COVID-19 Experience in the Philippines : Response, Surveillance and Monitoring Using the FASSSTER Platform
Chapter 1. Origins of FASSSTER -- Chapter 2. Management of COVID-19 Data for the FASSSTER Platform -- Chapter 3. FASSSTER Data Pipeline and DevOps -- Chapter 4. Disease Surveillance Metrics and Statistics -- Chapter 5. Effective Reproduction Number Rt -- Chapter 6. The FASSSTER SEIR Model -- Chapter...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Estuar, Maria Regina Justina [herausgeberIn] De Lara-Tuprio, Elvira [herausgeberIn] |
|---|
| Format: |
E-Book |
|---|---|
| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
Singapore: Springer Nature Singapore ; 2023. Singapore: Imprint: Springer ; 2023. |
|---|---|
| Ausgabe: |
1st ed. 2023. |
| Schlagwörter: |
|---|
| Umfang: |
1 Online-Ressource(XX, 159 p. 65 illus., 58 illus. in color.) |
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| Reihe: |
Disaster Risk Reduction, Methods, Approaches and Practices |
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| Links: | |
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| ISBN: |
978-981-99-3153-8 |
| DOI / URN: |
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| 520 | |a Chapter 1. Origins of FASSSTER -- Chapter 2. Management of COVID-19 Data for the FASSSTER Platform -- Chapter 3. FASSSTER Data Pipeline and DevOps -- Chapter 4. Disease Surveillance Metrics and Statistics -- Chapter 5. Effective Reproduction Number Rt -- Chapter 6. The FASSSTER SEIR Model -- Chapter 7. Geospatial and Spatio-Temporal Models. . | ||
| 520 | |a This book provides an overview of the extensive work that has been done on the design and implementation of the COVID-19 Philippines Local Government Unit Monitoring Platform, more commonly known as Feasibility Analysis of Syndromic Surveillance Using Spatio-Temporal Epidemiological Modeler for Early Detection of Diseases (FASSSTER). The project began in 2016 as a pilot study in developing a multidimensional approach in disease modeling requiring the development of an interoperable platform to accommodate input of data from various sources including electronic medical records, various disease surveillance systems, social media, online news, and weather data. In 2020, the FASSSTER platform was reconfigured for use in the COVID-19 pandemic. Using lessons learned from the previous design and implementation of the platform toward its full adoption by the Department of Health of the Philippines, this book narrates the story of FASSSTER in two main parts. Part I provides a historical perspective of the FASSSTER platform as a modeling and disease surveillance system for dengue, measles and typhoid, followed by the origins of the FASSSTER framework and how it was reconfigured for the management of COVID-19 information for the Philippines. Part I also explains the different technologies and system components of FASSSTER that paved the way to the operationalization of the FASSSTER model and allowed for seamless rendering of projections and analytics. Part II describes the FASSSTER analytics and models including the Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR) model, the model for time-varying reproduction number, spatiotemporal models and contact tracing models, which became the basis for the imposition of restrictions in mobility translated into localized lockdowns. | ||
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Geospatial and Spatio-Temporal Models. . This book provides an overview of the extensive work that has been done on the design and implementation of the COVID-19 Philippines Local Government Unit Monitoring Platform, more commonly known as Feasibility Analysis of Syndromic Surveillance Using Spatio-Temporal Epidemiological Modeler for Early Detection of Diseases (FASSSTER). The project began in 2016 as a pilot study in developing a multidimensional approach in disease modeling requiring the development of an interoperable platform to accommodate input of data from various sources including electronic medical records, various disease surveillance systems, social media, online news, and weather data. In 2020, the FASSSTER platform was reconfigured for use in the COVID-19 pandemic. Using lessons learned from the previous design and implementation of the platform toward its full adoption by the Department of Health of the Philippines, this book narrates the story of FASSSTER in two main parts. Part I provides a historical perspective of the FASSSTER platform as a modeling and disease surveillance system for dengue, measles and typhoid, followed by the origins of the FASSSTER framework and how it was reconfigured for the management of COVID-19 information for the Philippines. Part I also explains the different technologies and system components of FASSSTER that paved the way to the operationalization of the FASSSTER model and allowed for seamless rendering of projections and analytics. Part II describes the FASSSTER analytics and models including the Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR) model, the model for time-varying reproduction number, spatiotemporal models and contact tracing models, which became the basis for the imposition of restrictions in mobility translated into localized lockdowns. Electronic data processing—Management. Diseases—Animal models. Natural disasters. Public health. Electronic data processing Diseases Estuar, Maria Regina Justina herausgeberin edt De Lara-Tuprio, Elvira herausgeberin edt 9789819931521 9789819931545 9789819931552 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789819931521 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789819931545 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789819931552 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-2-SEB 2023 ZDB-2-EES 2023 ZDB-2-SXEE 2023 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_381 ISIL_DE-Ki130 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 551 045F 363.34 22 01 0018 4364268739 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Olr-seb-ees Vervielfältigungen (z.B. