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Lo studio fornisce la prova delle ingiustizie sociali rigide nei risultati COVID-19

Un approccio geocoding - collegando i dati ordinariamente raccolti di salute pubblica ai fattori socioeconomici della vicinanza - tariffe coerente più alte di manifestazioni della malattia COVID-19 e della morte fra la gente che vive nelle comunità più-svantaggiate, rapporti uno studio nel giornale dicembre/di novembre della gestione di salute pubblica e pratica. Il giornale è pubblicato nel portafoglio di Lippincott da Wolters Kluwer.

Il nostro studio fornisce la prova delle ingiustizie sociali rigide nei risultati COVID-19 sia alla contea che ai livelli di codice postale negli Stati Uniti. Queste profonde disparità parlano a come la pandemia COVID-19 sta pregiudicando le popolazioni vulnerabili ed ingiustizie attuali di salubrità dell'esacerbazione.„

Jarvis T. Chen, ScD, Harvard T.H. Chan School della salute pubblica, Boston

Fattori socioeconomici che pregiudicano i risultati COVID-19 - geocoding fornisce i nuovi onsights

Dott. Chen e co-author Nancy Krieger, PhD, contea analizzata e di dati livelli del codice dello ZIP COVID-19 sui risultati - morti, casi confermati e casi positivi delle percentuali - in New York ed in Illinois, il 5 maggio 2020. A quel tempo, New York e l'Illinois erano fra “i hotspot„ per i casi COVID-19 e le morti negli Stati Uniti.

I ricercatori hanno applicato un metodo geocoding stabilito per analizzare i risultati COVID-19 in termini di fattori socioeconomici della vicinanza chiave, compreso la percentuale dei residenti che vivono nella povertà, la percentuale con la famiglia che ammucchia e la percentuale delle persone di colore (all'infuori di bianco del non Latino-americano).

Questi ed altre a misure socioeconomiche basate a area (ABSMs) sono stati indicati per essere forti indicatori delle disparità attraverso una vasta gamma di risultati di salubrità. Il ASBMs è stato sviluppato come componente del progetto Geocoding di disparità di salute pubblica, stabilito per indirizzare la mancanza di informazioni sui fattori socioeconomici nella maggior parte dei dati di controllo sanitario di salute pubblica.

L'analisi ha mostrato i livelli elevati coerente dei risultati COVID-19 per i residenti delle aree più socioeconomico svantaggiate. di dati livelli della contea hanno mostrato le più alte tariffe delle morti COVID-19 nelle aree con più gente che vive nella povertà, nella famiglia aumentata che ammucchiano ed in più persona di colore. Il tasso di mortalità COVID-19 era circa cinque volte più superiore a in contee con il più alta percentuale della persona di colore.

L'analisi dei dati di codice postale di fine-risoluzione ha mostrato le più alte tariffe degli argomenti confermati COVID-19 per tutto il ABSMs. Nell'Illinois, la tariffa della diagnosi COVID-19 era cinque volte più su nei codici postali con il più alta percentuale della persona di colore.

I dati di codice postale da New York egualmente hanno mostrato le simili disparità, anche con i gradi di infezione molto più alti della città. La tariffa delle prove positive COVID-19 era più di 60 per cento più d'altezza nei codici postali con il più alta percentuale della gente con i redditi del livello di povertà.

C'è un bisogno urgente affinchè i dati in tempo reale aiuti nell'identificazione dei gruppi di comunità all'elevato rischio dell'infezione COVID-19, della malattia seria e della morte. I dati ordinariamente raccolti di salute pubblica comprendono poche o nessun informazioni sui fattori socioeconomici che possono avere un impatto importante sui rischi COVID-19. I dati sulla corsa/sull'origine etnica più spesso sono raccolti ma mancano per molti pazienti.

Le cartelle mediche di Geocoding e collegarli ai dati di censimento statunitense Sui fattori della vicinanza, compreso l'uso di ABSMs, possono computare i preventivi validi delle disparità socioeconomiche nella salubrità. “Guardando attraverso gli Stati Uniti, la gente che vive nelle contee più impoverite, ammucchiate e razziale ed economicamente polarizzate stanno avvertendo le tariffe sostanzialmente elevate dell'infezione COVID-19 e della morte,„ DRS. Chen e Krieger scrivono.

I dipartimenti di salubrità del locale e dello stato possono applicare facilmente gli stessi metodi ai dati ordinariamente raccolti di sorveglianza facendo uso di un foglio elettronico di Excel o del codice della R disponibile dal sito Web degli autori: https://www.hsph.harvard.edu/thegeocodingproject/covid-19-resources/

Osservazioni di Dott. Chen: “La nostri metodologia e risultati diretti redditizi possono dipartimenti dello stato di guida e motivare e di salubrità del locale per generare i dati relativi al video delle ingiustizie nei risultati COVID-19 ed a guidare l'allocazione delle risorse per attenuare queste ingiustizie.„

Source:
Journal reference:

Chen, J.T., et al. (2020) Revealing the Unequal Burden of COVID-19 by Income, Race/Ethnicity, and Household Crowding. US County Versus Zip Code Analyses. Journal of Public Health Management and Practice. doi.org/10.1097/PHH.0000000000001263.