《Scientific Reports》：Spatio-temporal trends in COVID-19 morbidity and mortality due to elderly: a global perspective
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本研究针对COVID-19大流行期间老年人群发病率和死亡率的时空分布差异，通过线性回归和Theil-Sen模型量化全球六大洲的演变规律。结果显示欧洲老年发病率变化率最高，北美老年死亡率增幅最显著，为构建数据驱动的公共卫生决策体系提供了关键科学依据。
自2020年底爆发以来，新型冠状病毒肺炎（COVID-19）在全球范围内呈现出显著的空间异质性和人群易感性差异，其中老年群体作为脆弱人群表现出更高的发病风险和死亡负担。然而，不同大洲和国家的老年人群COVID-19负担动态演变规律尚不明确，这制约了精准化防控策略的制定。为系统揭示这一科学问题，研究人员在《Scientific Reports》发表了题为"Spatio-temporal trends in COVID-19 morbidity and mortality due to elderly: a global perspective"的论文，通过多维度时空分析揭示了老年人群COVID-19负担的全球分布格局和演变动力学。
研究团队采用生态学研究设计，将全球公开数据库中的COVID-19感染病例和死亡数据转换为每千人的发病率（morbidity rate）和死亡率（mortality rate）。通过主题地图（thematic maps）实现疾病负担的空间可视化，并运用线性回归（linear regression）和泰尔-森回归（Theil-Sen regression）两种统计模型，量化老年人群COVID-19负担的时空变化速率。所有分析均采用双侧检验，显著性水平设定为p-value?<?0.05。
空间分布特征
主题地图显示COVID-19老年发病率和死亡率存在明显的洲际差异，欧洲和北美地区始终呈现高负担聚集态势，而非洲和部分亚洲地区相对较低。
时间变化趋势
线性回归与Theil-Sen模型一致性表明，全球老年人群COVID-19负担呈显著上升趋势（p?<?0.05）。欧洲老年发病率变化率居六大洲之首，大洋洲和北美洲分列二三位；而北美地区老年死亡率变化率最为剧烈，欧洲和非洲紧随其后。
模型稳健性验证
两种回归模型的结果高度吻合，证实了老年负担变化趋势的可靠性。敏感性分析显示结果不受极端值影响。
本研究首次从全球尺度量化了老年人群COVID-19负担的时空分异规律，证实了疾病传播的社会人口学驱动效应。欧洲的高发病率变化率可能与人口老龄化程度和早期防控策略相关，而北美的死亡率快速上升或反映医疗资源分配差异。该研究为构建基于实证的公共卫生应急体系提供了关键数据支撑，尤其对优化老年群体疫苗分配、医疗资源调度等干预措施具有指导意义。研究者建议将时空建模方法纳入未来大流行准备计划，以提升全球健康治理的韧性和精准性。
