COMPARATIVE ANALYSIS OF SPATIAL CLUSTERING METHODS FOR EPIDEMIOLOGICAL STUDIES

Authors

  • Malu Micilly Porfírio Santos Pinto Mestre em Modelos de Decisão e Saúde Universidade Federal da Paraíba
  • Laísa Ribeiro de Sá Doutora em Modelos de Decisão e Saúde Universidade Federal da Paraíba
  • Rackynelly Alves Sarmento Soares Doutora em Modelos de Decisão e Saúde Universidade Federal da Paraíba
  • Ana Tereza de Medeiros Professor do Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde Universidade Federal da Paraíba
  • Jordana de Almeida Nogueira Professor do Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde Universidade Federal da Paraíba
  • Ronei Marcos de Moraes Professor do Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde Universidade Federal da Paraíba

Keywords:

epidemiology, spatial analysis, dengue

Abstract

This study aims to perform a comparative analysis between methods of detection of spatial clusters, namely: Statistics Space Scan, Besag and Newell, Getis-Ord, Statistics M and Statistics Tango.Methodology: Thisis an epidemiological, retrospective study of a quantitative approach, whose data used for analysis refer to the number of confirmed annual cases of dengue reported in the state of Paraíba and corresponding to the year 2015. Results: There were recorded in the entire state of Paraíba, 14.053 confirmed cases of dengue in 2015. Although different from each other, some methods have managed to produce better results when compared to the Spatial Incidences Ratio map. Discussion: From the epidemiological point of view, it was noticed that the Space Scan Statistics was the most effective in finding all clusters of high Ratio Spatial Incidences values. The method also detected clusters of low value, that is, that has some protection as the vector of the disease. Conclusion: The methods used in this study showed a variability in the results when compared, demonstrated the importance of applying and evaluating the most appropriatemethod forthe object of study.

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References

ARAÚJO, V. E. M.; BEZERRA, J. M. T.; AMÂNCIO, F. F.; PASSOS, V. M. A.; CARNEIRO, M. (2017) Aumento da carga de dengue no Brasil e unidades federadas, 2000 e 2015: análise do Global Burden of Disease Study 2015. Rev Bras Epidemiol., v. 20, supl. 1, p. 205-216.

BARBOSA, G. L.; DONALISIO, M. R.; STEPHAN, C.; LOURENCO, R. W.; ANDRADE, V. R.; ARDUINO, M. B., et al. (2014) Spatial Distribution of the Risk of Dengue and the Entomological Indicators in Sumare, State of Sao Paulo, Brazil. PLoS Negl Trop Dis., v. 8, n.5, p. 1-9.

BARRETO, J. G.; BISANZIO, D.; GUIMARÃES, L. S.; SPENCER, J. S.; VAZQUEZPROKOPEC, G. M.; KITRON, U., et al. (2014) Spatial Analysis Spotlighting Early Childhood Leprosy Transmission in a Hyperendemic Municipality of the Brazilian Amazon Region. PLoS Negl Trop Dis., v. 8, n. 2, p. 1-10.

BESAG, J. NEWELL, J. (1991) The detection of clusters in rare diseases. Journal of the Royal Statistical Society, v. 154, n. 1, p.143-155.

BRASIL. Ministério da Saúde (2016) Secretaria de Vigilância em Saúde. Boletim epidemiológico (jan.2015/jan.2016), v. 47, n.3.

BRASIL. Ministério da Saúde (2017) Secretaria de Vigilância em Saúde. Boletim epidemiológico (jan./dez.2016), v. 48, n.3.

BRASIL. Ministério da Saúde (2018) Secretaria de Vigilância em Saúde. Boletim epidemiológico (jan./dez.2017), v. 49, n.2.

COSTA, D. C. S.; MORAES, R. M. (2009) Análise dos acidentes de trânsito utilizando técnicas de análise espacial. In: Proceedings of Safety Health and Environmental World Congress 2009. Anais... Mongaguá (Brasil): SHEWC’2009, 2009, p. 81-84.

COSTA, M. A.; ASSUNÇÃO, R. M. (2005) A fair comparison between the spatial scan and the Besag-Newell Disease Clustering Tests. Environmental and Ecological Statistics, v. 12, p. 301-319.

DUCZMAL, L.; ASSUNÇÃO, R. (2004) A simulated annealing strategy for the detection of arbitrarily shaped spatial clusters. Comput Stat Data Anal., v. 45, n. 2, p. 269-286.

GETIS, A.; ORD, J. K. (1992) The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics. Geographical Analysis, v. 24, n. 3, p. 189-206.

HOLMES, D. C. S. C.; MORAES, R. M.; VIANNA, R. P. T. (2015) A Rule for Combination of Spatial Clustering Methods. In: The Seventh International Conferences on Pervasive Patterns and Applications. Anais... Nice (França): PATTERNS 2015, p. 55- 59.

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATISTICA - IBGE (2010) População residente, total, urbana total e urbana na sede municipal, em números absolutos e relativos, com indicação da área total e densidade demográfica, segundo as Unidades da Federação e os municípios – 2010. Brasília: IBGE.

JACKSON, M. C.; HUANG, L.; LUO, J.; HACHEY, M.; FEUER, E. (2009) Comparison of tests for spatial heterogeneity on data with global clustering patterns and outliers. International Journal of Health Geographics, v. 8, n. 55, p. 1-14.

KAJEGUKA, D. C.; KAAYARD, R. D., DESROCHERS, R.; IRANPOUR, M.; KAVISHE, R. A.; MWAKALINGA S., et al. (2017) Mapping clusters of chikungunya and dengue transmission in northern Tanzania using disease exposure and vector data. Tanzania Journal of Health Research, v. 19, n. 4, p. 1-12.

