تهدف الدّراسة إلى المقارنة بينَ موجات وباء covid-19 التي اجتاحت العالم، وفقاً لبعض الخصائص (عدد الوفيّات، عدد الإصابات، مُدّة الموجة، التّقسيمة الجغرافيّة، نسب التلقيح)، ومعرفة فيما إذا كان هناك فارق جوهري بين متوسطات كلاً من إصابات ووفيّات الموجات أم لا، ومن ثم استخدام نماذج السّلاسل الزّمنية المقطعيّة في اقتراح نموذج إحصائي يمكن التّنبؤ من خلاله بأعداد الوفيّات بفيروس كورونا في حال اجتاحت القارّات موجة جديدة من الوباء، ودراسة العلاقة بين نسب التّلقيح وكلّاً من أعداد الوفيّات والإصابات في الدّول الأكثر تلقيحاً.
تَضمُّ الدّراسة جميع دول العالم مفروزة حسب القارّات (آسيا، إفريقيا، أوروبا، أمريكا الشّماليّة، أمريكا الجّنوبيّة، أمريكا الوسطى، أوقيانوسيا) بالإضافة للصّين بمقاطعاتها ال 34 كحالةِ خاصّة، وفيما يخصّ اللقاح تمَّ دراسة العلاقة بين نسب التّلقيح وكلّاَ من أعداد الوفيّات والإصابات في الدّول الأكثر تلقيحاً وهي: (الإمارات العربيّة المتّحدة، المملكة المتّحدة، الولايات المتّحدة الأمريكيّة، كندا، ألمانيا)، وذلك باستخدام بيانات أعداد الوفيّات والإصابات منذ بداية الجّائحة وإلى 3/6/2021م، وبيانات نسب التّلقيح منذ 20/12/2020م إلى 7/6/2021م.
ولتحقيق هدف الدّراسة تمَّ استخدام اختباري ANOVA و Independent Samples Test لاختبار وجود فارق جوهريّ بين متوسّطات إصابات ووفيّات الموجات حسب القارّات.
ثم تم تقسيم الفترة الزّمنية للموجات بطريقتين، الأولى طريقة الموجات المنفصلة وفيها تُعامل كلُّ موجةٍ كحالةٍ منفصلةٍ عن غيرها لها شروط بدايةٍ ونهاية؛ وتم الاعتماد على تصريحات منظّمة الصّحة العالميّة والمكاتب الإقليميّة التّابعة لها فيما يخص تواريخ الموجات، والثّانية الموجات المتّصلة وهي التي تكون فِيها نهاية موجة تحدّد حتمَاً بداية الموجة التي تليها بحيث لا يوجد فواصل بينها.
ثم لكلّ موجة في كلّ قارّة وبالطّريقتين تمّ اختبار استقرار السّلاسل الزّمنيّة للمتغيّرات الدّاخلة في النّموذج لتجنّب الوصول إلى نتائج مضلّلة فِيمَا يُعرَف بالانحدار الزّائف، وذلك عن طريق نتائج اختباريّ ديكي فولر الموسّع وفيليبس بيرّون وهما من أكفأ الاختبارات لجذر الوحدة. 
وبعدها لتقدير النّموذج الأنسب لأثر الإصابات في الوفيّات في كلّ موجة حسب القارّة، تم استخدام اختبار (Hausman) لمعرفة أيّ النّموذجين أكثر ملائمة للموجة بين نموذج التّأثيرات العشوائيّة (Random effects model) ونموذج التّأثيرات الثابتة (Fixed effects model)، ثم تم استخدام اختبار (Redundant fixed effects-likelihood) لمعرفة أيّ النّماذج أكثر ملائمة للدّراسة بين نموذج الانحدار التجميعيّ (Pooled regression model) ونموذج التّأثيرات الثابتة (Fixed effects model) وذلك باستخدام البرنامج الإحصائيّ Eviews.
وتمّ العمل على كل موجة في كلّ قارّة على حِدة لأنَّ هذه الطّريقة توفّر ملاءمة أفضل للسلوك المتموّج الّذي لوحظ في منحنى الإصابات في القارّات.
وفيما يخص علاقة نسب التّلقيح بأعداد كلاً من الإصابات والوفيّات، تمَّ استخدام معامل بيرسون لمعرفة فيما إذا بدأت النّتائج المرجوّة من الّلقاح بالظّهور أم لا.
ومن أهمّ النّتائج التي توصّلت إليها الدّراسة: وجود فوارق جوهريّة بين متوسّطات كلاً من إصابات ووفيّات الموجات حسب القارّة، التّقسيمة الزّمنيّة لموجات الوباء وفق طريقة الموجات المنفصلة توضّح خطورة زيادة الإصابات في زيادة الوفيات بشكل أفضل وتعطي قدرة تفسيريّة أعلى للنّماذج، نموذج الانحدار التّجميعيّ لم يتم اختياره كنموذج أنسب لتقدير أثر عدد الإصابات في عدد الوفيّات، بأيّ موجة في أيّ قارّة، النّماذج المقدّرة لكلّ موجة في كلّ قارّة باستخدام الأنسب بين FEM وREM كانت معنويّة باحتمال ثقة قدره 99%.
وننوّه هنا أنَّ دقّة التّوقعات والنّماذج في هذه الدّراسة تختلف باختلاف جودة المراقبة والإبلاغ عن الإصابات والوفيّات في كل بلد من بلدان القارّة.