Debian Med Epidemiology packages

Epigrass è uno strumento per visualizzare, analizzare e simulare processi epidemici su reti georeferenziate.

EpiGrass può interagire col GIS di GRASS dal quale può ottenere mappe e altre informazioni geo-referenziate. Comunque, EpiGrass non richiede l'installazione del GIS di GRASS per la maggior parte delle sue funzioni.

DiagnosisMed è un pacchetto GNU R per analizzare l'accuratezza dei dati da test diagnostici per valutare le condizioni di salute. È stato creato per essere usato da professionisti in campo medico. Questo pacchetto aiuta a stimare la sensibilità e la specificità da risultati di test categorici e continui incluse alcune valutazioni di risultati indeterminati, oppure confrontare diversi test categorici e stimare valori limite ragionevoli per i test e visualizzarli in un modo usato comunemente da professionisti in campo medico. Non è ancora disponibile un'interfaccia grafica.

Funzioni per analisi demografiche ed epidemiologiche nel diagramma di Lexis, cioè registrazioni e dati di aggiornamento di un gruppo, inclusi dati censiti ad intervalli e la rappresentazione di dati multi-stato. Inoltre vi sono alcune funzioni utili per la tabulazione e il tracciamento di grafici. Contiene alcuni insiemi di dati epidemiologici.

Il pacchetto Epi è orientato principalmente all'epidemiologia "classica" per le malattie croniche. Il pacchetto si è sviluppato dal corso di Statistica applicata all'epidemiologia usando R (vedere http://www.pubhealth.ku.dk/~bxc/SPE).

Una breve introduzione a R per l'epidemiologia è disponibile su http://staff.pubhealth.ku.dk/%7Ebxc/Epi/R-intro.pdf Notare che le pagine 38-120 di questo documento sono semplicemente le pagine di manuale del pacchetto Epi.

Epi non è l'unico pacchetto R per l'analisi epidemiologica, il pacchetto epitools, anch'esso disponibile in Debian, è un pacchetto più indirizzato all'epidemiologia delle malattie infettive.

Epi è usato dal Dipartimento di Biostatistica dell'Università di Copenaghen.

Funzioni epidemiologiche elementari per un corso universitario di epidemiologia/biostatistica.

Questo pacchetto contiene strumenti elementari per l'analisi di problemi epidemiologici comuni, che vanno dalla stima della grandezza di un campione all'analisi di tabelle di contingenza 2x2 e misure di base di concordanza (kappa, sensibilità/specificità). Vengono inoltre prodotti, quando possibile, rapporti riassuntivi e stampe appropriati per facilitare l'interpretazione. Questo pacchetto è in fase di sviluppo, perciò qualsiasi commento o suggerimento è benvenuto. Il codice sorgente è largamente commentato per facilitare modifiche. L'utenza a cui è indirizzato include studenti universitari di vari corsi di statistica epidemiologica/biologica.

Epibasix è stato sviluppato in Canada.

Funzioni per rendere facile il calcolo epidemiologico in R.

Permette di elaborare insiemi di dati da Dbase (.dbf), Stata (.dta), SPSS (.sav), EpiInfo (.rec) e valori separati da virgole (.csv) o anche gruppi di dati in R per eseguire diversi calcoli epidemiologici.

Un pacchetto per analizzare dati epidemiologici. Contiene funzioni per regolare direttamente e indirettamente misure della frequenza di malattie, quantificare misure di associazioni sulla base di strati singoli o multipli di dati numerici presentati in una tabella di contingenza e calcolare intervalli di confidenza sul rischio di incidenza e le stime delle percentuali di incidenza. Sono fornite funzioni varie per l'uso in meta-analisi, interpretazione di test diagnostici e calcoli della dimensione del campione.

Strumenti GNU R per epidemiologi e analisti di dati. Epitools fornisce strumenti numerici e soluzioni software che sono state usate e testate in applicazioni epidemiologiche nel mondo reale.

Molti problemi pratici nell'analisi dei dati sulla salute pubblica richiedono programmazione o software speciale e gli studiosi, in diversi luoghi, possono fare sforzi di programmazione duplicati. Spesso analisi semplici, come la costruzione di intervalli di confidenza, non sono calcolate e perciò complicano un'inferenza statistica corretta per aree geografiche limitate. Ci sono molti esempi di strumenti numerici semplici e utili che migliorerebbero il lavoro degli epidemiologi nei dipartimenti di salute pubblica e che, però, non sono disponibili immediatamente per i problemi reali che si trovano di fronte. La disponibilità di questi strumenti incoraggerà un più vasto uso dei metodi appropriati e promuoverà politiche di salute pubblica basate su prove.

