[論文レビュー] Racial/ethnic and socioeconomic disparities of Covid-19 attacks rates in Suffolk County communities

Daniel Dobin, Alexander Dobin|Cold Spring Harbor Laboratory Institutional Repository (Cold Spring Harbor Laboratory)|Apr 25, 2020

COVID-19 epidemiological studies参考文献 10被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、ニューヨーク州サフォーク郡の128の地域における新型コロナウイルスの感染率に、人種的・民族的および社会経済的格差が及ぼす影響を、地域レベルの人口統計および経済データを用いて調査した。研究では、マイノリティ人口の割合が感染率の最も強い予測要因であることが判明し、BlackおよびHispanicコミュニティの感染率はWhiteコミュニティに比べて4.1倍高いことが明らかになった。これはパンデミックの影響に見られる構造的な不平等を示している。

ABSTRACT

We investigated the dependence of Covid-19 attack rates on demographic and socioeconomic factors for the communities in Suffolk County (Long Island, New York State), presently the 5th most-affected county in the United States. Confirming the previous observations that minorities are disproportionately impacted by the Covid-19 disease, we found that the attack rate is strongly correlated with the minority population proportion, with an alarmingly high $\sim4$-fold attack rate increase for Black and Hispanic populations.

研究の動機と目的

• ニューヨーク州サフォーク郡における地域レベルの人口統計と新型コロナウイルス感染率の関係を評価すること。
• 人種的・民族的および社会経済的要因が、感染率の上昇と相関しているかどうかを特定すること。
• 脆弱なコミュニティにおける格差を定量化することで、公衆衛生政策に貢献すること。
• 新型コロナウイルスに特に大きな影響を受けるマイノリティコミュニティに対して、的確な介入策の必要性を強調すること。

提案手法

• 2020年4月10日から11日までの期間、サフォーク郡保健局のウェブマップから新型コロナウイルス感染率のデータを収集した。
• censusreporter.org から、2014–2018年アメリカ・コミュニティ調査のデータを取得した。
• 感染率を、合計陽性者数を地域総人口で除算することで定義した。
• ピアソン相関および最小二乗法による線形回帰分析を用いて、感染率と予測変数との関係を分析した。
• すべての推定値の95％信頼区間を算出するために、10,000回のブートストラップ法を適用した。
• 多変量線形回帰分析を実施し、予測変数間の多重共線性を評価するために、ペairwise相関を検討した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 サフォーク郡の地域において、マイノリティ住民の割合と新型コロナウイルス感染率の間に有意な相関が存在するか？
• RQ2 所得水準や貧困率といった社会経済的要因は、人種的・民族的要因を除いて感染率にどのように関連しているか？
• RQ3 人口統計的および経済的変数が、地域レベルの新型コロナウイルス感染率の変動をどの程度説明できるか？
• RQ4 他の社会経済的要因を考慮した後でも、マイノリティ人口の割合が感染率の最も強い予測要因のままか？
• RQ5 地域内におけるBlack、Hispanic、Asian、White住民間で、感染率の差が測定可能か？

主な発見

• マイノリティ住民の割合が高い地域では、感染率とマイノリティ人口の割合の間に強く相関が見られ、ピアソン相関係数は R = 0.61（95％信頼区間 [0.41, 0.75]）であった。
• BlackおよびHispanic住民の感染率は、White住民に比べて4.1倍高く、95％信頼区間は [2.6, 6.1] であった。
• マイノリティ人口が20％未満の地域では、一人当たり収入と感染率の間には有意な相関が認められず（R = 0.14、95％信頼区間 [-0.06, 0.45]）、有意差がなかった。
• マイノリティ人口の割合が、収入、貧困率、年齢などの他の予測要因よりも、感染率との絶対相関が最も高かった。
• 一人当たり収入、中位世帯収入、平均通勤時間は、マイノリティ人口割合と強く負の相関を示しており、多重共線性が生じていることが示された。
• ペアごとの予測変数を用いた多変量線形回帰分析では、モデルの改善が有意に認められず、社会経済的変数の個別効果を特定するには統計的パワーが不足していることが示された。