Epidemiologyについて、機械翻訳を交えて日本語化し掲載しております。request、またはメンテナのアドレスに電子メールで送ってください。guideをご覧ください。このタスクビューのパッケージは、ctvパッケージを使用して自動的にインストールすることができます。TRUE)は全てのコアパッケージをインストールし、ctv::update.views(“Epidemiology”)はまだインストールしていない全てのパッケージと最新のものをインストールします。Initiativeを参照してください。Rは疫学の標準になりつつあり、研究設計から疫学データの探索、モデリング、予測、シミュレーションに至る幅広いツールを提供します。ビューでは、感染症疫学(IDE)や環境疫学などの疫学に特化して開発されたパッケージの概要を提供します。これらの領域で使用されているが、疫学的な状況に合わせて特別に開発されたものではない汎用ツール「オミクス」アプローチとゲノムワイド関連研究(GWAS)は疫学で使用できますが、大きく別の領域を形成パッケージは次のカテゴリにグループ化されています。データ視覚化:疫学データの処理と視覚化に特化したツール。流行曲線(「エピカーブ」)、接触者追跡ネットワークの調査など。モデルなど)、発生のシミュレーション、および感染ツリーの再構築のためのIDE固有のパッケージ環境疫学:病気の決定要因として機能する環境要因の研究に特化したツールヘルパー:サンプルサイズの計算、離散化されたガンマ分布のフィッティング、ラインリストデータの処理など、疫学の練習や教育に役立つさまざまなタスクを実装するツールデータパッケージ:これらのパッケージは、経験的およびシミュレートされた流行データへのアクセスを提供します。新型コロナウイルス感染症に関する特定のセクションが含まれています。具体的ではないが非常に便利なパッケージ(テーブルの作成、日付の操作など)への追加リンクがタスクビューの脚注に記載されています。ビューに含まれるパッケージは、専門疫学者の推奨事項と、pkgsearch::pkg_search()を使用したキーワード「疫学、流行、エピ、アウトブレイク、感染」を使用した自動CRAN検索を通じて特定されました。このリストは、前の段落で説明した条件を満たすように最終的に選択されるよう手動で精選されました。パッケージは、感染症のレポート、モデリング、または予測を明示的に対象としたツールまたはデータを提供する場合、範囲内とみなされます。ご意見をお待ちしております。GitHubリポジトリに問題を提出するか、メンテナに連絡して、見逃している可能性のあるパッケージを提案してください。データクリーニングとデータ管理cleanepi:疫学データをクリーンアップする関数を提供します。linelistパッケージと連携するように設計されており、欠損データのチェック、日付の検証、変数が正しいフォーマットであることを確認する関数を提供します。epiCleanr:疫学データ用のデータクリーニングユーティリティのコレクション。保有する監視および分析のための患者レベルの公衆衛生データのクリーニング、処理、および管理のためのユーティリティと機能が含まれています。データ可視化このセクションには、疫学データの視覚化と探索のための特定のツールを提供するパッケージが含まれています。epicontacts:ケースラインリストとケース間の連絡先で構成される連絡先データの専用クラスを実装します。データ処理、インタラクティブグラフィックス、接触パターンの特徴付け(混合パターン、シリアル間隔など)の手順も含まれます。EpiContactTrace:疫学的な接触追跡と接触ネットワークの視覚化のためのルーチン。EpiCurve:時間ごと、日ごと、週ごと、または月ごとの結果データの単純または積み上げ流行曲線を作成します。epiDisplay:データ探索と結果のプレゼンテーションのためのパッケージ。epiflows:場所間の疫学的な人の流れを処理および視覚化するために設計された関数とクラスを提供します。(2017)で最初に記載された、フローデータから病気の蔓延を予測するための統計的手法も含まれています。RECONパッケージ。Word」形式で作成すること。発生率の対数線形モデルと日次成長率の推定のためのラッパーも提供します。RECONパッケージ。このパッケージは非推奨になる予定であり、incidence2に置き換えられます。感染症モデリングこのセクションには、IDEモデリング専用のパッケージが含まれています。ビューにリストされていることに注意してください。以下のパッケージは監視アルゴリズムを実装していますが、これらのアプローチは空間分析によって効果的に補完できます。ビューを参照することをお勧めします。Epi:Lexisダイアグラムにおける人口統計および疫学分析のための関数、つまり登録およびコホート追跡データ、特に複数状態データの表現、操作およびシミュレーション-Lexis関数スイート。これには、mstate、etm、およびcmprskのインターフェースが含まれます。