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监测预警基础25-告别黑箱操作!手把手用Excel先理解MEM的核心计算过程

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系列简介

这是我们一系列原创技术贴,从易到难,每天学习一点。所有内容均为疾控数据分析、科研论文相关,或者说很多和现在的热门监测预警相关,所以我们这个系列就叫“监测预警基础”。

今天是第25节,再详细讲一下MEM的核心计算过程。

首先需要说明的是,一般情况下MEM的操作我们都是采用R或者类似软件工具实现的,但是对于传染病监测人员来说,直接使用R或在线工具虽然方便,但容易变成"黑箱操作",就是不理解过程和原理,结果就出来了。

我们首先教大家用Excel手动计算,有三大好处:

  1. 深入理解原理:每个计算步骤都亲手完成,真正掌握MAP函数的内涵

  2. 数据质量把控:在计算过程中能及时发现数据问题,确保结果可靠性

  3. 理解参数调整:便于理解δ参数等关键设置对结果的影响

今天,我们就以某区县流感每周病例数为例,完整重现MAP函数的计算流程。


MAP函数的全称是"最大累积和百分比",它的作用是自动找出一个流行季中,病例数最集中的连续周次,从而确定流行期的长度和位置。

计算公式如下:

p_j^r = t_j^r ÷ t_j^S

其中:p_j^r就是MAP函数值;分子t_j^r是连续r周的最大发病数累积和;分母t_j^S是整个流行季发病数总累积和。

这个公式的意义在于通过计算不同r值对应的累积和占比,找到病例数增长最集中的时段。


一、第一步:准备基础数据

比如有一个52周每一周的流感病例数这样的数据


二、第二步:计算不同r值的累积和(分子t_j^r)

这是最关键的一步,我们需要计算连续1周、2周、3周...直到52周的最大发病数累积和。记住,是最大发病数累计和,不是第1周、第2周的累计和,而是连续r周,r是连续的周次,以1周、2周作为连续几周算最大发病数累计和。

r=1,就是52周中某连续1周最大的发病数的累计和,其实就是最大发病数那一周,

r=2,就是52周中某连续2周最大的发病数的累计和,其实就是最大发病数那一周和它上下某一周的累计和,上下周中哪一周大就加那一周。

理解还是比较好理解的,但是操作起来很难,有什么便捷的操作技巧吗?

当然有!使用下面这个公式即可

=MAX(SUBTOTAL(9, OFFSET($B$2, ROW($1:$52) - 1, 0, D2, 1)))

我们对公式说明解释一下:

OFFSET($B$2, ROW($1:$52)-1, 0, D2, 1):生成从每个起始周开始的连续 r周的数据范围。

SUBTOTAL(9, ...):计算每个范围的求和(9表示求和功能)。

MAX(...):取所有窗口累积和的最大值。

重要提示:此公式为数组公式,输入后需按Ctrl+Shift+Enter确认(Excel会添加{}括号)。如果使用Excel 365或2021版,直接按Enter即可。


三、第三步:计算总累积和(分母t_j^S)

这是MAP函数的分母,总累计和其实就是1-52周病例数的和。


四、第四步:计算MAP函数值(p_j^r)

现在我们可以计算每个r值对应的MAP函数值了,其实就是分子除以分母。


五、第五步:计算P值斜率(Δp_j^r)

斜率计算是确定流行期长度的关键。

1.操作:

  1. 在H列计算斜率

  2. 在H2单元格输入公式:=(H3-H2)*100(转换为百分比)

  3. 拖动填充柄完成计算

  4. 注意最后一个r值(52)没有斜率值

2.斜率的流行病学意义:

  • 斜率代表病例数累积速度的变化

  • 随着r增大,斜率会逐渐减小

  • 当斜率首次低于某个阈值(δ)时,就找到了最优流行期长度

六、第六步:确定流行期长度(应用δ参数)

δ参数是MEM模型的"调节器",通常取值在2.0%-4.0%之间。初次计算可使用推荐值2.8%,如需优化,可在2.0%-4.0%间以0.1%为间隔测试,选择灵敏度与特异度最均衡的值(约登指数最大)。

目前举的例子中其实就是在H列(斜率列)中查找,找到第一个小于δ值的斜率对应的r值,本例中,当δ=2.8%时,r=14的斜率2.46%首次小于2.8%,因此确定流行期长度为14周。


七、第七步:确定流行开始和结束时间

找到流行期长度后,最后一步是确定具体的流行时间范围,回到原始数据中第14周累积和的计算结果,找到累积和最大的连续14周时段究竟是哪个时段,这个时段就是流行期。

本例中,第19-32周的累积和3721为最大值,因此流行开始周为第19周,流行结束周为第32周;流行前期为第1-18周,流行后期为第33-52周。


好的,MEM的核心MAP函数我们就已经学会了,下一节我们讲一讲目标数据流行期阈值的设置。



编辑:普通疾控人 | 审核:诗酒趁年华

文章来源 | 原创

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