2005年から2019年までの中国における腎症候性出血熱罹患率の経時的傾向を時系列で解析した

Time series analysis of temporal trends in hemorrhagic fever with renal syndrome morbidity rate in China from 2005 to 2019.

• Yongbin Wang
• Chunjie Xu
• Weidong Wu
• Jingchao Ren
• Yuchun Li
• Lihui Gui
• Sanqiao Yao

抄録

腎症候性出血熱（HFRS）は中国における深刻な流行性疾患であり，世界的にも70～90％の患者が届出されており，近年流行傾向が上昇している。今後の流行動向を把握するためには、早期発見が重要な役割を果たしている。本研究では、2005年から2019年までの月次HFRS罹患データをもとに、非線形モデルに基づく自己励起閾値自己回帰法(SETAR)とロジスティック平滑遷移自己回帰法(LSTAR)を用いて、流行傾向の分析・予測への適用性を検討した。実験の結果、SETAR法とLSTAR法は、最も広く用いられている季節自己回帰的統合移動平均法(SARIMA)と比較した場合、2つの予測サブサンプルにおいてパフォーマンス指標の中でより小さな値を示し、前者は後者をわずかに上回ることが明らかになった。記述統計では、HFRS全体の平均年率変化率（AAPC）は-5.640%と下降傾向の流行傾向を示したが、2016年以降はAAPC=1.213%と上昇傾向が見られ、SETARを用いた予測によれば、2019年12月に中国でHFRSの流行が発生するようである。驚くべきことに、HFRSの発生には二重のピークパターンがあり、強いものは11月から翌年1月まで、弱いものは毎年5月と6月に発生していた。したがって、SETARとLSTARは、中国におけるHFRSの時間的行動を分析する上で有用なツールとなる可能性がある。

Hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) is seriously endemic in China with 70%~90% of the notified cases worldwide and showing an epidemic tendency of upturn in recent years. Early detection for its future epidemic trends plays a pivotal role in combating this threat. In this scenario, our study investigates the suitability for application in analyzing and forecasting the epidemic tendencies based on the monthly HFRS morbidity data from 2005 through 2019 using the nonlinear model-based self-exciting threshold autoregressive (SETAR) and logistic smooth transition autoregressive (LSTAR) methods. The experimental results manifested that the SETAR and LSTAR approaches presented smaller values among the performance measures in both two forecasting subsamples, when compared with the most extensively used seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) method, and the former slightly outperformed the latter. Descriptive statistics showed an epidemic tendency of downturn with average annual percent change (AAPC) of -5.640% in overall HFRS, however, an upward trend with an AAPC = 1.213% was observed since 2016 and according to the forecasts using the SETAR, it would seemingly experience an outbreak of HFRS in China in December 2019. Remarkably, there were dual-peak patterns in HFRS incidence with a strong one occurring in November until January of the following year, additionally, a weak one in May and June annually. Therefore, the SETAR and LSTAR approaches may be a potential useful tool in analyzing the temporal behaviors of HFRS in China.