Application of Moran’s Test with an Empirical Bayesian Rate to Leading Health Care Problems in Taiwan in a 7-Year Period (2002–2008)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study focused on using Moran's tests and logistic regression to detect changes in spatial clustering for females and males. METHODS: For spatial distribution analysis, an average morbidity rate for a 7-year period was calculated. Medical cases from Taiwan National Health Insurance (NHI) were used as the numerator, and the denominator was the average mid-year population. Spatial analysis techniques, with a morbidity-smoothing coefficient estimate based on the empirical Bayesian method, were incorporated and applied to global and local Moran tests. In addition, we used a logistic regression model to test the characteristics of similarity and dissimilarity between males and females and to formulate the common spatial risk. RESULTS: The mean found by local spatial autocorrelation analysis was used to identify spatial cluster patterns. There is great interest in discovering the relationship between leading health care problems and spatial risk factors. For example, in Taiwan, the geographic distribution of clusters where neoplasms were prevalent was found to closely correspond to the locations in the arseniasis-endemic areas of Southwestern and Northeastern Taiwan, as well as to locations in the Tainan urban area (for females) and clusters in Changhua County and Yunlin County (for males). The high-density populations in urban areas showed carcinogen clusters in Taiwan's 3 main urban centers (i.e., Taipei, Taichung, and Kaohsiung) for female neoplasms. CONCLUSION: Cluster mapping helped clarify issues such as the spatial aspects of both the internal and external correlations for leading health care events. This information greatly assists in assessing spatial risk factors, which facilitates the planning of the most advantageous types of health care policies, as well as the implementation of effective health care services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».