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虽然冠状病毒大流行影响了所有人口群体和地区，但某些地区受到的影响比其他地区更严重。本文将退伍军人视为潜在的弱势群体，由于他们的合并症，即身体和精神健康挑战的发生率更高，他们可能比其他人更容易受到感染。本文使用 122 个退伍军人医疗保健系统 (HCS) 的数据，测试了三种机器学习模型进行预测分析。结合 LASSO 和岭回归与五倍交叉验证的效果最佳。我们发现社会人口特征对病例和死亡都有很高的预测性——甚至比任何医院特定的特征都更重要。这些结果表明，社会人口和社会资本特征是公共卫生结果的重要决定因素，尤其是对于退伍军人等弱势群体而言，应该进一步研究。
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