Neighborhood-level Racial/Ethnic and Economic Inequities in COVID-19 Burden Within Urban Areas in the US and Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The COVID-19 pandemic exhibits stark social inequities in infection and mortality outcomes. We investigated neighborhood-level inequities across cities in the US and Canada for COVID-19 cumulative case rates (46 cities), death rates (12 cities), testing rates and test positivity (12 cities), using measures that characterize social gradients by race/ethnicity, socioeconomic composition, or both jointly. We found consistent evidence of social gradients for case, death and positivity rates, with the most privileged neighborhoods having the lowest rates, but no meaningful variation in the magnitude of inequities between cities. Gradients were not apparent in testing rates, suggesting inadequate testing in the most deprived neighborhoods. Health agencies should monitor and compare inequities as part of their COVID-19 reporting practices and to guide pandemic response efforts. HIGHLIGHTS Within urban regions with available data in the US and Canada, there were strong social gradients for case, death and positivity rates The most racially and/or economically privileged neighborhoods had the lowest rates Social gradients were similar for neighborhood-level measures of racial/ethnic composition, income, racialized economic segregation, and racialized occupational segregation Testing rates did not show consistent social gradients, which suggests that the most deprived neighborhoods have inadequate access to testing relative to their higher disease burden
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».