@misc{10481/69864,
year = {2021},
url = {http://hdl.handle.net/10481/69864},
abstract = {En esta tesis doctoral, se presenta una solución basada en variables socioepidemiológicas
a partir de casos notificados de tuberculosis, considerando un agrupamiento
jerárquico similar al de Ward, llamado Ward-like, con inclusión de restricciones
espaciales/geográficas; donde se ingresan dos matrices de disimilitud (D0 y D1).
La primera en el espacio de característica (D0) son las variables socioepidemiológicas
y la segunda matriz de disimilitud en el espacio de restricciones son las
distancias geográficas (D1) entre los municipios y los pesos w son un nuevo conjunto
de observaciones en los municipios, junto con un parámetro de mezcla a [0;
1] que permite al usuario establecer la importancia de cada matriz de disimilitud
en el procedimiento de agrupamiento controlando el peso de la restricción en la
calidad de las soluciones, a través de un valor de alfa que aumente la contigüidad
espacial sin deteriorar significativamente la calidad de la solución en función de
las variables de interés, es decir, las del espacio característico. Los datos analizados
en los tres estudios son casos notificados de tuberculosis en los 223 municipios
del Estado de Paraíba/Brasil en el período comprendido entre 2001 y 2018. Las
variables son proporciones y se dividen en epidemiológicas y variables sociales.
Los tres estudios respectivamente tomaron w diferentes: peso uniforme (índice
de desigualdad colectiva del producto interno bruto) y pesos no uniformes (coeficiente
de diversificación de la tuberculosis y la razón de incidencia estandarizada
de tuberculosis). Los resultados contribuyeron significativamente al aumento de
la claridad, tanto desde el punto de vista espacial como socioepidemiológico. El
método se muestra viable en estudios epidemiológicos en la comprensión conjunta
de factores de diferentes dimensiones, agregados desde una perspectiva espacial. Por tanto es una herramienta de análisis que permite conocer mejor la realidad
socioepidemiológica de los municipios.},
abstract = {Nesta tese de doutorado, apresenta-se uma solução baseada em variáveis socioepidemiológicas
a partir dos casos notificados de tuberculose, considerando um
agrupamento hierárquico semelhante ao de Ward, denominado Ward-like, incluindo
restrições espaciais/geográficas; onde são introduzidas duas matrizes
dissimilares (D0 e D1). A primeira no espaço característico (D0) sendo elas variáveis
socioepidemiológicas e a segunda matriz de dissimilaridade no espaço de
restrições são as distâncias geográficas (D1) entre os municípios e os pesos w são
um novo conjunto de observações nos municípios, junto com um parâmetro de
mistura a [0; 1] que permite ao usuário estabelecer a importância de cada matriz de
dissimilaridade no procedimento de agrupamento, controlando o peso da restrição
na qualidade das soluções, através de um valor alfa que aumenta a contiguidade
espacial sem deteriorar significativamente a qualidade da solução em função das
variáveis de interesse, ou seja, do espaço característico. Os dados analisados nos
três estudos são casos notificados de tuberculose nos 223 municípios do Estado da
Paraíba/Brasil no período de 2001 a 2018. As variáveis são proporções e se dividem
em variáveis epidemiológicas e sociais. Os três estudos assumiram, respectivamente,
w diferentes: peso uniforme (índice de desigualdade coletiva do produto
interno bruto) e pesos não uniformes (coeficiente de diversificação da tuberculose
e razão de incidência padronizada da tuberculose). Os resultados contribuíram significativamente
para o aumento da clareza, tanto do ponto de vista espacial quanto
socioepidemiológico. O método demonstrou ser viável em estudos epidemiológicos
na compreensão conjunta de fatores de diferentes dimensões, agregados a
partir de uma perspectiva espacial. Destarte, trata-se de uma ferramenta de análise que nos permite compreender melhor a realidade sócioepidemiológica dos
municípios.},
organization = {Tesis Univ. Granada.},
publisher = {Universidad de Granada},
keywords = {Modelo de conglomerado},
keywords = {Mapa de datos epidemiológicos},
title = {Modelo de conglomerado para el mapa de datos epidemiológicos},
author = {Camêlo Aguiar, Dalila},
}