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Updated: Jun 30, 2025

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Published on: April 6, 2019
通过使用-TOPSIS-IF评估大都会公共卫生对流行病的准备
Jin Liu1, Allen Wood Liu2, Xingye Li1
1College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai, China.
一个新的-TOPSIS-IF模型整合了专家意见和公共数据,用于评估大都会公共卫生流行病准备 (MPHPP). 这种灵活的方法提高了全球卫生安全的城市性和可持续性.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 城市治理城市治理
- 决策科学 决策科学 决策科学
背景情况:
- 大都市治理的有效性对于公共卫生准备至关重要,特别是在流行病后.
- 目前的评估方法依赖于主观 (SBA) 或基于数据 (DBA) 的方法,限制了全面的评估.
- 需要综合方法来准确测量大都会公共卫生流行病准备 (MPHPP).
研究的目的:
- 为全面的MPHPP评估提出一个新的-TOPSIS-IF模型.
- 整合主观基于评估的评估 (SBA) 和基于数据的定量评估 (DBA) 进行可靠的准备测量.
- 提高MPHPP评估模型的评估灵活性和适用性.
主要方法:
- 开发了一个新的-TOPSIS-IF模型用于MPHPP评估.
- 综合专家主观沟通 (模糊决策) 和客观公共统计.
- 应用了Shannon的和TOPSIS方法来实现数据规范化和最佳执行者识别.
主要成果:
- -TOPSIS-IF模型在不同的数据可用性场景中展示了灵活性和普遍适用性.
- 在三个中国大都市进行的数值应用验证了该模型的有效性.
- 敏感性分析证实了拟议的MPHPP评估模型的稳定性和稳定性.
结论:
- 拟议的-TOPSIS-IF模型提供了一种全面和灵活的方法来评估大都市公共卫生的流行病准备.
- 整合主观和客观数据可以提高准备评估的准确性和可靠性.
- 这种模式有助于改善面对全球卫生挑战的城市弹性和可持续性.
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