目的应用马尔科夫模型对甘肃省2016年11月和12月疑似预防接种异常反应(Adverse events following immunization,AEFI)报告数进行预测。方法选取2015年1月-2016年10月甘肃省分月AEFI报告数,通过10折交叉验证将其划分为6个状态,通过时间与状态的转移概率矩阵预测2016年11月和12月AEFI报告数。结果通过转移概率矩阵得到甘肃省2016年11月和12月转移概率分别为(0.33,0.33,0.33,0.00,0.00)和(0.00,0.33,0.19,0.19,0.19,0.08),11月和12月预测数分别为663例和717例,预测误差分别为14.67%和-38.68%。结论马尔科夫模型进行AEFI报告趋势预测是可行的,需要收集较长的时间序列数据以提高预测精度。
乙型肝炎是一种呈世界性分布、严重危害人群健康的传染病。据WHO估计，全球超过33%的人感染过乙型肝炎病毒（hepatitis B virus，HBV），约3.5亿人为乙型肝炎表面抗原携带者，其中25%~40%的人将最终转归为肝硬化或肝细胞癌[1]。接种乙型肝炎疫苗（hepatitis B vaccine，HepB）是预防HBV感染的最有效的方法[2-3]。中国于1992年将HepB纳入计划免疫管理，2002年将HepB纳入国家免疫规划，实施新生儿HepB免疫策略[4-6]。本研究通过调查与分析甘肃省将HepB纳入免疫规划12年后，不同人群HepB接种情况及影响因素，为今后制订乙型肝炎防控策略提供参考依据。
目的建立儿童预防接种行为评分卡模型以识别流失接种对象。方法将甘肃省免疫规划信息系统中2019-2020年出生儿童数据集按7∶3比例随机分为训练集和测试集;通过疫苗接种的时间-频率-花费(Recency frequency monetary,RFM)模型识别流失儿童,采用相关性检验和信息值筛选模型变量,采用决策树方法对变量分组;对证据权重(Weight of evidence,WOE)转换后的训练集使用Logistic回归进行拟合,然后将模型转换为行为评分卡;绘制两个数据集的柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫(Kolmogorov-Smirnov,KS)、受试者工作特征(Receiver operating characteristic,ROC)和群体稳定性指标(Population stability index,PSI)曲线,评估模型拟合效果。结果甘肃省2019-2020年出生儿童共626653名,RFM模型识别出43465名(6.94%)流失儿童。构建的行为评分卡模型包括13个变量,模型基础分为479分;训练集和测试集的模型KS值分别为0.6064、0.6063,均>0.60;ROC曲线下面积(Area under ROC curve,AUC)分别为0.8718、0.8714,均>0.87;模型PSI值为0.0001。结论本研究建立的预防接种行为评分卡模型识别流失接种对象的效果和稳定性好;可在免疫规划信息管理系统中集成应用。
