論文の概要: Federated Epidemic Surveillance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02616v1
• Date: Wed, 5 Jul 2023 19:41:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 16:13:35.657704
• Title: Federated Epidemic Surveillance
• Title（参考訳）: Federated Epidemic Surveillance
• Authors: Ruiqi Lyu, Bryan Wilder, Roni Rosenfeld
• Abstract要約: 本稿では,指標の急激な増加を特定するための仮説テストフレームワークを提案する。 提案した仮説テストの特性を明らかにするために,実データと半合成データに関するパワー分析と実験を行った。 本研究は,パンデミック監視のためのフェデレーション手法として,$p$-valueコンビネーションの可能性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.003700140637665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The surveillance of a pandemic is a challenging task, especially when crucial data is distributed and stakeholders cannot or are unwilling to share. To overcome this obstacle, federated methodologies should be developed to incorporate less sensitive evidence that entities are willing to provide. This study aims to explore the feasibility of pushing hypothesis tests behind each custodian's firewall and then meta-analysis to combine the results, and to determine the optimal approach for reconstructing the hypothesis test and optimizing the inference. We propose a hypothesis testing framework to identify a surge in the indicators and conduct power analyses and experiments on real and semi-synthetic data to showcase the properties of our proposed hypothesis test and suggest suitable methods for combining $p$-values. Our findings highlight the potential of using $p$-value combination as a federated methodology for pandemic surveillance and provide valuable insights into integrating available data sources.
• Abstract（参考訳）: 特に重要なデータが分散され、利害関係者が共有を望まない場合、パンデミックの監視は困難なタスクである。 この障害を克服するために、フェデレーションされた方法論は、エンティティが提供しようとするより繊細な証拠を組み込むために開発されるべきである。 本研究は,各カストディアンファイアウォールの背後で仮説テストをプッシュし,その結果を組み合わせてメタアナリシスを行い,仮説テストの再構築と推論の最適化に最適なアプローチを決定することを目的とした。 提案する仮説テストの特性を示すために,指標のサージを同定し,実および半合成データに対するパワー解析および実験を行うための仮説テストフレームワークを提案し,$p$-valuesを組み合わせるための適切な方法を提案する。 以上の結果から,パンデミック監視のためのフェデレーション手法として$p$-valueの組み合わせを用いることで,利用可能なデータソースの統合に関する貴重な洞察を提供する可能性が示唆された。

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