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Am J Epidemiol ; 193(6): 908-916, 2024 06 03.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-38422371

RESUMO

Routinely collected testing data have been a vital resource for public health response during the COVID-19 pandemic and have revealed the extent to which Black and Hispanic persons have borne a disproportionate burden of SARS-CoV-2 infections and hospitalizations in the United States. However, missing race and ethnicity data and missed infections due to testing disparities limit the interpretation of testing data and obscure the true toll of the pandemic. We investigated potential bias arising from these 2 types of missing data through a case study carried out in Holyoke, Massachusetts, during the prevaccination phase of the pandemic. First, we estimated SARS-CoV-2 testing and case rates by race and ethnicity, imputing missing data using a joint modeling approach. We then investigated disparities in SARS-CoV-2 reported case rates and missed infections by comparing case rate estimates with estimates derived from a COVID-19 seroprevalence survey. Compared with the non-Hispanic White population, we found that the Hispanic population had similar testing rates (476 tested per 1000 vs 480 per 1000) but twice the case rate (8.1% vs 3.7%). We found evidence of inequitable testing, with a higher rate of missed infections in the Hispanic population than in the non-Hispanic White population (79 infections missed per 1000 vs 60 missed per 1000).


Assuntos
Teste para COVID-19 , COVID-19 , Hispânico ou Latino , SARS-CoV-2 , Humanos , COVID-19/etnologia , COVID-19/epidemiologia , COVID-19/diagnóstico , Massachusetts/epidemiologia , Teste para COVID-19/estatística & dados numéricos , Hispânico ou Latino/estatística & dados numéricos , Masculino , Feminino , Pessoa de Meia-Idade , Disparidades em Assistência à Saúde/etnologia , Disparidades em Assistência à Saúde/estatística & dados numéricos , Adulto , Disparidades nos Níveis de Saúde , Negro ou Afro-Americano/estatística & dados numéricos , Etnicidade/estatística & dados numéricos , Idoso , Diagnóstico Ausente/estatística & dados numéricos
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