Published February 17, 2022
| Version v1
Publication
Open
Spatial targeting and prediction of factors responsible for optimum Covid-19 based social distancing – the case of Upper west region, Ghana
- 1. University of Science and Technology
- 2. UNSW Sydney
- 3. Kwame Nkrumah University
- 4. Kwame Nkrumah University of Science and Technology
Description
Abstract Covid-19 has become a significant global public health concern due to its faster rate of mortality and morbidities. Various precautionary measures such as social distancing have been outlined across the globe to reduce its transmission. However, the practicality of implementing the social distancing is a function of multiple factors including; urban morphology, population density and availability of essential socioeconomic services. Using Getis-Ord G* and Spatial-Cluster outlier analysis, we targeted the hotspot centres where effective social distancing will be difficult to achieve within Upper West Region in order to optimize intervention and resource allocation. We also examined factors determining effective Social Distancing using Geographically Weighted Regression (GWR). Ease of achieving social distancing index (ESDI) was acquired from WorldPop Group Research centre at Southampton University, Freshwater availability from Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC) and Average household size from DHIMS-2. Our spatial statistical analysis indicates that ESDI is significantly spatially auto-correlated; with hotspots occurring generally at the urban core. Using both the global (OLS) and local (GWR) regression models, we found that, relationships between ESDI and built-up area, built-up proportion, population density and freshwater availability were statistically significant. We suggest that areas where it is difficult to achieve social distancing due to built-up design or population density, constant surveillance should be adopted for timely detection.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
أصبح كوفيد-19 مصدر قلق كبير للصحة العامة العالمية بسبب معدله الأسرع للوفيات والأمراض. تم تحديد تدابير وقائية مختلفة مثل التباعد الاجتماعي في جميع أنحاء العالم للحد من انتقاله. ومع ذلك، فإن التطبيق العملي لتنفيذ التباعد الاجتماعي هو دالة لعوامل متعددة بما في ذلك ؛ التشكل الحضري والكثافة السكانية وتوافر الخدمات الاجتماعية والاقتصادية الأساسية. باستخدام تحليل Getis - Ord G* والتحليل الخارجي للمجموعة المكانية، استهدفنا مراكز النقاط الساخنة حيث سيكون من الصعب تحقيق التباعد الاجتماعي الفعال داخل المنطقة الغربية العليا من أجل تحسين التدخل وتخصيص الموارد. درسنا أيضًا العوامل التي تحدد التباعد الاجتماعي الفعال باستخدام الانحدار المرجح جغرافيًا (GWR). تم الحصول على مؤشر سهولة تحقيق التباعد الاجتماعي (ESDI) من مركز أبحاث مجموعة وورلد بوب في جامعة ساوثهامبتون، وتوافر المياه العذبة من مركز البيانات والتطبيقات الاجتماعية والاقتصادية (SEDAC) ومتوسط حجم الأسرة من DHIMS -2. يشير تحليلنا الإحصائي المكاني إلى أن ESDI مرتبط تلقائيًا بشكل كبير من الناحية المكانية ؛ مع وجود نقاط ساخنة بشكل عام في قلب المناطق الحضرية. باستخدام كل من نموذجي الانحدار العالمي (OLS) والمحلي (GWR)، وجدنا أن العلاقات بين ESDI والمنطقة المبنية، والنسبة المبنية، والكثافة السكانية وتوافر المياه العذبة كانت ذات دلالة إحصائية. نقترح أنه يجب اعتماد المراقبة المستمرة للكشف في الوقت المناسب في المناطق التي يصعب فيها تحقيق التباعد الاجتماعي بسبب التصميم المبني أو الكثافة السكانية.Translated Description (French)
Résumé Le Covid-19 est devenu un problème de santé publique mondial important en raison de son taux de mortalité et de morbidité plus rapide. Diverses mesures de précaution telles que la distanciation sociale ont été définies à travers le monde pour réduire sa transmission. Cependant, la faisabilité de la mise en œuvre de la distanciation sociale est fonction de multiples facteurs, notamment la morphologie urbaine, la densité de population et la disponibilité des services socio-économiques essentiels. À l'aide de l'analyse des valeurs aberrantes Getis-Ord G* et Spatial-Cluster, nous avons ciblé les centres névralgiques où une distanciation sociale efficace sera difficile à atteindre dans la région du Haut-Ouest afin d'optimiser l'intervention et l'allocation des ressources. Nous avons également examiné les facteurs