Modele cuiling

Référence: Zou J, Yang H, Cui H, Shu Y, Xu P, Xu C, et coll. (2013) divisions géographiques et modélisation des données virologiques sur la grippe saisonnière dans le continent chinois pendant les années de surveillance de 2006 à 2009. PLoS ONE 8 (3): e58434. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0058434 dans la première partie du document, deux méthodes ont été appliquées pour créer des divisions géographiques, et les deux méthodes offraient des avantages et des emphases uniques. D`une part, la méthode d`analyse des performances de pointe s`est concentrée sur l`obtention d`informations sur la période épidémique de grippe, y compris le timing, la durée et la sévérité. D`autre part, la méthode d`analyse harmonique de Fourier a principalement étudié la périodicité des séries chronologiques provinciales. Les résultats des deux méthodes étaient généralement cohérents, mais les incohérences doivent encore être explorées. Il est difficile de déterminer quelle méthode a donné des résultats plus fiables. Pour résoudre cette question, des données supplémentaires sont nécessaires.

Cependant, pour établir les modèles quantitatifs, nous avons sélectionné trois districts typiques en fonction de la comparaison entre les deux méthodes. Ces districts ont été décrits dans la deuxième partie du document. Limités par le nombre de prélèvements (5 – 15 échantillons par semaine), les données virologiques sur la grippe saisonnière dans un seul hôpital sentinelle sont généralement faibles et ont une mauvaise régularité. Le manque de régularité indique que les données sont mieux résumées pour une plus grande échelle spatiale. Étant donné que les travaux de surveillance sont actuellement menés au niveau provincial, la compilation des données au niveau provincial n`est pas seulement plus réalisable théoriquement, mais plus pertinente sur le plan pratique. Afin de quantifier la régularités de l`activité du virus grippal saisonnier et de fournir une base pour la modélisation subséquente de la propagation de la grippe saisonnière et de l`évaluation des risques, nous avons appliqué des courbes sinusoïdales pour réaliser le raccord le moins carré non linéaire et simuler le temps série du nombre total de virus détectés dans les districts typiques; ces districts typiques ont été obtenus à partir des résultats des divisions géographiques ci-dessus. Il y avait deux raisons de choisir des modèles sinusoïdaux. Premièrement, les modèles sinusoïdaux sont largement utilisés pour s`adapter aux séries chronologiques avec une périodicité évidente, comme c`est le cas pour les données virologiques. En outre, chaque paramètre dans les modèles sinusoïdaux a une signification pratique correspondante claire. Le modèle à double sinusoïdal dans les districts méridionaux indique le nombre total de virus détectés, indique le nombre correspondant des semaines de surveillance 159 dans l`ordre chronologique, et sont les paramètres à estimer. Pour expliquer, sont des paramètres pour la hauteur de crête, sont des paramètres pour le cycle et sont des paramètres pour la phase. Le modèle mono-sinusoïdal dans le district nord indique le nombre correspondant de semaines de surveillance 81 dans l`ordre chronologique.

Les paramètres indiquent la hauteur de crête, est un paramètre pour le cycle, et est le paramètre pour la phase. Financement: ce travail est appuyé par le «programme spécial de prévention et de lutte contre les maladies infectieuses» (no.