セットの機能も含まれています。episensr:測定されていない交絡およびエクスポージャ/アウトカムの誤分類、またはその両方を調整した、観察された相対リスクの基本的な感度分析。A.K.の著書にあるバイアス分析の方法と例に従っています。「疫学データへの定量的バイアス分析の適用」(「Springer」、2009年)。このツールはapisensrを通じてAPIとしても提供されています。より、医療システムにおける定期的な呼吸器感染症の監視に役立つ流行と強度の状態を毎週評価することができます。さまざまな流行の指標、タイミング、形状を過去の流行と比較したり、さまざまな監視システムを備えたさまざまな地域や国間で比較したりできます。アラート週の感度と特異度の観点から、メソッドのパフォーマンスの尺度が得られます。Method(2012、2015)を使用すると、医療システムにおける日常的な呼吸器感染症の監視に役立つ流行と強度の状態を毎週評価できます。さまざまな流行の指標、タイミング、形状を過去の流行と比較したり、さまざまな監視システムを備えたさまざまな地域や国間で比較したりできます。アラート週の感度と特異度の観点から、メソッドのパフォーマンスの尺度も得られます。RパッケージのShinyフレームワークで作成されたWebアプリケーションです。)を単独または組み合わせて考慮して、複雑だが比較的直感的な疫学シミュレーションを作成できます。riskCommunicator:逆確率重み付けの代替として開発されたパラメトリックG式を使用して、差と比率の両方を含む柔軟な疫学的影響尺度を推定します。これは、治療交絡因子フィードバックが存在する場合の介入の影響を推定するのに役立ちます。(2012)によって詳細に説明されています。RSurveillance:疾病監視活動の設計と分析に役立つさまざまな機能セットを提供します。trendeval:トレンドパッケージに適合するモデルを評価するための一貫したインターフェースを提供します。RECONパッケージ。SpatialEpi:クラスター検出と疾病マッピングのための方法とデータ。surveillance:時系列の数、割合、カテゴリデータのモデリングとモニタリング、および流行現象の時空間点プロセスの柔軟な共変量ベースの回帰モデリングのための統計的手法。データ時系列における異常検出に焦点を当てています。(2017)によって提供されます。病気の発症から暴露の時系列を推測する逆投影法や、報告の遅れ(ナウキャスティング)のために観察された時系列を補正する手法も含まれています。ツールへの一貫したインターフェースを提供します。RECONパッケージ。coarseDataTools:粗いデータを分析する関数。具体的には、(1)パラメトリック加速故障時間モデルを間隔打ち切り生存時間データに適合させる機能と、(2)過小報告のあるシナリオでの致死率を推定する機能が含まれています。このパッケージの開発は、感染症への応用、特に、特定の疾患の潜伏期間と致死率の推定に関する問題を動機として開発されました。サンプルデータファイルはパッケージに含まれています。(2009)を参照してください。(2009)で議論されているように、重症度の推定と症例の把握。(2016)に記載された方法によるシグナル検出のための疫学的時系列の探索。このパッケージは、shinyインターフェースと自動レポート生成も提供します。inctools:横断調査におけるバイオマーカーデータから罹患率を推定し、最近の感染に対する検査を較正するためのツール。(2012)の手法を実装、拡張しています。個人レベル・データmodelSSE:接触追跡サーベイランスデータから感染症の超拡散を特徴付けるための包括的な分析ツールが提供されています。(2022))などがあります。)を、単独で、あるいは組み合わせて考慮することができ、複雑だが比較的直感的な疫学シミュレーションを作成することができます。epiworldRとそのShinyインターフェースepiworldRShiny:C++バックエンドを使用したエージェントベースのモデリングのためのフレームワークで、高いパフォーマンスを実現します。(2019)で紹介された方法を再現しています。epitweetr:「Twitter」データからの公衆衛生上の脅威の早期検出。このパッケージを使用すると、時間、場所、トピックごとにツイートの傾向を自動的に監視でき、シグナル(ツイート数の異常な増加など)の検出を通じて公衆衛生上の脅威を早期に検出することを目的としています。感染症に焦点を当てるように設計されていますが、トピックやキーワードを変更することで、すべての危険や他の研究分野に拡張することができます。伝達率の推定earlyR:ポアソン分岐プロセスを使用して、単純な尤度ベースの再生産数(R0)の推定を実装します。このモデルには、連続間隔の分布と症状の発症日に関する知識が必要です。(2013)によって導入されたモデルの簡略化されたバージョンです。モデルを考慮して、送信と受信の数の期待値を計算します。シミュレーションに基づく推定値も提供します。