• · Utilisation de modèles spatiaux conditionnellement spécifiés des intensités de Poisson pour simuler soit la mortalité par maladie soit la morbidité dans une région pour utilisation dans la distribution géographique des taux de mortalité ou de cancer infantile,
• · Estimation de la distribution spatiale des contaminants dans les sédiments lacustres par l'utilisation de méthodes de krigage,
• · Estimation de tendances temporelles de la température dans un champ spatial afin d'aider à la détection et à la compréhension du réchauffement de la planète,
• · Modélisation spatio-temporelle des précipitations de pluie.

En parallèle, nombre de sujets techniques ont été identifiés comme préoccupation importante des chercheurs en statistique spatiale:

• · Il y eut un certain nombre de présentations (Billheimer, Dean, Kaiser) qui ont traité de modèles spatiaux sur un treillis, développés en spécifiant sur un nud des distributions conditionnelles qui tiennent compte des valeurs aux nuds voisins. Les préoccupations principales portaient la description de tels modèles, sur comment tenir compte des effets de bord, sur le niveau de flexibilité requis par de tels modèles pour reproduire les patrons de corrélation observés.
• · Le problème de la qualité des données fut abordé par plusieurs conférenciers (en particulier, Zidek et Rognvald Smith). Il y a eu consensus sur la grande importance de cette question et que les données de piètre qualité pouvaient limiter l'impact des modèles sophistiqués dont on discutait.
• · Les questions de calcul furent reprises dans plusieurs conférences. Les simulations de Monte Carlo basées sur des chaînes de Markov ont joué un rôle important dans l'ajustement de modèles pour plusieurs orateurs. Plusieurs ont noté les problèmes d'optimisation combinatoire dans leurs travaux, sans pouvoir encore les solutionner.
• · Plusieurs exposés (particulièrement ceux de Guttorp, Sampson et Richard Smith) se sont spécialisés sur le besoin de modèles spatiaux non stationnaires et ont suggéré quelques moyens utiles pour décrire et ajuster de tels modèles. Cependant, il est apparu nécessaire de recourir aux structures de corrélation spatio-temporelles qui ne séparent pas simplement selon les composantes spatiales et temporelles, mais il n'y eut aucun signe de succès dans cette direction.
• · On a souligné le besoin de modèles spatiaux pour

• données non gaussiennes. Dean, Billheimer et Kaiser ont présenté des modèles pour données discrètes avec structure spatiale.
• · On a identifié un besoin de modèles spatiaux sur des structures autres que des treillis réguliers et R^d. Le besoin de modèles spatiaux sur la sphère a été clairement identifié.

Méthodes statistiques en épidémiologie

4 - 8 mai 1998
Org.: G. A. Darlington (Univ. de Toronto), S. B. Bull (Univ. de Toronto)
Conférenciers: N. Breslow, R. Brookmeyer, A. Donner, J. Hanley, N. Kreiger, J. Neuhaus

Au cours de cet atelier, une variété de sujets traitant des problèmes de conception d'études, d'analyse statistique et d'inférences pertinentes à l'épidémiologie et à la recherche épidémiologique clinique a été abordée. Les conférenciers invités ont traité des sujets suivants:

• · Un survol des recherches en conception d'études en épidémiologie (Kreiger)
• · Statistique en épidémiologie: l'étude du cas contrôle (Breslow)
• · Conception et analyse d'études à deux phases (Breslow)
• · «counter matching» dans les études rétrospectives emboîtées.
• · Modélisation hiérarchique approximative de données discrètes en épidémiologie (Breslow)
• · Méthodes statistiques pour l'analyse de données de réponse dépendantes (Neuhaus)
• · Comparaison et évaluation des méthodes pour analyser des données de réponse dépendantes (Neuhaus)
• · Evaluation de tests diagnostics: survol, étude de conception et analyse des données (Hanley)
• · Questions relatives à l'interprétation découlant de plusieurs sous-groupes en recherche clinique et épidémiologique (Donner)
• · Questions statistiques en surveillance de maladie, avec application au SIDA (Brookmeyer).