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J-GLOBAL ID：202202269215781024   整理番号：22A0838163

COVID-19拡大に関する気候因子の役割を解析するための構造方程式モデリング(SEM)【JST・京大機械翻訳】

Structural-Equation-Modelling (SEM) to analyze climatic factor’s role on COVID-19 spreading

著者 (8件)： Spada A. (University of Foggia, Statistics and Mathematics area - Department of Economics, Foggia (FG), Italy) ,  Tucci F.A. (Agora Biomedical Sciences - Etromapmax Pole, Lesina (FG), Italy) ,  Tucci F.A. (University of Milan, Surgical Patology, Milano (MI), Italy) ,  Montemitro P. (Agora Biomedical Sciences - Etromapmax Pole, Lesina (FG), Italy) ,  Corbo S. (Agora Biomedical Sciences - Etromapmax Pole, Lesina (FG), Italy) ,  Amorusi E. (Agora Biomedical Sciences - Etromapmax Pole, Lesina (FG), Italy) ,  Ummarino A. (Agora Biomedical Sciences - Etromapmax Pole, Lesina (FG), Italy) ,  Tucci A. (Agora Biomedical Sciences - Etromapmax Pole, Lesina (FG), Italy)
資料名： International Journal of Infectious Diseases  (International Journal of Infectious Diseases)
巻： 116  号： S  ページ： S20-S21  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3271A  ISSN： 1201-9712  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 気候はCOVID-19拡散に影響するようであるが,公表研究の結果は相反する。本研究の目的は,全主要気候因子(CF)の役割を分析するための世界規模の調査を行い,結果の不一致をもたらす原因を同定することを試みた。分析には134,871のデータ(209か国)を用いた。これらを1.200.000データの初期データセットから外挿した。これまでの研究の多くに存在するバイアスを避けるため,特定の要求のセットを採用した:長い観察期間(16週間),国間の発生開始を同期するための相対時間尺度の使用,国内の気候変動の問題を克服するための多重データ収集点(最大4都市/国)を,相互依存変数間の関係をテストするための適切な技術の使用,感染曝露と診断確認の間のシフトを補償するための遅れ期間の使用。データ分析は,同時に効果の因果連鎖をモデル化するための柔軟な統計的技術であるSEMで行った。仮説検定を用いて,この技法は,観測された変数と潜在的変数との関係を調べ,次に,観察された変数,それらの指標にリンクした。この統計的モデルにより,COVID-19に及ぼすすべてのCFの統合効果を考慮することができ,同時に,個体群密度(PD)の影響を検討することができた。分析の結果は,気候と人口密度の両方が,COVID-19(それぞれp<0.001;p<0.01)の拡散に大きく影響することを示した。全体として,気候は人口密度(経路係数:気候対発生率=0.18,気候対罹患率=0.11,PD対発生率=0.04,PD対罹患率=0.05)。気候因子の中で,照射は,-0.77の因子負荷,続く温度(-0.56),湿度(0.52),降水(0.44),圧力(0.073)で,最も関連する役割を果たす。すべてのp<0.001。Fit指数は,モデル(決定-係数=0.826,根-Mean-Square-Error-of-Appoximization =0.088,標準化Root-Mean-Square-Residual =0.078)の良好な一致を示した。本研究はCFがSARS-CoV-2の拡散に大きく影響することを示した。しかし,他の決定因子と共に,人口統計学的因子は,伝染に影響し,気候の保護作用を克服し,好ましい。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 温度 ,  降水 ,  標準化 ,  湿度 ,  *気候 ,  都市 ,  仮説検定 ,  変数 ,  気候変動 ,  *モデリング ,  感染 ,  罹患率 ,  モデル ,  生息密度
準シソーラス用語： *気候因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  気象学一般  (DC05010D) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (7件)： COVID-19 ,  拡大 ,  気候因子 ,  役割 ,  解析 ,  構造方程式モデリング ,  SEM