Spatial Clustering of Tuberculosis Incidence in the North of Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Tuberculosis (TB) poses a serious threat to public health throughout the world but disproportionately afflicts low-income nations. The aim of this study is to identify the high-risk areas in Mazandaran province (northern Iran) in helping the heath programmer for the best intervention. MATERIALS & METHODS: This is an ecological study conducted from 1999 through 2008. The sample included 2444 Tuberculosis (TB) patients. The variables were age, gender, type of disease and residential location, analyzed by descriptive statistical methods and spatial analysis to identify cluster of disease incidence. Geographical information system software applied to map of smooth rate of TB. RESULTS: Of 2444 registered patients, 1283 (52.5%) were male. The data showed 61% urban and 96.4% of them with the Iranian nationality. There was insignificant difference between genders, but the main difference was observed between locations that are the incidence rate in the Tonekabon and Behshahr cities were 30% higher than mean incidence rate of Mazandaran province (P-value<0.05). The comprising chance of acquiring infection between urban and rural was 1.46 with confidence interval of 95% (1.35, 1.59). CONCLUSION: Geostatistical method showed spatial variability of TB incidence rate in all districts and identifying high-risk area (core areas). The most important core of TB incidence has been noticed in the eastern boundary of Mazandaran in the city of Behshahr which is due to proximity to Golestan Province. The incidence rate of TB in Behshahr city is about two times more than the number observed in Mazandaran province. Lower TB incidence rate has been observed in Golestan province is because there is usually a delay in the diagnosis of the disease especially in the positive smear patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».