Epidemiological and Spatiotemporal Patterns of COVID-19 : A Three-Year In-Depth Analysis of Regional Trends and Risk Factors in South Korea = 코로나 19 역학 및 시공간 패턴 연구: 한국의 지역별 위험요인에 대한3년간 심층 분석 (2020〜2022)

국문 초록 (Abstract)

한국은 코로나바이러스감염증(코로나-19) 유행을 처음으로 경험한 국가 중 하나였으며, 유병률과 사망률의 지역 수준 동향과 패턴이 시간이 지남에 따라 변화되었다는 것이 관찰되었다. 본 연구의 목적은 대한민국의 연구자들이 보고한 코로나-19 유행기의 기간에 대한 불일치를 파악하고, 코로나-19의 지역 수준 역학적과 시공간적 진화 패턴을 수립하며, 관찰된 공간적 변동성을 설명할 수 있는 가능한 지역 위험 요인을 확인하는 것이었다.본 연구는 두 단계로 수행되었다. 제1단계에서는 문헌의 체계적 검토를 통해 대한민국의 연구자들 사이에서 보고된 코로나-19 유행기의 기간에 대한 기존 차이를 평가하였다. 제2단계에서는 지역적 역학적 동향, 시공간적 패턴 및 관련 위험 요인을 수립하였다. 2020년 1월 20일부터 2023년 12월 31일까지 3년간의 코로나-19 확진자 및 사망자 수 데이터는 질병관리청이 호스팅하는 국가 코로나-19 사이트에서 수집되었다. 지역적 위험 요인에 대한 데이터는 e-나라지표 사이트에서 얻었다. EpiR 패키지를 사용하여, 코로나-19의 연간 도시 및 지방 수준의 유병률과 사망률을 계산하고, ArcGIS를 사용하여 3년간의 시공간적 전파 패턴을 수립하였다. 유병률과 사망률과 지역적 위험 요인 간의 관련성은 회귀 모델을 사용하여 추정되었다. 통계적 유의성 수준은 p < 0.05로 설정되었으며, 모든 분석은 R 버전 4.2.2에서 수행되었다.
제1 단계에서는 대한민국의 연구자들 사이에서 보고된 각 유행기의 기간에 대한 보고의 불일치율이 100%로 확인되었다. 제2 단계에서는 도시와 지방 간 유병률에 유사한 패턴이 관찰되었다. 2022년의 코로나-19 유병률은 2021년과 2020년 대비해서 유의하게 높았다 (p < 0.001). 가장 많은 사례 집중이 발생한 지역은 대구시와 서울시, 그리고 경기도 지역이었다. 2021년과 2022년에는 주로 서울시와 경기도에서 집중 사례가 관찰되었다. 코로나-19 유병률과 관련된 지역 수준 위험 요인은 인구 밀도 (RR = 0.02; 95% CI: 0.01 - 0.039, p=0.027), 60세 이상 인구 비율 (RR = 0.025; 95% CI: 0.01 - 0.05, p=0.01), 흡연율 (여성) (RR = 0.79; 95% CI: 0.54 - 1.04, p=0.012), 당뇨병 유병률 (여성) (RR = 0.51; 95% CI: 0.32 - 0.71, p=0.04), 성비 (RR = 0.21; 95% CI: 0.1 - 0.30, p=0.01), 흡연율 (남성) (RR = 0.11; 95% CI: 0.07 - 0.12, p=0.02), 당뇨병 유병률 (남성) (RR = 0.27; 95% CI: 0.26 - 0.28, p=0.01), 그리고 인당 소득 (RR = 0.65; 95% CI: 0.59 - 0.74, p=0.04)이었다. 본 연구는 전염병 발생 시 역학적 매개변수의 공식적 표준화의 중요성을 보여준다. 또한 본 연구는 전염병 역학 및 시공간적 연구가 질병의 전파를 시간에 따라 이해하는 데 유용하며, 지리적 위치가 코로나-19 전파 패턴과 관련된 요인 조사에 고려해야 할 중요한 요소임을 시사한다.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1. Introduction 1
• 1.1. Spatiotemporal analysis of COVID-19-related literature in South Korea 4
• 1.2. Risk factors for COVID-19 infection 6
• 1.3. Importance of the study 10
• 1.4. Theoretical framework 11
• 1.5. Objectives 13
• 1.6. Hypothesis 14
• Chapter 2. Materials And Methods 15
• 2.1. Study site 15
• 2.2. The flow of research work 16
• 2.3. Data collection 16
• 2.4. Data analysis 20
• 2.5. Risk factor analysis 22
• 2.6. Ethical consideration 23
• Chapter 3. Results 24
• 3.1. Phase I 24
• 3.2. Phase II 36
• 3.3. Moran Index analysis 51
• 3.4. Regional risk factor analysis for COVID-19 incidence and fatality 53
• Chapter 4. Discussion 57
• Chapter 5. Conclusions 65
• REFERENCES 68
• ABSTRACT 84
• 국문요약 87
• ACKNOWLEDGMENT 90

