The Distribution of HIV and AIDS Cases in Luzhou, China, From 2011 to 2020: Bayesian Spatiotemporal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The vastly increasing number of reported HIV and AIDS cases in Luzhou, China, in recent years, coupled with the city's unique geographical location at the intersection of 4 provinces, makes it particularly important to conduct a spatiotemporal analysis of HIV and AIDS cases. OBJECTIVE: The aim of this study is to understand the spatiotemporal distribution of HIV and the factors influencing this distribution in Luzhou, China, from 2011 to 2020. METHODS: Data on the incidence of HIV and AIDS in Luzhou from 2011 to 2020 were obtained from the AIDS Information Management System of the Luzhou Center for Disease Control and Prevention. ArcGIS was used to visualize the spatiotemporal distribution of HIV and AIDS cases. The Bayesian spatiotemporal model was used to investigate factors affecting the spatiotemporal distribution of HIV and AIDS, including the gross domestic product (GDP) per capita, urbanization rate, number of hospital beds, population density, and road mileage. RESULTS: The reported incidence of HIV and AIDS rose from 8.50 cases per 100,000 population in 2011 to 49.25 cases per 100,000 population in 2020-an increase of 578.87%. In the first 5 years, hotspots were concentrated in Jiangyang district, Longmatan district, and Luxian county. After 2016, Luzhou's high HIV incidence areas gradually shifted eastward, with Hejiang county having the highest average prevalence rate (41.68 cases per 100,000 population) from 2011 to 2020, being 2.28 times higher than that in Gulin county (18.30 cases per 100,000), where cold spots were concentrated. The risk for the incidence of HIV and AIDS was associated with the urbanization rate, population density, and GDP per capita. For every 1% increase in the urbanization rate, the relative risk (RR) increases by 1.3%, while an increase of 100 people per square kilometer would increase the RR by 8.7%; for every 1000 Yuan (US $148.12) increase in GDP per capita, the RR decreases by 1.5%. CONCLUSIONS: In Luzhou, current HIV and AIDS prevention and control efforts must be focused on the location of each district or county government; we suggest the region balance urban development and HIV and AIDS prevention. Moreover, more attention should be paid to economically disadvantaged areas.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».