Zeitschrift für Data Mining in Genomics & Proteomics

Abstrakt

COVID-19-Raum-Zeit-Clustererkennung in Äthiopien mittels retrospektiver Analyse

Kaleab Tesfaye Tegegne, Eleni Tesfaye Tegegne, Mekibib Kassa Tessema, Geleta Abera, Berhanu Bifato, Kebebush Gebremichael, Abiyu Ayalew Assefa, Andualem Zenebe, Wosenyeleh Semeon Bagajjo, Musie Rike, Belayneh Feleke Weldeyes, Alelign Tadele Abebe, Argaw Getachew Alemu

Hintergrund: Bis zum 31. Januar 2021 gab es weltweit 102.399.513 bestätigte Fälle von COVID-19, wobei der WHO 2.217.005 Todesfälle gemeldet wurden. Ziel dieser Studie ist es, die räumlich-zeitlichen Muster von COVID-19 in Äthiopien aufzudecken, was bei der Planung und Umsetzung wichtiger Präventivmaßnahmen helfen wird.

Methoden: Wir haben Daten zu COVID-19-Fällen, die vom 23. November bis 29. Dezember 2021 in Äthiopien gemeldet wurden, von einer öffentlich zugänglichen äthiopischen Gesundheitsdaten-Website erhalten. Kulldorffs retrospektive Raum-Zeit-Scan-Statistik wurde verwendet, um die zeitlichen, geografischen und räumlich-zeitlichen Cluster von COVID-19 auf Bezirksebene in Äthiopien unter Verwendung des diskreten Poisson-Wahrscheinlichkeitsmodells zu erkennen.

Ergebnisse: In Äthiopien wurden zwischen dem 23. November und dem 29. Dezember 2021 insgesamt 22.199 COVID-19-Fälle gemeldet.

Die COVID-19-Fälle in Äthiopien waren gemäß den Ergebnissen der Kulldorff-Scan-Statistik räumlich, zeitlich und räumlich-zeitlich stark gehäuft. Das wahrscheinlichste räumlich-zeitliche Häufungsmuster (LLR = 70369,783209, RR = 412,48, P 0,001) konzentrierte sich hauptsächlich auf Addis Abeba und war zwischen dem 1.11.2021 und dem 30.11.2021 gehäuft.

Fazit: Im Rahmen dieser Studie wurden im Zeitraum vom 23. November bis 29. Dezember 2021 drei große räumliche und zeitliche COVID-19-Cluster in Äthiopien ermittelt, die bei der künftigen Ressourcenzuweisung an Hochrisikostandorten zur Bewältigung und Prävention von COVID-19 hilfreich sein könnten.