論文の概要: A machine learning analysis of the relationship between some underlying medical conditions and COVID-19 susceptibility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12901v1
• Date: Fri, 24 Dec 2021 01:36:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 17:36:33.630590
• Title: A machine learning analysis of the relationship between some underlying medical conditions and COVID-19 susceptibility
• Title（参考訳）: 基礎疾患と新型コロナウイルス感受性との関連性に関する機械学習解析
• Authors: Mostafa Rezapour, Colin A. Varady
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)として知られるコロナウイルスは、米国に住むすべての市民の生活に大きな影響を与えている。 いくつかのワクチンやブースターは、個人が利用するために永続的な治療法として作成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For the past couple years, the Coronavirus, commonly known as COVID-19, has significantly affected the daily lives of all citizens residing in the United States by imposing several, fatal health risks that cannot go unnoticed. In response to the growing fear and danger COVID-19 inflicts upon societies in the USA, several vaccines and boosters have been created as a permanent remedy for individuals to take advantage of. In this paper, we investigate the relationship between the COVID-19 vaccines and boosters and the total case count for the Coronavirus across multiple states in the USA. Additionally, this paper discusses the relationship between several, selected underlying health conditions with COVID-19. To discuss these relationships effectively, this paper will utilize statistical tests and machine learning methods for analysis and discussion purposes. Furthermore, this paper reflects upon conclusions made about the relationship between educational attainment, race, and COVID-19 and the possible connections that can be established with underlying health conditions, vaccination rates, and COVID-19 total case and death counts.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、新型コロナウイルス(covid-19)は米国に住むすべての国民の日常生活に大きな影響を与え、気づかれずにはいられないいくつかの致命的な健康リスクを課してきた。 米国の社会にcovid-19が与える恐怖と危険が高まる中で、個人が利用するための恒久的な治療として、いくつかのワクチンやブースターが作成されている。 本稿では,米国内の複数の州において,新型コロナウイルスワクチンとブースターの関連とコロナウイルスの総感染者数について検討する。 また,本研究は,いくつかの病原体とcovid-19の関連について述べる。 本稿では,これらの関係を効果的に議論するために,統計的テストと機械学習手法を用いて分析と議論を行う。 さらに, 教育的達成, 人種, およびcovid-19との関係と, 基礎疾患, ワクチン接種率, およびcovid-19総症例数, 死亡数との関連性について考察した。

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