मौसमी और स्थानिक-कालिक विविधता का मॉडलिंग: श्वसन प्रिस्क्रिप्शन का उदाहरण

क्रोनिक बीमारियों के कई संकेतक, जिनमें श्वसन बीमारी भी शामिल है, मौसमी विविधता प्रदर्शित करते हैं साथ ही लगातार समय अवधियों और पड़ोसी क्षेत्रों के बीच अवशिष्ट संबंध। हम श्वसन प्रिस्क्रिप्शन पर लागू होते हुए डेटा का मॉडलिंग करने के लिए एक रणनीति प्रदर्शित करते हैं जो मौसमी प्रवृत्ति और स्थानिक-कालिक संबंध दोनों को दर्शाता है। हमने यूनाइटेड किंगडम के इंग्लैंड के उत्तर-पूर्व से 55 महीनों (2002-2006) के प्रिस्क्रिप्शन डेटा का विश्लेषण किया। हमने तापमान के संबंध में सलबुटामोल प्रिस्क्रिप्शन में मौसमी पैटर्न का अनुमान लगाने के लिए एक डायनामिक हार्मोनिक रिग्रेशन (डीएचआर) मॉडल को फिट किया। हमने डीएचआर मॉडल के उत्पादन की तुलना स्थिर साइनसॉइडल रिग्रेशन मॉडलों से की। हमने मिश्रित प्रभाव मॉडल में शेष स्थानिक-कालिक विविधता की गणना करने के लिए डीएचआर-फिटेड मानों का एक ऑफसेट के रूप में उपयोग किया। जांच के रूप में, हमने स्थानिक और कालिक संबंधों का अलग-अलग और संयुक्त रूप से मूल्यांकन किया। डीएचआर मॉडल के आवेदन ने स्थिर मॉडल के साथ प्रिस्क्रिप्शन की मौसमी विविधता के लिए एक बेहतर फिट दिया। डीएचआर मॉडल से फिट किए गए मानों के समायोजन के बाद, हमने मॉडल के अवशिष्टों में कोई शेष स्थानिक-कालिक संबंध नहीं पाया। प्रिस्क्रिप्शन की आवृत्ति को ध्यान में रखने के लिए डीएचआर मॉडल और तापमान डेटा का उपयोग करना इसकी मौसमी विविधता को पकड़ने का एक कुशल तरीका साबित हुआ। नैदानिक प्रक्रियाओं ने इंगित किया कि किसी भी शेष संबंध को स्पष्ट रूप से मॉडल करने की आवश्यकता नहीं थी।