THE GEOSPATIAL ASSESSMENT OF THE RELATIONSHIP BETWEEN ALTITUDE AND MORTALITY IN INDIA
Notice bibliographique
Résumé
High altitude environmental stressors have numerous and varied physiological effects on human health. Currently, several studies have illustrated high altitude affects human health, yet there are limited analyses on suitable data that investigate the influence of high altitude in resident populations over a large extent. In India, there is still inadequate data regarding altitude and mortality. The aim of this study was to conduct a preliminary analysis of the association between altitude and mortality in India. The assessment of mortality rates in India at different altitudes integrated geospatial concepts through a Geographic Information System (GIS) and Digital Elevation Model (DEM). Furthermore, surveyed health data was obtained from the Million Death Study (MDS) as well as the Special Fertility and Mortality Survey (SFMS) datasets. Death occurrence was geo-located via post offices in India and the corresponding altitude was extracted in the DEM. The statistical analysis included Pearson correlation and linear regression to examine the leading death causes in a wide range of age groups, from neonates to 69 year-olds, as well as risk factors in India. Although allcause mortality rate has no significant association with altitudes, there was a positive correlation between altitude and prematurity and low birth weight mortality rate in neonates (boys r=0.72, p<0.03; girls r=0.89, p<0.00). Additionally, higher drinking rates for males were found at greater altitude (r=0.92, p<0.00). The preliminary results from the study confirmed that there is a relationship between particular mortality rate, behavioural factors, and altitude in India, but further investigations need to be undertaken to assess the total effect of altitude on mortality.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».