Los autores del estudio escriben que los modelos de datos que se utilizan ahora no consideran adecuadamente las desigualdades raciales subyacentes y otros factores clave. Crédito:Placeit.net
La entrega de vacunas COVID-19 y otro alivio pandémico a ciertas poblaciones étnicas pequeñas en California puede ser un desafío particular por una razón un tanto irónica:muchos miembros de esos grupos no viven en vecindarios que han sido identificados como altamente vulnerables a la transmisión del virus.
Un nuevo estudio de UCLA analizó cinco grupos étnicos:indios americanos, Isleños del Pacífico, Camboyanos Filipinos y coreanos, que, los datos actuales sugieren, tienen tasas más altas que el promedio de infecciones o muertes por COVID-19.
"Los datos que hemos estado recopilando muestran que los isleños del Pacífico y otros grupos asiáticos más pequeños tienen entre dos y tres veces más probabilidades que los trabajadores blancos no latinx de ser trabajadores esenciales, que tienen un mayor riesgo de estar expuestos durante una pandemia, "dijo Ninez Ponce, director del Centro de Investigación de Políticas de Salud de UCLA e investigador principal de la Encuesta de Entrevistas de Salud de California. "Pero han recibido menos atención porque su número es menor, y esta es la razón por la que estamos promoviendo más formas de utilizar los datos para abordar disparidades sorprendentes ".
El estudio, dirigido por Paul Ong, director del Centro de UCLA para el Conocimiento del Vecindario, examinó cuatro modelos de datos en los que los funcionarios de políticas públicas y de políticas de salud generalmente se basan para decidir cómo distribuir los recursos.
Esos modelos, incluyendo uno creado por UCLA, son utilizados por agencias públicas como los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades y la Administración de Recursos y Servicios de Salud. Pero la investigación encontró que los modelos solo capturan ciertos segmentos de los grupos raciales y étnicos objetivo que residen en áreas vulnerables. Los autores del estudio escriben que los modelos no consideran adecuadamente factores como las desigualdades raciales subyacentes, así como el estado de la vivienda, ocupación y otras métricas relacionadas con el nivel socioeconómico.
Concluyen que los funcionarios deben mirar más allá de las medidas geográficas para abordar los objetivos específicos relacionados con la pandemia y los esfuerzos de ayuda.
"Sería fantástico señalar a los legisladores estatales y locales dónde deberían ir las vacunas para ayudar a estas poblaciones vulnerables, "Dijo Ong." Desafortunadamente, no es así de fácil, porque son una diáspora oculta y no atada a un lugar geográfico ".