TY -的A2 -刘,恒盟——谢,纹绣AU - Ji,孟盟——赵Mengdan AU - Lam Kam-Yiu盟——食物,Chi-Yin AU -,田勇PY - 2021 DA - 2021/12/17 TI -发展中机器学习和统计工具来评估公共卫生建议的可访问性传染病在弱势群体SP - 1916690六世- 2021 AB - 背景。从Zika病毒埃博拉病毒的最新COVID-19大流行,高度传染性疾病暴发继续揭示社会和卫生不公平现象的严重后果。人们从低社会经济和教育背景,以及低健康素质往往会受到不确定性的影响,复杂性、波动性和先进性的公共卫生危机和突发事件。关键教训,政府已经从正在进行的冠状病毒大流行发展的重要性和传播高度访问的,可行的,包容的,连贯的公共卫生建议,这代表一个重要的工具来帮助人们不同的文化,教育背景和不同的能力来有效地实现基层卫生政策。 客观的。我们旨在翻译可访问的最佳实践,包括公共卫生建议(故意设计对于较低的社会经济和教育背景的人来说,健康知识水平,英语水平有限,和认知功能障碍)在COVID-19英语多元文化国家的卫生当局(美国、澳大利亚和英国)自适应评估工具的可访问性公共卫生建议在其他语言。 方法。我们开发了一个优化贝叶斯分类器产生的概率预测的可访问性官方健康弱势人群中建议包括移民和外国人生活在中国。我们开发了一个自适应统计公式的可访问性的快速评估健康建议在中国脆弱的人。 结果。我们的研究提供了研究工具需要填写一个持久缺口在访问中国公共卫生研究,包括传播传染病的预防和管理。概率预测,使用贝叶斯优化机器学习分类器(GNB),最大的阳性似然比(LR) + 16.685(95%置信区间:4.35—64.04)确定当概率阈值被设定为0.2(灵敏度:0.98;特异性:0.94)。 结论。健康风险的有效的沟通,包容,可操作的公共意见代表了一个强大的工具来减少卫生不公平现象在健康危机和突发事件。我们的研究翻译的最佳实践的公共卫生建议在大流行期间发展成直观的机器学习分类器对卫生部门制定循证指南的健康建议。此外,我们开发了自适应统计工具前线卫生专业人员评估可访问性的公共卫生建议来自非英语背景的人。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/1916690 - 10.1155 / 2021/1916690摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER