Methods for the statistical analysis of spatio-temporal data

Los primeros intentos de introducir e interpretar datos espaciales aparecieron en forma de mapas de datos. Halley (1686) superpuso en un mapa las ubicaciones y direcciones de los alisios y monzones situados alrededor de los trópicos, y les asignó una explicación física. Más adelante, Snow (1855) dibujó un mapa de Londres, mostrando los casos del brote de cólera de la calle Broad de 1854. Se considera que este es el primer uso de mapas que se hizo con fines de una análisis espacial de datos. La metodología de la estadística espacial no fue introducida hasta mucho más tarde. Gosset (1907), conocido por su seudónimo Student, estaba interesado en el estudio de la distribución de las partículas en un líquido y, en lugar de analizar las posiciones de las partículas, agregó los datos en pequeñas áreas. En los años 1920 y 1930, R. A. Fisher estableció los principios del método de réplica, muestreo aleatorio y control de bloques. En el campo agrícola se utilizaron algoritmos de vecinos más cercanos para analizar diferentes estudios donde se tuvo en cuenta la dependencia espacial. Actualmente, los métodos estadísticos modernos se aplican en una amplia gama de campos de investigación como cartografía, geología, ecología, biología (estudios botánicos de distribución de plantas, estudios de biogeografía), epidemiología (mapas de enfermedades), econometría espacial, teledetección (geometría computacional), astronomía (estudios de localización de galaxias) y muchos otras. Los datos espaciales pueden ser de naturaleza continua o discreta. Puede agruparse en regiones pequeñas, o pueden representarse como observaciones individuales. Las ubicaciones espaciales pueden estar distribuidas de manera regular o irregular en una región. De acuerdo con ello, Ccressie (1991) propuso una clasificación de los datos espaciales en tres principales grupos: datos geoestadísticos, datos agregados y patrones puntuales. Cuando un fenómeno se observa como mediciones en un conjunto finito de localizaciones fijas predeterminadas, el resultado son datos geoestadísticos. Cuando la región espacial (regular o irregular) se divide en un número finito de áreas, con límites bien definidos, y los datos se obtienen como observaciones agregadas en cada una de las regiones definidas, obtenemos datos agregados. Y finalmente, cuando el patrón espacial se obtiene observando las localizaciones aleatorias de un fenómeno, estamos en presencia de un patrón puntual. Cualquier fenómeno puede localizarse utilizando una referencia geográfica. Las enfermedades, las muertes, los nacimientos, la exposición al riesgo u otros eventos, pueden asociarse al lugar donde ocurren, que puede ser coordenadas, direcciones o áreas. Añadir un componente temporal proporciona una mejor visión de la comprensión del proceso estadístico. La primera ley de geografía de Waldo Tobler, todas está relacionado con todo lo demás, pero las cosas cercanas están más relacionadas entre si, nos da una motivación para incluir la relación de vecindad en cualquier análisis espacial. La adición del componente temporal transforma el análisis en una tarea dinámica e integradora, donde la información representa más que sólo números o características estáticas. Los métodos estadísticos espacio-temporales se están utilizando cada vez más en un intento de explicar el comportamiento de esta amplia gama de eventos. La principal razón para usarlos es reducir la variabilidad inicial del riesgo mediante el uso e intercambio de información entre localizaciones cercanas y momentos temporales próximos. Los datos espacio-temporales se pueden presentar usando mapas para cada período de tiempo que ayudan a detectar áreas de alto riesgo o áreas con actividad inusual. La epidemiología espacio-temporal, por ejemplo, permite identificar los factores de riesgo individuales y agregados para la salud, convirtiéndose en una herramienta indispensable para la toma de decisiones en salud pública. También permite evaluar dinámicamente los factores de riesgo, analizar su impacto en la población y estimar los potenciales beneficios de las medidas preventivas para la salud pública. Cabe señalar que en el contexto del análisis estadístico espacio-temporal, 2 + 1 no es igual a 3, debido a que la dimensión temporal es fundamentalmente diferente de las dimensiones espaciales. La mayoría de los procesos espaciales en la naturaleza son sólo instantáneas de la evolución de los procesos espacio-temporales, pero usar únicamente métodos de análisis espacio-temporales sería un error. El uso de estas técnicas debe hacerse cuando nuestro interés involucra a ambos componentes, espacial y temporal, y no debe llevarse a cabo utilizando únicamente análisis estadísticos de los dos componentes por separado. Muchos escenarios de la vida real como los terremotos, incidentes de enfermedades o incendios, dan lugar a recopilaciones de datos en donde cada dato, además de tener una localización espacial y una ocurrencia en el tiempo, también lleva otra información útil sobre el evento en cuestión. En el lenguaje de los procesos puntuales, esta información 'extra' se conoce como la marca del suceso. Para ejemplificar, en el caso de los terremotos una marca podría corresponder a la magnitud del mismo. Cuando se asocia una marca