【摘 要】
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采用数据模拟方法,在一段服从Poisson分布的数据序列中插入11个不同暴发规模、不同持续时间的暴发事件,研究暴发规模和持续时间对CUSUM(Cumulative Sum)预警模型效能的影响.结果发现,在现有模拟条件下,灵敏度为9.1％～100.0％,特异度≥98.6％；灵敏度与暴发规模有明显的关系,暴发强度越大,灵敏度越高,而暴发持续时间并不影响灵敏度；灵敏度达到100.0％,暴发规模需≥2.6
【机 构】
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610041成都,四川大学华西公共卫生学院劳动卫生教研室,中国疾病预防控制中心,610041成都,四川大学华西公共卫生学院劳动卫生教研室,中国疾病预防控制中心
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采用数据模拟方法,在一段服从Poisson分布的数据序列中插入11个不同暴发规模、不同持续时间的暴发事件,研究暴发规模和持续时间对CUSUM(Cumulative Sum)预警模型效能的影响.结果发现,在现有模拟条件下,灵敏度为9.1％～100.0％,特异度≥98.6％；灵敏度与暴发规模有明显的关系,暴发强度越大,灵敏度越高,而暴发持续时间并不影响灵敏度；灵敏度达到100.0％,暴发规模需≥2.6；暴发规模越大,滞后时间越短；当暴发规模≥1.8时,滞后时间控制在＜1d.可见CUSUM预警模型的预警效能受暴发规模的影响,与暴发持续时间关系不明显.该模型对规模≥2.4的暴发具有较好的探测能力。
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