edicting the beginning of influenza

edicting the beginning of influenza outbreaks is notoriously difficult, and can affect prevention and control efforts. Now, just in time for flu season, biostatistician Nicholas Reich of the University of Massachusetts Amherst and colleagues at Johns Hopkins have devised a simple yet accurate method for hospitals and public health departments to determine the onset of elevated influenza activity at the community level.
Related Articles
Avian flu
Flu vaccine
Gastroenteritis
Influenza pandemic
Spanish flu
Pandemic
Hospital epidemiologists and others responsible for public health decisions do not declare the start of flu season lightly, Reich explains. In hospitals, a declaration that flu season has started comes with many extra precautions and procedures such as added gloves, masks and gowns, donning and doffing time, special decontamination procedures, increased surveillance and reduced visitor access, for example.
"There's also healthcare worker fatigue to consider," he adds, "it's a lot to ask of healthcare workers to continue these important preventative measures when they just aren't seeing a lot of flu around their workplace."
"All the extra precautions cost time and money, so you don't want to declare flu season too early. For hospitals, there is a strong incentive to define a really clear period as flu season. It does not start the moment you see the first case in the fall. If you begin the full response too early, you set yourself up for a long slog and too much effort will be spent on too few cases. You want to be as effective and efficient as possible in your preparations and response."
Details of the new open-source, publicly available tool designed by Reich, of the School of Public Health and Health Sciences at UMass Amherst, with Dr. Trish Perl of the Johns Hopkins University School of Medicine and others in Colorado, Florida and New York, appear in the current issue of Clinical Infectious Diseases.
The authors say their algorithm, or statistical technique, which they call Above Local Elevated Respiratory Illness Threshold (ALERT), will help to signal that influenza transmission is rising in a given region and will assist public health officials, researchers, doctors and hospitals with prevention and healthcare delivery.
ALERT should not require doctors, nurses, hospitals, clinics or public health departments to collect any new data, but instead uses routinely collected information such as weekly counts of laboratory-confirmed influenza A cases.
To develop the new metric, Reich and colleagues used years of surveillance data of confirmed flu cases at two large hospitals in Baltimore and Denver. They obtained weekly counts of confirmed influenza A cases at the 200-bed Children's Hospital at Johns Hopkins and the 414-bed Children's Hospital of Colorado from 2001 through 2013.
They used 2001 through 2011 data to create the algorithm, then tested its performance in the 2011-12 and 2012-13 seasons in the two locations. At Johns Hopkins, 71 and 91 percent respectively of all reported cases fell in the ALERT period, while at Colorado Children's the ALERT period captured 77 and 89 percent of all cases, the authors report. Results suggest "that the ALERT algorithm performs well at predicting the beginning and end of a seasonal period of increased influenza incidence," they add.
To use the algorithm, hospital epidemiologists upload as many years of their own institution's historical flu data as possible to the web-based ALERT applet and then "tune the dials" that control the algorithm to customize the results for their purposes, Reich says. "The more years of data you have, the better," he notes. "We have applied it in places with only three to five years of data and it's still been a useful tool, but the more years you have the more accurate it will be."
The ALERT algorithm helps users pick a threshold number of new cases per week that will signal the start of the season. But as the authors point out, choosing the right threshold poses a challenge. "To guide the user to an evidence-based decision, the ALERT algorithm summarizes data from previous years as if each of several thresholds had been applied." For each threshold, it calculates and reports a set of summary metrics, from which the user can select one that meets their local needs.
Based on local historical data inputs, the tool defines a time window or "ALERT period" when elevated incidence is estimated to occur.
