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# Gesundheitswissenschaften# Gesundheitspolitik

Untersuchung der COVID-19-Impfungsgleichheiten in Ontario

Diese Studie zeigt erhebliche Unterschiede bei den COVID-19-Impfquoten in den demografischen Gruppen Ontarios.

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Bis Mai 2023 gab es weltweit über 765 Millionen bestätigte COVID-19-Fälle, was zu rund 6,8 Millionen Todesfällen führte. Obwohl die Weltgesundheitsorganisation die Einstufung von COVID-19 als globale Gesundheitsnotlage aufgehoben hat, bleiben Bedenken wegen der fortlaufenden Übertragung des Virus und dem Auftreten neuer Varianten. Es gibt ein grösseres Bewusstsein dafür, wie verwundbar die Gesundheitssysteme weltweit gegenüber neuen Viren oder anderen Gesundheitskrisen sein können.

Die COVID-19-Pandemie hat viele Herausforderungen bei den Impfungsbemühungen aufgezeigt. Die Welt war optimistisch, als die Impfstoffe schnell entwickelt und im Dezember 2020 erstmals eingeführt wurden. Schätzungen legen nahe, dass Impfstoffe Millionen von Todesfällen verhindert haben. Trotzdem sahen sich die Impfprogramme vielen Hindernissen gegenüber. Dazu gehörten das Auftreten neuer Virusvarianten, nachlassende Impfstoffwirksamkeit im Laufe der Zeit, ungleicher Zugang zu Impfstoffen zwischen wohlhabenderen und ärmeren Ländern, Impfverweigerung in bestimmten Gruppen und unterschiedliche Akzeptanzraten in verschiedenen demografischen Gruppen. Forschungen haben gezeigt, dass Menschen aus unterrepräsentierten Gemeinschaften, einschliesslich schwarzer, asiatischer und indigenen Gruppen, niedrigere Impfquoten im Vergleich zu anderen Bevölkerungsgruppen aufweisen.

Häufige Gründe für niedrigere Impfquoten in diesen Gruppen sind Misstrauen gegenüber dem Gesundheitssystem aufgrund von systematischem Rassismus, Misstrauen gegenüber Impfstoffen und die Verbreitung falscher Informationen. Es ist auch wichtig zu beachten, dass die Impfquoten je nach geografischem Standort innerhalb eines Landes erheblich variieren können. Zum Beispiel zeigten Gebiete in Städten wie New York und Chicago unterschiedliche Einstellungen zur Impfung, während Regionen in Toronto nicht genügend Impfstellen für unterrepräsentierte Bevölkerungsgruppen hatten.

In Kanada haben Studien zur Untersuchung geografischer Unterschiede in der Impfung grösstenteils einen Fokus auf bestimmte Städte oder Provinzen gelegt, wobei den Variationen innerhalb der Provinzen wenig Beachtung geschenkt wurde. Diese Unterschiede zu verstehen, ist entscheidend für die Bekämpfung von Ungleichheiten im Zugang zur Gesundheitsversorgung, besonders da Kanada darauf abzielt, schwere Erkrankungen und Todesfälle während Gesundheitskrisen zu reduzieren.

Dies ist besonders wichtig in Ontario, der am dichtesten besiedelten Provinz Kanadas, die ein kompliziertes Gesundheitssystem hat. Vor Ende 2019 verwendete Ontario ein Netzwerk von 14 Local Health Integration Networks (LHINs), um den Zugang zur Gesundheitsversorgung zu verwalten. Dieses System war jedoch komplex und führte zu ungleichen Gesundheitsergebnissen, darunter längere Wartezeiten und Unterschiede im Zugang zu Dienstleistungen. Um die Situation zu verbessern, ersetzte die Regierung die LHINs durch sechs grössere Gesundheitsregionen, die von Ontario Health verwaltet werden.

Public Health Ontario, das 2007 gegründet wurde, überwacht die öffentliche Gesundheit in Ontario, einschliesslich der Einführung des COVID-19-Impfstoffs. Während der Impfkampagne arbeitete Public Health Ontario eng mit Ontario Health zusammen, um Impfkliniken zu organisieren, insbesondere in ländlichen Gebieten, wo die Nachfrage das Angebot überstieg.

Angesichts des neuen Gesundheitsregionsrahmens ist die Analyse geografischer Unterschiede bei den Impfraten entscheidend, um zu verstehen, wie diese Regionen interagieren. Zudem könnte die Untersuchung der Impfraten unter verschiedenen demografischen Gruppen helfen, laufende Herausforderungen zu identifizieren, die Entscheidungsträger angehen müssen, um die Gesundheitsergebnisse zu verbessern.

Unsere Studie konzentrierte sich darauf, ob es Unterschiede bei den COVID-19-Impfquoten in Ontarios Gesundheitsregionen zwischen Oktober 2021 und Januar 2022 gab. Wir haben sozioökonomische Faktoren in unsere Analyse einbezogen, um zu identifizieren, welche demografischen Gruppen am stärksten betroffen waren, und eine Bewertung des Zugangs zur Gesundheitsversorgung in Ontario zu liefern.

Um Daten zu sammeln, stützten wir uns auf eine Umfrage zu COVID-19-bezogenen Verhaltensweisen und Einstellungen, die in Ontario durchgeführt wurde. Die Umfrage sammelte Informationen über den sozioökonomischen Status der Teilnehmer, den Impfstatus und den geografischen Standort. Die Umfrage wurde so gestaltet, dass sie anonym blieb, und ermöglichte es den Befragten, jederzeit auszusteigen.