ランダムデータやACK確率を考慮することも可能です。(2013)によって導入された瞬間再生産数(Rt)を使用して、時間とともに変化する伝達率を推定するためのツールを提供します。epinet:エピデミック/ネットワーク関連ツールのコレクション。接触ネットワークを介した病気の伝播をシミュレートします。与えられた流行データに基づいて、ネットワークおよび流行パラメータに対してベイズ推論を実行します。倍加時間を推定するためのツールを提供します。(2020)で紹介された単純ベイズを使用して、ケース間の相対的な伝達確率を推定します。世代/連続間隔や再生産数などの伝播パラメータを推定するさまざまな関数や、伝播確率に対する共変量の寄与を見つけて結果を視覚化する機能が含まれています。R0:基本再生産数(R0)と瞬間再生産数(R(t))を含む発生率データと、対応する95%信頼区間に基づく、病気発生の再生産数の推定値。出力をプロットしたり感度解析を実行したりするためのルーチンも含まれています。フレームワークを使用すると、時系列SIRモデルを累積症例データに適合させることができます。これにより、回帰式を使用して、報告期間間の累積症例の差に基づいて送信パラメータを推定できます。シミュレーションをサポートします。感染力学をモデル化します。情報基準を使用してモデル比較を実行します。epicasting:アンサンブルウェーブレットベースの自己回帰ニューラルネットワークアーキテクチャを使用して時系列予測を生成する方法とツール。この方法は、外生変数の追加サポートを提供します。適合値から基本的な再生産数を計算するための関数など、いくつかの補助関数を提供します。モデルからシミュレーションするためのツールを提供します。(SIR)の2つの疾患タイプを備えた空間および接触ネットワークベースのモデルが含まれています。EpiILMCT:疾病伝播の連続時間個人レベルモデルをシミュレートし、同じモデルを使用して感染症データ分析を実行するためのツールを提供します。Susceptible-Infectious-Notified-Removed(SINR)の区分フレームワーク内の距離ベースおよび/または接触ネットワークベースのモデルです。(2019)によって与えられています。EpiModel:感染症の動態の数学的モデルをシミュレーションするためのツール。パッケージのStatnetスイートの指数関数族ランダム・グラフ・モデル(ERGM)の堅牢な統計手法を使用します。疾患タイプが含まれます。(2018)で詳しく説明されています。SIR、SEIR、SIRSなど)を実装するための、汎用的で高速かつコンピューター効率の高いプラットフォームを提供し、年齢階層化や空間化を含めることができます。指定し、それらを統合します。DSLはRの構文を使用しますが、システムを効率的に解くために、deSolveおよびddeへのインターフェースを使用してCにコンパイルされます。アルゴリズムとMLEまたはベイジアン推論テクニックの大規模なセットを提供します。モデルは決定論的または確率論的のいずれかとして指定でき、通常はコンパートメント・モデル構造に従います。アルゴリズムに応じて、離散または連続のいずれかになります。モデルをCでプログラムし、パッケージでの使用に適した形式にオンザフライでコンパイルして、シミュレーションと推論を高速化することもできます。(2016)で説明されています。popEpi:参照集団の数や死亡率が使用される統計など、疫学統計の計算を可能にします。された発生率と死亡率(SIR/SMR)であり、これらはすべて年齢などの共変量によって簡単に調整できます。使用して実現されるその他の計算の高速分割と集約。SimInf:現実的な大規模な病気の蔓延シミュレーションでデータ駆動型の疫学モデリングを実行するための、効率的で非常に柔軟なフレームワークを提供します。利用可能なデータを、事前定義された時点でのスケジュールされたイベントとして組み込みます。数値ソルバーにCコードを使用し、「OpenMP」(利用可能な場合)を使用して複数のプロセッサーに作業を分割することで、サンプル結果をシミュレートするときに高いパフォーマンスが保証されます。パッケージにはテンプレート・モデルが含まれており、ユーザー定義モデルで拡張できます。(2019)を参照してください。(2008)で説明されているように、感染症モデリングで使用するために日記データから接触行列をサンプリングする方法を提供します。(2012)で議論されているように、接触パターンと病気への感受性が人口統計的に異なる集団における、感受性のある感染症-回復した流行の最終的な規模を計算します。shinySIR:シンプルなSIRモデルをインタラクティブに探索するためのShinyグラフィカルインターフェース。ユーザーは、独自のODEを提供することもできます。2011)を実装します。o2mod.transphyloは、ホスト内進化のTransPhyloモデルを使用するoutbreaker2のモジュールです。