エチオピアにおける公衆衛生監視システム最適化のための方法論評価と時系列予測、2000–2026年

エチオピアの公衆衛生監視システムは、データの質と予測能力に課題があり、これが資源配分の先見的対応やリスク低減の測定を制限しています。これらのシステムの方法論的評価は、疾病負荷の予測に役立つユーティリティを向上させるために必要です。本研究は、国の監視システムを方法論的に評価し、主要な公衆衛生指標を予測するための堅牢な時系列予測モデルを開発し、それにより監視の最適化と介入効果の測定のためのツールを提供することを目的としました。我々は新規予測機構を監視構造に統合する介入研究を行いました。主要モデルは季節自己回帰和分移動平均(SARIMA)モデルであり、（B）（Bˢ）ᵈDₛ Yₜ = （B）（Bˢ） ₜ + Iₜと表現され、ここでIₜは介入変数を表します。モデル適合度は赤池情報量規準によって評価し、不確実性は95％予測区間で定量化しました。統合モデルは予測精度の著しい向上を示し、既存システムと比べて平均絶対パーセント誤差を18.7％削減しました。予測は介入後の対象となった罹患率の低下傾向を示し、モデル診断は堅牢な標準誤差を示しました。高度な予測モデルの公衆衛生監視への方法論的統合は実行可能であり、予測性能とシステムの有用性を大幅に高め、予防的な公衆衛生活動を支援します。我々はこの統合予測方法の全国的採用を推奨し、疫学モデルとデータサイエンスの地域能力構築のための専用研修プログラムの推進を提唱します。公衆衛生監視、予測、時系列解析、SARIMA、保健システム、介入研究　本論文は予測を監視システム運用に直接組み込む新たな方法論的枠組みを提供し、予測精度の向上を実証した具体的応用例を通じてその有用性を示しています。