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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
영남대학교 의과대학 Journal of Yeungnam Medical Science Yeungnam University Journal of Medicine 제34권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
222 - 230 (9page)

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Background: Varicella is the most common infectious disease reported despite the high vaccination rate. Interventions that target humans are particularly effective for varicella because humans are its only natural host. On the other hand, the existing national varicella surveillance systems lack the information to identify an outbreak. Therefore, a new index to assess varicella outbreaks was developed. Methods: The residential addresses of 2,718 varicella cases reported in Daegu in 2016 were converted to geographic coordinates and the distances between new varicella case and previous cases within 21 days were calculated from the date analyzed. Two cases were considered to be adjacent if the distance between them was less than 1 km. Finally, a proximity index was introduced by dividing the number of adjacent cases by the number of new cases on the date analyzed. Results: First, time-series charts and scatter plots were used to verify that the proximity index reflected the spatial closeness of the different varicella cases. The proximity index is helpful in identifying outbreaks from a list of single varicella cases. In addition, in this study, a new epidemic characteristic of varicella based on the proximity index was shown. Conclusion: The proximity index introduced in this study can be used to determine the likelihood of an outbreak from a single case of varicella, and it can be embedded in a web-based national varicella surveillance system that is currently in operation
#Varicella #Varicella-zoster virus #Disease control #Proximity #Index

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Anselin L / 1998 / Handbook of applied economic statistics / Marcel Dekker : 237 ~ 290 google schola Arvin AM / 2000 / Varicella-zoster virus: virology and clinical management / Cambridge University Press google schola Heininger U / 2006 / Varicella / Lancet 368 : 1365 ~ 1376 google schola Jit M / 2011 / Modelling the epidemiology of infectious diseases for decision analysis / Pharmacoeconomics 29 : 371 ~ 386 google schola Kahle D / 2013 / ggmap: spatial visualization with ggplot2 / R J 5 : 144 ~ 161 google schola

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