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J-GLOBAL ID：201802213960320803   整理番号：18A1712716

意図的アプリケーションに基づくイベント検出のための最良アルゴリズムの選択:症候群サーベイランスのための概念フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Choosing the best algorithm for event detection based on the intended application: A conceptual framework for syndromic surveillance

著者 (2件)： Faverjon Celine (Veterinary Public Health Institute, Vetsuisse Faculty, University of Bern, Liebefeld, Switzerland) ,  Berezowski John (Veterinary Public Health Institute, Vetsuisse Faculty, University of Bern, Liebefeld, Switzerland)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 85  ページ： 126-135  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 症候性サーベイランスデータにおける流行シグナルの早期検出に利用可能な方法の広範なリストがある。しかし,症候性サーベイランスにおけるイベント検出に用いられる統計的方法に対する一般的に受け入れられた分類システムは存在しない。適切なイベント検出アルゴリズムを比較して選択することは,ますます挑戦的課題である。選択基準のリストと信号検出のために使用される統計的方法が報告されているが,選択基準は適切な統計的方法の特定のセットにめったにリンクされていない。本論文では,このアルゴリズムの意図的応用に基づく最も一般的なイベント検出アルゴリズムの中から,情報のある選択を行うための監視実行者を導くための実用的なアプローチを示した。著者らは,イベント検出アルゴリズムの仮定と性能特性を,症候監視に使用される時系列の重要な特性に直接マッピングすることにより,選択基準を開発した。また,サーベイランスシステムの期待される可能性があると思われる流行のタイプを考慮した。これらのガイドラインは,動物とヒトの健康における症候学的サーベイランスシステムの開発と実施に対する技術的障壁を低減する可能性がある領域の包括的ではあるが実用的な概観を持つ意思決定者,データ分析者,公衆衛生実務者,研究者を提供する。分類スキームは,症候学的サーベイランスにおいて最も一般的に使用されるアルゴリズムであるため,単変量および時間的方法に限定された。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 公衆衛生 ,  動物 ,  意思決定者 ,  信号検出 ,  統計的方法 ,  *アルゴリズム ,  *サーベイランス ,  選択基準 ,  *応用プログラム ,  データ解析
準シソーラス用語： 性能特性 ,  検出アルゴリズム ,  概念フレームワーク ,  症候群別サーベイランス ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： バイオテクノロジー ,  症候群サーベイランス ,  流行 ,  公衆衛生監視

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 意図 ,  アプリケーション ,  イベント検出 ,  アルゴリズム ,  症候群サーベイランス ,  概念フレームワーク