Identifying Communities at Risk for Sudden and Unexpected Infant Deaths Using ArcGIS
Notice bibliographique
Résumé
In 2004, approximately 4,500 cases of sudden, unexpected infant death occurred in the United States and between 1994 and 2004 there were 1,007 SUID deaths in Kentucky. Linking morbidity and mortality rates to geographic areas is a fundamental epidemiological tool, which can be applied to preventing infant death. In 2006 the Centers for Disease Control and Prevention funded seven states to record and collect statewide data to clarify certification practices, and identify if state performances fall short of national expectations. Statewide SUID data were retrospectively collected in Kentucky for the years 1999-2005. There were 575 evaluable SUID cases during the study period. For visual analysis of the data, cases were geocoded then spatially joined to the county GIS data layer in a combined data set in order to create maps. Standardized mortality ratio and probability maps were generated and areas with unexpectedly high or low SUIDs were identified. Of Kentucky's 120 counties, 42 were found to have SUIDs higher than expected (including 20 counties, 48% considered Appalachian and 86% non-metropolitan). The remaining 78 counties were considered average with an expected number of SUID cases or a lower number of SUIDs than would be expected. Identifying regions with higher than expected SUID rates allows specific communities and regions to be targeted. Understanding geographically based risk factors allows for more effective and focused prevention strategies. Similar analyses in other states could target needy areas with limited resources to optimize risk reduction and promote more effective pregnancy planning. Keywords: Sudden infant death syndrome, sudden unexplained infant death, mapping analysis, Appalachian, rural
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».