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(jì)技術(shù)研究進(jìn)展----湖南衛(wèi)生監(jiān)督網(wǎng)-免費(fèi)閱讀
【正文】 )專家知識和訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)來確定。ng)總結(jié),傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)。給定模型參數(shù)和觀測數(shù)據(jù)，基于某種最優(yōu)準(zhǔn)則估計(jì)最可能的隱狀態(tài)序列(傳染病狀態(tài)的時間序列), 即估計(jì)出產(chǎn)生觀測序列的最可能路徑，可通過(tōnggu242。ngd249。x237。i)。,隱馬爾科夫模型(m243。c232。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。ng),底層(dǐ c233。ng)。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。,第一百頁，共一百一十八頁。ngj249。,Company Logo,指標(biāo)選擇(xuǎnz233。,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)將多個渠道獲得的個體數(shù)據(jù)和集合數(shù)據(jù)以網(wǎng)絡(luò)的形式有機(jī)地結(jié)合起來，在充分考慮變量之間復(fù)雜關(guān)系(guān x236。lǐ)編碼、年齡、性別、呼吸道主訴、發(fā)病時間、發(fā)病地點(diǎn)等個人信息。s224。,www.themegallery.com,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(wǎnglu242。,www.themegallery.com,在傳染病監(jiān)測工作中，除病例監(jiān)測和癥候群監(jiān)測數(shù)據(jù)外，還可通過多個渠道獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，如醫(yī)院就診數(shù)據(jù)，藥店OTC藥物銷量數(shù)據(jù)、學(xué)校缺席人數(shù)等，多源數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)可合并多數(shù)據(jù)源建模進(jìn)行傳染病的預(yù)測和早期(zǎoqī)預(yù)警。n)不了重要的cluster。,情況(q237。,第八十頁，共一百一十八頁。,統(tǒng)計(jì)(tǒngj236。ng)爆發(fā)？,“偶然”？,信息不真實(shí)？,存在聚集性,第七十八頁，共一百一十八頁。i)及時。j237。j237。 除地理圖形外，GE還可容納預(yù)警信號的相關(guān)重要信息 。nc232。)直報系統(tǒng),早期預(yù)警系統(tǒng)框架,第六十八頁，共一百一十八頁。)直報系統(tǒng),早期(zǎoqī)預(yù)警系統(tǒng)框架,數(shù)據(jù)(sh249。,第六十頁，共一百一十八頁。,第五十二頁，共一百一十八頁。o)窗口：一定時間長度,時間掃描(sǎomi225。)得到P 值,尋找(x,傳染病時空(sh237。 kōnɡ)聚集性的特點(diǎn)①,無法(w),第三十七頁，共一百一十八頁。,國內(nèi)外預(yù)警系統(tǒng)研究(y225。q237。j237。,Company Logo,聚集(j249。qū)，它可能呈散在聚集分布而未能呈現(xiàn)出任何規(guī)律。,第十八頁，共一百一十八頁。,Company Logo,多尺度：傳染病流行(li,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。 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。i))的另一大統(tǒng)計(jì)學(xué)派(xu233。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。 kōnɡ)分析技術(shù) Bayesian Disease Mapping,第五頁，共一百一十八頁。,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。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(jì)(tǒngj236。j249。,傳染病數(shù)據(jù)(sh249。,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。p224。,第十頁，共一百一十八頁。li224。x237。,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。,第二十三頁，共一百一十八頁。j237。)性探測方法,第三十頁，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。njiū)的區(qū)別,第三十五頁，共一百一十八頁。,第三十八頁，共一百一十八頁。fǎ)預(yù)知傳染病爆發(fā)可能的規(guī)模,掃描窗口的大小(d224。 kōnɡ)聚集性的特點(diǎn)③,人口的地理分布不均勻(jūnynzhǎo)掃描統(tǒng)計(jì)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。o)統(tǒng)計(jì)量,第四十八頁，共一百一十八頁。,第五十三頁，共一百一十八頁。,第六十一頁，共一百一十八頁。j249。,探測(t224。)算法,地理信息系統(tǒng),報告(b224。 GE操作十分簡便，便于推廣應(yīng)用。)性探測結(jié)果圖示2,第七十四頁，共一百一十八頁。)性分析相比，時空聚集(j249。,第七十七頁，共一百一十八頁。,與散發(fā)相對 散發(fā)：獨(dú)立發(fā)生的病例(b236。) 聚集性,流行病學(xué)(li,聚集(j249。ngku224。 因此，應(yīng)用于早期預(yù)警模型的時空掃描統(tǒng)計(jì)量無需對空間自相關(guān)進(jìn)行校正。,第八十六頁，共一百一十八頁
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