रोग इंटेलिजेंस
वहाँ से शुरुआत जहाँ भार सबसे अधिक है और डेटा कार्रवाई को दिशा दे सकता है।
Epinova की शुरुआत मलेरिया और डेंगू से होती है - दो जलवायु-संवेदनशील, वेक्टर-जनित रोग, जिनमें पहले चेतावनी और अधिक सटीक लक्ष्यीकरण बड़ी संख्या में लोगों की रक्षा कर सकते हैं।
प्रारंभिक कार्यक्रम फ़ोकस
दो भौगोलिक क्षेत्र, दो रोग, एक दृष्टिकोण।
नाइजीरियामलेरियाप्रारंभिक फ़ोकस · पायलट विकासाधीनमहाराष्ट्र, भारतडेंगूप्रारंभिक फ़ोकस · पायलट विकासाधीन
भावी विस्तार (रोडमैप)अन्य अफ़्रीकी देश · जीसीसी · दक्षिण एशिया · दक्षिण-पूर्व एशिया · यूरोप · उत्तरी अमेरिका
भविष्यसूचक रोग पूर्वानुमान
अनिश्चितता के ईमानदार विवरण के साथ पूर्वानुमान।
पूर्वानुमान, अंतराल और कारक कैसे प्रस्तुत किए जाते हैं, इसका एक उदाहरण। सभी मान सिम्युलेटेड हैं।
+1%चरम तक अनुमानित बदलाव, इतने समय में: 6 सप्ताह (सिम्युलेटेड)
समय-सीमा के साथ अंतराल चौड़ा होता है: मॉडल जितना आगे देखता है, अनिश्चितता उतनी बढ़ती है।
इस पूर्वानुमान को क्या प्रभावित कर रहा है
- बारिश (4–6 सप्ताह विलंबित)34%
- हाल का मामलों का रुझान27%
- तापमान18%
- मच्छरदानी कवरेज में कमी13%
- अन्य कारक8%
उदाहरण पूर्वानुमान - सिम्युलेटेड मान, काल्पनिक क्षेत्र। यह वास्तविक भविष्यवाणी नहीं है।
अपने कार्यक्रम के लिए रोग इंटेलिजेंस देखें।
अपने लिए महत्वपूर्ण रोगों, भौगोलिक क्षेत्रों और निर्णयों पर चर्चा करें।