数据获取与处理
从WHO FluNet数据库获取流感病毒学监测数据,为分析全球流感流行特征提供基础。
从WHO FluNet数据库下载2021年第1周至2025年第26周的周度呼吸标本处理数和流感检出数(按病毒型、亚型、谱系),并按照国家归属分配至北半球、南半球或热带间带。
Global influenza epidemiology after 2020: patterns of circulation, epidemic timing and duration, and implications for vaccination strategies
本研究为基于WHO FluNet监测数据的回顾性描述性监测分析,无功能或机制验证实验,属于观察性分析。
全球哨点监测网络(WHO GISRS/FluNet) 非哨点/未明确类型监测网络
数据来源:WHO FluNet 数据库 时间范围:2021年第1周至2025年第26周 数据流类型:哨点与非哨点/未明确指定分开分析 季节定义:北半球为7月至次年6月,其他地区为日历年 排除标准:国家-季节数据少于30周或检出数少于50例被排除 流行持续时间判定:采用75%年平均百分比法
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
从WHO FluNet数据库获取流感病毒学监测数据,为分析全球流感流行特征提供基础。
从WHO FluNet数据库下载2021年第1周至2025年第26周的周度呼吸标本处理数和流感检出数(按病毒型、亚型、谱系),并按照国家归属分配至北半球、南半球或热带间带。
确保每个国家-季节的流感流行被完整捕捉,并保证估计的稳健性。
按国家-季节,排除报告周数少于30周或流感检出数少于50例的数据,并分别应用于各监测数据流。
描述全球流感病毒类型、亚型和谱系的分布及随时间的变化。
计算每个国家-季节中A型或B型流感病毒占所有流感检出的比例,并计算中位数;按地理区域、WHO地区和季节分层;对A亚型(H3N2、H1N1pdm09及其他/未分型)和B谱系(Victoria和未特征化)重复计算。
确定每个国家流感流行的高峰出现时间,以评估纬度对季节性峰值的影响。
使用EPIPOI软件,对每个国家的每周流感检出时间序列进行去趋势(二次多项式)和傅里叶分解(年、半年和季度谐波),得到周期性年度函数(PAF),其峰值时间作为典型流行高峰时间。
量化每个国家-季节中流感流行的持续时间,并评估其随纬度的变化。
应用75%年平均百分比法(AAP),确定每个国家-季节中最短的连续周数,其流感检出数占该季节总检出数的≥75%。流行开始和结束分别定义为该期间的第一周和最后一周,持续时间为两者之间的周数。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 数据获取 | WHO FluNet 平台 | -- | -- |
| 数据分析 | Stata 软件 | Stata Corp | -- |
| EPIPOI 软件 | -- | -- |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 数据获取 | WHO FluNet数据库中流感病毒学监测数据的可用性和完整性 阅读提示:Methods - Data sources definitions |
| 数据筛选 | 国家-季节排除标准:报告周数少于30周或检出数少于50例;是否按监测数据流分别应用 阅读提示:Methods - Statistical analysis |
| 季节定义 | 北半球:7月至次年6月;热带间带和南半球:日历年 阅读提示:Methods - Data sources definitions |
| 流行高峰时间 | EPIPOI软件使用的傅里叶分解参数(年、半年、季度谐波)是否有统一标准 阅读提示:Methods - Statistical analysis |
| 流行持续时间 | 75%年平均百分比法计算时最短连续周数的确定方法 阅读提示:Methods - Statistical analysis |