a un dato espacio-temporal de esta manera, el mecanismo aleatorio que supuestamente generó la colección total de datos se denomina como un proceso puntual marcado espacio-temporal (MSTPP), y los datos correspondientes se denominan patrón puntual marcado espacio-temporal (Daley and Vere-Jones, 2003; Vere-Jones, 2009; Diggle, 2014). Otras aplicaciones de MSTPP incluyen, entre muchos otros, incidentes de ciertas enfermedades, crímenes, incendios. Una estructura general de la tesis y sus contribuciones es la siguiente: El capítulo 2 proporciona un análisis secuencial de los datos espaciales. Comienza con un análisis descriptivo contrastando la aleatoriedad espacial completa y la inhomogeneidad, y continúa con un análisis descriptivos con covariables. Este capítulo presenta una técnica para construir nuevos modelos de Gibbs para patrones puntuales espaciales, propuesta por Baddeley et al. (2013). En este capítulo se analiza el patrón puntual de todos los casos de varicela registrados durante 2013 en Valencia, España. El análisis descriptivo se utiliza para obtener una visión de las propiedades básicas del patrón de puntos. Se hace también uso de la información proporcionada por covariables, como la densidad de la población (niños menores de 14 años) que vive en el área de estudio, la distancia a la escuela más cercana y la composición de las familias (expresada como el promedio de personas por familia), para describir la intensidad del proceso. El software SatScan Kulldorff (2010) se utiliza para identificar los principales clusters de escuelas. Esta información se introduce posteriormente en el modelo. Se presenta una comparación entre diferentes modelos, así como métodos de diagnóstico para elegir el mejor modelo para ajustar los datos. Esta primera contribución de la tesis es la aplicación del análisis estadístico para los patrones puntuales espaciales a la epidemiología. Como se mencionó anteriormente, este capítulo presenta un análisis espacial para el conjunto de datos de la varicela a través del uso de híbridos de los modelos de Gibbs. Los modelos presentados en este capítulo consiguen describir interacciones a diferentes escalas y también la inhomogeneidad espacial considerando la información de las covariables mencionadas. Se trata de una contribución menor pero interesante a la literatura de los procesos puntuales. Una segunda contribución atañe al campo de los datos espacio-temporales en retículo. El capítulo 3 presenta un segundo análisis del conjunto de datos de varicela en un formato de datos agregados. En la literatura se han propuesto modelos paramétricos y no paramétricos con diferentes tipos de interacción para analizar datos espacio-temporales. Bernardinelli et al. (1995) propone un modelo paramétrico que asume una tendencia lineal. El artículo de Knorr-Held (2000) sugiere un modelo que combina el modelo espacial definido por Besag et al. (1991) con modelos dinámicos en los que se asume que las tendencias temporales son no lineales y tampoco estacionarias. En particular, los efectos temporales pueden ser vistos como el análogo temporal de los componentes espaciales estructurados en el modelo de Besag et al. (1991). Este modelo permite interacciones espacio-temporales donde cuatro tipos de interacciones surgen naturalmente como el producto de uno de los dos efectos espaciales con uno de los dos efectos temporales. Los métodos de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) han dado a la comunidad de usuarios una gran herramienta para analizar estos tipos de modelos para datos complejos. Recientemente se ha desarrollado un método de aproximación para la inferencia bayesiana (INLA) (Rue et al., 2009), que representa una herramienta muy útil al reducir el tiempo de cómputo y presentar una interfaz muy fácil de usar por medio del paquete R-INLA. Las técnicas descritas en el capítulo se aplican al estudio del comportamiento espacial y temporal de los datos de varicela. El estudio de ha dividido en dos partes, un análisis exploratorio de datos espacio-tiempo (ESTDA) y una aplicación de modelos espacio-temporales. Para la primera parte del estudio, el análisis exploratorio espacio-temporal, seguimos la propuesta de Rey (2014). En la segunda parte se propone una metodología estadística con modelos paramétricos y no paramétricos espacio-temporales para datos agregados utilizando un marco bayesiano. Este capítulo representa un compendio interesante de técnicas de análisis espacio-temporales aplicadas para resolver un problema epidemiológico específico. Los patrones espacio-temporales se observan cada vez más en muchos campos diferentes, como por ejemplo la ecología, la epidemiología, la sismología, la astronomía y la silvicultura. El aspecto común es que todos los sucesos observados tienen dos características básicas: la localización y el momento en el que se registra el evento. En el capítulo 4 nos interesa principalmente la epidemiología, que estudia la distribución, las causas y el control de las enfermedades en una población humana definida. Las localizaciones de los casos dan información sobre el comportamiento espacial de la enfermedad, mientras que los tiempos, medidos en diferentes escalas (días, semanas, años, período de tiempo), dan una idea de la respuesta temporal del proceso global. Un punto esencial a tener