Analysis of Epidemiological Distribution Characteristics of Tuberculosis Among the Elderly in Chongqing, 2020-2024: Spatial-Temporal Analysis Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With global aging, the burden of tuberculosis (TB) among older adults escalates, yet spatial studies on this group are scarce. In Chongqing, where 18.87% of the population are aged 65 years and older and TB burden is high, controlling older adult TB remains a major challenge. Objective This study analyzed the spatiotemporal patterns of TB among adults aged 65 years and older in Chongqing, China, to inform local prevention and control strategies. Methods The study data were obtained from the Tuberculosis Information Management System of China. Global and local spatial autocorrelation analyses were conducted using ArcGIS (version 10.7) to identify high-risk spatial clusters and visualize their distribution. Spatiotemporal scan statistics were performed using SaTScan (version 10.3.2) to detect clusters of TB cases among the older adult population. Statistical significance was set at P< .05. Results The average annual incidence of TB among older adults in Chongqing was 69.59 per 100,000 population, with peaks occurring in spring and summer. The global Moran I ranged from 0.618 to 0.756 ( P <.001 in all cases), indicating significant clustering. Persistent high-risk areas were identified in the northeastern and southeastern parts of Chongqing. Spatiotemporal scan statistics detected 1 most likely cluster (relative risk=3.52, 95% CI 3.37‐3.68; log-likelihood ratio=1017.43; P <.001) and 3 secondary clusters. Conclusions Significant seasonal patterns of TB among older adults were observed in Chongqing. High-risk areas were predominantly concentrated in the northeastern and southeastern parts of the municipality. More targeted public health interventions are imperative.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».