[en] Introduction: Seasonal influenza epidemics are challenging because of the large number of cases and the burden they place on the healthcare system. Therefore, surveillance systems are needed to monitor the incidence of influenza in the population, whether based on diagnoses or confirmed cases. Currently, there is no system that can predict the onset of an influenza epidemic in order to prepare the healthcare system. Therefore, the aim of this thesis is to develop a mathematical model capable of predicting the onset of an influenza epidemic at least one week in advance, using data from respiratory disease diagnoses and meteorological data. Methods: The agreement and temporal lag between flu diagnosis rates and confirmed flu case rates in Catalonia were studied. Then, logistic regression models, Support Vector Machine, and Random Forest were fitted, applying Principal Component Analysis. To evaluate the models, the Kappa index, accuracy, and the area under the ROC curve were used. Results: Influenza diagnosis rates are concordant and do not lag behind total confirmed case rates. However, diagnosis rates either lead or lag by one week compared to the sentinel surveillance system. The logistic regression model with principal components was selected because it provided the best point estimate for 2 out of 3 measures, although no significant differences were found in the performance of the other models. Conclusion: It is possible to predict the seasonal influenza epidemic in Catalonia one week in advance using data from respiratory disease diagnoses and meteorological data.

[es] Introducción: La epidemia de gripe estacional supone un reto debido al gran número de casos y la sobrecarga sobre el sistema sanitario. Por este motivo, es necesario disponer de sistemas de vigilancia para controlar la incidencia de gripe en la población, ya sea basada en diagnósticos o en casos confirmados. Actualmente, no se dispone de ningún sistema que permita predecir cuándo comenzará la epidemia de gripe y permita preparar el sistema sanitario. Por tanto, el objetivo de esta tesis doctoral es construir un modelo matemático capaz de predecir el inicio de la epidemia de gripe con al menos una semana de antelación usando datos de diagnósticos de enfermedades respiratorias y datos meteorológicos. Métodos: Se estudió la concordancia y el desfase temporal entre las tasas de diagnósticos de gripe y las tasas de casos confirmados de gripe en Cataluña. Posteriormente, se ajustaron modelos de regresión logística, Support Vector Machine y Random Forest, aplicando Análisis de Componentes Principales. Para evaluar los modelos se utilizaron el índice Kappa, exactitud y el área bajo la curva ROC. Resultados: Las tasas de diagnóstico de gripe concuerdan y no tienen desfase respecto a las tasas de casos confirmados totales. Sin embargo, las tasas de diagnóstico se adelantan una semana respecto al sistema centinela. Se seleccionó el modelo de regresión logística con componentes principales por obtener la mejor estimación puntual en 2 de las 3 métricas, aunque no se encontraron diferencias significativas en el rendimiento de los otros modelos. Conclusión: Es posible predecir la epidemia de gripe estacional en Cataluña con una semana de antelación usando datos de diagnósticos de enfermedades respiratorias y meteorológicos.