Resumen

Los desafíos estadísticos en la vigilancia de datos modernos de biosurveillance están bien descritos en la literatura. A pesar de que las suposiciones de normalidad, independencia y estacionariedad suelen ser violadas en los datos de biosurveillance, los gráficos de control de procesos estadísticos (SPC) adoptados de la industria han sido ampliamente utilizados en salud pública para la vigilancia de enfermedades transmisibles. Sin embargo, el uso ciego de los gráficos SPC en salud pública que ignora las características de los datos de vigilancia de enfermedades puede resultar en una detección deficiente de brotes de enfermedades y/o en excesivas alarmas falsas. Por lo tanto, claramente se necesitan sistemas de biosurveillance mejorados, y la participación de estadísticos expertos en SPC junto con epidemiólogos en el diseño y evaluación de dichos sistemas puede ser más productiva. Describimos y estudiamos un método para monitorear recuentos de enfermedades reportables utilizando una distribución de Poisson cuya media puede variar dependiendo de la semana

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Desafíos estadísticos; Datos de biosurveillance; Control estadístico de procesos; Brotes de enfermedades; Sistemas de biosurveillance; Recuentos de enfermedades notificables
• Keywords:Statistical challenges; Biosurveillance data; Statistical process control; Disease outbreaks; Biosurveillance systems; Reportable disease counts