[논문 리뷰] Excess death rates for Republicans and Democrats during the COVID-19 pandemic

Wallace Jacob, Paul Goldsmith-Pinkham외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 22.

COVID-19 and healthcare impacts인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 오하이오주와 플로리다주 2017년 투표자 등록 데이터를 2018~2021년 사망 기록과 연결하여 코로나19 팬데믹 기간 동안 정당 소속에 따른 개인 수준의 과잉 사망률을 분석한다. 연구 결과, 전체적으로 공화당 지지자들은 민주당 지지자들보다 5.4个百分点(76%) 높은 과잉 사망률을 보였으며, 특히 백신이 광범위하게 보급된 후 격차가 크게 벌어졌다. 이는 특히 백신 접종률이 낮은 지역에서 두드러졌다.

ABSTRACT

Political affiliation has emerged as a potential risk factor for COVID-19, amid evidence that Republican-leaning counties have had higher COVID-19 death rates than Democrat-leaning counties and evidence of a link between political party affiliation and vaccination views. This study constructs an individual-level dataset with political affiliation and excess death rates during the COVID-19 pandemic via a linkage of 2017 voter registration in Ohio and Florida to mortality data from 2018 to 2021. We estimate substantially higher excess death rates for registered Republicans when compared to registered Democrats, with almost all of the difference concentrated in the period after vaccines were widely available in our study states. Overall, the excess death rate for Republicans was 5.4 percentage points (pp), or 76%, higher than the excess death rate for Democrats. Post-vaccines, the excess death rate gap between Republicans and Democrats widened from 1.6 pp (22% of the Democrat excess death rate) to 10.4 pp (153% of the Democrat excess death rate). The gap in excess death rates between Republicans and Democrats is concentrated in counties with low vaccination rates and only materializes after vaccines became widely available.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 팬데믹 기간 동안 개인 수준에서 정당 소속과 과잉 사망률 간의 연관성을 평가하기 위해.
• 공화당 지지자와 민주당 지지자 경향이 있는 카운티 간에 관찰된 코로나19 사망률 격차가 개인 수준에서도 지속되는지 조사하기 위해.
• 등록된 공화당 지지자와 민주당 지지자 간 과잉 사망률 격차의 시기적 및 지리적 집중 양상을 분석하기 위해.
• 카운티 수준의 백신 접종률이 정당 소속과 과잉 사망률 간 관계를 조절하는 데 어떤 역할을 하는지 평가하기 위해.
• 정당 소속을 건강 결과와 연결하는 데 있어 데이터 제약를 해결하기 위해, 투표자 등록 정보와 개인 수준의 사망 데이터를 연결한 자료를 활용하기 위해.

제안 방법

• 2017년 오하이오주와 플로리다주의 투표자 등록 기록을 2018~2021년 사망 데이터와 개인정보 보호 기반 기록 연결을 통해 개인 수준의 데이터셋을 구축하였다.
• 비모수적 집계를 사용하여 월별, 카운티별, 정당별, 연령군별 수준에서 기준 연도인 2019년 대비 월별 사망 수의 백분율 변화로 과잉 사망률을 계산하였다.
• 2019년 기준 사망 수를 가중치로 사용하여 사전 팬데믹 기간의 사망률 격차를 보정하는 가중 평균을 적용하였다.
• 연도-월-카운티-연령군 고정효과를 포함한 회귀 모델을 사용하여 시간에 따른 공화당 지지자와 민주당 지지자 간 과잉 사망률 격차를 추정하였다.
• 2021년 6월 1일 기준 카운티 수준의 백신 접종률과 과잉 사망률 격차 간 연관성을 시각적 및 통계적 분석으로 평가하였다.
• 관측된 격차가 팬데믹 기간에만 나타나며 측정 편향으로 인한 것이 아니라는 점을 검증하기 위해 2018년 및 2020년 초 데이터를 활용한 가짜 테스트를 실시하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19 팬데믹 기간 동안 개인 수준에서 등록된 공화당 지지자와 민주당 지지자 간 과잉 사망률에 유의미한 차이가 있는가?
• RQ2 공화당 지지자와 민주당 지지자 간 과잉 사망률 격차는 백신이 광범위하게 보급된 이전 또는 이후에 나타나는가?
• RQ3 백신 접종률 수준이 다른 카운티 간 과잉 사망률 격차는 어떻게 변화하는가?
• RQ4 연령, 카운티, 월별로 사전 존재하는 사망 패턴의 격차가 관찰된 격차를 어느 정도 설명하는가?
• RQ5 측정 오차 및 데이터 제약 조건을 고려할 때 정당 소속과 과잉 사망률 간의 관계는 얼마나 견고한가?

주요 결과

• 2018년 1월부터 2021년 12월까지 전체적으로 등록된 공화당 지지자들은 민주당 지지자들보다 5.4个百分点(76%) 높은 과잉 사망률을 보였다.
• 백신이 광범위하게 보급된 후 공화당 지지자와 민주당 지지자 간 과잉 사망률 격차는 크게 벌어졌으며, 이는 1.6个百分点(민주당 지표의 22%)에서 10.4个百分点(민주당 지표의 153%)로 증가하였다.
• 백신 접종률이 낮은 카운티에서 사망률 격차가 가장 두드러졌으며, 백신 접종률이 가장 높은 카운티에서는 거의 격차가 관찰되지 않았다.
• 공화당 지지자와 민주당 지지자 간 과잉 사망률 격차는 백신 보급 이후에야 통계적으로 유의미해졌으며, 백신 보급 후 기간 동안 기울기의 p값은 0.02, 절편의 p값은 0.00이었다.
• 2018년과 2020년 초에는 양 정당의 과잉 사망률이 유사했고, 0을 중심으로 분포하여 팬데믹 이전에 격차가 존재하지 않았음을 시사했다.
• 측정 오차는 결과를 편향시키지 않았으며, 팬데믹 이전에는 격차가 0과 구분되지 않았고, 합리적인 오차 가정 하에서도 상대적 격차는 견고하게 유지되었다.