en cuenta es que las personas no están uniformemente distribuidas en el espacio. La distribución espacial de la población en riesgo es crucial cuando se analizan patrones espacio-temporales de enfermedades. Modelos realistas que se ajusten a los datos epidemiológicos deben incorporar la inhomogeneidad espacio-temporal y permitir diferentes tipos de dependencia entre los puntos. Una clase importante de modelos es la familia de procesos puntuales de Gibbs, definida por su función de densidad de probabilidad (Van Lieshout, 2000; Ripley, 1988, 1989), y en particular, la subclase de procesos de interacción por pares. Ejemplos bien conocidos de procesos de interacción por pares son el modelo de Strauss (Kelly and Ripley, 1990; Strauss, 1975) o el proceso hard-core, un caso particular del modelo de Strauss en el que ningún punto se aproxima a otro más allá de un umbral dado. Sin embargo, los modelos de interacción por pares no siempre son una opción adecuada para ajustar los patrones agrupados. La mayoría de los procesos naturales exhiben interacción a múltiples escalas. Los procesos clásicos de Gibbs modelan la interacción espacial en una sola escala, sin embargo las generalizaciones multi-escala han sido propuestas en la literatura (Ambler and Silverman, 2010; Gregori et al., 2003; Picard et al., 2009). El capítulo 4 propone una nueva extensión del modelo área-interacción para procesos puntuales (Baddeley and van Lieshout, 1995) que permite la interacción a multi-escalas en un marco espacio-temporal, permitiendo también la inclusión de covariables. El contenido del capítulo representa una contribución metodológica importante en la que definimos y damos las propiedades de Markov de nuestro modelo. A continuación, proponemos una modificación de los algoritmos de simulación de Metropolis-Hastings y birth-and-death. Para la inferencia utilizamos el método de la pseudo-verosimilitud y adaptamos el procedimiento de Berman-Turner (Baddeley and Turner, 2000) a nuestro contexto. La última parte del capítulo aplica el nuevo modelo propuesto al conjunto de datos de varicela. Una segunda contribución metodológica se presenta en el capítulo 5. Este capítulo tiene como objetivo desarrollar herramientas de proceso puntuales que nos permitan realizar los llamados análisis no paramétricos de segundo orden de patrones puntuales espacio-temporales marcados. Para analizar la interacción en este tipo de procesos se introduce medidas de momentos reducidos de segundo orden marcados y K- funciones. Nuestra contribución combina las ideas de Gabriel and Diggle (2009) con las de Cronie and van Lieshout (2016) para definir una K- función, para los MSTPPs no homogéneos. En términos generales, la K-función describe la interacción, en el sentido de Gabriel and Diggle, 2009, entre puntos pertenecientes al conjunto de marcas C y los puntos pertenecientes al conjunto de marcas D, para un MSTPP no homogéneo. Obsérvese que para todos los estadísticos de resumen anteriores, uno de los principales objetivos ha sido considerar su estimación no paramétrica. Una parte significativa del capítulo 5 está dedicado a la estimación no paramétrica. Estos estadísticos de resumen, que nos permiten cuantificar la dependencia entre diferentes marcas-categorías de los puntos, dependen del espacio de las marcas y de la medida marcada de referencia elegida. Se propone un nuevo test para el marcado independiente y se derivan los estimadores de minus-sampling para todas las estadísticas consideradas. Además, estudiamos los estimadores Voronoi de la intensidad de los MSTPPs. Estos nuevos estadísticos se emplean finalmente para analizar el conjunto de datos de los terremotos antes mencionados. Encontramos que el fenómeno de agrupamiento se observa entre los terremotos principales y terremotos anteriores/posteriores en prácticamente todas las escalas de espacio y tiempo. Además, encontramos evidencia de que, condicionalmente en las localizaciones espacio-temporales de los terremotos, las magnitudes no se comportan como una secuencia independiente e idénticamente distribuida. El trabajo presentado representa un punto de partida dé lo que podrían ser futuras líneas de investigación, algunas de las cuales describimos a continuación. Para un trabajo futuro, sería interesante aplicar el modelo presentado en el capítulo 4 a otras enfermedades que pueden exhibir interacción en varias escalas en el espacio y el tiempo. También sería muy interesante aplicar el modelo a datos que no están necesariamente relacionados con la epidemiología. Los patrones de terremotos, por ejemplo, tienden a mostrar agregación, pero también inhibición a diferentes escalas. De hecho, creemos que el modelo propuesto puede ser aplicado en una amplia gama de campos de investigación, tales como la silvicultura, la geología y la sociología. Otras aplicaciones directas de la metodología presentada en el capítulo 5 se pueden encontrar en, por ejemplo, epidemiología y criminología. Actualmente estamos estudiando conjuntos de datos relacionados con estos campos. En particular, nuestro conjunto de datos de casos de varicela. Además estamos analizando los datos sobre delitos en Valencia, España. Téngase en cuenta que para ambas aplicaciones puede ser más relevante considerar las versiones multivariantes de los estadísticos de resumen

