Отличительной чертой пандемии COVID-19 было ее непропорциональное воздействие на цветных людей. Несмотря на то что последние тенденции указывают на сокращение расового неравенства в случаях COVID-19 и смертности, в целом цветные люди несут на себе основную тяжесть пандемии - от более высоких показателей инфицирования, болезней и смертей до негативных психических, социальных и экономических последствий. Разрозненные последствия пандемии вызвали широкое признание и возросшие призывы к устранению давних расовых различий в области здравоохранения и здравоохранения. Тем не менее, спустя почти два года после начала пандемии у нас все еще отсутствуют исчерпывающие данные, чтобы понять различия в воздействии COVID-19 и распространении вакцин. В преддверии следующих этапов развертывания вакцинации и восстановления после пандемии пробелы в данных, вероятно, сохранятся, ограничивая нашу способность выявлять и устранять различия.

Данные являются краеугольным камнем усилий по устранению неравенства и обеспечению справедливости в отношении здоровья. Данные необходимы для определения того, где существуют диспропорции, направления усилий и ресурсов на устранение диспропорций по мере их выявления, измерения прогресса в достижении большей справедливости и установления ответственности за достижение прогресса. Без адекватных данных несправедливость остается незамеченной и не решаемой.

Постоянной проблемой в ходе пандемии было отсутствие данных о расовых различиях. В начале пандемии федеральное правительство и многие штаты не сообщали о случаях COVID-19, госпитализациях и смертях по признаку расы или этнической принадлежности. Со временем объем представления этих данных увеличился, но в этих данных все еще есть пробелы и ограничения. Когда началась вакцинация от COVID-19, сообщалось больше расовых / этнических данных, но и в этих данных есть недостатки. Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) отчеты раса / этническая принадлежность людей, вакцинированных на федеральном уровне, но данные о расовой / этнической принадлежности отсутствуют почти для 40% вакцинированных людей. Более того, CDC не сообщает о вакцинациях по расе / этнической принадлежности на уровне штата, что ограничивает понимание того, как различия могут варьироваться в зависимости от страны. В отсутствие этой отчетности KFF провел текущий анализ государственных данных о вакцинации по расе / этнической принадлежности. Однако этим усилиям препятствуют несоответствия в том, как государства представляют свои данные. В отличие от данных, представляемых на федеральном уровне, которые являются стандартизированными, штаты различаются по расовым / этническим классификациям, которые они используют, своим единицам измерения и частоте отчетности, а также по другим факторам.

Данные, которые будут ключевыми для выявления и устранения различий на следующих этапах развертывания вакцинации и усилий по восстановлению, в настоящее время недоступны. По мере того, как будут происходить следующие этапы развертывания вакцинации, будет важно понимать, кто получает и не получает ревакцинацию, а также, когда дети младшего возраста получают право на вакцинацию, сталкиваются ли они с такими же неравенствами в охвате вакцинацией, как затронутые взрослые. По мере того, как вакцинируется все больше людей, мы также захотим узнать, подвержены ли некоторые группы повышенному риску инфекций и болезней. Понимание моделей тестирования также будет важным, особенно с учетом того, что многие дети вернулись в очную школу, и растет число людей, возвращающихся к личной работе и общественной деятельности. Однако в настоящее время у нас нет данных, чтобы ответить на многие из этих вопросов. Например, есть очень ограниченные данные о вакцинации по расе / этнической принадлежности с разбивкой по возрасту, а это означает, что мы не знаем, есть ли расовые различия в вакцинации. среди подростков которые уже имеют право на участие и не будут знать, есть ли различия между младшие дети когда они получают право без улучшенной отчетности. Отсутствуют данные, позволяющие определить, кто и какой тип вакцины от COVID-19 получил, что, вероятно, будет важно для понимания того, кто должен получить бустерную дозу. Более того, в настоящее время CDC не сообщает расу / этническую принадлежность получатели бустерных доз, и только несколько штатов предоставляют эти данные. Помимо пробелов в данных о вакцинации, другие исследователи подчеркнули нехватку данных, позволяющих определить, подвержены ли некоторые группы повышенному риску инфекций и болезней. Кроме того, по-прежнему существуют серьезные пробелы в данных о тестировании, в том числе о том, различаются ли показатели тестирования в зависимости от расы / этнической принадлежности, сталкиваются ли одни группы с большими препятствиями при доступе к тестированию, чем другие (например, стоимость, пройденное расстояние и т. Д.), Если время прохождения теста результаты различаются в разных группах, и если есть различия в типах тестов (например, домашних, быстрых, ПЦР), которые используют люди.

Повышение доступности высококачественных, всеобъемлющих данных с разбивкой по расе / этнической принадлежности является предпосылкой для усилий по продвижению справедливости в отношении здоровья, не только в отношении COVID-19, но и в сфере здравоохранения и здравоохранения в более широком смысле. Приоритетность сбора данных и отчетности для выявления и устранения различий по расовому / этническому происхождению и другим факторам является первым ключевым шагом к устранению пробелов и ограничений в данных. В рамках этой работы для полного понимания будут важны целенаправленные усилия по расширению данных, доступных для более мелких групп, таких как американские индейцы и коренные жители Аляски, коренные жители Гавайских островов и других жителей тихоокеанских островов, а также субпопуляции более широких расовых / этнических категорий. опыта людей. Повышенная стандартизация расовых / этнических данных также поможет в анализе и интерпретации данных. Федеральное правительство минимальные стандарты для сообщения данных о расе / этнической принадлежности. Однако в последний раз эти стандарты пересматривались в 1997 году и могут не полностью отражать разнообразие современного населения. Более того, стандарты не применяются к отчетности штатов, населенных пунктов или частных лиц. Поощрение, стимулирование или требование минимальных стандартов для большего числа организаций обеспечили бы более согласованные данные. В некоторых случаях для улучшения данных может потребоваться модернизация систем и структур сбора данных и отчетности, чтобы обеспечить возможность представления более дезагрегированных данных. Проведение разъяснительной работы с поставщиками и другими организациями, которые собирают данные, а также непосредственно с лицами, сообщающими данные о важности и ценности демографических данных, также может помочь улучшить полноту и точность данных с течением времени.

PlatoAi. Web3 в новом свете. Расширенный анализ данных.
Щелкните здесь, чтобы получить доступ.

Источник: https://www.kff.org/policy-watch/advancing-health-equity-requires-more-better-data/