SiGEpi cuenta con las siguientes funciones: Funciones genéricas de los SIG Entre las funciones genéricas relacionadas con el manejo y procesamiento de datos cartográficos se encuentran: Herramientas de manejo de mapas: identificador, Acercar, Alejar, Desplazar, Buscar, Medición de distancias. Control de capas cartográficas y capacidad de edición de las propiedades de las capas. Selección espacial usando herramientas geométricas, atributos y otras capas. Manejo de etiquetas o rótulos sobre el mapa. Creación de Mapas Temáticos de Intervalos aplicando diversos métodos de clasificación, Símbolos Graduados, Densidad de Puntos, Barras, Pastel y Valores Únicos ó Categorías. Creación de Gráficos (Líneas, Barras, Areas, Pastel, Dispersión, Cajas). Creación de Presentaciones para impresión. Capacidad de integrar los atributos de las tablas de datos con las capas de datos espaciales (bases cartográficas) para su visualización en el mapa. Funciones de Geoprocesamiento Selección y consulta de datos espaciales para la generación de nuevas capas de información, utilizando herramientas de selección interactiva, atributos y operaciones espaciales a partir de otras capa. Creación de capas de puntos a partir de tablas de atributos con variables de coordenadas. Creación de Áreas de Influencia. Creación de Esquemas Radiales. Funciones cuantitativas en Epidemiología Otro grupo importante de funciones son las medidas cuantitativas en epidemiología, muy útiles en el análisis exploratorio de datos de salud. Entre ellas se han incluido: estadísticas descriptivas, que calcula un conjunto de medidas de tendencia central y dispersión. distribuciones de frecuencia. análisis de correlación. analisis de regresión lineal simple y múltiple. También han sido incluidas funciones simplificadas para: cálculo de tasas, razones y proporciones. estandarización de tasas por los métodos directo e indirecto. suavizamiento espacial de tasas y proporciones. Implementación de estimadores Bayesiano Empírico global y local. Funciones para la detección de conglomerados (clusters) Se han incluido algunos métodos de análisis espacial que permiten determinar si los datos siguen una tendencia de distribución geográfica (cluster) o si es debida al azar. Se ha implementado: Cálculo de los índices de autocorrelación espacial I de Moran y c de Geary. Implementación de alcance Global y Local. Detección de presencia de patrones espaciales en la distribución de eventos de salud. Enfoque Global. Identificación y localización de conglomerados espaciales. Enfoque Local. Técnicas de visualización de patrones y conglomerados espaciales. Mapa de significación. Mapa de valores atípicos. Diagrama y mapa de dispersión de Motran (ScatterPlot de Moran). Prueba de Knox para la detección de interacción de eventos en tiempo y espacio (conglomerados en tiempo y espacio). Funciones útiles en la Práctica de la Salud Pública Se han incorporado algunos métodos que son útiles en procesos de análisis y toma de decisiones en la práctica de la salud pública como: Identificación de Áreas y Poblaciones Críticas ó Prioritarias Construcción de índices compuestos, a partir de indicadores de salud. E.j.: Índice de necesidades básicas insatisfechas en salud, índice de pobreza, etc. Identificación y detección de conglomerados (cluster) espaciales y en tiempo-espacio (Método de Knox) Medición de la asociación de factores de exposición ambiental/ecológicos y eventos de salud para estudios epidemiológicos de caso-control y cohortes Método de evaluación de acceso a los servicios de salud (basado en la técnica de esquemas radiales) como medida simple de accesiblidad usando las distancias lineales origen-destino.