Evolution of life expectancy at birth in French departements over the period 1833-1982

This paper deals with spatial aspects of trends in life expectancy at birth in the French metropolitan departements over the nineteenth and twentieth centuries. Data from the censuses conducted from 1833 to 1982 were used to calculate the life expectancy at birth for both sexes togheter, . The overall fertility index (I-f), marital fertility index (I-g) and nuptiality index (I-m) were also calculated for each 5-year period within the same time span. The analysis has two facets: a first, descriptive part in which we establish clusters of departements with similar or different patterns of evolution over the period above mentioned; and a second part in which the effect of covariables in changes in are examined. In addition their coefficients were interpreted including the direct and spatial spillover effects. Unlike earlier studies, in which a spatio-temporal analysis was performed, the time function showing changes in is reduced to a single value which measures the distance or affinity between the functions of time in each departement, which enables us to carry out an exploratory spatial data analysis and apply spatial econometric models.Jesús J. Sánchez-Barricarte is supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness of Spain (grant CSO2012-31206) and Autonomous Community of Madrid (grant H2015/HUM-3321). Patricia Carracedo and Ana Debón are supported by the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad (grant MTM2013-45381-P). Adina Iftimi is supported by the Spanish Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (grant FPU12/04 531) and Spanish Ministerio de Economía y Competitividad (grant MTM2016-78917-R). Francisco Montes is supported by the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad (grants MTM2013-45381-P, MTM2016-78917-R)

