2009―2024年中国澳门特别行政区流行性感冒流行趋势分析

這篇文章, 於2026年3月中旬發表在中華疾病控制雜誌的。

是這系列文章的第二篇!

2009―2024年中国澳门特别行政区流行性感冒流行趋势分析

https://zhjbkz.ahmu.edu.cn/cn/article/doi/10.16462/j.cnki.zhjbkz.2026.02.014

摘要:   目的  分析中国澳门特别行政区(简称澳门)2009―2024年流行性感冒(简称流感)的流行趋势，为预防流感及制定政策提供科学依据。  方法  数据来源于澳门卫生局网页的强制性申报疾病统计资料。计算年度报告粗发病率、性别与年龄组的发病率，并使用Joinpoint回归模型对流感的粗发病率进行趋势分析、计算年度变化百分比(annual percentage change, APC)、平均年度变化百分比(average annual percentage change, AAPC)。  结果  2009―2024年澳门年度报告流感发病例数中位数为3 363例，年度报告粗发病率中位数为502.83/10万。其中，男性(51.09%)有513.62/10万，女性(48.91%)有492.82/10万；以0~＜15岁年龄组最高(2 553.50/10万)，与其他年龄组的差异均有统计学意义(均P < 0.001)。全人群的流感年度报告粗发病率AAPC为3.77%(95% CI: -14.31%~26.32%)；APC在2009―2018年为12.57%(95% CI: 1.49%~24.85%, P=0.027)，在2018―2021年为-58.41%(95% CI: -86.63%~29.36%)，在2021―2024年为314.08%(95% CI: 134.79%~630.27%, P < 0.001)。  结论  澳门的流感报告粗发病率呈上升趋势，其中2021―2024年上升较为突出，以儿童青少年为主。应加强预防流感的健康卫生宣传教育，提高流感疫苗接种率。

引用本文:陈文诗, 陈清. 2009―2024年中国澳门特别行政区流行性感冒流行趋势分析[J]. 中华疾病控制杂志, 2026, 30(2): 227-232. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2026.02.014

Citation:

CHEN Wenshi, CHEN Qing. Analysis of influenza epidemiological trends in Macao Special Administrative Region, China, 2009-2024[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2026, 30(2): 227-232.  doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2026.02.014

2000－2023年中國澳門特別行政區法定報告傳染病分析

自從新冠疫情後, 將近5年都沒有寫科研文章啦~

近期在想, 工餘時間沒其他娛樂的我, 可以做些什麼有意義與有價值的事呢? 於是只好重操舊業...寫科研文章!

感恩我的博導, 無論在精神上、版面費上的支持（好貴啊!）...

https://www.jbjc.org/article/doi/10.3784/jbjc.202410110569

陈文诗, 陈清. 2000－2023年中国澳门特别行政区法定报告传染病分析[J]. 疾病监测, 2025, 40(5): 566-573. DOI: 10.3784/jbjc.202410110569

Chen Wenshi, Chen Qing. Analysis on notifiable communicable diseases in Macao Special Administrative Region, China, 2000−2023[J]. Disease Surveillance, 2025, 40(5): 566-573. DOI: 10.3784/jbjc.202410110569

對SAS統計軟件退出中國有感

 近日得悉內地消息：SAS統計軟件退出中國，雖然感到可惜，但並不意外!

我多年前在內地讀研究生，知道內地的統計教育，若非統計專業，基本都是教授使用SPSS為主。當時SAS在業界的口碑雖好! 但無奈它是商業統計軟件，使用許可證很貴! 導致很多人士都只能使用破解版。而且軟件本身的體積很大，安裝並不方便。加上它的編程亦較煩鎖...所以"始終"只是小眾的統計工具唉...

近年隨著眾多自由軟件（免費，開放）的出現，而且它們的統計分析功能也日益完善，在科研中的地位逐漸提升。如R，Python...

因此，在中國環境下，SAS本身的不足下，國內市場的佔有率預期只會萎縮... 最後退出也不足為奇。

據了解，在台灣地區，雖使用SAS統計軟件的人數較多，很多院校也以SAS教學。但"似乎"近年也有被替代的情況。

說真的，我自己已用R多年啦...有點體會...

用Python及R進行基礎統計(Essential Statistics with Python and R)

假期放了3天，郤總是忙著忙著! 不是為孩子走來走去，就是為朋友的論文給予意見~

作為學林中人，總有著對學術的慊意! 畢竟已有一段時間沒寫文章或鑽研。學術是不斷地去追的，否則就是 ＂逆水行舟，不進則退＂~而且心算自己的老本也不多呵...

想趁著雙12，買一本書給自己（給自己一份禮物吧!），但老男人，沒有嗜好，禮物自然就（又）喺書啦。想學學Python在數據科學的應用! 在網絡上找到一本很好的閱讀資料... 哎呀! 連雙12的零錢也省回。這本閱讀材料很好，因為

1.既有Python的操作方法，亦有R語言的操作方法。對於有R語言一定基礎的我，對照著R學Python，更易理解!
2.很新的資料，2019年撰寫的

3.它所說的統計也很容易呵!

