Descripción del proyecto
EN LAS DOS ULTIMAS DECADAS LA CONTRIBUCION DE LA ESTADISTICA A LA RESOLUCION DE PROBLEMAS REALES EN EL CAMPO DE LA EPIDEMIOLOGIA (ESPACIAL) HA SIDO ENORME, SIN EMBARGO, TODAVIA QUEDAN PROBLEMAS RELEVANTES SIN RESOLVER, ESTUDIOS RECIENTES LLEVADOS A CABO POR NUESTRO EQUIPO DE TRABAJO PONEN DE MANIFIESTO QUE LA METODOLOGIA ACTUAL USADA PARA LA DETECCION DE ZONAS CON RIESGOS EXTREMOS NO RESULTA SUFICIENTEMENTE ADECUADA, LOS INTERVALOS DE CONFIANZA Y TAMBIEN DE CREDIBILIDAD DERIVADOS DE SOFISTICADOS MODELOS ESTADISTICOS PRESENTAN PROBABILIDADES DE COBERTURA MUY BAJAS, FUNDAMENTALMENTE EN ZONAS CON RIESGOS ESTIMADOS ALTOS O PARTICULARMENTE BAJOS, ESTO PROVOCA LA PRESENCIA DE FALSOS NEGATIVOS, ES DECIR, REGIONES CON RIESGOS DE MORTALIDAD ALTOS QUE NO SON DETECTADAS COMO TALES, PARECE QUE LA UTILIZACION DE MODELOS DE SUAVIZACION DE RIESGOS NO FACILITA LA DETECCION DE RIESGOS EXTREMOS, ESTE PROBLEMA ES GRAVE YA QUE IMPIDE QUE SE PONGAN EN MARCHA MEDIDAS SANITARIAS ADECUADAS, EL OBJETIVO FUNDAMENTAL DE ESTE PROYECTO ES PROPORCIONAR PROCEDIMIENTOS ESTADISTICOS QUE CONTRIBUYAN A RESOLVER EL PROBLEMA DE LA FALTA DE DETECCION DE ZONAS CON RIESGOS EXTREMOS, ABORDAREMOS ESTE PROBLEMA PRIMERO CON MODELOS SOLO ESPACIALES, PARA DESPUES AVANZAR EN EL CAMPO DE LA MODELIZACION ESPACIO-TEMPORAL, PARA CULMINAR CON EXITO LA TAREA PROPUESTA SEGUIREMOS LOS SIGUIENTES PASOS QUE DETERMINAN LOS OBJETIVOS SECUNDARIOS DE ESTE PROYECTO: 1,- ESTUDIAR DETALLADAMENTE MODELOS ESTADISTICOS ESPACIALES Y LAS TECNICAS DE DETECCION DE RIESGOS EXTREMOS DERIVADAS A PARTIR DE ELLOS, PARA ABORDAR EXHAUSTIVAMENTE ESTE OBJETIVO SECUNDARIO ESTUDIAREMOS LOS MODELOS DESDE UN PUNTO DE VISTA EMPIRICO-BAYESIANO Y DESDE UN PUNTO DE VISTA COMPLETAMENTE BAYESIANO, 2,- ANALIZAR CON EXHAUSTIVIDAD LAS REGLAS DE DECISION BAYESIANAS,3,- PROPONER NUEVOS MODELOS ESPACIALES Y ESPACIO-TEMPORALES MAS FLEXIBLES QUE INCLUYAN SPLINES CON PENALIZACIONES,4,- OBTENER TECNICAS DE DETECCION DE RIESGOS EXTREMOS A PARTIR DE MODELOS QUE UTILIZAN SPLINES CON PENALIZACIONES, modelos autorregresivos\disease mapping\p-splines\ECM