Forecasting the morbidity and mortality of dengue fever in KSA: A time series analysis (2006-2016)

J Taibah Univ Med Sci. 2021 Mar 18;16(3):448-455. doi: 10.1016/j.jtumed.2021.02.007. eCollection 2021 Jun.

Abstract

Objectives: This study aimed to forecast the morbidity and mortality of dengue fever using a time series analysis from 2006 to 2016.

Methods: Data were compiled from the Jeddah Dengue Fever Operations Room (RFOR) in a primary health care centre. A time series analysis was conducted for all confirmed cases of dengue fever between 2006 and 2016.

Results: The results showed a significant seasonal association, particularly from May to September, and a time-varying behaviour. Air temperature was significantly associated with the incidence of dengue fever (p < 0.001) but was not correlated with its mortality. Similarly, relative humidity was not significantly associated with the incidence of dengue fever (p = 0.237).

Conclusion: The strong seasonal association of dengue fever during May to September and its relation to air temperature should be communicated to all stakeholders. This will help improve the control interventions of dengue fever during periods of anticipated high incidence.

أهداف البحث: هدفت هذه الدراسة إلى التنبؤ بمعدلات الإصابة بحمى الضنك ووفياتها باستخدام السلاسل الزمنية ٢٠٠٦-٢٠١٦.

طرق البحث: تم تجميع البيانات من غرفة عمليات حمى الضنك بجدة في مركز الرعاية الصحية الأولية بمدائن الفهد. وتم إجراء تحليل السلاسل الزمنية لجميع الحالات المؤكدة لحمى الضنك خلال الفترة ٢٠٠٦-٢٠١٦.

النتائج: أظهرت تحليل السلاسل الزمنية وقوع حالات حمى الضنك ووفيات موسمية قوية، خاصة من شهر مايو إلى شهر سبتمبر، وسلوك متغير بمرور الوقت. وارتبطت درجة حرارة الهواء بشكل رئيس بحدوث حمى الضنك ولكن لم تتوافق مع معدل الوفيات، في حين أن الرطوبة النسبية لم تكن مرتبطة بشكل كبير مع أي حالة من حالات حمى الضنك أو الوفيات.

الاستنتاجات: بسبب حالات حمى الضنك والوفيات الموسمية القوية بناء على السلسلة الزمنية من شهر مايو إلى شهر سبتمبر وعلاقتها بدرجة حرارة الهواء، نوصي بنشر هذه البيانات على أصحاب المصلحة لتحسين تدخلات مكافحة حمى الضنك في الفترات التي يتوقع حدوث ارتفاع الإصابات فيها.

Keywords: Dengue fever; Forecasting; Public health; Time series analysis; Viral infection.