Spatial Clusters of Condyloma Acuminata and the Regional Risk Factors in South Korea: Bayesian Spatial Regression Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Condyloma acuminata (CA), the clinical manifestation of infection with low-risk human papillomaviruses 6 and 11, is a common sexually transmitted infection (STI) with recurrent lesions and notable psychosocial and health system burden. Recent evidence indicates a substantial global burden, with prevalence ranging from 0.5% to 33.1% and incidence ranging from 24 to 2940 per 100,000 person-years, varying by age, sex, time, and geography. In South Korea, national insurance data show sustained increases in patients receiving care for CA during 2010 to 2019. Beyond individual behaviors, spatial proximity and contextual factors can produce clustered STI risk. However, the municipal-level spatial distribution of CA in Korea and its contextual correlates remain understudied. Objective: This study aimed to identify high-risk geographic clusters of CA in South Korea and determine the regional factors associated with its incidence rates. Methods: We conducted an ecological analysis using 2019 municipal-level data from the National Health Insurance Service of Korea. Spatial autocorrelation of CA incidence rates was evaluated using Moran's I, and clustering was assessed with Getis-Ord Gi* to detect high-risk clusters. We then analyzed potential regional determinants using two Bayesian spatial regression models: the intrinsic conditional autoregressive model and the Besag-York-Mollié model. Key municipal-level variables included health behaviors, socioeconomic indicators, health care access, adult entertainment venue density, and risk of sexual violence. Results are reported as adjusted relative risks (aRRs) with 95% credible intervals (CrIs). Results: A total of 52,009 CA cases were identified in 2019, 70.03% (36,421/52,009) of which were in men. We found significant positive spatial autocorrelation in CA incidence rates (Moran's I>0, P<.001), indicating nonrandom spatial clustering. The Getis-Ord Gi* analysis revealed several high-incidence clusters (hotspots) in metropolitan and southeastern regions of South Korea. In the Bayesian spatial models, higher CA incidence rates were associated with a greater share of the municipal budget spent on social welfare (aRR 1.005, 95% CrI 1.001-1.009), a higher percentage of single-person households (aRR 1.034, 95% CrI 1.025-1.043), and more adult entertainment establishments per 10,000 people (aRR 1.006, 95% CrI 1.001-1.012). Conclusions: We identified significant geographic hotspots of CA and several community-level risk factors driving these patterns in South Korea. These findings highlight the importance of spatial surveillance and targeted public health interventions in high-risk areas. Adapting STI prevention programs to address local social determinants may help reduce the spread of CA in the identified hotspots.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».