Urbanization, geographic accessibility, and delayed entry into tuberculosis-designated care in southwestern China: a machine-learning prediction study
Questo studio di apprendimento automatico su oltre 60.000 pazienti affetti da tubercolosi nel sud-ovest della Cina dimostra che le metriche di accessibilità geografica su scala fine migliorano significativamente la previsione del ritardo nell'accesso alle cure designate, suggerendo che le politiche efficaci per la riduzione dei ritardi debbano integrare la pianificazione dinamica dei trasporti e dell'urbanistica con la riprogettazione dei servizi sanitari.