Gender and regional disparities of tuberculosis in Hunan, China
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Major efforts have been made to improve the health care system in Hunan province, China. The aims of this study were to assess whether and to what extent these efforts have impacted on gender and regional disparities of Tuberculosis (TB) incidence in recent years, especially for less developed areas. METHODS: We obtained data from the 2005-2009 China Information System for Disease Control and Prevention (CISDCP)to conduct this study in Hunan province. Counties within the province were divided into four regions according to quartiles based on the 2007 per capita GDP. Index of Disparity (ID) and Relative Index of Inequality (RII) were used to measure the disparities of TB incidence in relation to gender and region. Bootstrap technique was used to increase the precision. RESULTS: The average annual incidence of TB was 111.75 per 100,000 in males and 43.44 per 100 000 in females in Hunan. The gender disparity was stable, with ID from 42.34 in 2005 to 43.92 in 2009. For regional disparity, ID, RII (mean) and RII (ratio) decreased significantly from 2005 to 2009 in males (P < 0.05) but remained stable among the female population. CONCLUSIONS: As interventions such as introduction of the New Rural Cooperative Scheme put in place to reduce health disparities in China, regional disparity in relation to incidence of TB decreased significantly, but the gender disparity remains in the Hunan province.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».