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.
- Nanochitosan và một số ứng dụng trong y dược học
- Tổng quan về ung thư biểu mô tế bào gan: dịch tễ học, cơ chế bệnh sinh và các chiến lược điều trị hiện nay
- Đánh giá hiệu quả chương trình giáo dục tự quản kiểm soát đường huyết và thay đổi lối sống qua ứng dụng điện thoại thông minh ở bệnh nhân đái tháo đường típ 2 tại Bệnh viện 199
- Analysis of the product portfolio and business strategy for the antidiabetic drug segment of Mega Lifesciences (Vietnam) Co., Ltd. in Da Nang, 2023-2024 = Phân tích danh mục và chiến lược kinh doanh nhóm thuốc điều trị đái tháo đường của Công ty TNHH Mega
- Thực trạng ung thư ở Việt Nam : sự tương quan với các nước Đông Nam Á





