结核病是一个主要的全球性公共卫生问题，同时也影响着经济和社会的发展。中国的结核病负担位居世界第2，其中新疆地区结核病发生率要比全国平均水平高得多，因此迫切需要监测及预测该地区的结核发病率，进而对其进行更为有效地控制。基于此，来自新疆医科大学公共卫生学院及医学工程技术学院的研究人员合作开展了一项研究，主要是探讨BOX-JENKINS方法，尤其是累积式自回归动平均模型（ARIMA）和自回归条件异方差（ARCH）模型用于预测新疆地区结核发病率的可行性和有效性。其中ARIMA模型能够考虑到时间序列中的变化趋势、周期性变化及随机扰动等因素；ARCH模型常用于处理时间序列中的异方差性。该研究成果于2015年3月11日发表在PLoS One第10卷第3期。
研究人员基于2004年1月至2014年6月间新疆地区的结核发病率数据建立了单一ARIMA（1, 1, 2）（1, 1, 1）12模型以及ARIMA（1, 1, 2）（1, 1, 1）12-ARCH（1）组合模型，并成功预测了新疆地区的结核发病率。此外，通过对比分析发现组合模型的预测效果更好。据研究人员所知，这是首个通过建立ARIMA模型及ARIMA-ARCH组合模型来预测和监测新疆地区结核月发病率的研究。
基于此次结果，研究人员指出：由于ARIMA（1, 1, 2）（1, 1, 1）12-ARCH（1）组合模型能够提供与新疆地区结核发病趋势相关的预测数据，因此可将其用于该地区结核病的日常监测。
