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Geographical Variation in COVID-19 Cases, Prevalence, Recovery and Fatality Rate by Phase of National Lockdown in India, March 14-July 31, 2020: Evidence from crowdsourced data

Ankita Srivastava, National Institute of Urban Affairs, New Delhi
Vandana Tamrakar, Jawaharlal Nehru University
Moradhvaj Dhakad, Center for Development Studies, JNU
Saddaf Naaz Akhtar, University of Southampton
Krishna Kumar, Jawaharlal Nehru University
Teckchand Saini, Jawaharlal Nehru University
Nagendra C, Jawaharlal Nehru University
Nandita Saikia, International Institute for Population Sciences (IIPS)

La pandémie de COVID-19 a frappé les États indiens à des vitesses variables. Il est crucial d’étudier le schéma géographique du COVID-19. Cet article visait donc à analyser la trajectoire du COVID-19 par phases de verrouillage et de déverrouillage. À l'aide de données indiennes accessibles au public sur le COVID-19, nous avons estimé les tendances des nouveaux cas, du taux de prévalence périodique (PPR), du taux de guérison des cas (CRR) et du taux de létalité (CFR) au niveau national, de l'État et du district par phase. des phases nationales de confinement et de déverrouillage. Il y a eu une augmentation exponentielle des cas de COVID-19 aux niveaux national et infranational. Augmentation continue du nombre moyen de nouveaux cas quotidiens (57 à 45 431), des cas quotidiens moyens guéris (4 à 30 113) et des décès quotidiens moyens (1 à 727). Une forte augmentation du PPR (0,04 à 76,28) et du CRR (7,05 à 45,53) a été observée, et le CFR a diminué (1,76 à 1,10) depuis le premier confinement jusqu'au déverrouillage 2.1. Les cas de COVID-19 les plus élevés se trouvent dans les États du Maharashtra. Le PPR s’avère être le plus élevé à Delhi jusqu’à la quatrième phase du confinement national. Une énorme variation géographique est observée dans la pandémie de COVID-19, avec une concentration dans certaines grandes villes et États. L’analyse désagrégée du COVID-19 permet de comprendre en détail la vaste disparité géographique de la pandémie en Inde.

Keywords: COVID-19, Mortality, Inequality, Spatial analysis/regression

See paper.

  Presented in Session 46. Geographic Analysis of Mortality and Health