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Paquet : r-cran-surveillance (1.16.2-1)

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paquet de GNU R pour la modélisation et la surveillance de phénomènes épidémiques

Il s’agit de la mise en œuvre de méthodes statistiques pour la modélisation et la détection de ruptures de séries temporelles de données de comptage, proportion et catégorie, ainsi que la modélisation de phénomènes épidémiques en temps continu, par exemple, des configurations en espace discret telles que des modèles SEIR (Susceptible-Exposed- Infectious-Recovered — modèles compartimentaux en épidémiologie) enrichis spatialement, ou les données de processus de points en espace continu telles que les occurrences de maladies infectieuses. Le but principal est la détection d’épidémies dans des séries de comptage de données temporelles provenant de surveillance de santé publique de maladies transmissibles, mais les applications peuvent aussi bien se servir de métriques d’environnement, d’ingénierie de fiabilité, d’économie ou de sciences sociales.

Actuellement, le paquet fournit des implémentations de beaucoup de procédés de détection d’épidémie telles que Farrington et al. (1996), Noufaily et al. (2012) ou la méthode binomiale négative LR-CUSUM décrite par Höhle et Paul (2008). Une nouvelle approche CUSUM combinant logistique et modélisation multinomiale de logistique est aussi fournie. De plus des méthodes pour des modèles rétrospectifs de maladies infectieuses dans Held et al. (2005), Held et al. (2006), Paul et al. (2008), Paul et Held (2011), Held et Paul (2012) et Meyer et Held (2014) sont fournies . Les processus de points continus spatio-temporels auto-excités sont modélisés à travers des intensités additives-multiplicatives conditionnelles dans Höhle (2009) (« twinSIR », espace discret) et Meyer et al. (2012) (« twinstim », espace continu).

Le paquet contient plusieurs données du monde réel, la possibilité de simuler des données d’épidémie, de visualiser les résultats de surveillance de manière temporelle, spatiale ou spatio-temporelle.

Remarque : l’utilisation de l’algorithme « boda » nécessite le paquet « INLA », disponible à partir de <http://www.r-inla.org/download>.

Étiquettes: Domaine: Médecine, Mis en œuvre en: GNU R, Interface utilisateur: interface::commandline, role::program

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