文献类型：期刊文章

作　　者：夏学仓[1] 刘瑜[1] 王小琬[1] 邱文松[1] 房少洁[1] 刘超[1]

XIA Xuecang;LIU Yu;WANG Xiaowan;QIU Wensong;FANG Shaojie;LIU Chao(School of Economics,Department of Statistics,Hebei University,Baoding 071002,China)

机构地区：[1]河北大学经济学院统计学系,保定071002

出　　处：《中华疾病控制杂志》

基　　金：河北省社会科学基金(HB22TJ001)。

年　　份：2023

卷　　号：27

期　　号：9

起止页码：1059-1066

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EMBASE、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的分析2022年11月11日―12月22日京津冀地区各市COVID-19的进展周期和空间聚集情况。方法基于各市每日“发烧”关键词百度指数搜索数据,使用logistic回归分析模型模拟并预测此轮COVID-19发展进程,对感染进展周期划分为渐增期、快增期及缓增期,预测感染高峰日,同时对“发烧”百度指数搜索率进行全局和局部空间自相关分析。结果从logistic回归分析模型模拟及预测结果来看,模型拟合效果较好,各市COVID-19流行进展速度及流行阶段各不相同,石家庄市、保定市及邢台市最早进入感染快增期阶段;空间自相关分析显示仅有5 d京津冀地区存在全局空间正相关性(Moran’s I:0.314~0.491,均P<0.05),其他时间均呈随机分布。结论京津冀地区此轮COVID-19流行均呈暴发趋势,各市疫情进展阶段及感染高峰有较大差异,且大部分时间不存在显著的空间自相关,为卫生医疗配置提供参考依据。

关 键 词：新型冠状病毒感染  百度指数  时空分析  

分 类 号：R181.2]