Die Analyse umfasste 6.236 vollständige Antworten, wobei etwa 25 % der Teilnehmer angaben, die erste Dosis des COVID-19-Impfstoffs nicht erhalten zu haben. Die Impfquoten variierten, wobei die höchsten Raten bei Personen mit höherem Einkommen, jüngeren Altersgruppen und jenen in der East Health Region gemeldet wurden.

Die Ergebnisse zeigten, dass niedrigere Impfquoten unter Personen mit geringeren Haushaltseinkommen und aus unterrepräsentierten ethnischen Gruppen verbreitet waren. Allerdings zeigten die Ergebnisse auch einige positive Trends: Personen aus unterrepräsentierten Gruppen mit niedrigerem Einkommen hatten höhere Impfchancen im Vergleich zu ihren wohlhabenderen Altersgenossen.

Das könnte an der Natur ihrer Jobs liegen, da viele Personen in systemrelevanten Berufen grösseren Risiken einer COVID-19-Infektion ausgesetzt waren und daher für Impfungen priorisiert wurden. Studien legen nahe, dass die Zugehörigkeit zu systemrelevanten Berufen die Wahrscheinlichkeit einer Impfung erhöhte.

Allerdings hatte auch der Wohnort Einfluss auf die Impfchancen für einige unterrepräsentierte Gruppen. Zum Beispiel hatten schwarze Personen in der Central Health Region und arabisch/mittleröstliche Personen in der East Health Region niedrigere Impfchancen im Vergleich zur Toronto Health Region.

Die West- und East Health Regions von Ontario sahen sich Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Zugang zur Gesundheitsversorgung gegenüber. Die Forschung zeigt Ungleichheiten in der Verfügbarkeit von Pflege und Gesundheitsresultaten in diesen überwiegend ländlichen Gebieten. Darüber hinaus trugen systematische Barrieren, wie Misstrauen gegenüber dem Gesundheitssystem und begrenzte kulturell angemessene Versorgung, zu niedrigeren Impfquoten unter marginalisierten Personen bei.

Die Studie hatte einige Einschränkungen. Das Umfragedesign erlaubte es den Befragten, jederzeit abzubrechen, was zu fehlenden Daten führte. Wir konzentrierten uns auf vollständige Antworten, erkannten jedoch die Notwendigkeit für detailliertere Korrekturen zur Verbesserung der Schätzungen an. Darüber hinaus schloss die Analyse bestimmte Gebiete mit niedrigeren Bevölkerungszahlen aus, die möglicherweise auch einzigartige Gesundheitsprobleme haben.

Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung personalisierter Gesundheitsversorgung für unterrepräsentierte Gruppen in Ontario. Es gibt einen Bedarf an mehr von der Gemeinschaft geleiteten Gesundheitsinitiativen und -ressourcen, um den Zugang zu Impfungen zu verbessern und das Vertrauen innerhalb dieser Bevölkerungsgruppen zu stärken. Zukünftige Forschung sollte sich darauf konzentrieren, Daten zu sammeln, die geografische und demografische Variationen widerspiegeln, um öffentliche Gesundheitsrichtlinien zu unterstützen.

Zusammenfassend hat unsere Studie bedeutende Ungleichheiten in den Impfquoten gegen COVID-19 unter verschiedenen demografischen Gruppen in Ontario zwischen Oktober 2021 und Januar 2022 aufgezeigt. Während unterrepräsentierte Gruppen insgesamt niedrigere Impfquoten aufwiesen, zeigten einige Personen aus diesen Gruppen bei niedrigeren Einkommensleveln höhere Impfchancen. Diese Ergebnisse verdeutlichen die Notwendigkeit gezielter Interventionen, um den Gesundheitszugang für marginalisierte Gemeinschaften zu verbessern, besonders vor zukünftigen Herausforderungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit. Es ist wichtig, dass Entscheidungsträger diese Erkenntnisse berücksichtigen, um eine gerechte Gesundheitsversorgung für alle Bevölkerungsgruppen in Ontario sicherzustellen.

Originalquelle

Titel: Socio-demographic determinants of COVID-19 vaccine uptake in Ontario: Exploring differences across the Health Region model

Zusammenfassung: The COVID-19 pandemic continues to be a worldwide public health concern. Although vaccines against this disease were rapidly developed, vaccination uptake has not been equal across all the segments of the population. In particular, it has been shown that there have been differences in vaccine uptake across different segments of the population. However, there are also differences in vaccination across geographical areas, which might be important to consider in the development of future public health vaccination policies. In this study, we examined the relationship between vaccination status (having received the first dose of a COVID-19 vaccine), and different socio-economic and geographical factors. Our results show that between October of 2021 and January of 2022, individuals from underrepresented communities were three times less likely to be vaccinated than White/Caucasian individuals across the province of Ontario in Canada, and that in some cases, within these groups, individuals in low-income brackets had significantly higher odds of vaccination when compared to their peers in high income brackets. Finally, we identified significantly lower odds of vaccination in the Central, East and West Health Regions of Ontario within certain underrepresented groups. This study shows that there is an ongoing need to better understand and address differences in vaccination uptake across diverse segments of the population of Ontario that the pandemic has largely impacted.

Autoren: Bouchra Nasri, A. I. Mundo Ortiz

Letzte Aktualisierung: 2023-08-08 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.04.23293662

Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.04.23293662.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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