SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Kühlmann Berenzon Sharon)
 

Sökning: WFRF:(Kühlmann Berenzon Sharon) > Predictions by earl...

Predictions by early indicators of the time and height of the peaks of yearly influenza outbreaks in Sweden

Andersson, Eva M., 1968 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för nationalekonomi med statistik, Statistiska forskningsenheten,Department of Economics, Statistical Research Unit
Kühlmann-Berenzon, Sharon (författare)
Linde, Annika (författare)
visa fler...
Schiöler, Linus, 1977 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för nationalekonomi med statistik, Statistiska forskningsenheten,Department of Economics, Statistical Research Unit
Rubinova, Sandra (författare)
Frisén, Marianne, 1943 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för nationalekonomi med statistik, Statistiska forskningsenheten,Department of Economics, Statistical Research Unit
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2008-07-01
2008
Engelska.
Ingår i: Scandinavian Journal of Public Health. - : SAGE Publications. - 1403-4948 .- 1651-1905. ; 36:5, s. 475-482
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Aims: Methods for prediction of the peak of the influenza from early observations are suggested. These predictions can be used for planning purposes. Methods: In this study, new robust methods are described and applied to weekly Swedish data on influenza-like illness (ILI) and weekly laboratory diagnoses of influenza (LDI). Both simple and advanced rules for how to predict the time and height of the peak of LDI are suggested. The predictions are made using covariates calculated from data in early LDI reports. The simple rules are based on the observed LDI values, while the advanced ones are based on smoothing by unimodal regression. The suggested predictors were evaluated by cross-validation and by application to the observed seasons. Results: The relationship between ILI and LDI was investigated, and it was found that the ILI variable is not a good proxy for the LDI variable. The advanced prediction rule regarding the time of the peak of LDI had a median error of 0.9 weeks, and the advanced prediction rule for the height of the peak had a median deviation of 28%. Conclusions: The statistical methods for predictions have practical usefulness.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)

Nyckelord

Influenza
outbreak
prediction

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy