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介紹采用健康問題社會決定因素的角度來看,本項目旨在研究如何不成比例的COVID-19死亡率在瑞典移民與社會因素有關操作通過微分接觸病毒(例如,通過更可能在受影響較大的行業中工作)和微分的影響感染引起的社會的,預先存在的健康狀況、微分醫療尋求和不公平的衛生保健提供。
和分析方法這個觀察研究將使用衛生(如住院治療上、死亡)和社會人口信息(如職業、收入、社會福利)從瑞典國家注冊鏈接使用獨特的身份號碼。研究人口包括所有成年人在瑞典注冊在前一年的開始大流行(2019),以及那些移民到瑞典或把18歲後開始大流行(2020)。我們的分析將主要來自31 2020年1月至2022年12月31日,根據流行病的發展與更新。我們將評估COVID-19外籍和死亡率差異的瑞典籍個人通過檢查每個機製(微分接觸和影響)另外,在考慮潛在影響修改出生國家和社會經濟因素。計劃統計建模技術包括中介分析、多層次模型,泊鬆回歸曆史和事件分析。
道德和傳播這個項目已經被授予所有必要的道德來自瑞典的倫理審查機構的權限(醫囑2022-0048-01)用於訪問和分析鑒定數據。最終的輸出將主要是傳播科學論文發表在開放獲取同行評議的國際期刊,以及新聞稿和政策簡報。
- COVID-19
- 傳染病
- 社會醫學
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來自Altmetric.com的統計
本研究的優點和局限性
這項研究將提供一個全麵的社會條件如何影響組織的經驗評估風險的背景下,大流行導致native-immigrant COVID-19死亡率的不平等現象。
native-immigrant不平等的研究將提供一個全麵了解整個COVID-19疾病通路(即積極測試,住院治療,重症監護室住院和死亡)。
本研究將局限於社會信息管理寄存器,因此,它將無法解釋自我種族主義和歧視。
分析將無法包括非法移民,一個高度脆弱的人口。
介紹
SARS-CoV-2及其相關疾病(COVID-19)代表前所未有的公眾健康問題,與國際截至2023年3月7.6億例和680萬例死亡。1大流行的早期階段以來,移民和少數民族被COVID-19不成比例的影響。值得注意的是,來自英國和美國的證據發現,少數民族不僅是由SARS-CoV-2被感染的風險更高,但也從COVID-19發展嚴重的並發症和死亡,相對於多數民族。2 - 5係統回顧和薈萃分析證實了該模式對移民在大多數高收入國家。6
瑞典也不例外。盡管它慷慨的移民集成方法和保證平等獲得醫療保健和社會保障記錄移民,移民從低收入到高收入國家表現出過度COVID-19死亡率在瑞典。7然而,移民的地區發現了一些顯著的差異。例如,來自芬蘭的移民和智利顯示中度COVID-19死亡率風險高於土生土長的瑞典人,移民來自其他來源顯示相對風險大約2(如伊朗、伊拉克)、五(如敘利亞、黎巴嫩)和8倍(如索馬裏)高於原住民。7這個觀察死亡率,與此形成鮮明對比的優勢出現在移民相對於土生土長的瑞典人對於大多數其他原因,之前和在大流行期間。7 - 10
在國際文獻中,多個假設被提出解釋多餘的移民和少數民族中觀察到COVID-19死亡率,兩類,通常一起檢查。在大流行的最初幾個月,解釋往往集中在生物參數(包括遺傳的作用,維生素D水平),與政客聲稱病毒不會歧視的社會背景。11然而,隨著大流行的繼續,假設涉及社會因素獲得了更多的關注,尤其是在經驗證據開始反駁之前還原生物參數。,過度COVID-19死亡率都有各種各樣的少數民族,質疑獨特生物司機的角色。5此外,COVID-19被發現有一個不成比例的大的影響較低的社會經濟組織,12日13說明社會不平等的大流行的影響。
