Use Internet search data to accurately track state level influenza epidemics.
Use Internet search data to accurately track state level influenza epidemics.
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DOI：
10.1038/s41598-021-83084-5
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发表时间：
2021-02-17
影响因子：
4.6
通讯作者：
Kou SC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang S;Ning S;Kou SC
对于流行病的控制和预防，及时了解潜在的热点是非常宝贵的。传统的流行病监测往往滞后于真实的时间数周，而互联网的大数据提供了当前流行病趋势的重要信息。在这里，我们提出了一种方法，ARGOX（增广回归与GORIDEA数据交叉空间），在美国的州一级流感疫情的准确实时跟踪。ARGOX将国家、地区和州一级的互联网搜索数据与美国疾病控制和预防中心的传统流感监测数据相结合，同时考虑了州一级流感活动的空间相关结构和人们互联网搜索模式的演变。ARGOX在2014年至2020年实时国家级流感估计的最佳替代方案上平均减少了28%的误差。ARGOX系统功能强大、可靠，有可能用于跟踪县和市一级的流感活动和其他传染病。
For epidemics control and prevention, timely insights of potential hot spots are invaluable. Alternative to traditional epidemic surveillance, which often lags behind real time by weeks, big data from the Internet provide important information of the current epidemic trends. Here we present a methodology, ARGOX (Augmented Regression with GOogle data CROSS space), for accurate real-time tracking of state-level influenza epidemics in the United States. ARGOX combines Internet search data at the national, regional and state levels with traditional influenza surveillance data from the Centers for Disease Control and Prevention, and accounts for both the spatial correlation structure of state-level influenza activities and the evolution of people’s Internet search pattern. ARGOX achieves on average 28% error reduction over the best alternative for real-time state-level influenza estimation for 2014 to 2020. ARGOX is robust and reliable and can be potentially applied to track county- and city-level influenza activity and other infectious diseases.
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影响因子：
4.3
作者：
Farrow DC;Brooks LC;Hyun S;Tibshirani RJ;Burke DS;Rosenfeld R
通讯作者：
Rosenfeld R
影响因子：
16.6
作者：
Shaman, Jeffrey;Karspeck, Alicia;Yang, Wan;Tamerius, James;Lipsitch, Marc
通讯作者：
Lipsitch, Marc
DOI：
10.1089/bsp.2011.0007
发表时间：
2011-06-01
期刊：
BIOSECURITY AND BIOTERRORISM-BIODEFENSE STRATEGY PRACTICE AND SCIENCE
影响因子：
--
作者：
Lipsitch, Marc;Finelli, Lyn;Redd, Stephen C.
通讯作者：
Redd, Stephen C.
影响因子：
2.5
作者：
HOERL, AE;KENNARD, RW
通讯作者：
KENNARD, RW
影响因子：
4.3
作者：
Santillana M;Nguyen AT;Dredze M;Paul MJ;Nsoesie EO;Brownstein JS
通讯作者：
Brownstein JS