目的:梳理目前流感预测研究中多源数据的应用,为流感等传染病监测研究提供启示和参考。方法:系统检索Web of Science数据库、Scopus数据库、PubMed数据库、中国知网(CNKI)数据库、万方数据知识服务平台和维普中文期刊服务平台,检索时间...目的:梳理目前流感预测研究中多源数据的应用,为流感等传染病监测研究提供启示和参考。方法:系统检索Web of Science数据库、Scopus数据库、PubMed数据库、中国知网(CNKI)数据库、万方数据知识服务平台和维普中文期刊服务平台,检索时间为2009年1月至2022年4月。纳入基于多源数据进行流感预测的相关研究文献,并对符合纳入和排除标准的文献进行评述。结果:共纳入文献115篇,根据多源数据使用频率,从高至低依次为互联网数据、环境数据、症状监测数据和组合数据,基于多源数据的流感预测模型包括传染病模型、时空模型、机器学习模型和集成模型。结论:基于传统监测系统和新型数据源的预测模型在提升流感预测预警能力上已取得成效,但仍需从数据质量提升、预测模型优化、预警系统平台和工具改进、信息技术集成等方面进一步提高预测的准确性和及时性。展开更多
文摘目的:梳理目前流感预测研究中多源数据的应用,为流感等传染病监测研究提供启示和参考。方法:系统检索Web of Science数据库、Scopus数据库、PubMed数据库、中国知网(CNKI)数据库、万方数据知识服务平台和维普中文期刊服务平台,检索时间为2009年1月至2022年4月。纳入基于多源数据进行流感预测的相关研究文献,并对符合纳入和排除标准的文献进行评述。结果:共纳入文献115篇,根据多源数据使用频率,从高至低依次为互联网数据、环境数据、症状监测数据和组合数据,基于多源数据的流感预测模型包括传染病模型、时空模型、机器学习模型和集成模型。结论:基于传统监测系统和新型数据源的预测模型在提升流感预测预警能力上已取得成效,但仍需从数据质量提升、预测模型优化、预警系统平台和工具改进、信息技术集成等方面进一步提高预测的准确性和及时性。
