एम शिव दुर्गा प्रसाद नायक और केए नारायण
पृष्ठभूमि: डेंगू सबसे गंभीर और तेजी से उभरने वाली उष्णकटिबंधीय बीमारियों में से एक है। भारत में, पिछले एक दशक में, डेंगू बुखार की आवृत्ति और भौगोलिक विस्तार में वृद्धि हुई है। अतीत में डीएफ/डीएचएफ प्रकोप कब और कहाँ हुआ, इसके बारे में विस्तृत जानकारी का उपयोग भविष्य के रुझानों और आसन्न प्रकोपों की भविष्यवाणी करने के लिए महामारी विज्ञान मॉडलिंग के लिए किया जा सकता है। इस पृष्ठभूमि के आधार पर, केरल राज्य में डेंगू बुखार की घटनाओं के उपलब्ध मासिक डेटा को मौसमी एआरआईएमए मॉडल में बदलने का प्रयास किया गया ताकि बीमारी के बोझ का पूर्वानुमान लगाया जा सके।
विधियाँ: वर्तमान अध्ययन भारत के केरल राज्य के लोक स्वास्थ्य निदेशक विभाग के द्वितीयक डेटा का उपयोग करके पूर्वव्यापी विश्लेषणात्मक अध्ययन था। 2006 से 2018 तक तेरह वर्षों की अवधि के लिए एकीकृत रोग निगरानी परियोजना (आईडीएसपी) की मासिक रिपोर्ट डाउनलोड की गई और डाउनलोड की गई पीडीएफ फाइलों से डेंगू बुखार के मामलों का डेटा निकाला गया। एसपीएसएस परीक्षण संस्करण 21 और एक नमूना डेटा सेट का उपयोग करते हुए, कई एआरआईएमए मॉडल चलाए गए और सबसे उपयुक्त मौसमी एआरआईएमए मॉडल की पहचान की गई। फिर चयनित मॉडल का उपयोग अगले आने वाले वर्ष यानी 2007 से मासिक डेंगू बुखार की घटना का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया गया। 2007 से 2018 तक डेंगू बुखार के मामलों की मासिक अनुमानित घटना और मासिक वास्तविक घटना की तुलना की गई
परिणाम: मौसमी ARIMA (1, 0, 0) (0, 1, 1)12 मॉडल दिए गए डेटा के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल पाया गया। चयनित मॉडलों का स्थिर R वर्ग मान 0.815 है। लजुंग-बॉक्स परीक्षण मान 11.271 है और p मान 0.792 है, जो दर्शाता है कि चयनित मॉडल पर्याप्त है। जनवरी 2007 से दिसंबर 2018 तक डेंगू बुखार के मामलों की अनुमानित घटनाओं की औसत संख्या हर महीने वास्तविक घटनाओं के करीब थी, लेकिन उनके बीच का अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं था, जो दर्शाता है कि मॉडल फिट अच्छा था।
निष्कर्ष: आगामी अवधि में डेंगू बुखार के मामलों की भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए एक मौसमी ARIMA (1, 0, 0) (0, 1, 1)12 को सबसे उपयुक्त मॉडल के रूप में चुना गया था। यह तकनीक स्वास्थ्य सेवा प्रशासकों के लिए बेहतर तैयारी के लिए उपयोगी होगी। वर्तमान डेटा को शामिल करने और अधिक गतिशील मॉडल के लिए मॉडल को गतिशील बनाया जा सकता है।