Bayesian dynamic modeling of time series of dengue disease case counts
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to model the association between weekly time series of dengue case counts and meteorological variables, in a high-incidence city of Colombia, applying Bayesian hierarchical dynamic generalized linear models over the period January 2008 to August 2015. Additionally, we evaluate the model's short-term performance for predicting dengue cases. The methodology shows dynamic Poisson log link models including constant or time-varying coefficients for the meteorological variables. Calendar effects were modeled using constant or first- or second-order random walk time-varying coefficients. The meteorological variables were modeled using constant coefficients and first-order random walk time-varying coefficients. We applied Markov Chain Monte Carlo simulations for parameter estimation, and deviance information criterion statistic (DIC) for model selection. We assessed the short-term predictive performance of the selected final model, at several time points within the study period using the mean absolute percentage error. The results showed the best model including first-order random walk time-varying coefficients for calendar trend and first-order random walk time-varying coefficients for the meteorological variables. Besides the computational challenges, interpreting the results implies a complete analysis of the time series of dengue with respect to the parameter estimates of the meteorological effects. We found small values of the mean absolute percentage errors at one or two weeks out-of-sample predictions for most prediction points, associated with low volatility periods in the dengue counts. We discuss the advantages and limitations of the dynamic Poisson models for studying the association between time series of dengue disease and meteorological variables. The key conclusion of the study is that dynamic Poisson models account for the dynamic nature of the variables involved in the modeling of time series of dengue disease, producing useful models for decision-making in public health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».