揭秘阿曼 COVID-19 死亡率的空间差异：地理加权泊松回归模型的关键发现

为探究阿曼 COVID-19 死亡率空间异质性，研究人员采用 GWPR 模型，发现多因素影响死亡率，成果具政策指导意义。

　　

一、研究背景

2020 年，新冠疫情如一场突如其来的风暴席卷全球，成为近十年来最具破坏性的公共卫生灾难。在这场与病毒的较量中，了解疫情后果（尤其是死亡率）在空间上的潜在差异，对制定合理的公共卫生计划和政策至关重要。然而，在发展中国家，关于 COVID-19 死亡率的关键决定因素以及这些因素在地理上如何变化的研究却寥寥无几。

阿曼，这个位于阿拉伯半岛东南端的国家，在疫情期间也未能幸免。自疫情开始以来，阿曼报告了约 40 万例病例和 5000 例死亡，不同地区受到的影响差异很大。例如，马斯喀特省的发病率最高，而布莱米省受影响较小。此外，在 2020 年 3 月 16 日至 8 月 16 日期间，阿曼的全因死亡率增加了 15%，其中包括传染病死亡率上升 2% 和未分类死亡增加 9%。此前的研究虽然揭示了一些与阿曼 COVID-19 感染和死亡率相关的社会经济因素，但很少有研究利用创新的地理空间建模技术来深入了解 COVID-19 死亡率的空间维度及其相关因素。

鉴于此，为了填补这些研究空白，来自科威特大学、沙特国王阿卜杜勒阿齐兹城科学技术学院、埃及扎加齐格大学、阿曼苏丹卡布斯大学等机构的研究人员开展了一项关于阿曼 COVID-19 死亡率的研究。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为我们理解疫情下的死亡率提供了新的视角。

二、研究方法

研究人员为了探究 COVID-19 死亡率与多个社会人口和健康变量之间的关系，采用了地理加权泊松回归（GWPR）这一非参数方法。该方法通过构建局部回归模型，能够捕捉到健康结果与各种解释变量之间关系的地理差异。

研究数据主要来源于阿曼卫生部的 COVID-19 死亡率数据，以及国家统计和信息中心的空间边界和人口数据集。研究人员收集了从疫情开始到 2021 年底的 COVID-19 死亡总数，并创建了计数泊松因变量，在国家以下行政区域进行映射。解释变量包括血液疾病、呼吸道疾病、糖尿病、人口密度、老年人口、医院病床数和医护人员数量等，这些变量的选择基于文献综述、理论和概念框架。

三、研究结果

1. 全球回归模型结果：通过拟合校准的全球回归模型，研究发现三个变量与 COVID-19 死亡人数呈正相关。老年人口数量对死亡率的影响最大，随着各地区老年人口数量的增加，COVID-19 死亡人数也随之增加。人口密度也是重要因素，许多 COVID-19 死亡主要发生在人口密度高的地区。此外，呼吸道疾病患者总数对死亡率的解释力也较强，其影响大于人口密度12。
2. GWPR 模型结果：采用 GWPR 模型进一步研究发现，局部模型比全球模型表现更好。从 AICc 标准来看，GWPR 局部模型的值更低（363.7），而全球模型的 AICc 值较大（806.1）。同时，GWPR 模型的伪 R²达到 0.879，表明其拟合效果更好。通过对标准化残差的分析也发现，GWPR 模型的残差相对全球模型更小，说明其拟合度更高，解释力更强34。
3. 变量的空间异质性：GWPR 模型结果显示，各解释变量对 COVID-19 死亡率的影响在空间上存在差异。在人口密度方面，在阿曼的南部地区，人口密度与 COVID-19 死亡率呈负相关；而在北部和南部的一些地区，两者呈正相关，且这些地区人口集中。老年人口变量在北部地区与死亡率呈正相关，在中部和南部地区则呈负相关。呼吸道疾病变量在南部地区，尤其是佐法尔省，与死亡率呈显著正相关，在西北部地区系数也较高5。
4. 模型可靠性分析：通过对标准误差和 t 值的分析，研究人员评估了每个预测变量的可靠性。结果表明，在不同地区，各变量的标准误差和 t 值存在差异。例如，人口密度在北部地区对死亡率的影响更为显著，而在南部和东南部地区显著性较低。老年人口变量在北部地区的 t 值较高，说明其对死亡率的影响在这些地区更为重要。呼吸道疾病在北部和西北部地区对死亡率的影响高度显著67。

四、研究结论与讨论

本研究通过构建地理空间模型，利用 GWPR 分析了阿曼 COVID-19 死亡率的空间维度和相关因素，揭示了社会人口、流行病学和健康风险因素对死亡率的显著影响。研究发现，人口密度、老年人口和呼吸道疾病是影响 COVID-19 死亡率的重要因素，且这些因素的影响在空间上存在异质性。

这一研究成果具有重要的公共卫生意义。它为政策制定者和公共卫生规划者提供了关键信息，有助于他们制定更具针对性的政策和干预措施，以控制疾病传播并降低死亡率。例如，根据研究结果，在人口密集的城市地区，尤其是老年人口较多的区域，应加强对老年人的保护措施，同时提高对呼吸道疾病患者的医疗保障。此外，由于本研究发现一些健康设施和医疗基础设施变量在预测 COVID-19 死亡方面并不显著，而慢性病病例数在预测死亡率方面具有统计学意义，这提示在未来的公共卫生规划中，应更加关注慢性病患者的管理。

然而，本研究也存在一些局限性。例如，研究缺乏辅助经济数据集，这可能会影响对死亡率影响因素的全面理解。此外，地理空间建模基于阿曼的国家以下行政边界，受到可修改区域单元问题和聚合水平的影响。尽管如此，本研究是首次在阿曼及周边国家采用 GWPR 研究 COVID-19 死亡率，其研究方法和结果可为其他发展中国家提供参考，对未来类似危机的应对具有重要的借鉴意义。