Forecasting Model for Incidence of Type I Diabetes in Children under 15-year-old in Health Region VIIForecasting Model for Incidence of Type I Diabetes in Children under 15-year-old in Health Region VII
Keywords:
Forecasting, Diabetes, ChildrenAbstract
Type I Diabetes Mellitus is a major health problem in children, especially in Health Region 7th (Khon Kaen, Roi Et, Kalasin, and Maha Sarakham provinces) in Thailand. However, there was a lack of study to conduct a forecasting model of this disease in that area using time series data especially in children. Therefore, this study aimed to develop the predictive model for type I DM among children under 15-years-old in Health Region 7th. The patient’s data during 2015 to 2024 were retrieved form Health Data Center database, Office of the Permanent Secretary, Ministry of Public Health, Thailand. Negative Binomial and Box-Jenkins methods were used to create forecasting models using the retrieved data. The results found, there were 25.8 cases per 100,000 population (95% Confidence interval: 24.7 to 27.0). The highest number of cases was recorded in August 2019. SARIMA(1,1,1)(1,1,1)12 is the appropriate model for predicting type I diabetes. It allows for forecasting the future incidence of type 1 diabetes among children under 15 years old specifically in Health Region 7th. The forecasts can be used as supporting information for healthcare resource management, such as estimating the future demand for medical personnel and related healthcare resources.
References
World Health Organization. Classification of diabetes mellitus [Internet]. 2019. [cited 2024 Jun 16]. Available from: https://www.who.int/publications/i/item/classification-of-diabetes-mellitus/
Global Health Data Exchange. Global Burden of Disease Study 2019: GBD Results Tool [Internet]. 2021. [cited 2024 May 21]. Available from: https://ghdx.healthdata.org/gbd-2019
สมเกียรติ โพธิสัตย์, สถิตย์ นิรมิตมหาปัญญา, ชัยชาญ ดีโรจน์วงศ์, วีระศักดิ์ ศรินนภากร, นภา ศิริวิวัฒนากุล, สิทธิชัย อาชายินดี และคณะ. โรคเบาหวาน (Diabetes Mellitus). ใน: ชุษณะ มะกรสาร, บรรณาธิการ. Thailand Medical Services Profile 2011-2014 First Edition. พิมพ์ครั้งที่ 1. นนทบุรี: กรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข; 2557. หน้า 6-1 ถึง 6-38.
สมาคมต่อมไร้ท่อแห่งประเทศไทย. แนวทางเวชปฏิบัติสำหรับโรคเบาหวาน 2566 [อินเตอร์เน็ต]. กรุงเทพมหานคร: บริษัท ศรีเมืองการพิมพ์ จำกัด; 2566 [เข้าถึงเมื่อ 13 ม.ค. 2568]. 263 หน้า. เข้าถึงได้จาก: https://thaipedendo.org/clinical-practice-guideline-for-diabetes-2023/
Patterson C, Guariguata L, Dahlquist G, Soltész G, Ogle G, Silink M. Diabetes in the young - a global view and worldwide estimates of numbers of children with type 1 diabetes. Diabetes Res Clin Pract. 2014; 103(2):161–75.
Fox DA, Islam N, Sutherland J, Reimer K, Amed S. Type 1 diabetes incidence and prevalence trends in a cohort of Canadian children and youth. Pediatric Diabetes 2018; 19(3):501-5.
Mobasseri M, Shirmohammadi M, Amiri T, Vahed N, Fard HH, Ghojazadeh M. Prevalence and incidence of type 1 diabetes in the world: A systematic review and meta-analysis. Health Promotion Perspectives 2020; 10(2):98-115.
Rittiphairoj T, Owais M, Ward ZJ, Reddy CL, Yeh JM, Atun R. Incidence and prevalence of type 1 diabetes and diabetic ketoacidosis in children and adolescents (0−19 years) in Thailand (2015-2020): A nationwide population-based study. Lancet Reg Health West Pac. 2022; 21:1-13.
Panamonta O, Thamjaroen J, Panamonta M, Panamonta N, Suesirisawat C. The rising incidence of type 1 diabetes in the northeastern part of Thailand. Journal of the Medical Association of Thailand 2011; 94(12):1447-50.
สำนักงานพัฒนาระบบข้อมูลข่าวสารสุขภาพ. สถิติสุขภาพคนไทย [อินเตอร์เน็ต]. 2563. [เข้าถึงเมื่อ 23 ม.ค. 2568]. เข้าถึงได้จาก: https://www.hiso.or.th/thaihealthstat/area/index.php?ma=1&pf=01818101&tm=2&tp=3302
Singye T, Unhapipat S. Time series analysis of diabetes patients: A case study of Jigme Dorji Wangchuk National Referral Hospital in Bhutan. Journal of Physics: Conference Series. 2018; (1039):1–11.
