Avaliação de Modelos de Previsão de Séries Temporais para Resultados Clínicos em Estações de Pesquisa em Campo na Nigéria

Os resultados clínicos em estações de pesquisa em campo são influenciados por vários fatores ambientais, como saúde do solo e variabilidade climática. O estudo empregou um modelo de análise de séries temporais multivariadas para prever resultados clínicos com base em indicadores ambientais coletados ao longo de vários anos. Um modelo de regressão linear foi considerado o mais preciso na previsão de resultados clínicos, com um valor de R² de 0,85 e erros padrão robustos indicando a confiabilidade das previsões do modelo. Os modelos de previsão de séries temporais demonstraram potencial significativo para melhorar a precisão das previsões de resultados clínicos em estações de pesquisa em campo na Nigéria. Pesquisas adicionais devem se concentrar na validação dessas descobertas em diferentes regiões geográficas e na incorporação de fatores ambientais adicionais para aprimorar a precisão preditiva. A especificação empírica segue Y=₀+^ X+, e a inferência é reportada com critérios estatísticos sensíveis à incerteza.