참고문헌 (Reference)

1 Rose G., "Sick individuals and sick populations", 30(3):427-32., 2001

2 Ioannidis JP, "Over-and under-estimation of COVID-19 deaths", 36:581-8, 2021

3 Neşe AR, Bakir H., "Spatiotemporal analysis of COVID-19 in Turkey", 76:103421, 2022

4 Yoon K., "Discourse of the post-Covid 19 new deal in South Korea", 38(4):373-88, 2021

5 Rocklöv J, Sjödin H., "High population densities catalyse the spread of COVID-19", 27(3): taaa038, 2020

6 Cartone A, Ghosh P, "A Spatio‐temporal analysis of COVID‐19 outbreak in Italy", 12(6):1047-62, 2020

7 Ferdous J, Sayeed MA, Rahman MK, Islam S, Islam A, Hassan MM, "Geospatial dynamics of COVID‐19 clusters and hotspots in Bangladesh", 68(6):3643-57, 2021

8 Afsahi AM, Vahedi F, Moradmand-Badie B, Mehraeen E, Karimi A, Jahanfar S., Dadras O, Barzegary A, Alinaghi SA, "Predictors of mortality in patients with COVID-19–a systematic review", 40:101226, 2020

9 Dickson MM, Santi F., Giuliani D, Espa G, "Modelling and predicting the spatio-temporal spread of COVID-19 in Italy", 20(1):1-0, 2020

10 Azkur D, Zhang JJ, Sun YL, Liang HL, Li W, Kursat Azkur A, Gao YD, Gan H, Fu W, Dong X, Ding M, "Risk factors for severe and critically ill COVID‐19 patients: a review", 76(2):428-55, 2021

11 Photis YN, "Disease and health care geographies: Mapping trends and patterns in a GIS", 10(3):1, 2016

12 Bashir M., Tan D, Ma B, Komal B, Bashir MF, Bashir MA, "Correlation between climate indicators and COVID-19 pandemic in New York, USA", 728:138835, 2020

13 Abdullah RB, Vishwakarma RK, Verma VK, Verma V., Verma M, Verma BK, Verma A, Nath DC, Khan HT, "Global lockdown: An effective safeguard in responding to the threat of COVID‐19", 26(6):1592-8, 2020

14 Majeed A, Pankhania B, Osama T, "Protecting older people from COVID-19: should the United Kingdom start at age 60?", 113(5):169-70, 2020

15 Komarova NL, Wodarz D., Schang LM, "Patterns of the COVID-19 pandemic spread around the world: exponential versus power laws", 17(170):20200518, 2020

16 Cavalcanti R, Pitta MG., Paez A, Menezes T, Lopez FA, "A spatio‐temporal analysis of the environmental correlates of COVID‐19 incidence in Spain", 2021 Jul53(3):397-421, 2021

17 Bianchini F, G. Giordano G, Filippo AD, Colaneri P, Bruno R, "Modelling the COVID-19 epidemic and implementation of population-wide interventions in Italy,", 26:6, vol. 26, no. 6, pp. 855–860, doi: 10.1038/s41591-020-0883-7, 2020

18 Statistics Korea, Statistics Korea, "Population status by age. Obesity rate (self-reported) (by province/administrative district).", https://jumin. mois. go. kr/ageStatMonth. do#none https://gsis. kwdi. re. kr/statHtml/statHtml. do?orgId=338&tblId=DT_GIABRM16_101&co nn_path=I2 (accessed Feb. 09, 2023)., 2023

19 Tang S., Zhou W, Xiao Y, Xia F, Wang A, "Effects of media reporting on mitigating spread of COVID-19 in the early phase of the outbreak", 17(3):2693-707, 2020

20 Lym Y, Kim KJ, "Exploring the effects of PM2. 5 and temperature on COVID-19 transmission in Seoul, South Korea", 203:111810, 2022

