新冠病例分析揭示女性的护理角色和高易感性
发布时间：2021-08-07 00:15
以深圳市家庭聚集性新冠确诊病例为例,按照出现症状的时间早晚划分确定一二代病例,通过对比理论数值模型和家庭结构网络计算出的家庭聚集性病例中二代病例理论值和实际观测值,发现女性在家庭聚集性病例中的二代病例比例显著高于男性。该文定量化支持了"女性在家庭环境中承担更多护理角色"的假设,统计上显示了在以居家隔离为主的防控措施要求下,其感染新冠肺炎的可能性将高于男性。最后给出了可降低女性感染风险的若干建议。
【文章来源】：电子科技大学学报. 2020,49(03)北大核心EICSCD
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
深圳的家庭聚集性病例
本文按照出现症状日期对家庭聚集性病例中的一代和二代病人进行分离，暂不考虑家庭聚集性三代病例的可能性。出现症状日期最早的家庭成员被认为是一代病人。少量案例中有两位家庭成员同时出现症状，他们都被认为是第1代病人，在后面的感染网络分析中权重各自为0.5。例如某家庭有A、B两位一代病人和一位二代病人C，则本文认为对于C的感染，A和B的贡献各为0.5。原数据中有4个家庭存在一位或多位成员缺少症状出现日期，故本文最终分析的数据包括82个家庭的212例确诊病例，其中男性和女性患病者的数量分别位97人和115人，性别差异不存在统计显著性(p-value=0.245 6)。本文使用的数据和数据说明在https://www.dcjingsai.com/common/share/79.html永久免费共享。2.2 零模型与真实数据的对比分析
因为深圳数据中包含了所有确诊者的年龄，所以可以进一步分析家庭结构的影响。本文中一代感染者和二代感染者指的是按照症状发生时间划分的感染者，所有二代感染者都是被一代感染者感染的。对于根据感染者年龄进行的划分，本文都称为代际。根据年龄，将家庭成员朴素地分为3个代际：第1代际0～24岁；第2代际25～49岁；第3代际50岁以上(含)。记F3、M3、F2、M2、F1、M1分别为第3代际女性、第3代际男性、第2代际女性、第2代际男性、第1代际女性、第1代际男性的集合，如图3a所示，可以得到一个表征感染情况的有向含权二部分网络，其中左边的6个节点表示第1代感染者，右边的6个节点表示第2代感染者，节点内部的数字表示对应集合的规模，它也和节点的大小成正比。从左边某节点指向右边某节点的连边，代表对应的感染关系，例如边M3->F3表示50岁以上的第1代男性感染者导致50岁以上的女性被感染的情况，其中边的权重表示这种感染发生的次数，它与边的粗细成正比。发生在不同性别和年龄段之间的家庭聚集型感染事件示意图。图3a是真实数据中的感染事件分布，其中蓝色和红色分别表示男性和女性，节点的大小和对应集合大小成正比，边的粗细和对应感染事件数成正比。边的4种颜色，深蓝色、浅蓝色、深红色和浅红色，分别表示男性感染女性、男性感染男性、女性感染男性和女性感染女性。图3b是去掉性别因素后，不同代际之间的感染事件分布，其中G3、G2和G1分别代表第3代际(50岁以上)、第2代际(25～49岁)和第1代际(0～24岁)，连边粗细和权重成正比。图3c是假设“女性和男性在家庭中易感程度相当”，利用零模型所得到的表征感染情况的有向含权二部分网络，其含义和图3a相同。发生在不同性别和年龄段之间的家庭聚集型感染事件示意图。图3是真实数据中的感染事件分布，其中蓝色和红色分别表示男性和女性，节点的大小和对应集合大小成正比，边的粗细和对应感染事件数成正比。边的4种颜色，深蓝色、浅蓝色、深红色和浅红色，分别表示男性感染女性、男性感染男性、女性感染男性和女性感染女性。图3b是去掉性别因素后，不同代际之间的感染事件分布，其中G3、G2和G1分别代表第3代际(50岁以上)、第2代际(25～49岁)和第1代际(0～24岁)，连边粗细和权重成正比。图3c是假设“女性和男性在家庭中易感程度相当”，利用零模型所得到的表征感染情况的有向含权二部分网络，其含义和图3a相同。如果不考虑性别因素，只看不同代际间的感染情况，则117个感染事件中有46次发生在相同代际之间，61次发生在相邻代际之间，10次发生在相隔代际之间，具体代际间感染事件分布图如图3b所示。为了在考虑家庭代际结构的情况下观察性别差异，本文建立了一个剔除了性别的零模型[16]，其规则如下：1)男性和女性的感染能力相同；2)一个一代感染者平均感染的人数和这些人在3个代际间的分布只取决于该感染者自身的代际，依真实数据即图3b决定；3)一个一代感染者只能感染同代际中的异性。在所有117次感染事件中，仅有两次是发生在同代际同性别之间，感染者与被感染者均为姐妹关系，一次是姐姐感染妹妹，一次是妹妹感染姐姐。该规则下得到的表征感染情况的有向含权二部分网络如图3c所示。可以看到，这个零模型得到的网络和真实观察情况有显著差异，例如第3代际中真实二代感染者性别差异数为14，而在零模型中只有6，第2代际中真实二代感染者性别差异数为15，而在零模型中只有1。可见，即便考虑了家庭代际结构，如果男性和女性在家庭中易感性相同，真实第1代感染者性别和代际上的差异，并不足以导致真实观察到的显著差异。
