Geographical distribution of COVID-19 infection across Saudi Arabia

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. Saudi Arabia, a large country in terms of population size and geographical area, is divided into administrative areas and governorates. It has metropolises, cities (large, medium sized, and small), towns, villages and rural neighborhoods, classifiable into well equipped, rapidly expanding, and others. The COVID-19 epidemics spread all over the country with differentials in infection rates, percentages, and affected persons, alongside daily increases. This analysis, focused on administrative areas, aimed to comprehend the spread and escalation of the epidemic, in addition to highlighting the distribution of the infected population with a special emphasis on geographical spread and seasonal variations.

Materials and methods. This analysis of data compiled from COVID-19 daily reports published by the Saudi Arabian Ministry of Health considers into account administrative areas and localities (neighborhoods) to demonstrate the distribution of spread, increase in infection, and the proportion of population infected between March 21, 2020 and May 4, 2023.

Results. A large majority of the infected cases were reported in three major administrative areas including Riyadh, Makkah, and the Eastern Region. Other regions had a smaller number of infected cases. However, some locations, especially medium-sized upcoming towns and neighborhoods experienced greater number of people seriously affected at a rapid pace, with seasonal differentials, in medium sized upcoming cities — the governorate headquarters and promising future cities, apart from the major cities.

Conclusions. COVID-19 spread in the country followed a certain regional pattern. Beyond the populous administrative areas, upcoming cities in fast changing areas had a high impact. Thus, having a categorization of major, medium or low spread is necessary. Such detailing of COVID-19 infection would be useful not only to develop combating strategies but also to create epidemic and emergency preparedness.

About the authors

H.M. Aldossari

Imam Mohammed Ibn Saud Islamic University

Author for correspondence.
Email: hmd5300@yahoo.com

DSc (Philosophy), Department of Geography and Geographical information systems

Saudi Arabia, Riyadh

A. Abdul Salam

Institute of Demographical Studies, King Saud University

Email: hmd5300@yahoo.com

DSc (Philosophy)

