ほとんどの影響を受ける国のCovid-19への暴露リスク：脆弱性評価モデル

世界は、中国で始まったコロナウイルスパンデミック（Covid-19）に直面しています。2020年8月18日までに、米国、ブラジル、インドが最も影響を受ける国でした。健康インフラストラクチャと社会経済的脆弱性は、これらの国の対応能力に影響を与えている可能性があります。公式指標を比較して、どの脆弱性が最も影響を受けた国と最も影響を受けた国でCovid-19への暴露リスクをよりよく決定したかを特定しました。この目的を達成するために、感染症の脆弱性指数（IDVI）、世界保健機関（WHO）、世界銀行、ブラジルの地理学研究所（IBGE）から指標を収集しました。すべてのインジケーターは、比較を容易にするために正規化されました。速度、発生率、および人口を使用して、感染のリスクが最も高く最低の国のグループを特定しました。国の対応能力は、社会経済的、政治的、健康インフラストラクチャ条件に基づいて決定されました。脆弱性は、インジケーターの感度に基づいて特定されました。最もリスクの高いグループには、米国、ブラジル、インドが含まれていましたが、最低リスクのグループ（大陸で最大の人口がある）は、中国、ニュージーランド、ドイツで構成されていました。高感度クラスターには、商品貿易、予防接種、公共サービス、母親の死亡率、出生時の平均寿命、病院ベッド、ジニ指数、思春期の生殖能力、ガバナンス、政治的安定、透明性/腐敗など、18の指標（50％の追加IDVI）がありました。、産業、および給水。最もリスクの高いグループの最大の脆弱性は、最初に経済的要因（商品貿易）に関連し、それに続く公衆衛生（予防接種）が続き、保護材料、機器、診断テストなどの中国貿易への世界的な依存を強調しました。しかし、国内の政治的要因には、高感度から始まり、その後にヘルスケアと経済状況が続く指標があり、それが社会距離などの保護対策を導き、調整し、供給する能力が低いことを示しています。

The world is facing the coronavirus pandemic (COVID-19), which began in China. By August 18, 2020, the United States, Brazil, and India were the most affected countries. Health infrastructure and socioeconomic vulnerabilities may be affecting the response capacities of these countries. We compared official indicators to identify which vulnerabilities better determined the exposure risk to COVID-19 in both the most and least affected countries. To achieve this purpose, we collected indicators from the Infectious Disease Vulnerability Index (IDVI), the World Health Organization (WHO), the World Bank, and the Brazilian Geography and Statistics Institute (IBGE). All indicators were normalized to facilitate comparisons. Speed, incidence, and population were used to identify the groups of countries with the highest and lowest risks of infection. Countries' response capacities were determined based on socioeconomic, political, and health infrastructure conditions. Vulnerabilities were identified based on the indicator sensitivity. The highest-risk group included the U.S., Brazil, and India, whereas the lowest-risk group (with the largest population by continent) consisted of China, New Zealand, and Germany. The high-sensitivity cluster had 18 indicators (50% extra IDVI), such as merchandise trade, immunization, public services, maternal mortality, life expectancy at birth, hospital beds, GINI index, adolescent fertility, governance, political stability, transparency/corruption, industry, and water supply. The greatest vulnerability of the highest-risk group was related first to economic factors (merchandise trade), followed by public health (immunization), highlighting global dependence on Chinese trade, such as protective materials, equipment, and diagnostic tests. However, domestic political factors had more indicators, beginning with high sensitivity and followed by healthcare and economic conditions, which signified a lesser capacity to guide, coordinate, and supply the population with protective measures, such as social distancing.