20xx年醫(yī)學(xué)專題—傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)時空分析及早期預(yù)警統(tǒng)計技術(shù)研究進(jìn)展----湖南衛(wèi)生監(jiān)督網(wǎng)-全文預(yù)覽
【正文】 傳染病暴發(fā)的概率進(jìn)行估計。)證據(jù)。,第九十三頁，共一百一十八頁。ng)一個個體。n)的時間和地點,第九十一頁，共一百一十八頁。,第九十頁，共一百一十八頁。)基本原理,第八十九頁，共一百一十八頁。)變量的信息來獲取其他感興趣變量概率信息的過程。,第八十六頁，共一百一十八頁。,Company Logo,多源監(jiān)測數(shù)據(jù)融合(r243。 因此，應(yīng)用于早期預(yù)警模型的時空掃描統(tǒng)計量無需對空間自相關(guān)進(jìn)行校正。,探測傳染病爆發(fā)：勿需校正空間自相關(guān)。ngku224。,是否(sh236。,聚集(j249。) 爆發(fā),是否(sh236。) 聚集性,流行病學(xué)(li,流行病學(xué)意義(y236。,與散發(fā)相對 散發(fā)：獨立發(fā)生的病例(b236。ju233。,第七十七頁，共一百一十八頁。,時空(sh237。)性分析相比，時空聚集(j249。,時空兩個維度聚集性探測(t224。)性探測結(jié)果圖示2,第七十四頁，共一百一十八頁。,圖7.12 區(qū)縣級前瞻性時空(sh237。 GE操作十分簡便，便于推廣應(yīng)用。k224。)算法,地理信息系統(tǒng),報告(b224。 可視化實現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)(wǎnglu242。,探測(t224。)算法,采用聚集性探測(t224。j249。,第六十五頁，共一百一十八頁。,第六十一頁，共一百一十八頁。,第五十七頁，共一百一十八頁。,第五十三頁，共一百一十八頁。lǐ)區(qū)域,第四十九頁，共一百一十八頁。o)統(tǒng)計量,第四十八頁，共一百一十八頁。,掃描(sǎomi225。nzhǎo)掃描統(tǒng)計量的概率分布？,非常復(fù)雜和困難的概率理論問題,第四十五頁，共一百一十八頁。,尋找病例最多的窗口： 掃描(sǎomi225。 kōnɡ)聚集性的特點③,人口的地理分布不均勻(jūny)性的特點②,某些(mǒu xiē)因素造成傳染病發(fā)生數(shù)在時間和空間的自然變異：如季節(jié)性,應(yīng)當(dāng)對這些因素進(jìn)行(j236。fǎ)預(yù)知傳染病爆發(fā)可能的規(guī)模,掃描窗口的大小(d224。)的掃描統(tǒng)計量，其構(gòu)建更為復(fù)雜。,第三十八頁，共一百一十八頁。njiū) 區(qū)域,掃描(sǎomi225。njiū)的區(qū)別,第三十五頁，共一百一十八頁。,第三十三頁，共一百一十八頁。ng)數(shù)據(jù)中的空間信息，難以及時、準(zhǔn)確地預(yù)警。)數(shù)據(jù)中發(fā)病例數(shù)異常增加的時點。)性探測方法,第三十頁，共一百一十八頁。,Kullduff前瞻性時空掃描統(tǒng)計量 Rogerson空間模式(m243。j237。,Company Logo,時空(sh237。,第二十三頁，共一百一十八頁。,第二十二頁，共一百一十八頁。,非洲、東南亞、西太平洋地區(qū)地區(qū)、美洲(měi zhōu)加勒比地區(qū)及歐洲部分境域,第十九頁，共一百一十八頁。,在全球尺度，可發(fā)現(xiàn)登革熱廣泛流行(lix237。ng)(率)在各個區(qū)域的時間變異: 各時點(段)的空間變異。li224。)Bayes框架建模充分反映了傳染病數(shù)據(jù)的 基本要素與特征,第十二頁，共一百一十八頁。,第十頁，共一百一十八頁。),可利用(l236。p224。,第八頁，共一百一十八頁。,貝葉斯時空分析技術(shù) 從時間軸看，在揭示傳染病發(fā)病(fā b236。ng)及其相關(guān)因素關(guān)系的符號化表示。,傳染病數(shù)據(jù)(sh249。,第三頁，共一百一十八頁。j249。i)產(chǎn)生大量各類公共衛(wèi)生信息和數(shù)據(jù)。Company Logo,傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù) 時空分析及早期預(yù)警的統(tǒng)計(tǒngj236。ngz224。,Company Logo,3S技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用，為深入分析和揭示公共衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)(sh249。)源。 kōnɡ)分析技術(shù) Bayesian Disease Mapping,第五頁，共一百一十八頁。ch233。所謂傳染病“流行規(guī)律(guīlǜ)”可理解為,第七頁，共一百一十八頁。 與此同時，還指揭示與傳染病發(fā)病(率)上述時空變異所關(guān)聯(lián)的各種因子及其變化。i))的另一大統(tǒng)計學(xué)派(xu233。,Company Logo,Bayesian Disease Mapping的優(yōu)勢(yōush236。 由于傳播特性，傳染病流行常呈現(xiàn)出時空相關(guān)性，Bayes建?？山栌绵徑鼤r空信息。,Company Logo,基于(jīy,隨時間推移，各區(qū)域瘧疾發(fā)病相對危險度連續(xù)發(fā)生變化 各區(qū)域間相對危險度存在差異(空間異質(zhì)性) 相鄰區(qū)域相對危險度有相似性(空間相關(guān)性) 降雨量與瘧疾發(fā)病的數(shù)量(sh249。,Company Logo,發(fā)病(fā b236。,Company Logo,多尺度：傳染病流行(li,第十七頁，共一百一十八頁。,第十八頁，共一百一十八頁。,第二十一頁，共一百一十八頁。qū)，它可能呈散在聚集分布而未
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