Predicting Dhf Incidence In Northern Thailand Using Time Series Analysis Technique

Wongkoon, Siriwan; Pollar, M.; Jaroensutasinee, Mullica; Jaroensutasinee, Krisanadej

doi:10.5281/zenodo.1055643

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Análise de intervenção em séries temporais de dengue e leptospirose da cidade de São Paulo: influência de fatores políticos, administrativos, técnicos e ambientais

Masi¹

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Masi E. Intervention analysis in time series of dengue and leptospirosis of the city of São Paulo: political, administrative, technical and environmental factor impact [Thesis]. São Paulo: "Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo"; 2014.Dengue and leptospirosis are among the major zoonosis of occurrence in the world; the first because of the epidemic potential and the second due to high lethality. In São Paulo, dozens of leptospirosis cases and hundreds of dengue fever cases are registered annually, being some of the most important events to the municipal public health surveillance system. To understand the effect of climatic conditions and the impact of measures of prevention and control over the transmission of such diseases in the time context, two time series approaches were used: 1) Transfer Functions, with ARIMA error structure (ARIMAX), modeled by Box-Jenkins methods and 2) Additive Generalized Models (GAM) of Poisson regressions, with time structure given by Polynomial Distributed Lags (PDL). The most important climatic factors that increased the number of cases of dengue fever in the city of São Paulo were the elevation in air temperature, precipitation, vector density and the number of imported cases, which increased after carnival holiday (an important calendar event). The arrival of cold fronts from the south (air temperature <16°C) and extreme precipitations (<7mm or >70mm) are factors that decrease the number of new dengue cases. The public health preventive interventions adopted by the municipality were effective in diminishing the dengue occurrence. The most important factors that increased the number of leptospirosis cases in São Paulo were elevation in maximum air temperature and precipitation. Largest amount of hours of sunshine decreased the number of new cases of leptospirosis. The methods used were adequate to the study objectives, the relations among the interest lagged factors and dengue and leptospirosis transmission in the city of São Paulo were satisfactorily modeled. Such techniques also seem appropriate as tools to be incorporated into the municipal health surveillance system, allowing the prediction of the number of future disease cases and understanding temporal relations between diseases and their determinants and conditioning factors.

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Análise de intervenção em séries temporais de dengue e leptospirose da cidade de São Paulo: influência de fatores políticos, administrativos, técnicos e ambientais

Masi¹

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Análise temporal da dengue associada a fatores climáticos em Garanhuns, Pernambuco, Brasil, de 2010 a 2019

Morais

Castanha

Nascimento

et al. 2020

RSD

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Nos últimos cinco anos, o número de casos de Dengue vem crescendo acentuadamente na cidade de Garanhuns (Pernambuco). O objetivo deste estudo foi determinar uma análise de séries temporais de casos de Dengue no município de médio porte, associadas a fatores climáticos que contribuem para a ocorrência dessa doença com previsões, facilitando assim um melhor controle e prevenção de contaminações. Metodologia: Foi aplicado o modelo autorregressivo de médias móveis sazonais com variáveis exógenas (SARIMAX) - modelo de regressão linear que envolve um processo do modelo SARIMA. Além da análise gráfica da decomposição das séries temporais, foi utilizado o teste de Dickey-Fuller para avaliar a estacionariedade das séries. Considerando o comportamento sazonal e a não estacionariedade das séries temporais, o modelo ajustado teve como parâmetro o modelo SARIMA (p, d, q) (P, D, Q), sendo aplicado o critério Akaike Information (AIC) para a seleção do melhor modelo, utilizando o software R Resultado: Considerando o componente sazonal e a não estacionariedade das séries temporais, o modelo com melhor ajuste foi o SARIMA (0,1,3) (0,1,1), nível de significância de 5% (p-valor = 0,01). O modelo SARIMAX (0, 1, 3) (0, 1, 1) mais o efeito da temperatura e da umidade foram adequados para relatar a incidência de Dengue. Na correlação, o incremento do componente temperatura foi maior do que a umidade no número de casos de Dengue.

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Predicting Dhf Incidence In Northern Thailand Using Time Series Analysis Technique

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Análise de intervenção em séries temporais de dengue e leptospirose da cidade de São Paulo: influência de fatores políticos, administrativos, técnicos e ambientais

Análise de intervenção em séries temporais de dengue e leptospirose da cidade de São Paulo: influência de fatores políticos, administrativos, técnicos e ambientais

Análise temporal da dengue associada a fatores climáticos em Garanhuns, Pernambuco, Brasil, de 2010 a 2019

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