社会人口因素对哥斯达黎加COVID-19死亡率的影响:地理方法

IF 0.8 4区 生物学 Q4 BIOLOGY
Roger Bonilla-Carrión, Ronald Evans-Meza, Roberto Salvatierra-Durán
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摘要

简介:冠状病毒病(COVID-19)在全国人口中蔓延,在全球范围内产生了重大影响。然而,在世界不同地区和哥斯达黎加之间,COVID-19死亡率存在重要的地理差异。目的:本文的主要目的是探讨一些社会人口学因素对哥斯达黎加各州COVID-19死亡率的影响。方法:收集全国各州COVID-19死亡率数据和社会人口学信息。采用广义线性模型族(GLM)的经典泊松回归流行病学模型与地理加权回归模型(GWR)进行比较。结果:GLM回归模型相比,获得了标准Akaike信息(AIC)显著低于GWR模型(927.1 GLM与358.4 GWR)这意味着,GWR模型是一个更好的解释模型COVID-19死亡。位于哥斯达黎加太平洋地区的人口密度较高、物质福利较高、健康覆盖率较低的州,与该国其他州相比,死于COVID-19的风险更高。结论:社会人口学因素对COVID-19死亡率存在一些潜在影响,但本研究的发现和方法可指导其他国家更好地了解COVID-19在当地的传播,并设计有针对性的干预策略。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Efecto de factores sociodemográficos en la mortalidad del COVID-19 en Costa Rica: un enfoque geográfico
Introducción: La enfermedad por coronavirus (COVID-19) se ha extendido entre la población de todo el país y ha tenido un gran impacto a nivel mundial. Sin embargo, existen diferencias geográficas importantes en la mortalidad de COVID-19 entre las diferentes regiones del mundo y en Costa Rica. Objetivo: El objetivo principal de este artículo fue explorar el efecto de algunos de los factores sociodemográficos en la mortalidad de COVID-19 en los cantones de Costa Rica. Métodos: Se obtuvieron datos acerca de la mortalidad del COVID-19 e información sociodemográfica en los cantones del país. El modelo epidemiológico para COVID19 de regresión clásico de Poisson de la familia de modelos lineales generalizados (GLM) se comparó con el modelo de regresión ponderada geográficamente (GWR). Resultados: En comparación con el modelo de regresión GLM, se obtuvo un criterio de información de Akaike (AIC) significativamente más bajo en el modelo GWR (927.1 en GLM versus 358.4 en GWR), lo que significa que el modelo GWR es un modelo que explica mejor la mortalidad del COVID-19. Los cantones con una densidad poblacional más elevada, bienestar material más alto, proporción de cobertura de salud más bajo y que están ubicadas en el área del Pacífico de Costa Rica, tuvieron un mayor riesgo de mortalidad por COVID-19 que el resto de los cantones del país. Conclusiones: Existen algunos efectos potenciales de los factores sociodemográficos en la mortalidad por COVID-19, sin embargo, los hallazgos y la metodología de este estudio podría guiar a otros países a comprender mejor la transmisión local del COVID-19 y diseñar una estrategia de intervención enfocada.
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