tailieunhanh - Ứng dụng mô hình ARIMA trong đánh giá và dự báo tác động của biến đổi khí hậu tới một số bệnh tại thành phố Hồ Chí Minh

Bài viết trình bày đánh giá sơ bộ tác động của BĐKH lên các bệnh truyền nhiễm tại 6 quận/huyện của thành phố Hồ Chí Minh. Phương pháp ARIMA áp dụng để tiên đoán số ca mắc SXH và tiêu chảy tại 6 quận/huyện của thành phố. Kết quả cho thấy các mô hình ARIMA dự đoán với mức chính xác cao cho số ca mắc SXH và tiêu chảy. | Ứng dụng mô hình ARIMA trong đánh giá và dự báo tác động của biến đổi khí hậu tới một số bệnh tại thành phố Hồ Chí Minh Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số 5 * 2016 Nghiên cứu Y học ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA TRONG ĐÁNH GIÁ VÀ DỰ BÁO TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU TỚI MỘT SỐ BỆNH TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Lê Hoàng Ninh*, Phùng Đức Nhật*Nguyễn Bích Hà*, Dương Thị Minh Tâm*, Nguyễn Ngọc Duy* TÓM TẮT Đặt vấn đề: Tại Việt Nam một số nghiên cứu cho thấy biến đổi khí hậu(BĐKH) tác động lên số mắc và tử vong một số bệnh truyền nhiễm và bệnh không lây. Chưa có nghiên cứu nào về tác động BĐKH lên các vấn đề sức khỏe tại thành phố Hồ Chí Minh sử dụng phương pháp ARIMA. Mục tiêu: Đánh giá sơ bộ tác động của BĐKH lên các bệnh truyền nhiễm tại 6 quận/huyện của thành phố Hồ Chí Minh. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang hồi cứu số liệu về số mắc của bệnh truyền nhiễm trong giai đoạn 2000-2014. Các bệnh truyền nhiễm được khảo sát bao gồm sốt xuất huyết (SXH) và tiêu chảy. Dữ liệu về số ca mắc mới bệnh SXH và tiêu chảy được thu thập theo tháng từ dữ liệu tháng của Trung tâm Y tế dự phòng Hồ Chí Minh. Phương pháp ARIMA (autoregressive intergrated moving average) được sử dụng để mô tả và tiên đoán số ca mắc tiêu chảy và SXH. Phần mềm Stata được sử dụng để phân tích số liệu. Kết quả: Số ca mắc SXH và tiêu chảy có xu hướng gia tăng theo thời gian. Số ca mắc SXH tăng từ tháng 5- 9 và sau đó giảm dần vào tháng 10 cho đến tháng 3 năm sau. Mô hình ARIMA (0,1,1) phù hợp để tiên đoán số ca mắc tiêu chảy trong tương lai. Đường tiên đoán số ca mắc tiêu chảy trong giai đoạn từ tháng 1/2015 đến tháng 1/2018 cho thấy số ca mắc tiêu chảy có xu hướng tăng nhẹ trong thời gian sắp tới. Mô hình SARIMA (1,0,0)(1,1,0)12 là mô hình phù hợp nhất để tiên đoán số ca mắc SXH vì chỉ số AIC và BIC đều thấp hơn so với hai mô hình còn lại. Kết luận: Phương pháp ARIMA áp dụng để tiên đoán số ca mắc SXH và tiêu chảy tại 6 quận/huyện .