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| 內容簡介： |
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·本书从传染病预防控制的重要环节监测预警出发，分为理论和实践两部分，共9章。第1~6章着重介绍传染病监测预警相关的理论知识、技术方法、预警模型、预警响应、监测数据分析管理、数智化应用等，总结梳理传统传染病监测存在的问题和不足，提出全程全域传染病多源监测的理念。根据传染病发生发展过程，针对传染病不同时段、不同层级、不同场景的分级分类预警机制，创新性提出“三三制”预警理论，开创现代传染病监测预警的理论基础。第7~9章重点围绕国内外传染病监测预警现状及相关实践，介绍全球基于网络化、信息化、数字化的传染病监测系统及应用实践，结合案例阐述传染病相关多源监测数据、信息技术、预警模型的实际应用。
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| 目錄：
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第一章绪论/ 1
第一节 基本概念/ 1
一、 传染病监测定义/ 1
二、 传染病预警定义/ 1
三、 传染病预测定义/ 1
四、 传染病监测与预警的关系/ 2
五、 传染病预警与预测的关系/ 2
第二节 传染病监测预警现况/ 2
一、 国内传染病监测预警现况/ 2
二、 国外传染病监测预警现况/ 3
第三节 传染病监测预警发展趋势/ 5
一、 基于医院电子病历数据的传染病监测预警技术/ 5
二、 传染病监测预警中需要解决的关键技术/ 6
三、 传染病监测预警算法发展趋势/ 6
第二章传染病的传播与流行/ 10
第一节 传染病的传播过程/ 10
一、 传染源/ 10
二、 传播途径/ 11
三、 人群易感性/ 12
四、 传播过程的复杂性/ 13
第二节 传染病流行形式/ 14
一、 散发/ 14
二、 聚集性疫情/ 15
三、 暴发/ 15
四、 流行/ 16
五、 大流行/ 16
六、 不同流行形式之间的进展与演变/ 16
第三节 传染病流行过程及影响因素/ 17
一、 基本环节/ 17
二、 疫源地与流行过程/ 19
三、 影响因素/ 20
第四节 传染病传播动力学/ 21
一、 传染病传播动力学概述/ 21
二、 传染病传播动力学的类型/ 22
三、 传染病传播动力学的资料收集/ 24
四、 传染病传播动力学的优缺点/ 24
五、 传染病传播动力学实例/ 25
第三章传染病监测/ 30
第一节 概述/ 30
一、 传染病监测目的/ 30
二、 传染病监测内容/ 30
第二节 传染病多源监测/ 33
一、 多源监测概念/ 33
二、 多源监测特点/ 33
三、 多源监测范围/ 34
第三节 多源监测技术/ 35
一、 多源异构数据类型和获取方式/ 35
二、 多源异构数据处理方法/ 36
三、 多源数据融合引擎技术/ 37
四、 多源数据仓库构建技术/ 39
第四节 多源监测数据/ 42
一、 多源监测数据源/ 42
二、 多源监测数据源获取/ 45
三、 数据收集/ 45
四、 多源监测中的伦理和数据安全问题/ 48
第四章传染病预警/ 51
第一节 概述/ 51
一、 传染病预警现状/ 51
二、 预警目的和意义/ 52
三、 预警方式/ 53
第二节 预警分类/ 54
一、 分阶段预警/ 54
二、 分层级预警/ 55
三、 分场景预警/ 56
第三节 多点触发预警/ 57
一、 多点触发预警概念/ 58
二、 多点触发预警特点/ 61
三、 实施条件/ 61
第四节 预警响应机制/ 64
一、 预警响应流程/ 64
二、 预警信号核实/ 66
三、 预警信息评估/ 66
四、 预警报告与发布/ 68
五、 响应措施/ 68
第五节 传染病预警展望/ 69
第五章 传染病监测数据管理与分析/ 72
第一节 传染病监测数据类型/ 72
一、 定性资料和定量资料/ 72
二、 时间数据、空间数据和时空数据/ 73
三、 宿主监测资料和环境监测资料/ 73
第二节 监测数据分析/ 73
一、 分析前的准备工作/ 73
二、 常用分析指标/ 74
三、 常用分析方法/ 75
四、 分析注意事项/ 79
第三节 监测数据展示/ 81
一、 统计图/ 81
二、 统计表/ 86
三、 流行病学地图/ 87
第四节 数据质量控制/ 88
一、 质量控制措施/ 88