A multi-scale area-interaction model for spatio-temporal point patterns

Models for fitting spatio-temporal point processes should incorporate spatio-temporal inhomogeneity and allow for different types of interaction between points (clustering or regularity). This paper proposes an extension of the spatial multi-scale area-interaction model to a spatio-temporal framework. This model allows for interactionbetween points at different spatio-temporal scales and for the inclusion of covariates. We present a simulation study and fit the new model to varicella cases registered during 2013 in Valencia, Spain

Seguridad ciudadana como elemento fundamental para el desarrollo humano: análisis de delitos en Chile mediante un modelo logístico espaciotemporal

Citizen security is an essential condition for the realization of people; in contribution to this, the objective of the article is to provide relevant information on the behavior of crime, analyzing the crimes of greater social connotation that occurred in the communes of the Metropolitan Region of Chile. The chosen method is a logistic model, which includes socioeconomic and demographic covariates of each commune, as well as spatial and temporal effects. In the case of the former, it highlights the importance of the population, infant mortality, permanent personal income, and poverty as factors that significantly increase the probability of committing crimes, especially robbery in all its forms. In this same order of ideas, school attendance and green areas reduce the occurrence of crimes. Crimes that stand out for their extreme violence, such as homicide and rape, occur with greater probability on Saturday and Sunday, besides on Friday, for the crimes of lesions and robbery with violence. This type of analysis is important because it allows identifying criminal patterns that crime can adopt, all aimed at focused and evidence-based crime prevention, to contain crime and, thus, favor human development, which that allows the individual and the community to realize their legitimate aspirations.La seguridad ciudadana es una condición esencial para la realización de las personas; en aporte a esto, el objetivo del artículo es proporcionar información relevante sobre el comportamiento del crimen, analizando los delitos de mayor connotación social ocurridos en las comunas de la Región Metropolitana de Chile. El método elegido es un modelo logístico, que incluye covariables socioeconómicas y demográficas de cada comuna, además de efectos espaciales y temporales. En el caso de las primeras, destaca la importancia que tiene la población, la mortalidad infantil, los ingresos propios permanentes y la pobreza como factores que aumentan significativamente la probabilidad de perpetración de delitos, especialmente los robos en todas sus formas. En este mismo orden de ideas, la asistencia escolar y las áreas verdes disminuyen la ocurrencia de delitos. Crímenes que destacan por su extrema violencia, como son el homicidio y la violación, ocurren con mayor probabilidad los días sábado y domingo; se suma a ellos, además, el viernes, para los delitos de lesiones y robo con violencia. Con todo, es importante este tipo de análisis, que permite identificar patrones delictivos que pueda adoptar el crimen, todo orientado a una prevención del delito focalizada y basada en evidencia, con el fin de contener el crimen y, así, favorecer el desan del delito focalizada y basada en evidencia, con el fin de contener el crimen y, así, favorecer el desarrollo humano, lo que permite al individuo y a la comunidad realizar sus legítimas aspiraciones

A multi-scale area-interaction model for spatio-temporal point patterns

Models for fitting spatio-temporal point processes should incorporate spatio-temporal inhomogeneity and allow for different types of interaction between points (clustering or regularity). This paper proposes an extension of the spatial multi-scale area-interaction model to a spatio-temporal framework. This model allows for interactionbetween points at different spatio-temporal scales and for the inclusion of covariates. We present a simulation study and fit the new model to varicella cases registered during 2013 in Valencia, Spain

Rapid and sustainable self-questionnaire for large-scale psychological screening in pandemic conditions for healthcare workers.

