Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/22896
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorTrần, Ngọc Đăng-
dc.contributor.authorLê, Vĩnh Phát-
dc.date.accessioned2020-03-31T01:24:15Z-
dc.date.available2020-03-31T01:24:15Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.issn2354-080X-
dc.identifier.urihttp://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/22896-
dc.description.abstractSốt 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…vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.relation.ispartofseriesTạp chí Nghiên cứu Y học;Tập 121, Số 05 .- Tr.103-111-
dc.subjectGoogle Trendsvi_VN
dc.subjectMô hình dự báovi_VN
dc.subjectHồi quy Poissonvi_VN
dc.subjectSự tự tương quanvi_VN
dc.subjectSốt xuất huyếtvi_VN
dc.subjectThành phố Hồ Chí Minhvi_VN
dc.titleMô hình dự báo sớm dịch sốt xuất huyết dựa vào Google trends tại Thành phố Hồ Chí Minhvi_VN
dc.typeArticlevi_VN
Appears in Collections:Nghiên cứu y học (Journal of Medical Research)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
1.36 MBAdobe PDF
Your IP: 3.149.229.253


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.