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J-GLOBAL ID：202202238868438202   整理番号：22A0410559

デング熱サーベイランスへの応用による時間的不均一性のための地理的クラスタの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of geographic clusters for temporal heterogeneity with application to dengue surveillance

著者 (2件)： Lin Pei-Sheng (Institute of Population Health Sciences, National Health Research Institutes, Miaoli, Taiwan) ,  Lin Pei-Sheng (Department of Mathematics, National Chung Cheng University, Minxiong, Taiwan)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 41  号： 1  ページ： 146-162  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  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： 一時的傾向によるホットスポットの伝播を同定することは,感染症伝播を減らすために重要である。クラスタ分析は,それらの類似性によってカテゴリーにアイテムをグループ分けすることによる観察の間の根底にある確率過程を探究するための特に有用なツールである。流行伝播の研究において,類似した時系列を持つ地理的領域クラスタ化は,研究者が感染症の共通源から拡散経路を追跡するのを助けることができた。本論文では,その時間的不均一性により,様々な地理的クラスタに領域を分類するための2段階スキャン統計量を提案した。提案した走査統計は,類似の時間パターンを有する隣接および非近似領域が同時に同定できるという従来の方法より柔軟である。デング熱感染に対するシミュレーション研究およびデータ解析も,説明のために提示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率過程 ,  シミュレーション ,  近似法 ,  クラスタ化 ,  地理学 ,  データ解析 ,  感染症 ,  *クラスタ ,  統計量 ,  クラスタ分析 ,  *デング熱 ,  ホットスポット ,  類似性 ,  不均一性 ,  サーベイランス

著者キーワード (5件)： デング熱感染 ,  疾患サーベイランス ,  スキャン統計 ,  空間クラスタ ,  時間的不均一性

分類 (2件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  疫学  (GB03000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： デング熱 ,  サーベイランス ,  応用 ,  不均一性 ,  地理 ,  クラスタ ,  同定