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摘要目的：<br>　　了解新型冠状病毒感染病例的首发症状和发热门诊就诊人数的分布特征，探索预测就诊人数的统计模型，应用症状监测数据开展传染病监测预警研究和探讨,提供新的预警方法。<br>　　方法：<br>　　对2021-2022年深圳市本土新冠病毒感染病例的症状主诉信息和发热门诊就诊量进行描述性分析，并对2021年的发热门诊就诊人数进行建模探索。分类资料的描述使用率或构成比;组间比较采用卡方检验和Fisher确切概率法，建模采用ARIMA模型和ARIMA-SVM组合预测，数据的整理分析使用Excel、SPSS及R软件。<br>　　结果：<br>　　1.深圳市2021-2022年共报告新冠病毒感染本土病例8219例，总人群中出现比例最高的三个症状分别是发热(38.47％)、干咳/咳嗽(22.70％)、咽痛(13.87％)。女性首发症状出现发热、咽痛和咽干的比例较男性更高(P＜0.05);18岁以下病例首发症状中出现发热和流涕的比例高于其他年龄组，18～59岁病例咽痛、乏力、肌痛的比例更高，60岁及以上病例干咳/咳嗽的比例更高(P值均小于0.05);感染BA.2.2变异株的病例首发症状出现干咳/咳嗽、乏力、流涕、鼻塞和嗅味觉丧失或减退的较其他株比例更高，感染BA.5.2变异株的病例发热的比例较高，感染BF.7变异株的病例咽痛的比例较高(P值均小于0.05);未全程接种完疫苗的患者中发热、腹泻症状的比例更高(P＜0.05)。<br>　　2.在1495例经测序成功的新冠病毒感染确诊病例中，85.48％在初筛检测阳性前出现症状，初筛检测阳性前/后出现症状在不同年龄组间差异没有统计学意义(P＞0.05);女性病例在初筛阳性前出现症状的比例高于男性，感染BF.7的病例中初筛阳性前出现症状的比例较其他株更高(P值均小于0.05)。<br>　　3.收集37家医疗机构2021-2022年发热门诊总就诊人次为2,563,965人次,2022年的发热门诊总就诊人次高于2021年，总就诊人次高峰均在6月和12月。男性患者就诊比例均高于女性，18岁到59岁之间的患者就诊比例最高(P值均小于 0.001)。<br>　　4.ARIMA(4,1,3)经探索是拟合2021年发热门诊就诊人数的最优模型，用于短期预测效果较好。使用SVM模型对残差序列进行训练,时间序列分析和机器学习模型组合预测效果优于单一时间序列模型预测。<br>　　结论：<br>　　1.在动态清零政策下多数COVID-19患者出现症状的时间早于实验室结果报告时间，症状监测可提高传染病监测的及时性。<br>　　2.发热症状是监测COVID-19的敏感指标，对发热门诊实时监测有助于尽早识别传染病的暴发。<br>　　3.不同特征人群的首发症状特征存在一定差异，根据其特征选择症状监测指标有助于更精准高效地开展传染病监测。<br>　　4.时间序列分析中的ARIMA模型适用于发热门诊就诊人数的短期预测，与机器学习中的SVM模型组合预测效果优于单一预测模型。