一种结核病流行趋势预测方法、系统及存储介质

本发明属于流行病防疫，具体地涉及一种结核病流行趋势预测方法、系统及存储介质。背景技术：1、近年来，数学和统计模型的快速发展使传染病建模愈加完善，在疾病流行规律研究和干预措施评估方面发挥着巨大作用。同时随着大数据的共享，应用系统动力学方法从分子角度探究结核病的流行规律以及发展趋势的相关工作正不断涌现，结核病传播动力学模型也逐渐成为了辅助公共卫生机构决策的重要工具。2、结核病(tuberculosis,tb)是由结核分枝杆菌(m.tuberculosis,m.tb)引起的感染，主要通过气溶胶(飞沫)传播。结核病严重威胁人类健康。3、耐多药结核病(multidrug-resistant tuberculosis,mdr-tb)是指对两种主要一线抗结核病药物(即利福平和异烟肼)都具有耐药性，约占抗微生物药物耐药性感染造成的所有死亡的四分之一。结核病流行病学抽样调查报告显示，结核分枝杆菌对二线抗结核药物的耐药率为24.6％，其中耐多药结核病占6.8％。耐多药结核病和耐利福平结核病需要二线药物治疗，治疗时间长、治疗药物昂贵、患者治疗依从性及愈后效果差。因此，耐多药结核病的防治是结核病防治工作的重大问题之一。4、现有的技术中，流行病学、社会学和计算机科学等多个领域的学者在构建耐药结核病传播动力学模型方面做了很多尝试，然而，结核病流行背景以再激活驱动，传播机制复杂。此外，考虑到人口老龄化以及区域异质性，在如此复杂的生态系统下探究疾病发展规律不仅仅建模难度巨大，而且研究所需的数据更加精细。因此如何构建出结核与耐多药结核病流行趋势的动态模型成为了亟待解决的问题。技术实现思路1、针对上述存在的技术问题，本发明的目的是提供一种结核病流行趋势预测方法、系统及存储介质，构建一个按年龄、既往治疗史和耐药情况分层的结核病动态传播模型，该模型具有较强的及时性，能够及时监测结核与耐药结核的发展趋势。2、为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：3、一种结核病流行趋势预测方法，包括以下步骤：4、s01：利用r语言构建年龄结构的仓室模型以模拟结核病的自然史，结核病流行病学状态包括易感者、潜伏性感染者、传染性活动性结核、非传染性活动性结核、治疗者和康复者；5、s02：将结核病自然史分层，根据治疗史分为从未治疗nt和曾经治疗pt；根据耐药情况分为药物敏感结核ds-tb和耐多药结核rr/mdr-tb，分别建立不同的模型，模型包括易感者仓室s、潜伏性感染者仓室l、活动性传染性患者仓室i、活动性非传染性患者仓室n、治疗者仓室t和康复者仓室r；6、s03：采用年龄别的自然史参数进展为活动性疾病p、进展为传染性疾病f、潜伏期再激活v、治愈或治疗后复发r、传染性结核病死亡率μi和非传染性结核病死亡率μn，按照儿童、成人和老年人的年龄分段对以上参数进行设定；7、s04：计算药物敏感结核ds-tb和耐多药结核rr/mdr-tb的起始治疗率；8、s05：计算疾病传播接触矩阵。9、优选的技术方案中，所述步骤s02中建立的模型包括：10、易感者仓室s：11、12、其中，st,j为第t年，j岁的易感者仓室，μt-1,j、分别为第t-1年，j岁的死亡率、ds-tb感染力和rr/mdr-tb感染力；13、从未治疗过的药物敏感性结核病的模型包括：14、15、16、其中，分别为ds-tb层第t年，j岁的潜伏性感染者仓室、活动性传染性患者仓室、活动性非传染性患者仓室、治疗者仓室；为ds-tb层第t-1年，j岁的潜伏性感染者仓室、活动性传染性患者仓室、活动性非传染性患者仓室、治疗者仓室、康复者仓室；为rr/mdr-tb层第t-1年，j岁的潜伏性感染者仓室、康复者仓室；st-1,j为第t-1年，j岁的易感者仓室；ls、lr分别为ds-tb层、rr/mdr-tb层的潜伏性感染者仓室；为ds-tb层第t年的康复者仓室；μt-1,j、分别为第t-1年，j岁的死亡率、ds-tb感染力和rr/mdr-tb感染力；λs为ds-tb感染力；pj、vj、fj、rj、nj分别为第j岁的易感者、潜伏性感染者或康复者进展为活动性结核病的比例、潜伏性感染者再激活的风险、新发活动性结核病病例具有传染性的比例、康复者的年复发率、活动性结核病患者的自愈率；μi、μn、μt分别为未治疗或治疗失败的活动性传染性患者、未治疗或治疗失败的活动性非传染性患者