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

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

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 imp...

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Main Authors:	Chou Chen, Shu Wei, Alvarado Barrantes, Ricardo
Format:	Artículo
Language:	Español
Published:	2018
Subjects:	SIDA VIH Epidemiología Mapeo de enfermedades Modelos espacio-temporales Modelos jerárquicos bayesianos
Online Access:	http://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3624 https://hdl.handle.net/10669/75362

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spelling	753622021-04-18T02:32:02Z Un Modelo jerárquico bayesiano espacio-temporal con variable de conteos: aplicación de VIH/SIDA en Costa Rica A bayesian hierarchical spatio-temporal model with count data: application to the HIV/AIDS in Costa Rica Chou Chen, Shu Wei Alvarado Barrantes, Ricardo SIDA VIH Epidemiología Mapeo de enfermedades Modelos espacio-temporales Modelos jerárquicos bayesianos 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. 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 different 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 efficient and more precise than the maximum likelihood. UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Sociales::Facultad de Ciencias Económicas::Escuela de Estadística UCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Sociales::Centro Centroamericano de Población (CCP) 2018-08-14T20:57:54Z 2018-08-14T20:57:54Z 2018-06 artículo científico http://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3624 2027-3355 2339-3076 https://hdl.handle.net/10669/75362 10.15332/s2027-3355 828-B5-235 es application/pdf Comunicaciones en Estadística, 11(1): 9-35
institution	Universidad de Costa Rica
collection	Repositorio KERWA
language	Español
topic	SIDA VIH Epidemiología Mapeo de enfermedades Modelos espacio-temporales Modelos jerárquicos bayesianos
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description	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.
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_version_	1758381837447593984
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Un Modelo jerárquico bayesiano espacio-temporal con variable de conteos: aplicación de VIH/SIDA en Costa Rica

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