रोग पूर्वानुमान, हॉटस्पॉट पहचान और अर्ली वॉर्निंग

ऐसे पूर्वानुमान जिनसे योजना बनाई जा सके

जानें कि क्या आने वाला है, और हम कितने निश्चित हैं

7 से 90 दिन आगे के पूर्वानुमान हमेशा अपनी विश्वास सीमाओं के साथ आते हैं, ताकि टीमें संसाधन लगाने से पहले संभावित रुझान और अनिश्चितता दोनों देख सकें।

उदाहरण पूर्वानुमान - सिम्युलेटेड मान, काल्पनिक क्षेत्र। यह वास्तविक भविष्यवाणी नहीं है।

क्या शामिल है

7, 14, 30 और 90 दिनों के पूर्वानुमान, प्रत्येक के साथ 80% और 95% विश्वास सीमा।

सिद्ध सांख्यिकीय विधियाँ (Getis-Ord Gi*, Local Moran's I, स्पेस-टाइम स्कैन सांख्यिकी, EARS) उभरते संकेतों को पहचानती हैं।

एक भारित, कॉन्फ़िगर करने योग्य जोखिम सूचकांक, साथ ही एक इंटरवेंशन गैप इंडेक्स जो दिखाता है कि कवरेज कहाँ कम है।

हर मॉडल का बैक-टेस्ट होता है, उसकी सटीकता का स्कोर तय होता है और ड्रिफ़्ट के लिए उसकी निगरानी की जाती है।

आज मलेरिया और डेंगू, और कॉन्फ़िगरेशन से जोड़े जाने वाले अन्य रोग।

यह कैसे काम करता है

01
पूर्वानुमान
मॉडल चार समय-सीमाओं में मामलों का अनुमान लगाते हैं, और अनिश्चितता विश्वास सीमाओं के रूप में दिखाई जाती है।
02
पहचानें
सांख्यिकीय विधियाँ उभरते ही क्लस्टरों और असामान्य वृद्धि को चिह्नित करती हैं।
03
स्कोर
समग्र जोखिम सूचकांक और इंटरवेंशन गैप इंडेक्स क्षेत्रों को ध्यान देने के क्रम में रैंक करते हैं।
04
सत्यापित करें
सटीकता को वास्तव में हुई घटनाओं से मिलाकर ट्रैक किया जाता है, और विचलन (ड्रिफ़्ट) पर चेतावनी दी जाती है।

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