Bakgrund: Emergency Department (ED) baserade syndromic övervakningssystem identifiera onormalt höga besöksfrekvenser som kan vara en tidig signal om en bioterrorist attack. Ett mjältbrandsutbrott kan till exempel först upptäckas som en ovanlig ökning av antalet patienter som rapporterar till ED med respiratoriska symtom. För att kunna identifiera dessa onormala besöksmönster krävs en god förståelse för de normala hälso- och sjukvårdsmönstren. Tyvärr har systematiska metoder för att fastställa det förväntade antalet besök under en viss dag ännu inte fastställts väl. Vi presenterar här en generaliserad metod för att utveckla modeller av förväntade ED besöksfrekvenser.
Till exempel, med hjälp av tidsserier metoder, författarna i REF utveckla några modeller av akut avdelning utnyttjande för att identifiera onormalt höga besöksfrekvenser som kan vara en tidig varning för en bioterrorist attack.
Time series modeling for syndromic surveillance
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}