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意大利各地区全因死亡率波动的时间相关网络重建:温度和节点间通量的重要性。

Reconstruction of the Temporal Correlation Network of All-Cause Mortality Fluctuation across Italian Regions: The Importance of Temperature and Among-Nodes Flux.

作者信息

Gigante Guido, Giuliani Alessandro

机构信息

Radiation Protection and Computational Physics, Istituto Superiore di Sanità, 00161 Rome, Italy.

Environment and Health Department, Istituto Superiore di Sanità, 00161 Rome, Italy.

出版信息

Entropy (Basel). 2022 Dec 23;25(1):21. doi: 10.3390/e25010021.

DOI:10.3390/e25010021
PMID:36673162
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9858294/
Abstract

All-cause mortality is a very coarse grain, albeit very reliable, index to check the health implications of lifestyle determinants, systemic threats and socio-demographic factors. In this work, we adopt a statistical-mechanics approach to the analysis of temporal fluctuations of all-cause mortality, focusing on the correlation structure of this index across different regions of Italy. The correlation network among the 20 Italian regions was reconstructed using temperature oscillations and traveller flux (as a function of distance and region's attractiveness, based on GDP), allowing for a separation between infective and non-infective death causes. The proposed approach allows monitoring of emerging systemic threats in terms of anomalies of correlation network structure.

摘要

全因死亡率是一个非常粗略但非常可靠的指标,用于检验生活方式决定因素、系统性威胁和社会人口因素对健康的影响。在这项工作中,我们采用统计力学方法分析全因死亡率的时间波动,重点关注该指标在意大利不同地区的相关结构。利用温度振荡和旅行者流量(作为距离和地区吸引力的函数,基于国内生产总值)重建了意大利20个地区之间的相关网络,从而区分感染性和非感染性死亡原因。所提出的方法允许根据相关网络结构的异常情况监测新出现的系统性威胁。

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