用于疾病暴发检测的混合似然比扫描统计量
统计方法学
2012-01-20 v1 定量方法
摘要
早期检测疾病暴发对于实施干预策略以减轻暴发的严重程度和持续时间至关重要。我们构建了一种利用疾病暴发特征profile的方法，以减少检测时间和假阳性率。我们通过具有加性背景和暴发成分的泊松分布对每日计数进行建模。暴发成分具有参数形式，其 underlying 参数未知。开发了一种混合似然比扫描统计量，以在时间窗口上最大化参数。这提供了一种具有早期检测时间和低假阳性率的警报统计量。该方法在三个模拟数据集上进行了演示，这些数据集旨在代表大肠杆菌 (E. coli)、隐孢子虫 (Cryptosporidium) 和流感 (Influenza) 的暴发。
引用
@article{arxiv.1201.3937,
title = {Mixture Likelihood Ratio Scan Statistic for Disease Outbreak Detection},
author = {Michael D. Porter and Jarad B. Niemi and Brian J. Reich},
journal= {arXiv preprint arXiv:1201.3937},
year = {2012}
}
备注
The research was performed in connection with a technical contest put on by the International Society for Disease Surveillance. The article was prepared for a special edition of the journal Advances in Disease Surveillance that never materialized