Socio-economic factors in the spread of SARS-COV-2 across Russian regions

Abstract

Relevance. The worldwide spread of a new infection SARS-CoV-2 makes relevant the analysis of the socio-economic factors that make modern civilization vulnerable to previously unknown diseases. In this regard, the development of mathematical models describing the spread of pandemics like COVID-19 and the identification of socio-economic factors affecting the epidemiological situation in regions is an important research task. Research objective. This study seeks to develop a mathematical model describing the spread of COVID-19, thus enabling the analysis of the main characteristics of the spread of the disease and assessment of the impact of various socio-economic factors. Data and methods. The study relies on the official statistical data on the pandemic presented on coronavirus sites in Russia and other countries, Yandex DataLens dataset service, as well as data from the Federal State Statistics Service. The data were analyzed by using a correlation analysis of COVID-19 incidence parameters and socio-economic characteristics of regions; multivariate regression – to determine the parameters of the probabilistic mathematical model of the spread of the pandemic proposed by the authors; clustering – to group the regions with similar incidence characteristics and exclude the regions with abnormal parameters from the analysis. Results. A mathematical model of the spread of the COVID-19 pandemic is proposed. The parameters of this model are determined on the basis of official statistics on morbidity, in particular the frequency (probability) of infections, the reliability of the disease detection, the probability density of the disease duration, and its average value. Based on the specificity of COVID-19, Russia regions are clustered according to disease-related characteristics. For clusters that include regions with typical disease-related characteristics, a correlation analysis of the relationship between the number of cases and the rate of infection ( with the socio-economic characteristics of the region is carried out. The most significant factors associated with the parameters of the pandemic are identified. Conclusions. The proposed mathematical model of the pandemic and the established correlations between the parameters of the epidemiological situation and the socio-economic characteristics of the regions can be used to make informed decisions regarding the key risk factors and their impact on the course of the pandemic.

Актуальность. Распространение по всему миру новой инфекции SARSCoV-2 делает актуальным анализ социально-экономических факторов, которые делают современную цивилизацию уязвимой перед неизвестными ранее заболеваниями. В связи с этим разработка математических моделей, описывающих распространение пандемий типа COVID-19, и выявление социально-экономических факторов, влияющих на эпидемиологическую ситуацию в регионах, является важной исследовательской задачей. Цель исследования. Это исследование направлено на разработку математической модели, описывающей распространение COVID-19, что позволит проанализировать основные характеристики распространения заболевания и оценить влияние различных социально-экономических факторов. Данные и методы. В основе исследования лежат официальные статистические данные о пандемии, представленные на российских и зарубежных сайтах,сервисе данных Yandex DataLens, а также сайте Росстата. Данные были проанализированы с помощью корреляционного анализа параметров заболеваемости COVID-19 и социально-экономических характеристик регионов; многомерная регрессия была использована для определения параметров вероятностной математической модели распространения пандемии, предложенной авторами; кластеризация позволила сгруппировать регионы со схожими характеристиками заболеваемости и исключить из анализа регионы с аномальными параметрами. Результаты. Предложена математическая модель распространения пандемии COVID-19. Параметры этой модели определяются на основе официальной статистики заболеваемости, в частности частоты (вероятности) инфекций, надежности выявления болезни, плотности вероятности продолжительности болезни и ее среднего значения. Исходя из специфики COVID-19, регионы России сгруппированы по характеристикам, связанным с заболеванием. Для кластеров, которые включают регионы с типичными характеристиками, связанными с заболеванием, проводится корреляционный анализ взаимосвязи между количеством случаев и уровнем инфицирования (Rt) с социально-экономическими характеристиками региона. Выявлены наиболее значимые факторы, связанные с параметрами пандемии. Выводы. Предложенная математическая модель пандемии и установленные корреляции между параметрами эпидемиологической ситуации и социально-экономическими характеристиками регионов могут быть использованы для принятия обоснованных решений относительно ключевых факторов риска и их влияния на течение пандемии.