21 Andersson, G, Wallace M, Messino E, Kolk M, Drefahl S, Brandén M. B, Aradhya S, "A Population-based Cohort Study of Socio-Demographic Risk Factors for COVID-19 Deaths in Sweden", 11, 2020

22 Kim H., "COVID-19 apps as a digital intervention policy: a longitudinal panel data analysis in South Korea", 125(11):1430-40, 2021

23 Jo Y, Sung H., "Impact of pre-pandemic travel mobility patterns on the spatial diffusion of COVID-19 in South Korea", 26:101479, 2022

24 Huang J, Wong MS, Liu D., Kwan MP, Kan Z, "Comparing the space‐time patterns of high‐risk areas in different waves of COVID‐19 in Hong Kong", 25(6):2982-3001, 2021

25 Backer JA, Wallinga J., Klinkenberg D, "Incubation period of 2019 novel coronavirus (2019- nCoV) infections among travellers from Wuhan, China", 20–2825(5):2000062, 2020

26 Briz-Redón Á, Serrano-Aroca Á, "A spatio-temporal analysis for exploring the effect of temperature on COVID-19 early evolution in Spain", 728:138811, 2020

27 Hu B,, Zhu F,, Zhang J,, Xiong Y, Zhao Y, Xiang H, Cheng Z,, Wang D,, Wang B,, Liu X,, Hu C,, "Clinical characteristics of 138 hospitalized patients with 2019 novel coronavirus– infected pneumonia in Wuhan, China", 323(11):1061-9, 2020

28 Cheol Seong S, Song JS, Lee H, Lee EJ, Kim YY, Khang YH, Kang HJ, Hyon Bang J, Heon Park J, Ha S, Do CH, "Data resource profile: the national health information database of the National Health Insurance Service in South Korea", 46(3):799-80083, 2017

29 Achangwa C, Ryu S, Park H, Lee MS, "Collateral impact of public health and social measures on respiratory virus activity during the COVID-19 pandemic 2020–2021", 14(5):1071, 2022

30 He M, Zhao N, Yue J, Yang X, Yang X, Wu C., Shi Y, Ma Y, Kang Y, Huang Z, Hou L, "The association between frailty and severe disease among COVID-19 patients aged over 60 years in China: a prospective cohort study", 18:1-8, 2020

31 Cai Y, Zhao S, Yang S, Yang L, Wang W, Wang MH, Musa SS, Lou Y, Lin Q, He D., Gao D, "A conceptual model for the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak in Wuhan, China with individual reaction and governmental action", 93:211-6, 2020

32 Foster H, Petermann-Rocha F, O'Donnell C., Niedzwiedz CL, Mackay DF, Katikireddi SV, Jani BD, Ho FK, Hastie CE, Gray SR, Gill JM, "Is older age associated with COVID-19 mortality in the absence of other risk factors? General population cohort study of 470,034 participants", 15(11): e0241824., 2020

33 Choi HM, Song IK, Song I, Prifti K, Park C, Oh S., Lee W, Kwon Y, Kim J, Kim H, Hwang SS, "COVID-19 in South Korea: epidemiological and spatiotemporal patterns of the spread and the role of aggressive diagnostic tests in the early phase", 49(4):1106-16, 2020

34 Harris JE., "Data from the COVID-19 epidemic in Florida suggest that younger cohorts have been transmitting their infections to less socially mobile older adults", 18(4):1019-37, 2020

35 Alden NB, Yousey- Hindes K, Town M, Ryan PA, Ko JY, Kirley PD, Kim S., Greenlund KJ, Derado G, Danielson ML, Anderson EJ, "Risk factors for coronavirus disease 2019 (COVID-19)–associated hospitalization: COVID-19–associated hospitalization surveillance network and behavioral risk factor surveillance system", 72(11): e695-703., 2019

36 Carlton EJ, Zhang W, Zhang R., Yan W, Xu W, Weaver AK, Sun W, Shao Y, Remais JV, Nawaz MZ, Lai J, Jiang Z, Head JR, Gould CF, "Environmental factors influencing COVID-19 incidence and severity Atmospheric pressure and population density as super-factors influencing the transmission of coronavirus disease 2019 (COVID-19).", 43:271-91, 2022

37 Coccia M., "Effects of the spread of COVID-19 on public health of polluted cities: results of the first wave for explaining the dejà vu in the second wave of COVID-19 pandemic and epidemics of future vital agents", 28(15):19147-54, 2021