Did the rural health infrastructure breakdown during the pandemic? Evidence from the 2020 meatpacking plant COVID-19 outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of COVID-19 outbreaks in large meatpacking plants on rural healthcare systems, which have limited resources to manage the virus spread. Using individual death certificate data from Minnesota and South Dakota, we find that COVID-19-related deaths among meatpacking workers were relatively low despite the outbreaks. However, innovative spatial analysis reveals that excess mortality in surrounding communities far exceeded recorded COVID-19 deaths. This suggests that disruptions in care overwhelmed rural healthcare systems, contributing to increased non-COVID mortality. To further understand these patterns, we propose a conceptual framework based on the elasticity of substitution in healthcare production. We argue that rural hospitals had limited capacity to reallocate labour and equipment due to financial constraints, pre-existing workforce shortages and the specialized skills required for certain roles. Our analysis shows that excess mortality in rural counties was statistically significant only during peak COVID-19 case periods, consistent with a healthcare infrastructure operating beyond capacity. The inability to substitute healthcare inputs likely led to increased triaging and delayed treatments. These results underscore the public health consequences of pandemic-related disruptions in rural communities, highlighting the need to strengthen rural healthcare capacity, improve workforce flexibility, and implement sustainable staffing strategies for future crises.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».