A SARIMA forecasting model to predict the number of cases of dengue in Campinas, State of São Paulo, Brazil / Um modelo SARIMA para predição do número de casos de dengue em Campinas, Estado de São Paulo

ABSTRACT

INTRODUCTION: Forecasting dengue cases in a population by using time-series models can provide useful information that can be used to facilitate the planning of public health interventions. The objective of this article was to develop a forecasting model for dengue incidence in Campinas, southeast Brazil, considering the Box-Jenkins modeling approach. METHODS: The forecasting model for dengue incidence was performed with R software using the seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model. We fitted a model based on the reported monthly incidence of dengue from 1998 to 2008, and we validated the model using the data collected between January and December of 2009. RESULTS: SARIMA (2,1,2) (1,1,1)12 was the model with the best fit for data. This model indicated that the number of dengue cases in a given month can be estimated by the number of dengue cases occurring one, two and twelve months prior. The predicted values for 2009 are relatively close to the observed values. CONCLUSIONS: The results of this article indicate that SARIMA models are useful tools for monitoring dengue incidence. We also observe that the SARIMA model is capable of representing with relative precision the number of cases in a next year.

RESUMO

INTRODUÇÃO: A predição do número de casos de dengue em uma população utilizando modelos de series temporais pode trazer informações úteis para um melhor planejamento de intervenções públicas de saúde. O objetivo deste artigo é desenvolver um modelo capaz de descrever e predizer a incidência de dengue em Campinas, sudeste do Brasil, considerando a metodologia de Box e Jenkins. MÉTODOS: O modelo seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) para os dados de incidência de dengue em Campinas, foi implementado no programa R. Ajustamos um modelo baseado na incidência mensal notificada da doença de 1998 a 2008 e validado pelos dados de janeiro a dezembro de 2009. RESULTADOS: O modelo SARIMA (2,1,2) (1,1,1)12 foi o mais adequado aos dados. Este modelo indicou que o número de casos de dengue em um dado mês pode ser estimado pelo número de casos ocorridos há um, dois e doze meses. Os valores preditos para 2009 são relativamente próximos aos valores observados. CONCLUSÕES: Os resultados deste artigo indicam que os modelos SARIMA são ferramentas úteis para o monitoramento da incidência da dengue. Observamos ainda que o modelo SARIMA é capaz de representar com relativa precisão o número de casos de dengue em um ano consecutivo à série de dados usada no ajuste do modelo.