Forecasting the Number of Deaths from Pneumonia and Intracerebral Hemorrhage

Authors

  • Bangon Yunan Department of Adult and Geriatric Nursing, Faculty of Nursing, Pathumthani University
  • Vadhana Jayathavaj Faculty of Allied Health Sciences, Pathumthani University https://orcid.org/0000-0002-3547-667X

Keywords:

Forecasting, Number of deaths, Pneumonia, Intracerebral hemorrhage, Grey system theory

Abstract

This time-series forecasting research aimed at predicting numbers of deaths from pneumonia and from intracerebral hemorrhage in the fiscal year 2024, because these two diseases have continuously been in the top two causes of death from the fiscal years 2014 to 2023. Population was the number of deaths from pneumonia and intracerebral hemorrhage in Thailand from fiscal years 2014 to 2024 (processing date: March 5, 2024). The research tool was a software program in tabular form. The data were collected from the Ministry of Public Health's death statistics reporting system, items 169: Pneumonia and 153: Intracerebral hemorrhage. The statistics used to analyze the data were descriptive statistics and models based on Gray system theory. Results showed that, when using data from fiscal years 2015 to 2023 to create a model based on Gray system theory, the numbers of deaths from pneumonia and from intracerebral hemorrhage, the GM(1,1) expanded with periodic correction models for both diseases had the lowest Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values, which were 2.83 and 1.20, respectively. It can be forecasted that, in fiscal year 2024, there will be 34,142 from pneumonia and 9,881 deaths from intracerebral hemorrhage, an increase from fiscal year 2023 of 21.08 percent and 1.75 percent, respectively, and different from the full fiscal year 2024 estimated of 37.12 percent and 15.99 percent, respectively. These forecasts can be used to adjust public health plans related to these two diseases in the fiscal year 2024.

Author Biographies

Bangon Yunan, Department of Adult and Geriatric Nursing, Faculty of Nursing, Pathumthani University

Instructor

Vadhana Jayathavaj, Faculty of Allied Health Sciences, Pathumthani University

Associate Professor

References

กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. โรคปอดบวม, ปอดอักเสบ (Pneumonia) [อินเทอร์เน็ต]. 2563. [เข้าถึงเมื่อ 2567 มี.ค. 5]. เข้าถึงได้จาก: https://ddc.moph.go.th/disease_detail.php?d=21

ศูนย์โรคหลอดเลือดสมองศิริราช. โรคหลอดเลือดสมองคืออะไร [อินเทอร์เน็ต]. 2563. [เข้าถึงเมื่อ 2567 มี.ค. 5]. เข้าถึงได้จาก: https://www.si.mahidol.ac.th/th/division/sistroke/knowledge_detail.asp?id=

กระทรวงสาธารณสุข. กลุ่มรายงานมาตรฐาน >> สาเหตุการป่วย/ตาย >> รายงานการตายตาม 298 กลุ่มโรค (hospital base) ปีงบประมาณ 2557 ถึง 2567 [อินเทอร์เน็ต]. 2567. [เข้าถึงเมื่อ 2567 มี.ค. 5]. เข้าถึงได้จาก: https://hdcservice.moph.go.th/hdc/reports/report.php?&cat_id=491672679818600345dc1833920051b2&id=b4ea22252bb533f3f9225dfcab83d43a

Deng J. Introduction to grey system theory. The Journal of Grey System. 1989;1(1):1-2.

Liu S. Editorial: memorabilia of the establishment and development of grey system theory (1982-2021). Grey Systems: Theory and Application. 2022;12:701–2. doi: 10.1108/GS-10-2022-188

Tao L, Liang A, Xie N, Liu S. Grey system theory in engineering: a bibliometrics and visualization analysis. Grey Systems: Theory and Application 2022;12(4):723-43. https://doi.org/10.1108 /GS-06-2022-0059

Xie N. A summary of grey forecasting models. Grey Systems: Theory and Application 2022;12:703–22. doi:10.1108/GS-06-2022-0066

Liu S. Grey system theory and its application. (9th Ed.). Beijing: Science Press; 2021.

The jamovi project. jamovi. (Version 2.3) [Computer Software]. 2022. [cited 2024 Mar 5]. Available from: https://www.jamovi.org.

Liu S, Lin Y. Grey Systems Theory and Applications. Heidelberg: Springer-Verlag; 2010.

Lin Y-H, Chiu C-C, Lin Y-JL, Lee P-C. Rainfall prediction using innovative grey model with the dynamic index. Journal of Marine Science and Technology 2013;21(1): 63-75.

Andrés D. Error Metrics for Time Series Forecasting [Internet]. Machine Learning Pills; 2023 [cited 2024 Mar 5]. Available from: https://mlpills.dev/time-series/error-metrics-for-time-series-forecasting

Lewis CD. Industrial and business forecasting methods. London: Butterworths;1982.

ศูนย์ส่งเสริมจริยธรรมการวิจัย มหาวิทยาลัยมหิดล. แบบฟอร์มประเมินตนเอง เข้าข่ายการวิจัยในคนหรือไม่ (Eng, Thai) [อินเทอร์เน็ต]. 2566. [เข้าถึงเมื่อ 2567 มี.ค. 5]. เข้าถึงได้จาก: https://sp.mahidol.ac.th/th/ethics-human/assessment.html

มหาวิทยาลัยมหิดล. ประกาศมหาวิทยาลัยมหิดล เรื่อง แนวปฏิบัติสำหรับโครงการที่ไม่เข้าข่ายการวิจัยในคน พ.ศ. 2565 [อินเทอร์เน็ต]. 2565. [เข้าถึงเมื่อ 2567 มี.ค. 5]. เข้าถึงได้จาก: https://sp.mahidol.ac.th/th/LAW/policy/2565-MU-Non-Human.pdf

Mukaka MM. Statistics corner: a guide to appropriate use of correlation coefficient in medical research. Malawi Med J. 2012;24:69–71.

MedPark Hospital. เลือดออกในสมอง [อินเทอร์เน็ต]. 2566. [เข้าถึงเมื่อ 2567 มี.ค. 5]. เข้าถึงได้จาก: http://www.medparkhospital.com/en-US/disease-and-treatment/intracerebral-hemorrhage

Downloads

Published

2024-07-05

How to Cite

Yunan, B., & Jayathavaj, V. (2024). Forecasting the Number of Deaths from Pneumonia and Intracerebral Hemorrhage. REGIONAL HEALTH PROMOTION CENTER 9 JOURNAL, 18(3), 946–956. retrieved from https://he02.tci-thaijo.org/index.php/RHPC9Journal/article/view/268212