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CDC PLACES
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地理空间基础模型捕捉了与健康相关的地点维度
一项新的研究论文探讨了使用地理空间基础模型来捕捉传统社会风险指数之外的与健康相关的地点维度。研究发现，这些基于卫星数据训练的模型可以解释传统指数无法解释的健康结果方差的很大一部分。具体而言，这些模型对某些调查变量显示出中等的预测能力，并解释了高达 54% 的健康结果（如年度体检、关节炎和高血压）的未解释方差。研究结果表明，地理空间基础模型可以作为流行病学分析的有价值的补充。
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机器学习模型加速美国小区域慢性病估计
研究人员开发了机器学习模型来解决慢性病小区域估计（SAE）的滞后问题。通过学习频繁更新的区域级预测变量与现有SAE输出之间的关系，这些模型可以生成及时的估计。该研究评估了美国十种慢性病的县级SAE的各种全局和地理加权机器学习模型，发现地理加权随机森林和地理加权回归等地理加权框架为快速SAE生成提供了可扩展的解决方案。