本文研究了BMI与印度各地区Covid-19早期空间分布和强度的相关性，发现在一系列个人、家庭和区域特征的条件下，成人BMI显著预测了该地区是热点地区的可能性、确诊病例数的自然对数、病死率以及该地区是红色区域的倾向。在控制了空气污染、降雨、温度、衡量人口密度的人口因素、老年人比例以及卫生基础设施(包括人均卫生支出)、呼吸道病例比例以及最近发生的病毒性疾病暴发数量后，BMI在影响病毒空间发病率和传播方面的预测能力并未减弱。在城市环境中受过教育的人群中，成年人BMI与空间结果测量之间的关联尤其明显，并且不受各州测试率差异的影响。我们发现，在女性中，BMI代表了影响病毒严重程度的一系列共病(血红蛋白、高血压和高血糖水平)，而在男性中，这些健康指标不那么重要，暴露于通过工作倾向衡量的感染病毒的风险是有解释的。我们进行异质性和敏感性检查和控制可能由于发病时间的变化而引起的差异。我们的研究结果提供了一个现成的健康标志，可用于识别像印度这样的发展中国家的高危人群。