TY - JOUR

T1 - SOCIO-ECONOMIC FACTORS IN THE SPREAD OF SARS-COV-2 ACROSS RUSSIAN REGIONS

AU - Sinitsyn, Evgeny V.

AU - Tolmachev, Alexander V.

AU - Ovchinnikov, Alexander S.

PY - 2020

Y1 - 2020

N2 - Актуальность. Распространение по всему миру новой инфекции SARSCoV- 2 делает актуальным анализ социально-экономических факторов, которые делают современную цивилизацию уязвимой перед неизвестными ранее заболеваниями. В связи с этим разработка математических моделей, описывающих распространение пандемий типа COVID-19, и выявление социально-экономических факторов, влияющих на эпидемиологическую ситуацию в регионах, является важной исследовательской задачей. Цель исследования. Это исследование направлено на разработку математической модели, описывающей распространение COVID-19, что позволит проанализировать основные характеристики распространения заболевания и оценить влияние различных социально-экономических факторов. Данные и методы. В основе исследования лежат официальные статистические данные о пандемии, представленные на российских и зарубежных сайтах,сервисе данных Yandex DataLens, а также сайте Росстата. Данные были проанализированы с помощью корреляционного анализа параметров заболеваемости COVID-19 и социально-экономических характеристик регионов; многомерная регрессия была использована для определения параметров вероятностной математической модели распространения пандемии, предложенной авторами; кластеризация позволила сгруппировать регионы со схожими характеристиками заболеваемости и исключить из анализа регионы с аномальными параметрами. Результаты. Предложена математическая модель распространения пандемии COVID-19. Параметры этой модели определяются на основе официальной статистики заболеваемости, в частности частоты (вероятности) инфекций, надежности выявления болезни, плотности вероятности продолжительности болезни и ее среднего значения. Исходя из специфики COVID-19, регионы России сгруппированы по характеристикам, связанным с заболеванием. Для кластеров, которые включают регионы с типичными характеристиками, связанными с заболеванием, проводится корреляционный анализ взаимосвязи между количеством случаев и уровнем инфицирования (Rt) с социально-экономическими характеристиками региона. Выявлены наиболее значимые факторы, связанные с параметрами пандемии. Выводы. Предложенная математическая модель пандемии и установленные корреляции между параметрами эпидемиологической ситуации и социально-экономическими характеристиками регионов могут быть использованы для принятия обоснованных решений относительно ключевых факторов риска и их влияния на течение пандемии.

AB - Актуальность. Распространение по всему миру новой инфекции SARSCoV- 2 делает актуальным анализ социально-экономических факторов, которые делают современную цивилизацию уязвимой перед неизвестными ранее заболеваниями. В связи с этим разработка математических моделей, описывающих распространение пандемий типа COVID-19, и выявление социально-экономических факторов, влияющих на эпидемиологическую ситуацию в регионах, является важной исследовательской задачей. Цель исследования. Это исследование направлено на разработку математической модели, описывающей распространение COVID-19, что позволит проанализировать основные характеристики распространения заболевания и оценить влияние различных социально-экономических факторов. Данные и методы. В основе исследования лежат официальные статистические данные о пандемии, представленные на российских и зарубежных сайтах,сервисе данных Yandex DataLens, а также сайте Росстата. Данные были проанализированы с помощью корреляционного анализа параметров заболеваемости COVID-19 и социально-экономических характеристик регионов; многомерная регрессия была использована для определения параметров вероятностной математической модели распространения пандемии, предложенной авторами; кластеризация позволила сгруппировать регионы со схожими характеристиками заболеваемости и исключить из анализа регионы с аномальными параметрами. Результаты. Предложена математическая модель распространения пандемии COVID-19. Параметры этой модели определяются на основе официальной статистики заболеваемости, в частности частоты (вероятности) инфекций, надежности выявления болезни, плотности вероятности продолжительности болезни и ее среднего значения. Исходя из специфики COVID-19, регионы России сгруппированы по характеристикам, связанным с заболеванием. Для кластеров, которые включают регионы с типичными характеристиками, связанными с заболеванием, проводится корреляционный анализ взаимосвязи между количеством случаев и уровнем инфицирования (Rt) с социально-экономическими характеристиками региона. Выявлены наиболее значимые факторы, связанные с параметрами пандемии. Выводы. Предложенная математическая модель пандемии и установленные корреляции между параметрами эпидемиологической ситуации и социально-экономическими характеристиками регионов могут быть использованы для принятия обоснованных решений относительно ключевых факторов риска и их влияния на течение пандемии.

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44142760

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?partnerID=8YFLogxK&scp=85111990970

U2 - 10.15826/recon.2020.6.3.011

DO - 10.15826/recon.2020.6.3.011

M3 - Article

VL - 6

SP - 129

EP - 145

JO - R-Economy

JF - R-Economy

SN - 2412-0731

IS - 3

ER -