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 tình trạng nhiễm trùng huyết tại đơn vị Ghép tế bào gốc- khoa Huyết học - bệnh viện Chợ Rẫy từ năm 2017 đến 6 tháng đầu năm 2024
- Đánh giá đáp ứng sau hóa trị tân hỗ trợ bằng phác đồ Docetaxel, Carboplatin và Trastuzumab ở bệnh nhân ung thư vú có thụ thể HER2 dương tính giai đoạn II, III
- Nghiên cứu tỉ lệ cắt tuyến phó giáp không chủ ý trong phẫu thuật cắt giáp và nạo hạch cổ nhóm vi tại Bệnh viện Ung Bướu Thành phố Hồ Chí Minh năm 2023
- Vai trò của thời gian nhân đôi thyroglobulin trong đánh giá tái phát, di căn ở bệnh nhân ung thư tuyến giáp thể biệt hóa
- Đánh giá bước đầu phẫu thuật đoạn chậu trong ung thư phụ khoa initial





