Seccion dedicada al modelado epidemiologico con climasus4r. Cada tarjeta cubre una familia de disenos analiticos — DLNM, carga atribuible, case-crossover, series interrumpidas, pooling multiciudad, modelos espaciales, aprendizaje automatico y vulnerabilidad — conectando siempre la funcion de ajuste con los diagnosticos y las visualizaciones correspondientes.
| Modelo | Funciones | Enfoque |
|---|---|---|
| 1 | sus_mod_dlnm(), sus_mod_plot_dlnm() | Relacion exposicion-respuesta con rezago |
| 2 | sus_mod_af(), sus_mod_burden(), sus_mod_excess() | Fraccion atribuible, carga atribuible y exceso de eventos |
| 3 | sus_mod_casecrossover(), sus_mod_its() | Case-crossover condicional y series interrumpidas |
| 4 | sus_mod_pool(), sus_mod_metaregression() | Pooling multivariado y meta-regresion |
| 5 | sus_mod_ml(), sus_mod_plot_ml() | Machine learning y prediccion |
| 6 | sus_mod_spatial_moran(), sus_mod_spatial_reg(), sus_mod_spatial_scan() | Autocorrelacion, regresion espacial y deteccion de clusters |
| 7 | sus_mod_spatial_bayes(), sus_mod_spacetime_bayes() | Modelos CAR/BYM y espacio-temporales bayesianos |
| 8 | sus_mod_vulnerability_index(), sus_mod_swot() | Indices de vulnerabilidad y analisis SWOT |
DLNM
Modelos de Rezago Distribuido No Lineal. Estime relaciones exposicion-respuesta con estructura de rezago entre temperatura y desenlaces de salud.
Ver Tutorial →Carga Atribuible & Exceso
Calcule fracciones atribuibles (AF), numero atribuible (AN), exceso de mortalidad y carga de enfermedad imputable a la exposicion climatica.
Ver Tutorial →Case-Crossover & ITS
Controles de confusion en la serie temporal: diseno case-crossover condicional y analisis de series temporales interrumpidas (ITS).
Ver Tutorial →Pooling & Meta-regresion
Combine resultados de multiples ciudades con pooling multivariado, explore la heterogeneidad con meta-regresion y evalue la robustez con analisis de sensibilidad.
Ver Tutorial →Machine Learning
Aplique XGBoost y otros algoritmos de ML para la prediccion de desenlaces de salud y la identificacion de predictores climaticos y socioeconomicos.
Ver Tutorial →Modelado Espacial
Autocorrelacion espacial (Moran), regresion espacial (SAR/CAR frecuentista) y barrido espacial para la deteccion de clusters de riesgo.
Ver Tutorial →Bayes Espacial & Espacio-temporal
Modelos BYM2/CAR bayesianos para suavizado espacial del riesgo, modelos espacio-temporales y probabilidad de excedencia via CARBayes/INLA.
Ver Tutorial →Vulnerabilidad & SWOT
Construya indices de vulnerabilidad climatica (marco IPCC) integrando exposicion, sensibilidad y capacidad adaptativa, y sintetice con analisis SWOT.
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