کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10355552 | 867446 | 2011 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Outpatient physician billing data for age and setting specific syndromic surveillance of influenza-like illnesses
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
CCFARIMACDCICD-9ILIRSVRAMQInfluenza, Human - آنفلوانزا، انسانEpidemiology - اپیدمیولوژی(همهگیرشناسی)emergency department - بخش اورژانسImmunization programs - برنامه های ایمن سازیinfluenza-like illness - بیماری آنفلوانزاACIP - تأثیر یکسانی دارندMedical records systems, computerized - سیستم های پرونده پزشکی، کامپیوتریInternational Classification of Diseases, Ninth Revision - طبقه بندی بین المللی بیماری ها، ویرایش نهمCross-correlation function - عملکرد همبستگیAge factors - عوامل سنSeasons - فصل هاambulatory care - مراقبتهای ویژهCenters for Disease Control and Prevention - مراکز کنترل و پیشگیری از بیماریAutoregressive Integrated Moving Average - میانگین متحرک متحرک AutoregressiveSyndrome - نشانگان، سندرومpopulation surveillance - نظارت جمعیتRespiratory syncytial virus - ویروس سنسیتیال تنفسیAdvisory Committee on Immunization Practices - کمیته مشورتی در زمینه اقدامات ایمن سازی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Syndromic surveillance is a novel automated approach to monitoring influenza activity, but there is no consensus regarding the most informative data sources for use within such a system. By comparing physician billing data from Quebec, Canada and hospital admission records, we assessed the timeliness of medical visits for influenza-like illnesses (ILI) to two types of outpatient healthcare settings. Overall, ILI visits by children aged 5-17Â years at community-based settings were the most strongly correlated with hospital admissions and gave the greatest lead over hospital admissions. However, a degree of year-to-year variation suggests that syndromic surveillance of influenza should not focus on just a single subgroup. These findings reveal the richness of these real-time data for epidemic monitoring and demonstrate the flexibility of syndromic surveillance. By using real-time data, an evolving epidemic can be rapidly characterized by its epidemiological patterns, which is not possible with traditional surveillance systems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Biomedical Informatics - Volume 44, Issue 2, April 2011, Pages 221-228
Journal: Journal of Biomedical Informatics - Volume 44, Issue 2, April 2011, Pages 221-228
نویسندگان
Emily H. Chan, Robyn Tamblyn, Katia M.L. Charland, David L. Buckeridge,