[ABE-L] Fwd: seminário amanhã, 14/6, 14h

[Clarice Garcia Borges Demetrio]

---------- Forwarded message ---------
From: Clarice Garcia Borges Demetrio <clarice.demetrio em usp.br>
Date: Tue, Jun 13, 2023 at 2:40 PM
Subject: Re: seminário amanhã, 14/6, 14h
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Marcos Prates <marcosop em gmail.com>


Prezados colegas
Se alguém tiver interesse em assistir
o seminário de amanhã, e não recebeu o link
pode nos solicitar

Saudações, Clarice

14/06, 14h

Online

Marcos Prates (UFMG, BH)

Latent archetypes of the spatial patterns of cancer

*Data/Horário:* 14/06, 14h – Online (português)

*Palestrante:* Marcos Prates (UFMG)

*Title:* Latent archetypes of the spatial patterns of cancer

*Summary:*

The cancer atlas edited by several countries is the main resource for the
analysis of the geographic variation of cancer risk. Correlating the
observed spatial patterns with known or hypothesized risk factors is
time-consuming work for epidemiologists that need to deal with each cancer
separately, breaking down the patterns according to sex and race. The
recent literature has proposed to study more than one cancer simultaneously
looking for common spatial risk factors. However, this previous work has
two constraints: they consider only a very small (2-4) number of cancers
previously known to share risk factors. In this paper, we propose an
exploratory method to search for latent spatial risk factors of a large
number of supposedly unrelated cancers. The method is based on the singular
value decomposition and non-negative matrix factorization, it is
computationally efficient, scaling easily with the number of regions and
cancers. We carry out a simulation study to evaluate the method's
performance and apply it to cancer atlas from the USA, England, France,
Australia, Spain, and Brazil. We conclude that with very few latent maps,
which can represent a reduction of up to 90\% of atlas maps, most of the
spatial variability is conserved. We hope that by concentrating on the
epidemiological analysis of these few latent maps a substantial amount of
work is saved and, at the same time, high-level explanations affecting many
cancers simultaneously can be reached. This work was supported by CAPES,
CNPq and FAPEMIG.


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