Time series analysis of hepatitis B epidemic trend in Hainan Province from 2010 to 2020 and establishment of a model for prediction of hepatitis B epidemic incidence from 2021 to 2030

doi:10.3877/cma.j.issn.1674-0785.2024.06.006

Abstract

Abstract:

Objective

To investigate the epidemic characteristics of hepatitis B in Hainan Province from 2010 to 2020, and to assess the application value of a seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model in predicting the trend of hepatitis B incidence.

Methods

Data on hepatitis B case reports in Hainan Province from January 2010 to December 2020 were collected. After performing seasonal decomposition, a SARIMA model was established to predict the trend of hepatitis B incidence from 2021 to 2030.

Results

The overall incidence of hepatitis B showed an upward trend from 2010 to 2020, with March to May and July to August being the peak periods of each year and February being the trough period. According to the prediction by the SARIMA model, the overall incidence of hepatitis B will decrease from 2021 to 2030, with 10991 (95% confidence interval: 208~68500) new cases of hepatitis B in 2030.

Conclusion

The overall incidence of hepatitis B in Hainan Province is decreasing, and the SARIMA model has high application value in predicting the trend of hepatitis B incidence.

Key words: Hepatitis B, Time series, SARIMA model, Prediction

Shengkai Huang, Bin Xu, Jian Su, Long Sun. Time series analysis of hepatitis B epidemic trend in Hainan Province from 2010 to 2020 and establishment of a model for prediction of hepatitis B epidemic incidence from 2021 to 2030[J]. Chinese Journal of Clinicians(Electronic Edition), 2024, 18(06): 555-561.

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Figures/Tables 8

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年份	发病数（例）	发病率（/10万）	月发病数（例）
2010	6688	77.40	557.3
2011	7346	84.71	612.2
2012	8215	93.63	684.6
2013	10 889	122.82	907.4
2014	11 594	129.50	966.2
2015	11 531	127.63	960.9
2016	10 495	115.23	874.6
2017	14 865	162.10	1238.8
2018	15 262	152.29	1271.8
2019	15 034	160.91	1252.8
2020	12 445	131.77	1037.1

年份	发病数（例）	发病率（/10万）	月发病数（例）
2010	6688	77.40	557.3
2011	7346	84.71	612.2
2012	8215	93.63	684.6
2013	10 889	122.82	907.4
2014	11 594	129.50	966.2
2015	11 531	127.63	960.9
2016	10 495	115.23	874.6
2017	14 865	162.10	1238.8
2018	15 262	152.29	1271.8
2019	15 034	160.91	1252.8
2020	12 445	131.77	1037.1

参数	阶数	系数	标准误差	t值	P值
常量		-0.002	0.002	-0.739	0.462
MA	1	0.537	0.081	6.665	<0.001
AR，季节性	2	-0.229	0.182	-1.257	0.211
MA，季节性	2	-0.706	0.715	-0.987	0.326

参数	阶数	系数	标准误差	t值	P值
常量		-0.002	0.002	-0.739	0.462
MA	1	0.537	0.081	6.665	<0.001
AR，季节性	2	-0.229	0.182	-1.257	0.211
MA，季节性	2	-0.706	0.715	-0.987	0.326

模型	模型拟合度统计					杨-博克斯检验			R²
模型	RMSE	MAPE（%）	MAE	BIC	统计量	DF	显著性	离群值	SARIMA（0,1,1）（2,1,2）₁₂
0.806	109.416	8.808	80.145	9.631	11.55	13	0.565	0

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