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 10-08-23 186 01 0519 4364262277 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 10-08-23 264 01 3264 4364246026 OLR-Springer-EES Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 10-08-23 285 01 0517 4364323241 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-ESP-EES Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 10-08-23 370 01 4370 4364258466 olr-springer Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 10-08-23 381 01 4381 4364254436 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 10-08-23 2006 01 DE-14 4363827351 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 08-08-23 2011 01 DE-16 4363798955 00 --%%-- --%%-- --%%-- knp l01 08-08-23 2014 01 DE-90 436382736X 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 08-08-23 2015 01 DE-93 4363827378 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 08-08-23 2017 01 DE-576 4363827386 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 08-08-23 2020 01 DE-Ch1 4363827394 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 08-08-23 2027 01 DE-105 4363798963 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 08-08-23 2112 01 DE-1033 4363798971 00 --%%-- Springer eBook --%%-- n l01 08-08-23 2148 01 DE-950 436379898X 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kn Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 08-08-23 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 22 01 0018 Nur für Angehörige der Universität Hamburg: Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/SpringerEbooks/doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 31 01 0027 e-book Springer https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 62 01 0028 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 65 01 0003 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 110 01 3110 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 120 01 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016252985303501 122 01 0897 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 130 01 0700 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 132 01 0959 Zugriff nur für Angehörige der Hochschule Osnabrück im Hochschulnetz https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 140 01 0839 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 186 01 0519 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 264 01 3264 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 285 01 0517 E-books (Springer) https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. Zugriff von außerhalb nur für HCU-Angehörige möglich https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 381 01 4381 Zugriff nur für GEOMAR-Mitarbeiter / Access for GEOMAR employees only https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 2006 01 DE-14 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 2011 01 DE-16 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 2014 01 DE-90 Zugang im Netz des KIT https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 2015 01 DE-93 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 2020 01 DE-Ch1 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 2112 01 DE-1033 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 2148 01 DE-950 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 31 01 0027 00 e-book Paket Springer, Earth & environmental sciences 132 01 0959 00 EBooks Springer Earth and environmental sciences 2027 01 DE-105 00 s ebook 22 01 0018 Olr-seb-ees 22 01 0018 SUBecor 23 01 0830 olr-springer 31 01 0027 OLR-SEB 60 01 0705 SpringerLink 62 01 0028 OLR-EES 65 01 0003 OLR-SEB-ZDB-2-EES 110 01 3110 OLR-SEB 120 01 0715 alma 122 01 0897 OLR-Springer-EES 130 01 0700 OLR-SEB 132 01 0959 OLR-ESP-EES 132 01 0959 OLR-ESP 140 01 0839 OLR-Springer-EES 186 01 0519 OLR-SEB 264 01 3264 OLR-Springer-EES 285 01 0517 OLR-ESP-EES 370 01 4370 olr-springer 381 01 4381 OLR-SEB 23 01 0830 2023.08.10 |
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9789819931538 978-981-99-3153-8 10.1007/978-981-99-3153-8 doi (DE-627)185464288X (DE-599)KEP095299777 (DE-He213)978-981-99-3153-8 (EBP)095299777 DE-627 ger DE-627 rda eng XB-SG RNR bicssc NAT023000 bisacsh COVID-19 Experience in the Philippines Response, Surveillance and Monitoring Using the FASSSTER Platform edited by Maria Regina Justina Estuar, Elvira De Lara-Tuprio 1st ed. 2023. Singapore Springer Nature Singapore 2023. Singapore Imprint: Springer 2023. 1 Online-Ressource(XX, 159 p. 65 illus., 58 illus. in color.) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Disaster Risk Reduction, Methods, Approaches and Practices Chapter 1. Origins of FASSSTER -- Chapter 2. Management of COVID-19 Data for the FASSSTER Platform -- Chapter 3. FASSSTER Data Pipeline and DevOps -- Chapter 4. Disease Surveillance Metrics and Statistics -- Chapter 5. Effective Reproduction Number Rt -- Chapter 6. The FASSSTER SEIR Model -- Chapter 7. Geospatial and Spatio-Temporal Models. . This book provides an overview of the extensive work that has been done on the design and implementation of the COVID-19 Philippines Local Government Unit Monitoring Platform, more commonly known as Feasibility Analysis of Syndromic Surveillance Using Spatio-Temporal Epidemiological Modeler for Early Detection of Diseases (FASSSTER). The project began in 2016 as a pilot study in developing a multidimensional approach in disease modeling requiring the development of an interoperable platform to accommodate input of data from various sources including electronic medical records, various disease surveillance systems, social media, online news, and weather