Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Analizimizde kriterlere uyan 137 ülke uygun bulundu.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Sosyo-demografik risk faktörlerini Koronavirüs hastalığı-2019 (COVID-19) olgu ölüm oranları ile karşılaştırarak değerlendirmektir. Yöntemler: Bu kesitsel çalışmada, COVID-19 olgu ölüm oranları için risk faktörleri olarak tanımlanan demografik ve epidemiyolojik veriler kullanılmıştır.Elektronik veri seti, açık kaynak veritabanından, verilerdeki Dünyamızdan ve Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi web sitelerinden alınmıştır.Çalışmamıza, 10 Temmuz 2020’ye kadar en az 1000 doğrulanmış COVID-19 olgusuna sahip olan ve en az 14 günlük COVID-19 olgu insidansı bildirilen137 ülke dahil edilmiştir. Bu çalışmaya, eksik parametreleri olan ülkeler dahil edilmemiştir. Ayrıca, kıtalar arası karşılaştırma yapıldı. Verilerin analizinde,Pearson korelasyon kat sayısı, tek yönlü varyans analizi (ANOVA) ve post-hoc yöntemlerden Bonferroni testi kullanıldı. Bulgular: Analizimizde kriterlere uyan 137 ülke uygun bulundu. Medyan yaş, 65 yaş üstü nüfus, kadın sigara içme oranları ve beklenen yaşam süresi,COVID-19 olgu ölüm oranları ile pozitif korelasyon gösterirken, diyabet yaygınlığı, mevcut el yıkama merkezlerinin sıklığı ve 1.000 kişi başına düşenhastane yatağı arasında anlamlı bir ilişki bulunamamıştır. Avrupa kıtası COVID-19 olgu ölüm oranları açısından önde iken, Asya kıtası daha yüksekolgu/1 milyon nüfusa sahipti. Sonuç: Yeni koronavirüse bağlı mortalite ile ilişkili risk faktörlerini vurgulamak önemlidir; bu, sağlık hizmeti ihtiyaçlarını tahmin etmeye ve salgın etkisinihafifletecek uygun stratejiler uygulamaya yardımcı olacak ve aynı zamanda en savunmasız bireylere öncelik vererek bireylerin COVID-19 hastalığındanhayatta kalma şanslarını artıracaktır.
Abstract
Objective: To evaluate socio-demographic risk factors in comparison with Coronavirus disease (COVID-19) case fatality rates (CFRs).Methods: In this cross-sectional study, we used the demographic and epidemiologic data that were identified as risk factors for COVID-19 CFRs. The electronic dataset was extracted from an open-source database, Our World in Data, and the European Center for Disease Prevention and Control websites. Countries with at least 1,000 confirmed COVID-19 cases that were reported by July 10, 2020, a reported incidence of the 14-day COVID-19 cases, and having all available parameters were included in the study. Countries with ascertained and/or missing parameters were excluded from this study. A cross-continental comparison was also performed. To analyze the data, One-Way analysis of variance (One-Way ANOVA) followed by the Bonferroni test and Pearson correlation coefficient were conducted.Results: In the final analysis, 137 countries were eligible. The median age, population aged over 65 years, female smoking rates, and life expectancy were positively correlated with the COVID-19 CFRs, while no significant correlation was found with diabetes prevalence, frequency of available handwashing centers, and number of hospital beds per 1,000 persons. The European continent had higher COVID-19 CFRs, while the Asian continent had higher cases/1 million population.Conclusion: It is important to highlight the risk factors for mortality due to the novel coronavirus. This will help to anticipate healthcare needs and implement appropriate mitigation strategies, as well as to prioritize the most vulnerable individuals, thereby increasing their chances of survival from COVID-19.