Pre vaccination measles outbreaks in england and wales: Nonlinear association analysis suggests a leading role for preston.

• Autores: José Luis Hernández Cáceres, Maicel Pérez Monzón, Luis Garcia Dominguez, M Sautié, Lourdes Hernández Martínez, Eduardo Tejera
• Localización: Revista Electrónica de Biomedicina, ISSN-e 1697-090X, Nº. 2, 2006, págs. 34-45
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  • español

    Se estudiaron, mediante un método de análisis de asociación no lineal, datos de incidencia de sarampión en Inglaterra y Gales correspondientes a la era pre-vacunación. La idea del método se centra en suponer que una asociación fuerte entre dos series temporales cuando una esta desplazada en el eje del tiempo respecto a la otra puede ser tomada como evidencia de causalidad. Se predeterminó un valor umbral para el coeficiente de determinación no lineal ( ) como criterio de asociación fuerte ( > 0.55).

    Para la mayor parte de las ciudades los brotes epidémicos se anticipaban a los de otras ciudades, pero eran posteriores a unas terceras. Solamente Preston precedía a otras ciudades y nunca siguió a otra. Este resultado pudiera ser relevante por cuanto este puerto es un nodo importante de intercambio humano con otras ciudades. Las asociaciones respecto a Preston eran marcadamente no lineales y la propagación desde Preston era más lenta, quizás debido al clima.

    Concluimos que un enfoque de asociación no lineal es una vía prometedora para explorar datos espacio-temporales de epidemias.

  • Multiple

    Measles data from pre-vaccination era in England and Wales were submitted to nonlinear association analysis. The method's rationale lies on the supposal that strong association between two time series when one of them is shifted in time respect to the other might be taken as an evidence for spatial-temporal causality. A threshold value for the nonlinear determination coefficient ( ) was set as criterion of strong association ( > 0.55).

    The common pattern for most of the cities was that outbreaks in a given place might be anticipated by some cities whereas followed by others. Only Preston preceded other cities and never followed any other. This result might be plausible since this port is an important node of human exchange with other cities. The associations respect to Preston were markedly nonlinear and the spread from there was slower, perhaps due to climatic causes. We conclude that nonlinear association approach is a promising way of exploring spatial-temporal epidemics data.