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- Spatial correlates of COVID-19 first wave across continental PortugalPublication . Barbosa, Bruno; Silva, Melissa; Capinha, César; Garcia, Ricardo; Rocha, JorgeThe first case of COVID-19 in continental Portugal was documented on the 2nd of March 2020 and about seven months later more than 75 thousand infections had been reported. Although several factors correlate significantly with the spatial incidence of COVID-19 worldwide, the drivers of spatial incidence of this virus remain poorly known and need further exploration. In this study, we analyse the spatiotemporal patterns of COVID-19 incidence in the at the municipality level and test for significant relationships between these patterns and environmental, socioeconomic, demographic and human mobility factors to identify the mains drivers of COVID-19 incidence across time and space. We used a generalized liner mixed model, which accounts for zero inflated cases and spatial autocorrelation to identify significant relationships between the spatiotemporal incidence and the considered set of driving factors. Some of these relationships were particularly consistent across time, including the ‘percentage of employment in services’; ‘average time of commuting using individual transportation’; ‘percentage of employment in the agricultural sector’; and ‘average family size’. Comparing the preventive measures in Portugal (e.g., restrictions on mobility and crowd around) with the model results clearly show that COVID-19 incidence fluctuates as those measures are imposed or relieved. This shows that our model can be a useful tool to help decision-makers in defining prevention and/or mitigation policies.
- Determinantes espaciais da primeira vaga de Covid-19 em Portugal continentalPublication . Barbosa, Bruno; David, Melissa; Garcia, Ricardo; Rocha, Jorge; Capinha, CésarApesar de vários determinantes se relacionarem significativamente com a incidência espacial da COVID-19 em todo o mundo, estes continuam a ser pouco conhecidos e necessitam de uma maior exploração. Neste estudo, analisamos os padrões espaço temporais da incidência de COVID-19 a nível municipal e testamos as relações significativas entre estes padrões e os fatores ambientais, socioeconómicos, demográficos e de mobilidade humana, a fim de identificar os principais fatores determinantes da incidência da COVID-19 ao longo do tempo e do espaço. Utilizou-se um modelo generalizado de efeitos mistos, que responde por zero casos inflados e autocorrelação espacial para identificar relações significativas entre a incidência espaço temporal e o conjunto considerado de fatores impulsionadores. Algumas destas relações foram particularmente consistentes ao longo do tempo, incluindo a “percentagem de emprego nos serviços”; “tempo médio de deslocação por transporte individual”; “percentagem de emprego no setor agrícola”; e “dimensão média da família”. A comparação entre as medidas preventivas em Portugal e os resultados do modelo mostra claramente que a incidência da COVID-19 varia à medida que estas medidas foram impostas ou retiradas. Isto mostra que este modelo pode ser um instrumento útil para ajudar os decisores na definição de políticas de prevenção e/ou mitigação.