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J-GLOBAL ID：201802299716257299   整理番号：18A1139335

ケニア沿岸の地域における小児科医のための健康施設利用の一変量および多変量空間モデル【JST・京大機械翻訳】

Univariate and multivariate spatial models of health facility utilisation for childhood fevers in an area on the coast of Kenya

著者 (7件)： Ouma Paul O. (Department of Geomatic Engineering and Geospatial Information Systems, Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology, Nairobi, Kenya) ,  Ouma Paul O. (Kenya Medical Research Institute/Wellcome Trust Research Programme, Nairobi, Kenya) ,  Agutu Nathan O. (Department of Geomatic Engineering and Geospatial Information Systems, Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology, Nairobi, Kenya) ,  Snow Robert W. (Kenya Medical Research Institute/Wellcome Trust Research Programme, Nairobi, Kenya) ,  Snow Robert W. (Centre for Tropical Medicine and Global Health, Nuffield Department of Clinical Medicine, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Noor Abdisalan M. (Kenya Medical Research Institute/Wellcome Trust Research Programme, Nairobi, Kenya) ,  Noor Abdisalan M. (Centre for Tropical Medicine and Global Health, Nuffield Department of Clinical Medicine, University of Oxford, Oxford, UK)
資料名： International Journal of Health Geographics (Web)  (International Journal of Health Geographics (Web))
巻： 16  号： 1  ページ： 34  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7500A  ISSN： 1476-072X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 【背景】健康サービス利用の正確な定量化は,疾病負担の推定と健康資源の配分にとって重要である。健康施設利用をマッピングするための現在のアプローチは,予測因子として空間アクセシビリティのみに依存している。しかしながら,他の空間的に変化する社会的,人口統計学的および経済的因子は,健康サービスの使用に影響を及ぼす可能性がある。これらの因子の排除は,健康施設利用の不正確な推定に導くことができる。ここでは,推定された旅行時間からのみ開発された単変量空間モデルの精度を,関連する社会的,人口統計学的および経済的因子を含む多変量モデルに対して比較した。【方法】最も近い公衆衛生施設への旅行時間の理論的表面を開発した。これらは,ケニア人口統計学および2014年の健康調査(KDHS2014)において発熱を有すると報告された各小児に割り当てられた。KDHS2014からの旅行時間,家庭および個々の因子と熱を求める子供の治療の関係を,多レベル混合モデリングを用いて決定した。Bayes情報基準(BIC)と尤度比検定(LRT)試験を行い,選択した因子が時間モデルの適合性と適合性を改善する方法を測定した。混合モデルを用いて,健康施設利用の単変量空間モデルを,予測子として旅行時間を用いて適合させた。また,混合モデルを用いて,予測因子として選択された家庭と個々の因子の移動時間とモデル化された表面を用いて,利用の多変量空間モデルを計算した。次に,単変量および多変量空間モデルを,曲線(AUC)およびパーセント補正予測(PCP)試験の下で,受信者動作領域を用いて比較した。【結果】最良の適合多変量モデルには,予測因子として家庭における旅行時間,家庭の豊かな指数,および子供の数があった。これらの因子は,4008から2959までの時間モデルのBICを減少させ,LRT試験によって確認された変化であった。2つのモデル化された確率表面(AdjR2=88%)の高い相関があったが,多変量モデルは単変量モデルと比較してより良いAUCを有した。0.83対0.73とPCP0.61対0.45の値。結論:著者らの研究は,旅行時間を使用するモデル,ならびに家庭と個人レベルの社会人口統計学的因子が,旅行時間だけに依存するものと比較して,小児熱の治療のための健康施設の使用のより正確な推定をもたらすことを示す。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  アクセシビリティ ,  モデリング ,  旅行時間 ,  *子供 ,  *ケニア共和国 ,  適応性 ,  公衆衛生 ,  *沿岸
準シソーラス用語： 多変量モデル ,  人口統計学 ,  予測因子 ,  *空間モデル ,  *多変量 ,  *健康 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 利用 ,  発熱 ,  一変量 ,  多変数

分類 (2件)： 栄養調査  (GB01020M) ,  食品一般  (FJ01010Y)

引用文献 (37件)：

• Int J Health Geogr.; Spatial modelling of healthcare utilisation for treatment of fever in Namibia; VA Alegana, JA Wright, U Pentrina, AM Noor, RW Snow, PM Atkinson; 11; 2012; 6; 10.1186/1476-072X-11-6; CR1;
• Trop Med Int Health; Modelling distances travelled to government health services in Kenya; AM Noor, AA Amin, PW Gething, PM Atkinson, SI Hay, RW Snow; 11; 2006; 188-196; 10.1111/j.1365-3156.2005.01555.x; CR2;
• PLoS ONE; Modelling the incidence of Plasmodium vivax and Plasmodium falciparum malaria in Afghanistan 2006-2009; VA Alegana, JA Wright, SM Nahzat, W Butt, AW Sediqi, N Habib; 9; 2014; e102304; 10.1371/journal.pone.0102304; CR3;
• Spat Spatiotemporal Epidemiol; Estimation of malaria incidence in northern Namibia in 2009 using Bayesian conditional-autoregressive spatial-temporal models; VA Alegana, PM Atkinson, JA Wright, R Kamwi, P Uusiku, S Katokele; 7; 2013; 25-36; 10.1016/j.sste.2013.09.001; CR4;
• Malar J; Fine-scale malaria risk mapping from routine aggregated case data; HJW Sturrock, JM Cohen, P Keil, AJ Tatem, A Menach, NE Ntshalintshali; 13; 2014; 421; 10.1186/1475-2875-13-421; CR5;

タイトルに関連する用語 (8件)： ケニア ,  沿岸 ,  地域 ,  小児科医 ,  施設 ,  変量 ,  多変量 ,  空間モデル