In this section we discuss analyses

In this section we discuss analyses of time series data. Briefly, the time series analysed were monthly case numbers for the 64 infectious diseases monitored by the Australian Government’s National Notifiable Disease Surveillance System (NNDSS) and Google Trends monthly search metrics for related internet search terms. In total, search 164 terms were analysed in this study; this ranged from a single term for some diseases, up to 14 search terms for influenza and 35 search terms for pneumococcal disease. The majority of terms could be categorised as diseases or aetiological agents (“brucellosis” or “Brucella”), colloquialisms (“flu”, “hep” or “TB”), symptoms (“cough”, “white discharge” or “cervical mucus”) or medication or general health/treatment related queries (“whooping cough treatment”, “symptoms of dengue” or “flu and pregnancy”). A few terms that may have environmental (“flash floods” for leptospirosis) or behavioural (“African tours” for malaria) meanings were also included. A full list of the search terms analysed is presented in the supplementary material.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในส่วนนี้ เราหารือวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา สั้น ๆ ชุดเวลา analysed ได้รายเดือนหมายเลขกรณีและปัญหาสำหรับ 64 ที่โรคที่ตรวจสอบ โดยรัฐบาลออสเตรเลียชาติระบาดโรคเฝ้าระวังระบบ (NNDSS) และค้นหาแนวโน้ม Google รายเดือนเครื่องมือวัดสำหรับเงื่อนไขการค้นหาอินเทอร์เน็ตที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด ค้นหาเงื่อนไข 164 ถูก analysed ในการศึกษานี้ นี้อยู่ในช่วงจากคำเดียวสำหรับโรคบางอย่าง เงื่อนไขการค้นหา 14 สำหรับไข้หวัดใหญ่และ 35 ข้อ pneumococcal โรค สามารถจัดเงื่อนไขส่วนใหญ่เป็นโรคหรือตัวแทน aetiological ("brucellosis" หรือ "Brucella"), colloquialisms ("ไข้หวัด" "hep" หรือ "TB"), อาการ ("ไอ" "ปล่อยสีขาว" หรือ "มูกปากมดลูก") หรือยา หรือ รักษาสุขภาพทั่วไปเกี่ยวกับแบบสอบถาม ("รักษาโรคไอกรน" "โรคไข้เลือดออก" หรือ "ไข้หวัดใหญ่และการตั้งครรภ์") เงื่อนไขบางอย่างที่อาจมีสิ่งแวดล้อม ("แฟลชน้ำท่วม" สำหรับฉี่หนู) หรือความหมายของพฤติกรรม ("แอฟริกาทัวร์" สำหรับมาลาเรีย) ยังไม่รวม วัสดุส่งเสริมการขายจะแสดงรายการทั้งหมดของคำค้นหา analysed

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในส่วนนี้เราจะหารือถึงการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา สั้น ๆ อนุกรมเวลาการวิเคราะห์เป็นกรณีตัวเลขรายเดือนสำหรับโรคติดเชื้อ 64 ตรวจสอบโดยรัฐบาลออสเตรเลียแห่งชาติแจ้งความโรคระบบเฝ้าระวัง (NNDSS) และ Google Trends ของตัวชี้วัดการค้นหารายเดือนสำหรับคำค้นหาทางอินเทอร์เน็ตที่เกี่ยวข้อง โดยรวมแล้วการค้นหา 164 คำที่ถูกนำมาวิเคราะห์ในการศึกษาครั้งนี้ นี้ตั้งแต่ระยะเดียวสำหรับโรคบางอย่างได้ถึง 14 คำค้นหาไข้หวัดใหญ่และ 35 คำค้นหาการเกิดโรคปอดบวม ส่วนใหญ่ของข้อตกลงอาจจะมีการแบ่งออกเป็นโรคหรือตัวแทน aetiological ("brucellosis" หรือ "Brucella") colloquialisms ("ไข้หวัด", "โรคตับอักเสบ" หรือ "วัณโรค") อาการ ("ไอ", "ปล่อยสีขาว" หรือ "ปากมดลูก เมือก ") หรือยาหรือสุขภาพทั่วไป / รักษาคำสั่งที่เกี่ยวข้อง (" การรักษาโรคไอกรน "," อาการของโรคไข้เลือดออก "หรือ" ไข้หวัดและการตั้งครรภ์ ") เงื่อนไขไม่กี่คนที่อาจจะมีต่อสิ่งแวดล้อม ("น้ำท่วมฉับพลัน" สำหรับโรคฉี่หนู) หรือพฤติกรรม ("ทัวร์แอฟริกัน" สำหรับโรคมาลาเรีย) ความหมายก็รวม รายการเต็มรูปแบบของคำค้นหาวิเคราะห์จะนำเสนอในวัสดุเสริม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในส่วนนี้เราได้กล่าวถึงการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา สั้น ๆ , วิเคราะห์อนุกรมเวลาเลขคดีรายเดือนสำหรับ 64 โรคติดเชื้อตรวจสอบโดยรัฐบาลออสเตรเลียเป็นชาติเกิดโรคเฝ้าระวัง nndss ) และตัวชี้วัดการค้นหา Google แนวโน้มรายเดือนสำหรับอินเทอร์เน็ตการค้นหาคำ ทั้งหมดค้นหาแง่วิเคราะห์ในการศึกษานี้นี้ในช่วงระยะเวลาเดียวสำหรับโรคบางอย่าง ถึง 14 เงื่อนไขค้นหาไข้หวัดใหญ่และ 35 เงื่อนไขการค้นหาสำหรับป้องกันโรค ส่วนใหญ่ของเงื่อนไข สามารถแบ่งออกเป็นโรคหรือ aetiological ตัวแทน ( " อาหาร " หรือ " บรูเซลลา colloquialisms " ) , ( " ไข้หวัด " , " HEP " หรือ " วัณโรค " ) อาการ ( " ไอ "" ปลด " สีขาว " หรือ " ท้อถอย " ) หรือยา หรือการรักษาที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพทั่วไป / สอบถาม ( " ไอกรน " รักษา " อาการของไข้เลือดออก " หรือ " ไข้หวัดและการตั้งครรภ์ " ) มีเงื่อนไขที่อาจมีสิ่งแวดล้อม ( " น้ำท่วม " แฟลชสำหรับโรคเลปโตสไปโรซิส ) หรือพฤติกรรม ( " ทัวร์ " แอฟริกันมาลาเรีย ) ความหมายคือ รวมอยู่ด้วยรายการเต็มรูปแบบของเงื่อนไขการค้นหาวิเคราะห์นำเสนอวัสดุเสริม