某医院2010年至2014年超声诊断的六大类致死性畸形发病情况及ARIMA预测模型的建立*

樊 慧,栗河舟,郝长付

1)郑州大学第三附属医院超声科 郑州 450052 2)郑州大学公共卫生学院劳动卫生与职业病学教研室 郑州 450001

某医院2010年至2014年超声诊断的六大类致死性畸形发病情况及ARIMA预测模型的建立*

樊 慧1),栗河舟1),郝长付2)#

1)郑州大学第三附属医院超声科 郑州 450052 2)郑州大学公共卫生学院劳动卫生与职业病学教研室 郑州 450001

#通信作者，男，1979年10月生，博士，副教授，研究方向：预防医学，E-mail：haochangfu@126.com

致死性畸形；超声；发病率；时间序列分析

目的：分析某医院2010年至2014年超声诊断的六大类致死性畸形发病情况，并应用自回归移动平均模型(ARIMA) 建立发病预测模型。方法：收集某医院2010年1月至2014年12月采用四维超声系统筛查发现的六大类致死性畸形病例资料，分析其发病规律；采用2010年1月至2013年12月的数据拟合ARIMA 模型，并用该模型对2014 年1月至12月的发病率进行预测。结果：2010年1月至2014年12月共检查86 018例，筛查出六大类致死性畸形胎儿1 063例，总发病率为12.36‰，其中发病率最高的为严重开放性脊柱裂(3.67‰)，其后依次为单腔心(3.39‰)、腹壁裂-内脏外翻(2.06‰)、无脑儿(1.77‰)、致死性骨发育不良(0.79‰)、严重脑膨出(0.67‰)。ARI(1，0)模型能够较好地预测六大类致死性畸形月发病率，具有较高的预测精度(MAD为0.381 7，MAPE为28.01%，MSE为0.061 8)。结论：六大类致死性畸形的发病率仍较高，ARI(1,0)模型能较好地用于其发病率的预测。

胎儿先天性畸形又称胎儿出生缺陷，发生率占新生儿的4.0‰～6.0‰[1]。由于我国人口基数大，每年出生的缺陷儿总数可高达(80～120)万人。这不仅给人民健康水平带来巨大压力，也给社会、经济发展造成了沉重负担。超声检查是目前常规的产前检查手段，其具有操作简便、重复性好、对胎儿及孕妇无创、花费低等特点，已成为胎儿先天性畸形诊断的首选方法[2]。该研究以某医院近5年来卫计委规定的六大类致死性畸形(无脑儿、严重脑膨出、严重开放性脊柱裂、腹壁裂-内脏外翻、单腔心、致死性骨发育不良)的产前超声诊断情况为依据，对这六大类畸形的发病情况进行回顾性分析，并应用自回归移动平均模型(auto-regressive integrated moving average，ARIMA) 建立六大类致死性畸形发病率的预测模型，旨在了解胎儿先天性畸形的发病情况，并为制定相应的防控措施提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源 收集2010年1月至2014年12月在某医院进行四维彩超系统筛查的孕妇资料，共86 018例，孕妇年龄16～49岁，孕周16～40周，共筛查出六大类致死性畸形胎儿1 063例, 诊断结论至少被2～3家市级以上医院认同，所有诊断结果均经随访证实。检查仪器为高分辨率彩色多普勒超声仪，包括GE-Voluson 730 Expert四维彩超诊断仪、GE-Voluson 730 Prov四维彩超诊断仪、GE-Voluson E8四维彩超诊断仪，探头频率3.5～5.0 MHz。诊断标准参考相关著作[3-6]的有关内容。

1.2 ARIMA 模型的建立 ①序列的平稳化：通过对已有时间序列原始数据进行差分或数据变换，使该序列满足零均值且方差不随时间变化，根据差分次数确定d和(或)D。②模型识别和检验：通过观察序列的自相关函数(auto-correlation function，ACF)和偏自相关函数(partial auto-correlation function，PACF)图，确定模型；然后进行残差检验。③预测:以2010年1月至2013年12月的数据作为模型拟合点，对2014年1 月至12 月的六大类致死性畸形发病率进行预测，并根据预测值与实际值的平均绝对误差(mean absolute deviation，MAD)、平均相对误差绝对值(mean absolute percentage error，MAPE)和预测误差的方差(mean square error，MSE)来衡量模型的预测精度。

1.3 统计学处理 应用SPSS 12.0对数据进行分析，各畸形年度发病率的比较采用χ2检验；建立ARIMA预测模型并对模型的拟合效果进行检验。检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 六大类致死性畸形的发病情况 2010年1月至2014年12月在某医院超声科进行四维彩超系统筛查的孕妇共86 018例，共筛查出六大类致死性畸形胎儿1 063例，总发病率为12.36‰，其中发病率最高的为严重开放性脊柱裂(3.67‰)，其后依次为单腔心(3.39‰)、腹壁裂-内脏外翻(2.06‰)、无脑儿(1.77‰)、致死性骨发育不良(0.79‰)、严重脑膨出(0.67‰)。各种畸形年度发病率之间的差异均有统计学意义，如表1所示。

