Spatial Analysis of The Influence of Residential Density on The Spread of Tuberculosis Cases in Pasar Rebo General Hospital Service Area
Notice bibliographique
Résumé
Background: Based on statistical data, in 2021 tuberculosis cases in the DKI Jakarta area reached 26,854, an increase of around 21% from 2020, 22,156 cases. Aims: This Study focuses on the lavel of administrative area whether a residential density shows significance in the spread of Pulmonary Turberculosis (TB) cases. Methods: The research carried out by a descriptive quantitative research in the Pasar Rebo General Hospital. Results: The distribution of patients in the Pasar Rebo General Hospital is not affected by the total population density found in a sub-district area. After the research was carried out in a smaller administrative scope, namely at the sub-district level, it was began to show a correlation between population density and the spread of pulmonary tuberculosis. Using a spatial approach, the research shows that there is a casual relationship between the cases of the spread of tuberculosis and the density of a residential area. Conclusion: Based on the data obtained and the spatial analysis, this study shows that the population density variable show the percentage level of the spread of a case of Pulmonary TB. But in this case it must be seen at a level of the smallest administrative area, namely at the sub-district level.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».