Mô hình dự báo sớm dịch sốt xuất huyết dựa vào Google Trends tại Thành Phố Hồ Chí Minh
Tác giả: Trần Ngọc Đăng, Lê Vĩnh PhátTóm tắt:
Sốt xuất huyết Dengue (SXHD) là một bệnh truyền nhiễm tác nhân do vi rút truyền qua côn trùng phổ biến nhất. Mục tiêu của nghiên cứu là sử dụng nguồn dữ liệu lưu lượng tìm kiếm Google Trends index (GTI) xây dựng thành một mô hình có khả năng dự báo sớm dịch sốt xuất huyết tại TP.HCM nhằm mục đích hỗ trợ cho công tác giám sát và phòng chống dịch ở khu vực được thêm hiệu quả. Sử dụng phương pháp so sánh tương quan để ước tính mối liên hệ giữa GTI tra cứu với cụm từ “sốt xuất huyết” và dữ liệu số mắc SXHD tại TP.HCM, sau đó xây dựng một số mô hình dự đoán bằng hồi quy quasi-Poisson kết hợp những phép điều chỉnh nhằm loại bỏ sự tự tương quan của số liệu. Nghiên cứu đã cho thấy GTI tương quan cao với số mắc sốt xuất huyết với r2 = 0,74 và mô hình cuối cùng được chọn có khả năng dự đoán dịch SXHD tốt với độ chính xác là 87%, độ nhạy là 92,3% và độ đặc hiệu là 87%. Mô hình dự báo của chúng tôi cho thấy nguồn dữ liệu Google Trends rất có tiềm năng trong việc theo dõi và kiểm soát dịch SXHD ở TP.HCM. Những nghiên cứu sâu hơn nữa nhằm đánh giá tính hiệu quả của mô hình trong bối cảnh thực tế cần được thực hiện trong tương lai.
- Đánh giá hiệu quả kỹ thuật CNV-seq trong chẩn đoán trước sinh các bất thường nhiễm sắc thể ở thai nhi tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Đánh giá kết quả hồi phục chức năng vận động cho người bệnh đột quỵ não tại Bệnh viện Điều dưỡng Phục hồi chức năng Trung ương năm 2023
- Đánh giá giá trị xét nghiệm HPV, tế bào học và đồng sàng lọc trong tầm soát ung thư cổ tử cung
- Đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng của người bệnh viêm gan vi rút E điều trị tại Bệnh viện Bệnh nhiệt đới Trung ương trong năm 2023
- Giá trị của xét nghiệm Xpert MTB/RIF chẩn đoán lao phổi trong mẫu dịch rửa phế quản phế nang tại bệnh viện Đa khoa Đồng Nai