这包括识别爆发模式的“数据驱动”政策、易感人群的风险剖析、构建监测的统计抽样、计划数据整合技术,以整合流动性和健康数据与临床信息。所有这些方法的共同点是数据质量、信息质量和统计思维。下一节将对信息质量框架进行阐述。 4. 信息质量 新冠疫情带来的一些重要挑战反映在三个问题中:(i)我们能否改进和规范数据获...
一、疫情COVID-19和数据集 在写这本书的时候,世界正面临着一场前所未有的自然灾害——一种由severe acute respiratory syndrome coronavirus 2(SARS-CoV-2)引起的疫情(一种在各大洲传播的传染病)以及由此产生的冠状病毒COVID-19。这种病毒来自同一个病毒家族(冠状病毒),这些病毒可导致像普通感冒的非致命性疾病,...
《纽约时报》、《卫报》、路透社等知名媒体机构不仅提供了详实的数据分析,还通过一系列特写故事展现了疫情对普通人生活的深远影响。例如,《纽约时报》曾发表一篇题为《疫情下的纽约:一座城市的重生》的文章,详细记录了纽约市从疫情重灾区到逐步恢复正常运转的过程。文章中提到,在2021年初,随着疫苗接种计划的推进,纽约市...
新冠疫情带来的一些重要挑战反映在三个问题中:(i)我们能否改进和规范数据获取和数据库建设,以囊括所有相关数据,并排除无意义、不准确或不可靠的数据?(ii)我们能否使数据获取更加灵活和动态,以便我们能够快速解决随着时间的推移可能出现的以目标为导向的问题,并加快实现对潜在现象的洞察?(iii)统计学能否提供一种新的...
5. 数据质量、偏见来源和COVID-19悖论 在处理未经适当研究设计而收集的大数据时,一个主要问题是几种类型的偏差可能产生的影响,包括选择性偏差和无回应偏差(None Response bias)。这些可能会以一种矛盾的方式影响结果,导致混杂偏差(confounding bias)。影响新冠疫情数据的一个主要偏差来源,与“非概率”抽样程序有关。
下图2显示了按月计算的累计超额和报告的 COVID-19 死亡人数。我们看到曲线在 2021 年中期变得陡峭。这种急剧增加分析估计是由于此时新冠疫情袭击印度的灾难性爆发导致的。在底部图b中,显示了每月每 100,000 人的超额死亡率,并且再次明显地看到了 2021 年年中的超额死亡峰值。
网站使用的所有数据均来自约翰霍普金斯大学、美国疾病控制与预防中心、GISAID 等机构的官方发布。基于这些公开数据，研究员们利用先进的技术挖掘疫情数据背后隐藏的规律和洞察，为进一步拓展对疫情的思考提供有价值的参考。哪两个地区的疫情发展最相似？感染数据分析页面通过对 COVID-19 数据的深度分析，呈现了跨国家和地区...
新型冠状病毒肺炎( COVID-19 )已在全球形成全球大流行。中国在2022 年之前有效地阻断并防控新冠疫情。然而,最近Omicron 和 Delta 变异株导致中国COVID-19 感染的报告激增。北京科技大学闵乐泉教授使用微分方程对中国本土2021年12月31日-2022年3月31日...
可以看到，各国COVID-19的病死率普遍降低。中国内地稍有不同。因为中国很快就控制住了疫情，所以病死率几乎停留在了发病初期的水平（4.88%，不包括无症状感染者）。从2019年12月开始，新型冠状病毒（SARS-CoV-2）导致了蔓延的新型冠状病毒病（COVID-19）。根据约翰霍普金斯大学数据库，截止到美国东部时间2021年9...
2.不同国家新冠肺炎的病死率差别很大,从0.08%至18.87%不等;但随着疫情进展和疫苗接种,病死率均逐渐降低。 3.老龄、合并严重的基础疾病、和未接种疫苗,是COVID-19病死的关键危险因素。 4.几个COVID-19病死率的重要数据:完全疫苗接种者COVID-19病死率为0.2%(美国洛杉矶),儿童的病死率为0.01%(美国),20-45...