Introducción de factores de riesgo en los Métodos de Knox y Grimson para el Estudio de Conglomerados Espacio Temporales

Abstract

There are not infallible disease clusters methods, so it is necessary to know exactly when their results are reliable. In this paper space data were simulated using two uniform distributions and time data, following the pattern of simple epidemic model. Behaviour of both tests: Knox and Grimson were studied. Besides the conduct of both tests with risks factors were analysed. Numerical computing were done with Mathematica software.

No existen métodos estadísticos de detección de conglomerados de enfermos que puedan aplicarse en todas las situaciones, por tanto se hace necesario conocer con exactitud cuando se puede confiar en los resultados que ellos arrojan. En este trabajo se simulan casos de enfermos en el espacio por medio de dos distribuciones uniformes y en tiempo siguiendo el modelo de epidemia simple y se analiza como responden ante ellos los métodos de Knox y Grimson. Se estudia además el comportamiento de ambos tests al incorporarles factores de riesgo. Todos los cálculos fueron hechos con ayuda del paquete Mathematica