The course of COVID-19 in patients with comorbidities

Bc. Michal Zavřel

Bachelor's thesis

Anotácia:

V této bakalářské práci se věnujeme vlivu komorbidit na průběh onemocnění COVID-19. Komorbidity porovnáváme mezi sebou a zjišťujeme, která má na průběh covidu největší vliv. Dále se také snažíme predikovat pravděpodobnost těžkého průběhu COVID-19 u pozitivních pacientů. Za tímto účelem vytvoříme 2 modely logistické regrese. Predikované pravděpodobnosti těžkého průběhu uspořádáme do univerzální tabulky, ve kterých si kdokoliv může vyhledat svoji pravděpodobnost na těžký průběh nemoci. V této práci pracujeme s datovým souborem od Ústavu zdravotnických informací a statistiky ČR, který obsahuje informace o covid pozitivních pacientech za období od 1. března 2020 do 1. února 2022.

Abstract:

In this thesis, we study the influence of comorbidities on the course of COVID-19. We compare the comorbidities and search, which one has the greatest influence on the course of COVID-19. We also try to predict the probability of a severe course of COVID-19 in positive patients. For this purpose, we create 2 logistic regression models. We organize the predicted probabilities of the severe course into a universal table in which anyone can look up their probability of the severe course. In this thesis, we work with the data set from the Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic, which contains information on covid positive patients for the period from 1 March 2020 to 1 February 2022.

Keywords

Logistická regrese, Kontingenční tabulky, Logit model, Matice záměn, Chí-kvadrát test, komorbidity, COVID-19, Logistic regression, Contingency tables, Confusion matrix, Chi-squared test, comorbidities

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 11. 5. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 22. 6. 2022
• Vedúci: Mgr. Andrea Kraus, M.Sc.
• Oponent: Mgr. Vojtěch Šindlář

Masaryk University

Faculty of Science

Bachelor programme / odbor:
Mathematics / Statistics and data analysis