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迈克尔·Höhle;马提亚斯·德·海登

2011年德国STEC O104:H4疫情期间的贝叶斯即时广播。 （英语） Zbl 1393.62067号

生物计量学 70，第4期，993-1002（2014）.
摘要：开发了一种贝叶斯方法来预测已发生但尚未报告的事件，用于实时公共卫生监测。其动机是预测2011年5月至7月德国产志贺毒素大肠杆菌（STEC）O104:H4大规模爆发期间溶血性尿毒症综合征的每日住院次数。我们的新贝叶斯方法使用负二项抽样解决了该问题的计数数据性质，并表明在时间同质性假设下，报告延迟分布的正确运行可以使用广义Dirichlet分布在共轭先验-后验框架中处理。回顾过去，由于有真实的住院人数，因此使用适当的计数数据评分规则来评估和比较疫情期间程序的预测质量。结果表明，重要的是要考虑时间序列的计数性质，并且由于干预措施，延迟分布发生了变化。因此，我们将贝叶斯分析扩展到一个层次模型，该模型将用于延迟分布的离散时间生存回归模型与用于流行病曲线动力学的惩罚样条相结合。总之，我们得出的结论是，在新出现的和时间紧迫的疫情中，即时预报方法是获取当前趋势信息的宝贵工具。

引用于4文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

传染病流行病学;实时监视;报告延迟;截断;预测

软件：

监控;R（右）;加迈尔
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Höhle}和\textit{M.an der Heiden}，生物统计学70，第4期，993--1002（2014；Zbl 1393.62067）
全文： 内政部 链接

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