The relationship between voting restrictions and COVID-19 case and mortality rates between US counties
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the 2010 election, the number of laws in the U.S. that create barriers to voting has increased dramatically. These laws may have spillover effects on population health by creating a disconnect between voter preferences and political representation, thereby limiting protective public health policies and funding. We examine whether voting restrictions are associated with county-level COVID-19 case and mortality rates. METHODS: To obtain information on restricted access to voting, we used the Cost of Voting Index (COVI), a state-level measure of barriers to voting during a U.S. election from 1996 to 2016. COVID-19 case and mortality rates were obtained from the New York Times' GitHub database (a compilation from multiple academic sources). Multilevel modeling was used to determine whether restrictive voting laws were associated with county-level COVID-19 case and mortality rates after controlling for county-level characteristics from the County Health Rankings. We tested whether associations were heterogeneous across racial and socioeconomic groups. RESULTS: A significant association was observed between increasing voting restrictions and COVID-19 case (ß = 580.5, 95% CI = 3.9, 1157.2) and mortality rates (ß = 16.5, 95% CI = 0.33,32.6) when confounders were included. CONCLUSIONS: Restrictive voting laws were associated with higher COVID-19 case and mortality rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».