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大卫•r .购买解释了把数据分解成子组更准确地揭示了COVID-19对黑人的影响。

•为什么至关重要的数据测量的不成比例的影响在黑人社区COVID-19吗?我们如何基金进一步研究人口崩溃COVID-19的健康的影响?

•看看早期的研究在COVID-19对美国黑人和低收入社区的影响。

医生和公共卫生专家知道,老年人更容易受到流感比其他年龄组。我们也知道的健康的美国黑人比几乎所有其他群体不仅流感,但对于慢性病和癌症。这是两个健康差异的例子,或健康差距——当人群疾病严重程度的差异。

作为我们分析的最新数据COVID-19大流行,一个更完整的画卷在感染、住院和死亡率已经出现,随着新的对话关于健康差距。COVID数据凸显社会科学家,流行病学家和其他公共卫生研究人员早就说:是不够看的数据一次性任何健康问题,包括COVID-19,认为我们的全貌。

通过将数据,把数据分解成子组,比如年龄和种族——我们可以学习如何充分利用有限的资源。这样做,我们可以更好的争取一个更公平的社会和增加了所有美国人进入一种健康的生活方式。

作为一个从业者和学者密西西比州立大学(有时我们调用我们自己pracademics),我出于同情和科学。现在,最近出现的越来越快,越来越多的数据,收集和分析分类信息-数据关于性别、种族、残疾和社区,随着年龄和种族已经成为最大的一个组件公共卫生实践。

冥想从密西西比

在大流行早期,随着病毒到达密西西比州,其国务院卫生每天开始公布数字。能够评估情况和死亡率,我关联数据和密西西比州的人口普查报告。

我很快发现:非裔美国人的比例得到COVID-19高于白人;非洲美国人死于它的比例也高于白人。但是在所有人,白人更有可能死于COVID-19如果他们懂了。

我很好奇种族之间的利率会改变方向。因为我是研究人口数据——而不是数据分类设置,我想可能会有一些关于一个特定的设置或分组人口是驱动这奇怪的发现。也许是一个特定的国家或某些部门的劳动力?也许它可能与长期护理设施吗?最后一个问题是非常重要的。

分解后的数据设置,看着就居住在社区的利率和那些生活在长期护理或养老院设施,这一切都开始变得有意义。我发现不寻常的变化数据的方向导致长期护理人口得到了大量的案件。在密西西比州,我们长期护理居民更可能是白色的。种族和COVID-19死亡率之间的关系是不同社区和长期护理设施。

为什么这很重要

从统计的角度来看,崩溃是很重要的。它给了我们支持,我们需要证明种族等因素之间的关系的复杂性和COVID-19感染和死亡率。

密西西比州的情况告诉我们,如果我们不分解数据,我们会有一个不正确的图片与COVID-19发生了什么。我们可能会拍拍自己的背没有坏的种族差异。但是,数据显示,深入探讨了种族差异依然存在。当我们看长期护理设施,我们发现不同的问题。

我的经验探索COVID-19情况下是特定于密西西比。我们需要复制这个全国,并与其他亚种群,包括k - 12,学院和大学设置,住宅保健设施和监狱。我们也必须把这些人群的代表表并使他们参与决策过程。此外,的数据应该推动我们倡导资源在地方、州和联邦级别。更比以往任何时候,我们必须依靠科学来指导我们在应对COVID-19和未来的公共卫生危机。

随着社会最终从COVID-19休养,我们不能忽视它教会我们的教训。我们的数据必须足够细粒度的所以我们可以知道每个分组人口是如何处理不仅COVID-19,但慢性疾病,癌症,伤害和枪支暴力。那时,也只有到那时,我们可以改善我们的健康问题上的决策,确保获得公共卫生服务和临床护理对每个人来说都是可用的。

David r .买、国家卫生专家、副教授,密西西比州立大学

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