Improving the evaluation and prediction of prevention and treatment efficiency during public health emergencies by using the SBM-BPNN algorithm

• HUA BAI ^[1] ; CHAOJIE ZHANG ^[1]
  1. [1] School of Economics, China
• Localización: Revista DYNA, ISSN-e 0012-7361, ISSN 0012-7361, Vol. 99, Nº 2, 2024, págs. 173-180
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Mejora de la evaluación y predicción de la eficacia de la prevención y el tratamiento durante emergencias de salud pública mediante el algoritmo sbm-bpnn
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• Resumen

  • La respuesta a las crisis es la clave para reducir el impacto y los daños de las emergencias de salud pública. Los estudios anteriores sólo se centraban en medidas específicas de respuesta a emergencias, pero rara vez se ha hablado de la eficacia de estas medidas. ¿Qué ocurre con la eficacia de la respuesta a las crisis en las emergencias de salud pública? ¿Qué ocurrirá con la eficacia de la respuesta a las crisis tras la transformación de las medidas de emergencia de salud pública? Para responder a estas preguntas, se construyó un novedoso marco de investigación combinando los algoritmos slacks-based measure (SBM) y back propagation neural network (BPNN). En la Etapa I, se realizó una evaluación de la eficiencia de la SBM con resultados no deseados para evaluar la eficiencia de la prevención y el tratamiento durante las emergencias de salud pública, y se llevó a cabo un análisis de frontera estocástica para mitigar la influencia de los factores ambientales y el ruido estadístico. En la fase II, se predijo la eficacia ajustada con el modelo BPNN. Las unidades de decisión se mejoraron eficazmente incorporando variables de holgura, lo que permitió predecir y optimizar los casos óptimos dados los recursos epidémicos. Un análisis empírico de la respuesta de 43 países miembros del G20 a la pandemia de COVID-19 demostró que el novedoso marco podía evaluar la eficacia de la prevención y el tratamiento en todas las regiones y predecir la eficacia y la salida óptima de casos tras los cambios en las medidas preventivas de la epidemia. Tras la evaluación, el error cuadrático medio del modelo BPNN de predicción de la eficacia fue de sólo 0,0014, mientras que el del modelo BPNN de predicción de los resultados óptimos fue de 0,126. Por lo tanto, este nuevo marco es adecuado para evaluar la eficacia de la prevención y el tratamiento en todas las regiones. Por lo tanto, este novedoso marco resulta adecuado para evaluar y predecir la eficacia de la respuesta a las crisis en emergencias de salud pública, lo que proporciona la ayuda necesaria para la toma de decisiones en casos de crisis por parte del gobierno y las organizaciones de gestión de emergencias,