data. In 2020, the FASSSTER platform was reconfigured for use in the COVID-19 pandemic. Using lessons learned from the previous design and implementation of the platform toward its full adoption by the Department of Health of the Philippines, this book narrates the story of FASSSTER in two main parts. Part I provides a historical perspective of the FASSSTER platform as a modeling and disease surveillance system for dengue, measles and typhoid, followed by the origins of the FASSSTER framework and how it was reconfigured for the management of COVID-19 information for the Philippines. Part I also explains the different technologies and system components of FASSSTER that paved the way to the operationalization of the FASSSTER model and allowed for seamless rendering of projections and analytics. Part II describes the FASSSTER analytics and models including the Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR) model, the model for time-varying reproduction number, spatiotemporal models and contact tracing models, which became the basis for the imposition of restrictions in mobility translated into localized lockdowns. Electronic data processing—Management. Diseases—Animal models. Natural disasters. Public health. Electronic data processing Diseases Estuar, Maria Regina Justina herausgeberin edt De Lara-Tuprio, Elvira herausgeberin edt 9789819931521 9789819931545 9789819931552 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789819931521 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789819931545 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789819931552 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-2-SEB 2023 ZDB-2-EES 2023 ZDB-2-SXEE 2023 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_381 ISIL_DE-Ki130 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 551 045F 363.34 22 01 0018 4364268739 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Olr-seb-ees Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. zu 10-08-23 23 01 0830 4364282030 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-springer i z 10-08-23 31 01 0027 4364279722 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 10-08-23 60 01 0705 4364263907 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SpringerLink Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 10-08-23 62 01 0028 4400709949 OLR-EES Vervielfältigungen (z.B. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 10-08-23 186 01 0519 4364262277 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 10-08-23 264 01 3264 4364246026 OLR-Springer-EES Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 10-08-23 285 01 0517 4364323241 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-ESP-EES Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 10-08-23 370 01 4370 4364258466 olr-springer Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 10-08-23 381 01 4381 4364254436 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 10-08-23 2006 01 DE-14 4363827351 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 08-08-23 2011 01 DE-16 4363798955 00 --%%-- --%%-- --%%-- knp l01 08-08-23 2014 01 DE-90 436382736X 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 08-08-23 2015 01 DE-93 4363827378 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 08-08-23 2017 01 DE-576 4363827386 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 08-08-23 2020 01 DE-Ch1 4363827394 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 08-08-23 2027 01 DE-105 4363798963 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 08-08-23 2112 01 DE-1033 4363798971 00 --%%-- Springer eBook --%%-- n l01 08-08-23 2148 01 DE-950 436379898X 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kn Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 08-08-23 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 22 01 0018 Nur für Angehörige der Universität Hamburg: Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/SpringerEbooks/doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 31 01 0027 e-book Springer https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 62 01 0028 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 65 01 0003 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 110 01 3110 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 120 01 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016252985303501 122 01 0897 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 130 01 0700 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 132 01 0959 Zugriff nur für Angehörige der Hochschule Osnabrück im Hochschulnetz https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 140 01 0839 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 186 01 0519 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 264 01 3264 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 285 01 0517 E-books (Springer) https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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Geospatial and Spatio-Temporal Models. . This book provides an overview of the extensive work that has been done on the design and implementation of the COVID-19 Philippines Local Government Unit Monitoring Platform, more commonly known as Feasibility Analysis of Syndromic Surveillance Using Spatio-Temporal Epidemiological Modeler for Early Detection of Diseases (FASSSTER). The project began in 2016 as a pilot study in developing a multidimensional approach in disease modeling requiring the development of an interoperable platform to accommodate input of data from various sources including electronic medical records, various disease surveillance systems, social media, online news, and weather data. In 2020, the FASSSTER platform was reconfigured for use in the COVID-19 pandemic. Using lessons learned from the previous design and implementation of the platform