Книга "Spatial and Syndromic Surveillance for Public Health" рассматривает методы пространственного наблюдения за состоянием общественного здоровья. В свете событий 11 сентября и текущей мировой обстановки все больше возникает опасение относительно воздействия потенциальных биотеррористических атак. Пространственные системы наблюдения используются для обнаружения изменений в данных общественного здоровья и предупреждения о возможных вспышках заболеваний, как от природных источников, так и от биотеррористических атак. Статистические методы играют важную роль в пространственном наблюдении, так как они используются для выявления изменений в данных и построения моделей этих данных, чтобы делать прогнозы о будущей активности. Эта книга является первой, предоставляющей обзор всех текущих ключевых методов в пространственном наблюдении и представляющей их в доступной форме, подходящей для специалистов в области общественного здравоохранения. В книге приводится множество примеров с использованием реальных данных, подчеркивая практическое применение методологии. Она редактируется и авторствуется ведущими исследователями и практиками в области пространственного наблюдения. Книга охватывает все ключевые темы, включая синдромное наблюдение, выявление пространственных кластеров и байесовскую добычу данных, а также освещает как одиночное, так и множественное наблюдение за заболеваниями.
Электронная Книга «Spatial and Syndromic Surveillance for Public Health» написана автором Ken Kleinman в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470092491
Описание книги от Ken Kleinman
Following the events of 9/11 and in the current world climate, there is increasing concern of the impact of potential bioterrorism attacks. Spatial surveillance systems are used to detect changes in public health data, and alert us to possible outbreaks of disease, either from natural resources or from bioterrorism attacks. Statistical methods play a key role in spatial surveillance, as they are used to identify changes in data, and build models of that data in order to make predictions about future activity. This book is the first to provide an overview of all the current key methods in spatial surveillance, and present them in an accessible form, suitable for the public health professional. It features an abundance of examples using real data, highlighting the practical application of the methodology. It is edited and authored by leading researchers and practitioners in spatial surveillance methods. Provides an overview of the current key methods in spatial surveillance of public health data. Includes coverage of both single and multiple disease surveillance. Covers all of the key topics, including syndromic surveillance, spatial cluster detection, and Bayesian data mining.
