基于ARIMA模型的天津地区单中心HPV感染趋势及基因型特征

摘要

目的 采用自回归移动平均（ARIMA）模型构建时间序列，分析天津地区单中心人乳头瘤病毒（HPV）感染趋势及基因型特征。方法 选择2018年1月—2022年12月某院进行HPV检测的7 236例女性患者，比较2018—2022年天津地区HPV感染情况及基因型分布。建立ARIMA模型时间序列，分析模型拟合。预测2023年HPV感染数，并与实际发生数进行比较，评价模型的预测效果。结果 2018—2022年天津地区HPV感染率为14.41%;HPV感染率在31～40岁年龄段最高，感染率为15.47%。阳性标本中HPV单一型别感染比率最高，占比为73.54%（767/1 043）,以高危型HPV为主。低危型感染占比最高的是HPV-6型，为2.59%,高危型感染占比最高的是HPV-16型，为16.06%。建立ARIMA模型，确定最佳模型为ARIMA（0,1,2）(0,1,1)₁₂,其AIC值和BIC值分别为3.877、4.005,经白噪声检验Ljung-Box Q=8.828差异无统计学意义（P>0.05）。利用模型预测2023年HPV感染数，实际值、预测值的总体趋势基本保持一致，模型RMSE、MAPE、MAE分别为6.289、34.149、4.706,提示模型的预测效果较好。结论 天津地区女性人群中，HPV病毒感染类型以单一高危型感染为主，其中HPV-16型感染率最高。天津地区HPV感染存在季节性，ARIMA模型在HPV感染流行趋势的预测中效果较好，适用于短期预测。

关键词

自回归移动平均模型 / 人乳头瘤病毒 / 基因型分布 / 感染趋势 / HPV