시간 모형을 이용한 감염병 감시 체계에 대한 연구- 서울시를 중심으로 -

송혜인; 허태영; 반영운

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송혜인 허태영 반영운

저널정보: 위기관리 이론과 실천 Crisisonomy Crisisonomy 제13권 제11호

발행연도: 2017.1

수록면: 157 - 166 (10page)

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본 연구는 전염병 감시에 있어 해당 시점에서의 급증 여부를 판단할 수 있는 체계적인 알고리즘을 제안하고자 급증 탐지 알고리즘을 서울시의 구별 유행성이하선염 자료에 적용하였다. 본 연구에서사용된 Farrington 알고리즘은 자료의 시간적 추세 및 계절성, 과분산을 반영한 모형으로 급증을 판단할 수 있는 기준치를 제시하고, 전염병 자료의 각 시점의 발생건수와 기준치를 비교하여 기준치 이상의 발생건수가 집계된 시점을 급증 시점으로 판단한다. Farrington 알고리즘을 서울시의 구별 유행성이하선염 자료에 적용한 결과 눈에 띄게 발생건수가 증가한 시점에 급증이 알맞게 표시되었고, 특히 2013년부터 2014년 전반기까지에 대다수의 자치구에 급증이 많이 표시되었다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 향후 감염병의 감시에 있어 보다 체계적이고 정확한 정보를 제공할 것이며 해당 알고리즘이 여러 질병의 모니터링 시스템에 적용될 경우 적절하고 빠르게 급증에 대한 대처가 가능할 것으로 기대된다.

#급증 #전염병감시체계 #알고리즘 #유행성이하선염 #outbreak #monitoring infection #Farrington algorithm #mumps

참고문헌 (11)

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Buckeridge, D. / 2005 / Algorithms for Rapid Outbreak Detection: A Research Synthesis / Journal of Biomedical Informatics 38 (2) : 99 ~ 113

Farrington, C / 2003 / Monitoring the Health of Populations / Oxford University Press : 203 ~ 231

Farrington, C. / 1996 / A Statistical Algorithm for the Early Detection of Outbreaks of Infectious Disease / Journal of the Royal Statistical Society, Series A 159 : 547 ~ 56

Ho?hle, M / 2008 / Count Data Regression Charts for the Monitoring of Surveillance Time Series / Computational Statistics & Data Analysis 52 (9) : 4357 ~ 4368

Ho?hle, M / 2010 / Aberration Detection in R Illustrated by Danish Mortality Monitoring. Biosurveillance:Methods and Case Studies : 215 ~ 237

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