Since the coronavirus disease (COVID-19) outbreak in December 2019, studies have been addressing diverse aspects in relation to COVID-19 and Variant of Concern 202012/01 (VOC 202012/01) such as potential symptoms and predictive tools. However, limited work has been performed towards the modelling of complex associations between the combined demographic attributes and varying nature of the COVID-19 infections across the globe. This study presents an intelligent approach to investigate the multi-dimensional associations between demographic attributes and COVID-19 global variations. We gather multiple demographic attributes and COVID-19 infection data (by 8 January 2021) from reliable sources, which are then processed by intelligent algorithms to identify the significant associations and patterns within the data. Statistical results and experts' reports indicate strong associations between COVID-19 severity levels across the globe and certain demographic attributes, e.g. female smokers, when combined together with other attributes. The outcomes will aid the understanding of the dynamics of disease spread and its progression, which in turn may support policy makers, medical specialists and society, in better understanding and effective management of the disease.


翻译:自2019年12月爆发冠状病毒疾病(COVID-19)以来,各项研究一直在研究与COVID-19和CONEX 202012/01(VOC 202012/01)有关的各种问题,例如潜在的症状和预测工具,然而,全球范围内COVID-19感染综合人口特征和不同性质之间复杂联系的建模工作有限,这项研究为调查人口属性与COVID-19全球变化之间的多维联系提供了一个明智的方法,我们从可靠来源收集多种人口属性和COVID-19感染数据(2021年1月8日前),然后由智能算法处理这些数据,以确定数据中的重要联系和模式,统计结果和专家报告显示,全球范围内COVID-19严重程度与某些人口属性(例如女性吸烟者)之间的密切联系,如果与其他属性相结合,这些结果将有助于了解疾病传播的动态及其演变,进而支持决策者、医疗专家和社会更好地了解和有效管理疾病。

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