摘要：La detección precoz del comportamiento anormal de eventos de salud es un pilar de la vigilancia en salud. La posibilidad de preparar intervenciones oportunas garantiza a las autoridades sanitarias la reducción de las consecuencias, en ocasiones letales, derivadas de enfermedades y otros daños. La modelación ARIMA, presentada por Box y Jenkins en 1976, ha sido empleada mundialmente en salud pública con frecuencia creciente, debido a sus bondades para modelar adecuadamente el comportamiento de los eventos de salud y para la obtención de pronósticos del comportamiento esperado de enfermedades transmisibles sujetas a vigilancia. Los modelos ARIMA permiten la modelación de los valores recientes y remotos de la variable e incluyen términos también para los ruidos recientes y remotos, lo que garantiza que todos los componentes de la serie puedan ser incluidos y analizados integralmente. Se presenta una revisión metodológica y ejemplos prácticos de la utilización de la modelación ARIMA para la generación de pronósticos en la vigilancia de enfermedades transmisibles. A pesar de la complejidad de la obtención del modelo más idóneo, en las Unidades de Análisis y Tendencias del país se ha utilizado exitosamente para la modelación de numerosos eventos. Se presentan los resultados obtenidos con esta modelación para la predicción de las atenciones médicas semanales por enfermedades diarreicas agudas y por infecciones respiratorias agudas en Cuba durante los años 1998-2004. Se contrastan los valores esperados y los valores observados y se concluye que estos modelos tienen buena estabilidad y resultan adecuados para el pronóstico de estos eventos
其他摘要：The early detection of abnormal behavior of health events is a health surveillance pillar. The possibility of designing suitable interventions assures the health authorities the reduction of sometimes lethal consequences derived from diseases and other damages. ARIMA modeling presented by Box and Jenkins in 1976 has been increasingly used in public health worldwide due to its advantages to adequately model the behavior of health events and to make forecast of the expected behavior of communicable diseases under surveillance. ARIMA allows modeling recent and remote values of the variable and also includes terms for recent and remote noises, all of which guarantees that all the series elements can be covered and comprehensively analyzed. A methodological review and practical examples of the use of ARIMA modeling for forecast generation in communicable disease surveillance were presented. Despite the complexities in the process of obtaining the optimal model, the Analysis and Tendency Units of the country have successfully used them for a number of events. The results of this modeling for the prediction of weekly medical visits due to acute diarrheal diseases and acute respiratory infections in Cuba in the period 1998-2004 were provided. Expected and observed results were compared. It was concluded that these models had good stability and were suitable for forecasting of events
关键词：Health surveillance; time series; ARIMA models; Box and Jenkins models; forecastsVigilancia en salud; series de tiempo; modelos ARIMA; modelos de Box y Jenkins; pronósticos
