<div dir="ltr"><div>Caros colegas,<br><br>Gostaria de convidar a todos a participar do Workshop in Bayesian Methods for Health Research que será realizado no Instituto de Ciência Exatas da Universidade Federal de Minas Gerais em Belo Horizonte no dia 17 de Janeiro de 2025 no Auditório da Estatística (sala 2076) das 13:30 às 15:30.<br><br>O evento tem a seguinte programação:<br><br>13:30 - 14:25 - Jessica Pavani (University of Calgary, Canada): Exploring temporal dynamics in spatial random partitions driven by spanning trees: an application to mosquito-borne diseases<br><br>Abstract: Spatially constrained clustering is a significant area of research, especially when addressing changes over time. Dividing a map into partitions is a complex task due to the huge number of potential partitions within the search space. This complexity is heightened in spatio-temporal clustering, where we must account for sequences of partitions. To address these challenges, we present a Bayesian model designed for time-dependent sequences of spatial random partitions, introducing a prior distribution based on product partition models that establish correlations among partitions. Furthermore, we utilize random spanning trees to help navigate the partition search space and ensure spatially constrained clustering. This research is motivated by a relevant practical issue: detecting spatial and temporal patterns of mosquito-borne diseases. Given the overdispersion common in such data, we propose a spatio-temporal Poisson mixture model in which the mean and dispersion parameters are influenced by spatio-temporal covariates. We apply this model to analyze weekly reported dengue cases from 2018 to 2023 in the Southeast region of Brazil and evaluate the performance of the model using simulated data. Overall, our proposed model has demonstrated its competitiveness in analyzing the temporal dynamics of spatial clustering.<br><br>14:25 - 14:35 - Break<br><br>14:35 - 15:30 - Danilo Alvares (University of Cambridge, United Kingdom): A Bayesian joint model of multiple longitudinal and categorical outcomes with application to multiple myeloma using permutation-based variable importance<br><br>Abstract: Joint models have proven to be an effective approach for uncovering potentially hidden connections between various types of outcomes, mainly continuous, time-to-event, and binary. Typically, longitudinal continuous outcomes are characterized by linear mixed-effects models, survival outcomes are described by proportional hazards models, and the link between outcomes are captured by shared random effects. Other modeling variations include generalized linear mixed-effects models for longitudinal data and logistic regression when a binary outcome is present, rather than time until an event of interest. However, in a clinical research setting, one might be interested in modeling the physician's chosen treatment based on the patient's medical history in order to identify prognostic factors. In this situation, there are often multiple treatment options, requiring the use of a multiclass classification approach. Inspired by this context, we develop a Bayesian joint model for longitudinal and categorical data. In particular, our motivation comes from a multiple myeloma study, in which biomarkers display nonlinear trajectories that are well captured through bi-exponential submodels, where patient-level information is shared with the categorical submodel. We also present a variable importance strategy for ranking prognostic factors. We apply our proposal and a competing model to the multiple myeloma data, compare the variable importance and inferential results for both models, and illustrate patient-level interpretations using our joint model.<br> <br>Atenciosamente,<br><br>--marcos<br></div></div>