基于历史数据基线的WSARE方法在传染病早期预警中的应用研究

摘要：

目的 探讨异常模式探测方法--WSARE(What's Strange About Recent Events)在传染病暴发早期预警中的应用价值.方法 拓展传染病病例监测数据的多维聚集性探测统计方法.采用基于历史数据和贝叶斯网络为基线的WSARE算法,对2010年广州市番禺区细菌性痢疾发病模拟实时监测预警.结果 采用基于历史数据线的WSARE算法模拟探测结果发现双特征变量联合异常增高情况6次,单特征变量异常增高情况13次.采用基于贝叶斯网络基线的WSARE算法模拟探测结果探测到全年异常增高共51次,其中发现双特征变量联合异常增高情况27次,单特征变量异常增高情况24次.结论 WSARE算法能够早期探测到细菌性痢疾在特定人群的异常增高,在传染病暴发早期预警中具有重要应用价值.

关键词：传染病监测、早期预警、WSARE方法

所属期刊栏目：17

分类号：TP3;X83

在线出版日期：2011-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：145-146