[논문 리뷰] 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)|2020. 04. 25.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 10인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 뉴욕주 서프크라운 카운티의 128개 지역에서 코로나19 감염률의 인종/민족 및 사회경제적 격차를 지역 수준의 인구통계 및 경제 데이터를 사용하여 조사한다. 연구 결과, 少수민족 비율이 감염률의 가장 강력한 예측 변수임을 확인하였으며, 흑인 및 히스패닉 지역 주민들의 감염률은 백인 지역 주민들보다 4.1배 높았으며, 패an데믹 영향에 대한 체계적 불평등을 드러낸다.

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.

연구 동기 및 목표

• 뉴욕주 서프크라운 카운티에서 지역 수준의 인구통계와 코로나19 감염률 간의 관계를 평가하기 위해.
• 인종/민족 및 사회경제적 요인이 높은 감염률과 상관관계가 있는지 확인하기 위해.
• 취약 지역 사회 내 격차를 정량화하여 공중보건 정책 수립에 기여하기 위해.
• 코로나19에 의해 특히 영향을 받는 少수민족 지역 사회에 대한 맞춤형 개입의 필요성을 강조하기 위해.

제안 방법

• 2020년 4월 10일~11일 기준으로 서프크라운 카운티 보건국 웹맵에서 코로나19 감염률 데이터를 수집하였다.
• censusreporter.org에서 확보한 2014~2018년 미국 인구조사 자료를 바탕으로 인구통계 및 사회경제적 데이터를 확보하였다.
• 감염률을 총 양성 사례수를 총 지역 인구수로 나눈 값으로 정의하였다.
• 피어슨 상관계수 및 선형 최소제곱 회귀 분석을 통해 감염률과 예측 변수 간의 관계를 분석하였다.
• 모든 추정치의 95% 신뢰구간을 산출하기 위해 10,000개의 표본을 사용한 부트스트래핑을 적용하였다.
• 다중선형 회귀 분석을 실시하고, 예측 변수 간의 다중공선성 여부를 평가하기 위해 쌍별 상관관계를 분석하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 서프크라운 카운티 지역 사회에서 少수민족 비율과 코로나19 감염률 간에 유의미한 상관관계가 존재하는가?
• RQ2 소득 인하, 빈곤 수준 등의 사회경제적 요인이 인종/민족과 별개로 감염률과 어떻게 관련되어 있는가?
• RQ3 인구통계 및 경제 변수가 지역 수준의 코로나19 감염률 변동성을 얼마나 설명하는가?
• RQ4 기타 사회경제적 요인을 고려한 후에도 少수민족 비율이 감염률의 가장 강력한 예측 변수로 유지되는가?
• RQ5 지역 내 흑인, 히스패닉, 아시아계, 백인 인구 간에 감염률 격차가 측정 가능한가?

주요 결과

• 다양한 소수민족 비율이 높은 지역의 감염률은 소수민족 비율과 강하게 상관관계가 있으며, 피어슨 상관계수는 R = 0.61 (95% CI [0.41, 0.75])이다.
• 흑인 및 히스패닉 인구의 감염률은 백인 인구보다 4.1배 높았으며, 95% 신뢰구간은 [2.6, 6.1]이다.
• 소수민족 비율이 20% 이하인 지역에서는 인구당 소득과 감염률 간에 유의미한 상관관계가 없었다 (R = 0.14, 95% CI [-0.06, 0.45]).
• 소수민족 비율이 감염률과 가장 높은 절대 상관관계를 보였으며, 소득, 빈곤, 연령 등의 다른 예측 변수보다 뛰어났다.
• 인구당 소득, 중위 가구 소득, 평균 출퇴근 시간은 소수민족 비율과 강하게 반비례 관계를 보였으며, 다중공선성이 있음을 시사한다.
• 예측 변수 쌍을 사용한 다중선형 회귀 분석에서 모델 성능 향상이 유의미하지 않아, 사회경제적 변수의 개별 영향을 분리하기 위한 통계적 검정력이 부족함을 시사한다.