Reich explains, "People will look at the output from ALERT and do a cost-benefit analysis. We don't try to do this for them, but the algorithm can help you to estimate the threshold at which you should start to think about declaring that flu season has started. And, very importantly, your staff can have a sense that it will not go on forever, but that for the next 11 or 12 weeks, for example, you'll be taking the extra precautions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

edicting จุดเริ่มต้นของไข้หวัดใหญ่ระบาดฉาวยาก และอาจมีผลต่อการป้องกันและควบคุม ตอนนี้ เพียงในเวลาสำหรับฤดูไข้หวัด biostatistician Reich นิโคลัสแอมเฮิสท์มหาวิทยาลัยแมสซาชูเซตส์และเพื่อนร่วมงานที่จอห์นฮ็อปกินส์ได้คิดค้นวิธีที่เรียบง่าย แต่ถูกต้องสำหรับโรงพยาบาลและแผนกสาธารณสุขกำหนดเริ่มมีอาการของไข้หวัดใหญ่ยกระดับกิจกรรมในระดับชุมชนบทความที่เกี่ยวข้องไข้หวัดนกวัคซีนไข้หวัดใหญ่โรคกระเพาะอักเสบไข้หวัดใหญ่ระบาดไข้หวัดสเปนโรคระบาดทั่วEpidemiologists โรงพยาบาลและอื่น ๆ ชอบสาธารณสุขตัดสินใจไม่ประกาศจุดเริ่มต้นของฤดูไข้หวัดเบา Reich อธิบาย ในโรงพยาบาล การประกาศว่าฤดูไข้หวัดใหญ่ได้เริ่มต้นมาพร้อมกับระมัดระวังเป็นพิเศษและขั้นตอนมากมายเช่นเพิ่มถุงมือ หน้ากากและชุด สวมใส่ชุด และ doffing เวลา ขั้นตอนการ decontamination พิเศษ เพิ่มการเฝ้าระวัง และลดการเข้าเยี่ยมชม ตัวอย่าง"มีล้าของผู้ปฏิบัติงานแพทย์เพื่อพิจารณา เขาเพิ่ม "ได้มากที่จะถามแพทย์ผู้ปฏิบัติงานต้องการมาตรการเชิงป้องกันสำคัญเหล่านี้เมื่อพวกเขาเพียงแค่ไม่เห็นจำนวนมากสถานที่ทำงานของพวกเขาที่ไข้หวัด""ข้อควรระวังเพิ่มเติมต้นทุนเวลาและเงิน ดังนั้นคุณไม่ต้องประกาศฤดูไข้หวัดเร็วเกินไป สำหรับโรงพยาบาล มีจูงใจแข็งแกร่งเพื่อกำหนดระยะเวลาชัดเจนจริง ๆ เป็นฤดูไข้หวัดใหญ่ มันเริ่มต้นในขณะที่คุณดูกรณีแรกในฤดูใบไม้ร่วง ถ้าคุณเริ่มต้นการตอบสนองเต็ม เร็วเกินไป คุณกำหนดด้วยตัวเองสำหรับการหวดยาว และจะใช้ความพยายามมากเกินไปในกรณีที่น้อยเกินไป คุณต้องการให้เป็นผล และมีประสิทธิภาพที่สุดในการเตรียมและการตอบสนอง"รายละเอียดของการเปิดแหล่ง เผยมือใหม่ออกแบบ โดย Reich โรงเรียนสาธารณสุขและวิทยาศาสตร์สุขภาพที่แอมเฮิสท์ UMass ด้วยภาษาเพิร์ลทริชดร.