Capítulo 7 Cadenas de Transmisión
7.1 Space-Time con Knox test
Para realizar el knox test y detectar las cadenas de transmisión activas o históricas (space-time analisis prospectivo y space-time análisis retrospectivo, respectivamente), se requiere contar con una base de datos de la localidad de interes con las siguientes variables mínimas que incluyen onset (fecha de inicio de síntomas) y las coordenadas geográficas (latitud y longitud) (Tango,2010).
| onset | x | y | |
|---|---|---|---|
| 102 | 2020-01-05 | -97.92602 | 22.39567 |
| 749 | 2020-01-26 | -97.94975 | 22.42262 |
| 755 | 2020-01-30 | -97.93934 | 22.39443 |
| 1827 | 2020-04-11 | -97.94907 | 22.41747 |
| 1917 | 2020-03-28 | -97.97152 | 22.43083 |
| 3274 | 2020-06-16 | -97.92524 | 22.42382 |
El knox test reta la hipótesis nula (las distancias temporales entre pares de casos son independientes de las distancias espaciales) y cuando el valor de p (calculado con Monte Carlo simulation o Chi-Square Test), es menor que 0.05 la hipótesis nula se rechaza y se acepta la hipótesis alternativa (existe dependencia de las distancias espaciales y temporales entre los pares de casos, parafraseado de manera diferente existen cadenas de transmisión). Básicamente el knox test compara los pares de casos encontrados en la ventana espacio-temporal definida con los pares de casos que ocurren al azar o distribuidos aleatoriamente en esta misma ventana (pares de casos esperados).
El clásico resultado de Knox test es una tabla de contingencia de 2 x 2 formada por clasificar los pares de casos relacionado (cercanos) en distancia y tiempo, relacionados solo en distancia y relacionados solo en tiempo.
Los casos cercanos en tiempo son definidos como aquellos pares de casos dentro la ventana temporal definida (\(S_{3}\)). Los casos cercanos en espacio son definidos como aquellos pares de casos dentro la ventana espacial definida (\(S_{1}\)). Los casos cercanos en tiempo y espacio son definidos como aquellos pares de casos dentro la ventana temporal y espacial definida (\(0_{1}\)).
|
Time
|
|||
|---|---|---|---|
| Close | Not.close | Total | |
| Close in Space | \(0_{1}\) | \(0_{2}\) | \(S_{1}\) |
| Not close in Space | \(0_{3}\) | \(0_{4}\) | \(S_{2}\) |
| Total | \(S_{3}\) | \(S_{4}\) | \(N\) |
| 1 \(N\) = \(0_{1}\) + \(0_{2}\) + \(0_{3}\) + \(0_{4}\) | |||
| a \(S_{1}\) = \(0_{1}\) + \(0_{2}\); \(S_{2}\) = \(0_{3}\) + \(0_{4}\); \(S_{3}\) = \(0_{1}\) + \(0_{3}\); \(S_{4}\) = \(0_{2}\) + \(0_{4}\) | |||
|
Time
|
||
|---|---|---|
| Close | Not.close | |
| Close in Space | \(E_{1}\) | \(E_{2}\) |
| Not close in Space | \(E_{3}\) | \(E_{4}\) |
| a \(E_{1}\) = (\(S_{1}\) * \(S_{3}\))/\(N\); \(E_{2}\) = (\(S_{1}\) * \(S_{4}\))/\(N\); \(E_{3}\) = (\(S_{2}\) * \(S_{3}\))/\(N\); \(E_{4}\) = (\(S_{2}\) * \(S_{4}\))/\(N\) | ||
7.2 Algorítmo para realizar la prueba de knox
1. Bajar la base de casos de la plataforma del SINAVE.
2. Subir la base en R y extraer la información relevante.
3. Geocodificar las direcciones de residencia de los casos.
4. Generar los archivos RData con las columnas onset y coordenadas geográficas (latitud y longitud).
5. Aplicar a la base de datos el Knox test y definir las ventanas espacio-temporales.
6. Visualizar las cadenas de transmisión (space-time link map).