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【24h】

Uso de la herramienta Google Trends para estimar la incidencia de enfermedades tipo influenza en Argentina

机译:使用Google趋势工具估算阿根廷的类流感疾病的发病率

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摘要

El objetivo del presente estudio fue hallar un modelo para estimar la incidencia de enfermedades tipo influenza (ETI), a partir de los términos de búsqueda relacionados recolectados por el Google Trends (GT). Los datos de vigilancia de ETI para los años 2012 y 2013 se obtuvieron del Sistema Nacional de Vigilancia de la Salud de Argentina. Las búsquedas de Internet se obtuvieron de la base de datos del GT, usando 6 términos: gripe, fiebre, tos, dolor de garganta, paracetamol e ibuprofeno. Se desarrolló un modelo de regresión de Poisson a partir de datos del año 2012, y se validó con datos del 2013 y resultados de la herramienta Google Flu Trends (GFT). La incidencia de ETI del sistema de vigilancia presentó fuertes correlaciones con las estimaciones de ETI del GT (r = 0,927) y del GFT (r = 0,943). Sin embargo, el GFT sobreestimó el pico de incidencia por casi el doble, mientras que el modelo basado en el GT subestimó el pico de incidencia por un factor de 0,7. Estos resultados demuestran la utilidad del GT como un complemento para la vigilancia de la influenza
机译:本研究的目的是从Google趋势(GT)收集的相关搜索词中找到一个模型,以估算流感样疾病(ILI)的发生率。 2012年和2013年的ILI监视数据是从阿根廷国家健康监视系统获得的。互联网搜索来自GT数据库,使用6个术语:流感,发烧,咳嗽,喉咙痛,扑热息痛和布洛芬。根据2012年的数据开发了Poisson回归模型,并已使用2013年的数据和Google Flu Trends(GFT)工具的结果进行了验证。监视系统的ILI发生率与GT(r = 0.927)和GFT(r = 0.943)的TSI估计值密切相关。但是,GFT高估了发病率峰值几乎两倍,而基于GT的模型低估了发病率峰值0.7倍。这些结果证明了GT可作为流感监测的补充。

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