(2019)で紹介されている、疫学情報と遺伝情報を使用した疾病発生のベイジアン再構築のためのモジュール式プラットフォーム。TransPhylo:古い系統発生からの伝達木の推論。アウトブレイクをシミュレートおよび分析する方法が含まれます。(2017)に記載されています。植物疫学epiphy:植物病害の流行を分析するためのツールボックス。研究に特化しています。よる疾病の環境的原因を特定することです。環境疫学に特化したRパッケージには、汚染物質の検出限界(左詰め問題)を扱うツールや、暴露間の多重相関を考慮し因果関係を推論するための様々なモデリングアプローチが含まれます。(2011)のメソッドから派生したすべての機能を含むパッケージ。EnvStats:米国EPAガイダンスを含む環境統計用のパッケージ。通常は義務付けられた環境モニタリングの文脈で、化学物質の濃度と物理的パラメータの分析に重点を置いた、環境データのグラフおよび統計分析。文献や規制ガイダンス文書に記載されている主な環境統計手法。どこに記載されているかを説明する広範なヘルプが含まれています。(2015)で説明されているように、複数の同時曝露による関節の健康への影響を推定するための統計的アプローチであるベイジアン・カーネル・マシン回帰を実装します。(2010)で説明されているパラメトリックおよびノンパラメトリックメディエーション分析を実装します。(2017)に記載されている複数の媒介分析を実装します。ヘルパーこのセクションには、疫学解析を容易にするツールやトレーニング用のツール(サンプルサイズの計算、分割表など)を提供するパッケージが含まれています。するための関数とクラスを提供します。元のincidenceをさまざまな方法で改善します。使用される時間間隔が完全に柔軟になり、複数の層別化が可能になり、dplyrやその他のTidyverseツールと完全に互換性があります。RECONパッケージ。DSAIDE:さまざまな感染症伝播ダイナミクス・シナリオのシミュレーション・モデル(アプリ)の探索。このパッケージの目的は、個人が動的システムの観点から感染症の疫学について学ぶのを助けることです。すべてのアプリには、基礎となるモデルの説明と、モデルの操作方法に関する説明が含まれています。epibasix:サンプルサイズの推定から2×2分割表分析および基本的な一致尺度(カッパ、感度/特異度)まで、一般的な疫学問題を分析するための基本ツールが含まれています。可能な限り解釈を容易にするために、適切な印刷物と要約文も書かれています。epiR:疫学データと監視データを分析するためのツール。コホート研究のサンプルサイズの計算を行う機能が含まれています。モデリング分析をサポートする機能が含まれています。epitools:二元分割表および多元分割表の手法を含む、疫学者のトレーニングと実践のためのツール。epitrix:流行分析や感染症モデリングに役立つ小さな関数のコレクション。ラベルの生成、および離散化されたガンマ分布のフィッティングが含まれます。linelist:このクラスはdata.frameとtibbleを拡張し、主要な疫学的変数にタグを付ける機能を追加し、それらを検証し、これらのデータの偶発的な削除や変更に対するセーフガードを提供することで、データパイプラインをより簡単かつ堅牢にします。powerSurvEpi:対象の共変量と他の共変量の間の相関を考慮して、疫学研究(非ランダム化研究)の生存分析における主効果または交互作用効果を検定するための検出力とサンプルサイズを計算する関数。一部の計算では、競合するリスクと層別分析も考慮されます。このパッケージには、ランダム化臨床試験の生存分析で主効果をテストするための検出力とサンプルサイズを計算する一連の関数も含まれています。diyar:複数のデータセット間で個人のレコードをリンクします。epikit:インラインコードの書式設定、冗長列の名前変更、年齢カテゴリの集計、調査の重みの追加、イベントの最も古い日付の検索、z曲線のプロット、母集団カウントの生成、信頼区間による比率の計算を行うためのツールが含まれています。epitab:複数のカテゴリ変数をクロス集計する分割表を作成し、さまざまなサマリーメジャーも計算します。「HTML」、「LaTeX」、「Excel」など、さまざまな形式へのエクスポートがサポートされています。EpiStats:ケースコントロール研究とコホート研究の関連性と影響の測定。データここでは、特定のCOVID-19セクションを持つ研究目的やフィールドアプリケーションに役立つ、シミュレーションまたは実際のさまざまな疫学データセットを提供するパッケージを紹介します。社会科学の研究に使用するために、152か国の連絡先データに簡単にアクセスできます。outbreaks:RDataまたはテキストファイルとして提供される、経験的またはシミュレートされた病気のアウトブレイク・データ。スノーの地図の誤りを修正し、データを補強し、分析を支援します。Project’サーバーからすべての公開されている寄生虫率調査ポイント、蚊発生ポイント、ラスター・サーフェスをダウンロードできるツール・スイートと、ダウンロードされたデータをプロットするためのユーティリティ関数。