文献

J-GLOBAL ID：201802260033276833   整理番号：18A1572821

システム疫学【JST・京大機械翻訳】

Systems epidemiology

著者 (2件)： Huang Tao (100191,北京大学公共衛生学院流行病与衛生統計学系) ,  Li Liming (100191,北京大学公共衛生学院流行病与衛生統計学系)
資料名： Zhonghua Liuxingbingxue Zazhi  (Zhonghua Liuxingbingxue Zazhi)
巻： 39  号： 5  ページ： 694-699  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2330A  ISSN： 0254-6450  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 医学の大データ、転化医学、精密医学時代は慢性複雑疾患及びその病因の研究に新たなきっかけをもたらす。どのように根拠に基づいた医学、科学の転化、合理的な精密さを実現するのは当面の直面する任務と挑戦である。システム疫学は疾病リスクファクターのリスク識別を行う疫学的方法であり、疫学の新たな領域であり、そのシステム生物学、疫学、計算数学などの技術を利用して健康の大きなデータをシステム生物学と結び付け、分子、細胞、組織人々の社会行為と生態環境などの多レベル、多組学で疾病発生リスクの統計模型を深く研究し、そして未来のリスク状況に対して計算シミュレーションと早期警告予測を行った。データ源の多様性、複雑性及び大きなデータの特徴から、システム疫学の設計方法と分析方法に新たな挑戦を提出した。本論文では、システム疫学の理論基礎、概念、研究目的、研究内容、研究意義、研究設計、分析方法及び公共衛生分野への応用を詳しく紹介した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 病因 ,  警報 ,  衛生 ,  統計模型 ,  危険因子 ,  予測 ,  *疫学 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 設計法 ,  複雑性 ,  健康 ,  システム生物学 ,  疫学的方法 ,  慢性化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： Systems epidemiology ,  System theory ,  Big data ,  Precision medicine ,  Translational medicine ,  Network analysis ,  Data integration ,  Multi-omic data

分類 (3件)： 疫学  (GB03000E) ,  公衆衛生  (GB02000X) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (1件)： 疫学