而研究和政治辯論關於不成比例的大流行對少數民族的影響是現在通常討論了社會不平等的一個更廣泛的框架內,實證研究觀察到的不平等現象背後的機製是有限的。機械的了解流行的社會不平等的作用是至關重要的,以解決當前危機的影響已經弱勢移民和少數民族,雖然裝備未來潛在的公共衛生領域爆發。
理論基礎:健康問題社會決定因素
這項研究是根植於健康問題社會決定因素(SDH),14一個理論框架,認為健康是各種社會因素操作在不同層次的產物(個人、家庭、社區和/或社會)引起社會人口分布的健康和疾病。雖然廣泛,但SDH框架奠定了基礎衛生不公平現象的研究,關注底層社會體現生物群體之間的差異的原因。
SDH框架變得更加豐富與其他理論觀點。例如,研究人員還應該考慮健康和疾病的發育起源15和生命曆程16健康觀點,認識到,健康不僅是眼前的社會環境的結果的個人或團體,也是個人的出生和結構存在的條件,或者積累壽命,例如,社會經濟剝奪或種族主義和歧視的經驗。在這些框架,健康不平等可以概念化的生物不平等生活的表達,可以持續內和跨代。
上述框架為理解奠定基礎衛生不平等(重新)產生的社會因素操作通過接觸和易感性。17這種集體的衛生不平等理論最近適應COVID-19大流行的背景下,對瑞典的普通人群12日18在國際上,少數民族。19在這項研究中,我們將進一步理論適應特別考慮不等式COVID-19死亡率移民在瑞典。
我們的理論預期是不平等COVID-19死亡率可能來自社會因素操作通過各種疾病通路中的點(圖1)。首先,社會因素可能導致微分接觸病毒,也就是說,修改被感染的風險SARS-CoV-2放在第一位。社會因素也可能影響疾病的發展,一旦發生感染,與微分的影響由於疾病易感性(即社會的預先存在的健康),以及個人(即醫療尋求)和結構(即醫療條款)反應。這些機製,獨立或相互結合,可能,因此,導致微分COVID-19死亡率的風險。
理論框架探討COVID-19死亡率移民從健康問題社會決定因素的角度來看
更具體地說,微分接觸病毒12日19是指社會環境如何移民SARS-CoV-2感染的風險更大。例如,移民風險可能通過參與一線工作或居住在擁擠的家庭和人口密集的或經濟上貧困地區很少有機會維持一個安全的物理距離(例如,在社區與當地小商店和娛樂設施,較少的通勤交通選項和訪問戶外空間)。
微分通過疾病易感性的影響12日18(也稱為脆弱性19)與生物的能力對抗病毒一旦感染發生。移民可能會在更大的死亡風險由於COVID-19如果他們有更多的預先存在的疾病或並發症,營養狀況較差或免疫反應不是土生土長的瑞典人。19磁化率的概念曆來是指某種疾病的遺傳傾向,立即刪除從辯論的主題不平等(或不公平,不公平和可避免的差異)專注於固定組級別變化。然而,最近的事態發展在表觀遺傳學突出環境條件(包括社會不平等)的作用在塑造我們的基因的表達和誘發某些個人和團體健康狀況不佳。20.這樣的研究使我們能夠將敏感性的概念在社會不平等的背景下。
不平等也可能源自微分感染通過單個和結構響應的影響,即傾向和能力尋求和提供必要的醫療保健。個人傾向於尋求治療可能取決於一個人的信任在醫療保健係統(根據,如之前的經驗歧視),雖然一個人的能力可能依賴於知識需要導航係統(根據,如語言能力和健康素質)。此外,個人的反應可以在很大程度上受製於結構響應,或醫療係統的容量以適應大流行的需求,同時保持一個公平的回應所有的社會群體。與疾病易感性,這將會在大流行的過程中保持穩定,結構反應能力可能會隨時間而發展和改善醫療係統適應大流行和更長期的解決方案,比如疫苗接種運動。然而,重要的是認識到潛在的持續不平等關懷提供根植於根本的結構性種族主義。
上述機製並不是相互排斥的。19最不利的社會因素可能COVID-19聯合效應的結果通過經營跨多個機製,不僅導致對健康的添加劑反應一個乘法的負擔。例如,一個更大的接觸病毒在某些職業的風險可能會加劇疾病易感性高的個體體驗延遲或醫療條件不足(即微分效應),從而導致更嚴重的COVID-19結果。事實上,考慮到社會不平等參與所有這些機製,它實際上是希望微分接觸感染的病毒和微分效應將是高度相關的。
