COVID-19 爆发流行病风险评估的新方法
物理与社会
2021-03-16 v4 种群与进化
摘要
我们提出了一个新的数据驱动框架，用于评估一个地理区域的先验流行病风险，并识别一个国家内的高风险区域。我们的风险指数被评估为三个不同分量的函数：疾病的危害、区域的暴露程度及其居民的脆弱性。作为应用，我们讨论了意大利 COVID-19 爆发的案例。我们利用关于空气污染、人类流动性、冬季温度、住房集中度、医疗保健密度、人口规模和年龄的可用历史数据，对意大利的二十个区域进行了表征。我们发现，与意大利中部和南部相比，某些北部区域的流行病风险更高。相应的风险指数与关于感染人数、重症监护患者和死亡患者的可用官方数据表现出相关性，并有助于解释为什么诸如 Lombardia、Emilia-Romagna、Piemonte 和 Veneto 等区域遭受的损失远大于该国其他地区。尽管 COVID-19 爆发几乎同时在北部和意大利中部同时开始，当首批病例在 2020 年初得到官方认证时，该疾病在流行病风险较高的区域传播得更快，后果也更严重。我们的框架可以扩展并测试于其他流行病数据，如季节性流感数据，并应用于其他国家。我们还提出了一个与我们的方法相关的政策模型，这可能有助于决策者做出明智的决策。
引用
@article{arxiv.2004.02739,
title = {A Novel Methodology for Epidemic Risk Assessment of COVID-19 outbreak},
author = {A. Pluchino and A. E. Biondo and N. Giuffrida and G. Inturri and V. Latora and R. Le Moli and A. Rapisarda and G. Russo and C. Zappala'},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.02739},
year = {2021}
}
备注
39 pages, 7 figures, 6 tables