We analysed publicly available data on place of occurrence of COVID-19 deaths from national statistical agencies in the UK between March 9 2020 and February 28 2021. We introduce a modified Weibull model that describes the deaths due to COVID-19 at a national and place of occurrence level. We observe similar trends in the UK where deaths due to COVID-19 first peak in Homes, followed by Hospitals and Care Homes 1-2 weeks later in the first and second waves. This is in line with the infectious period of the disease, indicating a possible transmission vehicle between the settings. Our results show that the first wave is characterised by fast growth and a slow reduction after the peak in deaths due to COVID-19. The second and third waves have the converse property, with slow growth and a rapid decrease from the peak. This difference may result from behavioural changes in the population (social distancing, masks, etc). Finally, we introduce a double logistic model to describe the dynamic proportion of COVID-19 deaths occurring in each setting. This analysis reveals that the proportion of COVID-19 deaths occurring in Care Homes increases from the start of the pandemic and past the peak in total number of COVID-19 deaths in the first wave. After the catastrophic impact in the first wave, the proportion of COVID-19 deaths occurring in Care Homes gradually decreased from is maximum after the first wave indicating residence were better protected in the second and third waves compared to the first.


翻译:我们分析了联合王国国家统计机构在2020年3月9日至2021年2月28日期间COVID-19死亡发生地点的公开数据,我们采用了经修订的Weibull模型,在国家和发生地点一级描述COVID-19死亡情况。我们观察到英国的类似趋势,即家庭COVID-19第一次高峰期死亡情况,随后是第一和第二波第一波和第二波之后的医院和护理之家1-2周。这与该疾病的传染期一致,表明各环境之间可能存在一种传播手段。我们的结果显示,第一波的特点是,COVID-19死亡情况迅速增长,在COVI19高峰期死亡高峰期之后,第二波和第三波具有相反的特性,增长缓慢,与高峰期相比迅速下降。这一差异可能是由于人口的行为变化(社会动荡、面具等)造成的。最后,我们采用了一种双重的后勤模型,以描述每波发生一次疾病后COVID-19死亡的动态比例。我们的分析显示,在护理之家发生的COVI-19期死亡比例从大流行病开始以来上升,在第一波后逐渐下降,在CVI高峰期的死亡率从头波后,在CVI期下降。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2020新书】社交媒体挖掘,212pdf,Mining Social Media
专知会员服务
60+阅读 · 2020年7月30日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月4日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年6月28日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
VIP会员
相关资讯
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年6月28日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员