最後,重要的是要承認潛在的微分控製措施的有效性,或不同的實現和影響的地區或國家公共衛生應對COVID-19的策略。19通過調節上述機製,這些控製措施可能改變COVID-19外來移民和本地人之間的不平等。統一控製策略影響總人口(如鎖定)可能降低immigrant-native不平等通過最小化整體暴露在病毒,而限製較少的控製措施(如在家工作的建議)可能會選擇性地保護個人有能力跟進措施,包括個人有較行業。信息控製措施也可能是原住民和移民由於不同的訪問,例如,語言障礙和缺乏適當的溝通渠道。總體而言,這些控製措施的設計和實現似乎是由預先存在的形式的製度偏見,包括結構性種族主義。雖然我們不打算估計微分控製措施的影響在本研究中,我們將考慮他們在討論結果。
目的和研究問題
這個項目的目的是研究如何提高COVID-19死亡率風險在瑞典移民與社會決定因素相關代理通過微分接觸感染(例如,更可能在受影響較大的行業中工作);和微分的影響感染造成社會的健康狀況(即疾病易感性)以及社會差異在個人醫療尋求和/或結構提供醫療(即個人或結構響應)。
②研究問題1:是移民更有可能接觸到SARS-CoV-2比當地人(微分接觸病毒)感染?
RQ2:移民更有可能發展社會的衛生條件使他們易罹患更嚴重的版本比本地人COVID-19(微分效應通過疾病易感性)?
RQ3:移民更有可能尋求或接受醫療比本地人在疾病的後期(微分效應通過個人或結構響應)?
RQ4:上述機製如何互動,增加的風險COVID-19死亡率不同移民群體並與當地人嗎?
和分析方法
研究人口和研究期間
研究人口包括所有成年人(>18歲)在瑞典注冊在前一年的開始大流行(2019年1月31日)和個人移民到瑞典或18歲在隨訪中。
我們的分析將主要涵蓋了從2020年1月31日(當第一個確認COVID-19例是在瑞典注冊)2022年12月31日,根據疫情的發展與更新。為了評估的具體影響大流行immigrant-native健康不平等,我們將係統地估計全因死亡率的差異前年大流行。
我們將歸類研究期間為兩個階段。第一期(1月31日至2020年12月31日)反映了從感染的最早記錄在瑞典直到開始的疫苗接種時期(或疫苗接種數據的第一次約會在瑞典,即2021年1月1日)。後期將除以考慮的不同階段以年齡和高危人群接種疫苗。
數據
我們將使用多個國家注冊與獨特的識別號碼21:
衛生注冊,即死因(CDR),22重症監護(先生),國家病人(NPR),23處方藥,24SmiNet和國家疫苗接種登記死亡人數的數據,重症監護室(ICU)訪問,住院病人住院和門診訪問,和藥物處方和安排(與日期,診斷),以及COVID-19 PCR測試結果,個體接種日期,和性別和地區疫苗接種數據進行聚合,分別;
社會經濟登記,包括健康保險和勞動市場研究縱向集成的數據庫(LISA)和縱向數據庫進行集成研究,社會經濟指標與年度數據,社會保險福利,直轄市、縣的住宅,以及immigrant-specific因素包括出生地,抵達瑞典,和遷移的原因。
各個年代的寄存器,25確定生物/領養家庭單位。
居住登記,確定住房單位成員,房屋類型和住宅的特點。
為老年人的護理和服務登記,確定生活在老年照顧家庭的人。
人口登記,分配管理(直轄市、縣和小區域市場統計)和社會(人口統計區域)社區的定義。
我們將使用從上麵的注冊信息在不同的年。我們將使用社會經濟信息研究人口從1990 (LISA)的年建立檢查社會模式潛在的健康狀況(從2015年)與嚴重COVID-19(從2019年)。
COVID-19-related變量
這個項目將考慮各種COVID-19沿著疾病途徑的結果。
聚合酶鏈反應測試
我們將使用數據積極COVID-19 PCR測試日期和結果。根據可用性,我們將檢查方麵的個人或聚合級別測試數據按性別和瑞典地區。
門診醫療
