Variables climáticas como predictores de la incidencia de dengue en Costa Rica: un enfoque de modelo aditivo generalizado y bosques aleatorios

En países tropicales y subtropicales alrededor del mundo, el clima ha sido un factor fundamental en moldear la distribución geográfica e incidencia de los casos de dengue. En Costa Rica, un país tropical con múltiples microclimas, el dengue ha sido endémico desde 1993, con repercusiones no solo en e...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Vásquez, Paola, Loría, Antonio, Sánchez, Fabio, Barboza, Luis A.
Formato: Online
Idioma:eng
Publicado: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2019
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39931
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spelling RMTA399312022-02-02T16:04:40Z Climate-driven statistical models as effective predictors of local dengue incidence in costa rica: a generalized additive model and random forest approach Variables climáticas como predictores de la incidencia de dengue en Costa Rica: un enfoque de modelo aditivo generalizado y bosques aleatorios Vásquez, Paola Loría, Antonio Sánchez, Fabio Barboza, Luis A. mosquito-borne diseases dengue climate variables Costa Rica generalized additive models random forests enfermedades de trasmisión vectorial dengue variables climáticas Costa Rica modelos aditivos generalizados bosques aleatorios Climate has been an important factor in shaping the distribution and incidence of dengue cases in tropical and subtropical countries. In Costa Rica, a tropical country with distinctive micro-climates, dengue has been endemic since its introduction in 1993, inflicting substantial economic, social, and public health repercussions. Using the number of dengue reported cases and climate data from 2007-2017, we fitted a prediction model applying a Generalized Additive Model (GAM) and Random Forest (RF) approach, which allowed us to retrospectively predict the relative risk of dengue in five climatological diverse municipalities around the country. En países tropicales y subtropicales alrededor del mundo, el clima ha sido un factor fundamental en moldear la distribución geográfica e incidencia de los casos de dengue. En Costa Rica, un país tropical con múltiples microclimas, el dengue ha sido endémico desde 1993, con repercusiones no solo en el ámbito de la salud, sino también en el social y económico. Utilizando el número de casos de dengue y los datos climáticos del 2007-2017, ajustamos un modelo predictivo mediante un enfoque de Modelo Aditivo Generalizado y Random Forest, el cual nos permitió predecir de forma retrospectiva el riesgo relativo de dengue en cinco cantones alrededor del país. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2019-12-17 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf application/postscript application/x-dvi https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39931 10.15517/rmta.v27i1.39931 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 27 No. 1 (2020): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 1-21 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 27 Núm. 1 (2020): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 1-21 Revista de Matemática; Vol. 27 N.º 1 (2020): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 1-21 2215-3373 1409-2433 eng https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39931/40516 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39931/41823 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/39931/41824 Derechos de autor 2020 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
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