抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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【背景】ニューヨーク市は,米国におけるCOVID-19パンデミックの最初の主要な都市センターであった。事例は都市にクラスタ化され,ある近隣は他者より多くの事例を経験している。潜在的社会経済的要因が,検出されたCOVID-19事例の数における近隣変動を説明できるかどうかを調査した。【方法】ニューヨーク市(人口の99.9%)における177のZip Code Tabulation Areas(ZCTA)からデータを収集した。正のCOVID-19試験を用いて,複数のBayesBesag-York-Molie(BYM)混合モデルを,転帰として正のCOVID-19試験,および潜在的予測子として10の代表的な経済,人口統計,および健康管理関連ZCTAレベルパラメータを用いて当てはめた。BYMモデルはクラスタリングと過剰分散を説明する空間と非空間ランダム効果の両方を含む。【結果】複数の異なる回帰アプローチは,検出されたCOVID-19症例と従属(18または65+歳)集団,男性対女性比,および中央値家庭収入の間の一貫した,統計的に有意な関連を示した。最終モデルにおいて,依存集団における1%の増加が,検出されたCOVID-19ケースの2.5%の増加と関連することを見出した(信頼区間(CI):1.6%から3.4%,p<0.0005)。100人の女性あたり1人の男性の増加は,1.0%(95%CI:0.6%から1.5%,p<0.0005)が検出事例で増加する。$10,000中央値家庭収入の減少は,検出したCOVID-19事例で2.5%(95%CI:1.0%~4.1%p=0.002)の増加と関連していた。結論:著者らの知見は,大きな依存集団,男性の高い割合のそれら,および低所得の近隣と検出されたCOVID-19症例との近隣間の関連性を示す。高齢化集団における高い死亡率を考えると,本研究は現在のCOVID-19パンデミックの前後における公衆衛生管理の重要性を強調する。更なる研究は,これらの因子が,検出事例の数,または試験へのアクセスのいずれかに関して,検出されたケースの数に影響を及ぼす可能性がある機構を完全に理解するために保証される。【JST・京大機械翻訳】