NPR的數據將用於捕捉門診訪問編碼與緊急/更新COVID-19 ICD編碼:B34.2, U07.1(診斷為實驗室測試),U07.2(臨床診斷實驗室檢測是不可靠的或不可用);和日期來衡量與醫療服務的第一次接觸COVID-19症狀。
住院治療上
NPR的數據將被用來捕獲與緊急住院治療上編碼/更新COVID-19 ICD編碼,包括入學日期和版本。
ICU招生
先生的數據將用於捕捉ICU招生編碼與緊急/更新COVID-19 ICD編碼,包括入學日期和版本。
死亡率
使用CDR,我們將抓住死亡由於COVID-19,日期和直接通過ICD編碼/死亡的根本原因。鑒於COVID-19死亡率僅指確診病例,我們還將評估死亡率(即死亡率水平超過同期prepandemic年)和考慮敏感性分析包括死亡與最近的一個積極的測試但是其他CDR(如呼吸問題)可能表明低報COVID-19死亡率。
推遲訪問或保健空置的情形
由不同的結果,這將是代理包括COVID-19死亡率外醫院;和檢測/治療之間的時間階段。後者包括時間從測試陽性COVID-19(參見PCR測試部分)或與醫療服務的第一次接觸關於COVID-19症狀住院(參見門診醫療部分);從COVID-19-related住院從入住ICU ICU住院和死亡。
Immigrant-specific變量
在瑞典出生的所有個人(大約20%的瑞典人)26會考慮移民。他們會講出生國家/地區根據相應的樣本容量和關於可識別性的倫理性考量。居住時間(< 5 5 - 10 > 10年),年齡到來(學齡,年輕的成人,老年人),通婚(native-native、native-immigrant immigrant-native, immigrant-immigrant夫婦)和移民背景(第二代)將被檢查。
其他有關健康變量
為了測量健康5年COVID-19事件之前,我們會將信息從幾個衛生注冊。我們將主要研究特定的衛生條件,已被證明與COVID-19嚴重程度有關。27這包括慢性腎髒疾病(icd -代碼:N18)、糖尿病(E08-E13)、心血管疾病(E78、G45-G46 I10-I13, I20-I26, I63-I66, I80-I82),神經問題(20國集團(G20)、G21 G30, G35-G37),慢性呼吸道疾病(J40-J47)肺結核(A15-A19)、艾滋病病毒(B20-B24),慢性肝病(K70-K77),癌症(C00-C96)和地中海貧血或鐮狀細胞疾病(D56-D59)。此外,對於年長的成年人(65年以上),我們還將計算一般疾病的措施,例如,Charlson發病率指數。
其他有關人口和社會變量
在所有研究中,我們將考慮性別和年齡。鑒於年齡是COVID-19預後最重要的因素之一,我們將分層分析年齡,根據每個年齡段的可用性數據和臨床意義的模式在這些年齡段COVID-19預後。
為了研究社會因素可能影響的風險暴露在感染RQ1 RQ4,我們將評估變量在個體層麵,包括類型的職業(識別政策工作使用O *網在線數據庫28和就業類型(包括個體工商戶);家庭層麵,包括類型的住宅(房屋、公寓、照顧家庭),家庭規模(個人每平方米),工作年齡的個體數量和他們的職業和家庭幾代人的存在;和社區/居民水平,包括地理接近家庭和工作場所,社區人口密度每平方公裏(居民)和移民密度(外國出生的居民比例)。
下麵的變量將被仔細考慮為混雜因素,版主或介質使用有向無環圖中移動:個人層麵和地區社會勞動和可支配收入,受教育程度、就業狀況、婚姻/同居狀態,住宅類型和大小,居住的地方。個體層麵的信息將用於占地區組成,而地區信息將用於socioeconomically描述住所的附近。
研究設計和統計分析
這個項目將實現縱向研究設計有效地捕獲特定的曝光的時間和結果。
RQ1(微分接觸病毒),我們將比較社會因素提出的關聯影響的風險暴露,結果證實外來移民和本地人之間的感染。我們將運用多級模型三個層次的分析(個人、家庭、社區)為了估計特定(個人層麵和更高層次的變量對個體的影響結果)和通用(每一層對結果的影響)語境效果,以及測試橫向校正的相互作用。我們還將考慮將第四個分析水平對應瑞典21個地區,負責管理他們自己的公共衛生和醫療應對流感大流行之外國家的建議。