จอห์นฮ็อปกินส์มหาวิทยาลัยโรงเรียนของยาและอื่น ๆ ในโคโลราโด ฟลอริดา และ นิวยอร์ก ปรากฏในปัญหาปัจจุบันของคลินิกโรคผู้เขียนพูดของอัลกอริทึม หรือเทคนิคทางสถิติ ซึ่งพวกเขาเรียกเหนือท้องถิ่นยกระดับหายใจเจ็บป่วยจำกัด (แจ้งเตือน), จะช่วยให้สัญญาณที่ ส่งข้อมูลไข้หวัดใหญ่เพิ่มขึ้นในภูมิภาคกำหนดให้ และจะช่วยเจ้าหน้าที่สาธารณสุข นักวิจัย แพทย์ และโรงพยาบาล มีการส่งมอบการป้องกันและการดูแลสุขภาพเตือนไม่ควรต้องมีแพทย์ พยาบาล โรงพยาบาล คลินิก หรือแผนกสาธารณสุขเพื่อรวบรวมข้อมูลใหม่ แต่แทน ใช้ประจำเก็บรวบรวมข้อมูลเช่นจำนวนรายสัปดาห์กรณีห้องปฏิบัติยืนยันไข้หวัดใหญ่ Aพัฒนาวัดใหม่ Reich และเพื่อนร่วมงานใช้ข้อมูลเฝ้าระวังไข้หวัดยืนยันกรณีปีที่โรงพยาบาลใหญ่สองในบัลติมอร์และเดนเวอร์ พวกเขาได้รับนับสัปดาห์กรณี A ยืนยันไข้หวัดใหญ่ที่โรงพยาบาล 200 เตียงเด็กที่จอห์นฮ็อปกินส์และ 414-เตียงเด็กโรงพยาบาลของโคโลราโดจากปี 2001 ถึงปี 2013พวกเขาใช้ 2001 ผ่านข้อมูล 2011 สร้างอัลกอริทึม แล้วทดสอบประสิทธิภาพการทำงานในซีซั่น 2011-12 และ 2012 13 ในสองตำแหน่ง ที่จอห์นฮ็อปกินส์ 71 และ 91 เปอร์เซ็นต์ตามลำดับลดลงมือกรณีรายงานทั้งหมดในช่วงเวลาแจ้งเตือน ที่โคโลราโดเด็กระยะเตือนจับ 77 และ 89 เปอร์เซ็นต์ของกรณีทั้งหมด ผู้เขียนรายงาน ผลการแนะนำ "ว่า อัลกอริทึมแจ้งเตือนทำกันที่การคาดการณ์เริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของระยะเวลาตามฤดูกาลของไข้หวัดใหญ่เพิ่ม" เพิ่มการใช้อัลกอริทึมการ โรงพยาบาล epidemiologists อัปโหลดเป็นข้อมูลไข้หวัดทางประวัติศาสตร์ของสถาบันของตนเองเป็นเว็บแอปเพล็ตแจ้งเตือนและจากนั้น "ปรับแต่งการเรียกเลขหมาย" หลายปีที่ควบคุมอัลกอริทึมการกำหนดผลลัพธ์สำหรับวัตถุประสงค์ของพวกเขา Reich กล่าวว่า "ปีเพิ่มเติมข้อมูลคุณมี ดี ที่เขาบันทึก "เราได้ใช้ในสถานที่มีเพียงสามถึงห้าปีของข้อมูล และยังได้รับเครื่องมือที่มีประโยชน์ แต่ปีอื่น ๆ มีความถูกต้องมากขึ้นมันจะเป็น"อัลกอริทึมแจ้งเตือนช่วยให้ผู้ใช้เลือกขีดจำกัดหมายเลขกรณีและปัญหาใหม่ต่อสัปดาห์ที่จะส่งสัญญาณเริ่มต้นของฤดูกาล แต่ผู้เขียนชี้ให้เห็น เลือกขีดจำกัดเหมาะสมซึ่งทำให้เกิดความท้าทาย "คู่มือผู้ใช้เพื่อการตัดสินใจตามหลักฐาน อัลกอริทึมเตือนสรุปข้อมูลจากปีก่อนหน้านี้ว่าขีดจำกัดหลายแห่งได้ถูกนำไปใช้" สำหรับแต่ละขีดจำกัด โปรแกรมคำนวณ และรายงานชุดสรุปวัด ซึ่งผู้ใช้สามารถเลือกที่ตรงกับความต้องการของท้องถิ่นขึ้นอยู่กับอินพุตข้อมูลประวัติศาสตร์ท้องถิ่น เครื่องมือการกำหนดหน้าต่างเวลาหรือ "แจ้งเตือนระยะเวลา" เมื่อประเมินอุบัติการณ์ที่สูงขึ้นจะเกิดขึ้นReich อธิบาย "คนจะมองผลลัพธ์การแจ้งเตือน และทำการวิเคราะห์ต้นทุนผลประโยชน์ เราไม่พยายามที่จะทำสำหรับพวกเขา แต่อัลกอริทึมสามารถช่วยให้คุณสามารถประเมินขีดจำกัดที่คุณควรเริ่มคิดถึงการประกาศว่า ฤดูไข้หวัดใหญ่ได้เริ่มต้น ก มากสำคัญ พนักงานของคุณสามารถมีความรู้สึกที่มันจะไม่ไปตลอด แต่ว่าสัปดาห์ต่อ 11 หรือ 12 ตัวอย่าง คุณจะได้รับการระมัดระวังเป็นพิเศษ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

edicting จุดเริ่มต้นของการระบาดไข้หวัดใหญ่เป็นอย่างฉาวโฉ่ยากและมีผลต่อการป้องกันและการควบคุมความพยายาม ตอนนี้ แค่ในเวลาฤดูไข้หวัดbiostatistician นิโคลัสจักรวรรดิของมหาวิทยาลัยไอโอวา และเพื่อนร่วมงานที่ Johns Hopkins ได้วางแผนที่เรียบง่ายและแม่นยำ สำหรับโรงพยาบาลและหน่วยงานสาธารณสุขเพื่อตรวจสอบการโจมตีของกิจกรรมไข้หวัดใหญ่สูงในระดับชุมชน บทความ


วัคซีนไข้หวัดใหญ่ ไข้หวัดนก และไข้หวัดใหญ่ระบาดใหญ่




ไข้หวัดสเปนระบาดระบาดวิทยา โรงพยาบาล และอื่น ๆ ที่รับผิดชอบในการตัดสินใจด้านสาธารณสุขไม่ประกาศเริ่มต้นของไข้หวัด ค่อย ๆ เยอรมัน อธิบาย โรงพยาบาลในการประกาศว่าไข้หวัดได้เริ่มต้นมาพร้อมกับมาตรการป้องกันพิเศษและกระบวนการมากมาย เช่น ถุงมือเพิ่มหน้ากากและ gowns สวมใส่ doffing และเวลา วิธีการ ผู้เชี่ยวชาญพิเศษ เพิ่มการเฝ้าระวังและการเข้าถึงผู้เข้าชมตัวอย่างเช่น .
" ยังมีการดูแลสุขภาพคนงาน ความเหนื่อยล้าที่ต้องพิจารณา , " เขาเพิ่ม , " มันเป็นคำถามมากมายของพนักงานต่อมาตรการเชิงป้องกันที่สำคัญเหล่านี้เมื่อพวกเขาไม่เพียงแค่ได้เห็นมากของไข้หวัดใหญ่รอบสถานที่ทำงานของพวกเขา . "
" เสริมมาตรการป้องกันต้นทุนเวลาและเงินเพื่อให้คุณไม่ได้ ต้องการประกาศไข้หวัดเร็วเกินไป สำหรับโรงพยาบาลมีแรงจูงใจที่แข็งแกร่งเพื่อกำหนดระยะเวลาที่ชัดเจนจริงๆ เช่น ไข้หวัด มันไม่ได้เริ่มต้นทันทีที่คุณเห็นกรณีแรกในฤดูใบไม้ร่วง หากคุณเริ่มต้นการตอบสนองแบบเต็มเร็วเกินไป คุณตั้งตัวเองขึ้นสำหรับยาวหวดและความพยายามมากเกินไปจะใช้ในบางกรณีด้วย คุณต้องการที่จะเป็นเช่นที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพที่สุดในการเตรียมการและการตอบสนอง . "
รายละเอียดของแหล่งใหม่เครื่องมือที่มีอยู่ทั่วไปออกแบบโดยเยอรมัน ของโรงเรียนสาธารณสุขศาสตร์และวิทยาศาสตร์สุขภาพที่ UMass Amherst , ดร. ทริช Perl ของ Johns Hopkins University School of Medicine และคนอื่น ๆในโคโลราโด , ฟลอริดาและนิวยอร์ก ปรากฏในปัญหาปัจจุบันของโรคติดเชื้อทางคลินิก .
