Racial disparities in COVID-19 deaths and years of life lost in Connecticut: An examination of aggregation biases in COVID-19 analyses - Thomas Krumel; Nathan Fiala; Corey Goodrich (RWI - Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung, 2020)
Using a novel dataset provided by the Connecticut Department of Health (CTDoH), this manuscript shows the necessity for and added utility from analyzing disaggregated COVID-19 outcome data for applied research. Connecticut is currently ranked the fourth highest state in death rates per 100,000 people from COVID-19 in the United States. Using deidentified death record files provided by the CTDoH, we take a deep dive into the racial and geographic disparity of COVID-19 deaths. The data shows a disproportionately large effect on young minority populations. Comparing the number of deaths in the state from March through May during the pandemic to the previous eight years shows that all ethnic and racial groups have seen an increase in mortality in 2020, but this increase is significantly more dramatic in minority populations, at around a 2-fold increase for blacks and Hispanics. We observe a similar pattern spatially, as towns with a minority-white population have much higher COVID-19 death rates, with some clustering found around the state's major population centers. We also find very little death from COVID-19 in rural towns. We examine other causes of deaths from 2012-2020 as a point of comparison and find some evidence of racial disparities in other forms of death, though all are magnitudes smaller than COVID-19, suggesting that the impact of COVID-19 is unique. There is evidence of some differences in the types of comorbidities present in COVID-19 deaths, but the number of comorbidities is very similar across racial and ethnic groups. Our analysis conforms to much of the published research on racial disparities in COVID-19 deaths but differs in several conclusions. These differences arise because of data aggregation issues and have critical policy implications. – – Anhand eines neuen Datensatzes, der vom Gesundheitsministerium von Connecticut (CTDoH) zur Verfügung gestellt wurde, zeigt dieses Manuskript die Notwendigkeit und den zusätzlichen Nutzen der Analyse disaggregierter COVID-19-Ergebnisdaten für die angewandte Forschung. Connecticut ist derzeit der Staat mit der vierthöchsten COVID-19-Sterberate pro 100.000 Einwohner in den Vereinigten Staaten. Anhand der vom CTDoH zur Verfügung gestellten anonymisierten Sterbedaten haben wir die rassischen und geografischen Ungleichheiten bei COVID-19-Todesfällen eingehend untersucht. Die Daten zeigen eine unverhältnismäßig große Auswirkung auf junge Minderheiten. Ein Vergleich der Zahl der Todesfälle im Bundesstaat von März bis Mai während der Pandemie mit den vorangegangenen acht Jahren zeigt, dass alle ethnischen und rassischen Gruppen einen Anstieg der Sterblichkeit im Jahr 2020 zu verzeichnen haben, aber dieser Anstieg ist bei den Minderheiten deutlich dramatischer, ein etwa um das 2-facher Anstieg für Schwarze und Hispanoamerikaner. Wir beobachten ein ähnliches Muster in räumlicher Hinsicht, da Städte mit einer weißen Minderheitenbevölkerung Bevölkerung deutlich höhere COVID-19-Sterberaten aufweisen, wobei eine gewisse Häufung um die großen Bevölkerungszentren des Staates zu beobachten ist. Wir finden auch sehr wenig Todesfälle durch COVID-19 in ländlichen Städten. Wir untersuchen andere Todesursachen im Zeitraum 2012-2020 und finden einige Hinweise auf rassische Unterschiede bei anderen Todesursachen. Todesursachen, die jedoch alle um Größenordnungen geringer sind als COVID-19, was darauf hindeutet, dass die Auswirkungen von COVID-19 einzigartig sind. Es gibt Anhaltspunkte für einige Unterschiede in der Art der Komorbiditäten, die bei COVID-19-Todesfällen auftreten, aber die Anzahl der Komorbiditäten ist in allen rassischen und ethnischen Gruppen sehr ähnlich. Unsere Analyse stimmt überein mit einem Großteil der veröffentlichten Forschungsergebnisse zu rassischen Unterschieden bei COVID-19-Todesfällen, unterscheidet sich jedoch in einigen Schlussfolgerungen. Diese Unterschiede sind auf Probleme bei der Datenaggregation zurückzuführen und haben entscheidende politische Auswirkungen.
Keywords: I14; J15; 330; COVID-19; health disparities; ethnic disparities; pandemics; coronaviruses; health risk factors