上海市COVID-19发病率的空间特征以及影响因素分析

  目的  探究上海市COVID-19疫情的空间分布特征,分析各类影响因素对疫情传播的影响。  方法  收集2022年3月1日―2022年5月31日上海市各行政区卫生健康委员会官网的COVID-19疫情数据,采用GeoDa软件进行空间自相关回归分析。选择2021年上海市各行政区统计年鉴中典型的人口、经济、医疗等因素的变量,采用相关性以及多重共线性分析进行筛选,最后纳入4个自变量进入模型。在普通最小二乘线性(ordinary least square,OLS)模型、空间滞后模型(spatial lag model,SLM)、空间误差模型(spatial error model,SEM)中,优选OLS模型作为影响本轮疫情影响因素的模型。  结果  本轮上海市疫情传播具有全局空间聚集性,其中虹口区、静安区、黄浦区和徐汇区为高-高聚集区(high-high area,HH),在松江区和金山区为低-低聚集区(low-low area,LL),其余区域局部Moran’s I不显著。OLS模型提示,人口密度与人均GDP为COVID-19发病率的促进因素,单位医院数量与人均公共财政教育支出则与COVID-19发病率无显著相关性。  结论  目前在SARS-CoV-2回归“乙类乙管”防控措施后,鼓励居民自我健康管理,做好个人健康监测,外出旅游时,加强健康防护;感染COVID-19轻症状和无症状患者提倡居家隔离,重症状患者则及时前往医院治疗。