論文の概要: The COVID-19 pandemic: socioeconomic and health disparities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11399v2
- Date: Tue, 22 Dec 2020 14:54:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 12:49:15.341356
- Title: The COVID-19 pandemic: socioeconomic and health disparities
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミック:社会経済と健康格差
- Authors: Behzad Javaheri
- Abstract要約: 社会経済的および健康関連変数は、最も影響を受ける上位5か国で死亡率を予測するために使用された。
我々のデータによると、人口統計や社会的不利益に関連する予測者は、新型コロナウイルスの死亡率100万と相関している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Disadvantaged groups around the world have suffered and endured higher
mortality during the current COVID-19 pandemic. This contrast disparity
suggests that socioeconomic and health-related factors may drive inequality in
disease outcome. To identify these factors correlated with COVID-19 outcome,
country aggregate data provided by the Lancet COVID-19 Commission subjected to
correlation analysis. Socioeconomic and health-related variables were used to
predict mortality in the top 5 most affected countries using ridge regression
and extreme gradient boosting (XGBoost) models. Our data reveal that predictors
related to demographics and social disadvantage correlate with COVID-19
mortality per million and that XGBoost performed better than ridge regression.
Taken together, our findings suggest that the health consequence of the current
pandemic is not just confined to indiscriminate impact of a viral infection but
that these preventable effects are amplified based on pre-existing health and
socioeconomic inequalities.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックで、世界中の不利なグループが死亡率を高めている。
この相違は、社会経済的および健康関連要因が疾患の結果の不平等を引き起こす可能性を示唆している。
これらの要因をLancet COVID-19の結果に関連付けるために、Lancet COVID-19 Commissionが提供する国別集計データを相関分析した。
社会経済および健康関連変数は、隆起回帰モデルと極端な勾配上昇(XGBoost)モデルを用いて、最上位5カ国の死亡率を予測するために用いられた。
以上の結果から,人口動態や社会的不利に関連する予測因子は,covid-19の死亡率と相関し,xgboostはリッジ回帰よりも良好であった。
総じて,現在のパンデミックの健康影響はウイルス感染の無差別な影響に留まらず,既存の健康と社会経済的不平等に基づいてこれらの予防効果が増幅されることが示唆された。
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