本文编号：3326764
【文章来源】：电子科技大学学报. 2020,49(03)北大核心EICSCD
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
深圳的家庭聚集性病例
本文按照出现症状日期对家庭聚集性病例中的一代和二代病人进行分离，暂不考虑家庭聚集性三代病例的可能性。出现症状日期最早的家庭成员被认为是一代病人。少量案例中有两位家庭成员同时出现症状，他们都被认为是第1代病人，在后面的感染网络分析中权重各自为0.5。例如某家庭有A、B两位一代病人和一位二代病人C，则本文认为对于C的感染，A和B的贡献各为0.5。原数据中有4个家庭存在一位或多位成员缺少症状出现日期，故本文最终分析的数据包括82个家庭的212例确诊病例，其中男性和女性患病者的数量分别位97人和115人，性别差异不存在统计显著性(p-value=0.245 6)。本文使用的数据和数据说明在https://www.dcjingsai.com/common/share/79.html永久免费共享。2.2 零模型与真实数据的对比分析
因为深圳数据中包含了所有确诊者的年龄，所以可以进一步分析家庭结构的影响。本文中一代感染者和二代感染者指的是按照症状发生时间划分的感染者，所有二代感染者都是被一代感染者感染的。对于根据感染者年龄进行的划分，本文都称为代际。根据年龄，将家庭成员朴素地分为3个代际：第1代际0～24岁；第2代际25～49岁；第3代际50岁以上(含)。记F3、M3、F2、M2、F1、M1分别为第3代际女性、第3代际男性、第2代际女性、第2代际男性、第1代际女性、第1代际男性的集合，如图3a所示，可以得到一个表征感染情况的有向含权二部分网络，其中左边的6个节点表示第1代感染者，右边的6个节点表示第2代感染者，节点内部的数字表示对应集合的规模，它也和节点的大小成正比。从左边某节点指向右边某节点的连边，代表对应的感染关系，例如边M3->F3表示50岁以上的第1代男性感染者导致50岁以上的女性被感染的情况，其中边的权重表示这种感染发生的次数，它与边的粗细成正比。发生在不同性别和年龄段之间的家庭聚集型感染事件示意图。图3a是真实数据中的感染事件分布，其中蓝色和红色分别表示男性和女性，节点的大小和对应集合大小成正比，边的粗细和对应感染事件数成正比。边的4种颜色，深蓝色、浅蓝色、深红色和浅红色，分别表示男性感染女性、男性感染男性、女性感染男性和女性感染女性。图3b是去掉性别因素后，不同代际之间的感染事件分布，其中G3、G2和G1分别代表第3代际(50岁以上)、第2代际(25～49岁)和第1代际(0～24岁)，连边粗细和权重成正比。图3c是假设“女性和男性在家庭中易感程度相当”，利用零模型所得到的表征感染情况的有向含权二部分网络，其含义和图3a相同。发生在不同性别和年龄段之间的家庭聚集型感染事件示意图。图3是真实数据中的感染事件分布，其中蓝色和红色分别表示男性和女性，节点的大小和对应集合大小成正比，边的粗细和对应感染事件数成正比。边的4种颜色，深蓝色、浅蓝色、深红色和浅红色，分别表示男性感染女性、男性感染男性、女性感染男性和女性感染女性。图3b是去掉性别因素后，不同代际之间的感染事件分布，其中G3、G2和G1分别代表第3代际(50岁以上)、第2代际(25～49岁)和第1代际(0～24岁)，连边粗细和权重成正比。图3c是假设“女性和男性在家庭中易感程度相当”，利用零模型所得到的表征感染情况的有向含权二部分网络，其含义和图3a相同。如果不考虑性别因素，只看不同代际间的感染情况，则117个感染事件中有46次发生在相同代际之间，61次发生在相邻代际之间，10次发生在相隔代际之间，具体代际间感染事件分布图如图3b所示。为了在考虑家庭代际结构的情况下观察性别差异，本文建立了一个剔除了性别的零模型[16]，其规则如下：1)男性和女性的感染能力相同；2)一个一代感染者平均感染的人数和这些人在3个代际间的分布只取决于该感染者自身的代际，依真实数据即图3b决定；3)一个一代感染者只能感染同代际中的异性。在所有117次感染事件中，仅有两次是发生在同代际同性别之间，感染者与被感染者均为姐妹关系，一次是姐姐感染妹妹，一次是妹妹感染姐姐。该规则下得到的表征感染情况的有向含权二部分网络如图3c所示。可以看到，这个零模型得到的网络和真实观察情况有显著差异，例如第3代际中真实二代感染者性别差异数为14，而在零模型中只有6，第2代际中真实二代感染者性别差异数为15，而在零模型中只有1。可见，即便考虑了家庭代际结构，如果男性和女性在家庭中易感性相同，真实第1代感染者性别和代际上的差异，并不足以导致真实观察到的显著差异。
本文编号：3326764
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