Saudi Arabia, Riyadh

References

  1. Abohamr S.I., Abazid R.M., Aldossari M.A., Amer H.A., Badhawi O.S., Aljunaidi O.M., Alzarzour S.H., Saadeddin H.M., Bhat F.A., Elsheikh E. Clinical characteristics and in-hospital mortality of COVID-19 adult patients in Saudi Arabia. Saudi Med. J., 2020,vol. 41, no. 11, pp. 1217–1226. doi: 10.15537/smj.2020.11.25495
  2. Ahmad N. COVID-19 modeling in Saudi Arabia using the modified susceptible-exposed-infectious-recovered (SEIR) model. Cureus, 2020, vol. 12, no. 9: e10452. doi: 10.7759/cureus.10452
  3. Al-Otaibi S.T. The battle against Coronavirus disease 2019 (COVID-19) in the Kingdom of Saudi Arabia. Public health perspective. Saudi Med. J., 2020, vol. 41, no. 12, pp. 1285–1291. doi: 10.15537/smj.2020.12.25459
  4. Alabdulkarim N., Alsultan F., Bashir S. Gulf countries responding to COVID-19. Dubai Med. J., 2020, vol. 3, no. 2, pp. 58–60. doi: 10.1159/000508662
  5. Alanezi F., Aljahdali A., Alyousef S., Alrashed H., Alshaikh W., Mushcab H., Alanzi T. Implications of Public Understanding of COVID-19 in Saudi Arabia for fostering effective communication through awareness framework. Front. Public Health, 2020, vol. 8: 494. doi: 10.3389/fpubh.2020.00494
  6. Aldossari H.M. Exploring interrelationships of COVID-19 dimensions in Saudi Arabia: a systematic review. Bull. Natl Res. Cent., 2023, vol. 47, no. 1: 73 doi: 10.1186/s42269-023-01041-w
  7. Almaghlouth I., Islam T., Alamro N., Alsultan A., Alfadda A., Al-Muhsen S., Almasry A., Almadi M.A., Hersi A., BaHammam A. Mapping COVID-19 related research from Saudi Arabia, a scoping review. Between reality and dreams. Saudi Med. J., 2020, vol. 41, no. 8, pp. 791–801. doi: 10.15537/smj.2020.8.25163
  8. Alqarni M.S., Alghamdi M., Muhammad T., Alshomrani A.S., Khan M.A. Mathematical modeling for novel coronavirus (COVID-19) and control. Numer. Methods Partial Differ. Equ., 2022, vol. 38, no. 4, pp. 760–776. doi: 10.1002/num.22695
  9. Alrasheed H., Althnian A., Kurdi H., Al-Mgren H., Alharbi S. COVID-19 Spread in Saudi Arabia: modeling, simulation and analysis. Int. J. Environ. Res. Public Health, 2020, vol. 7, no. 21: 7744. doi: 10.3390/ijerph17217744
  10. Alshammari F.S. A mathematical model to investigate the transmission of COVID-19 in the Kingdom of Saudi Arabia. Comput. Math. Methods Med., 2020, vol. 2020: 9136157. doi: 10.1155/2020/9136157
  11. Alyami M.H., Naser A.Y., Orabi M.A.A., Alwafi H., Alyami H.S. Epidemiology of COVID-19 in the Kingdom of Saudi Arabia: an ecological study. Front. Public Health, 2020, vol. 8: 506. doi: 10.3389/fpubh.2020.00506
  12. Barry M., Al Amri M., Memish Z.A. COVID-19 in the Shadows of MERS-CoV in the Kingdom of Saudi Arabia. J. Epidemiol. Glob. Health, 2020, vol. 10, no. 1, pp. 1–3. doi: 10.2991/jegh.k.200218.003
  13. Barry M., Ghonem L., Alsharidi A., Alanazi A., Alotaibi N.H., Al-Shahrani F.S., Al Majid F., Bahammam A.S. Coronavirus disease-2019 pandemic in the Kingdom of Saudi Arabia: mitigation measures and hospital preparedness. J. Nat. Sci. Med., 2020, vol. 3, no. 3, pp. 155–158. doi: 10.4103/JNSM.JNSM_29_20
  14. Baz A., Alhakami H. Fuzzy based decision making approach for evaluating the severity of COVID-19 pandemic in cities of Kingdom of Saudi Arabia. Comput. Mater. Contin., 2021, vol. 66, no. 2, pp. 1155–1147. doi: 10.32604/cmc.2020.013215
  15. Esmat M.A.E. How AI, data science and technology is used to fight the pandemic COVID-19: case study in Saudi Arabia environment. Research in World Economy, 2020, vol. 11, no. 5, pp. 409–419. doi: 10.5430/rwe.v11n5p409
  16. Ismail A., Alagha O. The impact of COVID-19 lockdown on the air quality of Eastern Province, Saudi Arabia. Air Qual. Atmos. Health, 2021, vol. 14, no. 1, pp. 117–128. doi: 10.1007/s11869-020-00918-3
  17. Jdaitawi M., Jdaitawi L., Alkurdi R. Analyzing the spread of COVID-19 in Saudi Arabia and controlling disease strategies. Int. J. Intern. Emerg. Med., 2020, vol. 3, no. 1: 1028.
  18. Jokhdar H., Khan A., Asiri S., Motair W., Assiri A., Alabdulaali M. COVID-19 mitigation plans during Hajj 2020: a success story of zero cases. Health Secur., 2021, vol. 19, no. 2, pp. 133–139. doi: 10.1089/hs.2020.0144
  19. Khoshaim H.B., Al-Sukayt A., Chinna K., Nurunnabi M., Sundarasen S., Kamaludin K., Baloch G.M., Hossain S.F.A. Anxiety level of university students during COVID-19 in Saudi Arabia. Front. Psychiatry, 2020, vol. 11: 579750. doi: 10.3389/fpsyt.2020.579750
  20. Obied D.A., Alhamlan F.S., Al-Qahtani A.A., Al-Ahdal M.N. Containment of COVID-19: the unprecedented response of Saudi Arabia. J. Infect. Dev. Ctries, 2020, vol. 14, no. 7, pp. 699–706. doi: 10.3855/jidc.13203
  21. Salam A.A., Al-Khraif R.M., Dilip T.R., Elsegaey I. Coronavirus disease 2019 in proportion to population: a historical analysis of Saudi Arabia. Bull. Natl. Res. Cent., 2022, vol. 46, no. 1: 198. doi: 10.1186/s42269-022-00876-z
  22. Salam A.A., Al-Khraif R.M., Elsegaey I. COVID-19 in Saudi Arabia: an overview. Front. Public Health, 2022, vol. 9: 736942. doi: 10.3389/fpubh.2021.736942
  23. Yezli S., Khan A. COVID-19 social distancing in the Kingdom of Saudi Arabia: bold measures in the face of political, economic, social and religious challenges. Travel Med. Infect. Dis., 2020, vol. 37: 101692. doi: 10.1016/j.tmaid.2020.101692

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. COVID-19 daily infections in Saudi Arabia and its 13 administrative areas

Download (1MB)
3. Figure 2. Percentage distribution of COVID-19 spread at various locations by administrative areas

Download (1MB)
4. Figure 2. Percentage distribution of COVID-19 spread at various locations by administrative areas

Download (815KB)

Copyright (c) 2024 Aldossari H., Abdul Salam A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».