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<span class="elsevierStyleInf">j~i</span>b<span class="elsevierStyleInf">j</span> la media de los efectos de los vecinos, y la precisión *<span class="elsevierStyleInf">i</span>=n<span class="elsevierStyleInf">i</span>*, donde j~i representa la relación "el municipio j es vecino del municipio i" (utilizando dos definiciones de vecindad distintas) y n<span class="elsevierStyleInf">i</span> el número de vecinos del municipio i. Posteriormente, mediante métodos Monte Carlo de cadenas de Markov se obtiene una muestra de la distribución a posteriori de los *<span class="elsevierStyleInf">i</span> y se calcula la RME suavizada de cada municipio, cuyo valor se representa gráficamente en un mapa de la región bajo estudio. Este modelo se ha aplicado sobre datos de mortalidad por enfermedades del aparato circulatorio en la Comunidad Valenciana. Éstas se han divido en tres grandes grupos: cardiopatía isquémica, enfermedades cerebro-vasculares y otras. El análisis se ha repetido para cada uno de estos tres grupos, para hombres, mujeres y ambos sexos.</p><p class="elsevierStylePara">Resultados: Se han obtenido 18 mapas en los cuales se ha contrastado las dos definiciones de vecindad utilizadas (mediante el "Deviance Information Criterion"), proporcionando mejor ajuste la de contigüidad en el caso de las enfermedades cerebro-vasculares y la de proximidad en el de la cardiopatía isquémica. Asimismo, dichos mapas han permitido establecer el patrón de mortalidad por estas enfermedades en la Comunidad Valenciana.</p><p class="elsevierStylePara">Conclusiones: El modelo se muestra válido para trabajar con áreas pequeñas en la elaboración de mapas de enfermedades, apuntando una posible solución al problema de la inestabilidad de las tasas.</p>"
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