Loibor JM, Kisoma MM. Modeling Diabetes Patients’ Attendance at Bagamoyo District Hospital Using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Model. International Journal of Scientific Research 2022; 11(6):39-42.
Soh JGS, Mukhopadhyay A, Mohankumar B, Quek SC, Tai BC. Predictors of frequency of 1-year readmission in adult patients with diabetes. Scientific Reports. 2023; 13(1):1-10.
UCLA Statistical Consulting Group. Zero-inflated negative binomial regression | R data analysis examples [Internet]. 2006. [cited 2024 Jul 5]. Available from: https://stats.oarc.ucla.edu/r/dae/zinb/
ผุสดี ชูชีพ, วัฒนา ชยธวัช. การพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยเบาหวานจังหวัดนครราชสีมาด้วยทฤษฎีระบบเกรย์. วารสารศูนย์อนามัยที่ 9. 2567; 18(1):143-53.
กระทรวงสาธารณสุข. ระบบคลังข้อมูลด้านการแพทย์และสุขภาพ กระทรวงสาธารณสุข [อินเตอร์เน็ต]. 2567. [เข้าถึงเมื่อ 2 ธ.ค. 2567]. เข้าถึงได้จาก: https://hdc.moph.go.th/center/public/main
R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. [Internet]. 2024. [cited 2024 Aug 20]. Available from: https://www.R-project.org
Posit Team. RStudio: Integrated Development Environment for R. Posit Software, PBC, Boston, MA. [Internet]. 2025. [cited 2024 Dec 2]. Available from: https://posit.co/downloads/
สำนักบริหารการทะเบียน กรมการปกครอง. ระบบสารสนเทศเพื่อการบริหาร [อินเตอร์เน็ต]. 2568. [เข้าถึงเมื่อ 27 ม.ค. 2568]. เข้าถึงได้จาก: https://stat.bora.dopa.go.th/StatMIS/#/ReportStat/3
Humanitarian data exchange. Thailand - Subnational Administrative Boundaries - Humanitarian Data Exchange [Internet]. 2022. [cited 2024 Nov 5]. Available from: https://data.humdata.org/dataset/cod-ab-tha
พงษ์ศิริ ศิริพานิช. การพยากรณ์อนุกรมเวลาด้วยตัวแบบผสมระหว่าง ARIMA และเครือข่ายประสาทเทียม [สารนิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต]. กรุงเทพมหานคร: มหาวิทยาลัยศิลปากร; 2550. 54 หน้า.
กรินทร์ กาญทนานนท์. การพยากรณ์ทางสถิติ. พิมพ์ครั้งที่ 1. กรุงเทพมหานคร: บริษัท ซีเอ็ดยูเคชั่น จำกัด (มหาชน); 2561.
Dickey DA, Fuller WA. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association 1979; 74(366):427-31.
National Institute of Standards and Technology. Box-Ljung Test [Internet]. 2012. [cited 2025 Jan 3]. Available from: https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4481.htm
Sibeijn M, Pequito S. A time-reversed model selection approach to time series forecasting. Sci Rep. 2022; 12(1):11-4.
HURVICH CM, TSAI CL. Regression and time series model selection in small samples. Biometrika. 1989; 76(2):297-307.
สำนักงานราชบัณฑิตยสภา. พจนานุกรมศัพท์สถิติศาสตร์ ฉบับราชบัณฑิตสภา. พิมพ์ครั้งที่ 2. กรุงเทพมหานคร: สำนักงานราชบัณฑิตยสภา; 2561.
Manuwald U, Schoffer O, Kugler J, Riemenschneider H, Kapellen TM, Kiess W, et al. Trends in incidence and prevalence of type 1 diabetes between 1999 and 2019 based on the Childhood Diabetes Registry of Saxony, Germany. PLoS One. 2021; 16(12):1-10.
Wu R, Burnside M, Davies H, Jefferies C, Wheeler B, Paul R, et al. Prevalence and incidence of type 1 diabetes in children aged 0–14 years old in New Zealand in 2021. Journal of Paediatrics and Child Health. 2023; 59(3):519-25.
World Bank Group. World Bank Country and Lending Groups–World Bank Data Help Desk [Internet]. 2024. [cited 2024 Jan 16]. Available from: https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/articles/906519
Dündar İ, Akıncı A, Çamtosun E, Kayaş L, Çiftçi N, Özçetin E. Type 1 Diabetes Incidence Trends in a Cohort of Turkish Children and Youth. Turkish Archives of Pediatrics 2023; 58(5):539-45.
