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標題: 当数据出现异常时，您如何理解？ [打印本頁]

作者: amanurrohmanara 時間: 2024-3-18 18:52
標題: 当数据出现异常时，您如何理解？
因此，人们认为，通过仅参考声称症状与病毒感染相符的阳性受试者，可以提高精确度，从而必然减少未诊断出的假阴性的百分比，因为可以假设所有或几乎所有有症状的受试者要求擦拭。然而，这种情况一直持续到 2022 年最后几个月，当时所谓“自制”拭子的使用大幅增加，导致许多自我诊断的阳性结果并非阳性。报告自己的阳性结果，以避免对那些测试呈阳性的人预见到的随之而来的限制，尽管他们中的许多人可能已经自发地适应了它。但是，如果发病率以及患病率的不确定性如此之高，

以至于一些观察者假设了两倍或三倍的科威特 WhatsApp 号码数据实际值，那么对这些不完整性不太敏感的指标就是评估疾病发展强度的指标。流行。事实上，可以假设，在短期内，诊断完成度的百分比保持不变，因此不会影响扩散速度加速度的测量，除非采取了遏制措施，例如与病毒相关的立法。绿色通行证，这可能大大改变了诊断的完成率。出于所有这些原因，我们对发展指数给予了很大的重视，例如Istituto Superiore di Sanità 每周通报的 Rt，或我们提出并每天在我们为意大利卫生协会开发的 MADE 系统中提供的 RDt 指数。

流行病学和流行病学与预防杂志。 Rt 指数仅根据症状数据计算，通过在传染和症状之间的估计潜伏期平均距离处观察到的频率之间的比率，并考虑由 Gamma 函数估计的分布。该计算虽然并不复杂并且可以通过例如“R”语言中的可用程序来实现，但是即使对于那些不习惯使用统计分析工具的人来说也不是那么直接和可行。然而，RDt 的计算非常简单，因为它只是计算一个周期的频率与前一个相同持续时间周期的频率之间的比率。该指数可以根据诊断和症状 (RSt) 以及住院 (RHt) 或死亡 (RMt) 来计算。

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