Análisis de la relación entre temperatura y mortalidad mediante el modelo aditivo generalizado

Resumo

La presente tesis trata sobre el análisis estadístico de series temporales de unidad diaria para el estudio de la relación entre la temperatura ambiente y la mortalidad. Lejos de ser un problema de reciente aparición, ha sido objeto de estudio desde antiguo y, sin embargo, no es un problema resuelto. La primera sección del primer capítulo de la tesis se ha dedicado a introducir el tema, describir el estado del arte y justificar la investigación adicional realizada en este trabajo. Una de las peculiaridades de la relación es su carácter dinámico temporal y espacial, y es por ello que es de gran valor el poder examinarla en distintas localizaciones. En este sentido, una gran ventaja de este trabajo es haber podido utilizar los datos del proyecto EMECAS. Este proyecto multicéntrico español es presentado en la segunda sección del primer capítulo y los datos de EMECAS que fueron utilizados para nuestro estudio serán descritos con detalle en el capítulo dos. El capítulo tres se decida al modelo aditivo generalizado, que es el modelo estadístico más aplicado en este ámbito en los últimos años. En su primera sección se describen distintos tipos de funciones de suavización y en las siguientes de describen criterios para la selección de los parámetros que determinan el grados de suavización, métodos para realizar la inferencia y algunos problemas de estimación inherentes a algunos suavizadores. En el capítulo cuatro se expone la aplicación concreta del modelo aditivo para el análisis de la relación entre temperatura y mortalidad en cada una de las ciudades EMECAS. Se presentan las variables consideradas como posibles confusores y su forma, asi como el tratamiento de la variable predictora. Se muestran e discuten los resultados obtenidos con el modelo aditivo y, como principal aportación. En el capítulo cinco se ilustran dos métodos para sintetizar la forma de la relación mediante regresión lineal segmentada: Regresión Joinpoint y método de Muggeo. Un abordaje alternativo del problema mediante el modelo jerárquico bayesiano se describirá en el capítulo 6 y , para finalizar, el último capítulo se dedica a las conclusiones: Los resultados son resumidos y discutidos, se discuten las posibles limitaciones y fortalezas relativas a los datos y la metodología empleada, se evalúa la posible utilidad de este trabajo y, para acabar, se trazan líneas futuras de interés.