Geographic Information Systems (GIS), an Informative Start for Challenging Process of Etiologic Investigation of Diseases and Public Health Policy Making
Notice bibliographique
Résumé
Background: The public health has been always concerned of the immediate environment of human as causal factors for different diseases and health outcomes. Epidemiology, as one of the fundamental basis of public health, is concerned of how diseases are distributed in terms of geographical, chronological, and human population characteristics and employees the descriptive nature of such spread to draw conclusion on the etiology of health or disease outcome for further policy-making on prevention of disease or promotion of health. Methods: In this paper, we present the importance of GIS technology in epidemiology from both descriptive and etiologic standpoints and elaborate how this technology can stand in the forefront of disease and health outcome measures in the coming decades. The paper will address the history of geo-related health and disease issues. The mapping tool as a traditionally strong resource in the public health will be explored. The advances in Information Technology and one of its best-utilized offshoot, GIS, in Health and disease will be discussed. How the huge repository of generated or ever generating geo-related data and information is utilized to address etiology of diseases or to help public health authorities in making informed policy making decisions are explored. Results: The utilization of GIS technology in diseases with an intermittent host such as malaria, yellow fever, or other parasitic diseases has already been well established. The GIS technology and its utilization in chronic and degenerative diseases such as cancer, diabetes, and aging are under development and new frontiers are discovering. The limitation of GIS technology in addressing host environment interaction in micro-environment (at the molecular biology and tissue pathogenicity level) and gene–environment interaction (at the individual level) will further be discussed. Conclusion: We then distress on the efficient use of GIS both in the etiologic investigation of diseases and health events as well as the utilization of the GIS technology as a administrative tool in the help of public health authorities and policymakers in strategic management of health of a community or emergency management of man-made or technological disasters (e.g., wars) or naturally occurring disasters (e.g., earthquake and floods).
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,009 |
| 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 ».