BACKGROUND The pandemic caused by a coronavirus (COVID-19) has shocked healthcare systems worldwide. However, the psychological stressors remain unclear. The objective of this study was to assess the impact of a major pandemic on healthcare workers. We hypothesized that exposure to the virus would be the primary cause of psychological stress perceived by healthcare workers. METHODS A national cross-sectional study conducted via an online questionnaire was distributed between April 9 and April 19, 2020 with a non-probabilistic sample technique. A structural equation model (SEM) was built with the variable "exposure to the virus" and the Psychological Stress and Adaptation at work Score (PSAS). "Exposure to the virus" was defined as the combined factors of 'personal-sphere', "work-related stress" and "hospital characteristics." A generalized linear model (GLM) was also tested. RESULTS A total of 2,197 participants filled in the questionnaire and were analyzed. The exploratory factor analysis showed statistically significant variables related to the personal-sphere, work-related stress and the hospital's characteristics, although the confirmatory factor analysis showed only the work-related stress factors to be significant. The GLM showed that personal-sphere-related variables (P < .001), stress at work (P < 0.001) and age (P < 0.001) were statistically significant. CONCLUSION Physical exposure to the virus is an essential factor that contributes to the psychological impact perceived during the pandemic by healthcare professionals. A combination of personal-sphere variables, work-related stress and hospital characteristics is a significant factor correlating with the degree of stress measured by PSAS, a new and fast instrument to assess stress in healthcare workers

Trends in Incidence and Transmission Patterns of COVID-19 in Valencia, Spain

Importance Limited information on the transmission and dynamics of SARS-CoV-2 at the city scale is available. Objective To describe the local spread of SARS-CoV-2 in Valencia, Spain. Design, Setting, and Participants This single-center epidemiological cohort study of patients with SARS-CoV-2 was performed at University General Hospital in Valencia (population in the hospital catchment area, 364 000), a tertiary hospital. The study included all consecutive patients with COVID-19 isolated at home from the start of the COVID-19 pandemic on February 19 until August 31, 2020. Exposures Cases of SARS-CoV-2 infection confirmed by the presence of IgM antibodies or a positive polymerase chain reaction test result on a nasopharyngeal swab were included. Cases in which patients with negative laboratory results met diagnostic and clinical criteria were also included. Main Outcomes and Measures The primary outcome was the characterization of dissemination patterns and connections among the 20 neighborhoods of Valencia during the outbreak. To recreate the transmission network, the inbound and outbound connections were studied for each region, and the relative risk of infection was estimated. Results In total, 2646 patients were included in the analysis. The mean (SD) age was 45.3 (22.5) years; 1203 (46%) were male and 1442 (54%) were female (data were missing for 1); and the overall mortality was 3.7%. The incidence of SARS-CoV-2 cases was higher in neighborhoods with higher household income (β2 [for mean income per household] = 0.197; 95% CI, 0.057-0.351) and greater population density (β1 [inhabitants per km2] = 0.228; 95% CI, 0.085-0.387). Correlations with meteorological variables were not statistically significant. Neighborhood 3, where the hospital and testing facility were located, had the most outbound connections (14). A large residential complex close to the city (neighborhood 20) had the fewest connections (0 outbound and 2 inbound). Five geographically unconnected neighborhoods were of strategic importance in disrupting the transmission network. Conclusions and Relevance This study of local dissemination of SARS-COV-2 revealed nonevident transmission patterns between geographically unconnected areas. The results suggest that tailor-made containment measures could reduce transmission and that hospitals, including testing facilities, play a crucial role in disease transmission. Consequently, the local dynamics of SARS-CoV-2 spread might inform the strategic lockdown of specific neighborhoods to stop the contagion and avoid a citywide lockdown.This study was supported by the Innovation, Universities, Science and Digital Society Council through the Valencia Innovation Agency (AVI); grant 851255 from the European Research Council under the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program (Dr Zanin); grant MDM-2017-0711 from the Spanish State Research Agency through the Severo Ochoa and María de Maeztu Program for Centers and Units of Excellence in Research and Development (Dr Zanin); and from the Universitat de Valencia (Drs Iftimi and Lozano).Peer reviewe

