黄国宝 黎衍云 吴 菲 沈 鑫 徐望红

（1复旦大学公共卫生学院流行病学教研室 上海 200032；2上海市疾病预防控制中心 上海 200336）

2 型糖尿病（type 2 diabetes mellitus，T2DM）和结核病（tuberculosis，TB）是常见的慢性病，两者高发年龄吻合，且相互影响。TB 又以肺结核（pulmonary tuberculosis，PTB）最为常见。流行病学调查发现，T2DM 患者发生结核病的概率是非T2DM 患者的2～3 倍，且与地区、种族无关［1-2］。我国首次糖尿病-结核病双向筛查结果显示，糖尿病患者TB 检出率为1.25%，远高于非糖尿病患者的0.36%。而TB 患者若合并糖尿病，则病程进展更快、疗效差、耐药率高、预后凶险。上海市嘉定区2008—2014 年的一项调查显示，PTB 合并糖尿病的患者中，痰涂片阳性、合并空洞、治疗失败和转入耐多药和复治患者占比分别达73.67%、56.32%、4.21%和13.16%，远高于未合并糖尿病患者的42.51%、52.91%、0.14%和7.02%［3］。鉴于T2DM 患者的TB 发病率高于一般人群，且两病共患患者预后较差，及时掌握T2DM 人群中TB 发病情况，将有利于结核病防控和糖尿病管理。

差分自回归移动平均（autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型是预测疾病发病率较为成熟的建模方法，常用于预测PTB、HIV、乙肝等传染病的发病率［4-5］。中国是T2DM 与TB 同时高发的国家，T2DM 合并TB 的患者逐年增加。“十三五”全国结核病防治规划倡导在糖尿病患者等重点人群中开展TB 的主动筛查。因此，急需在数量庞大的中国T2DM 患者中建立TB 预测模型，以预测相关疾病负担，制定和评估有针对性的防控策略和措施。

本研究以上海市2010—2015 年T2DM 患者管理数据和结核发病监测数据为基础，选择时间序列模型中的ARIMA 模型，并用支持向量机（support vector machine，SVM）对残差进行拟合，建立结核病发病率的组合预测模型，对T2DM 患者的PTB 发病率进行预测。……