分析和优化血液中含量测试分布在纽约市儿童:一个数据驱动的方法
1Department of Computer and Information Sciences, Fordham University, New York, USA. mafane@fordham.edu.
概括
这项研究分析了纽约儿童的血水平 (BLL) 测试,发现尽管全市度下降,但存在持续的差异. 一种优化的方法改善了资源分配和病例检测,专注于高风险社区.
科学领域:
- 环境健康 环境健康
- 儿科公共卫生 儿科公共卫生
- 空间流行病学空间流行病学
背景情况:
- 在纽约社区的6岁以下儿童中,血水平 (BLL) 率存在持续差异.
- 官方报告往往忽视了社区层面的BLL测试不平等.
- 需要进行全面的分析来解决这些持续的健康不平等问题.
研究的目的:
- 分析血液中含量 (BLL) 测试分布在纽约市的各个社区 (2005-2021年).
- 为了识别和集群社区与持久的BLL差异.
- 为改善BLL测试和病例检测提出一个优化的资源配置战略.
主要方法:
- 基于BLL测试模式,K-medoids集群算法将社区分组.
- 网格搜索算法,以优化资源配置,考虑案例发生率和风险概况.
- 从2005年到2021年对BLL率和测试分布的统计分析.
主要成果:
- 通过提议的优化方法在病例检测方面确定了统计学上显著的改进.
- 通过优先考虑服务不足和高风险群体,在资源分配中证明了更高的公平性.
- 尽管全市下降,但在BLL率和测试方面仍存在社区层面的持续差异.
结论:
- 优化的方法显著提高了解决儿科血水平 (BLL) 差异的效率和公平性.
- 针对性干预和资源分配对于减轻服务不足社区的健康不平等至关重要.
- 建议包括通过日托中心和幼儿园等当地机构加强家长的宣传活动.
关键词:
儿童血液中的含量集群集成是指集群集成.网格搜索搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格搜索网格更多相关视频
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