Objetivo

Evaluar el poder predictivo de diferentes modelos de series de temporales de casos de malaria en el estado de Amapá, Brasil, en el periodo 1997-2016.

Métodos

Se trata de un estudio ecológico de series de temporales con casos de malaria registrados en el estado de Amapá. Se utilizaron diez modelos estadísticos determinísticos o estocásticos para la simulación y la prueba en horizontes de predicción de 3, 6 y 12 meses.

Resultados

La prueba inicial mostró que la serie es estacionaria. Los modelos determinísticos mostraron mejor desempeño que los modelos estocásticos. El modelo ARIMA mostró errores absolutos menores al 2% en la escala logarítmica y errores relativos 3,4-5,8 veces menores que el modelo nulo. La predicción de casos futuros en horizontes de 6 y 12 meses de antelación fue posible.

Conclusión

Se recomienda utilizar el modelo ARIMA para predecir escenarios futuros y anticipar la planificación en los servicios de salud en los estados de la Región Amazónica.

        · abstract in English | Portuguese     · text in English | Portuguese     · English ( pdf ) | Portuguese ( pdf )