Zeitschrift für Infektionskrankheiten und Präventivmedizin
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Abstrakt

Ein Vorhersagemodell für die COVID-19-Prävalenz basierend auf demografischen und gesundheitlichen Parametern im Iran

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

Hintergrund: Die Coronavirus-Pandemie 2019 (COVID-19) ist innerhalb weniger Monate zur größten Bedrohung für die globale Gesundheit geworden. Dass die COVID-19-Pandemie im Iran mit den Nowruz-Feiertagen zusammenfällt, hat verheerende Folgen für die Bevölkerung und das öffentliche Gesundheitswesen. Modellierungsansätze haben sich als äußerst vorteilhaft erwiesen, um in den frühen Stadien der Pandemie geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Bis heute wurde keine Studie durchgeführt, um die Krankheit zu modellieren und die Prävalenz von COVID-19-Fällen zu untersuchen, insbesondere nach Reisebeschränkungen im Iran. Wir haben die Faktoren untersucht, die zur Ausbreitung des Coronavirus im Frühstadium beitragen, indem wir ein Modell zur Vorhersage der täglich bestätigten Fälle im Iran erstellt haben.

Methoden: In dieser Studie haben wir vom 4. April 2020 bis zum 2. Mai 2020 öffentlich verfügbare Daten bestätigter Fälle in 24 Provinzen mit einer Liste erklärender Faktoren gesammelt. Wir haben die Möglichkeiten genutzt, die künstliche neuronale Netze bieten, um Faktoren zu untersuchen, die zur Ausbreitung des Coronavirus im Frühstadium beitragen, indem wir ein Modell zur Vorhersage täglich bestätigter Fälle im Iran erstellt haben. Die Faktoren wurden separat auf lineare Assoziationen überprüft und um ein mehrschichtiges Perzeptron-Netzwerk zu trainieren und zu validieren.

Ergebnisse: Die Genauigkeit der Modelle wurde bewertet; die R2-Werte betrugen 0,842 für die Bevölkerungsverteilung, 0,822 für den Gesundheitsindex und 0,864 für die Bevölkerung in den Provinzen. Es wurden keine signifikanten linearen Assoziationen zwischen den gesammelten Faktoren und der COVID-19-Inzidenz in den Provinzen festgestellt. Auch die relative Entfernung vom Epizentrum der Krankheit hatte keinen Bezug zur Krankheitsinzidenz in den Provinzen.

Schlussfolgerung: Unsere Ergebnisse zeigen den erheblichen Einfluss von Bevölkerung, Bevölkerungsdichte und Qualität der Gesundheitsinfrastruktur auf die provinzübergreifende Verbreitung von COVID-19 in der Zeit der Reisebeschränkungen nach Ende der Ferien. Dementsprechend können diese Informationen bei der Beurteilung des Epidemierisikos und der künftigen Politikgestaltung in diesem Bereich berücksichtigt werden.