Tillgången till geokodade hälsodata och den inneboende tidsstrukturen för smittsamma sjukdomar har lett till ett ökat intresse för statistiska modeller och programvara för spatiotemporala data med epidemiska egenskaper. Den öppna källkoden R-paketet övervakning kan hantera olika aggregeringsnivåer på vilka infektiva händelser har registrerats: individuell nivå tidsstämplade geo-refererade data (fallrapporter) i antingen kontinuerligt utrymme eller diskret utrymme, samt räknas aggregerade efter period och region. För var och en av dessa datatyper implementerar övervakningspaketet verktyg för visualisering, liknande inferens och simulering från nyligen utvecklade statistiska regressionsramar som fångar endemisk och epidemisk dynamik. Sammantaget är detta dokument en guide till spatiotemporell modellering av epidemiska fenomen, exemplifierad genom analyser av folkhälsodata om mässling och invasiv meningokocksjukdom. Nyckelord: rum-tid endemisk-epidemisk modellering, infektionssjukdom epidemiologi, självexciterande punktprocess, multivariat tidsserie av räkna, förgrening process med invandring. ArXiv:1411.0416v1 [stat.CO] 3 Nov 2014 2. Spatio-temporal endemisk-epidemisk modellering Epidemiska modeller beskriver spridningen av en smittsam sjukdom i en population. Ofta är en del av befolkningen tagen, placera individer i en av de tre tillstånd (S) känsliga, (I)nfektious, eller (R) emoved. Modellering av övergångarna mellan dessa stater i en sluten befolkning med hjälp av deterministiska differentialekvationer går tillbaka till arbetet av Kermack och McKendrick (1927). Denna enkla SIR-modell har sedan dess utökats på en mängd olika sätt, t.ex. genom att ta itu med ytterligare stater eller genom att överväga stokastiska versioner. Översikter av sådan SIR-modellering finns i Anderson och maj (1991), Daley och Gani (1999), och 1 https://sites.google.com/site/therepiproject/ 2 Detta dokument är baserat på övervakning 1.8-1 i R version 3.1.1 (2014-07-10) med hjälp av stickare (Xie 2013b) för dynamisk rapportgenerering. Övervakningen finns på http://surveillance.r-forge.r-project.org/. [1] 1.17 R> set.seed(321) R> imdepi_untieed <-untie(imdepi, belopp = list(s = minsep/2)) Sådana slumpmässiga slipsbrytningar kräver känslighetsanalyser som diskuteras av Meyer och Held (2014b). Uppdateringsmetoden är användbar för att ändra värdena för de maximala interaktionsintervallen eps.t och eps.s, eftersom den tar hand om de nödvändiga uppdateringarna av de dolda hjälpvariablerna i ett "epidataCS"-objekt. För en obunden interaktionsradie: R> imdepi_untied_infeps <-update(imdepi_untied, eps.s = Inf) Sist men inte minst kan "epidataCS" omvandlas till övriga klasser "epidata" (avsnitt 4) och "sts" (avsnitt 5) genom aggregering. Metoden as.epidata.epidataCS aggregaterar händelser efter region (til), och funktionen epidataCS2sts avkastning räknas efter region och tidsintervall. Uppgifterna kan sedan, t.ex., analyseras med hjälp av den multivariata tidsseriemodell som presenteras i avsnitt 5. Vi kan också använda visualiseringsverktyg av klassen "st", t.ex. för att producera figur 3: R> imdepi_sts <-epidataCS2sts(imdepi, freq=12, start=c(2002,1), brickor=distriktD) R> plot(imdepi_sts, typ = observerad~time, legend.opts = NULL) R> plot(imdepi_sts, typ = observerad~enhet, population = distriktD$POPULATION/100000)
Den öppna källkod R-paketet övervakning ger funktionalitet för att genomföra statistiska regressionsramar som kan tillämpas på övervakningsdata REF.
Spatio-Temporal Analysis of Epidemic Phenomena Using the R Package surveillance
{'venue': 'Journal of Statistical Software (2017); 77 (11): 1-55', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}