Análisis de una serie temporal en un centro de atención terciaria del linfoma no Hodgkin

Resumen

Introducción: La incidencia del linfoma no Hodgkin se incrementa entre 1 y 2 % anualmente. Ordenar cronológicamente su incidencia mensual permite analizar características inherentes a una serie temporal.

Objetivo: Determinar las características que distinguen una serie temporal de 11 años de linfoma no Hodgkin.

Métodos: Se realizó un estudio descriptivo en el Hospital Clínico Quirúrgico Hermanos Ameijeiras en el período de enero de 2011 a diciembre de 2021, la muestra estuvo conformada por 132 pacientes diagnosticados con la enfermedad en el Servicio de Hematología. Se realizó un análisis espectral y de las autocorrelaciones. Se utilizaron modelos tradicionales y ARIMA para los datos. Se realizaron pronósticos con los modelos de machine learning.

Resultados: En el gráfico de la secuencia no se observó tendencia y la repetición de los picos sugiere estacionalidad, en el análisis espectral muestra que ocurre a los 12 meses y en el análisis aditivo del componente estacional. El ruido de la serie tiene una distribución normal. Los algoritmos de machine learning disminuyen el error de los pronósticos.

Conclusiones: Se determinó las características que distinguen una serie temporal en una serie de tiempo no aleatoria de carácter estacionario en media, con alguna variabilidad de varianzas, con estacionalidad, donde el error en la extrapolación pronóstico disminuye utilizando algoritmos de machine learning.