怀孕期间疟疾的时间序列分析,使用波形和SARIMAX模型

科学领域:

• 公共卫生 公共卫生
• 流行病学 流行病学
• 全球健康 全球健康

背景情况:

• 孕期疟疾 (MIP) 是一个主要的全球卫生问题,影响40%的孕妇.
• 尼日利亚在MIP发病率和趋势方面面临区域差异,需要进行本地研究.

研究的目的:

• 评估与一般疟疾病例相比,MIP的区域变异性.
• 通过使用先进的统计模型,在两年内预测短期MIP发生率.

主要方法:

• 使用波形连贯性和传输周期模式分析MIP数据 (2015年1月至2025年1月).
• 对ARIMA和SARIMAX模型进行时间趋势评估和短期影响预测的比较.
• 根据区域数据的合适性和预测准确性,选择合适的模型 (ARIMA/SARIMAX).

主要成果:

• 在尼日利亚观察到MIP发病率的显著区域变异.
• 在Kebbi,尼日尔,Yobe和Ondo的MIP和一般疟疾趋势之间存在强烈的交叉相关性.
• 在MIP趋势捕获方面,SARIMAX模型的表现普遍优于ARIMA,除了Kebbi和尼日尔的例外.

结论:

• 在MIP的区域差异需要量身定制的公共卫生干预措施和改善医疗保健准入.
• 气候敏感的预测模型和季节性干预对于准确的疟疾预测至关重要.
• 针对性战略对于尼日利亚国家疟疾消除计划 (NMEP) 实现其目标至关重要.