Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Analysis of the seasonal incidence of acute respiratory infections including influenza (ARI) in the Czech Republic – Possible contribution of the functional data boxplot in epidemiology

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F17%3A73586460" target="_blank" >RIV/61989592:15310/17:73586460 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/75010330:_____/17:00011870

  • Výsledek na webu

    <a href="http://biomed.papers.upol.cz/pdfs/bio/2017/04/08.pdf" target="_blank" >http://biomed.papers.upol.cz/pdfs/bio/2017/04/08.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.5507/bp.2017.042" target="_blank" >10.5507/bp.2017.042</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Analysis of the seasonal incidence of acute respiratory infections including influenza (ARI) in the Czech Republic – Possible contribution of the functional data boxplot in epidemiology

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Aims: The detection of an epidemic outbreak is possible only if the baseline incidence level of a given disease is well defined. The determination of the baseline is complicated by the presence of epidemic outbreaks in historical data. The aim of the paper is to provide a new way of determining the baseline. Methods: The analyzed data containing weekly records on the incidence of acute respiratory infections including influenza (ARI) in the Czech Republic and its regions are taken from the nationwide surveillance system; data on 15 seasons from 2001/02 to 2015/16 are included. Functional boxplots of the data are constructed and five distinct methods (componentwise mean, componentwise median, median, trimmed mean, and adjusted mean) were used for the computation of the baseline level function. Results: It was shown that the methods based on functional data analysis could successfully overcome the problems that arise when the conventional methods are used for the determination of the baseline function. Conclusion: The functional boxplot - a new statistical tool - can bring not only a transparent visualisation of comprehensive data, but can also help epidemiologists and other public health experts to determine the baseline incidence level of a given disease as well as to detect unusual epidemic seasons.

  • Název v anglickém jazyce

    Analysis of the seasonal incidence of acute respiratory infections including influenza (ARI) in the Czech Republic – Possible contribution of the functional data boxplot in epidemiology

  • Popis výsledku anglicky

    Aims: The detection of an epidemic outbreak is possible only if the baseline incidence level of a given disease is well defined. The determination of the baseline is complicated by the presence of epidemic outbreaks in historical data. The aim of the paper is to provide a new way of determining the baseline. Methods: The analyzed data containing weekly records on the incidence of acute respiratory infections including influenza (ARI) in the Czech Republic and its regions are taken from the nationwide surveillance system; data on 15 seasons from 2001/02 to 2015/16 are included. Functional boxplots of the data are constructed and five distinct methods (componentwise mean, componentwise median, median, trimmed mean, and adjusted mean) were used for the computation of the baseline level function. Results: It was shown that the methods based on functional data analysis could successfully overcome the problems that arise when the conventional methods are used for the determination of the baseline function. Conclusion: The functional boxplot - a new statistical tool - can bring not only a transparent visualisation of comprehensive data, but can also help epidemiologists and other public health experts to determine the baseline incidence level of a given disease as well as to detect unusual epidemic seasons.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA15-06991S" target="_blank" >GA15-06991S: Analýza funkcionálních dat a související témata</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Biomedical Papers-Olomouc

  • ISSN

    1213-8118

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    161

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    381-388

  • Kód UT WoS článku

    000418005200008

  • EID výsledku v databázi Scopus