toward its full adoption by the Department of Health of the Philippines, this book narrates the story of FASSSTER in two main parts. Part I provides a historical perspective of the FASSSTER platform as a modeling and disease surveillance system for dengue, measles and typhoid, followed by the origins of the FASSSTER framework and how it was reconfigured for the management of COVID-19 information for the Philippines. Part I also explains the different technologies and system components of FASSSTER that paved the way to the operationalization of the FASSSTER model and allowed for seamless rendering of projections and analytics. Part II describes the FASSSTER analytics and models including the Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR) model, the model for time-varying reproduction number, spatiotemporal models and contact tracing models, which became the basis for the imposition of restrictions in mobility translated into localized lockdowns. Electronic data processing—Management. Diseases—Animal models. Natural disasters. Public health. Electronic data processing Diseases Estuar, Maria Regina Justina herausgeberin edt De Lara-Tuprio, Elvira herausgeberin edt 9789819931521 9789819931545 9789819931552 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789819931521 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789819931545 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789819931552 https://doi.org/10.1007/978-981-99-3153-8 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig ZDB-2-SEB 2023 ZDB-2-EES 2023 ZDB-2-SXEE 2023 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_381 ISIL_DE-Ki130 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 551 045F 363.34 22 01 0018 4364268739 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Olr-seb-ees Vervielfältigungen (z.B. 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Origins of FASSSTER -- Chapter 2. Management of COVID-19 Data for the FASSSTER Platform -- Chapter 3. FASSSTER Data Pipeline and DevOps -- Chapter 4. Disease Surveillance Metrics and Statistics -- Chapter 5. Effective Reproduction Number Rt -- Chapter 6. The FASSSTER SEIR Model -- Chapter 7. Geospatial and Spatio-Temporal Models. .</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">This book provides an overview of the extensive work that has been done on the design and implementation of the COVID-19 Philippines Local Government Unit Monitoring Platform, more commonly known as Feasibility Analysis of Syndromic Surveillance Using Spatio-Temporal Epidemiological Modeler for Early Detection of Diseases (FASSSTER). The project began in 2016 as a pilot study in developing a multidimensional approach in disease modeling requiring the development of an interoperable platform to accommodate input of data from various sources including electronic medical records, various disease surveillance systems, social media, online news, and weather data. In 2020, the FASSSTER platform was reconfigured for use in the COVID-19 pandemic. Using lessons learned from the previous design and implementation of the platform toward its full adoption by the Department of Health of the Philippines, this book narrates the story of FASSSTER in two main parts. Part I provides a historical perspective of the FASSSTER platform as a modeling and disease surveillance system for dengue, measles and typhoid, followed by the origins of the FASSSTER framework and how it was reconfigured for the management of COVID-19 information for the Philippines. Part I also explains the different technologies and system components of FASSSTER that paved the way to the operationalization of the FASSSTER model and allowed for seamless rendering of projections and analytics. Part II describes the FASSSTER analytics and models including the Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR) model, the model for time-varying reproduction number, spatiotemporal models and contact tracing models, which became the basis for the imposition of restrictions in mobility translated into localized lockdowns.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Electronic data processing—Management.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Diseases—Animal models.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Natural disasters.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Public health.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Electronic data processing</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Diseases</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">10-08-23</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">60</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0705</subfield><subfield code="b">4364263907</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">SpringerLink</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">10-08-23</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">4400709949</subfield><subfield code="h">OLR-EES</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">01-11-23</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">65</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0003</subfield><subfield code="b">4364561231</subfield><subfield code="c">03</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">ebook</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB-ZDB-2-EES</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">k3o</subfield><subfield code="z">10-08-23</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">4364292583</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">24-01-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">130</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0700</subfield><subfield code="b">4364318493</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z. B. Kopien, Downloads) nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">10-08-23</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">132</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0959</subfield><subfield code="b">4364248193</subfield><subfield code="h">OLR-ESP-EES</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">k</subfield><subfield code="z">10-08-23</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">140</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0839</subfield><subfield code="b">436424418X</subfield><subfield code="h">OLR-Springer-EES</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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COVID-19 Experience in the Philippines Response, Surveillance and Monitoring Using the FASSSTER Platform edited by Maria Regina Justina Estuar, Elvira De Lara-Tuprio |
