관련 분배는 증후군의 표시로 정의 된 제품 바구니에 전달되는 분배입니다.
이러한 유형의 모니터링을 통해 단계에 앞서 역학 피크와 감소를 모두 예측할 수 있습니다. 실제로 환자가 치료를받는 순간과 치료를받는 순간 사이에는 시간차가 있습니다.
또한 연구 된 증후군과 관련이없는 제품은 고려하지 않습니다.
시계열 모델 덕분에 (자세한 내용은 다음 링크에서 찾을 수 있습니다. http://success.openhealth.fr/fr/articles/3633991-etude-des-series-temporelles ), 다음과 비교하여 관련 초과 경륜의 수를 평가할 수도 있습니다. "정상적인"상황에.

해당 연도의 1 주차에는 모든 제품을 합친 22,000.00 번의 경륜이 있습니다.
같은 해 2 주차에는 모든 제품을 합친 23,000.00의 경륜이 있습니다.
따라서 우리는 + 5.2 % [(23,000,000 / 22,000,000)-1]의 진화를가집니다.
그러나이 진화는 모든 제품을 포함하고이 증후군과 통계적 상관 관계를 연구 할 수 없기 때문에 연구 된 증후군과 관련이 없습니다.

마커 제품 바구니의 정의를 통해 이러한 상관 관계를보다 자세히 분석 할 수 있습니다.
해당 연도의 1 주차에 모든 제품을 합친 4,000,000 개의 경륜이 있습니다.
같은 해 2 주차에는 모든 제품을 합친 5,000,000 개의 경륜이 있습니다.
​ 관련 섭리 의 + 25.0 % (5,000,000 / 4,000,000)의 발전이 있습니다.

이 증후군과 관련된 관련 과잉 섭리 수를 평가하려면 지난주에 증후군 변곡이 시작되지 않은 상황을 모델링해야합니다.
고려 후 4,100,000 관련 경륜의 결과로 벗은 주 2 경륜 리드의 개수를 모델링한다 :
​ Nb를 관련 정원 외의 경륜 =
Nb를 관련 경륜 관찰- Nb 관련 섭리 모델링
​ 900,000 관련 섭리 초과 (5,000,000-4,100,000)

PHARMA 만 해당, 코르시카를 제외한 프랑스 본토

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