Spatial variation and hotspot detection of COVID-19 cases in Kazakhstan, 2020

2020년 카자흐스탄의 COVID-19 사례의 공간적 변이 및 핫스팟 감지

Published on
Journal: Spatial and spatio-temporal epidemiology
[저자] Andrey Kuznetsov, Veronika Sadovskaya
[Category] Coronavirus, SARS, 치료기술, 치료제,
PMC URL    [DOI] 10.1016/j.sste.2021.100430    
[Article Type] Article
[Source] PMC

Abstract
Background: COVID-19 is the life-threatening infectious disease of zoonotic origin that has epidemic spread in Kazakhstan. The use of geoepidemiological techniques to detect territories of risk (hotspots) is essential for implementing control measures in the target area. This study aims to conduct spatial analysis of the COVID-19 epidemic in Kazakhstan to increase understanding of the current features of the virus distribution and to explore its geographical patterns, especially its spatial clustering.
Methods: We used geographic information software (QGIS, GeoDa) to perform spatial analysis (Nearest Neighbour Analysis, Global Moran’s I, Getis-Ord Gi*, LISA) and to detect COVID-19 risk clusters in the entire territory of Kazakhstan.
Results: Clusters of COVID-19 cases were detected using the Getis-Ord GI* analysis (with first order Queen Continuity matrix) in two oblasts of Kazakhstan: Almaty (Iliyskiy, Karasayskiy, Raiymbekskiy, Talgarskiy rayons and city of Almaty) and Aqmola (Arshalynskiy, Ereymengauskiy, Korgalzhynskiy and Shortandinskiy rayons). LISA defined four High-High clusters of COVID-19 cases in the Almaty oblast (Iliyskiy, Karasayskiy and Talgarskiy rayons) and city of Almaty.
Keywords: COVID-19; Cluster detection; Spatial analysis.

All Keywords
【저자키워드】 COVID-19, Spatial analysis, Cluster detection, 【초록키워드】 risk, Infectious disease, virus, Spread, Epidemic, Clustering, Cluster, distribution, information, COVID-19 epidemic, Analysis, COVID-19 cases, Kazakhstan, COVID-19 case, city, continuity, measure, life-threatening, zoonotic origin, QGIS, feature, Almaty, defined, detect, 【제목키워드】 Variation, COVID-19 case, hotspot,
{{{ 추상적인 }}} {{ 배경: }} COVID-19는 카자흐스탄에서 전염병이 퍼진 생명을 위협하는 인수공통전염병입니다. 위험 영역(핫스팟)을 탐지하기 위한 지리역학 기술의 사용은 대상 지역에서 통제 조치를 구현하는 데 필수적입니다. 이 연구는 카자흐스탄의 COVID-19 전염병에 대한 공간 분석을 수행하여 바이러스 분포의 현재 특징에 대한 이해를 높이고 지리적 패턴, 특히 공간 클러스터링을 탐색하는 것을 목표로 합니다. {{ 방법: }} 우리는 지리 정보 소프트웨어(QGIS, GeoDa)를 사용하여 공간 분석(Nearest Neighbor Analysis, Global Moran's I, Getis-Ord Gi*, LISA)을 수행하고 전 지역에서 COVID-19 위험 클러스터를 감지했습니다. 카자흐스탄. {{ 결과: }} 카자흐스탄의 알마티(Iliyskiy, Karasayskiy, Raiymbekskiy, Talgarskiy 레이온 및 알마티 시)의 두 개 주에서 Getis-Ord GI* 분석(1차 Queen Continuity 행렬 포함)을 사용하여 COVID-19 사례 클러스터가 감지되었습니다. ) 및 Aqmola(Arshalynskiy, Ereymengauskiy, Korgalzhynskiy 및 Shortandinskiy 레이온). LISA는 알마티 주(Iliyskiy, Karasayskiy 및 Talgarskiy rayons)와 알마티 시에서 4개의 높은 수준의 COVID-19 사례 클러스터를 정의했습니다. {{ 키워드: }} 코로나19; 클러스터 감지; 공간 분석.