TY - JOUR AU - Katayama, Yusuke AU - Kiyohara, Kosuke AU - Hirose, Tomoya AU - Ishida, Kenichiro AU - Tachino, Jotaro AU - Nakao, Shunichiro AU - Noda, Tomohiro AU - Ojima, Masahiro AU - Kiguchi, Takeyuki AU - Matsuyama, Tasuku AU - Kitamura, Tetsuhisa PY - 2022 DA - 2022/2/10 TI -儿童流感流行与移动应用程序数据的关联:日本大阪基于人群的观察性研究JO - JMIR Form Res SP - e31131 VL - 6is - 2kw -症状监测KW -移动应用程序KW -流感KW -流行病KW -儿童AB -背景:早期监测以防止流感传播是一个主要的公共卫生问题。如果流感流行与移动应用程序数据存在关联，那么就有可能更早、更容易地预测流感。目的:我们旨在评估日本大阪府儿童季节性流感与移动应用程序使用频率之间的关系。方法:这是一项回顾性观察性研究，于2017年1月至2019年12月进行，为期三年。使用线性回归模型，我们计算回归模型的R2值，以评估手机应用中选择的“发烧”事件数量与≤14岁流感患者数量之间的关系。我们用两年的数据作为训练数据集，剩下一年的数据作为测试数据集，进行了三次交叉验证，以评估回归模型的有效性。我们计算了使用回归模型估计的流感患者数量与流感患者数量之间的Spearman相关系数，限制在日本流感流行的12月至4月期间。结果:我们包括29,392名移动应用用户。线性回归模型的R2值为0.944，调整后的R2值为0.915。 The mean Spearman correlation coefficient for the three regression models was 0.804. During the influenza season (December–April), the Spearman correlation coefficient between the number of influenza patients and the calculated number estimated using the linear regression model was 0.946 (P<.001). Conclusions: In this study, the number of times that mobile apps were used was positively associated with the number of influenza patients. In particular, there was a good association of the number of influenza patients with the number of “fever” events selected in the mobile app during the influenza epidemic season. SN - 2561-326X UR - https://formative.www.mybigtv.com/2022/2/e31131 UR - https://doi.org/10.2196/31131 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35142628 DO - 10.2196/31131 ID - info:doi/10.2196/31131 ER -