American Journal of Epidemiology· 2013Q1
Yeni Bir Çerçeve ve Yazılım Salgınlarda Zamana Bağlı Üreme Sayılarını Tahmin Ediyor
A New Framework and Software to Estimate Time-Varying Reproduction Numbers During Epidemics
- 1.789atıf
- Q1SCImago
- 2013yıl
Kısa özet
Microsoft Excel'de uygulanan yeni, kullanıcı dostu bir çerçeve ve yazılım aracı, artık salgınlar sırasında zamana bağlı üreme sayılarının (R) istatistiksel olarak sağlam bir şekilde tahmin edilmesini sağlıyor ve seri aralık dağılımlarındaki belirsizliği hesaba katıyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Salgınlar sırasında zamana bağlı üreme sayılarının (R) tahmin edilmesi için yeni bir çerçeve ve yazılım aracı sunulmaktadır.
- Araç Microsoft Excel'de uygulanmıştır, bu da onu kapsamlı istatistiksel modelleme geçmişi olmayan kullanıcılar için erişilebilir kılmaktadır.
- Seri aralığı dağılımındaki belirsizliği hesaba katarak istatistiksel olarak sağlam analitik R tahminleri sağlar.
- Beş tarihsel salgın üzerinde doğrulanmış, mevcut literatürle tutarlı sonuçlar göstermiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The quantification of transmissibility during epidemics is essential to designing and adjusting public health responses. Transmissibility can be measured by the reproduction number R, the average number of secondary cases caused by an infected individual. Several methods have been proposed to estimate R over the course of an epidemic; however, they are usually difficult to implement for people without a strong background in statistical modeling. Here, we present a ready-to-use tool for estimating R from incidence time series, which is implemented in popular software including Microsoft Excel (Microsoft Corporation, Redmond, Washington). This tool produces novel, statistically robust analytical estimates of R and incorporates uncertainty in the distribution of the serial interval (the time between the onset of symptoms in a primary case and the onset of symptoms in secondary cases). We applied the method to 5 historical outbreaks; the resulting estimates of R are consistent with those presented in the literature. This tool should help epidemiologists quantify temporal changes in the transmission intensity of future epidemics by using surveillance data.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. American Journal of Epidemiology, 2013 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Modelleme ve Simülasyon
Modeling and SimulationMathematics