【摘要】：目的分析互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)與高致病性禽流感病毒H5N1的關(guān)系,探討利用網(wǎng)絡(luò)搜索工具對其監(jiān)測和預(yù)警的可能性。方法基于聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)和世界動物衛(wèi)生組織(World Organization for Animal Health,OIE)收集整合了2004-2009年全球高致病性禽流感病毒H5N1在家禽中的暴發(fā)數(shù)據(jù),從Google Trends獲取同時期的相關(guān)關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)。在對二者的數(shù)據(jù)進行描述分析與對比的基礎(chǔ)上,計算Spearman等級相關(guān)系數(shù)評價其相關(guān)程度,并通過平移技術(shù)以相關(guān)系數(shù)為指標分析互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)預(yù)測H5N1暴發(fā)的時間提前期。結(jié)果以2004-2009年為整體,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與H5N1的相關(guān)性并不高(r=0.276,t=3.57,P0.001),但年度數(shù)據(jù)則均表現(xiàn)出了較強的相關(guān)性,2004-2009年相關(guān)性系數(shù)分別為r2004=0.718(t=3.64,P0.001),r2005=0.576(t=3.58,P0.001),r2006=0.760(t=3.62,P0.001),r2007=0.474(t=3.45,P0.001),r2008=0.750(t=3.47,P0.001),r2009=-0.442(t=3.32,P=0.001)。且在各個年份中,將OIE/FAO流感監(jiān)測數(shù)據(jù)提前1~4周后出現(xiàn)與Google Trends監(jiān)測數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)最大值,可認為Google Trends數(shù)據(jù)可提前1~4周預(yù)測H5N1暴發(fā)的趨勢。結(jié)論利用互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)預(yù)測高致病性禽流感病毒H5N1的暴發(fā)可作為傳統(tǒng)方法的補充手段,但由于搜索技術(shù)等的限制該方法仍需進行進一步的改進以提高準確性,其思路可推廣至其他傳染性疾病暴發(fā)的監(jiān)測與預(yù)警。
[Abstract]:Objective to analyze the relationship between Internet search data and highly pathogenic avian influenza virus (H5N1), and to explore the possibility of monitoring and early warning by Internet search tools. Methods based on the Food and Agriculture Organization of the United Nations (Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO) and the World Organization for Animal Health (World Organization for Animal Health,OIE), the outbreak data of the global highly pathogenic avian influenza virus H5N1 in poultry from 2004 to 2009 were collected and integrated. The relevant keyword data of the same period were obtained from Google Trends. On the basis of describing, analyzing and comparing the data of the two, the correlation degree of Spearman grade correlation coefficient is calculated, and the time lead time of H5N1 outbreak predicted by Internet data is analyzed by translation technique with correlation coefficient as index. Results in 2004-2009 as a whole, the correlation between Internet data and H5N1 was not high (r = 0.276, t = 3.57, P 0.001), but the annual data showed a strong correlation, and the correlation coefficients for 2004-2009 were r 20040.718 (t = 3.64, P < 0.001), and the correlation coefficients of the data from 2004 to 2009 were not significant (r = 0.276, t = 3.57, P < 0.001). P 0.001), r 2005 / 0.576 (t = 3.58, P 0.001), r 2006 / 0.760 (t = 3.62, P 0.001), r 2007 / 0.474 (t = 3.45, P 0.001), r 2008 / 0.750 (t = 3.47, P 0.001), r 2009 / 0.442 (t = 3.32, P < 0.001). In each year, the maximum correlation coefficient between OIE/FAO influenza surveillance data and Google Trends surveillance data appeared 1 脳 4 weeks ahead of schedule, and it can be considered that Google Trends data can predict the trend of H5N1 outbreak one or four weeks ahead of schedule. Conclusion using Internet search data to predict the outbreak of highly pathogenic avian influenza virus H5N1 can be used as a supplement to the traditional method, but due to the limitation of search technology, this method still needs to be further improved to improve the accuracy. The idea can be extended to the monitoring and early warning of other infectious disease outbreaks.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病學(xué)教研室教育部公共衛(wèi)生安全重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(81102167) 上海市新優(yōu)青計劃(XYQ2013071) 復(fù)旦大學(xué)自主科研項目(20520133105) 全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專項資金(201186)
【分類號】：R511.7

【共引文獻】

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本文編號：2474548