我們打算實現一個聯合多級生存分析為了審查信息由其它原因造成的死亡或移民。29日缺乏計算的可行性,我們將運行邏輯層次模型。個體差異將解釋使用平均小時(生存模型)或中位數口服補液鹽(物流模型)來評估每一層的相對貢獻的分析結果。我們將比較模型規範一個空模型來估計方差的比例變化的結果和評估的程度差異是由於區域水平或成分的差異。移民來源國家/地區的數據將作為一個個體層麵的變量(固定特征)與本地引用。我們將進行加法和乘法交互分析評估異質性的暴露變量和外來移民和本地人之間的結果。
對於這個問題,兩個主要問題包括積極報道偏差(即測試以下症狀的可能性更大)和低檢測率的移民。瑞典的一份報告發現,從非洲移民死亡率比當地人高,但類似風險的積極測試,30.建議測試特定移民群體中可能仍然經驗有限COVID-19感染率高。為了克服這一挑戰,我們計劃補充測試數據與門診、住院或ICU數據編碼為過去COVID-19感染代理積極的測試結果。
RQ2(微分效應通過疾病易感性),我們將進行兩種類型的分析。首先,我們將首先應用Cox回歸估計時間COVID-19住院和死亡,以年齡為時間尺度和正確審查替代(non-COVID-19相關)的死因和移民。第二,我們將使用中介分析評估的程度native-immigrant COVID-19死亡率差異解釋為基線預先存在的條件(即大流行開始時)。
鑒於社會的條件很感興趣,我們還將研究上述健康狀況之間的聯係和各種社會因素。反過來,我們將能夠解決在多大程度上預先存在的條件下參與native-immigrant COVID-19死亡率差異解釋為這些群體之間的社會不平等。
Underdiagnosis目前的醫療條件是與這個問題相關的主要挑戰之一。我們因此計劃運行子群分析限製人口移民居住在瑞典十多年了,因為他們可能更與當地人的尋求治療和診斷水平。
RQ3(微分效應通過疾病反應),我們將使用各種方法來確定移民少收到醫療或稍後COVID-19疾病比本地人。這些包括泊鬆回歸模型來估計對外來移民和當地人之間的相對風險的超額死亡率瑞典以外的醫院(即捕獲未滿足的醫療需求)與之前相比大流行。此外,我們將曆史事件與多個時間尺度分析31日評估階段之間的過渡率(測試/任何測試,住院/ no-hospitalisation、入住ICU / no-ICU承認,死亡/沒有死亡),包括年齡和日曆時間(即流行波)。這種方法不僅將使我們能夠確定微分檢測/治療之間的時間階段,但還差軌跡的測試/處理外來移民和本地人之間。解決潛在的混雜微分對嚴重疾病的易感性的影響(和潛在的疾病進展更快,見RQ2),我們將控製存在的預先存在的條件。
子群分析將區分微分個人native-immigrant護理時間和結構響應機製。個人應對機製,我們將區分時間移民群體的住宅,年齡到達和發生通婚代理個人障礙尋求治療,例如,語言能力或製度意識。評估結構響應機製,我們計劃在醫療評估不平等是否推遲相差時間(內部和跨波)和地區,在此期間資源可用性(如ICU能力)和其他製度因素(如疫苗進展)可能不定地影響醫療交付特定的團體。
對這個問題的一個挑戰是潛在的測量誤差影響的時間和類型COVID-19治療疾病。其一,未捕獲延遲測試,而不僅僅是治療,在移民可能低估了真正的感染和治療之間的時間。然而,推遲測試,我們實際上希望短時間之間積極的測試和住院/ ICU住院/死亡比當地人移民。因此,本地人還是移民更有延遲接受護理的主要潛在的機製可以解釋推遲檢測和治療。