Funzioni per il fitting di modelli generici multi-stato di Markov e di Markov nascosti in tempo continuo a dati longitudinali. Sia le probabilità di transizione tra gli stati markoviani sia il processo di output del modello di Markov nascosto possono essere modellati in termini di covariate. Sono gestiti svariati schemi di osservazione, inclusi processi osservati ad intervalli arbitrari, processi osservati completamente e stati censurati.

Il pacchetto-R "surveillance" è un'infrastruttura per lo sviluppo e la valutazione di algoritmi per la rilevazione dell'insorgenza di epidemie in dati raccolti periodicamente per sorvegliare la salute pubblica, sia univariati che multivariati. È ospitato su CRAN.

Intenzione del pacchetto-R "surveillance" è rendere disponibile un software open source per la visualizzazione e il controllo di serie temporali di dati di conteggio per sorvegliare la salute pubblica. Possibili utilizzatori sono: epidemiologi ed altre persone che lavorino nell'epidemiologia applicata alle malattie infettive. Inoltre, "surveillance" fornisce anche anche una struttura dati e un'infrastruttura per ulteriori sviluppi metodologici negli algoritmi di sorveglianza.

NetEpi, which is short for "Network-enabled Epidemiology", is a collaborative project to create a suite of free, open source software tools for epidemiology and public health practice. Anyone with an interest in population health epidemiology or public health informatics is encouraged to examine the prototype tools and to consider contributing to their further development. Contributions which involve formal and/or informal testing of the tools in a wide range of circumstances and environments are particularly welcome, as is assistance with design, programming and documentation tasks.

This is a tool for conducting epidemiological analysis of data sets, both large and small, either through a Web browser interface, or via a programmatic interface. In many respects it is similar to the analysis facilities included in the Epi Info suite, except that NetEpi Analysis is designed to be installed on servers and accessed remotely via Web browsers, although it can also be installed on individual desktop or laptop computers.

The software was developed by New South Wales Department of Health.

NetEpi, which is short for "Network-enabled Epidemiology", is a collaborative project to create a suite of free, open source software tools for epidemiology and public health practice. Anyone with an interest in population health epidemiology or public health informatics is encouraged to examine the prototype tools and to consider contributing to their further development. Contributions which involve formal and/or informal testing of the tools in a wide range of circumstances and environments are particularly welcome, as is assistance with design, programming and documentation tasks.

NetEpi Case Manager is a tool for securely collecting structured information about cases and contacts of communicable (and other) diseases through Web browsers and the Internet. New data collection forms can be designed and deployed quickly by epidemiologists, using a "point-and-click" interface, without the need for knowledge of or training in any programming language. Data can then be collected from users of the system, who can be located anywhere in the world, into a centralised database. All that is needed by users of the system is a relatively recent Web browser and an Internet connection ("NetEpi" is short for "Network-enabled Epidemiology"). In many respects, NetEpi Case Manager is like a Web-enabled version of the data entry facilities in the very popular Epi Info suite of programmes published by the US Centers for Disease Control and Prevention, and in the Danish EpiData project, which is available for several languages. The software was developed by the Centre for Epidemiology and Research of the New South Wales Department of Health, with contributions from Population Health Division of the Australian Government Department of Health and Ageing.

The software was developed by New South Wales Department of Health.

Repast Simphony is a free and open source agent-based modeling toolkit that simplifies model creation and use. Repast Simphony offers users a rich variety of features including the following:

• Fluid model component development using any mixture of Java, Groovy, and flowcharts in each project;
• A pure Java point-and-click model execution environment that includes built-in results logging and graphing tools as well as automated connections to a variety of optional external tools including the R statistics environment, *ORA and Pajek network analysis plugins, A live agent SQL query tool plugin, the VisAD scientific visualization package, the Weka data mining platform, many popular spreadsheets, the MATLAB computational mathematics environment, and the iReport visual report designer;
• An extremely flexible hierarchically nested definition of space including the ability to do point-and-click and modeling and visualization of 2D environments; 3D environments; networks including full integration with the JUNG network modeling library as well as Microsoft Excel spreadsheets and UCINET DL file importing; and geographical spaces including 2D and 3D Geographical Information Systems (GIS) support;
• A range of data storage "freeze dryers" for model check pointing and restoration including XML file storage, text file storage, and database storage;
• A fully concurrent multithreaded discrete event scheduler;
• Libraries for genetic algorithms, neural networks, regression, random number generation, and specialized mathematics;
• An automated Monte Carlo simulation framework which supports multiple modes of model results optimization;
• Built-in tools for integrating external models;
• Distributed computing with Terracotta;
• Full object-orientation;
• Optional end-to-end XML simulation
• A point-and-click model deployment system