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首页> 美国卫生研究院文献>Epidemiology and Infection >A model-adjusted space-time scan statistic with an application to syndromic surveillance.
【2h】

A model-adjusted space-time scan statistic with an application to syndromic surveillance.

机译：经过模型调整的时空扫描统计量并应用于症状监测。

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摘要

The space-time scan statistic is often used to identify incident disease clusters. We introduce a method to adjust for naturally occurring temporal trends or geographical patterns in illness. The space-time scan statistic was applied to reports of lower respiratory complaints in a large group practice. We compared its performance with unadjusted populations from: (1) the census, (2) group-practice membership counts, and on adjustments incorporating (3) day of week, month, and holidays; and (4) additionally, local history of illness. Using a nominal false detection rate of 5%, incident clusters during 1 year were identified on 26, 22, 4 and 2% of days for the four populations respectively. We show that it is important to account for naturally occurring temporal and geographic trends when using the space-time scan statistic for surveillance. The large number of days with clusters renders the census and membership approaches impractical for public health surveillance. The proposed adjustment allows practical surveillance.
机译：时空扫描统计数据通常用于识别突发事件。我们介绍一种方法来适应自然发生的时间趋势或疾病的地理格局。时空扫描统计数据被用于大型团体实践中有关下呼吸道不适的报告。我们将其与未经调整的人口的绩效进行了比较：（1）普查；（2）团体执业的会员人数；以及结合（3）每周，每月和假日的调整； （4）另外，当地的病史。使用5％的名义误检率，分别在四个人群的26％，22％，4％和2％的一天中识别出一年内的事件簇。我们表明，使用时空扫描统计数据进行监视时，考虑自然发生的时间和地理趋势非常重要。聚集的日子很多，使得普查和会员制方法对于公共卫生监测不切实际。建议的调整允许实际监视。

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