Using Social Vulnerability Indices to Predict Priority Areas for Prevention of Sudden Unexpected Infant Death in Cook County, IL: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence of sudden unexpected infant death (SUID) in the United States has persisted at roughly the same level since the mid-2000s, despite intensive prevention efforts around safe sleep. Disparities in outcomes across racial and socioeconomic lines also persist. These disparities are reflected in the spatial distribution of cases across neighborhoods. Strategies for prevention should be targeted precisely in space and time to further reduce SUID and correct disparities. Objective: We sought to aid neighborhood-level prevention efforts by characterizing communities where SUID occurred in Cook County, IL, from 2015 to 2019 and predicting where it would occur in 2021-2025 using a semiautomated, reproducible workflow based on open-source software and data. Methods: This cross-sectional retrospective study queried geocoded medical examiner data from 2015-2019 to identify SUID cases in Cook County, IL, and aggregated them to "communities" as the unit of analysis. We compared demographic factors in communities affected by SUID versus those unaffected using Wilcoxon rank sum statistical testing. We used social vulnerability indicators from 2014 to train a negative binomial prediction model for SUID case counts in each given community for 2015-2019. We applied indicators from 2020 to the trained model to make predictions for 2021-2025. Results: Validation of our query of medical examiner data produced 325 finalized cases with a sensitivity of 95% (95% CI 93%-97%) and a specificity of 98% (95% CI 94%-100%). Case counts at the community level ranged from a minimum of 0 to a maximum of 17. A map of SUID case counts showed clusters of communities in the south and west regions of the county. All communities with the highest case counts were located within Chicago city limits. Communities affected by SUID exhibited lower median proportions of non-Hispanic White residents at 17% versus 60% (P<.001) and higher median proportions of non-Hispanic Black residents at 32% versus 3% (P<.001). Our predictive model showed moderate accuracy when assessed on the training data (Nagelkerke R2=70.2% and RMSE=17.49). It predicted Austin (17 cases), Englewood (14 cases), Auburn Gresham (12 cases), Chicago Lawn (12 cases), and South Shore (11 cases) would have the largest case counts between 2021 and 2025. Conclusions: Sharp racial and socioeconomic disparities in SUID incidence persisted within Cook County from 2015 to 2019. Our predictive model and maps identify precise regions within the county for local health departments to target for intervention. Other jurisdictions can adapt our coding workflows and data sources to predict which of their own communities will be most affected by SUID.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».