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covid-19 experience in the philippinesresponse, surveillance and monitoring using the fassster platform |
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COVID-19 Experience in the Philippines Response, Surveillance and Monitoring Using the FASSSTER Platform |
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Chapter 1. Origins of FASSSTER -- Chapter 2. Management of COVID-19 Data for the FASSSTER Platform -- Chapter 3. FASSSTER Data Pipeline and DevOps -- Chapter 4. Disease Surveillance Metrics and Statistics -- Chapter 5. Effective Reproduction Number Rt -- Chapter 6. The FASSSTER SEIR Model -- Chapter 7. Geospatial and Spatio-Temporal Models. . This book provides an overview of the extensive work that has been done on the design and implementation of the COVID-19 Philippines Local Government Unit Monitoring Platform, more commonly known as Feasibility Analysis of Syndromic Surveillance Using Spatio-Temporal Epidemiological Modeler for Early Detection of Diseases (FASSSTER). The project began in 2016 as a pilot study in developing a multidimensional approach in disease modeling requiring the development of an interoperable platform to accommodate input of data from various sources including electronic medical records, various disease surveillance systems, social media, online news, and weather data. In 2020, the FASSSTER platform was reconfigured for use in the COVID-19 pandemic. Using lessons learned from the previous design and implementation of the platform toward its full adoption by the Department of Health of the Philippines, this book narrates the story of FASSSTER in two main parts. Part I provides a historical perspective of the FASSSTER platform as a modeling and disease surveillance system for dengue, measles and typhoid, followed by the origins of the FASSSTER framework and how it was reconfigured for the management of COVID-19 information for the Philippines. Part I also explains the different technologies and system components of FASSSTER that paved the way to the operationalization of the FASSSTER model and allowed for seamless rendering of projections and analytics. Part II describes the FASSSTER analytics and models including the Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR) model, the model for time-varying reproduction number, spatiotemporal models and contact tracing models, which became the basis for the imposition of restrictions in mobility translated into localized lockdowns. |
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Chapter 1. Origins of FASSSTER -- Chapter 2. Management of COVID-19 Data for the FASSSTER Platform -- Chapter 3. FASSSTER Data Pipeline and DevOps -- Chapter 4. Disease Surveillance Metrics and Statistics -- Chapter 5. Effective Reproduction Number Rt -- Chapter 6. The FASSSTER SEIR Model -- Chapter 7. Geospatial and Spatio-Temporal Models. . This book provides an overview of the extensive work that has been done on the design and implementation of the COVID-19 Philippines Local Government Unit Monitoring Platform, more commonly known as Feasibility Analysis of Syndromic Surveillance Using Spatio-Temporal Epidemiological Modeler for Early Detection of Diseases (FASSSTER). The project began in 2016 as a pilot study in developing a multidimensional approach in disease modeling requiring the development of an interoperable platform to accommodate input of data from various sources including electronic medical records, various disease surveillance systems, social media, online news, and weather data. In 2020, the FASSSTER platform was reconfigured for use in the COVID-19 pandemic. Using lessons learned from the previous design and implementation of the platform toward its full adoption by the Department of Health of the Philippines, this book narrates the story of FASSSTER in two main parts. Part I provides a historical perspective of the FASSSTER platform as a modeling and disease surveillance system for dengue, measles and typhoid, followed by the origins of the FASSSTER framework and how it was reconfigured for the management of COVID-19 information for the Philippines. Part I also explains the different technologies and system components of FASSSTER that paved the way to the operationalization of the FASSSTER model and allowed for seamless rendering of projections and analytics. Part II describes the FASSSTER analytics and models including the Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR) model, the model for time-varying reproduction number, spatiotemporal models and contact tracing models, which became the basis for the imposition of restrictions in mobility translated into localized lockdowns. |
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Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">10-08-23</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">4400709949</subfield><subfield code="h">OLR-EES</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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