Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/22896
Nhan đề: 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 Phát
Từ khoá: Google Trends
Mô hình dự báo
Hồi quy Poisson
Sự tự tương quan
Sốt xuất huyết
Thành phố Hồ Chí Minh
Năm xuất bản: 2019
Tùng thư/Số báo cáo: Tạp chí Nghiên cứu Y học;Tập 121, Số 05 .- Tr.103-111
Tóm 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…
Định danh: http://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/22896
ISSN: 2354-080X
Bộ sưu tập: Nghiên cứu y học (Journal of Medical Research)

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
1.36 MBAdobe PDF
Your IP: 13.58.243.187


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.