從廣義上說,試圖解決機製從一個另一個(例如,通過微分影響疾病的易感性,個人響應和結構響應)也可能容易產生偏見。雖然我們計劃為易感性相關預先存在的條件下,通過控製underdiagnosis可能仍然是一個問題(見RQ2)。同樣,它可能很難確定微分反應疾病是由於個人尋求治療行為或結構性障礙。我們將依靠子群分析為了更好地理解這些不同的機製,理論,更多的“集成”移民,例如,那些不再居留或本地合作夥伴,不易underdiagnosis或尋求治療的障礙,因此更容易受到結構性障礙等不公平的資源分配和衛生保健供給,例如,結構性種族主義。
最後,對於RQ4(機製),我們將編譯概述基於證據的重要理論和方法論考慮前三個中移動。例如,我們將討論一些社會因素(如職業)可能是一個常見的原因為不同途徑(如微分曝光和微分效應通過疾病易感性)。明確的識別不同的路徑將為特定的政策目標是重要的,19在討論社會因果關係將提高我們理解COVID-19不平等。我們計劃總結這個項目的實證研究通過考慮潛在的幹預措施,可以幫助防止移民之間的不平等在未來的大流行。
研究計劃在2023 - 2025。
病人和公眾參與
這個項目不會涉及任何患者或公眾。然而,我們將嚐試溝通這個研究的發現通過大眾媒體向公眾。
道德和傳播
雖然我們處理個人信息,個人同意不需要因為是匿名的信息機構負責數據保護,和所有的記錄都將附有個人標識符。統計瑞典也總一些信息(如出生地),以確保個人不能確定與其他變量(例如,教育或居住地)。然而,由於我們的數據集包含了個體層麵的信息,因此需要特別規定的使用,我們申請並獲得了所有必要的倫理權限從瑞典倫理審查機關的具體rq解決這個項目(醫囑2022-0048-01)。
最終的輸出將主要是傳播科學論文發表在開放獲取同行評議的國際期刊,以及新聞稿和政策簡報。
討論
大部分局限在本研究中相關數據的可用性和質量的問題。首先,我們缺乏關於非法移民的信息。雖然我們可以識別非法(即沒有個人識別號碼)移民死亡,個人不能與登記數據(即社會變量)。同樣的,我們不能確定原產國以外的種族。第二,該項目將研究COVID-19沿著疾病途徑的結果,每一種都可能會影響到不同來源的偏見。雖然我們不能評價瑞典公共衛生策略的角色具體地說,我們承認缺乏封鎖的規定,例如,可以使我們的結果少generalisable其他上下文,但開放的機會與來自其他國家環境研究小組合作。事實上,瑞典沒有強烈的要求(即鎖定和麵罩規則以外的醫療設置)將使我們能夠更好的研究提出不同的作用機製。
盡管有這些限製,本研究使用高質量的人口注冊鏈接多個衛生和社會結果之前和之後的大流行。這項研究將提供一個全麵的社會條件如何影響組織的經驗評估風險的背景下公共衛生危機,能增加增加對這些機製的理解。我們的發現將知識有助於減輕並可能防止這種不平等在未來的大流行。
倫理語句
病人同意出版
確認
我們要感謝安德斯Ledberg博士對他有價值的見解在這個協議。
引用
腳注
推特@501_Juarez, @H_Honkaniemi
貢獻者SPJ構思。HH, SA,艾德先生,哦,SVK和亞足聯給重要的反饋。SPJ起草HH的手稿的幫助下。SPJ和ED的可視化設計的理論框架。HH, SA,艾德,先生,哦,SVK和亞足聯修訂後的手稿。SPJ擔保人。
資金這項工作得到了瑞典委員會健康,工作生活和社會福利(福特),格蘭特號碼2021 - 00271。此外,SPJ承認瑞典健康委員會的資助下,工作生活和社會福利(福特),授予數量2016 - 07128和瑞典研究理事會(VR)、格蘭號碼2018 - 01825。SVK承認資助NRS高級臨床獎學金(SCAF / 15/02),英國醫學研究理事會(MC_UU_00022/2)和蘇格蘭政府首席科學家辦公室(SPHSU17)。
免責聲明研究資助者沒有參與研究設計,將不會參與任何部分的研究,包括數據收集,數據分析,數據解釋,或寫報告的。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人和公眾參與病人和/或公眾沒有參與設計,或行為,或報告,或傳播本研究計劃。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。