Forecast the Noncommunicable Disease Incidents in Kanchanaburi Province
Keywords:
Forecasting, Incidents, Non-Communicable diseases, Grey System TheoryAbstract
This quantitative forecasting research aimed to study the forecast of the number of new patients with chronic non-communicable diseases in Kanchanaburi Province in fiscal year 2025. The time series data collected from the standard reporting group Illnesses with important non-communicable diseases, Health Zone 5, data from fiscal years 2014 to 2024, Ministry of Public Health., and analyzed annually data with Gray System Theory. The results showed that forecasting the number of new cases of high blood pressure, diabetes, and cardiovascular disease, the GM(1,1) Error Periodic Correction model had a mean absolute percentage error for the period from fiscal year 2014 to fiscal year 2024 in percent of 3.05, 2.47, and 35.01, respectively, which were within the criteria for high accuracy prediction, except for the number of new patients with cardiovascular disease that the model is reasonable enough to predict only. In fiscal year 2025, there will be new patients with high blood pressure, diabetes, and cardiovascular disease 15,142, 5,647, and 87 cases, respectively, increased from fiscal year 2024 of 4.84, 0.92, and 28.33 percent, respectively.
References
กลุ่มเทคโนโลยี และระบาดวิทยา กองโรคไม่ติดต่อ กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. (2556). รายงานการสำรวจและคัดกรองสภาวะสุขภาพประเด็นโรคไม่ติดต่อ ผ่าน Application smart อสม. ปี พ.ศ. 2566 [อินเทอร์เน็ต]. 2556 [สืบค้นเมื่อ 5 ต.ค. 67]. เข้าถึงจาก: https://ddc.moph.go.th/uploads/publish/1541120240306043816.pdf
กระทรวงสาธารณสุข. กลุ่มรายงานมาตรฐาน >> การป่วยด้วยโรคไม่ติดต่อที่สำคัญ [อินเทอร์เน็ต]. 2567 [สืบค้นเมื่อ 5 ต.ค. 67]. เข้าถึงจาก: https://hdcservice.moph.go.th/hdc/reports/page.php?cat_id=6a1fdf282fd28180eed7d1cfe0155e11
Duan J, Jiao F, Zhang Q, Lin Z. Predicting Urban Medical Services Demand in China: An Improved Grey Markov Chain Model by Taylor Approximation. Int. J. Environ. Res. Public Health 2017; 14: 883. DOI: 10.3390/ijerph14080883
Deng J. Grey control system. J Huazhong Univ Sci Technolog 1982; 1: 9–18.
Xie N. A summary of grey forecasting models. Grey Systems: Theory and Application 2022; 12(4): 703–22. doi:10.1108/GS-06-2022-0066
Liu S. Grey system theory and its application. (9th Ed.). Beijing: Science Press; 2021.
Liu S, Lin Y. Grey system theory and its application. Berlin, Heidelberg: Springer; 2010.
Lin YH, Chiu CC, Lin YJ, Lee PC. Rainfall prediction using innovative grey model with the dynamic index. J Mar Sci Technol 2013; 21(1): 63-75. DOI:10.61 19/JMST-011-1116-1.
Andrés D. Machine Learning Pills: Error Metrics for Time Series Forecasting [Internet]. 2023 [cited 2024 Nov 5]. Available from: from https://mlpills.dev/time-series/error-metrics-for-time-series-forecasting/
Lewis CD. Industrial and business forecasting methods. London: Butterworths; 1982.
มหาวิทยาลัยมหิดล. ประกาศมหาวิทยาลัยมหิดล เรื่อง แนวปฏิบัติสำหรับโครงการวิจัยที่ไม่เข้าข่ายการวิจัยในคน [อินเทอร์เน็ต]. 2565 [สืบค้นเมื่อ 5 ต.ค. 67]. เข้าถึงจาก: https://sp.mahidol.ac.th/th/LAW/policy/2565-MU-Non-Human.pdf
ศูนย์ส่งเสริมจริยธรรมการวิจัยในคน สำนักงานอธิการบดีมหาวิทยาลัยมหิดล. แบบประเมินว่าโครงการวิจัยของท่านเข้าข่ายการวิจัยในคนหรือไม่ [อินเทอร์เน็ต]. 2565 [สืบค้นเมื่อ 5 ต.ค. 67]. เข้าถึงจาก: https://sp.mahidol.ac.th/th/ethics-human/forms/checklist/2022-Human%20Research%20Checklist-researcher.pdf
พรพิมล อดัมส์. ความสำคัญของการขอรับรองจริยธรรมการวิจัย. [อินเตอร์เน็ต] 2566 [สืบค้นเมื่อ 5 ต.ค. 67]. เข้าถึงจาก: https://www.tm.mahidol.ac.th/research/images/Channel/slide/S2_ep30_จริยธรรมการวิจัยในคน.pdf
Tableau. Time Series Forecasting: Definition, Applications, and Examples Forecasting [Internet]. 2024 [cited 2024 Nov 5]. Available from: https://www.tableau.com/analytics/time-series-forecasting