ผู้เขียนว่าอัลกอริทึมของพวกเขา หรือเทคนิคทางสถิติซึ่งพวกเขาเรียกเหนือท้องถิ่นยกระดับการเจ็บป่วยทางเดินหายใจธรณีประตู ( แจ้งเตือน ) จะช่วยให้รับสัญญาณที่ส่งผ่านโรคไข้หวัดใหญ่เพิ่มขึ้นในภูมิภาค และจะช่วยให้เจ้าหน้าที่สาธารณสุข นักวิจัย แพทย์ และโรงพยาบาลที่มีการป้องกันและส่งแพทย์
เตือนควรต้อง แพทย์ พยาบาล โรงพยาบาล , คลินิกหรือหน่วยงานสาธารณสุขจะรวบรวมข้อมูลใหม่ ใด ๆแต่แทนที่จะใช้ตรวจเก็บข้อมูลเช่นสัปดาห์นับจากห้องปฏิบัติการยืนยันไข้หวัดใหญ่ราย
พัฒนาวัดใหม่ , เยอรมันและเพื่อนร่วมงานที่ใช้ปีของข้อมูลการเฝ้าระวังไข้หวัดใหญ่รายที่ยืนยันขนาดใหญ่สองโรงพยาบาลในบัลติมอร์และเดนเวอร์พวกเขาได้รับรายสัปดาห์นับยืนยันไข้หวัดใหญ่รายที่ 200 เตียงเด็กที่โรงพยาบาล Johns Hopkins และ 414 เตียงเด็กโรงพยาบาลของโคโลราโด จากปี 2001 ถึงปี 2013
พวกเขาใช้ปี 2001 ถึง 2011 ข้อมูล การสร้างแบบทดสอบประสิทธิภาพใน 2011-12 ฤดูกาล 2012-13 และในทั้งสองสถานที่ ที่จอห์นฮอบกินส์71 และ 91 ตามลำดับของการรายงานกรณีมีระยะเวลาการแจ้งเตือนในขณะที่เด็กโคโลราโดเป็นแจ้งเตือนระยะเวลาจับ 77 และ 89 เปอร์เซ็นต์ของทุกกรณีไป ผู้เขียนรายงาน พบว่าขั้นตอนวิธีการแจ้งเตือนแสดงได้ดีในช่วงเริ่มต้นและสิ้นสุดของระยะเวลาที่เพิ่มขึ้นของอุบัติการณ์ไข้หวัดใหญ่ตามฤดูกาล , " เขาเพิ่ม .
ใช้ขั้นตอนวิธีระบาดวิทยาโรงพยาบาลอัปโหลดเป็นหลายปีของตนเองสถาบันในอดีตไข้หวัดใหญ่ข้อมูลเป็นไปได้ที่จะแจ้งเตือนแอปเพล็เว็บแล้วปรับหมุน " ที่ควบคุมขั้นตอนวิธีการปรับแต่งผลลัพธ์เพื่อวัตถุประสงค์ของเยอรมัน กล่าวว่า " . ยิ่งปีของข้อมูลที่คุณมี ดีกว่า " เขาบันทึก" เราได้ใช้มันในสถานที่ที่มีเพียงสามถึงห้าปีของข้อมูล และมันก็ยังเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ แต่ปีมากขึ้นคุณมีความถูกต้องก็จะเป็น "
ขั้นตอนวิธีการแจ้งเตือนช่วยให้ผู้ใช้รับจำนวนเกณฑ์ใหม่รายต่อสัปดาห์ ซึ่งจะส่งสัญญาณเริ่มต้นของฤดูกาล แต่ผู้เขียนชี้ให้เห็น การเลือกประตูขวา poses ความท้าทาย" คู่มือผู้ใช้การตัดสินใจตามหลักฐาน และแจ้งสรุปข้อมูลจากปีก่อนหน้านี้ ถ้าแต่ละหลาย ซึ่งถูกใช้ สำหรับแต่ละระดับจะคำนวณและรายงานชุดของตัวชี้วัด สรุปจากที่ผู้ใช้สามารถเลือกหนึ่งที่ตรงกับความต้องการท้องถิ่น บนพื้นฐานของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ท้องถิ่น
ปัจจัยเครื่องมือหน้าต่างการแจ้งเตือน " กำหนดเวลาหรือระยะเวลา " เมื่อยกระดับอุบัติการณ์ประมาณเกิดขึ้น .
จักรวรรดิอธิบายว่า " ประชาชนจะดูที่ผลผลิตจากการแจ้งเตือนและทำการวิเคราะห์ต้นทุน - ผลได้ . เราไม่พยายามที่จะทำมันสำหรับพวกเขา แต่นี้ยังสามารถช่วยให้คุณประเมินเกณฑ์ที่คุณควรเริ่มคิดเกี่ยวกับการประกาศว่าฤดูกาลได้เริ่มขึ้นแล้ว และ มากที่สุดพนักงานของคุณจะได้รู้สึกว่า มัน จะ ไม่ ไป ตลอดกาล แต่สำหรับอีก 11 หรือ 12 สัปดาห์ ตัวอย่างเช่น คุณจะใช้มาตรการป้องกันพิเศษ