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An improved algorithm for outbreak detection in multiple surveillance systems
Statistics in medicine, 2013-03, Vol.32 (7), p.1206-1222
Noufaily, Angela
Enki, Doyo G.
Farrington, Paddy
Garthwaite, Paul
Andrews, Nick
Charlett, André
2013
Details
Autor(en) / Beteiligte
Noufaily, Angela
Enki, Doyo G.
Farrington, Paddy
Garthwaite, Paul
Andrews, Nick
Charlett, André
Titel
An improved algorithm for outbreak detection in multiple surveillance systems
Ist Teil von
Statistics in medicine, 2013-03, Vol.32 (7), p.1206-1222
Ort / Verlag
Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd
Erscheinungsjahr
2013
Link zum Volltext
Quelle
MEDLINE
Beschreibungen/Notizen
In England and Wales, a large‐scale multiple statistical surveillance system for infectious disease outbreaks has been in operation for nearly two decades. This system uses a robust quasi‐Poisson regression algorithm to identify aberrances in weekly counts of isolates reported to the Health Protection Agency. In this paper, we review the performance of the system with a view to reducing the number of false reports, while retaining good power to detect genuine outbreaks. We undertook extensive simulations to evaluate the existing system in a range of contrasting scenarios. We suggest several improvements relating to the treatment of trends, seasonality, re‐weighting of baselines and error structure. We validate these results by running the existing and proposed new systems in parallel on real data. We find that the new system greatly reduces the number of alarms while maintaining good overall performance and in some instances increasing the sensitivity. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISSN: 0277-6715
eISSN: 1097-0258
DOI: 10.1002/sim.5595
Titel-ID: cdi_proquest_miscellaneous_1317407328
Format
–
Schlagworte
Algorithms
,
Biostatistics
,
Disease Outbreaks - statistics & numerical data
,
England
,
Epidemics
,
False Positive Reactions
,
Humans
,
Medical treatment
,
Models, Statistical
,
negative binomial regression
,
outbreak
,
outlier
,
Performance evaluation
,
Poisson Distribution
,
Probability
,
Public Health Surveillance - methods
,
quasi-Poisson regression
,
Regression Analysis
,
robustness
,
Simulation
,
statistical surveillance
,
Surveillance
,
Wales
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