Classification supervisee par modele de melange: Application aux diagnostics par autopsie verbale

Seydou Nourou Sylla (1, 2, 3) , Stéphane Girard (1) , Abdou Kâ Diongue (2) , Aldiouma Diallo (3) , Cheikh Sokhna (3)

1 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems
2 LERSTAD - laboratoire d'Etudes et de recherches en Statistiques et Développement
3 URMITE - Unité de Recherche sur les Maladies Infectieuses Tropicales Emergentes

La surveillance et les evaluations dans le domaine sanitaire font de plus en plus appel aux donnees relatives aux causes de deces provenant des autopsies verbales dans les pays ne tenant pas de registres d'etat civil ou disposant de registres incomplets. L'application de la methode d'autopsie verbale permet de disposer des causes probables de deces. L'autopsie verbale est devenue la principale source d'information sur les causes de deces dans ces populations. Cette communication presente un modele de melange multinomial hierarchique sous l'hypothese d'independance conditionnelle appliquee a des donnees de diagnostics par autopsie verbale dans les zones de Niakhar, Bandafassi et Mlomp (Senegal)

Domaines: Statistiques [math.ST]

Seydou Nourou Sylla, Stéphane Girard, Abdou Kâ Diongue, Aldiouma Diallo, Cheikh Sokhna. Classification supervisee par modele de melange: Application aux diagnostics par autopsie verbale. 46èmes Journées de Statistique organisées par la Société Française de Statistique, Jun 2014, Rennes, France. ⟨hal-01090014v1⟩