{"id":8647,"date":"2017-01-26T08:01:22","date_gmt":"2017-01-26T08:01:22","guid":{"rendered":"http:\/\/contenidosportal.sld.cu\/portal20142020\/?p=2031"},"modified":"2017-01-26T08:01:22","modified_gmt":"2017-01-26T08:01:22","slug":"forecasting-zika-incidence-2016-latin-america-outbreak-combining-traditional-dise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/contenidosportal.sld.cu\/portal20142020\/2017\/01\/26\/forecasting-zika-incidence-2016-latin-america-outbreak-combining-traditional-dise\/","title":{"rendered":"Forecasting Zika Incidence in the 2016 Latin America Outbreak Combining Traditional Disease Surveillance with Search, Social Media, and News Report Data"},"content":{"rendered":"
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Forecasting Zika Incidence in the 2016 Latin America Outbreak Combining Traditional Disease Surveillance with Search, Social Media, and News Report Data.<\/a> McGough SF, Brownstein JS, Hawkins JB, Santillana M. PLoS 2017. http:\/\/dx.doi.org\/10.1371\/journal.pntd.0005295<\/p>\n

Antecedentes: <\/strong>Se cree que más de 400.000 personas en las Américas han sido infectadas con el virus Zika <\/a>como consecuencia del brote latinoamericano de 2015-2016. Los datos oficiales de recuento de casos comunicados por los gobiernos en América Latina suelen demorarse varias semanas, lo que dificulta el seguimiento oportuno de la enfermedad. Por lo tanto, son necesarios los sistemas de seguimiento oportuno de la enfermedad para diseñar y evaluar las intervenciones que mitiguen la transmisión de enfermedades.<\/p>\n

Metodología\/Principales hallazgos: <\/strong>Se combinó la información de las búsquedas relacionadas con Zika en Google, microblogs de Twitter y el sistema de vigilancia digital HealthMap<\/em> con las sospechas históricas de casos de Zika para rastrear y predecir las estimaciones de sospechas semanales de casos Zika durante el brote latinoamericano 2015-2016, hasta tres semanas antes de la comunicación de los datos oficiales de los casos. Se evaluó el poder predictivo de estos datos y se utilizó un enfoque dinámico multivariable para producir retrospectivamente pronósticos semanales de casos sospechosos en cinco países: Colombia, El Salvador, Honduras, Venezuela y Martinica. Los modelos que combinaban Google (y los datos de Twitter cuando estuvieron disponibles) con información autorregresiva mostraron la mejor precisión predictiva fuera de la muestra para las predicciones de una semana, mientras que los modelos que usaban sólo Google y Twitter tuvieron mejor rendimiento para las predicciones de dos o tres semanas.<\/p>\n

Relevancia: <\/strong>Dado el importante retraso en la comunicación de los casos oficiales de Zika reportados por los gobiernos, se mostró que estos flujos de datos basados en Internet pueden usarse como formas oportunas y complementarias para evaluar la dinámica del brote.<\/p>\n<\/div>\n

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