Seguros de salud, enfermedades concomitantes e instalaciones médicas -Liberty Street Economics


Comprensión de la brecha racial y de ingresos en Covid-19: seguro médico, comorbilidades e instalaciones médicas

Nuestro trabajo anterior documenta que de bajos ingresos y mayoría-minoría Las áreas se vieron considerablemente más afectadas por COVID-19, como se refleja en tasas de casos y muertes notablemente más altas. En una serie de cuatro partes que comienza con esta publicación, buscamos comprender las razones detrás de estas disparidades raciales y de ingresos. ¿Las disparidades en el estado de salud se traducen en disparidades en la intensidad de COVID-19? ¿El sistema de salud juega un papel a través del seguro médico y la capacidad hospitalaria? ¿Pueden las disparidades en la intensidad de COVID-19 explicarse por entornos de alta densidad y abarrotados? ¿Importa el distanciamiento social, la contaminación o la composición por edades del condado? ¿La prevalencia de trabajos de servicios esenciales hace una diferencia? Esta publicación se centrará en las dos primeras preguntas. Las siguientes tres publicaciones de esta serie se centrarán en las preguntas restantes. Las publicaciones seguirán una estructura similar. En cada publicación, intentaremos comprender si los factores considerados en esa publicación afectan la intensidad general de COVID-19, si las brechas raciales y de ingresos se pueden explicar con más detalle cuando incluimos adicionalmente los factores en consideración en esa publicación, y si y para qué. En qué medida los factores bajo consideración en esa publicación afectan independientemente las brechas raciales y de ingresos en la intensidad de COVID-19 (sin controlar los factores considerados en las otras publicaciones de esta serie).



Datos y definiciones
Dado que nuestros datos de COVID-19 están disponibles a nivel de condado, usamos datos sobre la composición racial y de ingresos a nivel de condado para diferenciar entre condados de bajos ingresos y otros condados, y mayoría-minoría (MM) y otros condados (ver
Publicación anterior de Liberty Street Economics para obtener detalles sobre estos datos). Definimos los condados de bajos ingresos como aquellos que se encuentran en el cuartil más bajo de la distribución ponderada por población del ingreso familiar medio. Definimos los condados MM como aquellos en los que al menos la mitad de la población es hispana y / o negra no hispana.

En esta publicación, también aprovechamos los datos a nivel de condado anteriores a COVID sobre comorbilidades, seguro médico y camas de hospital. Nuestros datos sobre comorbilidades incluyen datos sobre obesidad, hipertensión, diabetes, enfermedades cardíacas, cáncer y enfermedades respiratorias. Usamos dos medidas del lado de la oferta del mercado de la salud (el número total de camas y el número de camas de la UCI) para construir una medida a nivel de condado de la capacidad hospitalaria en el período inmediatamente anterior al COVID: proporción de camas de hospital que están en la UCI . A lo largo de esta serie, capturamos la intensidad de COVID-19 por tasas de casos al 15 de diciembre. Los resultados de las tasas de muerte son cualitativamente similares y no se informan aquí.

los CDC aconseja que las personas con comorbilidades tienen un mayor riesgo de complicaciones graves de COVID-19. Las personas sin seguro tienen peor salud autoinformada y puede ser más vulnerable a COVID-19. Además, la falta de seguro limita el acceso a la atención médica y otras instalaciones hospitalarias y puede aumentar la exposición y la vulnerabilidad a esta enfermedad. Finalmente, los recursos de la UCI son esenciales para el tratamiento de casos graves de COVID-19. El acceso oportuno a los servicios de la UCI y las instalaciones médicas puede reducir las tasas de mortalidad. Un mejor tratamiento y curas gracias al acceso a los recursos sanitarios también puede controlar la propagación de la enfermedad y, por tanto, reducir las tasas de casos. La cuestión es si la incidencia de las comorbilidades y el acceso al seguro médico y los recursos de salud varían según los ingresos y las líneas raciales. Si lo hacen, podrían afectar potencialmente algunas de las disparidades raciales y de ingresos que vemos en los datos.

Factores de salud y brecha de ingresos y raza COVID-19

Para que las comorbilidades existentes, el acceso a las instalaciones de salud y el seguro médico afecten las disparidades raciales y de ingresos, deben correlacionarse con el estado de bajos ingresos y MM. Al observar las correlaciones, encontramos que tanto los condados de ingresos bajos como los de MM son también condados que tienen tasas más altas de falta de seguro, una menor proporción de recursos hospitalarios en la UCI (para los condados de bajos ingresos, pero no los condados de MM) y una mayor tasa de comorbilidades. Entonces, una pregunta importante es si las mayores exposiciones al COVID-19 en MM y los condados de bajos ingresos se explican en parte por algunos de estos factores de salud.

Para comprender mejor el papel de estos diversos factores de salud en la explicación de la brecha racial y de ingresos de la incidencia de COVID-19, utilizamos un análisis de regresión multivariante. Todas las regresiones controlan las características invariantes en el tiempo de los estados y explotan la variación dentro del estado entre los condados para comprender los patrones. Para una mejor comprensión, a lo largo de esta serie, presentaremos los coeficientes de regresión de interés como gráficos de barras, como se muestra a continuación. El panel de la izquierda muestra las diferencias en casos por 1,000 para los condados de bajos ingresos en comparación con otros (la brecha de ingresos), mientras que el panel de la derecha muestra las diferencias para los condados de MM en comparación con otros (la brecha de minorías). Las barras de referencia en azul muestran que los condados de bajos ingresos tienen 4.2 casos más por cada 1,000 personas que otros condados y los condados de MM tienen 14 casos más por cada 1,000 personas que otros condados después de controlar la densidad de población y el estado urbano. Definimos los condados que se encuentran dentro de un área estadística metropolitana (MSA) como condados urbanos.

