DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-37968-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41644664
تاريخ النشر: 2026-02-05
المؤلف: Jeayareeyoh Jeasoh وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات وبائية حول COVID-19
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة الاتجاهات الزمانية والمكانية في مرض وموت COVID-19 بين كبار السن، مع تسليط الضوء على الاختلافات الكبيرة عبر قارات ودول مختلفة. من خلال تحويل بيانات العدوى والوفاة إلى معدلات مرض وموت لكل 1,000 نسمة، استخدم الباحثون خرائط موضوعية للتصور المكاني واستفادوا من نماذج الانحدار الخطي وTheil-Sen لتقييم التغيرات في هذه المعدلات. تشير النتائج إلى وجود علاقة ذات دلالة إحصائية (قيمة p < 0.05) بين عدد السكان من كبار السن ومعدلات مرض وموت COVID-19، حيث أظهرت أوروبا أعلى معدل تغيير في المرض، تليها أوقيانوسيا وأمريكا الشمالية. من حيث الوفاة، أظهرت أمريكا الشمالية أكبر معدل تغيير، تلتها أوروبا وأفريقيا. تؤكد الخاتمة على العلاقة بين معدلات مرض وموت COVID-19 العالمية وعدد السكان من كبار السن عبر دول مختلفة. بينما أثرت القيم الشاذة على نتائج الانحدار الخطي، ساعد تطبيق انحدار Theil-Sen في التخفيف من هذه المشكلة. تؤكد الدراسة أن المناطق التي تحتوي على عدد أكبر من السكان من كبار السن، وخاصة أوروبا وأمريكا الشمالية وأفريقيا، شهدت معدلات أعلى من المرض والوفاة. إن الرؤى المستفادة من جائحة COVID-19 تهدف إلى إبلاغ القرارات المستندة إلى البيانات التي تعزز الاستعداد للأوبئة المستقبلية، بهدف تقليل معدلات المرض والوفاة بين الفئات الضعيفة، وخاصة كبار السن.
الطرق
في هذه الدراسة، تم تحليل معدلات المرض والوفاة لكل 1,000 لتقييم تأثير عدد السكان من كبار السن على نتائج COVID-19 عبر قارات وسنوات مختلفة. استخدم الباحثون نماذج الانحدار الخطي لتقييم هذه العلاقات، مع هيكل المعادلات كما يلي:
1. \( Y_i = \alpha_i + \beta_i X_i + \epsilon_i \) للتحليل القائم على القارة،
2. \( Y_j = \alpha_j + \beta_j X_j + \epsilon_j \) للتحليل القائم على السنة،
3. \( Y_{ij} = \alpha_{ij} + \beta_{ij} X_{ij} + \epsilon_{ij} \) للتحليل القائم على القارة والسنة.
هنا، يمثل \( Y \) معدلات المرض أو الوفاة، و\( X \) يدل على نسبة كبار السن، و\( \epsilon \) هو مصطلح الخطأ. تم إنشاء مجموعة بيانات مجمعة لتقييم التأثير العالمي العام، وتم التحقق من افتراضات نماذج الانحدار باستخدام مخططات Q-Q.
لمعالجة تأثير القيم الشاذة على نتائج الانحدار الخطي، استخدمت الدراسة أيضًا طريقة انحدار Theil-Sen، التي تحسب المنحدرات بناءً على الوسيط للمنحدرات الزوجية، مما يوفر تحليلًا أكثر قوة. تم استخدام المنحدرات المستمدة من كلا طريقتي الانحدار لإنشاء مخططات غابات مقارنة، توضح الاتجاهات المكانية والزمنية في معدلات المرض والوفاة عبر القارات والسنوات، مع فترات ثقة تبلغ 95%. تم إجراء جميع التحليلات الإحصائية والتصورات باستخدام برمجة R، مع إنشاء خرائط أساسية من مكتبة rnaturalearth.
