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A district level analysis of spatio-temporal variations in COVID19 deaths In India

Aditya Singh, Banaras Hindu University (BHU)
M. Satish Kumar, Queen Mary University

Cette étude tente d'utiliser des données accessibles au public pour analyser le schéma spatio-temporel des décès attribuables au COVID19 en Inde. En utilisant la statistique I de Moran, l'article examine d'abord si la tendance des décès dans les districts s'écarte de manière significative de la tendance attendue sous l'hypothèse nulle d'un caractère aléatoire spatial complet. L'article cartographie ensuite les groupes de décès statistiquement significatifs à l'aide des statistiques Getis Ord Gi* (analyse des points chauds). Les statistiques I de Moran suggèrent qu'il y avait un regroupement des décès au niveau des districts en Inde. Les résultats des statistiques Gi* suggèrent que les points chauds des décès dus au COVID étaient principalement situés dans le district sud du pays, notamment les districts du Maharashtra, du Gujarat, du Karnataka, du Tamil Nadu et du sud de l'Andhra Pradesh. Cette tendance est restée quasiment inchangée au fil des mois depuis le début de la propagation du coronavirus en Inde à partir de mars 2020. Nous expliquons ces variations de décès par le contexte de transition démographique (vieillissement et espérance de vie) et épidémiologique en Inde. Nous utilisons la corrélation pour évaluer la relation entre le ratio de transition épidémiologique (rapport entre le fardeau des maladies liées au mode de vie et le fardeau des maladies infectieuses) et les décès dus au COVID et la proportion de personnes de plus de 60 ans et les décès dus au COVID.

Keywords: COVID-19, Spatial analysis/regression, Health and morbidity, Mortality

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  Presented in Session 46. Geographic Analysis of Mortality and Health