Дальневосточный государственный медицинский университет Поиск | Личный кабинет | Авторизация
Поиск статьи по названию
Поиск книги по названию
Каталог рубрик
в коллекциюДобавить в коллекцию

Раннее выявление и прогнозирование нелетальных инцидентов, связанных с наркотиками, и смертельных случаев передозировки с использованием алгоритма Фаррингтона


Аннотация:

Early detection and prediction of non-fatal drug-related incidents and fatal overdose outbreaks using the Farrington algorithm. Цели. Целью данного исследования была оценка обоснованности проведения анализа временных рядов как смертельных, так и не смертельных исходов передозировки наркотиков для наблюдения за новыми угрозами, связанными с наркотиками, а также определение обоснованности анализа не смертельных показателей для поддержки раннего выявления вспышек смертельной передозировки. Дизайн, сеттинг и участники. Анализ временных рядов с использованием данных на уровне округов, содержащих количество смертельных передозировок и количество нелетальных передозировок, собирался ежемесячно в период с 2015 по 2021 год в Калифорнии и Флориде, США. Для анализа этихданных мы использовали алгоритм Фаррингтона (FA), метод, используемый для обнаружения отклонений в данных временных рядов таким образом, что аномальное увеличение количества по сравнению с предыдущими наблюдениями приводило к срабатыванию оповещения. Эффективность FA сравнивалась с эталонным подходом, использующим; стандартное отклонение в качестве порога обнаружения отклонения. Мы оценили, могут ли ежемесячные оповещения о нелетальных передозировках помочь в выявлении вспышек смертельной передозировки наркотиков, 1 определяемых как статистически значимое увеличение 6-месячного показателя смертности от передозировки. Мы также провели анализ по регионам, т. e. кластерам округов. Измерения. Измерения проводились во время визитов в отделение неотложной помощи и службу неотложной медицинской помощи. Результаты. Оба метода дали схожую долю оповещений по сценариям для нелетальных передозировок, в то время как метод сравнения дал больше оповещений для летальных передозировок. Для обоих методов корреляции между оценками наблюдения были относительно слабыми в обнаружении отклонений (обычно < 35%),но были высокими между оценками, не дающими оповещений (обычно > 75%). Для продолжающихся вспышек летальных передозировок стратегия, основанная на обнаружении оповещений на уровне округа с помощью любого метода, дала чувствительность 66% как для Калифорнии, так и для Флориды. Ha региональном уровне эквивалентные анализы имели чувствительность 81% для Калифорнии и 77% для Флориды. Заключение. Методы обнаружения отклонений могут способствовать раннему выявлению вспышек смертельной передозировки наркотиков, особенно когда методологии применяются в сочетании, а не каждый метод по отдельности.

Авторы:

Patton T.
Trillo-Park S.
Swift B.
Borquez A.

Издание: Наркология
Год издания: 2025
Объем: 2с.
Дополнительная информация: 2025.-N 2.-С.70-71. Библ. 0 назв.
Просмотров: 1

Рубрики
Ключевые слова
dr
in
th
us
алгоритм
анализ
аномальный
большая
временных
время
высокий
выявление
годовые
даль
данные
данных
дизайн
ежемесячный
зависимость
зарубежные
здравоохранение
измерение
инцидент
использование
исследование
исследования
исход
калифорний
качества
кластер
количество
корреляция
летальная
медицинская
метод
методов
методологии
наблюдение
наркомания
наркотики
нелетальное
неотложная
неотложные
новые
обнаружение
образ
округ
округа
оповещение
определение
основания
особый
отделение
отдельные
отклонение
относительная
оценка
перед
передозировка
период
поддержки
подход
показатели
помощи
помощь
порог
причина
проведение
прогнозирование
психические
психотические
психотропные
публикации
раннего
расстройства
регион
региональная
результата
риска
ряда
связанные
служб
случаев
смертельная
смертельный
смерти
смертности
содержащая
состояния
способ
сравнение
сравнительные
средства
стандартные
статистические
стран
стратегия
сша
увеличение
угроза
уровни
участники
факторы
флорида
цели
целью
чувствительность
эквиваленты
эталонные
эффективность
Ваш уровень доступа: Посетитель (IP-адрес: 10.1.150.229)
Яндекс.Метрика