利用多个行政数据源来减少缺失的种族和种族数据:描述性流行病学对COVID-19病例相对比率的跨部门研究
Vajeera Dorabawila1, Rebecca Hoen2, Dina Hoefer2
1Bureau of Surveillance and Data Systems, Division of Epidemiology, New York State Department of Health, Albany, NY, USA. Vajeera.Dorabawila@health.ny.gov.
连接健康数据系统减少了COVID-19病例缺失的种族和种族信息. 疫苗接种似乎减少了不同种族和种族群体之间的早期流行病差异.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 流行病学 流行病学
- 健康差距 研究 研究 研究 研究
背景情况:
- 了解种族和种族 (RE) 差异对于改善健康结果至关重要.
- 电子实验室报告往往缺乏RE数据,阻碍了COVID-19指标分析.
- 这项研究解决了纽约州COVID-19病例指标中缺少的RE数据的问题.
研究的目的:
- 评估将电子实验室报告与免疫注册表联系起来对缺失的RE数据的影响.
- 为了比较不同RE群体中接种疫苗和未接种疫苗的个体之间的COVID-19病例风险.
- 分析疫苗接种在缓解COVID-19大流行期间的RE差异中的作用.
主要方法:
- 这是一项描述性,横截面的研究,将NYS电子临床实验室报告系统 (ECLRS) 与NYS免疫信息系统 (NYSIIS) 联系起来.
- 分析侧重于2020年3月1日至2023年5月30日纽约州 (不包括纽约市) 的COVID-19病例.
- 主要指标是与白人相比,每个RE组的COVID-19病例相对风险 (RR).
主要成果:
- 连接系统在COVID-19病例中减少了缺失的RE数据,从39%降至17%.
- 对于65岁以上的个人来说,从2020年到2023年,缺失的RE数据显著下降.
- 在2021年5月,接种疫苗的患者的相对风险与不同RE组的未接种疫苗的患者相比有所不同,但通常差异较小.
结论:
- 具有自动数据匹配的可互操作的卫生系统有效地减少了COVID-19监测中缺少的RE数据.
- 疫苗接种在COVID-19病例中的RE差异上表现出缓解效应,在大流行初期.
- 自动数据匹配对于进行可靠的健康差异分析非常有价值.
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