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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2026-03-12
摘要
使用來自美國的縣級數據，我們評估了冠狀病毒疾病 (COVID-19) 病例、死亡和年齡結構在大流行的前四次主要浪潮（野生型、α、δ、omicron）內和之間的異速生長關係。結果通常表明，病例負擔對較大縣的影響不成比例，而死亡負擔對較小縣的影響不成比例。這可能部分是由於多種相互作用的社會機制，包括居住在小縣的老年人比例較高。此外，這些可能與疫苗接種和病毒波相互作用的社會機制創造了一種動態模式，其中感染和死亡的比率和程度取決於人口和時間。我們的研究結果為傳染病的規模動態提供了新的視角，突顯了各縣之間 COVID-19 病例和死亡的發生率和規模的差異。人口規模和年齡結構是預測疾病負擔的關鍵因素。我們的研究結果具有實際意義，表明擴大知情的公共衛生政策可以更有效地分配資源和乾預措施，以減輕未來流行病對異質人群的影響。