KULLDORFF, M.; HUANG, L.; PICKLE, L.; DUCZMAL, L. (2006) An elliptic spatial scan statistic. Statistics in Medicine, v. 25, n. 22, p. 3929–3943.

KULLDORFF, M.; NAGARWALLA, N. (1995) Spatial disease clusters: detection and inference. Statistics in Medicine, v.14, p. 799-810.

KULLDORFF, M. (1997) A spatial scan statistic. Commun. Statist-Theory Meth., v. 26, n. 6, p. 1481-1496.

KULLDORFF, M. (2009) SaTScan™ User Guide.

LEE, G.; YAMADA, Y.; ROGERSON, P. A. (2007) GeoSurveillance 1.1 User’s Manual. NCGIA (National Center for Geographic Information and Analysis). Department of Geography.

LIMA, L. M. M.; SÁ, L. R., MACAMBIRA, A. F. U.; NOGUEIRA, J. A.; VIANNA, R. P. T.; MORAES, R. M. (2019) A new combination rule for Spatial Decision Support Systems for epidemiology. International Journal of Health Geographics, v. 18, n. 25, 10 p.

LIMA, L. M. M.; VIANNA, R. P. T.; MORAES, R. M. (2019) Análise espacial e espaço-temporal das anomalias congênitas do sistema nervoso no Estado da Paraíba entre os anos de 2010 a 2016. J Hum Growth Dev., v. 29, n. 2, p. 169-176.

MELO, H. A.; ROSSONI, D. F.; TEODORO, U. (2017) Spatial distribution of cutaneous leishmaniasis in the state of Paraná Brazil. PLoS ONE, v. 12, n. 9, p. 1-10.

MELO, J. C. S.; MELO, A. C. O.; MORAES, R. M. (2016) Comparação dos Métodos Scan Circular e Flexível na Detecção de Aglomerados Espaciais de Dengue. In: Escola de Informática Teórica e Métodos Formais. Anais... Natal (Brasil): ETMF 2016, p. 11- 19.

MENDES, R. V.; COELHO, L. S.; MACEDO, P. F.; SOUZA, T. B. P.; SANTOS, T. F. C.; GAIÃO, L. (2015) Distribuição Espacial e Geoprocessamento de Pacientes com Fissura Labiopalatina na Cidade de Imperatriz, Maranhão, Brasil. R bras ci Saúde, v. 19, n. 4, p. 261-268.

MORAES, R. M.; NOGUEIRA, J. A.; SOUSA, A. C. A. (2014) A New Architecture for a Spatio-Temporal Decision Support System for Epidemiological Purposes. In: 11th International FLINS Conference on Decision Making and Soft Computing. Anais... João Pessoa (Brasil): FLINS 2014, p. 17-23.

NEIL, D. B.; MOORE, A. W.; SABHNANI, M. (2005) Detecting Elongated Disease Clusters. Morbidity and mortality weekly report, v. 54, (Supl.), p. 197.

REZENDE, C. F.; CARVALHO, S. A. S.; MACIEL, F. J.; NETO, R. O.; PEREIRA, D. V. T.; LEMOS, S. M. A. (2015) Rede de saúde auditiva: uma análise espacial. Braz J Otorhinolaryngol, v. 81, n. 3, p. 232-239.

ROGERSON, P. A.; SUN, Y. (2001) Spatial monitoring of geographic patterns: an aplication to crime analysis. Computes, Environment and Urban Systems, v. 25, n.6, p. 539-556.

ROGERSON, P. A. (2001) A Statistical Method for the Detection of Geographic Clustering. Geographical Analysis, v. 33, n. 3.

SEIDAHMED, O. M. E.; LU, D.; CHONG, C. S.; NG, L. C.; ELTAHIR, E. A. B. (2018) Patterns of Urban Housing Shape Dengue Distribution in Singapore at Neighborhood and Country Scales. GeoHealth, 2.

SILVA, A. H. A.; MARINHO, P. R. D.; LUCENA, S. E. F.; MORAES, R. M. (2007) Utilização de métodos estatísticos na análise da distribuição espacial da incidência do dengue no município de João Pessoa no período de 2001 a 2006. In: Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional. Anais... Recife (Brasil): ERMAC’2007, 8p.

TANGO, T.; TAKAHASHI, K. (2005) A flexibly shaped spatial scan statistic for detecting clusters. Int J Health Geogr., v. 4, n. 11, p. 1-15.

TANGO T. (1995) A class of tests for detecting ‘general’ and ‘focused’ clustering of rare diseases. Statistics in Medicine, v.14, p. 2323-2334.

THOMAS, A.; CARLIN, B. (2003) Late detection of breast and colorectal cancer in Minnesota conties: an application of spatial smoothing and clustering. Statistics in Medicine, v. 22, p. 113–127.

YAMADA, I.; THILL, J-C. (2007) Local Indicators of Network-Constrained Clusters in Spatial Point Patterns. Geographical Analysis, v. 39, n.3, p. 268–292.

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Published

2022-01-21

How to Cite

Porfírio Santos Pinto, M. M. ., Ribeiro de Sá, L. ., Alves Sarmento Soares, R. ., de Medeiros, A. T. ., de Almeida Nogueira, J. ., & de Moraes, R. M. . (2022). COMPARATIVE ANALYSIS OF SPATIAL CLUSTERING METHODS FOR EPIDEMIOLOGICAL STUDIES. Space and Geography Journal, 22(1), 683–706. Retrieved from https://periodicos.unb.br/index.php/espacoegeografia/article/view/40152

Issue

Vol. 22 No. 1 (2019)

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