Predicción espacio-temporal de dengue en Costa Rica, 2005-2018

• Madrigal-Miranda , Jason F. ^[1] ; Valverde-Solano , Christian D. ^[2] ; Bonilla-Carrión , Roger ^[1] ; Evans-Meza, Ronald ^[1] ; Salvatierra-Durán, Roberto ^[1]
  1. [1] Universidad Hispanoamericana

     Universidad Hispanoamericana

     México

     
  2. [2] Unidad de Investigación en Salud, Hospital Rafael Calderón Guardia, Caja Costarricense del Seguro Social. San José, Costa Rica
• Localización: Revista Hispanoamericana de Ciencias de la Salud (RHCS), ISSN-e 2215-4256, Vol. 8, Nº. 2, 2022 (Ejemplar dedicado a: Abril - Junio), págs. 59-70
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Spatio-temporal prediction of dengue fever in Costa Rica, 2005-2018
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• Resumen
  • español

    Objetivo: Aplicar un programa para predicción espacio temporal probabilístico de dengue en Costa Rica. Metodología: Se utilizan datos numéricos anuales sobre el dengue total y grave en Costa Rica obtenidos por el Ministerio de entre 1993 y 2018. Se utilizan los datos de los 12 años previos al año de estimación y se ejecuta un modelo de regresión lineal para calcular las estimaciones de los casos de dengue del periodo 2005-2018. Resultados: En promedio, 8 años de 14 se encuentran dentro del rango de estimación. Los resultados que sobrepasan las estimaciones máximas corresponden a epidemias. La región Chorotega se presenta en primer lugar con más casos y la región Pacífico Central en el tercer lugar a lo largo del periodo de estudio tanto en la realidad como en las estimaciones. La incidencia promedio notificada para cada región socioeconómica coincide casi completamente con las incidencias promedio estimadas medias. Conclusiones: El uso de modelos predictivos para el dengue podría contribuir en la toma de decisiones generando impacto en la salud pública. Se deben continuar los esfuerzos para mejorar la comprensión del comportamiento del dengue a nivel local teniendo en cuenta la mayor cantidad posible de variables y realizar modelos predictivos más elaborados.

  • English

    Objective: To apply a program for spatiotemporal probabilistic prediction of dengue in Costa Rica. Methodology: Annual numerical data on total and severe dengue in Costa Rica obtained by the Ministry between 1993 and 2018 are used. Data from the 12 years prior to the estimation year are used and a linear regression model is run to calculate estimates of dengue cases for the period 2005-2018. Results: On average, 8 years out of 14 falls within the estimation range. The results that exceed the maximum estimates correspond to epidemics. The Chorotega region is presented in first place with more cases and the Central Pacific region in third place throughout the study period both and in the estimates. The average reported incidence for each socioeconomic region almost completely matches the average mean estimated incidences. Conclusions: The use of predictive models for dengue could contribute to decision making by generating public health impact. Efforts should be continued to improve the understanding of dengue behavior at the local level by considering as many variables as possible and to develop more elaborate predictive models.