النتائج
تشير النتائج إلى زيادة مستمرة في نسبة الأفراد المسنين عبر فترة الدراسة، حيث أظهرت أوروبا أعلى متوسط لمعدلات مرض وموت COVID-19. على وجه التحديد، تم تسجيل أعلى معدل مرض في عام 2022، بينما حدث أعلى معدل وفاة في عام 2021. تكشف التحليلات أن أوروبا وأمريكا الشمالية وأوقيانوسيا كانت لديها أكبر نسب من الأفراد المسنين، حيث كانت أوروبا أيضًا رائدة في معدلات المرض والوفاة. ومن الجدير بالذكر أن دولًا مثل روسيا وأستراليا أظهرت معدلات مرض ووفاة عالية إلى جانب وجود عدد كبير من السكان المسنين، في حين أن العديد من الدول الآسيوية، بما في ذلك اليابان، كانت لديها معدلات وفاة أقل على الرغم من النسب العالية لكبار السن.
باستخدام الانحدار الخطي وتقديرات Theil-Sen، وجدت الدراسة أن زيادة بنسبة 1% في عدد السكان من كبار السن ترتبط بزيادات كبيرة في معدلات مرض COVID-19 عبر قارات مختلفة، وخاصة في أوروبا وأوقيانوسيا. زادت معدلات المرض بشكل ملحوظ في عامي 2021 و2022، مع متوسطات تبلغ 70 و40 لكل 1,000، على التوالي. من حيث الوفاة، أظهرت أفريقيا وأمريكا الشمالية زيادات كبيرة مع كل زيادة بنسبة 1% في عدد السكان من كبار السن، مع معدلات الوفاة العامة التي بلغ متوسطها 0.04 لكل 1,000. تؤكد النتائج التأثير الحاسم للتركيبة السكانية لكبار السن على مرض وموت COVID-19، وخاصة في أوروبا وأمريكا الشمالية، مع تسليط الضوء على المعدلات الأقل التي لوحظت في أفريقيا.
المناقشة
حللت الدراسة الاتجاهات العالمية لمرض وموت COVID-19 من 2020 إلى 2022، مع التركيز على تأثير عدد السكان من كبار السن باستخدام بيانات من “عالمنا في البيانات” والبنك الدولي. تم تضمين ما مجموعه 179 دولة بعد تنظيف البيانات ودمجها، مع حساب معدلات المرض والوفاة لكل 1,000 نسمة. استخدمت التحليلات الانحدار الخطي وانحدار Theil-Sen، حيث قدم الأخير نتائج قوية في ظل التباين العالي. أشارت النتائج إلى أن الزيادات في عدد السكان من كبار السن ترتبط بشكل كبير بارتفاع معدلات المرض والوفاة، وخاصة في أوروبا وأمريكا الشمالية وأوقيانوسيا، حيث المجتمعات المتقدمة في السن شائعة. ومن الجدير بالذكر أنه بينما أظهرت الولايات المتحدة معدلات عالية، فإن دولًا مثل اليابان وأستراليا، على الرغم من وجود نسب مشابهة من كبار السن، أبلغت عن تأثيرات أقل، مما يبرز أهمية استراتيجيات الاحتواء الفعالة.
كما لاحظت الدراسة أن العلاقة بين عدد السكان من كبار السن ونتائج COVID-19 تختلف حسب القارة والسنة، مع ملاحظات لارتباطات كبيرة في عامي 2021 و2022 عبر مناطق متعددة. شملت القيود احتمالية وجود تباينات في تقارير بيانات COVID-19 واستبعاد معدلات التطعيم، التي يمكن أن تؤثر على نتائج الوفاة. بشكل عام، تؤكد الأبحاث على الدور الحاسم للعوامل الديموغرافية في استجابة الأوبئة وضرورة استراتيجيات قائمة على البيانات للتخفيف من الأزمات الصحية المستقبلية، وخاصة للفئات الضعيفة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-37968-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41644664
Publication Date: 2026-02-05
Author(s): Jeayareeyoh Jeasoh et al.
