在南卡罗来纳州的少数群体中提高种族数据公平性,以COVID-19为例:主要组件分析分析的应用
Fnu Rubaiya1, Janet O'Connor1, Lyubomir N Kolev1
1South Carolina Department of Public Health, Bureau of Communicable Disease Prevention and Control, Columbia, SC, USA.
使用单个和多种族类别的组合可以提高数据公平性. 这种方法准确地代表了多样化的人口,而不是单一种族类别,这些类别可以掩盖重要的人口和健康信息.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 社会学 社会学 社会学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 数据不平等是由于在数据收集和报告中聚合了不同种族和族群而产生的.
- 种族聚合可以掩盖人口内部的重大差异,导致对理解健康结果的差异.
- 本研究探讨了种族数据平等在公共卫生监测中的重要性.
研究的目的:
- 通过重新分析南卡罗来纳州的人口普查和COVID-19数据来证明种族数据公平的重要性.
- 为了比较健康数据分布,使用单个和多种族类别的组合,而不是传统的单种族类别.
- 突出种族分类对理解年龄,性别和健康差异的影响.
主要方法:
- 重新分析南卡罗来纳州人口普查和COVID-19监测数据 (2018-2023年).
- 创建了新的单个和多种族组合类别,包括个人认同一个或多个种族.
- 使用主要成分分析来比较单个种族单独和组合类别之间的年龄性别分布.
主要成果:
- 单一种族单独的类别导致信息丢失,并低估了美洲印第安人/阿拉斯加土著 (AI-AN),亚洲人和原住民夏威夷人/其他太平洋岛民 (NH-OPI) 群体的年轻人群体.
- 在使用单个种族类别时,COVID-19病例和死亡率显示了跨年龄组的极端值,特别是在AI-AN和NH-OPI人群中.
- 在AI-AN中观察到的男女COVID-19病例率的差异是通过种族分类来解释的,组合的类别显示了显著的差异 (P < 0.0001).
结论:
- 结合单个和多种族类别,通过防止小,多样化的人口的抑制和聚合,提高了数据公平性.
- 种族分类对健康差异的解释产生了重大影响,例如COVID-19病例率的性别差异.
- 公共卫生报告必须采用包容性的种族类别,以准确地代表日益多种族的年轻一代,并避免代表性不足.
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