xiàn)，隨著年度的變化，各類致死性畸形的發(fā)病率有差異，盡管年度發(fā)病順位與整體趨勢基本吻合，但各類畸形的年度發(fā)病率存在變化，其原因有待進(jìn)一步研究。

[1]熊奕,王慧芳,林琪,等.規(guī)范超聲篩查胎兒臍膨出的價值[J].中國超聲醫(yī)學(xué)雜志,2006,22(3):224

[2]吳海燕,王瑩,王偉偉.三維超聲在胎兒唇腭裂診斷中的應(yīng)用[J].中國現(xiàn)代醫(yī)生,2009,47(36):99

[3]李勝利.胎兒畸形產(chǎn)前超聲診斷學(xué)[M].北京:人民軍醫(yī)出版社,2004.

[4]謝紅寧.婦產(chǎn)科超聲診斷學(xué)[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,2005.

[5]嚴(yán)英榴,楊秀雄,沈理.產(chǎn)前超聲診斷學(xué)[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,2003.

[6]Michael Entezami,李輝,李勝利,等.胎兒異常超聲診斷圖譜[M].濟(jì)南:山東科學(xué)技術(shù)出版社,2009.

[7]孫振球.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,2006.

[8]于林鳳,吳靜,周鎖蘭,等.ARIMA季節(jié)模型在我國丙肝發(fā)病預(yù)測中的應(yīng)用[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào):醫(yī)學(xué)版,2014,49(3):344

[9]孫錦峰,耿云亮,郭奕瑞,等.Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與ARIMA模型對流感發(fā)病率預(yù)測效果的比較[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào):醫(yī)學(xué)版,2013,48(5):584

(2015-01-05 收稿 責(zé)任編輯王 曼)

Incidence of six categories of fatal malformation diagnosed by ultrasound detection in a hospital from 2010 to 2014 and establishment of ARIMA prediction model

FANHui1)，LIHezhou1),HAOChangfu2)

1)DepartmentofUltrasound,theThirdAffiliatedHospital，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450052 2)DepartmentofOccupationalHealthandOccupationalDisease,CollegeofPublicHealth，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450001

fatal malformation;ultrasound;incidence;time series analysis

Aim: To analyze the incidence of six categories of fatal malformation diagnosed by ultrasound detection in a hospital, and apply auto-regressive integrated moving average(ARIMA) to establish the prediction model. Methods: The data of six categories of fatal malformation diagnosed by ultrasound detection in a hospital from 2010 January to 2014 December were collected and analyzed. ARIMA model was established by fitting the incidence from 2010 January to 2013 December, then was used to predict the incidence from 2014 January to December. The predicted and actual values were compared in order to test the predicting effect. Results: A total of 1 063 cases of six categories of fatal malformation were detected from 86 018 fetuses, the total incidence was 12.36‰, and the highest was severe open spina bifida(3.67‰), followed by single chamber(3.39‰), abdominal fissure-visceral valgus(2.06‰), anencephaly(1.77‰), thanatophoric dysplasia (0.79‰), and severe encephalocele(0.67‰). ARI (1,0) model could better forecast the incidence of six categories of fatal malformation, and had higher prediction accuracy(MAD=0.381 7，MAPE=28.01%，MSE=0.061 8). Conclusion: The incidence of six categories of fatal malformation is still high, and ARI(1,0) model can better predict it.

10.13705/j.issn.1671-6825.2015.03.011

*國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目 81472954

R726.2