使用空间机器学习,对美国过量死亡的县级决定因素进行空间分析
Amir Hossein Ebrahimi1, Ali Asghar Alesheikh2, Aynaz Lotfata3
1Department of Geospatial Information Systems, Faculty of Geodesy and Geomatics Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Valiasr Street, Mirdamad Cross, Tehran, 19967 15433, Iran.
了解过量剂量率对于公共卫生至关重要. 这项研究确定了影响过量死亡的关键人口和住房因素,强调了需要本地化空间模型来有效指导资源分配的需要.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 空间流行病学 空间流行病学
- 环境健康 环境健康
背景情况:
- 过量剂量率是一个重大的全球公共卫生挑战.
- 识别过量死亡率的空间变化对于有针对性的干预措施至关重要.
- 现有的文献强调了需要先进的建模技术来理解复杂的贡献因素.
研究的目的:
- 调查过量死亡率的空间异质性.
- 确定与过量服用死亡率相关的关键决定因素.
- 开发和验证一个非线性地理加权随机森林模型,用于预测过量剂量率.
主要方法:
- 综合了影响过量使用率的广泛认可的因素.
- 应用非线性地理加权随机森林方法.
- 空间分析以检查决定因素的异质性和意义.
主要成果:
- 开发的模型表现出高性能 (R2 = 0.83,MAE = 0.26),表现优于传统方法.
- 关键的决定因素包括亚洲人 (12.8%),非裔美国人 (10.1%) 和负担高昂的住房单位 (9.9%) 的人口比例.
- 气候因素的整体影响较小,但在中部和东部县有很大的局部影响.
结论:
- 过量服用死亡率决定因素的意义在不同地理位置上有很大差异.
- 局部化的空间模型对于在过量预防中有效分配资源至关重要.
- 这些发现可以为社区一级的策略提供信息,以控制和减少过量死亡率.
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