colmozzie:2008年/52週から2014年/21週までのスリランカのコロンボ地区のデング熱症例と気候変数を毎週通知しました。denguedatahub:さまざまなソースから世界中のデング熱データに一元的にアクセスできます。epidatr:米国のインフルエンザ、「COVID-19」、およびその他の疾患のリアルタイムの疫学監視データにアクセスするためのAPIパッケージ。COVID-19bets.covid19:流行の初期分析のための尤度推論を実装します。BETSは、モデル化されている4つの主要な疫学事象、つまり曝露の開始、曝露の終了、感染の時間、および症状の発症時間の略称です。パッケージには、コロナウイルス感染症(COVID-19)の発生初期における確認症例の軌跡のデータセットが含まれています。(2020)を参照してください。corona:コロナウイルスのデータやその他の社会関連データを基本レベルで操作および表示します。coronavirus:州/地方ごとのコロナウイルス(COVID-19)症例の毎日の概要を提供します。データをダウンロードします。Reports](https://covid19.apple.com/mobility)」とのシームレスな統合を提供します。repositoryから、新型コロナウイルス感染症(CoViD-19)について報告された世界中の最新時系列データをロードして分析します。データセットは、時系列シーケンスとして、およびより高い空間解像度で最終日について集約された2つの主要なモダリティで利用できます。計算し、可視化することができ、同時に、これらの傾向を使用してモデルを生成することができます。インタラクティブな視覚化を生成し、病気の蔓延に対する感受性感染回復(SIR)モデルを生成します。covid19br:新型コロナウイルス感染症のパンデミック・データをRにインポートするための関数セット。レベルで入手できます。ホプキンス大学のリポジトリから世界レベルのCOVID-19データもダウンロードします。covid19dbcand:dbparserを使用して「Drugbank」データベースから解析されたさまざまなデータセットを提供します。これは、dbdatasetの小さいバージョンです。これには、新型コロナウイルス感染症の可能な治療法に関する情報のみが含まれています。covid19italy:イタリアにおけるコロナウイルス(COVID-19)症例の毎日の概要を国、地域、州レベルごとに提供します。Civilecovid19france:フランスのCOVID-19に関するhttps://github.com/opencovid19-fr/dataデータをインポートしてクリーンアップします。covid19mobility:Covid-19発生後のモビリティの傾向をさまざまな情報源から収集します。Google(https://www.google.com/covid19/mobility/)、Apple(https://www.apple.com/covid19/mobility)からデータを収集しており、その他のデータも追加する予定です。standardと、測定タイプの管理された語彙を使用します。Covid-19の米国の郡レベルのデータにアクセスします。出典を引用してください。ライセンスに記載されている条件を読んで従ってください。19症例のさまざまな概要表を提供します。症例の毎日の概要を提供します。https://www.zh.ch/de/politik-staat/opendata.html。API」https://covidtracking.com/api/のラッパーです。CovidMutations:新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の変異分析および逆転写ポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)アッセイ評価のための実現可能なフレームワーク。これには、変異プロファイルの視覚化、統計、各アッセイの変異率が含まれます。変異率は、大規模なサンプルにおけるRT-PCRアッセイの適用範囲を評価するのに役立ちます。Dataなどの他のCOVID-19データコレクションの両方から入手した地方レベルおよび国家レベルのCOVID-19データへのインターフェース。ソースからのCOVID-19データの抽出、クリーニング、処理を合理化するように設計されています。サポートされているすべての国について、データには日次の時系列の症例と、入手可能な場合は死亡、入院、検査に関するデータが含まれます。その他のデータパッケージnhanesA:国民健康栄養調査(NHANES)データ・テーブルへの簡単なアクセスを提供します。R」の関数とデータを収録したコンパニオンパッケージで、それぞれ第1版と第2版が収録されています。WordPress.ホームサービス事業概要ブログサイトマップお問い合わせ。