Resumen de Climate-driven statistical models as efective predictions of local dengue indicence in Costa Rica: a generalized additive model and random forest approach
Paola Vásquez, Antonio Loría, Fabio Sánchez Torres, Luis Barboza Chinchilla
- español
En países tropicales y subtropicales alrededor del mundo, el clima ha sido un factor fundamental en moldear la distribución geográfica e incidencia de los casos de dengue. En Costa Rica, un país tropical con múltiples microclimas, el dengue ha sido endémico desde 1993, con repercusiones no solo en el ámbito de la salud, sino también en el social y económico. Utilizando el número de casos de dengue y los datos climáticos del 2007-2017, ajustamos un modelo predictivo mediante un enfoque de Modelo Aditivo Generalizado y Random Forest, el cual nos permitió predecir de forma retrospectiva el riesgo relativo de dengue en cinco cantones alrededor del país.
- English
Climate has been an important factor in shaping the distribution and incidence of dengue cases in tropical and subtropical countries. In Costa Rica, a tropical country with distinctive micro-climates, dengue has been endemic since its introduction in 1993, inflicting substantial economic, social, and public health repercussions. Using the number of dengue reported cases and climate data from 2007-2017, we fitted a prediction model applying a Generalized Additive Model (GAM) and Random Forest (RF) approach, which allowed us to retrospectively predict the relative risk of dengue in five climatological diverse municipalities around the country.