Sobre la base de las barras de referencia para ambos paneles, las segundas barras en oro explican las diferencias en las comorbilidades entre los condados. Comparando la primera y la segunda barra en el panel derecho, encontramos que la inclusión de comorbilidades reduce la brecha minoritaria en más de una cuarta parte, mientras que el panel izquierdo muestra que la brecha de ingresos permanece similar. Esto implica que las diferencias en la prevalencia de comorbilidades en MM versus otros condados están asociadas con diferencias en las tasas de casos de COVID-19 en estos condados.

En cada panel, la tercera barra en gris claro incluye variables de salud adicionales: seguro médico y proporción de camas de UCI (como proporción de todas las camas de hospital) en un condado. Al comparar las brechas de minorías y de ingresos entre las barras de color gris claro y las barras de oro, encontramos que la inclusión de estas variables de salud conduce a una disminución en ambas brechas. La brecha de ingresos cae una cuarta parte de su valor y la brecha de las minorías se reduce a menos de dos tercios. Por lo tanto, además del papel de las comorbilidades (las barras de oro), los resultados en las barras de color gris claro sugieren que algunas de las desigualdades raciales y de ingresos en las exposiciones al COVID-19 (las barras azules) se deben a las desigualdades en otros factores de salud. tales como disponibilidad de camas en UCI y acceso a seguro médico.

Por separado, también estimamos regresiones en las que sumamos la tasa de falta de seguro y la proporción de camas de la UCI individualmente y luego se toman en conjunto, pero sin agregar comorbilidades, a las regresiones de la línea de base. Las cuartas barras de ambos paneles, en gris oscuro, muestran los resultados cuando incluimos las tasas de no aseguramiento en nuestra especificación de referencia (sin controlar las comorbilidades o la proporción de camas de la UCI). Encontramos que la inclusión de los no asegurados reduce la brecha de las minorías en casi una cuarta parte y la brecha de ingresos en más de un tercio (en comparación con la línea de base). En los resultados no informados, encontramos una reducción muy similar en las brechas cuando se suman las tasas de falta de seguro y la proporción de camas de UCI a la especificación de referencia, pero solo un pequeño puente de las brechas cuando solo se agrega la proporción de camas de UCI. Por lo tanto, tanto las comorbilidades como el acceso al seguro médico explican por separado componentes importantes de la mayor intensidad de COVID-19 en los condados de bajos ingresos y MM.

LSE_2021_heterogeneity_racial-gap1_chakrabarti_ch1-01

Observando más de cerca los resultados de la regresión que incluyen las variables basales, las comorbilidades y las variables de salud (resultados correspondientes a las barras de color gris claro), encontramos que la obesidad, las enfermedades cardíacas, la hipertensión y la diabetes, y la falta de seguro médico están asociadas con un mayor COVID 19 de incidencia, controlando por las variables de bajos ingresos y MM. En el cuadro a continuación mostramos las asociaciones parciales con la frecuencia de enfermedades cardíacas, las tasas de falta de seguro y la proporción de camas en la UCI (los coeficientes de todas las comorbilidades no se muestran para ahorrar espacio). Encontramos que un aumento de un punto porcentual en la tasa de enfermedades cardíacas por cada 1,000 personas en un condado se asocia con 3.44 casos más de COVID por cada 1,000. Un aumento de un punto porcentual en la tasa de falta de seguro de un condado se asocia con 0,99 casos más por cada 1000 personas en un condado. El aumento asociado a una mayor fracción de camas en la UCI no se distingue estadísticamente de cero.

LSE_2021_heterogeneity_racial-gap1_chakrabarti_ch2-02

Conclusión
Esta publicación profundiza para comprender las disparidades en las tasas de casos de COVID-19 por raza e ingresos. Encontramos que una cuarta parte de la brecha de ingresos y más de un tercio de la brecha racial en las tasas de casos son contribuidas por el estado de salud y factores del sistema. Estos resultados sugieren que la política puede desempeñar un papel en la reducción de las disparidades en la incidencia de COVID-19. Un mayor acceso al seguro médico y un mayor esfuerzo por parte de los profesionales de la salud pública para combatir las enfermedades crónicas pueden desempeñar un papel importante en la reducción del impacto de COVID-19 y cerrar la brecha racial y de ingresos de la intensidad de COVID-19. En nuestra próxima publicación, veremos el papel del hacinamiento y si puede explicar más la brecha en la ocurrencia de COVID-19.

Ruchi Avtar es analista de investigación senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco de la Reserva Federal de Nueva York.

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Rajashri Chakrabarti es economista senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.

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Maxim Pinkovskiy es economista senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.

Cómo citar esta publicación:
Ruchi Avtar, Rajashri Chakrabarti y Maxim Pinkovskiy, “Comprensión de la brecha racial y de ingresos en Covid-19: seguro médico, comorbilidades e instalaciones médicas”, Banco de la Reserva Federal de Nueva York Economía de Liberty Street, 12 de enero de 2021, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2021/01/understanding-the-racial-and-income-gap-in-covid-19-health-insurance-comorbidities-and-medical-facil. html.


Publicaciones adicionales de heterogeneidad en Economía de Liberty Street
Heterogeneidad: una serie de investigaciones de varias partes


Descargo de responsabilidad

Las opiniones expresadas en esta publicación son las de los autores y no reflejan necesariamente la posición del Banco de la Reserva Federal de Nueva York o el Sistema de la Reserva Federal. Cualquier error u omisión es responsabilidad del autor.

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