Adjusting for sampling variability in sparse data: geostatistical approaches to disease mapping
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disease maps of crude rates from routinely collected health data indexed at a small geographical resolution pose specific statistical problems due to the sparse nature of the data. Spatial smoothers allow areas to borrow strength from neighboring regions to produce a more stable estimate of the areal value. Geostatistical smoothers are able to quantify the uncertainty in smoothed rate estimates without a high computational burden. In this paper, we introduce a uniform model extension of Bayesian Maximum Entropy (UMBME) and compare its performance to that of Poisson kriging in measures of smoothing strength and estimation accuracy as applied to simulated data and the real data example of HIV infection in North Carolina. The aim is to produce more reliable maps of disease rates in small areas to improve identification of spatial trends at the local level. RESULTS: In all data environments, Poisson kriging exhibited greater smoothing strength than UMBME. With the simulated data where the true latent rate of infection was known, Poisson kriging resulted in greater estimation accuracy with data that displayed low spatial autocorrelation, while UMBME provided more accurate estimators with data that displayed higher spatial autocorrelation. With the HIV data, UMBME performed slightly better than Poisson kriging in cross-validatory predictive checks, with both models performing better than the observed data model with no smoothing. CONCLUSIONS: Smoothing methods have different advantages depending upon both internal model assumptions that affect smoothing strength and external data environments, such as spatial correlation of the observed data. Further model comparisons in different data environments are required to provide public health practitioners with guidelines needed in choosing the most appropriate smoothing method for their particular health dataset.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».