Primary Topic: COVID-19 epidemiological studies
Overview
This study investigates the spatiotemporal trends in COVID-19 morbidity and mortality among the elderly, highlighting significant variations across different continents and countries. By converting infection and death data into morbidity and mortality rates per 1,000 population, the researchers employed thematic maps for spatial visualization and utilized linear and Theil-Sen regression models to assess changes in these rates. The findings indicate a statistically significant relationship (p-value < 0.05) between the elderly population and COVID-19 morbidity and mortality rates, with Europe exhibiting the highest rate of change in morbidity, followed by Oceania and North America. In terms of mortality, North America showed the greatest rate of change, succeeded by Europe and Africa. The conclusion emphasizes the association between global COVID-19 morbidity and mortality rates and the elderly population across various countries. While outliers impacted the linear regression results, the application of Theil-Sen regression helped mitigate this issue. The study underscores that regions with larger elderly populations, particularly Europe, North America, and Africa, experienced higher morbidity and mortality rates. The insights gained from the COVID-19 pandemic are positioned to inform data-driven decisions that enhance preparedness for future pandemics, ultimately aiming to reduce morbidity and mortality rates among vulnerable populations, especially the elderly.
Methods
In this study, morbidity and mortality rates per 1,000 were analyzed to assess the impact of the elderly population on COVID-19 outcomes across different continents and years. The researchers employed linear regression models to evaluate these relationships, with equations structured as follows:
1. \( Y_i = \alpha_i + \beta_i X_i + \epsilon_i \) for continent-wise analysis,
2. \( Y_j = \alpha_j + \beta_j X_j + \epsilon_j \) for year-wise analysis,
3. \( Y_{ij} = \alpha_{ij} + \beta_{ij} X_{ij} + \epsilon_{ij} \) for continent-year-wise analysis.
Here, \( Y \) represents morbidity or mortality rates, \( X \) denotes the proportion of the elderly, and \( \epsilon \) is the error term. A pooled dataset was created to evaluate the overall global effect, and the assumptions of the regression models were validated using Q-Q plots.
To address the influence of outliers on the linear regression results, the study also utilized the Theil-Sen regression method, which calculates slopes based on the median of pairwise slopes, thereby providing a more robust analysis. The slopes derived from both regression methods were used to create comparative forest plots, illustrating spatial and temporal trends in morbidity and mortality rates across continents and years, complete with 95% confidence intervals. All statistical analyses and visualizations were conducted using R programming, with base maps generated from the rnaturalearth library.
Results
The results indicate a consistent increase in the proportion of elderly individuals across the study period, with Europe exhibiting the highest average COVID-19 morbidity and mortality rates. Specifically, the peak morbidity rate was recorded in 2022, while the highest mortality rate occurred in 2021. The analysis reveals that Europe, North America, and Oceania had the largest proportions of elderly individuals, with Europe also leading in morbidity and mortality rates. Notably, countries like Russia and Australia displayed high morbidity and mortality rates alongside significant elderly populations, whereas many Asian countries, including Japan, had lower mortality despite high elderly proportions.
Using linear regression and Theil-Sen estimates, the study found that a 1% increase in the elderly population correlates with significant increases in COVID-19 morbidity rates across various continents, particularly in Europe and Oceania. The morbidity rates increased notably in 2021 and 2022, with averages of 70 and 40 per 1,000, respectively. In terms of mortality, Africa and North America showed significant increases with each 1% rise in the elderly population, with overall mortality rates averaging 0.04 per 1,000. The findings underscore the critical impact of the elderly demographic on COVID-19 morbidity and mortality, particularly in Europe and North America, while highlighting the lower rates observed in Africa.
Discussion
The study analyzed global COVID-19 morbidity and mortality trends from 2020 to 2022, focusing on the impact of the elderly population using data from ‘Our World in Data’ and the World Bank. A total of 179 countries were included after data cleaning and merging, with morbidity and mortality rates calculated per 1,000 population. The analysis employed linear regression and Theil-Sen regression, the latter providing robust results amid high variability. Findings indicated that increases in the elderly population significantly correlated with rising morbidity and mortality rates, particularly in Europe, North America, and Oceania, where aging societies are prevalent. Notably, while the United States exhibited high rates, countries like Japan and Australia, despite similar elderly proportions, reported lower impacts, highlighting the importance of effective containment strategies.
The study also noted that the association between the elderly population and COVID-19 outcomes varied by continent and year, with significant correlations observed in 2021 and 2022 across multiple regions. Limitations included potential discrepancies in COVID-19 data reporting and the exclusion of vaccination rates, which could influence mortality outcomes. Overall, the research underscores the critical role of demographic factors in pandemic response and the necessity for data-driven strategies to mitigate future health crises, particularly for vulnerable populations.