ISSN: 2161-1165

疫学: オープンアクセス

オープンアクセス

当社グループは 3,000 以上の世界的なカンファレンスシリーズ 米国、ヨーロッパ、世界中で毎年イベントが開催されます。 1,000 のより科学的な学会からの支援を受けたアジア および 700 以上の オープン アクセスを発行ジャーナルには 50,000 人以上の著名人が掲載されており、科学者が編集委員として名高い

オープンアクセスジャーナルはより多くの読者と引用を獲得
700 ジャーナル 15,000,000 人の読者 各ジャーナルは 25,000 人以上の読者を獲得

インデックス付き
  • 索引コペルニクス
  • Google スカラー
  • シェルパ・ロミオ
  • Genamics JournalSeek
  • セーフティライト付き
  • Global Online Research in Agriculture (AGORA) へのアクセス
  • 国際農業生物科学センター (CABI)
  • レフシーク
  • ハムダード大学
  • エブスコ アリゾナ州
  • OCLC-WorldCat
  • CABI全文
  • キャブダイレクト
  • パブロン
  • ジュネーブ医学教育研究財団
  • ユーロパブ
  • ICMJE
このページをシェアする

抽象的な

GIS Based Mapping and Spatial Distribution of Tuberculosis in Punjab, Pakistan

Aasia Khaliq, M Nawaz Chaudhry, Muhammad Abdul Sajid, Uzma Ashraf, Rabia Aleem, Saher Shahid

Tuberculosis (TB) is known as a disease that prone to spatial clustering. Recent development has seen a sharp rise in the number of epidemiologic studies employing Geographical Information System (GIS), particularly in identifying TB clusters and evidences of etiologic factors. This retrospective population-based study was conducted to analyze spatial patterns of TB incidence in Punjab province, Pakistan. TB notification data from 2007 to 2017 collected from TB clinics throughout the province was used along with population data to reveal a descriptive epidemiology of TB incidences. Spatial distribution of the disease was observed by using ArcGis. Machine learning algorithms like ANN, SVM and Maximum Entropy were used to predict the presence of the disease with a prediction power of 82%, 75% and 78% respectively. This study has also shown a heterogeneous pattern of the disease over the years with some consistently high risked areas. This study can be very helpful for policy makers to refine their policies for successful eradication of the disease.

免責事項: この要約は人工知能ツールを使用して翻訳されており、まだレビューまたは確認されていません。