二、 数据质量评价指标/ 89
三、 数据电子化的质量控制/ 91
第五节 监测报告撰写/ 92
一、 监测报告分类撰写/ 92
二、 日常监测报告/ 93
三、 专题分析报告/ 93
第六章传染病预警模型/ 97
第一节 时间预警模型/ 97
一、 移动百分位数法/ 97
二、 累积和控制图/ 100
三、 ARIMA 模型/ 103
第二节 空间模型/ 109
一、 空间扫描/ 109
二、 空间自相关/ 112
三、 空间插值/ 116
第三节 时空模型/ 117
一、 时空扫描/ 117
二、 WSARE/ 119
三、 Knox/ 124
第四节 其他模型/ 128
一、 动力学模型/ 128
二、 Poisson 回归/ 132
三、 移动流行区间法/ 135
第七章大数据在传染病监测预警中的应用/ 141
第一节 大数据基本概念/ 141
一、 大数据的定义/ 141
二、 大数据的特征/ 142
三、 大数据的发展与应用历史/ 144
第二节 大数据技术/ 145
一、 采集技术/ 145
二、 存储与管理技术/ 147
三、 处理与查询技术/ 149
四、 分析与挖掘技术/ 151
第三节 传染病与大数据关系/ 157
一、 传染病传播相关的数据/ 157
二、 气象因素与传染病/ 160
三、 社会因素与传染病/ 163
第四节 大数据在传染病预警中的应用/ 165
一、 人口流动与移动信号/ 165
二、 气候条件/ 171
三、 百度指数/ 175
四、 疫情检测数据/ 181
第八章国际传染病监测预警实践/ 192
第一节 欧洲传染病监测预警实践/ 192
一、 欧洲主要监测系统/ 192
二、 欧洲传染病监测预警案例/ 195
第二节 美国传染病监测预警实践/ 196
一、 美国主要监测系统/ 197
二、 美国传染病监测预警案例/ 200
第三节 澳大利亚传染病监测预警实践/ 201
一、 澳大利亚主要监测系统/ 202
二、 澳大利亚传染病监测预警案例/ 204
第四节 搜索引擎监测预警实践/ 205
一、 主流搜索引擎发展/ 205
二、 利用Google 搜索引擎查询数据预测流感流行/ 205
三、 使用Google 搜索查询预测登革热发病率/ 208
第九章国内传染病监测预警实践/ 214
第一节 传染病自动预警系统/ 214
一、 传染病自动预警系统概述/ 214
二、 传染病自动预警系统内容与功能/ 214
三、 传染病自动预警系统应用与效果分析/ 219
第二节 症状监测预警实践/ 223
一、 基本概念/ 223
二、 症状监测预警的原理和内容/ 223
三、 症状监测预警的研究应用/ 224
第三节 行为监测预警实践/ 230
一、 行为监测预警定义/ 230
二、 行为监测预警目的/ 230
三、 行为监测预警方法和技术/ 231
四、 行为监测预警关注的主要行为/ 231
五、 行为监测预警的应用/ 233
第四节 人群流动大数据监测预警实践/ 234
一、 疫情防控健康码系统/ 234
二、 海港船舶疫情风险防控平台/ 236
三、 江苏省疫情分析平台/ 237
四、 宁波市疫情防控大数据平台/ 238
第五节 常用预警模型在传染病预警中的应用实践/ 240
一、 疫源、疫兆、疫情三阶段预警在登革热防控中的应用/ 240
二、 ARIMA 模型在传染病疫情防控中的应用/ 250
三、 X -12-ARIMA 方法在伤寒疫情异常探测的应用/ 255
四、 空间插值模型在发热伴血小板减少综合征热点发病区域
探测中的应用/ 259
五、 时空扫描模型在感染性腹泻病聚集性疫情探测中的应用/ 264
六、 多成分时空模型在流行性出血热预测预警中的综合应用/ 268
七、 基于百度指数的诺如病毒感染暴发疫情预警应用/ 272
第十章传染病多源监测多点触发预警系统/ 281
第一节 系统概述/ 281
一、 需求分析/ 281
二、 系统特点与组成/ 284
三、 系统使用环境/ 285
四、 系统构建/ 286
五、 用户管理/ 297
第二节 系统应用/ 297
一、 基础操作说明/ 297
二、 功能模块/ 301
第三节 数据展示/ 319
一、 多源数据展示/ 319
二、 多点预警展示/ 341
三、 数据大屏展示/ 345
第四节 系统应用效果评估/ 349
一、 系统介绍/ 349
二、 系统应用/ 350
三、 效果评估/ 350
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