Nyoni T, Nyoni SP. Predicting Diabetes Mellitus Cases at a Private Hospital in Zimbabwe using the Box-Jenkins “Catch all” Model. EPRA International Journal of Research & Development (IJRD) 2020; 5(2):206-14.
Fialho MDS. Hospitalizations due to Diabetes in Portugal: a time series analysis [Master Thesis in Biostatistical]. Lisbon: Faculty of Sciences, University of Lisbon; 2020. 86 p.
Weng J, Zhou Z, Guo L, Zhu D, Ji L, Luo X, et al. Incidence of type 1 diabetes in China, 2010-13: population based study. BMJ Journals. 2018; 360:1-9
Moltchanova EV, Schreier N, Lammi N, Karvonen M. Seasonal variation of diagnosis of Type 1 diabetes mellitus in children worldwide. Diabetic Medicine 2009; 26(7):673–8.
กลุ่มติดตามและประเมินผล กองยุทธศาสตร์และแผนงาน กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. รายงานประจำปี 2562. พิมพ์ครั้งที่ 1. นนทบุรี: สำนักพิมพ์อักษรกราฟฟิคแอนด์ดีไซน์; 2562.
กองโรคไม่ติดต่อ กรมควบคุมโรค. รายงานผลสัมฤทธิ์แผนการป้องกันและควบคุมโรคไม่ติดต่อ 5 ปี (พ.ศ.2560 - 2564) [อินเตอร์เน็ต]. 2566 [เข้าถึงเมื่อ 31 ม.ค. 2568]. เข้าถึงได้จาก: https://ddc.moph.go.th/dncd/journal_detail.php?%20%20publish=14379.
สำนักโรคไม่ติดต่อ กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. แผนยุทธศาสตร์การป้องกันและควบคุมโรคไม่ติดต่อระดับชาติ 5 ปี (พ.ศ. 2560-2564) [อินเตอร์เน็ต]. กรุงเทพมหานคร: บริษัท อิโมชั่น อาร์ต จำกัด. 2560. [เข้าถึงเมื่อ 14 มกราคม 2568]. 80 หน้า. เข้าถึงได้จาก: https://ddc.moph.go.th/uploads/ckeditor2/dncd/files/แผนการป้องกันและควบคุมโรคไม่ติดต่อ%20ระดับชาติ%205%20ปี%20(พ.ศ.%202560-2564).pdf
Passanisi S, Salzano G, Aloe M, Bombaci B, Citriniti F, De Berardinis F, et al. Increasing trend of type 1 diabetes incidence in the pediatric population of the Calabria region in 2019–2021. Italian Journal of Pediatrics. 2022; 48(66):1–8.
Khashebi RM, Patterson CC, Shebani MS. The Incidence Trend of Type 1 Diabetes among Children and Adolescents 0-14 Years of Age in the West, South, and Tripoli Regions of Libya (2009-2018). JCRPE Journal of Clinical Research in Pediatric Endocrinology 2023; 15(4):356–64.
Raicevic M, Samardzic M, Soldatovic I, Curovic Popovic N, Vukovic R. Trends in nationwide incidence of pediatric type 1 diabetes in Montenegro during the last 30 years. Front Endocrinol (Lausanne) 2022; 13:1-7.
Gregory GA, Robinson TIG, Linklater SE, Wang F, Colagiuri S, de Beaufort C, et al. Global incidence, prevalence, and mortality of type 1 diabetes in 2021 with projection to 2040: a modelling study. Lancet Diabetes Endocrinol 2022; 10(10):741-60.
Patterson CC, Gyürüs E, Rosenbauer J, Cinek O, Neu A, Schober E, et al. Trends in childhood type 1 diabetes incidence in Europe during 1989-2008: Evidence of non-uniformity over time in rates of increase. Diabetologia 2012; 55(8):2142-7.
Sumanto YD, Hariyanto S, Andriyati A. Forecasting the Number of Patients Visits with Diabetes Mellitus Diagnosed Using ARIMA at Mitra Sehat Clinic Sukoharjo Indonesia. International Journal of Applied Engineering Research 2023; 18(4):256-61.
Villani M, Earnest A, Nanayakkara N, Smith K, De Courten B, Zoungas S. Time series modelling to forecast prehospital EMS demand for diabetic emergencies. BMC Health Services Research. 2017; 17(1):1-9.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 The Office of Disease Prevention and Control 10th
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของ สำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 10 จังหวัดอุบลราชธานี
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับสำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 10 จังหวัดอุบลราชธานีและบุคลากรท่านอื่นๆในสำนักงานฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
