传染病与预防医学杂志
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抽象的

基于伊朗人口统计和医疗保健参数的 COVID-19 患病率预测模型

Parimah Emadi Safavi、Karim Rahimian、Alireza Doustmohammadi、Mahla Safari Dastjerdei、Ahmadreza Rasouli、Javad Zahiri

背景： 2019 年冠状病毒病（COVID-19）大流行在短短几个月内已成为全球健康的最大威胁。伊朗正与新冠肺炎 (COVID-19) 作斗争，恰逢诺鲁孜节假期，这给人民和公共卫生人员带来了可怕的后果。事实证明，建模方法对于在大流行的早期阶段采取适当行动非常有利。迄今为止，尚未开展任何研究来模拟该疾病以调查 COVID-19 病例的流行情况，特别是在伊朗旅行限制之后。我们通过生成模型来预测伊朗每日确诊病例，调查了早期冠状病毒传播的影响因素。

方法：在本研究中，我们收集了2020年4月4日至2020年5月2日期间24个省份确诊病例的公开数据，并列出了解释因素。我们利用人工神经网络提供的机会，通过生成模型来预测伊朗每日确诊病例，来调查早期冠状病毒传播的影响因素。单独检查这些因素的任何线性关联，并训练和验证多层感知器网络。

结果：评估模型的准确性；人口分布的R2得分为0.842，健康指数的R2得分为0.822，省内人口的R2得分为0.864。收集的因素与各省的 COVID-19 发病率之间没有发现显着的线性相关性。此外，距疫情中心的相对距离与各省份的发病率无关。

结论：我们的结果显示，假期结束后旅行限制期间，人口、人口密度和卫生基础设施质量对 COVID-19 的跨省传播有显着影响。因此，这些信息可能有助于评估该领域的流行病风险和未来的政策制定。