The Influence of Average Temperature and Relative Humidity on New Cases of COVID-19: Time-Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The influence of meteorological factors on the transmission and spread of COVID-19 is of interest and has not been investigated. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the associations between meteorological factors and the daily number of new cases of COVID-19 in 9 Asian cities. METHODS: Pearson correlation and generalized additive modeling (GAM) were performed to assess the relationships between daily new COVID-19 cases and meteorological factors (daily average temperature and relative humidity) with the most updated data currently available. RESULTS: The Pearson correlation showed that daily new confirmed cases of COVID-19 were more correlated with the average temperature than with relative humidity. Daily new confirmed cases were negatively correlated with the average temperature in Beijing (r=-0.565, P<.001), Shanghai (r=-0.47, P<.001), and Guangzhou (r=-0.53, P<.001). In Japan, however, a positive correlation was observed (r=0.416, P<.001). In most of the cities (Shanghai, Guangzhou, Hong Kong, Seoul, Tokyo, and Kuala Lumpur), GAM analysis showed the number of daily new confirmed cases to be positively associated with both average temperature and relative humidity, especially using lagged 3D modeling where the positive influence of temperature on daily new confirmed cases was discerned in 5 cities (exceptions: Beijing, Wuhan, Korea, and Malaysia). Moreover, the sensitivity analysis showed, by incorporating the city grade and public health measures into the model, that higher temperatures can increase daily new case numbers (beta=0.073, Z=11.594, P<.001) in the lagged 3-day model. CONCLUSIONS: The findings suggest that increased temperature yield increases in daily new cases of COVID-19. Hence, large-scale public health measures and expanded regional research are still required until a vaccine becomes widely available and herd immunity is established.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».