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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.creator | Assunção, Renato Martins | - |
Autor(es): dc.creator | Costa, Marcelo Azevedo | - |
Autor(es): dc.creator | Tavares, Andréa Iabrudi | - |
Autor(es): dc.creator | Ferreira, Sabino José | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:31:19Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:31:19Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2012-11-12 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2012-11-12 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2006 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/1766 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1017327 | - |
Descrição: dc.description | Disease cluster detection and evaluation have commonly used spatial statistics methods that scan the map with a fixed circular window to locate candidate clusters. Recently, there has been interest in searching for clusters with arbitrary shape. The circular scan test retains high power of detecting a cluster, but does not necessarily identify the exact regions contained in a non-circular cluster particularly well. We propose, implement and evaluate a new procedure that is fast and produces clusters estimates of arbitrary shape in a rich class of possible cluster candidates. We showed that our methods contain the so-called upper level set method as a particular case. We present a power study of our method and, among other results, the main conclusion is that the likelihood-based arbitrarily shaped scan method is not appropriate to _nd a cluster estimate. When the parameter space includes the set of all possible spatial clusters in a map, a large and discrete parameter space, maximum likely cluster estimates tend to overestimate the true cluster by a large extent. This calls for a new approach different from the maximum likelihood method for this important public health problem. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Palavras-chave: dc.subject | Disease clusters | - |
Palavras-chave: dc.subject | Scan statistics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Spatial cluster | - |
Palavras-chave: dc.subject | Spatial statistics | - |
Título: dc.title | Fast detection of arbitrarily shaped disease clusters. | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP |
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