| Summary: | === Mapping crime and disease events provides information about the spatial and the temporal pattern of these events. To guide actions based on such information, it is necessary to use astatistical method to identify when there is a change in the pattern of events. We developed a
space-time prospective surveillance method when the data are point events, monitoring if there is an emerging cluster. At each new event, a local Knox score is calculated and spatially spread toform a stochastic surface. The surfaces are accumulated sequentially until it overcomes a specified threshold, when an alarm goes o, identifying the region of the probable cluster. The advantages are to require little prior knowledge from the user and to provide a way to identify the locations of the possible clusters, through the visualization of the cumulative surface. A simulation study is presented for dierent scenarios and a dataset of meningitis cases in Belo Horizonte was monitored. === O mapeamento de crimes e doenças fornece informações sobre o padrão espacial e temporal de ocorrência dos eventos. É de interesse o monitoramento dos eventos para a detecção precoce de mudanças no seu padrão espacial. Esta dissertação apresenta um método vigilância espaço-temporal prospectiva de dados pontuais, verificando se há um cluster emergente . A cada novo evento , o escore local de Knox é calculado esuavizado de maneira a formar uma superficie estocástica. Essas superfícies são então acumuldas sequencialmente até que ultrapassem um limiar estabelecido, quando o alarme soa, identificando a região do provável cluster. As vantagens estão em exigir pouca informação prévia do usuário e em fornecer uma maneira de identificar a localização de possíveis clusters, através da visualização da superfície acumulada. A performance do método foi avaliada a partir de resultados de simulações em diferentes cenários. O método foi aplicado a um conjunto de dados de casos de menigite em Belo Horizonte.
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