Classification supervisée par modèle de mélange: Application aux diagnostics par autopsie verbale

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

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

La surveillance et les évaluations dans le domaine sanitaire font de plus en plus appel aux données relatives aux causes de décès provenant des autopsies verbales dans les pays ne tenant pas de registres d'état civil ou disposant de registres incomplets. L'application de la méthode d'autopsie verbale permet de disposer des causes probables de décès. L'autopsie verbale est devenue la principale source d'information sur les causes de décès dans ces populations. Cette communication présente un modèle de mélange multinomial hiérarchique sous l'hypothèse d'indépendance conditionnelle appliquée à des données de diagnostics par autopsie verbale dans les zones de Niakhar, Bandafassi et Mlomp (Sénégal).

Domaines: Statistiques [math.ST]

Seydou Nourou Sylla, Stéphane Girard, Abdou Kâ Diongue, Aldiouma Diallo, Cheikh Sokhna. Classification supervisée par modèle de mélange: Application aux diagnostics par autopsie verbale. 46èmes Journées de Statistique, Société Française de Statistique, Jun 2014, Rennes, France. pp.1-5. ⟨hal-01090014v2⟩