déterminant la distanciation sociale efficace à l'aide de la régression pondérée géographiquement (GWR). La facilité de réalisation de l'indice de distanciation sociale (ESDI) a été acquise auprès du centre de recherche WorldPop Group de l'Université de Southampton, la disponibilité en eau douce du Centre de données et d'applications socio-économiques (SEDAC) et la taille moyenne des ménages du DHIMS-2. Notre analyse statistique spatiale indique que l'ESDI est significativement auto-corrélée spatialement ; avec des points chauds se produisant généralement au cœur urbain. En utilisant à la fois les modèles de régression globale (OLS) et locale (GWR), nous avons constaté que les relations entre l'ESDI et la zone bâtie, la proportion bâtie, la densité de population et la disponibilité en eau douce étaient statistiquement significatives. Nous suggérons que dans les zones où il est difficile d'atteindre la distanciation sociale en raison de la conception bâtie ou de la densité de population, une surveillance constante soit adoptée pour une détection en temps opportun.Translated Description (Spanish)
Resumen El Covid-19 se ha convertido en un importante problema de salud pública mundial debido a su tasa más rápida de mortalidad y morbilidad. Varias medidas de precaución, como el distanciamiento social, se han esbozado en todo el mundo para reducir su transmisión. Sin embargo, la practicidad de implementar el distanciamiento social es una función de múltiples factores que incluyen; morfología urbana, densidad de población y disponibilidad de servicios socioeconómicos esenciales. Utilizando el análisis de valores atípicos de Getis-Ord G* y Spatial-Cluster, nos dirigimos a los centros de puntos críticos donde será difícil lograr un distanciamiento social efectivo dentro de la Región del Alto Oeste para optimizar la intervención y la asignación de recursos. También examinamos los factores que determinan el Distanciamiento Social efectivo utilizando la Regresión Geográficamente Ponderada (GWR). El índice de facilidad para lograr el distanciamiento social (ESDI) se adquirió del centro de investigación del Grupo WorldPop en la Universidad de Southampton, la disponibilidad de agua dulce del Centro de Datos y Aplicaciones Socioeconómicas (SEDAC) y el tamaño promedio de los hogares de DHIMS-2. Nuestro análisis estadístico espacial indica que la ESDI está significativamente autocorrelacionada espacialmente; con puntos críticos que ocurren generalmente en el núcleo urbano. Utilizando los modelos de regresión global (OLS) y local (GWR), encontramos que las relaciones entre ESDI y el área urbanizada, la proporción urbanizada, la densidad de población y la disponibilidad de agua dulce fueron estadísticamente significativas. Sugerimos que las áreas donde es difícil lograr el distanciamiento social debido al diseño urbano o la densidad de población, se adopte una vigilancia constante para su detección oportuna.Files
latest.pdf.pdf
Files
(1.5 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:cdc68ccfde3450aeeecce72e6a916d9f
|
1.5 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- الاستهداف المكاني والتنبؤ بالعوامل المسؤولة عن التباعد الاجتماعي الأمثل القائم على كوفيد-19 – حالة منطقة الغرب الأعلى، غانا
- Translated title (French)
- Ciblage spatial et prédiction des facteurs responsables de la distanciation sociale optimale basée sur la Covid-19 – le cas de la région du Haut-Ouest, au Ghana
- Translated title (Spanish)
- Orientación espacial y predicción de factores responsables del distanciamiento social óptimo basado en Covid-19: el caso de la región del Alto Oeste, Ghana
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4212814848
- DOI
- 10.21203/rs.3.rs-1364371/v1
References
- https://openalex.org/W2018204249
- https://openalex.org/W2529689886
- https://openalex.org/W3035138725
- https://openalex.org/W3039902004
- https://openalex.org/W3041985295
- https://openalex.org/W3044518192
- https://openalex.org/W3080196960
- https://openalex.org/W3085501849
- https://openalex.org/W3098639901
- https://openalex.org/W3107819211
- https://openalex.org/W3109727944
- https://openalex.org/W3165340359
- https://openalex.org/W3165910152
- https://openalex.org/W3196092120