Modelos estadísticos para el conteo de casos de dengue en Argentina

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El dengue es una enfermedad viral transmitida por la picadura del mosquito Aedes aegypti. Esta enfermedad es endémica en muchos países del mundo, con lo cual el estudio y análisis de los factores que influyen en la aparición de casos es de fundamental importancia. El objetivo de este trabajo es det...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Ozán, Nélida Susana, Gómez, Mariana, De Los Ríos, Claudia
Formato: poster
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Dengue
Modelos lineales generalizados
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/16959
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
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description El dengue es una enfermedad viral transmitida por la picadura del mosquito Aedes aegypti. Esta enfermedad es endémica en muchos países del mundo, con lo cual el estudio y análisis de los factores que influyen en la aparición de casos es de fundamental importancia. El objetivo de este trabajo es determinar un modelo predictivo que explique el crecimiento de contagiados de dengue en Argentina, basado en la información de la aparición de casos durante los años 2018 y 2019 en el país. Los factores considerados para determinar el efecto en la cantidad de casos son de índole meteorológico, geográfico y socioeconómico. A saber, temperatura media, mínima y máxima semanal (en °C), provincia en la cual se presentaron casos, precipitación media semanal, humedad relativa media semanal, velocidad media semanal del viento (en m/s) y nivel de pobreza (medida como porcentaje semestral por provincia). En primera instancia se probó el ajuste de un modelo lineal generalizado con distribución Poisson que estima el número de personas que contrajeron la enfermedad donde el conteo de casos está en función de las variables mencionadas. De los primeros resultados se observó significación estadística para las variables provincia, temperatura media semanal, nivel de pobreza, precipitación media semanal, humedad relativa media semanal y velocidad del viento. Ante la presencia de problemas en el ajuste debido a posible sobredispersión se evalúa un segundo modelo con distribución Binomial Negativa obteniendo resultados más aceptables. A pesar de las mejoras obtenidas, verificadas mediante las técnicas de diagnóstico, se considera que el análisis no está agotado en este punto.
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