Les systèmes de surveillance en santé publique en Tanzanie sont essentiels pour surveiller les épidémies de maladies et contrôler les épidémies. Cependant, leur efficacité repose souvent sur des défis méthodologiques. Des données de panel seront utilisées pour évaluer la performance des systèmes de surveillance au fil du temps. Un modèle de régression à effets mixtes est utilisé pour prédire la prévalence des maladies, l'incertitude étant quantifiée via des erreurs standards robustes. L'analyse révèle que les méthodes de données de panel peuvent estimer efficacement les résultats cliniques des systèmes de surveillance en santé publique en Tanzanie, avec un taux de précision de 95 % pour la prédiction de l'incidence de la grippe selon les régions. Cette étude démontre l'utilité des méthodes de données de panel pour améliorer la fiabilité et la précision des évaluations des systèmes de surveillance dans les établissements de santé tanzaniens. Les responsables de la santé publique devraient envisager d'adopter ces méthodologies pour améliorer l'efficacité de leurs systèmes de surveillance. L'effet du traitement a été estimé avec logit (pᵢ)=₀+^Xᵢ, et l'incertitude rapportée à l'aide d'inférences basées sur des intervalles de confiance.
Kazembwa et al. (Tue,) ont étudié cette question.