Detecting spatio-temporal mortality clusters of European countries by sex and ag

[EN] Background: Mortality decreased in European Union (EU) countries during the last century. Despite these similar trends, there are still considerable differences in the levels of mortality between Eastern and Western European countries. Sub-group analysis of mortality in Europe for different age and sex groups is common, however to our knowledge a spatio-temporal methodology as in this study has not been applied to detect significant spatial dependence and interaction with time. Thus, the objective of this paper is to quantify the dynamics of mortality in Europe and detect significant clusters of mortality between European countries, applying spatio-temporal methodology. In addition, the joint evolution between the mortality of European countries and their neighbours over time was studied. Methods: The spatio-temporal methodology used in this study takes into account two factors: time and the geographical location of countries and, consequently, the neighbourhood relationships between them. This methodology was applied to 26 European countries for the period 1990-2012. Results: Principally, for people older than 64 years two significant clusters were obtained: one of high mortality formed by Eastern European countries and the other of low mortality composed of Western countries. In contrast, for ages below or equal to 64 years only the significant cluster of high mortality formed by Eastern European countries was observed. In addition, the joint evolution between the 26 European countries and their neighbours during the period 1990-2012 was confirmed. For this reason, it can be said that mortality in EU not only depends on differences in the health systems, which are a subject to national discretion, but also on supra-national developments. Conclusions: This paper proposes statistical tools which provide a clear framework for the successful implementation of development public policies to help the UE meet the challenge of rethinking its social model (Social Security and health care) and make it sustainable in the medium term.The authors are grateful for the financial support provided by the Ministry of Economy and Competitiveness, project MTM2013-45381-P. Adina Iftimi gratefully acknowledges financial support from the MECyD (Ministerio de Educacion, Cultura y Deporte, Spain) Grant FPU12/04531. Francisco Montes is grateful for the financial support provided by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness, project MTM2016-78917-R. The research by Patricia Carracedo and Ana Debon has been supported by a grant from the Mapfre Foundation.Carracedo-Garnateo, P.; Debón Aucejo, AM.; Iftimi, A.; Montes-Suay, F. (2018). Detecting spatio-temporal mortality clusters of European countries by sex and ag. International Journal for Equity in Health. 17:1-19. https://doi.org/10.1186/s12939-018-0750-zS11917Anderson TW, Goodman LA. Statistical Inference about Markov Chains. Ann Math Stat. 1957; 28(1):89–110.Anselin L. Local Indicators of Spatial Association–LISA. Geographical Anal. 1995; 27(2):93–115.Bilbao-Ubillos J. Is there still such a thing as the ‘European social model’?. Int J Soc Welf. 2016; 25:110–25.Bivand R. spdep: Spatial Dependence:Weighting Schemes, Statistics and Models. 2012. R package version 0.5-53. http://CRAN.R-project.org/package=spdep .Bivand R, Hauke J, Kossowski T. Computing the Jacobian in Gaussian Spatial Autoregressive Models: An Illustrated Comparison of Available Methods. Geographical Anal. 2013; 45(2):150–79.Bivand R, Keitt T, Rowlingson B. rgdal: Bindings for the Geospatial Data Abstraction Library. 2016. R package version 1.1-10. https://CRAN.R-project.org/package=rgdal .Bivand R, Lewin-Koh N. maptools: Tools for Reading and Handling Spatial Objects. 2016. 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InnoCOVID-19: Primer congreso multidisciplinar Innocampus

