Modelo espacial bayesiano para la incidencia de dengue en la isla principal de Puerto Rico para el año 2014 - Hernández González, Greivin 1982- (2017)
El Dengue es la infección viral transmitida por artrópodos más importante de las últimas décadas para los seres humanos. Se ha estimado que aproximadamente 2500 millones de personas, en cerca de 100 países, están en riesgo de desarrollar dicha enfermedad [12]. El riesgo aumenta para las personas que habitan en las regiones tropicales o subtropicales del mundo. El mosquito Aedes aegypti, su principal vector de transmisión, es una especie endémica para la mayoría de estas regiones. Los modelos teóricos que existen para ajustar la dinámica de transmisión del mosquito dan gran importancia a variables como la temperatura y la precipitación, la finalidad de dichos estudios es determinar los patrones de transmisión; sin embargo ha faltado evidencia empírica. Para desarrollar sistemas de alerta tempranos que ayuden a enfrentar la transmisión de la enfermedad, es esencial entender las relaciones empíricas entre algunos factores meteorológicos, geográficos, socioeconómicos y la fiebre del dengue [12]. En esta tesis se utiliza un modelo espacial Auto- regresivo Condicional (CAR, por sus siglas en inglés) para determinar el riesgo relativo en cada municipio de Puerto Rico, explícitamente en los municipios que pertenecen a la Isla Principal. El modelo propuesto intenta estudiar la relación de variables como: temperatura, precipitación y altitud, entre otras, con el riesgo relativo de transmisión del dengue. Se aplica esta metodología a datos recolectados en la Isla de Puerto Rico en el año 2014, datos que están desagregados por municipio. En la primera parte de esta tesis se da una descripción bibliográfica sobre los modelos espaciales CAR (Conditional Auto-Regressive) y SAR (Simultaneously Auto-Regressive); también se explican dos métodos de simulación para Cadenas de Markov de Monte Cario (MCMC, por su siglas en inglés), estos son: el Muestreo de Gibbs y el método...