Este artigo é um Preprint
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Analysis of daily reproduction rates of COVID-19 using Current Health Expenditure as Gross Domestic Product percentage (CHE/GDP) across countries
Preprint
em En
| PREPRINT-MEDRXIV
| ID: ppmedrxiv-21262737
Artigo de periódico
Um artigo publicado em periódico científico está disponível e provavelmente é baseado neste preprint, por meio do reconhecimento de similaridade realizado por uma máquina. A confirmação humana ainda está pendente.
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ABSTRACT
(1) BackgroundImpact and severity of coronavirus pandemic on health infrastructure vary across countries. We examine the role percentage health expenditure plays in various countries in terms of their preparedness and see how countries improved their public health policy in the first and second wave of the coronavirus pandemic; (2) MethodsWe considered the infectious period during the first and second wave of 195 countries with their Current Health Expenditure as Gross Domestic Product percentage (CHE/GDP). Exponential model was used to calculate the slope of the regression line while the ARIMA model was used to calculate the initial autocorrelation slope and also to forecast new cases for both waves. The relationship between epidemiologic and CHE/GDP data was used for processing ordinary least square multivariate modeling and classifying countries into different groups using PC analysis, K-means and Hierarchical clustering; (3) ResultsResults show that some countries with high CHE/GDP improved their public health strategy against virus during the second wave of the pandemic; (4) ConclusionsResults revealed that countries who spend more on health infrastructure improved in the tackling of the pandemic in the second wave as they were worst hit in the first wave. This research will help countries to decide on how to increase their CHE/GDP in order to tackle properly other pandemic waves of the present Covid-19 outbreak and future diseases that may occur. We are also opening up a debate on the crucial role socio-economic determinants play during the exponential phase of the pandemic modelling.
cc_no
Texto completo:
1
Coleções:
09-preprints
Base de dados:
PREPRINT-MEDRXIV
Tipo de estudo:
Experimental_studies
/
Prognostic_studies
/
Rct
Idioma:
En
Ano de publicação:
2021
Tipo de documento:
Preprint