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

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dc.contributor.author Chou-Chen, Shu Wei
dc.date.accessioned 2018-11-28T15:42:02Z
dc.date.available 2018-11-28T15:42:02Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.issn 2027-3355
dc.identifier.uri http://biblioteca.ccp.ucr.ac.cr/handle/123456789/1598
dc.description.abstract Los modelos espaciales que suavizan las tasas de mortalidad estandarizada o los riesgos relativos son utilizados ampliamente en el mapeo de enfermedades, lo anterior, con el objetivo de explorar y describir patrones espaciales de un evento de inter´es; generalmente, la estimaci´on de estos riesgos relativos es imprecisa cuando los eventos son raros. Ahora bien, al momento de incluir la tendencia temporal, el problema es a´un m´as grave, pues el conteo de las defunciones en el per´ıodo dado se divide en varios a˜nos, lo que resulta en que los conteos sean m´as bajos. En este trabajo, se analizan los modelos bayesianos espacio-temporales que toman en cuenta la informaci´on geogr´afica y temporal, adem´as de algunas covariables como el porcentaje de viviendas urbanas, porcentaje de personas entre 24 y 49 a˜nos y la tasa de mortalidad infantil de cada cant´on en el 2011; se concluy´o que estos modelos producen mejores estimaciones de riesgos relativos por cant´on y a˜no, adem´as de que el modelo que asume una interacci´on espacio-temporal m´as simple ajusta mejor. Finalmente, se comparan los riesgos relativos estimados con el modelo seleccionado, contra la estimaci´on obtenida v´ıa m´axima verosimlitud, y resulta que el método propuesto es m´as eficiente y preciso. Spatial models that smooth standardized mortality ratios are widely used in disease mapping. Usually, estimation is imprecise when events are rare. In situations where each areal count splits into di erent time periods, this problem is more evident because of the presence of even lower counts for the areal units for each time period. In this work, we analyze models that include geographic and temporal information and some covariates such as percentage of urban household, percentage of people between 24 and 49 years old, and infant mortality ratio of each county in 2011. As a result, these models produce better estimations, especially for the model with the simplest space-time interaction. Finally, HIV/AIDS mortality data in Costa Rica (1998-2012) are used as an illustration to compare classic standardized mortality ratios and posterior means of relative risk. The proposed method is more e cient and more precise than the maximum likelihood. es
dc.language.iso es es
dc.publisher Univerisdad Santo Tomás es
dc.rights Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Costa Rica
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/cr/
dc.subject Epidemiología es
dc.subject Mapeo de enfermedades es
dc.subject SIDA es
dc.subject VIH es
dc.title Un modelo jerárquico bayesiano espacio-temporal con variable de conteos : aplicación de VIH/SIDA en Costa Rica es
dc.title.alternative Comunicaciones en Estadística, 11 (1) es
dc.type Article es


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