时空疾病监测：前向选择扫描统计量

扫描统计量因其普及性而成为时空监测方法的基准。在其最简单的形式中，它扫描目标区域和时间，以发现疾病计数高于预期的区域。如果疾病暴发的形状和大小已知，那么为了足够早地检测到它，扫描统计量可以设计其搜索区域以适应该形状和大小。由于疾病暴发的形状和大小因每次暴发而异且通常事先未知，因此制定一个能有效检测各种形状和大小的疾病暴发计划至关重要。本文提出了一种前向选择扫描统计量，它在减少常规单窗口扫描计划计算量的同时，仍能提供更大的灵活性以信号化不同形状的暴发。该方法首先将目标地理区域划分为网格。其次，使用多元指数加权移动平均 (multivariate exponential weighted moving averages) 平滑网格单元计数的时间序列。第三，对这些 EWMA 单元计数进行空间平滑，以减少空间噪声并保留空间信号。第四步使用前向选择方法扫描动态维度的互斥且穷尽的矩形区域。第五步，剪除所有计数未显著高于预期的不显著扫描区域。如果剪除后至少剩余一个区域，则发出暴发信号。如果所有区域（包括对目标区域的扫描）均被剪除，则不发出暴发信号。