Bayesian Spatiotemporal Small-Area Estimation of HIV Testing Uptake in Ghana, 2008-2022: Integrating Machine-Learning-Derived Geospatial Covariates with District-Level BYM2-RW1 Modelling of the Ghana Demographic and Health Surveys
본 연구는 머신러닝으로 도출된 지리공간 공변량과 2008년부터 2022년까지의 가나 인구보건조사 데이터를 통합한 베이지안 시공간 계층 모델을 활용하여 구역 단위의 HIV 검사 수용도에 대한 보정된 추정치를 생성하였으며, 이를 통해 지속적인 남북 간 경사도를 밝혀내고 접근성 및 도시성만으로는 설명되지 않는 표적 개입을 위한 특정 클러스터를 식별하였다.