、ds-tb治疗期间的死亡风险；μt-1,j为第t-1年，j岁的全因死亡率；分别为第t-1年，j岁的活动性传染性患者、活动性非传染性患者的治疗起始率；ω为活动性非传染性结核向活动性传染性结核转化的比例；p为易感者、潜伏性感染者或康复者进展为活动性结核病的比例；x为相对于未感染的个体，潜伏性感染者或康复者的再感染或再次进展为活动性疾病的风险；ξ为一线治疗后获得耐药的风险；ψs、φs分别为药敏治疗失败、成功的百分比；17、既往治疗的药物敏感性结核病的模型包括：18、19、其中，分别为第t年，j岁既往治疗且处于药敏状态的活动性传染性患者仓室、活动性非传染性患者仓室、治疗者仓室，为第t-1年，j岁既往治疗且处于药敏状态的活动性传染性患者仓室、活动性非传染性患者仓室、治疗者仓室、康复者仓室；分别为第t-1年，j岁既往治疗且处于耐药状态的活动性非传染性患者仓室、康复者仓室；为第t-1年，j岁药物敏感的治疗者仓室；为第t年，既往治疗且处于药敏状态的康复者仓室；20、从未治疗过的耐药结核病的模型包括：21、22、23、其中，为rr/mdr-tb层第t-1年，j岁的潜伏性感染者仓室、活动性传染性患者仓室、活动性非传染性患者仓室、康复者仓室；分别为rr/mdr-tb层第t年，j岁的活动性传染性患者仓室、活动性非传染性患者仓室、康复者仓室；分别为ds-tb层第t-1年，j岁的潜伏性感染者仓室、活动性传染性患者仓室、康复者仓室；分别为第t年，j岁的活动性传染性患者治疗失败、活动性传染性患者治疗成功、活动性非传染性患者治疗失败、活动性非传染性患者治疗成功、活动性传染性患者误诊、活动性非传染性患者误诊的治疗者仓室；分别为第t-1年，j岁的活动性传染性患者治疗失败、活动性传染性患者治疗成功、活动性非传染性患者治疗失败、活动性非传染性患者治疗成功、活动性传染性患者误诊、活动性非传染性患者误诊的治疗者仓室；lr、ls分别为rr/mdr-tb层、ds-tb层的潜伏性感染者仓室；st-1,j为第t-1年，j岁的易感者仓室；λr为rr/mdr-tb感染力；κc,i、κc,n、κm,i、κm,n分别为活动性传染性患者正确治疗、活动性非传染性患者正确治疗、活动性传染性患者误诊后治疗、活动性非传染性患者误诊后治疗的治疗起始率；ψr、φr分别为耐药治疗失败、成功的百分比；τc、τm分别为疗程24个月、6个月时从dr-tb治疗仓室中退出的风险；μ为全因死亡率；24、既往治疗的耐药结核病的模型包括：25、26、其中，分别为第t年，j岁既往治疗且处于耐药状态的活动性传染性患者仓室、康复者仓室；分别为第t-1年，j岁既往治疗且处于耐药状态的活动性传染性患者仓室、活动性非传染性患者仓室、康复者仓室；分别为第t-1年，j岁既往治疗且处于药敏状态的治疗者仓室、康复者仓室；为第t-1年，j岁ds-tb的活动性传染性患者仓室、治疗者仓室；为第t-1年，j岁rr/mdr-tb的活动性非传染性患者仓室；分别为第t年，j岁活动性传染性患者误诊、活动性非传染性患者误诊、活动性传染性患者既往治疗失败、活动性传染性患者既往治疗成功、活动性非传染性患者既往治疗失败、活动性非传染性患者既往治疗成功的治疗者仓室；分别为第t-1年，j岁活动性传染性患者误诊、活动性非传染性患者误诊、活动性传染性患者既往治疗失败、活动性传染性患者既往治疗成功、活动性非传染性患者既往治疗失败、活动性非传染性患者既往治疗成功的治疗者仓室；分别为第t-1年，j岁活动性传染性患者治疗失败、活动性传染性患者治疗成功、活动性非传染性患者治疗失败、活动性非传染性患者治疗成功、活动性传染性患者既往误诊、活动性非传染性患者既往误诊的治疗者仓室；分别为第t-1年，j岁的活动性传染性患者误诊后治疗、活动性非传染性患者误诊后治疗的治疗起始率；pc(t)为时刻t正确治疗的比例；27、优选的技术方案中，所述步骤s04中起始治疗率为：28、29、其中，κ为治疗起始率；cdr为病例检出率；μ是死亡率；n是自然治愈率；30、将开始治疗的流出分为正确治疗和不正确治疗两类，正确治疗的比例计算为：31、pc(t)＝pdst(t)+pe(t)(1-pdst(t))32、其中，pc(t)为时刻t正确治疗的比例，pdst(t)为t时刻接受药敏试验的比例，pe(t)为t时刻经验鉴定为耐药的比例。