Un Modelo jerárquico bayesiano espacio-temporal con variable de conteos: aplicación de VIH/SIDA en Costa Rica

 

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Detalles Bibliográficos
Autores: Chou Chen, Shu Wei, Alvarado Barrantes, Ricardo
Formato: artículo original
Fecha de Publicación:2018
Descripción:Los modelos espaciales que suavizan las tasas de mortalidad estandarizada o los riesgos relativos son utilizados ampliamente en el mapeo de enfermedades, con el objetivo de explorar y describir patrones espaciales de un evento de interés. Generalmente, la estimación de estos riesgos relativos es imprecisa cuando los eventos son raros. Cuando se quiere incluir la tendencia temporal, el problema es aún más grave pues el conteo de las defunciones en el perı́odo dado se divide en varios años, lo que resulta en que los conteos sean aún más bajos. En este trabajo, se analizan los modelos Bayesianos espacio-temporales que toman en cuenta la información geográfica y temporal, además de algunas covariables como el porcentaje de viviendas urbanas, porcentaje de personas entre 24 y 49 años y la tasa de mortalidad infantil de cada cantón en el año 2011. Se concluyó que estos modelos producen mejores estimaciones de riesgos relativos por cantón y año, además de que el modelo que asume una interacción espacio-temporal más simple ajusta mejor. Finalmente, se comparan los riesgos relativos estimados con el modelo seleccionado, contra la estimación obtenida vı́a máxima verosimlitud, y resulta que el método propuesto es más eficiente y preciso.
País:Kérwá
Institución:Universidad de Costa Rica
Repositorio:Kérwá
OAI Identifier:oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/75362
Acceso en línea:http://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3624
https://hdl.handle.net/10669/75362
Palabra clave:SIDA
VIH
Epidemiología
Mapeo de enfermedades
Modelos espacio-temporales
Modelos jerárquicos bayesianos