表1 2010至2014年某医院六大类致死性畸形年度发病情况 例(‰)

2.2 六大类致死性畸形发病率的时间序列分析

2.2.1 模型识别 2010年1月至2013年12月某医院六大类致死性畸形发病情况见表2，其时间序列图(图1)显示数据总体趋于平稳，也没有明显的周期性变化，呈现出一种近似平稳过程，符合ARIMA模型对数据平稳性的要求。根据数据序列的ACF及PACF图(图2)，可初步判定模型为ARI(1,0)，该模型符合建模要求(Ljung-BoxQ=10.817，P=0.821)。

表2 2010至2013年某医院六大类致死性畸形月发病率 ‰

图1 2010至2013年某医院六大类致死性畸形月发病率时间序列分布图

图2 ACF(上)及PACF图(下)

2.2.2 模型预测 以2010年1月至2013年12月的数据作为模型拟合点(MAPE为17.72%)，运用模型ARI(1,0)对2014年1 月至12月的六大类致死性畸形月发病率进行预测。结果(图3、表3)显示，该模型对2010年1月至2013年12月的六大类致死性畸形月发病率数据的拟合值和95%可信区间的动态趋势与实际发病率基本一致；该模型对2014年1 月至12 月六大类致死性畸形月发病率的预测值与实际值的MAD 为0.381 7，MAPE为28.01%，MSE为0.061 8。

图3 2010年1月至2014年12月某医院六大类致死性畸形月发病率实际值与预测值时序图

月份实际值/‰预测值/‰预测值95%CI误差相对误差/%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 讨论

目前，出生缺陷不仅是一个严重的公共卫生问题，而且已经成为影响人们正常生活和经济发展的社会问题。有效预防出生缺陷，降低出生缺陷率，不仅可以提高优生质量和人口素质，还具有重要的社会和经济价值。无脑儿、严重脑膨出、严重开放性脊柱裂、腹壁裂-内脏外翻、单腔心和致死性骨发育不良是六大类严重的致死性畸形，卫计委规定在产前超声检查时必须对其进行筛查。

该研究中，通过四维彩超系统筛查共检出六大类致死性畸形1 063例，总发病率为12.36‰，其中严重开放性脊柱裂(3.67‰)发病率最高，其后依次为单腔心(3.39‰)、腹壁裂-内脏外翻(2.06‰)、无脑儿(1.77‰)、致死性骨发育不良(0.79‰)、严重脑膨出(0.67‰)。这与以往报道的数据[1]相比略有增高，可能原因如下。①大气污染：某医院位于河南省郑州市，该市空气质量指数经常处于污染前列，可能对孕妇造成损害，但需进行专门研究。②孕妇来源：该医院为省级妇幼专科医院，面向全省提供医疗服务，检查对象中的高危孕妇会较一般医院集中，可能是畸形检出率较高的一个重要原因。③技术原因：该研究中筛查时使用了高分辨率彩色多普勒超声仪，诊断医师经验也较丰富，相对其他研究来说，技术力量可能更强，因而也会造成疾病检出率较高。研究还发现，随着年度的变化，各类致死性畸形的发病率有差异，尽管年度发病顺位与整体趋势基本吻合，但各类畸形的年度发病率存在变化，其原因有待进一步研究。

[1]熊奕,王慧芳,林琪,等.规范超声筛查胎儿脐膨出的价值[J].中国超声医学杂志,2006,22(3):224

[2]吴海燕,王莹,王伟伟.三维超声在胎儿唇腭裂诊断中的应用[J].中国现代医生,2009,47(36):99

[3]李胜利.胎儿畸形产前超声诊断学[M].北京:人民军医出版社,2004.

[4]谢红宁.妇产科超声诊断学[M].北京:人民卫生出版社,2005.

[5]严英榴,杨秀雄,沈理.产前超声诊断学[M].北京:人民卫生出版社,2003.

[6]Michael Entezami,李辉,李胜利,等.胎儿异常超声诊断图谱[M].济南:山东科学技术出版社,2009.

[7]孙振球.医学统计学[M].北京:人民卫生出版社,2006.

[8]于林凤,吴静,周锁兰,等.ARIMA季节模型在我国丙肝发病预测中的应用[J].郑州大学学报:医学版,2014,49(3):344

[9]孙锦峰,耿云亮,郭奕瑞,等.Elman神经网络与ARIMA模型对流感发病率预测效果的比较[J].郑州大学学报:医学版,2013,48(5):584

(2015-01-05 收稿 责任编辑王 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

*国家自然科学基金面上项目 81472954

R726.2