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J-GLOBAL ID：202102275560728095   整理番号：21A1285433

コロナウイルス疾患2019(COVID-19): 国による死亡率変化率の変動要因に関するモデリング研究【JST・京大機械翻訳】

Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Modeling Study of Factors Driving Variation in Case Fatality Rate by Country

著者 (11件)： Pan Jennifer (Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA 90033, USA) ,  Pierre Joseph Marie St. (Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA 90033, USA) ,  Pickering Trevor A. (Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA 90033, USA) ,  Pickering Trevor A. (Department of Preventive Medicine, Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA 90033, USA) ,  Demirjian Natalie L. (Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA 90033, USA) ,  Demirjian Natalie L. (Department of Integrative Anatomical Sciences, Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA 90033, USA) ,  Fields Brandon K.K. (Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA 90033, USA) ,  Desai Bhushan (Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA 90033, USA) ,  Desai Bhushan (Department of Radiology, Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA 90033, USA) ,  Gholamrezanezhad Ali (Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA 90033, USA) ,  Gholamrezanezhad Ali (Department of Radiology, Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA 90033, USA)
資料名： International Journal of Environmental Research and Public Health (Web)  (International Journal of Environmental Research and Public Health (Web))
巻： 17  号： 21  ページ： 8189  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7208A  ISSN： 1660-4601  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:新規重症急性呼吸器症候群Coronavirus-2は,症例致死率(CFR)が国から国まで変化する世界的流行をもたらした。本研究は,国におけるCFRの変動を説明する因子を同定することを目的とする。方法:CFRに影響する24の潜在的危険因子を同定した。5000以上の報告されたCOVID-19事例を有するすべての国について,著者らはWHO,OECD,および米国国からの国特有のデータセットを使用して,これらの因子をそれぞれ定量化した。CFRと各変数の単変量関係,ならびに予測子と潜在的相互作用項の間の相関を調べた。著者らの最終多変数陰性二項モデルは,有意性の単変量予測子とすべての有意な相互作用項を含んだ。結果:考慮中の39か国を通して,著者らのモデルは,COVID-19ケース致死率が,社会的ジスタンシング対策の実施までの時間,1000人あたりの病院ベッド,70歳以上のパーセント人口,1百万人当たりのCTスキャナ,および(高い人口密度を有する)喫煙有病率の時間によって最もよく予測されたことを示した。結論:著者らのモデルは,100回報告された症例の後,社会的ジスタンス介入を実施するために14日間待つ国に対するCFRの増加を予測した。70歳以上の喫煙罹患率とパーセンテージ集団も,より高いCFRと関連していた。1000とCTスキャナあたりの病院ベッドは,CFRの減少と関連する可能性のある保護因子として同定された。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  経済協力開発機構 ,  ベッド ,  喫煙 ,  *死亡率 ,  致死率 ,  人口密度 ,  危険因子
準シソーラス用語： *コロナウイルス ,  多変量 ,  CTスキャナ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： COVID-19 ,  SARS-CoV-2 ,  肺炎 ,  コンピュータ断層撮影 ,  死亡率 ,  ソーシャルディスタンス ,  喫煙

分類 (2件)： ウイルスの生化学  (EG04030F) ,  臨床腫よう学一般  (GE03010Y)

引用文献 (51件)：

• World Health Organization. Novel Coronavirus (2019-nCoV) Situation Report-1 (2020); World Health Organization: Geneva, Switzerland, 2020.
• World Health Organization. Novel Coronavirus (2019-nCoV) Situation Report-12 (2020); World Health Organization: Geneva, Switzerland, 2020.
• WHO. Director-General’s Opening Remarks at the Media Briefing on COVID-19-11 March 2020; World Health Organization: Geneva, Switzerland, 2020.
• Roser, M.; Ritchie, H.; Ortiz-Ospina, E. Coronavirus Disease (COVID-19)-Statistics and Research (2020); Our World in Data: Oxford, UK, 2020; Available online: https://ourworldindata.org/coronavirus (accessed on 15 April 2020).
• Wilder-Smith, A.; Freedman, D.O. Isolation, quarantine, social distancing and community containment: Pivotal role for old-style public health measures in the novel coronavirus (2019-nCoV) outbreak. J. Travel Med. 2020, 27.

タイトルに関連する用語 (6件)： コロナ ,  ウイルス疾患 ,  死亡率 ,  変動要因 ,  モデリング ,  研究