Scrub Typhus and Comparisons of Four Main Ethnic Communities in Taiwan in 2004 versus 2008 Using Geographically Weighted Regression
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: On the main island of Taiwan, a higher risk of scrub typhus infection has been reported in endemic clusters in Southeastern Taiwan and in mountainous township areas. However, research on health care problems associated with scrub typhus in Taiwanese ethnic peoples is limited. This study employs spatial analysis of areal data to determine spatial features related to scrub typhus and the four main Taiwanese ethnicities: Hoklo, Hakka, Mainlander, and aboriginal communities, respectively. METHODS: We used a GWR spatial method to analyze the local regressed relationships between scrub typhus incidence and ethnic community percentage in 349 townships in Taiwan, and the subsequent spatial regressed resultants and local parameter estimates were compared between two periods of 2004 and 2008 by kappa statistics. RESULTS: In the GWR models, the spatial regressed relationships of scrub typhus incidences and the Hoklo communities showed significant and negative parameter estimates in numerous locations, showing clusters in Southeastern and Southwestern Taiwan, and areas of the central and southern mountainous townships. Both Hakka and Mainlander communities in the mountainous townships showed less-regressed clusters with scrub typhus prevalence. However, clusters of Aboriginal populations were positively correlated with scrub typhus in highly infected mountainous areas and in Southeastern Taiwan. The kappa value results and the comparisons of local parameter estimates in the 349 townships in Taiwan between 2004 and 2008 indicated that the incidence of scrub typhus in the Hoklo communities was substantial, in the Hakka communities was fair, in the Mainlander communities was slight, and in the aboriginal communities was moderate, respectively. CONCLUSION: The aboriginal communities have been closely associated with higher risks of scrub typhus in the mountainous townships and in the southeastern portion of Taiwan.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».