Time series analysis and modeling of dengue and environmental factors in Meta, Colombia from 2014-2019

Abstract

La dengue est actuellement un problème de santé publique majeur en Colombie avec un fardeau sanitaire et économique important. Les facteurs environnementaux sont connus pour influencer le risque de dengue ; cependant, la forme, l'ampleur et le moment de ces relations ne sont pas clairement établis. L'ampleur et le moment des épidémies de dengue varient selon le lieu. Cette thèse a examiné les composantes temporelles des séries chronologiques hebdomadaires de cas de dengue dans les municipalités de Villavicencio, Castilla la Nueva et Puerto Lopez en Colombie de 2014 à 2019. Il a procédé à l'estimation de la forme et de l'ampleur des associations entre les cas hebdomadaires de dengue et cinq facteurs météorologiques, mesurés chaque semaine, pour chacune des municipalités à l'aide du cadre des modèles non linéaires à décalage distribué avec une distribution binomiale négative. Il a finalement comparé les associations dans les trois municipalités (urbaines, périurbaines et rurales) pour observer si les associations trouvées étaient cohérentes entre les municipalités. Les résultats ont montré que Castilla la Nueva (périurbain) avait la fréquence d'épidémies la plus élevée, avec quatre pics distincts, tandis que Puerto Lopez (rural) en avait le moins. L'ampleur du nombre d'infections était la plus élevée à Villavicencio (urbain), probablement parce qu'elle était la plus peuplée des trois. Les trois municipalités avaient toutes deux une tendance qui dépendait des pics et des creux des flambées de dengue et toutes avaient une composante saisonnière distincte. L'association avec la température, les précipitations, l'humidité relative, la vitesse du vent et la pression de surface à travers les décalages n'était pas linéaire. La non-linéarité a été présentée par un comportement en forme de dôme simple à multiple, dépendant de la municipalité. L'ampleur du risque relatif associé à chaque facteur environnemental dépendait également de la municipalité. Cette thèse propose la création d'un tableau de bord de prévisions utilisant des modèles non linéaires à décalage distribué pour chaque commune comme outil d’aide aux politiques et programmes de lutte contre la dengue.

Dengue is presently a major public health issue in Colombia with significant health and economic burden. Environmental factors are known to influence dengue risk; however the shape, strength and timing of these relationships are not clearly established. The scale and timing of dengue outbreaks vary according to location. This thesis examined the temporal components of weekly dengue cases time series in Villavicencio, Castilla la Nueva and Puerto Lopez municipalities of Colombia from 2014 to 2019. It proceeded to estimate the shape and magnitude of the associations between weekly dengue cases and five meteorological factors, measured weekly, for each of the municipalities using the Distributed lag non-linear models framework with negative binomial distribution. It finally compared the associations across the three municipalities (urban, peri urban, and rural) to observe whether the associations found were consistent across municipalities. The results showed that Castilla la Nueva (peri-urban) had the highest frequency of epidemics, with four distinct peaks, while Puerto Lopez (rural) had the fewest. The magnitude of the number of infections was greatest in Villavicencio (urban), likely as a result of it being the most populated among the three. All three municipalities both had a trend which was dependent on the peaks and troughs of dengue outbreaks and all had a distinct seasonal component. The association with temperature, precipitation, relative humidity, wind speed and surface pressure across lags were non-linear. The non-linearity was exhibited by single to multiple dome-shaped behaviour dependent on the municipality. The magnitude of the relative risk associated with each environmental factor was also dependent on the municipality. This thesis suggest the creation of a dashboard of forecasts of distributed lag non-linear models for each municipality as a policy and program aid, in the fight against dengue.