[论文解读] Excess death rates for Republicans and Democrats during the COVID-19 pandemic

Wallace Jacob, Paul Goldsmith-Pinkham+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 22, 2022

COVID-19 and healthcare impacts被引用 5

一句话总结

本研究将2017年俄亥俄州和佛罗里达州的选民登记数据与2018–2021年的死亡记录相链接，以考察COVID-19疫情期间个体层面按政党归属划分的超额死亡率。研究发现，总体而言，共和党人的超额死亡率比民主党人高出5.4个百分点（76%），且在疫苗广泛可用后，这一差距显著扩大，尤其在低疫苗接种率的县更为明显。

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.

研究动机与目标

• 评估政治党派归属是否与COVID-19疫情期间个体层面的超额死亡率相关。
• 调查在倾向支持共和党和民主党的县之间观察到的COVID-19死亡率差异是否在个体层面依然存在。
• 考察注册共和党和民主党人之间超额死亡率差异的时间分布与地理集中特征。
• 评估县层面疫苗接种率在政治归属与超额死亡率关系之间的调节作用。
• 通过将政治归属与死亡记录进行个体层面的健康结果链接，解决将政治归属与健康结果关联时的数据局限性。

提出的方法

• 通过隐私保护记录链接技术，将俄亥俄州和佛罗里达州2017年的选民登记记录与2018至2021年的死亡数据进行个体层面数据整合。
• 以2019年基线为参照，计算超额死亡率作为月度死亡人数相对于基线的百分比变化，采用非参数聚合方法，按月-县-政党-年龄组别分层处理。
• 使用基于2019年基线死亡人数的加权平均超额死亡率，以控制疫情前的死亡率差异。
• 采用带有年-月-县-年龄组别固定效应的回归模型，估算共和党和民主党人之间超额死亡率随时间的变化差异。
• 通过可视化和统计分析，评估截至2021年6月1日，超额死亡率差距与县层面疫苗接种率之间的关联。
• 利用2018年和2020年初的数据进行安慰剂检验，以验证所观察到的差距仅在疫情期间出现，而非由测量偏差导致。

实验结果

研究问题

• RQ1 在COVID-19疫情期间，注册共和党和民主党人在个体层面是否存在显著的超额死亡率差异？
• RQ2 共和党和民主党人之间的超额死亡率差距是在疫苗广泛可用之前还是之后出现的？
• RQ3 在不同疫苗接种覆盖率的县中，超额死亡率差距如何变化？
• RQ4 年龄、县和月份层面的既存死亡率模式差异在多大程度上可以解释观察到的差异？
• RQ5 所观察到的政治归属与超额死亡率之间的关联是否对测量误差和数据局限性具有稳健性？

主要发现

• 总体而言，从2018年1月至2021年12月，注册共和党的超额死亡率比注册民主党人高出5.4个百分点（76%）。
• 在疫苗广泛可用后，共和党和民主党人之间的超额死亡率差距显著扩大，从1.6个百分点（民主党人水平的22%）上升至10.4个百分点（民主党人水平的153%）。
• 在疫苗接种率较低的县，死亡率差距最为显著，而在疫苗接种率最高的县，差距几乎可以忽略不计。
• 共和党和民主党人之间超额死亡率的差异仅在疫苗接种后变得具有统计学显著性，疫苗后阶段的斜率p值为0.02，截距p值为0.00。
• 在2018年和2020年初，两党人的超额死亡率相似且接近零，表明疫情前并无显著分化。
• 测量误差未对结果造成偏差，因为疫情前差距与零无显著差异，且在合理误差假设下，相对差距依然稳健。