基于行为风险因素监测系统的空间微模拟框架评估：用于人口健康结果的小区估计
应用统计
2025-10-28 v1 多智能体系统
摘要
本研究引入 Spatial Health and Population Estimator (SHAPE)，一种空间微模拟框架，应用分层迭代比例配准 (IPF) 估计两个健康风险行为和十一个健康结果 across 多个空间尺度。我们使用 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) 的县级直接估计值，以及来自 CDC PLACES 的县级和统计区级数据，对新约克 (2021) 和佛罗里达 (2019) 进行评估。结果表明，SHAPE 的小区估计误差 (SAE) 与 BRFSS（平均 Pearson 相关系数 r 约为 0.5） moderately 一致，类似于 CDC PLACES（平均 r 约为 0.6），在县级（平均 r 约为 0.8）和统计区（平均 r 约为 0.7）水平上与 CDC PLACES 基于模型的估计高度一致。SHAPE 是一个开放的、可复现的、透明的框架，采用 R 编程，满足公共卫生领域可访问小区估计方法的需求。
引用
@article{arxiv.2510.22080,
title = {Evaluation of A Spatial Microsimulation Framework for Small-Area Estimation of Population Health Outcomes Using the Behavioral Risk Factor Surveillance System},
author = {Emma Von Hoene and Aanya Gupta and Hamdi Kavak and Amira Roess and Taylor Anderson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.22080},
year = {2025}
}