Association between neighborhood socioeconomic status, built environment and <scp>SARS‐CoV</scp>‐2 infection among cancer patients treated at a Tertiary Cancer Center in New York City
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Racial and ethnic minority groups experience a disproportionate burden of SARS-CoV-2 illness and studies suggest that cancer patients are at a particular risk for severe SARS-CoV-2 infection. AIMS: The objective of this study was examine the association between neighborhood characteristics and SARS-CoV-2 infection among patients with cancer. METHODS AND RESULTS: We performed a cross-sectional study of New York City residents receiving treatment for cancer at a tertiary cancer center. Patients were linked by their address to data from the US Census Bureau's American Community Survey and to real estate tax data from New York's Department of City Planning. Models were used to both to estimate odds ratios (ORs) per unit increase and to predict probabilities (and 95% CI) of SARS-CoV2 infection. We identified 2350 New York City residents with cancer receiving treatment. Overall, 214 (9.1%) were infected with SARS-CoV-2. In adjusted models, the percentage of Hispanic/Latino population (aOR = 1.01; 95% CI, 1.005-1.02), unemployment rate (aOR = 1.10; 95% CI, 1.05-1.16), poverty rates (aOR = 1.02; 95% CI, 1.0002-1.03), rate of >1 person per room (aOR = 1.04; 95% CI, 1.01-1.07), average household size (aOR = 1.79; 95% CI, 1.23-2.59) and population density (aOR = 1.86; 95% CI, 1.27-2.72) were associated with SARS-CoV-2 infection. CONCLUSION: Among cancer patients in New York City receiving anti-cancer therapy, SARS-CoV-2 infection was associated with neighborhood- and building-level markers of larger household membership, household crowding, and low socioeconomic status. NOVELTY AND IMPACT: We performed a cross-sectional analysis of residents of New York City receiving treatment for cancer in which we linked subjects to census and real estate date. This linkage is a novel way to examine the neighborhood characteristics that influence SARS-COV-2 infection. We found that among patients receiving anti-cancer therapy, SARS-CoV-2 infection was associated with building and neighborhood-level markers of household crowding, larger household membership, and low socioeconomic status. With ongoing surges of SARS-CoV-2 infections, these data may help in the development of interventions to decrease the morbidity and mortality associated with SARS-CoV-2 among cancer patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».