33、优选的技术方案中，将耐多药结核rr/mdr-tb的起始治疗率划分为正确的起始治疗率和错误的起始治疗率：34、对活动性传染性耐多药结核病进行正确治疗的起始治疗率：35、36、对活动性非传染性耐多药结核病正确治疗的起始治疗率：37、38、对活动性传染性耐多药结核病的错误治疗的起始治疗率：39、40、对活动性非传染性耐多药/结核病的错误治疗的起始治疗率：41、42、其中，分别为第t年，j岁的活动性传染性患者正确治疗、活动性非传染性患者正确治疗、活动性传染性患者错误治疗、活动性非传染性患者错误治疗的治疗起始率；分别为第t年，j岁的活动性传染性患者、活动性非传染性患者的治疗起始率；pc(t)为时刻t正确治疗的比例。43、优选的技术方案中，所述步骤s05中通过将药物敏感结核ds-tb和耐多药结核rr/mdr-tb的传播风险分别乘以ds-tb的校准因子qs和rr/mdr-tb的校准因子qr来校准感染力，得到疾病传播接触矩阵。44、优选的技术方案中，所述疾病传播接触矩阵为：45、46、qr＝qs×dr_ts47、其中，i为时间步长，j为年龄，m是接触矩阵中的年龄分组且年龄j包含在内，y为接触矩阵中与m年龄段相接处的年龄分组，ymax为年龄分组数，dm,y为接触矩阵，表示y年龄组中的每个成员与m年龄组中的成员接触的平均次数，ny是y年龄组中的总人口，iy为y年龄组中感染个体总数，上标m是针对治疗起始率κ，对ds-tb治疗的误诊并开始治疗，z为每次呼吸道接触传染的概率，dr_ts为抽样适应度参数。48、优选的技术方案中，所述步骤s05之后还包括对模型进行动态校准，包括：49、利用拉丁超立方抽样方法，从参数的先验分布中提取1组参数集作为种子参数集；50、每一组种子参数集使用产生一组最优的后验参数集，使gof局部最小化，对模型进行动态校准，从初始值出发，迭代寻找最优解，使用相对误差作为拟合优度gof：51、52、其中，predi为第i个校准目标的模型模拟值，obsi为第i个校准目标的实际观测值；53、将上述校准步骤重复多次，得到多组最优参数集，取一定数量排序靠前的组作为最佳拟合参数子集用作后续统计分析。54、本发明还公开了一种结核病流行趋势预测系统，包括：55、结核病模拟模块，利用r语言构建年龄结构的仓室模型以模拟结核病的自然史，结核病流行病学状态包括易感者、潜伏性感染者、传染性活动性结核、非传染性活动性结核、治疗者和康复者；56、模型构建模块，将结核病自然史分层，根据治疗史分为从未治疗nt和曾经治疗pt；根据耐药情况分为药物敏感结核ds-tb和耐多药结核rr/mdr-tb，分别建立不同的模型，模型包括易感者仓室s、潜伏性感染者仓室l、活动性传染性患者仓室i、活动性非传染性患者仓室n、治疗者仓室t和康复者仓室r；57、结核病自然史参数设定，采用年龄别的自然史参数进展为活动性疾病p、进展为传染性疾病f、潜伏期再激活v、治愈或治疗后复发r、传染性结核病死亡率μi和非传染性结核病死亡率μn，按照儿童、成人和老年人的年龄分段对以上参数进行设定；58、起始治疗率计算模块，计算药物敏感结核ds-tb和耐多药结核rr/mdr-tb的起始治疗率；59、疾病传播接触矩阵计算模块，计算疾病传播接触矩阵。60、优选的技术方案中，起始治疗率计算公式为：61、62、其中，κ为治疗起始率；cdr为病例检出率；μ是死亡率；n是自然治愈率。63、将开始治疗的流出分为正确治疗和不正确治疗两类，正确治疗的比例计算为：64、pc(t)＝pdst(t)+pe(t)(1-pdst(t))65、其中，pc(t)为时刻t正确治疗的比例，pdst(t)为t时刻接受药敏试验的比例，pe(t)为t时刻经验鉴定为耐药的比例。66、本发明又公开了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的结核病流行趋势预测方法。67、与现有技术相比，本发明的有益效果是：68、首先，该预测模型建立方法构建一个按年龄、既往治疗史和耐药情况分层的结核病动态传播模型，基于大量的数据和研究成果，为结核病防控工作提供科学依据，有助于提升防控工作的科学性和可操作性。其次，该模型具有较强的及时性，能够及时监测结核与耐药结核的发展趋势，帮助政府和医疗机构及早制定有效的预防控制措施，防止疫情扩散。最后，通过建立专门的预测模型，能够对结核与耐药结核的流行趋势进行精准预测，为相关部门提供科学依据和决策支持。并且可以在早期发现结核和耐药结核的流行趋势，及时调配资源和采取相应措施，提高应对疾病的效率和效果。