感染症と予防医学ジャーナル
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概要

イランの人口動態と医療パラメータに基づくCOVID-19の蔓延予測モデル

パリマ・エマディ・サファヴィ、カリム・ラヒミアン、アリレザ・ドゥストモハマディ、マーラ・サファリ・ダスジェルデイ、アフマドレザー・ラスーリ、ジャバド・ザヒリ

背景：新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは、わずか数か月で世界の健康に対する最大の脅威となっています。イランではCOVID-19との闘いがノウルーズ休暇と重なり、国民と公衆衛生従事者の両方に恐ろしい結果をもたらしました。モデリング手法は、パンデミックの初期段階で適切な措置を講じるのに非常に有利であることが証明されています。今日まで、特にイランでの渡航制限後のCOVID-19症例の蔓延を調査するために病気をモデル化する研究は行われていません。私たちは、イランでの毎日の確認症例を予測するモデルを生成することにより、初期段階のコロナウイルス拡散の要因を調査しました。

方法：本研究では、2020年4月4日から2020年5月2日までの間に24の州で確認された症例の公開データと説明要因のリストを収集しました。人工ニューラルネットワークが提供する機会を利用して、イランでの毎日の確認症例を予測するモデルを生成することにより、コロナウイルスの拡散初期段階の要因を調査しました。要因は、線形関連性について個別にチェックされ、多層パーセプトロンネットワークをトレーニングおよび検証しました。

結果：モデルの精度を評価したところ、人口分布のR2スコアは0.842、健康指数は0.822、各省の人口は0.864でした。収集された要因と各省のCOVID-19発生率の間には有意な線形関連は見られませんでした。また、疾病の震源地からの相対距離は各省の疾病発生率とは関係がありませんでした。

結論:私たちの研究結果は、休暇終了時の渡航制限期間中に、人口、人口密度、医療インフラの質が州をまたいだCOVID-19の拡散に重大な影響を与えたことを示しています。したがって、この情報は、この地域での流行リスクの評価や将来の政策立案に役立てることができます。