文献

J-GLOBAL ID：201902263018351561   整理番号：19A2233917

FLUHMM センチネルリンパインフルエンザ監視と発生検出のための単純で柔軟なBayesアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

FluHMM: A simple and flexible Bayesian algorithm for sentinel influenza surveillance and outbreak detection

著者 (8件)： Lytras Theodore (Department of Epidemiological Surveillance and Intervention, Hellenic Centre for Disease Control and Prevention, Athens, Greece) ,  Lytras Theodore (Barcelona Institute of Global Health (ISGlobal), Barcelona, Spain) ,  Lytras Theodore (Department of Experimental and Health Sciences, Universitat Pompeu Fabra (UPF), Barcelona, Spain) ,  Gkolfinopoulou Kassiani (Department of Epidemiological Surveillance and Intervention, Hellenic Centre for Disease Control and Prevention, Athens, Greece) ,  Bonovas Stefanos (Department of Biomedical Sciences, Humanitas University, Milan, Italy) ,  Bonovas Stefanos (Humanitas Clinical and Research Center, Milan, Italy) ,  Nunes Baltazar (Departamento de Epidemiologia, Instituto Nacional de Saude Dr. Ricardo Jorge, Lisbon, Portugal) ,  Nunes Baltazar (Centro de Investigacao em Saude Publica, Universidade NOVA de Lisboa, Lisbon, Portugal)
資料名： Statistical Methods in Medical Research  (Statistical Methods in Medical Research)
巻： 28  号： 6  ページ： 1826-1840  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5397A  ISSN： 0962-2802  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 季節性インフルエンザ流行のタイムリーな検出は公衆衛生活動にとって重要である。著者らは,センチネルサーベイランスデータに関する季節的流行を検出してモニターするために,単純ではあるが柔軟なBayesアルゴリズムであるFluHMMを導入した。その使用には,同等の歴史的データは必要とされない。FluHMMセグメントは,明確な解釈(流行前,流行成長,流行プラトー,流行低下および流行後)を有する5つの異なる相に典型的なインフルエンザ監視季節をセグメント化し,利用可能なデータを与えて,サーベイランス下の各週における各相における事後確率を提供する。流行が開始された確率が与えられた閾値を超えているとき,警告を上げることができる。付随するRパッケージは,公衆衛生実践におけるこの方法の応用を容易にする。著者らは,ギリシャからのセンチネル監視データの12の季節に関して,FluHMMを適用して,それが非常に良い感度,適時性および完全な特異性を達成して,それによって,その有用性を実証することを示した。さらに,この方法の利点と限界を議論し,それを適用する方法に関する提案を提供し,複数の監視データストリームを統合することのような将来の拡張を強調した。Copyright The Author(s) 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  事後確率 ,  サーベイランス ,  公衆衛生 ,  ギリシャ共和国 ,  *インフルエンザ
準シソーラス用語： データストリーム ,  特異性 ,  適時性 ,  Rパッケージ ,  センチネルサーベイランス ,  季節性インフルエンザ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： インフルエンザ ,  季節性インフルエンザ ,  疾患サーベイランス ,  隠れMarkovモデル ,  流行 ,  発生検出 ,  Bayes統計

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (1件)： Bayesアルゴリズム