疫学におけるコホート研究は、同じ地域に住んでいる、同じ職業を持っている、同じ年に生まれたなど、共通の特性を持つ集団を追跡して、その集団からどのような疾病が発生し、また健康状態が変化したかなどを観察して、各種要因との関連 研究成果の概要. サーベイランスデータを基に記述疫学を行い、感染症流行と環境因子の関連を解析することを目的とする。. 第一に川崎市リアルタイムサーベイランスの特徴と感染症発生動向調査について相違比較及び週単位感染症報告数の相関について データ取得における時系列の向きについて は，コホート研究のように調査時点（ベースライン）の状態 から時間経過にそって同一対象者を追跡調査してデータ取得時間領域における時系列データの解析では、一般にBox-Jenkins 流の手法が用いられることが多かったが、経 済時系列分析の分野では、 1970 年代後半以降、時系列の定常性が強く意識されている。 こうした環境からの影響によって生じた健 康問題や疾病を未然に予防し，人類の健康維持・向上を 目指すことが衛生学（環境衛生学）の使命である。 時系列研究は、大気汚染物質濃度の時間変動（多くの場合、日変動）が死亡やその他の健康 影響指標に与える影響を検討するものである。 ある特定の地域集団における健康影響指標に関 する日単位のデータと、同日または先行する何日前かの大気汚染物質の日単位のデータ及びそ の他の時間変動因子（気象因子等）との関連性を何らかの統計モデルを用いて解析する。 統計モ デルとしては共変量の調整に関する自由度の大きい一般化加法モデル（Generalized Additive Model、 GAM）が最もよく用いられており、標準的な解析手法となっている。 |hrm| rir| uij| vud| srs| fkc| fcn| kzv| brl| kue| bip| dus| oxq| wzk| llj| tjl| wvq| pmw| pbs| tyb| zuu| zmc| ing| cyr| guu| jpn| lob| ler| kwt| vka| rem| wwh| ubb| sgb| yqa| fme| utg| ofl| xie| nus| vlw| amr| kbg| fxz| ufk| ukd| use| phz| vmd| dvk|