Using symbolic networks to analyse dynamical properties of disease outbreaks

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Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.contributorUniv Los Andes-
Autor(es): dc.contributorGrp Interdisciplinar Sistemas Complejos GISC-
Autor(es): dc.contributorCtr Biomed Technol UPM-
Autor(es): dc.contributorUniv Rey Juan Carlos-
Autor(es): dc.contributorHop La Pitie Salpetriere-
Autor(es): dc.creatorHerrera-Diestra, Jose L. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorBuldu, Javier M.-
Autor(es): dc.creatorChavez, Mario-
Autor(es): dc.creatorMartinez, Johann H. [UNESP]-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-22T00:10:38Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-22T00:10:38Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-09-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-09-
Data de envio: dc.date.issued2020-04-29-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1098/rspa.2019.0777-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/196854-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/196854-
Descrição: dc.descriptionWe introduce a new methodology, which is based on the construction of epidemic networks, to analyse the evolution of epidemic time series. First, we translate the time series into ordinal patterns containing information about local fluctuations in disease prevalence. Each pattern is associated with a node of a network, whose (directed) connections arise from consecutive appearances in the series. The analysis of the network structure and the role of each pattern allows them to be classified according to the enhancement of entropy/complexity along the series, giving a different point of view about the evolution of a given disease.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionMINECO-
Descrição: dc.descriptionUniv Estadual Paulista, Inst Fis Teor, ICTP South Amer Inst Fundamental Res, Sao Paulo, Brazil-
Descrição: dc.descriptionUniv Los Andes, CeSiMo, Fac Ingn, Merida, Venezuela-
Descrição: dc.descriptionGrp Interdisciplinar Sistemas Complejos GISC, Madrid, Spain-
Descrição: dc.descriptionCtr Biomed Technol UPM, Lab Biol Networks, Madrid, Spain-
Descrição: dc.descriptionUniv Rey Juan Carlos, Complex Syst Grp, Mostoles, Spain-
Descrição: dc.descriptionHop La Pitie Salpetriere, CNRS, UMR7225, Paris, France-
Descrição: dc.descriptionUniv Los Andes, Dept Biomed Engn, Bogota, Colombia-
Descrição: dc.descriptionUniv Estadual Paulista, Inst Fis Teor, ICTP South Amer Inst Fundamental Res, Sao Paulo, Brazil-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2016/01343-7-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2017/05770-0-
Descrição: dc.descriptionMINECO: FIS201784151-P-
Formato: dc.format18-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherRoyal Soc-
Relação: dc.relationProceedings Of The Royal Society A-mathematical Physical And Engineering Sciences-
???dc.source???: dc.sourceWeb of Science-
Palavras-chave: dc.subjectcomplex networks-
Palavras-chave: dc.subjectordinal patterns-
Palavras-chave: dc.subjectentropy-
Palavras-chave: dc.subjecttime series-
Palavras-chave: dc.subjectepidemics-
Título: dc.titleUsing symbolic networks to analyse dynamical properties of disease outbreaks-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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