Urbanization, geographic accessibility, and delayed entry into tuberculosis-designated care in southwestern China: a machine-learning prediction study
중국 남서부의 6만 명 이상의 결핵 환자를 대상으로 한 이 머신러닝 연구는 미세한 규모의 지리적 접근성 지표가 지정된 의료 서비스로의 진입 지연 예측을 유의미하게 개선한다는 것을 입증하며, 이는 효과적인 지연 감소 정책이 역동적인 교통 및 도시 계획과 보건 서비스 재설계를 통합해야 함을 시사한다.