Die Integration von Gesundheitsgerechtigkeit in die Politik zur Verringerung von Ungleichheiten: Lehren aus Kalifornien während der COVID-19-Pandemie

Abstract Rassische und ethnische Minderheiten sowie sozioökonomisch benachteiligte Gemeinschaften erleben in den USA seit langem Gesundheitsunterschiede und waren während der COVID-19-Pandemie überproportional betroffen. Wie Gesundheitsbehörden diese Ungleichheiten und ihre zugrunde liegenden Determinanten ausdrücklich angehen können, ist weniger gut verstanden. Um künftige Reaktionen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu informieren, beschreibt dieses Papier, wie Kalifornien die Gesundheitsgerechtigkeit strategisch in den Mittelpunkt seiner COVID-19-Öffnungs- und Reaktionspolitik, bekannt als der Blueprint for a Safer Economy, stellte. Dieser war von August 2020 bis Juni 2021 in Kraft und verwendete den California Healthy Places Index (HPI), ein zusammenfassendes Maß für 25 soziale Determinanten der Gesundheit auf Ebene der Zensusregionen, um Aktivitäten zu steuern. Anhand von Kaliforniens Ansatz kategorisierten wir die Bevölkerung des Staates nach HPI-Quartilen auf Staats- und Landkreisniveau (HPIQ1 steht für die am wenigsten begünstigten, HPIQ4 für die am stärksten begünstigten) anhand der verfügbaren HPI-Daten, um zu demonstrieren, wie der Staat die COVID-19-Test-, Fall-, Sterblichkeits- und Impfberichte mit den für den Blueprint entwickelten Gleichheitsmetriken überwachte. Es wurden bemerkenswerte Muster sichtbar. Testungsgleichheiten verschwanden während der Sommer- und Winterschübe, traten jedoch zwischen den Schüben wieder auf. Die monatlichen Fallratios (RR) erreichten im Mai 2020 für HPIQ1 im Vergleich zu HPIQ4 ihren Höhepunkt (RR 6,61, 95%CI: 6,41–6,81), gefolgt von einem Höhepunkt der Sterblichkeit RR im Juni 2020 (RR 5,06, 95% CI: 4,34–5,91). Im Verlauf der Pandemie reduzierten sich die Unterschiede bei den Fällen und der Sterblichkeit zwischen niedrigeren HPI-Quartilen im Vergleich zu HPIQ4, blieben aber bestehen. Die Nutzung eines ABSM wie HPI ermöglichte einen datengestützten Ansatz zur Identifizierung von Prioritätsgemeinschaften, zur Zuweisung von Ressourcen und zur Überwachung der Ergebnisse basierend auf Bedarf während eines großangelegten Notfalls im Bereich der öffentlichen Gesundheit.