Methodische Bewertung und Zeitreihenprognose zur Optimierung des öffentlichen Gesundheitssystems in Äthiopien, 2000–2026

Überwachungssysteme im Bereich der öffentlichen Gesundheit in Äthiopien stehen vor Herausforderungen bezüglich der Datenqualität und Vorhersagefähigkeit, was die proaktive Ressourcenzuweisung und Messung der Risikominderung einschränkt. Methodische Bewertungen dieser Systeme sind notwendig, um ihre Nützlichkeit bei der Prognose von Krankheitslasten zu verbessern. Ziel dieser Studie war es, das nationale Überwachungssystem methodisch zu bewerten und ein robustes Zeitreihenprognosemodell zu entwickeln, um zentrale Indikatoren der öffentlichen Gesundheit vorherzusagen und somit ein Instrument zur Optimierung der Überwachung und zur Messung der Wirkung von Interventionen bereitzustellen. Wir führten eine Interventionsstudie durch, bei der ein neuartiger Prognosemechanismus in die Überwachungsarchitektur integriert wurde. Das Kernmodell war eine saisonale autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsformulierung (SARIMA): (B) (Bˢ) ᵈDₛ Yₜ = (B) (Bˢ) ₜ + Iₜ, wobei Iₜ die Interventionsvariable darstellt. Die Modellgüte wurde mit dem Akaike-Informationskriterium bewertet und die Unsicherheit mittels 95%-Vorhersageintervallen quantifiziert. Das integrierte Modell zeigte eine signifikante Verbesserung der Prognosegenauigkeit, wobei der mittlere absolute prozentuale Fehler um 18,7 % gegenüber dem bestehenden System reduziert wurde. Die Prognose zeigte nach der Intervention einen Abwärtstrend der fokussierten Morbiditätsrate, wobei die Modelldiagnostik robuste Standardfehler bestätigte. Die methodische Integration fortgeschrittener Prognosemodelle in die öffentliche Gesundheitsüberwachung ist machbar und verbessert die Vorhersageleistung sowie die Systemnutzung für präventives Handeln im öffentlichen Gesundheitswesen erheblich. Wir empfehlen die nationale Einführung dieser integrierten Prognosemethodik und plädieren für dedizierte Schulungsprogramme zur Förderung der lokalen Kapazitäten in epidemiologischer Modellierung und Datenwissenschaft. Öffentliche Gesundheitsüberwachung, Prognose, Zeitreihenanalyse, SARIMA, Gesundheitssysteme, Interventionsstudie. Dieses Papier bietet einen neuartigen methodischen Rahmen für die direkte Einbettung von Prognosen in Überwachungssystemoperationen und demonstriert deren Nutzen anhand einer konkreten Anwendung, welche die Prognosegenauigkeit verbesserte.