0. 초록
- 2020-2021 미국 nursing home(양로원) 거주자의 COVID-19 감염과 사망의 특성 분석(인종/공간적)
- zero-inflated negative binomial regression models, Kruskal-Wallis tests, Local Moran’s I 활용
- 히스패닉 거주자는 고위험군이며 공간적 불평등 감소를 위해 추가적 도움 필요
- 시골 지역 백인 거주자에게서 COVID-19 핫스팟 발견
1. 연구 배경 및 목적
[연구 배경]
- 전 세계적으로 facility 부족, 양로원 거주자는 취약, 전체 감염의 4%이지만 전체 사망의 1/3이 요양원과 관련, 이러한 추세는 전 세계적으로 비슷함
- 세계적으로 COVID-19 장기적 관리 및 이해 위해 COVID-19 factor 알아내는 것 필요, 시설이 더 붐빌수록 환경은 취약, 그러나 지역마다 영향을 미치는 변수는 다름, 가장 일관적인 결과는 침상 수와 COVID-19 고위험 사이에 관계가 있다는 것
[연구 목적]
- 인종 및 공간을 고려하여 양로원에서의 COVID-19 위험의 불평등을 분석하고자 함
2. 데이터 및 방법론
[데이터]
- 2022/01 요양원 데이터 (from Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS)-시설 관련, LTCFocus-거주자 관련)
- 총 감염자, 사망자, 시설 운영 타입, 침상 수, occupancy 비율, staffing hours 등
- 2010 Rural-Urban Commuting Area (RUCA) codes (from Department of Agriculture)
[방법론]
- 데이터 처리
- Quality Assurance process
- 통계 분석
- 두 개의 zero-inflated negative binomial (ZINB) regression models 생성 (RStudio, pscl 패키지)
- 종속변수: 총 요양원 거주자 감염 수, 사망 수 각각 (종속변수 간 다중공선성 (VIF) 테스트, VIF>5. 제거)
- 비교 분석
- Kruskal-Wallis tests로 그룹간 분포의 평등성(equality) 분석
- 클러스터 분석
- GeoDa 활용하여 univariate Local Moran's I 계산으로 카운티별 클러스터 탐지
- Kruskal-Wallis tests로 클러스터 타입 간 분포의 평등성 분석
3. 연구 결과
4. 결론 및 토의
- 향후 연구: 케이스 스터디, 핫스팟과 콜드스팟 비교 연구, 각 인종별 요양원의 심층조사, 인종 분리된 시설이 건강과 care quality에 미치는 영향
