Lung Cancer Prevalence in Virginia: A Spatial Zipcode-Level Analysis via INLA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Examining lung cancer (LC) cases in Virginia (VA) is essential due to its significant public health implications. By studying demographic, environmental, and socioeconomic variables, this paper aims to provide insights into the underlying drivers of LC prevalence in the state adjusted for spatial associations at the zipcode level. METHODS: We model the available VA zipcode-level LC counts via (spatial) Poisson and negative binomial regression models, taking into account missing covariate data, zipcode-level spatial association and allow for overdispersion. Under latent Gaussian Markov Random Field (GMRF) assumptions, our Bayesian hierarchical model powered by Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) considers simultaneous (spatial) imputation of all missing covariates through elegant prediction. The spatial random effect across zip codes follows a Conditional Autoregressive (CAR) prior. RESULTS: Zip codes with elevated smoking indices demonstrated a corresponding increase in LC counts, underscoring the well-established connection between smoking and LC. Additionally, we observed a notable correlation between higher Social Deprivation Index (SDI) scores and increased LC counts, aligning with the prevalent pattern of heightened LC prevalence in regions characterized by lower income and education levels. On the demographic level, our findings indicated higher LC counts in zip codes with larger White and Black populations (with Whites having higher prevalence than Blacks), lower counts in zip codes with higher Hispanic populations (compared to non-Hispanics), and higher prevalence among women compared to men. Furthermore, zip codes with a larger population of elderly people (age ≥ 65 years) exhibited higher LC prevalence, consistent with established national patterns. CONCLUSIONS: This comprehensive analysis contributes to our understanding of the complex interplay of demographic and socioeconomic factors influencing LC disparities in VA at the zip code level, providing valuable information for targeted public health interventions and resource allocation. Implementation code is available at GitHub.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».