Ensemble approaches for short-term dengue fever forecasts: A global evaluation study
Notice bibliographique
Résumé
Dengue fever, a tropical vector-borne disease, is a leading cause of hospitalization and death in many parts of the world, especially in Asia and Latin America. Where timely dengue surveillance exists, decision-makers can better implement public health measures and allocate resources. Reliable near-term forecasts may help anticipate healthcare demands and promote preparedness. We propose ensemble modeling approaches combining mechanistic, statistical, and machine learning models to forecast dengue cases 1 to 3 mo ahead at the province level across multiple countries. We assess these models' predictive ability out-of-sample and retrospectively in over 180 locations worldwide, including provinces in Brazil, Colombia, Malaysia, Mexico, Thailand, plus Iquitos, Peru, and San Juan, Puerto Rico, during at least 2 to 3 y. We also evaluate ensemble approaches in a real-time, prospective dengue forecasting platform during 2022-2023, considering data availability limitations. Our ensemble modeling leads to an improvement to previous efforts that may help decision-making in the context of large uncertainties. This contrasts with the variable performance of individual component models across locations and time. No single model achieves optimal predictions across all scenarios, but while ensemble models may not always perform best in specific locations, they consistently rank among the top 3 performing models both retrospectively and prospectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».