The weekly time series of ED visits

The weekly time series of ED visits and reported cases were overlaid on Google search engine data, as a measure of public awareness of the outbreak. Data were visualized with the use of Google Trends for U.S. searches related to e-cigarette or vaping products . Google Trends scores range from 0 to 100, with a score of 100 indicating peak interest and a score of 50 indicating that the search term is half as popular as at its peak.Longer-term trends were assessed as the ED visits returned by each query per 1 million reported ED visits . To identify weeks when the trend in ED visit rates changed for each query, we identified knots with the use of the segmented package in R software, version 3.6. Piecewise linear splines were fit between knots to estimate the change in visit rates during each period of interest.

結果 (繁體中文) 1:

每週的時間序列ED就診和報告病例覆蓋在谷歌搜索引擎的數據，作為公共爆發的認識的措施。數據與相關的電子煙或vaping產品美國搜索使用谷歌趨勢的可視化。谷歌趨勢的分數範圍從0到100，表明峰值興趣得分為100和50，表明該搜索詞是一半流行在其高峰期的分數。
長期趨勢進行了評估，通過每百萬報導ED就診每個查詢返回的ED就診。為了確定週的時候在ED就診率的走勢變化對於每個查詢，我們確定結與R中的軟件，3.6版本採用分段包。分段線性樣條是結之間的配合過程中的每一個感興趣的時期估計在就診率的變化。

結果 (繁體中文) 2:

每週的ED訪問和報告病例時間序列被覆蓋在谷歌搜尋引擎資料上，作為公眾對疫情認識的一個指標。資料被視覺化使用谷歌趨勢在美國搜索相關的電子香煙或迷幻產品。Google 趨勢分數範圍從 0 到 100，分數為 100 表示峰值興趣，50 分表示搜索詞的流行程度是峰值時的一半。
較長期的趨勢是，每報告每100萬次ED訪問，每100萬次查詢的ED訪問量。為了確定每個查詢的 ED 訪問率趨勢更改的周數，我們在 R 軟體 3.6 版中使用分段包確定了結。分片線性樣條線在結之間擬合，以估計每個感興趣期間訪問率的變化。

結果 (繁體中文) 3:

每週的急診室就診和報告病例時間序列都覆蓋在穀歌搜尋引擎的數據上，以此衡量公眾對疫情的認識。數據是通過穀歌趨勢（Google Trends）在美國蒐索與電子烟或vaping產品相關的產品而視覺化的。Google Trends的得分從0到100不等，100分表示最感興趣，50分表示蒐索詞的受歡迎程度是峰值的一半。
長期趨勢評估為每100萬次報告的急診就診中每個査詢返回的急診就診。為了確定每個査詢的ED訪問率趨勢發生變化的周數，我們使用R軟體版本3.6中的分段包來識別節點。節點之間擬合分段線性樣條，以估計每個感興趣期間的訪問率變化。