Finding Leading Indicators for Disease Outbreaks: Filtering, Cross-correlation, and Caveats
Notice bibliographique
Résumé
Bioterrorism and emerging infectious diseases such as influenza have spurred research into rapid outbreak detection. One primary thrust of this research has been to identify data sources that provide early indication of a disease outbreak by being leading indicators relative to other established data sources. Researchers tend to rely on the sample cross-correlation function (CCF) to quantify the association between two data sources. There has been, however, little consideration by medical informatics researchers of the influence of methodological choices on the ability of the CCF to identify a lead-lag relationship between time series. We draw on experience from the econometric and environmental health communities, and we use simulation to demonstrate that the sample CCF is highly prone to bias. Specifically, long-scale phenomena tend to overwhelm the CCF, obscuring phenomena at shorter wave lengths. Researchers seeking lead-lag relationships in surveillance data must therefore stipulate the scale length of the features of interest (e.g., short-scale spikes versus long-scale seasonal fluctuations) and then filter the data appropriately--to diminish the influence of other features, which may mask the features of interest. Otherwise, conclusions drawn from the sample CCF of bi-variate time-series data will inevitably be ambiguous and often altogether misleading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».