surge · EARS / Farrington
Nimmt ein Symptom hier zu?
Wöchentliche Zahlen in einer Region werden mit deren eigener jüngerer Vergangenheit verglichen, damit eine belebte Stadt nicht für einen Ausbruch gehalten wird.
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Über Anpheros
Anpheros Research · Global Health Signals
Wenn Tausende Menschen ihre Symptome notieren, zeigen sich Muster, die keine einzelne Akte zeigen kann: ein Symptom, das in einer Region zunimmt, ein Unterschied zwischen Ländern, Kombinationen, die immer wiederkehren. Global Health Signals misst sie für die Forschung, von Menschen, die sich zur Teilnahme entschieden haben, und ausschließlich als anonyme Gruppen.
Status: Forschungsvorschau · Gruppen ab 20 · Nur aggregierte Daten
Abb. 0 · Synthetische Region, wöchentliche Zahl eines Symptoms. Balken: Menschen, die es melden. Gestrichelte Linie: Obergrenze des erwarteten Bereichs. Die letzten drei Wochen liegen darüber.
01 · Was gemessen wird
Jedes Signal beantwortet eine Frage mit einer statistischen Methode. Jede Methode hat eine Versionsnummer, damit ein Ergebnis reproduziert und überprüft werden kann.
surge · EARS / Farrington
Wöchentliche Zahlen in einer Region werden mit deren eigener jüngerer Vergangenheit verglichen, damit eine belebte Stadt nicht für einen Ausbruch gehalten wird.
cluster · space-time permutation scan
Regionen und Wochen, in denen sich Meldungen stärker häufen, als der Zufall erlaubt, geprüft durch tausendfaches Vertauschen von Orten und Daten.
Vergleich · alters- und geschlechtsstandardisiert
Raten werden nach Anpassung an Alter und Geschlecht verglichen, damit ein Land mit älterer Bevölkerung nicht einfach kränker wirkt.
sequence · cohort
Symptomkombinationen, auf die später eine erfasste Erkrankung folgt, nur gezählt, wenn mindestens 20 Menschen denselben Verlauf teilen.
Viele Tests, eine Korrektur
q < 0.05 nach Benjamini–Hochberg
Wer viele Regionen, Wochen und Symptome durchsucht, findet leicht Zufallstreffer. Alle Tests derselben Art werden gemeinsam korrigiert, und ein Signal wird nur gemeldet, wenn es die Korrektur übersteht und der Effekt groß genug ist, um zu zählen.
02 · Wie Menschen geschützt werden
20
Die kleinste Gruppe, die wir berechnen. Unter 20 Personen wird eine Zahl weder angezeigt noch veröffentlicht noch weitergegeben.
03 · Grenzen
04 · Validierung
Vor allen echten Daten lief jede Methode auf simulierten Bevölkerungen mit Mustern, die wir selbst eingebaut hatten, und auf Bevölkerungen ganz ohne eingebaute Muster.
Abb. 1 · Anteil gefundener eingebauter Muster, synthetische Bevölkerungen
Eine frühe Version löste in 42 % der leeren Läufe Fehlalarme aus, weil Effektgrößen vor der Korrektur für multiples Testen gefiltert wurden. Die Reihenfolge wurde umgedreht, bevor etwas veröffentlicht wurde. Echte Meldungen sind verrauschter als Simulationen; echte Ergebnisse werden mit eigenen Fehlerraten veröffentlicht.
05 · Zugang
Für Universitäten, Public-Health-Teams, Forschende in der Arzneimittelsicherheit und Entwickler im Gesundheitsbereich.
Forschende
Erzählen Sie uns von Ihrer Studie. Zugelassene Forschende unterzeichnen eine Datennutzungsvereinbarung und erhalten aggregierte Daten für ihre Fragestellung. Die ersten Freigaben folgen nach der laufenden Datenschutzprüfung.
Wir lesen jede Anfrage und antworten per E-Mail, meist innerhalb einer Woche.
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Alle
Wöchentliche Zahlen nach Ländern, offen für alle, nur veröffentlicht, wo eine Gruppe 20 Personen erreicht.
Noch hat kein Land genug Teilnehmende für einen Wochenbericht. Der erste Bericht erscheint hier, sobald eines sie hat.
Global Health Signals · Forschungsvorschau. Beschreibt Muster in anonymen Gruppen; stellt keine Diagnosen und empfiehlt keine Behandlung.