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首页> Spatial and spatio-temporal epidemiology> A spatial hierarchical model for integrating and bias-correcting data from passive and active disease surveillance systems.

A spatial hierarchical model for integrating and bias-correcting data from passive and active disease surveillance systems.

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第一作者： Xintong,Li
第一单位： Department of Biostatistics and Bioinformatics, Emory University, Atlanta, Georgia, USA.
作者： Xintong,Li [1] ; Howard H,Chang [1] ; Qu,Cheng [2] ; Philip A,Collender [2] ; Ting,Li [3] ; Jinge,He [3] ; Lance A,Waller [1] ; Benjamin A,Lopman [4] ; Justin V,Remais [2]
作者单位： Department of Biostatistics and Bioinformatics, Emory University, Atlanta, Georgia, USA. [1] Division of Environmental Health Sciences, University of California, Berkeley, California, USA. [2] Sichuan Center for Disease Control and Prevention, Chengdu, Sichuan, PRC. [3] Department of Epidemiology, Emory University, Atlanta, Georgia, USA. [4]
关键词 Bayesian hierarchical modelingDisease surveillance systembias-correctiondata integrationmulti-source dataspatial modeling
医学主题词 中国(China);人类(Humans);人群监测(Population Surveillance);患病率(Prevalence);结核, 肺(Tuberculosis, Pulmonary)
DOI 10.1016/j.sste.2020.100341
PMID 33138957
发布时间 2024-09-22
基金项目
R01 AI125842/AI/NIAID NIH HHS/United States R01 TW010286/TW/FIC NIH HHS/United States
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Spatial and spatio-temporal epidemiology

Spatial and spatio-temporal epidemiology

2020年35卷

100341页

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