衛星データと機械学習はNO_2とCOVID-19死亡率間の有意な相関を明らかにする【JST・京大機械翻訳】

Amoroso Nicola; Amoroso Nicola; Cilli Roberto; Maggipinto Tommaso; Maggipinto Tommaso; Monaco Alfonso; Tangaro Sabina; Tangaro Sabina; Bellotti Roberto; Bellotti Roberto

文献

J-GLOBAL ID：202202255445434578 整理番号：22A0096024

衛星データと機械学習はNO_2とCOVID-19死亡率間の有意な相関を明らかにする【JST・京大機械翻訳】

Satellite data and machine learning reveal a significant correlation between NO₂ and COVID-19 mortality

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資料名：
巻： 204 号： PA ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： D0574A ISSN： 0013-9351 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

Coronavirus病2019(COVID-19)パンデミックは,2020年の開始以来,世界中で公的に広まっている。新しいSARS-CoV-2ウイルスにより提起されたいくつかの疑問に光を当てる科学者により大きな努力が行われているが,多くの側面を明確にする必要がある。特に,いくつかの研究は,一人当たり死亡率における国間の有意な変動を指摘した。本研究では,Sentinel-5pミッションによって提供された衛星リモートセンシング画像を用いて,ヨーロッパ諸国におけるCOVID-19死亡率と気候変数および大気汚染との関係を調べた。2年間の観測データを収集し,いくつかの汚染物質の濃度を抽出した。これらの測定を用いてランダム森林回帰を供給した。モデルのロバスト性を評価するために交差検証分析を行い,いくつかの回帰戦略を比較した。著者らの知見は,大気汚染(NO_2)とCOVID-19死亡率の間の有意な統計的関連性と,看護師または病院ベッドの数,および一人当たりの総国内製品のような社会-人口学的特徴によって果たされる有意な役割を明らかにした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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健康被害 , 疫学

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