JSTMapp:一个基于网络的联合时空建模和绘图应用程序,用于流行病学家
Alfred Ngwira1,2,3, Samuel O M Manda4, Esron D Karimuribo1,3
1Department of Veterinary Medicine and Public Health, Sokoine University of Agriculture, Morogoro, Tanzania.
本研究介绍了JSTMapp,这是一个用户友好的应用程序,用于使用贝叶斯方法绘制疾病风险图. 它通过可视化空间和时间风险因素,帮助公共卫生官员设计有效的疾病控制计划.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 空间统计的空间统计.
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 疾病测绘模型对于公共卫生政策和疾病控制计划至关重要.
- 当前的模型经常使用频率主义或贝叶斯方法,通过软件,如SaTScan,WinBUGS和INLA.
- 需要为关节疾病的时空建模和绘制提供用户友好的应用程序.
研究的目的:
- 为流行病学家和卫生统计分析师开发一个用户友好的联合疾病时空建模和绘图应用程序 (JSTMapp).
- 根据贝叶斯的方法进行增强的疾病风险评估.
- 促进疾病特异性和一般空间和时间风险因素的估计,绘制和可视化.
主要方法:
- 使用R包Shiny开发了JSTMapp.
- 来自贝叶斯统计软件INLA的综合验证的联合空间建模技术.
- 在非洲利用牛牛结核病 (BTB) 和人类肺外结核病 (EPTB) 数据以示例.
主要成果:
- 该JSTMapp应用程序能够进行全面的疾病风险评估,包括空间和时间风险因素的映射和可视化.
- 该应用程序可以评估空间,时间和空间时间的相关性.
- 支持探索性分析,例如绘制标准化的疾病发病率比率.
- 当JSTMapp从GitHub R启动时,与Shiny服务器相比,观察到更好的性能.
结论:
- 对于流行病学家和健康统计分析师来说,JSTMapp为疾病的时空建模和绘制提供了一个有价值的工具.
- 该应用程序通过先进的可视化和分析增强了解和管理疾病风险的能力.
- 建议进一步优化在线服务器性能,以实现更广泛的可访问性和可用性.
更多相关视频
12:26Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling SAHM
Published on: October 11, 2016
10:46A Method of Trigonometric Modelling of Seasonal Variation Demonstrated with Multiple Sclerosis Relapse Data
Published on: December 9, 2015
相关概念视频
Statistical Methods for Analyzing Epidemiological Data
Applications of GIS: Disaster Management and Emergency Response
Introduction to Epidemiology
Statistical Software for Data Analysis and Clinical Trials
GIS Software, Hardware, and Sources of GIS Data
Principles of Disease Surveillance
