文件名称：covid-19-漏洞：英国社区和地方当局的COVID-19漏洞指数
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更新时间：2024-02-19 23:58:00
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总览 该指数的目的是确定易受COVID-19影响的英国地区。 为了实现这一目标，已将（大部分）开放数据的来源进行了合并，并针对各个地理区域计算了漏洞分数。 地理区域 漏洞分数是在地方当局（LA），病房和中级超级输出区域（MSOA）级别计算的。 这是为了允许进行不同级别的地理分析。 洛杉矶是最大的地理区域，其次是病房，然后是MSOA。 洛杉矶和MSOA之间的面积差异可以在下面的地图中看到（请注意形状区域）： 漏洞分数 为了计算脆弱性得分（在以上地图中以五分位数和十分位数表示）（收集的更多信息），收集了各种指标（例如哮喘患病率）。 这些指标然后根据捕获的信息分为四个领域： 临床（潜在健康状况） 健康与福祉（包括心理健康和孤独感） 经济 社会（包括住房和服务的障碍，恶劣的生活环境） 然后计算每个域的分数。 为了说明给定域中指标之间的相关性，在计算过程中使用了无监督机器学习方法（ 和）对指标进行加权。 可以在元数据文件中找到指标及其域的列表。 然后将这四个域得分合并以产生整体漏洞得分（当前，域以相等的权重合并）。 然后对该分数进行排名和（分为几组，每组包含总人口的相同部分）。 洛杉矶