국가별 COVID-19의 확진자 수 및 치명률에 미치는 요인 = Factors related to confirmed cases and fatality rate of COVID-19 for each country
저자
발행사항
대구 : 경북대학교 보건대학원, 2021
학위논문사항
학위논문 (석사)-- 경북대학교 보건대학원 : 역학 및 건강증진학과 2021. 8
발행연도
2021
작성언어
한국어
DDC
303.485 판사항(23)
발행국(도시)
대구
형태사항
iv, 41 p. : 도표 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 이유미
참고문헌 수록
UCI식별코드
I804:22001-000000100263
소장기관
COVID-19 pandemic necessitates the knowledge to understand the epidemiology of the phenomenon. The current study aims to establish the prediction model for the spread and fatality rate of COVID-19 for each country and to understand how the disease governance controls this state of disaster by investigating the correlation between governmental risk management stringency index (SI smooth) and spread speed in this study.
This study considered data reported by Our World in Data from Jan. 1st2020 to Dec.31st,2020. As dependent variables, the total number of confirmed cases for each country, fatality rate of each country and the number of newly confirmed cases were considered. The correlation analysis and regression analysis were used to analyze the relationship between variables.
The first study goal was set to establish a prediction model for the number of accumulated confirmed cases using population density, number of hospital beds per thousand, rate of high-risk group and the average of governmental risk management stringency index (SI average). The coefficient of determination of the model was 0.3458 (p<0.05). The estimates of therate of elderly people more than 65 years old and SI average were statistically meaningful. Both variables showed positive correlation with the number of accumulated confirmed cases. However, considering the limitation of SI average, the rate of elderly people was considered to be the only relevant variable to predict the confirmed cases.
The second study goal was to establish a prediction model for the fatality rate using socio-demographic factors, status of medical system of a country, share of high risk groups and SI average. The prediction model was statistically not significant (p>0.05). Nevertheless, population density and regression coefficient of the number of hospital beds per thousand were statistically significant. It was shown that the fatality rate was lowered as the population density and the number of hospital beds per thousand increase.
The third study goal was to investigate the fixed and random effects of the governmental risk management stringency index (SI smooth). The fixed effect of SI smooth was shown to be statistically significant. The variance explained by the difference between nations explained 31% of the total variance of the model. The limitation of SI as an independent variable was clearly shown in both study goals, the first and the third. In a follow up study, the model can be improved by considering other factors, such as time and behavior aspects related to the regulation, are necessary.
The current study investigates the impact of socio-demographic factors and rate of high-risk groups on fatality rate and spread and analyzed relationship between SI and the speed of spread. Based on the result and discussion, this study could identify elements that should be considered in follow-up research.
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