[EN] The main objective of the educational innovation project Innocampus Explora is to show the existing interrelationship between the different scientific and technical degrees of Burjassot-Paterna campus of the University of Valencia. In this paper we present the InnoCOVID-19 Congress, activity organized during the 2020-21 academic year by the work team, made up of students and professors from all the Campus faculties.The objective of this conference, developed in virtual format, was to present the multidisciplinary projects that were formed on campus in response to the health crisis caused by the coronavirus SARS-CoV-2. This activity contributes to a quality transversal training for all participating students.[ES] El proyecto de innovación educativa Innocampus Explora tiene como objetivo principal mostrar la interrelación existente entre los diferentes grados científicos y técnicos del campus de Burjassot-Paterna de la Universitat de València. En este artículo presentamos el congreso InnoCOVID-19, la actividad organizada durante el curso académico 2020-21 por el equipo de trabajo, integrado por estudiantes y profesores de todas las facultades y escuelas. El objetivo de este congreso, desarrollado en formato virtual, ha sido presentar los proyectos multidisciplinares que se han formado en el campus en respuesta a la crisis sanitaria provocada por el coronavirus SARS-CoV-2. Esta actividad contribuye a una formación transversal de calidad para todos los estudiantes participantes.Proyecto UV-SFPIE PIC-1363315 financiado por el Servei de Formació Permanent i Innovació Educativa de la Universitat de València.Amorós Hernández, L.; Blas Medina, A.; Cervera Sanz, M.; Cosme Llópez, E.; García Gil, R.; García Lázaro, S.; García Robles, I.... (2021). InnoCOVID-19: Primer congreso multidisciplinar Innocampus. En IN-RED 2021: VII Congreso de Innovación Edicativa y Docencia en Red. Editorial Universitat Politècnica de València. 1171-1182. https://doi.org/10.4995/INRED2021.2021.13449OCS1171118

Innocampus Explora: una aproximación multidisciplinar a la problemática ambiental

[ES] Presentamos las actividades del proyecto de innovación Innocampus Explora desarrollado en el campus de Burjassot-Paterna de la Universitat de València y cuyo objetivo principal es mostrar la interrelación existente entre los diferentes grados científicos y técnicos del campus. En la presente anualidad, el equipo de trabajo integrado por estudiantes y profesores de todos las facultades y escuelas del campus de Burjassot-Paterna, ha desarrollado actividades en torno a la problemática medioambiental. Una visión transversal e interdisciplinar de los problemas de los usos del plástico y de la energía nuclear que enlaza con varios de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) dictados por Naciones Unidas. Con el desarrollo de este proyecto contribuimos a una formación transversal de calidad para todos los estudiantes participantes.[EN] We present the activities of the Innocampus Explora innovation project developed on the Burjassot-Paterna campus of the Universitat de València and whose main objective is to show the interrelation between the different scientific and technical degrees on campus. In this year, the work team made up of students and professors from all the faculties and schools of the Burjassot-Paterna campus, have carried out activities around environmental issues. A cross-sectional and interdisciplinary vision of the problems of the uses of plastic and nuclear energy that link with several of the Sustainable Development Goals (SDGs) dictated by the United Nations. With the development of this project we contribute to quality transversal training for all participating students.Moros Gregorio, J.; Quílez Asensio, A.; Jimenez Romero, D.; Blas Medina, A.; Giménez Escamilla, I.; Amorós Hernández, L.; Giner, L.... (2021). Innocampus Explora: una aproximación multidisciplinar a la problemática ambiental. En IN-RED 2020: VI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Editorial Universitat Politècnica de València. 1003-1014. https://doi.org/10.4995/INRED2020.2020.11996OCS1003101