Análisis de una serie temporal de meningoencefalitis viral

• Dueñas Ojeda, Yessika ^[1] ; León Castellón, Roberto
  1. [1] Hospital Universitario "General Calixto García"
• Localización: RCNN, ISSN-e 2225-4676, Vol. 14, Nº. 1, 2025
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analysis of a time series of viral meningoencephalitis
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• Resumen
  • español

    Introducción: la meningoencefalitis infecciosa es una emergencia médica de etiología diversa, mayoritariamente viral, que varía según la localización geográfica y la estación del año. Constituye un problema fundamental de morbimortalidad y los estudios relacionados son reducidos en número y actualidad, y no aportan recursos que permitan predecir la aparición de eventos hiperendémicos o epidémicos futuros.

    Objetivo: caracterizar una serie temporal de meningoencefalitis viral y su pronóstico.

    Métodos: se realizó un estudio de tipo epidemiológico observacional, descriptivo, longitudinal retrospectivo, en el cual se organizó cronológicamente la incidencia mensual de meningoencefalitis viral durante 10 años en La Habana y se analizó la serie temporal.

    Resultados: en el gráfico de secuencia no se observa tendencia y la repetición de los picos sugiere estacionalidad; se demuestra en el análisis espectral que ocurre a los 12 meses y en el análisis aditivo de la componente estacional los factores estacionales positivos más altos pertenecen a mayo (7,102), junio (5,037), julio (4,459) y diciembre (3,459); el ruido de la serie tiene una distribución normal. Se originaron predicciones hasta diciembre de 2026 mediante el modelo Simple moving average of 2 terms, la mayor incidencia de casos de meningoencefalitis viral en La Habana continuará ocurriendo en los meses de mayo a julio y en diciembre, pudiendo llegar en mayo y junio a 27 y 25 casos, respectivamente.

    Conclusiones: la incidencia mensual de meningoencefalitis viral en el tiempo y lugar del estudio tiene un carácter estacionario en media, no se observó tendencia. Se demostró la existencia de estacionalidad en los meses de mayo a julio y diciembre; es una serie no aleatoria que permitió emitir predicciones similares en los años siguientes.

  • English

    Introduction: the infectious meningoencephalitis is a medical emergency of diverse etiology, for the most part viral, that vary according to the geographical localization and the station of the year. It constitutes a fundamental problem of morbimortality and the related studies are reduced in number and present time, and they don't contribute resources that allow to predict the appearance of future hyperendemic or epidemic events.

    Objective: to characterize a temporary series of viral meningoencephalitis and their presage.

    Methods: an epidemiological, observational, descriptive, longitudinal, retrospective study was carried out in which it was organized the monthly incidence of viral meningoencephalitis chronologically during 10 years in Havana and the temporary series was analyzed.

    Results: in the sequence graph tendency is not observed and the repetition of the picks suggests seasonality, and it is demonstrated in the ghastly analysis that happens to the 12 months and in the analysis preservative of the seasonal component the highest positive seasonal factors belong to May (7,102), June (5,037), July (4,459) and December (3,459); the noise of the series has a normal distribution. They originated predictions until December of 2026 by means of the pattern Simple moving average of 2 terms where the biggest incidence of cases of viral meningoencephalitis in Havana will continue happening in the months of May to July and in December, being able to arrive respectively in May and June to 27 and 25 cases.

    Conclusions: the monthly incidence of viral meningoencephalitis in the time and place of the study has a stationary character in stocking, tendency was not observed. The seasonality existence was demonstrated in the months of May to July and December; it is a non random series that allowed to emit similar predictions in the following years.