希望對大家有用，互勉! 下載地址：https://escholarship.org/uc/item/03w0n5g3

統計學上的辛普森悖論(Simpson's Paradox of Statistics)

昨晚留意到YouTube的一段視頻，是關於一個 "民意調查"中，數據的錯誤計算。

視頻中的女士說，因為數據計算中未進行加權，導到 "支持"與 "反對"的差異很少，甚至可能將結果反轉...

是的! 計算是未有加權。但更精確地說，是因為犯了統計學上的 "辛普森悖論"! 才出現差異少，甚至結果可能 "反轉"。

辛普森悖論是很常見的，亦是很多人易犯的錯誤，更小心的是易被人"誤導"了~

(利申：我對內容提及的政治問題沒有什何偏向及意見，純是統計學上的見解呵!)

計算方法：

總結果

                    支持：(21367*20%)+(1705*50%)+(1012*37%)

                                -------------------------------------------------- ~22.8%

                                           21367+1705+1012

                    反對：(21367*63%)+(1705*31%)+(1012*41%)

                                -------------------------------------------------- ~59.8%

                                           21367+1705+1012

單支持者結果

                    支持：(21367*20%)+(1705*50%)

                                ---------------------------------- ~22.2%

                                           21367+1705

                    反對：(21367*63%)+(1705*31%)

                                ---------------------------------- ~60.6%

                                           21367+1705

參考資料：

https://static1.squarespace.com/static/5cfd1ba6a7117c000170d7aa/t/5f3f829cb6c791109018ae9e/1597997725945/PORI_PC_20200821_VHKr.pdf

https://wiki.mbalib.com/zh-tw/辛普森悖论

科研文章寫作前要讀的一篇有關研究方法及統計的文章 (Suggesting to read this article about research methodology and statistics before writing scientific paper!)

    剛過去的星期, 舊上級又邀請我為他的一名研究生, 提供論文中統計學的意見(當然是免費的!). 之後舊上級電郵來這位學生的"開題報告". 我細心地閱了, 心裡感到很疙瘩. 因為這份開題報告內容感到是"東拼西湊", 很多基本內容欠缺, 甚至連文獻回顧的內容一點也沒有. 真不知她的立論基礎是什麼了...

    我在研究生訓練的過程中, 我老師都很著重開題報告、論文及口述演示PPT. 所以我認為︰好的開題報告, 已是論文成功的一半; 餘下的只是結果、討論及結論等內容...
    開題報告的內容要規範, 研究方法、統計分析思路都要很清析, 這論文課題才能有明確的方向及"藍圖", 亦讓導師及評委知道你想做什麼!

    這種情況已不是一次遇到, 之前也有好幾位研究生的開題報告都是這樣, 很讓人納悶!
   
    今日讀到一篇中華流行病學雜誌的文章：醫學期刊統計報告要求的詳述與解讀.
    雖然內容不是針對論文的, 亦不是針對開題報告的! 但內容從：研究方法、統計分析、結果表達3方面, 提出了要求與規範! 可作為開題報告, 乃至論文寫作的參考! 強烈研究生們閱讀和學習...

參考文獻：

严若华, 彭晓霞.

Yan Ruohua, Peng Xiaoxia.

医学期刊统计报告要求的详述与解读

Statistical reporting requirements for medical journals: Amplifications and explanations

中华流行病学杂志, 2019, 40(1): 99-105

Chinese Journal of Epidemiology, 2019, 40(1): 99-105

http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2019.01.020

http://html.rhhz.net/zhlxbx/20190120.htm

向台灣林敬恒教授學習流行病學 (Learning Epidemiology from Prof. Lam)

    今年初收到D主任的微信留言, 告知周教授今年不來澳門教授流行病學了.

    內心泛起驚訝: 

"不是吧!? 

不是周教授身體抱恙?(因周教授已是長者) 

按理今年應是輪流到我宴請周教授, D主任她們用餐呵, 那麼樣辦呢..."

    經過協調, 今年林敬恒教授到來授課, 代替周教授, 我想必是周教授的細選與安排, 實是感恩周教授的造福.
    特意地在網絡上找過林教授的個人資料, 以便課前更多的瞭解. 但找到的不多, 只知是年青的, 在台中榮總醫院工作呵.

    在9月8日至9日是林教授來澳授課的日子, 由於我是旁聽人員, 應在上課前先向老師說聲好. 誰不知與老師初見面, 除了握手外, 更知悉老師已在互聯網上閱過我的資料, 哈哈! 我心想我只是在澳門工作的一個小小流行病學工作人員唉... 原來D主任已在早前向老師說了, 有"條戇居友"會來旁聽呢...
    謝謝老師的教學, 今年又吸收了些新知識, 如: 大數據及實證流行病學, 精準醫療等, 這些都是流行病學近年的前沿研究啊... 期望日後能多些向林教授學習知識...